Análise de um Modelo de Equações Estruturais

A modelação de equações estruturais constitui um exemplo de uma técnica multivariada complexa, que articula aspetos de regressão múltipla e da análise fatorial para

Coping

Resiliente

Frequência locais de culto Frequência Oração

Coping Resiliente - -.010 -.035

Frequência Locais de culto

-.010 - .503**

Frequência de oração -.010 .503** -

Variável Critério Preditor B EPB β T Coping Resiliente Crenças

Esperança/Otimismo -.151 2.699 .107 .164 -.039 .452 - 1.412 16.418

é utilizada para testar a validade de modelos teóricos que definem relações hipotéticas e padrões de associações, entre variáveis (Marôco, 2010).

As conclusões retiradas das análises de regressão e o referencial teórico desenvolvido, na primeira parte desta pesquisa, estiveram na base da especificação e estimação de um modelo de equações estruturais (cf. Figura 1), que assumiu o propósito de confirmar o impacto da espiritualidade, no papel das suas dimensões verticais e horizontais, ao nível do coping resiliente. A avaliação de um modelo com este cariz permitiu reforçar a conceção de que a espiritualidade afeta, de forma direta, o desenvolvimento de estratégias resilientes, reforçando o modelo anteriormente estudado, testando as variáveis em simultâneo.

A partir da revisão da literatura são (re)formuladas as seguintes hipóteses de relação entre variáveis:

H10a: Existe uma relação significativa e positiva entre a variável Crenças e a variável

coping resiliente.

H10b: Existe uma relação significativa e positiva entre a variável Esperança/Otimismo e

a variável coping resiliente.

Figura 1 - Diagrama de caminhos (Path Diagram) do modelo estimado.

Após a especificação e estimação do modelo, a sua adequação foi avaliada em função de diferentes índices de ajustamento13 _{disponíveis na literatura e calculados a partir do}

programa estatístico adotado (Amos Graphics 22), sendo estes: a) ² - indicador que avalia a qualidade do ajustamento do modelo. Assim, valores iguais a 1 revelam um ajustamento perfeito, valores inferiores a 2 suportam um bom ajustamento bom, inferiores a 5 o

13 _{Índices de ajustamento absoluto; Índices de ajustamento relativo; Índices de ajustamento de} parcimónia; Índices de ajustamento de discrepância populacional; e Índices de ajustamento baseados na

ajustamento é considerado aceitável e, por fim, valores superiores a 5 revelam ajustamento inaceitável; b) GFI (Goodness-of-Fit Index), criado como alternativa ao ², explica a proporção da covariância observada entre as variáveis manifestas, explicada pelo modelo ajustado. Valores inferiores a .9 indicam um mau ajustamento, valores entre .9 e .95 sustentam um bom ajustamento e para um ajustamento muito bom teremos de alcançar valores superiores a .95; c) CFI (Comparative Fit Index) compara o ajustamento do modelo e corrige a subestimação que ocorre (geralmente, quando se usa o NFI com amostras pequenas); valores inferiores a .9 indicam mau ajustamento, valores entre .9 e .95 são indicadores de um bom ajustamento e valores superiores ou iguais a .95 suportam um modelo com muito bom ajustamento; d) TLI (Tucker-Lewis coeficiente) é considerado um indicador global de adequação do modelo; os valores variam entre 0 e 1, mas não estão limitados a este intervalo, sendo que valores próximos de 1 indicam um ajustamento muito bom; e e) RMSEA (Root-Mean-Square Error of Approximation) estima o erro de aproximação ou a discrepância existente no ajustamento do modelo hipotético à matriz de covariância populacional. Estes residuais ajustados, idealmente, deverão ser próximos de zero, indiciando um bom ajustamento do modelo aos dados. Um ajustamento menor do que .05 indica um ajustamento perfeito, quando menor do que .08 um ajustamento aceitável. No nosso modelo o RMSEA surge com o valor de .050 que não sendo perfeito entra no intervalo aceitável.

Sumariamente, a partir dos resultados obtidos (cf. Tabela 13) parece plausível um modelo de associação entre o Coping Resiliente e a espiritualidade, nomeadamente, na sua dimensão horizontal.

Tabela 13 - Índices de ajustamento do modelo estrutural base estimado.

*p<.001

O modelo base estimado revelou validade e um ajustamento adequado: ²(24 g.l.) = 102.205, ²/df = 4.26, IFI = .983, TLI = .979, CFI = .986, RMSEA = .050. Todavia, a dimensão vertical da espiritualidade revelou valores negativos de loading fatorial, contrariamente ao que é retirado da literatura e dos resultados esperados. Segundo a literatura, os fatores que constituem uma escala devem ser compostos por três itens. É referido que uma escala composta, apenas, por um fator deve ser constituída, no mínimo, por quatro itens; aquelas que são constituídas por mais do que um fator devem conter, pelo menos, dois itens por fator – devendo ser encaradas como uma exceção (Raubenheimer, 2004). Tal fato pode ser explicativo dos resultados obtidos neste estudo, que fogem à expetativa inicial, uma vez que as nossas escalas são de tamanho reduzido e, por conseguinte, os seus fatores são constituídos por poucos

Modelo ²* df GFI TLI CFI RMSEA*

A partir dos valores das estimativas estandardizadas na solução final do modelo base podemos fazer algumas considerações relativamente aos efeitos e sua magnitude. A magnitude do efeito consiste numa medida da força do relacionamento entre duas variáveis. Na verdade, revela-se importante saber não somente se uma determinada associação apresenta significância estatística, mas, também, no caso em que tal se verifica, qual o tamanho e a magnitude dos efeitos14_{. Cohen (1988) faculta intervalos de interpretação da magnitude dos efeitos para as}

ciências sociais, nomeadamente: tamanho pequeno do efeito: r = .1 - .23; moderado: r = .24 - .36; grande: r = .37 ou superior.

Aplicando esta grelha de análise às relações estatisticamente significativas podemos considerar que relativamente à dimensão Crenças, esta não apresenta um impacto esperado significativo, de baixa magnitude na variável coping resiliente, sendo que os resultados alcançados apontam num sentido contrário ao hipotetizado. A associação entre a dimensão esperança/otimismo e a variável coping resiliente permite apreender um impacto mais forte, podendo considerar-se no intervalo de grande magnitude, indo os resultados ao encontro do hipotetizado (cf. Tabela 14).

14 _{A adequação das relações não é indicativa de relações causais, mas, antes, de uma associação preditiva} ou de determinação.

Tabela 14 - Estimativas estandardizadas da solução final do modelo base.

Em termos individuais, todos os indicadores apresentam valores de loading fatorial superior ao ponto de corte .50 e, em oito variáveis, superiores a .70 (Hair et al., 2010).