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Universidad de Educación a Distancia. Departamento de Economía Aplicada y Estadística.
El uso del modelo para analizar no sólo la varianza de una variable dependiente
sino también las covarianzas entre todas las variables constituye la filosofía de los
modelos para el análisis de relaciones de interdependencia.
Las ciencias del comportamiento desde principios del siglo XX han sido
conscientes de que miden con error.
Los primeros psicómetras empiezan a desarrollar modelos para estudiar
conceptos abstractos, no físicos que se miden de forma indirecta y que se
denominan “constructos”. Los más comunes de estos modelos son.
o Análisis factorial exploratorio (Spearman, 1904).
o Análisis factorial confirmatorio (Jöreskog, 1969).
Ambos modelos formalizan la relación entre las variables observables
(indicadores) y los constructos, variables latentes.
4. Por qué un modelo de ecuaciones estructurales
En 1970 nacen los modelos de ecuaciones estructurales de la mano del
económetra Goldberg.
Por primera vez se dio la misma importancia a la teoría que considera la relación
entre indicadores y constructos como a la que se ocupa de los constructos en sí
(Coenders Germa; 2005).
.
Además, la metodología es interdisciplinar en la que unos ponen su experiencia en
la estimación y otros la experiencia para enfrentar el error de medida (Batista-
Foguet, José Manuel; 2000).
Los modelos de ecuaciones estructurales están especializados en el análisis de
datos individuales procedentes de muestras aleatorias. En este tipo de datos es
razonable asumir la independencia entre observaciones pero no la ausencia de
error de medida.
análisis de regresión múltiple, análisis factorial, análisis de correlaciones, análisis discriminante así
como a modelos de análisis multivariante, análisis de la varianza y covarianza (MANOVA, ANOVA,
ANCOVA). Adicionalmente, el “Path análisis” puede considerarse como una visión especial de los
modelos de ecuaciones estructurales
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