HTMT
A razão original, baseada na média aritmética das correlações dos indicadores. O valor padrão e o mais frequentemente relatado.
MÉTODO PLS-SEM
A razão HTMT: avaliar a validade discriminante
A razão heterotraço-monotraço das correlações (HTMT) é o padrão moderno para verificar se dois constructos de um modelo PLS-SEM são empiricamente distintos. Esta página explica o que ela mede, como lê-la frente aos limiares 0,85 e 0,90, suas variantes e os erros que a maioria das primeiras submissões comete.
O que a razão HTMT mede
A validade discriminante faz uma pergunta simples: dois constructos que sua teoria trata como diferentes são de fato diferentes nos dados? A HTMT estima qual seria a correlação entre dois constructos se fossem medidos sem erro. É a razão entre a correlação média dos indicadores entre os dois constructos (heterotraço) e a correlação média dos indicadores dentro de cada constructo (monotraço).
Quanto mais próxima de 1 estiver essa razão, mais os dois constructos se sobrepõem e mais fraca é a validade discriminante. Introduzida por Henseler, Ringle e Sarstedt (2015), a HTMT detecta problemas de validade discriminante que o antigo critério de Fornell-Larcker e o exame das cargas cruzadas costumam não perceber.
Um exemplo resolvido
Dois constructos, Confiança e Qualidade, são medidos com indicadores reflexivos. A correlação média dos seus indicadores entre os dois constructos (heterotraço), frente à média dentro de cada constructo (monotraço), dá HTMT = 0,78. Como 0,78 está abaixo do limiar conservador de 0,85, os dois constructos são empiricamente distintos.
Se o valor tivesse dado 0,93, você concluiria que os dois constructos se sobrepõem demais para serem tratados como separados, e revisaria o modelo de mensuração.
Como ler os limiares
Você compara cada valor HTMT por par com um ponto de corte. Qual corte se aplica depende de quão conceitualmente semelhantes são os dois constructos.
- HTMT < 0,85
- O limiar conservador. Use-o quando os dois constructos são conceitualmente distintos. Um valor abaixo de 0,85 é evidência clara de validade discriminante.
- HTMT < 0,90
- O limiar liberal. Defensável quando os dois constructos são conceitualmente próximos (por exemplo, atitude cognitiva e afetiva).
- HTMT ≥ 0,90
- Um problema de validade discriminante. Os dois constructos provavelmente capturam a mesma coisa. Considere uni-los, remover indicadores sobrepostos ou repensar o modelo de mensuração.
A escolha entre 0,85 e 0,90 deve ser justificada por bases teóricas, antes de ver o resultado, e não escolhida depois para garantir aprovação.
HTMT, HTMT2 e inferência estatística
HTMT2
Um refinamento de Roemer, Schuberth e Henseler (2021) que usa a média geométrica. Mais apropriado quando os indicadores de um constructo não são tau-equivalentes (suas cargas diferem de forma substancial).
Inferência HTMT
Em vez de comparar com um corte fixo, você gera por bootstrap um intervalo de confiança para cada HTMT e verifica se o limite superior permanece abaixo de 1 (ou do seu limiar). Assim a validade discriminante se torna um teste estatístico formal.
Avaliar a validade discriminante passo a passo
- Calcule a matriz HTMT completa para cada par de constructos do modelo.
- Escolha o limiar por par: 0,85 para constructos conceitualmente distintos, 0,90 para os conceitualmente próximos.
- Sinalize qualquer par igual ou acima do seu limiar.
- Para os pares sinalizados ou limítrofes, gere por bootstrap o intervalo de confiança do HTMT e confirme que o limite superior permaneça abaixo de 1.
- Se um par falhar, revise o modelo de mensuração antes de interpretar os coeficientes de caminho. Nada a jusante é confiável enquanto os constructos não forem distintos.
Erros comuns
- Relatar apenas o critério de Fornell-Larcker. Sozinho, ele já é considerado insuficiente, e os revisores esperam a HTMT.
- Usar o limiar de 0,90 para constructos que não são conceitualmente semelhantes, só para obter aprovação.
- Tratar uma única estimativa pontual como prova. Um valor de 0,84 cujo intervalo de confiança chega a 0,95 não é limpo.
- Ignorar a HTMT2 quando as cargas dos indicadores variam muito dentro de um constructo.
HTMT no OpenPLS
O OpenPLS mostra a matriz HTMT completa no painel de critérios de qualidade assim que você calcula um modelo, junto com a HTMT2 e intervalos de confiança por bootstrap. Pares acima do limiar escolhido são destacados automaticamente, de modo que problemas de validade discriminante aparecem sem construir a matriz à mão. É gratuito e roda no navegador.
Verifique a validade discriminante no seu próprio modelo
Construa seu modelo no editor visual e obtenha a matriz HTMT, a HTMT2 e os intervalos bootstrap em um único cálculo. Grátis, sem instalação.
Perguntas frequentes
- O que é um bom valor HTMT?
- Abaixo de 0,85 para constructos conceitualmente distintos, ou abaixo de 0,90 para os conceitualmente semelhantes. Quanto menor, melhor: significa que os dois constructos estão claramente separados.
- Qual é a diferença entre a HTMT e o critério de Fornell-Larcker?
- Ambos avaliam a validade discriminante, mas a HTMT é bem mais sensível. Estudos de simulação mostram que o critério de Fornell-Larcker muitas vezes não detecta a falta de validade discriminante que a HTMT capta, por isso a HTMT é hoje o padrão recomendado.
- Quando devo usar a HTMT2 em vez da HTMT?
- Use a HTMT2 quando os indicadores de um constructo têm cargas substancialmente diferentes (não são tau-equivalentes). Ela se baseia na média geométrica e é menos enviesada nesse caso.
Leitura adicional
A referência fundamental é Henseler, J., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2015). A new criterion for assessing discriminant validity in variance-based structural equation modeling. Journal of the Academy of Marketing Science, 43(1), 115-135. Para a variante com média geométrica: Roemer, E., Schuberth, F., & Henseler, J. (2021). HTMT2 - an improved criterion for assessing discriminant validity. Industrial Management & Data Systems, 121(12), 2637-2650.