A) Variável apenas com efeito indireto
B) Variável não prevista por outras variáveis do modelo
C) Variável afetada por erros de medição
D) Variável com efeito causal direto

A) Estudar relações causais entre variáveis
B) Analisar relações não lineares
C) Prever resultados futuros
D) Avaliar a fiabilidade e a validade dos instrumentos de medição

A) ANOVA
B) Correlação de Pearson
C) Teste do qui-quadrado
D) Teste T

A) Tamanho do efeito da moderação
B) Força da relação entre o indicador e o fator
C) Magnitude do erro de medição
D) Repetibilidade da medição

A) Reduzir a complexidade do modelo
B) Ter em conta a variância não explicada das variáveis observadas
C) Melhorar a interpretabilidade do modelo
D) Eliminar os enviesamentos de medição

A) Garantir a estimativa única dos parâmetros do modelo com os dados fornecidos
B) Processo de estimação de parâmetros
C) Interpretação dos índices de ajuste
D) Seleção do algoritmo de otimização

A) Trajectórias estruturais
B) Caminhos de erro
C) Percursos dos factores
D) Percursos de medição

A) Determinar o poder estatístico
B) Estimar a complexidade do modelo
C) Calcular o tamanho do efeito total
D) Identificar potenciais áreas de melhoria no ajuste do modelo

A) Sobreajuste do modelo
B) Distribuição residual não normal
C) Quando uma variável independente está correlacionada com o termo de erro de outra variável
D) Acumulação de erros de medição

A) Excel
B) Minitab
C) LISREL
D) SPSS

A) Calcula os tamanhos dos efeitos
B) Indica a convergência do modelo
C) Utilizado para a inicialização do peso
D) Contém informações sobre as relações entre as variáveis observadas

A) Presença apenas de trajectos não lineares
B) Todas as variáveis se influenciam diretamente umas às outras
C) As variáveis estão dispostas numa série de relações causais sem ciclos de retroação
D) Não são assumidas relações entre variáveis

A) Tempos de computação rápidos
B) Limitado a relações lineares
C) Facilidade de tratamento de dados em falta
D) Complexidade na especificação e interpretação do modelo