Precisión en la recuperación de parámetros, con datos ordinales, en el Análisis de Estructura de Covarianza y el Modelo de Rutas mediante Mínimos Cuadrados Parciales
Publicado
nov 29, 2015
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Resumen
Se compara la precisión en la recuperación de parámetros del Análisis de Estructura de Covarianza (ACOV) y el Modelo de Rutas mediante Mínimos Cuadrados Parciales (PLS-PM), en un modelo simple con variables manifiestas simuladas con escala ordinal de cinco puntos. Se utiliza un diseño experimental, manipulando el método de estimación, tamaño muestral, nivel de asimetría y tipo de especificación del modelo. Se valora la media de las diferencias absolutas para el modelo estructural. ACOV presenta estimaciones más precisas que PLS-PM, en distintas condiciones experimentales. Cuando se utiliza un tamaño muestral pequeño, ambas técnicas son igualmente precisas. Se sugiere utilizar ACOV frente a PLS-PM. Se desaconseja fundamentar la elección de PLS-PM frente a ACOV en la utilización de una muestra pequeña.
Keywords
Análisis de estructura de covarianza, precisión, modelo de ecuaciones estructurales, modelo de rutas mediante mínimos cuadrados parciales, recuperación de parámetros, variables manifiestas ordinalesstructure covariance analysis, accuracy, structural equation modeling, partial least squares path modeling, parameter recovery, ordinal manifest variables
References
Cómo citar
Miranda Zapata, E. D., & Ruiz Díaz, M. Ángel. (2015). Precisión en la recuperación de parámetros, con datos ordinales, en el Análisis de Estructura de Covarianza y el Modelo de Rutas mediante Mínimos Cuadrados Parciales. Universitas Psychologica, 14(3). https://doi.org/10.11144/Javeriana.upsy14-3.prpd
Número
Sección
Artículos