A) Variável não prevista por outras variáveis do modelo B) Variável apenas com efeito indireto C) Variável com efeito causal direto D) Variável afetada por erros de medição
A) Estudar relações causais entre variáveis B) Avaliar a fiabilidade e a validade dos instrumentos de medição C) Analisar relações não lineares D) Prever resultados futuros
A) Teste do qui-quadrado B) Correlação de Pearson C) Teste T D) ANOVA
A) Tamanho do efeito da moderação B) Repetibilidade da medição C) Magnitude do erro de medição D) Força da relação entre o indicador e o fator
A) Ter em conta a variância não explicada das variáveis observadas B) Eliminar os enviesamentos de medição C) Reduzir a complexidade do modelo D) Melhorar a interpretabilidade do modelo
A) Seleção do algoritmo de otimização B) Garantir a estimativa única dos parâmetros do modelo com os dados fornecidos C) Interpretação dos índices de ajuste D) Processo de estimação de parâmetros
A) Percursos de medição B) Caminhos de erro C) Percursos dos factores D) Trajectórias estruturais
A) Calcular o tamanho do efeito total B) Estimar a complexidade do modelo C) Determinar o poder estatístico D) Identificar potenciais áreas de melhoria no ajuste do modelo
A) Acumulação de erros de medição B) Sobreajuste do modelo C) Distribuição residual não normal D) Quando uma variável independente está correlacionada com o termo de erro de outra variável
A) Minitab B) SPSS C) LISREL D) Excel
A) Contém informações sobre as relações entre as variáveis observadas B) Calcula os tamanhos dos efeitos C) Indica a convergência do modelo D) Utilizado para a inicialização do peso
A) Todas as variáveis se influenciam diretamente umas às outras B) Presença apenas de trajectos não lineares C) Não são assumidas relações entre variáveis D) As variáveis estão dispostas numa série de relações causais sem ciclos de retroação
A) Limitado a relações lineares B) Tempos de computação rápidos C) Facilidade de tratamento de dados em falta D) Complexidade na especificação e interpretação do modelo |