| Revista: | Revista Digital de Investigación en Docencia Universitaria |
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| Número de sistema: | 000559806 |
| ISSN: | 2223-2516 |
| Autores: | Medrano, Leonardo Adrián1 Muñoz Navarro, Roger2 |
| Instituciones: | 1Universidad Siglo 21, Facultad de Psicología, Córdoba. Argentina 2Universidad de Valencia, Facultad de Psicología, Valencia. España |
| Año: | 2017 |
| Periodo: | Ene-Jun |
| Volumen: | 11 |
| Número: | 1 |
| Paginación: | 219-239 |
| País: | Peru |
| Idioma: | Español |
| Resumen en español | En el presente trabajo se expone una aproximación conceptual y práctica a los Modelos de Ecuaciones Estructurales o Structural Equation Modeling (SEM). Los SEM están considerados entre las herramientas más potentes para el estudio de relaciones causales en datos no experimentales. Son una combinación del análisis factorial y la regresión múltiple y están compuestos por dos componentes: el modelo de medida y el modelo estructural. El modelo de medida describe la relación existente entre una serie de variables observables; mientras que en el modelo estructural se especifican las relaciones hipotetizadas entre las variables, es decir, se describen las relaciones entre las variables latentes mediante el uso de flechas. Llevar a cabo un SEM involucra cinco etapas: 1) Especificación del Modelo; 2) Identificación del Modelo; 3) Estimación del Modelo; 4) Evaluación del Modelo y 5) Re-especificación del Modelo. El presente artículo provee una serie de guías de "buenas prácticas" para realizar análisis SEM, con ejemplos utilizando el programa AMOS. |
| Resumen en portugués | Neste trabalho expõe-se uma aproximação conceitual e prática aos Modelos de Equações Estruturais ou Structural Equation Modeling (SEM). Os SEM estão considerados entre as ferramentas mais potentes para o estudo de relações causais em dados não experimentais. São uma combinação da análise fatorial e a regressão múltipla e têm dois componentes: o modelo de medida e o modelo estrutural. O modelo de medida descreve a relação existente entre uma série de variáveis observáveis; enquanto que no modelo estrutural especificam-se as relações hipotéticas entre as variáveis; ou seja, descrevem-se as relações entre as variáveis latentes através do uso de conjuntos. Realizar um SEM envolve cinco etapas: 1) Especificação do modelo; 2) Identificação do modelo; 3) Estimativa do modelo; 4) Avaliação do Modelo e 5) Reespecificação do Modelo. Este artigo fornece uma série de guias de "boas práticas" para realizar SEM com exemplos utilizando o programa AMOS. |
| Resumen en inglés | This methodological article explains a conceptual and practical approach to Structural Equation Models or Structural Equation Modeling (SEM). SEMs are considered among the most powerful tools for the study of causal relationships in non-experimental data. They are a combination of factor analysis and multiple regression and are composed of two components: the measurement model and the structural model. The measurement model describes the relationship between a series of observable variables; while in the structural model the relationships between variables are hypothesized; i.e., the relationships between latent variables are described with the use of arrows. Performing a SEM involves five stages: 1) A specification of the Model; 2) Identification of the Model; 3) Estimation of the Model; 4) Evaluation of the Model and 5) Re-specification of the Model. This article provides a series of guidelines on "best practices" for SEM analysis, with examples using the AMOS program. |
| Palabras clave: | Modelos de Ecuaciones Estructurales, AMOS, Análisis factorial, Regresión múltiple |
| Keyword: | Structural Equation Modeling, AMOS, Factor analysis, Multiple regression |
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