Modelos de ecuaciones estructurales: Características, fases, construcción, aplicación y resultados

Abstract

RESUMENSe exponen las características y fases de los modelos de ecuaciones estructurales, así como las etapas de construcción, siendo estas la especificación, identificación, estimación de parámetros, evaluación del ajuste, reespecificación del modelo y la interpretación de resultados. Se presenta el análisis factorial exploratorio y confirmatorio como parte para la construcción de un modelo. Se detallan algunos paquetes computacionales como el LISREL, AMOS y SPSS. A modo de ejemplificar los modelos de ecuaciones estructurales, se realiza un estudio en la población docente de tiempo completo del departamento de ingeniería Industrial y Manufactura de una universidad pública de Ciudad juárez, Chihuahua, México. Se estudia el impacto de los factores socioculturales y ergoambientales en la satisfacción laboral, obteniendo un modelo resultante en el que se detallan las variables más y menos significativas. No se rechazan las cuatro hipótesis cuyos valores son 0,06, 0,06, 0,071, 0,074, respectivamente. (Escobedo M, hernández j, Estebané v, Martínez g, 2016. Modelos de Ecuaciones Estructurales: Características, Fases, Construcción, Aplicación y Resultados. Cienc Trab. Ene-Abr; 18 [55]: 16-22). Palabras clave: MODELOS ESTRUCTURALES, FACTORES ERgOAM-BIENTALES, FACTORES SOCIOCULTURALES, SATISFACCIóN LABORAL. ABSTRACTThe characteristics and phases of structural equation modeling and construction phases, and these are the specification, identification, parameter estimation, assessment of adjustment, re-specification of the model and the interpretation of results are shown. The exploratory and confirmatory factor analysis as part for the construction of a model is presented. Some software packages like LISREL, AMOS and SPSS are detailed. By way of illustrating the structural equation modeling, a study was performed on the population of full-time faculty of the Department of Industrial Engineering and Manufacturing of a public university in Ciudad juarez, Chihuahua, Mexico. The impact of sociocultural and ergoambientales factors in getting a job satisfaction resulting model in which more and less significant variables detailed studied. The four scenarios whose values are 0,06, 0,06, 0,071, 0,074 respectively can not refuse.

Propiedades psicométricas de la versión reducida de la Escala de Mitos sobre el Amor en una muestra de estudiantes colombianos

“…Las pruebas de bondad de ajuste absoluto, incremental y de parsimonia reportaron que el modelo con mejor ajuste era el bifactorial de 7 ítems (c 2 /gl = 2.67; GFI = .98; CFI = .91; AGFI = .95; RMSEA = .06; RMSR= .06). Todos los estadísticos cumplían con los criterios establecidos previamente (Cupani, 2012;Escobedo et al, 2016;Ruiz et al, 2010) y eran mejores que los de los modelos alternativos. Los estimadores fueron significativos en los 7 ítems y los pesos de regresión estandarizada del path diagram oscilaron entre .35 y .83.…”

“…Ante la falta de normalidad multivariada, analizada mediante el test de Mardia (Mardia, 1974), se empleó como técnica de estimación la de mínimos cuadrados generalizados (GLS). Para determinar el ajuste global del modelo se tuvieron en cuenta las siguientes medidas de calidad del ajuste: c 2 /gl menor que 3 (Escobedo, Hernández, Estebané,& Martínez, 2016;Ruiz, Pardo, & San Martín, 2010); CFI mayor que .90 (Cupani, 2012); RMSEA menor que .08 (Ruiz et al, 2010); GFI y AGFI igual o mayor que .90 (Escobedo et al, 2016); RMSR menor que .08. En tercer lugar, se analizaron las propiedades psicométricas del modelo utilizando las siguientes pruebas:  (media), Sx (desviación estándar), r ítem-total c (correlación ítem total corregida), α-ítem (alfa, si se suprime el elemento), α (alfa de Cronbach) y la fiabilidad compuesta.…”

Imagen corporativa y satisfacción laboral en potenciales empleados del sector bancario

“…En la tabla 6, se presentan los resultados del ajuste del modelo, siguiendo a Portillo et al (2016) se observan resultados apropiados en el ajuste absoluto, incremental y de parsimonia; el método de estimación utilizado fue máxima verosimilitud ya que de acuerdo con Rodríguez y Ruiz (2008) es el método que proporciona mejores resultados aun cuando no se llegasen a cumplir los supuestos de normalidad, siempre que la prueba Mardia presente valores inferiores a 70 en la normalidad multivariante.…”

Propiedades psicométricas del Instrumento para evaluar capital psicológico en las Organizaciones Ipsicap-24

“…El modelo 4, que conserva la estructura original del constructo capital psicológico, presenta un ajuste excelente y, además, obtuvo el valor más bajo en el Criterio de Información de Akaike (AIC) entre los cuatro modelos. Por tanto, se puede inferir que es el de mayor parsimonia, y por ser esta una medida comparativa, resulta ser el mejor modelo (Escobedo Portillo et al, 2016).…”