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Universidad de Educación a Distancia. Departamento de Economía Aplicada y Estadística.
• Pensamientos.
• Actuaciones.
• Relaciones.
Los modelos de ecuaciones estructurales son unas de las herramientas más
potentes para el estudio de relaciones causales sobre datos no experimentales
cuando estas relaciones son de tipo lineal.
A pesar de su sofisticación, estos modelos nunca prueban la causalidad, sólo
ayudan a seleccionar entre las hipótesis relevantes, desechando aquellas no
soportadas por la evidencia empírica.
Éste es el principio de la “falsación” (Popper, 1969) 1 que corresponde a lo que la
lógica proposicional conoce como “modus tollens”.
Según esta lógica, una hipótesis se rechaza si en la realidad no se observa la
consecuencia que se deriva de ella.
3. Ventajas de los modelos de ecuaciones estructurales
Fisher en 1925 fue el pionero del estudio de relaciones causales a través de
experimentos. El experimento analiza el efecto de una variable explicativa
(independiente) sobre la explicada (dependiente) y establece en qué medida la
variación de la variable dependiente se debe a los cambios efectuados en la
independiente.
En las ciencias sociales han sido los económetras los pioneros en servirse de
modelos de análisis de la dependencia para estudiar las relaciones causales sobre
datos no experimentales.
Los biómetras o sociómetras utilizan el “path analysis” 2 para descomponer las
varianzas y covarianzas en función de los parámetros de un sistema de
ecuaciones simultáneas.
1 Popper en 1969, con su aportación en torno a la falsación, por un lado, trata de hacer ciencia
manteniendo los estándares asociados con la inferencia demostrativa y, por otro, trata de lograr
apoyo basado en la evidencia para las teorías, sin menoscabar el contenido informativo de las
mismas. En torno a estos dos ejes: mantenimiento del rigor de las reglas de inferencia y
garantizando el máximo contenido informativo de las teorías, Popper ha ido replanteando los temas
más relevantes relacionados con la metodología de la ciencia. Éste es el caso, por ejemplo, del
problema de la demarcación, el problema de la inducción y el mismo tema fundamental de
la validación de los esquemas teóricos.
2 El “Path analysis” fue desarrollado en 1918 por Sewall Wright que amplió el estudio en 1920 y
desde entonces se ha aplicado en modelización en sociología y econometría. En estadística el
“Path análisis” es usado para describir las dependencias directas entre un grupo de variables en
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Luis María Egusquiza Juaristi
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