Ecuaciones estructurales, una técnica estadística para formular y contrastar modelos de relaciones causa-efecto

Al pretender explicar un determinado fenómeno, con frecuencia algunas de las variables consideradas como posibles predictoras de la respuesta de interés pueden ser reflejo de un constructo o factor subyacente. Esta complejidad puede ser tratada mediante modelos de ecuaciones estructurales (MEE), ya...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor principal: Closas, Antonio Humberto
Formato: Artículo
Lenguaje:Español
Publicado: Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Económicas 2022
Materias:
Análisis multivariante
Modelización estadística
Ecuaciones estructurales
Programas informáticos
Multivariate analysis
Statistical modeling
Structural equations
Computer programs
Acceso en línea:http://repositorio.unne.edu.ar/handle/123456789/50092
Aporte de:
RIUNNE - Repositorio Institucional de la Universidad Nacional del Nordeste (UNNE) de Universidad Nacional del Nordeste
id I48-R184-123456789-50092
record_format dspace
institution Universidad Nacional del Nordeste
institution_str I-48
repository_str R-184
collection RIUNNE - Repositorio Institucional de la Universidad Nacional del Nordeste (UNNE)
language Español
topic Análisis multivariante
Modelización estadística
Ecuaciones estructurales
Programas informáticos
Multivariate analysis
Statistical modeling
Structural equations
Computer programs
spellingShingle Análisis multivariante
Modelización estadística
Ecuaciones estructurales
Programas informáticos
Multivariate analysis
Statistical modeling
Structural equations
Computer programs
Closas, Antonio Humberto
Ecuaciones estructurales, una técnica estadística para formular y contrastar modelos de relaciones causa-efecto
topic_facet Análisis multivariante
Modelización estadística
Ecuaciones estructurales
Programas informáticos
Multivariate analysis
Statistical modeling
Structural equations
Computer programs
description Al pretender explicar un determinado fenómeno, con frecuencia algunas de las variables consideradas como posibles predictoras de la respuesta de interés pueden ser reflejo de un constructo o factor subyacente. Esta complejidad puede ser tratada mediante modelos de ecuaciones estructurales (MEE), ya que los mismos permiten ordenar una gran cantidad de variables, observadas y latentes, cuya combinación –en bloques vinculados según un esquema teórico previo– contribuye a esclarecer las relaciones de causa-efecto que pueden existir. Por ello, el propósito de este trabajo es dar a conocer diferentes aspectos inherentes a los MEE, una secuencia de modelos matemáticoestadísticos que posibilitan estudiar determinadas situaciones, teniendo en cuenta la estructura de covarianzas derivada de las asociaciones entre diversas variables. No obstante, como en cualquier proceso de modelización estadística es esencial dar al conocimiento de la teoría del área de aplicación la máxima importancia, ya que del mismo surgirán el planteamiento y la validación de las hipótesis sustantivas. Desde hace algunos años, se encuentran disponibles en el mercado distintos programas estadísticos (EQS, AMOS, LISREL, MPLUS, R, SAS, etc.) los cuales se requieren para comprobar los MEE; esto es, estimar los parámetros y contrastar la validez de las medidas de bondad de ajuste del modelo teórico a los datos muestrales. En vista de lo expuesto, se puede sostener que la metodología basada en los MEE es uno de los procedimientos que más se aconseja utilizar en la actualidad de cara a la explicación de muchos fenómenos presentes en la compleja realidad educativa, económica y social.
format Artículo
author Closas, Antonio Humberto
author_facet Closas, Antonio Humberto
author_sort Closas, Antonio Humberto
title Ecuaciones estructurales, una técnica estadística para formular y contrastar modelos de relaciones causa-efecto
title_short Ecuaciones estructurales, una técnica estadística para formular y contrastar modelos de relaciones causa-efecto
title_full Ecuaciones estructurales, una técnica estadística para formular y contrastar modelos de relaciones causa-efecto
title_fullStr Ecuaciones estructurales, una técnica estadística para formular y contrastar modelos de relaciones causa-efecto
title_full_unstemmed Ecuaciones estructurales, una técnica estadística para formular y contrastar modelos de relaciones causa-efecto
title_sort ecuaciones estructurales, una técnica estadística para formular y contrastar modelos de relaciones causa-efecto
publisher Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Económicas
publishDate 2022
url http://repositorio.unne.edu.ar/handle/123456789/50092
work_keys_str_mv AT closasantoniohumberto ecuacionesestructuralesunatecnicaestadisticaparaformularycontrastarmodelosderelacionescausaefecto
AT closasantoniohumberto structuralequationsastatisticaltechniqueforformulatingandtestingmodelsofcauseeffectrelations
_version_ 1832343700616773632
spelling I48-R184-123456789-500922024-12-16T10:32:07Z Ecuaciones estructurales, una técnica estadística para formular y contrastar modelos de relaciones causa-efecto Structural equations : a statistical technique for formulating and testing models of cause-effect relations Closas, Antonio Humberto Análisis multivariante Modelización estadística Ecuaciones estructurales Programas informáticos Multivariate analysis Statistical modeling Structural equations Computer programs Al pretender explicar un determinado fenómeno, con frecuencia algunas de las variables consideradas como posibles predictoras de la respuesta de interés pueden ser reflejo de un constructo o factor subyacente. Esta complejidad puede ser tratada mediante modelos de ecuaciones estructurales (MEE), ya que los mismos permiten ordenar una gran cantidad de variables, observadas y latentes, cuya combinación –en bloques vinculados según un esquema teórico previo– contribuye a esclarecer las relaciones de causa-efecto que pueden existir. Por ello, el propósito de este trabajo es dar a conocer diferentes aspectos inherentes a los MEE, una secuencia de modelos matemáticoestadísticos que posibilitan estudiar determinadas situaciones, teniendo en cuenta la estructura de covarianzas derivada de las asociaciones entre diversas variables. No obstante, como en cualquier proceso de modelización estadística es esencial dar al conocimiento de la teoría del área de aplicación la máxima importancia, ya que del mismo surgirán el planteamiento y la validación de las hipótesis sustantivas. Desde hace algunos años, se encuentran disponibles en el mercado distintos programas estadísticos (EQS, AMOS, LISREL, MPLUS, R, SAS, etc.) los cuales se requieren para comprobar los MEE; esto es, estimar los parámetros y contrastar la validez de las medidas de bondad de ajuste del modelo teórico a los datos muestrales. En vista de lo expuesto, se puede sostener que la metodología basada en los MEE es uno de los procedimientos que más se aconseja utilizar en la actualidad de cara a la explicación de muchos fenómenos presentes en la compleja realidad educativa, económica y social. When trying to explain a certain phenomenon, often some of the variables identified aspossible predictors for the interest answer could actually be based on an underlying factor.This complexity can be treated by Structural Equation Modeling (SEM), as they allow to organize a great deal of variables (observed and latent). Their combination in blocks (according to a previous theoretical scheme) contribute to pinpoint the causeeffect relationships that could exist. The purpose of the present paper is to introduce different aspects inherent to the SEM, a sequence of mathematicalstatistical models allowing to model situations through the covariance structure derived from different association of the variables. Nonetheless, in any statistical modeling process, it is vital to focus in the application area theory, as the hypothesis and their validations will come from it. From some time now, are available in the market some statistical tools (EQS, AMOS, LISREL, MPLUS, R, SAS, etc.) required to validate of the SEM, i.e., assess the parameters and check how the theoretical model fits the sample data. In summary, SEM is one of the most advisable procedures to explain complex phenomenon in the educational, economical and social areas. 2022-08-30T21:09:37Z 2022-08-30T21:09:37Z 2011-12-19 Artículo Closas, Antonio Humberto, 2011. Ecuaciones estructurales, una técnica estadística para formular y contrastar modelos de relaciones causa-efecto. Revista de la Facultad de Ciencias Económicas. Resistencia: Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Económicas, no. 7, p. 175-189. E-ISSN 1668-6365. http://dx.doi.org/10.30972/rfce.073921 1668-6357 http://repositorio.unne.edu.ar/handle/123456789/50092 spa https://revistas.unne.edu.ar/index.php/rfce/article/view/3921 http://dx.doi.org/10.30972/rfce.073921 openAccess http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/ application/pdf p. 175-189 application/pdf Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Económicas Revista de la Facultad de Ciencias Económicas, 2011, no. 7, p. 175-189.

Ejemplares similares