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

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,...

Full description

Autores:
Tipo de recurso:
article
Fecha de publicación:
2015
Institución:
Pontificia Universidad Javeriana
Repositorio:
Repositorio Universidad Javeriana
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.javeriana.edu.co:10554/33367
Acceso en línea:
http://revistas.javeriana.edu.co/index.php/revPsycho/article/view/8379
http://hdl.handle.net/10554/33367
Palabra clave:
structure covariance analysis; accuracy; structural equation modeling; partial least squares path modeling; parameter recovery; ordinal manifest variables
Análisis de estructura de covarianza; precisión; modelo de ecuaciones estructurales; modelo de rutas mediante mínimos cuadrados parciales; recuperación de parámetros; variables manifiestas ordinales
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Copyright (c) 2015 Universitas Psychologica
Description
Summary: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.