Universidad Nacional de Educación a Distancia ... - e-Spacio - UNED

Universidad de Educación a Distancia. Departamento de Economía Aplicada y Estadística.
b) Identificación.
Si asumimos que la teoría es correcta se podrían derivar a partir del modelo las
varianzas y covarianzas entre las variables observables.
Debemos además comprobar que los parámetros del modelo también puedan
derivarse a partir de las varianzas y covarianzas.
c) Recogida de datos
Una vez comprobado que los parámetros son estimables pueden recogerse los
datos y calcularse las varianzas y covarianzas muestrales.
d) Estimación
Cuando se dispone de la información muestral y de las relaciones establecidas
entre variables a través de las varianzas y covarianzas, podemos proceder a la
estimación.
La etapa de estimación requiere decidir sobre los mejores estimadores. En
esencia supone decidir el mejor algoritmo para la función de optimización elegida.
Esta etapa está determinada por la calidad del trabajo de las etapas anteriores.
e) Diagnóstico
El modelo especificado según la teoría debe contrastarse con los datos empíricos
mediante pruebas de significación.
Si la teoría es correcta, las varianzas derivadas a partir de los efectos estimados
en nuestro modelo deberían coincidir con las covarianzas calculadas a partir de
los datos, exceptuando la fluctuación muestral.
En este caso no rechazaríamos el modelo, aunque tampoco descartaremos la
posibilidad de construir lo más sencillo y, por lo tanto, más útil.
f) Utilización
Una vez verificado el funcionamiento y ajuste del modelo podremos utilizarlo y
evaluar la intensidad de las relaciones causales entre los factores y sus
indicadores y entre unos factores y otros.
Medición de la confianza del usuario de Metro de Madrid
Luis María Egusquiza Juaristi
187