Modelagem de equações estruturais PLS de segunda ordem em pesquisa científica
DOI:
https://doi.org/10.23925/2446-9513.2023v10id59733Palavras-chave:
SEM-PLS de Ordem Superior, Segunda ordem, Revisão sistemática, Revisão Integrativa, Análise de Redes Sociais, Método quantitativoResumo
Este estudo analisou como a modelagem de equações estruturais usando mínimos quadrados parciais de ordem superior têm sido usada em vários campos da ciência. Utilizamos para isso o tipo integrativo de método de revisão sistemática. Utilizamos o banco de dados da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Buscamos nesta base de dados artigos com oito descritores diferentes publicados entre 2010 e 2020. No total, utilizamos 173 artigos como base para nossa análise em nosso estudo. Usamos codificação e análise de gráficos por meio da análise de redes sociais para analisar os dados. Os principais achados mostram que as ciências sociais são a área mais utilizada para esse método, e que a maioria dos estudos não detalha como conduziram a equação estrutural de ordem superior por meio da modelagem de mínimos quadrados parciais. O estudo também mostra quais métricas são comumente usadas e quais poderiam ser usadas de forma mais eficaz para maior confiabilidade.
Referências
ALDIERI, L.; KOTSEMIR, M.; VINCI, C. P. The impact of research collaboration on academic performance: An empirical analysis for some European countries. Socio-Economic Planning Sciences, v. 62, p. 13–30, 2018.
ALI, F.; RASOOLIMANESH, S. M.; SARSTEDT, M.; RINGLE, C. M.; RYU, K. An assessment of the use of partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM) in hospitality research. International Journal of Contemporary Hospitality Management, v. 30, n. 1, p. 514–538, 2018.
BASTIAN, M.; HEYMANN, S.; JACOMY, M. Gephi: An Open Source Software for Exploring and Manipulating Networks. Icwsm, p. 361–362, 2009.
BOOTH, A.; SUTTON, A.; PAPAIOANNOU, D. Systematic Approaches to a Successful Literature Review. 2. ed. London: SAGE, 2016. v. 34
BOTELHO, L. L. R.; CUNHA, C. C. DE A.; MACEDO, M. O MÉTODO DA REVISÃO INTEGRATIVA NOS ESTUDOS ORGANIZACIONAIS. GESTÃO E SOCIEDADE, v. 5, p. 121–136, 2011.
BRANDES, U. A faster algorithm for betweenness centrality. Journal of mathematical sociology, v. v. 25, n. n. 2, p. 163–177, 2001.
CROCETTA, C.; ANTONUCCI, L.; CATALDO, R.; GALASSO, R.; GRASSIA, M. G.; LAURO, C. N.; MARINO, M. Higher-Order PLS-PM Approach for Different Types of Constructs. Social Indicators Research, v. 154, n. 2, p. 725–754, 2021.
DÖRNER, D.; FUNKE, J. Complex problem solving: What it is and what it is not. Frontiers in Psychology, v. 8, n. JUL, p. 1–11, 2017.
HAIR, J. F.; HOWARD, M. C.; NITZL, C. Assessing measurement model quality in PLS-SEM using confirmatory composite analysis. Journal of Business Research, v. 109, n. August 2019, p. 101–110, 2020.
HAIR, J. F.; RINGLE, C. M.; SARSTEDT, M. PLS-SEM: Indeed a silver bullet. Journal of Marketing Theory and Practice, v. 19, n. 2, p. 139–152, 2011.
HAIR, J. F.; RISHER, J. J.; SARSTEDT, M.; RINGLE, C. M. When to use and how to report the results of PLS-SEM. European Business Review, v. 31, n. 1, p. 2–24, 2019.
HAIR, J. F.; SARSTEDT, M.; PIEPER, T. M.; RINGLE, C. M. The Use of Partial Least Squares Structural Equation Modeling in Strategic Management Research: A Review of Past Practices and Recommendations for Future Applications. Long Range Planning, v. 45, n. 5–6, p. 320–340, 2012.
HAIR, J. F.; SARSTEDT, M.; RINGLE, C. M. Rethinking some of the rethinking of partial least squares. European Journal of Marketing, v. 53, n. 4, p. 566–584, 2019.
HAIR, J.; HOLLINGSWORTH, C. L.; RANDOLPH, A. B.; CHONG, A. Y. L. An updated and expanded assessment of PLS-SEM in information systems research. Industrial Management and Data Systems, v. 117, n. 3, p. 442–458, 2017.
HE, J.-H. Variational iteration method–a kind of non-linear analytical technique: some examples. International journal of non-linear mechanics, v. 34, n. 4, p. 699–708, 1999.
HENSELER, J.; RINGLE, C. M.; SARSTEDT, M. A new criterion for assessing discriminant validity in variance-based structural equation modeling. J. of the Acad. Mark. Sci., p. 115–135, 2015.
HULST, R. C. VAN DER. Introduction to Social Network Analysis (SNA) as an investigative tool. Trends in Organized Crime, v. 12, n. 2, p. 101–121, 2009.
KANE, S. N.; MISHRA, A.; DUTTA, A. K. Preface: International Conference on Recent Trends in Physics (ICRTP 2016). Journal of Physics: Conference Series, v. 755, n. 1, 2016.
KATZ, J. S.; MARTIN, B. R. What is research collaboration? Research Policy, v. 26, n. 1, p. 1–18, 1997.
KAUFMANN, L.; GAECKLER, J. A structured review of partial least squares in supply chain management research. Journal of Purchasing and Supply Management, v. 21, n. 4, p. 259–272, 2015.
MIKULIĆ, J.; RYAN, C. Reflective versus formative confusion in SEM based tourism research: A critical comment. Tourism Management, v. 68, n. March 2017, p. 465–469, 2018.
PARANYUSHKIN, D. Identifying the pathways for meaning circulation using text network analysis. Berlim: Nodus Labs, 2011.
PARANYUSHKIN, D. InfraNodus: Generating insight using text network analysis. The Web Conference 2019 - Proceedings of the World Wide Web Conference, WWW 2019, p. 3584–3589, 2019.
RANI, P.; BHATIA, M. P. S.; TAYAL, D. K. An Astute SNA with OWA Operator to Compare the Social Networks. International Journal of Information Technology and Computer Science, v. 10, n. 3, p. 71–80, 2018.
SARSTEDT, M.; HAIR, J. F.; CHEAH, J.; BECKER, J.; RINGLE, C. M. How to specify, estimate, and validate higher-order constructs in PLS-SEM. Australasian Marketing Journal (AMJ, v. 27, p. 197–211, 2019.
SIQUEIRA, T. G. D. S. Possibilidades de pesquisa no Portal de Periódicos CAPES, 2020.
STREUKENS, S.; LEROI-WERELDS, S. Bootstrapping and PLS-SEM: A step-by-step guide to get more out of your bootstrap results. European Management Journal, v. 34, n. 6, p. 618–632, 2016.
SUONIEMI, S.; TERHO, H.; OLKKONEN, R. The Measurement of Endogenous Higher-Order Formative Composite Variables in PLS-SEM: An Empirical Application from CRM System Development. International Journal of Computer, Electrical, Automation, Control and Information Engineering, v. 6, n. 12, p. 1648–1652, 2012.
UL HADIA, N.; ABDULLAH, N.; SENTOSA, I. An Easy Approach to Exploratory Factor Analysis: Marketing Perspective. Journal of Educational and Social Research, v. 6, n. 1, p. 215–223, 2016.
WICKHAM, M.; DUNN, A.; SWEENEY, S. Analysis of the leading tourism journals 1999-2008. Annals of Tourism Research, v. 39, n. 3, p. 1714–1718, 2012.
WILLIAMS, E.; BREWE, E.; ZWOLAK, J.; DOU, R. Understanding centrality: Investigating student outcomes within a classroom social network. Proceedings of the Physics Education Research Conference., p. 375–378, 2015.
WOLD, H. Model Construction and Evaluation When Theoretical Knowledge Is Scarce. Evaluation of Econometric Models, p. 47–74, 1980.
Downloads
Publicado
Como Citar
Edição
Seção
Licença
Copyright (c) 2023 Abimael Ouro, Eucymara Santos, Esdras Santos, Ikaro Barreto, Maria Olave
Este trabalho está licenciado sob uma licença Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.