Modelagem de Equações Estruturais com GSCA Pro: Tutorial para Pesquisadores de Administração
Resumo
Este artigo apresenta um tutorial prático e didático sobre o uso do GSCA Pro, um software gratuito de modelagem de equações estruturais baseado em componentes. O objetivo é preencher uma lacuna metodológica na literatura brasileira, oferecendo um recurso acessível e sistemático que permita ampliar o uso do GSCA entre pesquisadores da área de Administração. Considerando a predominância do PLS-SEM no contexto brasileiro, o objetivo é apresentar o GSCA como uma alternativa metodológica igualmente rigorosa, porém ainda pouco explorada. O tutorial guia o leitor por todas as etapas da análise no GSCA Pro, desde a preparação dos dados até a interpretação dos resultados, utilizando dados simulados e um modelo teórico inspirado na literatura sobre intenção de compra. Procedimentos como definição do modelo, execução da análise, interpretação das métricas-chave e verificação dos critérios de qualidade são detalhados em um checklist final com as etapas fundamentais. Ao disponibilizar material gratuito e sistematizado em português, este artigo expande o repertório metodológico de docentes, discentes e pesquisadores, fomentando a adoção de práticas mais diversas e robustas em modelagem de equações estruturais.
Referências
Benitez, J., Henseler, J., Castillo, A., & Schuberth, F. (2020). How to perform and report an impactful analysis using partial least squares: Guidelines for confirmatory and explanatory IS research. Information & Management, 57(2), 103168. https://doi.org/10.1016/j.im.2019.05.003
Cho, G., & Choi, J. Y. (2020). An empirical comparison of generalized structured component analysis and partial least squares path modeling under variance-based structural equation models. Behaviormetrika, 47, 243–272. https://doi.org/10.1007/s41237-019-00098-0
Cho, G., Hwang, H., Sarstedt, M., & Ringle, C. M. (2020). Cutoff criteria for overall model fit indexes in generalized structured component analysis. Journal of Marketing Analytics, 8, 189–202. https://doi.org/10.1057/s41270-020-00089-1
Cho, G., Jung, K., & Hwang, H. (2019). Out-of-bag prediction error: A cross validation index for generalized structured component analysis. Multivariate Behavioral Research, 54, 505–513. https://doi.org/10.1080/00273171.2018.1540340
Cohen, J. (1988). Statistical power analysis for the behavioral sciences (2nd ed.). Lawrence Erlbaum Associates.
Fornell, C., & Larcker, D. F. (1981). Evaluating structural equation models with unobservable variables and measurement error. Journal of Marketing Research, 18(1), 39–50. https://doi.org/10.2307/3151312
Hair, J. F., Gabriel, M. L. D. S., & Patel, V. K. (2014). Modelagem de equações estruturais baseada em covariância (CB-SEM) com o AMOS: Orientações sobre sua aplicação como uma ferramenta de pesquisa de marketing. Revista Brasileira de Marketing, 13(2), 44–55. https://doi.org/10.5585/remark.v13i2.2718
Hair, J. F., Howard, M. C., & Nitzl, C. (2020). Assessing measurement model quality in PLS-SEM using confirmatory composite analysis. Journal of Business Research, 109, 101–110. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2019.11.069
Hair, J. F., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2011). PLS-SEM: Indeed a silver bullet. Journal of Marketing Theory and Practice, 19(2), 139–152. https://doi.org/10.2753/MTP1069-6679190202
Hair, J. F., Risher, J. J., Sarstedt, M., & Ringle, C. M. (2019). When to use and how to report the results of PLS-SEM. European Business Review, 31, 2–24. https://doi.org/10.1108/EBR-11-2018-0203
Hwang, H., & Cho, G. (2020). Global least squares path modeling: A full-information alternative to partial least squares path modeling. Psychometrika, 85, 947-972. https://doi.org/10.1007/s11336-020-09733-2
Hwang, H., & Takane, Y. (2004). Generalized structured component analysis. Psychometrika, 69(1), 81–99. https://doi.org/10.1007/BF02295841
Hwang, H., Cho, G., & Choo, H. (2024). GSCA Pro—Free stand-alone software for structural equation modeling. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 31(4), 696–711. https://doi.org/10.1080/10705511.2023.2272294
Hwang, H., Sarstedt, M., Cho, G., Choo, H., & Ringle, C. M. (2023). A primer on integrated generalized structured component analysis. European Business Review, 35(3), 261–284. https://doi.org/10.1108/EBR-11-2022-0224
Jolliffe, I. T., & Cadima, J. (2016). Principal component analysis: A review and recent developments. Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences, 374, e20150202. https://doi.org/10.1098/rsta.2015.0202
Kaiser, H. F. (1960). The application of electronic computers to factor analysis. Educational and Psychological Measurement, 20, 141–151. https://doi.org/10.1177/001316446002000116
Malhotra, N. K., Lopes, E. L., & Veiga, R. T. (2014). Modelagem de equações estruturais com Lisrel: Uma visão inicial. Revista Brasileira de Marketing, 13(2), 28–43. https://doi.org/10.5585/remark.v13i2.2698
Mourad, A. I., & Quevedo, L. F. A. P. de. (2023). Webrooming in the context of fashion: an antecedent analysis of webrooming attitude, intention and behavior. Future Studies Research Journal: Trends and Strategies, 15(1), e0761. https://doi.org/10.24023/FutureJournal/2175-5825/2023.v15i1.761
Ringle, C. M., Silva, D., & Bido, D. (2014). Modelagem de equações estruturais com utilização do SmartPLS. Revista Brasileira de Marketing, 13(2), 54–71. https://doi.org/10.5585/remark.v13i2.2717
Rönkkö, M., & Cho, E. (2020). An updated guideline for assessing discriminant validity. Organizational Research Methods, 25(1), 6-14. https://doi.org/10.1177/1094428120968614
Sarstedt, M., Hair, J. F., Pick, M., Liengaard, B. D., Radomir, L., & Ringle, C. M. (2022). Progress in partial least squares structural equation modeling use in marketing research in the last decade. Psychology & Marketing, 39(5), 1035–1064. https://doi.org/10.1002/mar.21640
Sharma, P., Sarstedt, M., Shmueli, G., Kim, K. H., & Thiele, K. O. (2019). PLS-based model selection: The role of alternative explanations in information systems research. Journal of the Association for Information Systems, 20(2), 346–397. https://doi.org/10.17705/1.jais.00538
Downloads
Publicado
Como Citar
Edição
Seção
Licença
Copyright (c) 2025 Aimãn Ibrahim Mourad
Este trabalho está licenciado sob uma licença Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
Declaro que o presente artigo é original, não tendo sido submetido à publicação, quer em sua totalidade quer em parte, em qualquer outro periódico nacional ou internacional. Declaro, ainda, que, uma vez publicado no International Journal of Business & Marketing (IJBMKT), o mesmo jamais será submetido por mim ou por qualquer um dos demais coautores a qualquer outro periódico. Através deste instrumento, em meu nome e em nome dos demais coautores, porventura existentes, cedo os direitos autorais do referido artigo ao International Journal of Business & Marketing (IJBMKT) e declaro estar ciente de que a não observância deste compromisso submeterá o infrator a sanções e penas previstas na Lei de Proteção de Direitos Autorais (nº 9609, de 19/02/98).
