Regresión no paramétrica entre puntuaciones factoriales: Motivación y diagnóstico para modelos de ecuaciones...

Área de la Ciencia:

• Estadística
• Econometría
• Psicometría

Sus antecedentes:

• Los modelos de ecuaciones estructurales (SEM) se utilizan ampliamente, pero la determinación de las formas funcionales puede ser un desafío.
• El análisis factorial confirmatorio (CFA) es un modelo de medición común, pero su componente estructural requiere una especificación cuidadosa.
• Los métodos existentes para diagnosticar la forma funcional en los SEM tienen limitaciones.

Objetivo del estudio:

• Proporcionar un marco para motivar y diagnosticar la forma funcional en la parte estructural de los SEM.
• Desarrollar estimadores teóricamente bien fundamentados para las expectativas condicionales de variables latentes endógenas.
• Evaluar el rendimiento de estos estimadores frente a alternativas existentes.

Principales métodos:

• Análisis matemático basado en la población para la identificación asintótica.
• Desarrollo de estimadores para expectativas condicionales de variables latentes.
• Estudios de simulación para comparar el rendimiento de los estimadores.

Principales resultados:

• El marco propuesto aborda con éxito la especificación de la forma funcional en los SEM.
• Se derivaron resultados de identificación asintótica para expectativas condicionales.
• Los estudios de simulación demostraron que los nuevos estimadores funcionan bien en comparación con las alternativas.

Conclusiones:

• El marco y los estimadores desarrollados ofrecen una herramienta valiosa para el modelado de ecuaciones estructurales.
• Se recomiendan las puntuaciones factoriales de Bartlett como entrada para métodos de regresión no paramétrica en la práctica.
• Esta investigación mejora la fiabilidad y validez de los análisis SEM.