Correlación entre residuales en análisis factorial confirmatorio: una breve guía para su uso e interpretación / Correlation between residuals in confirmatory factor analysis: a brief guide to their use and interpretation
Interacciones
; 5(3): 7, 01 de septiembre de 2019.
Article
in Es
| LILACS
| ID: biblio-1049656
Responsible library:
PE399.9
RESUMEN
Introducción:
La inclusión de correlaciones entre residuales en modelos de medición es una práctica común en la investigación psicométrica y está orientada, predominantemente, a la mejora estadística del modelo por medio del aumento (e.g., CFI) o disminución (e.g., RMSEA) de la magnitud de determinados índices de ajuste, más a que a comprender la naturaleza de dichas asociaciones. El presente reporte metodológico tiene como objetivo presentar al lector el modelamiento, manejo e interpretación de los residuales correlacionados en un marco de análisis factorial confirmatorio y malas especificaciones.Método:
Se utilizando los datos de un estudio presentado anteriormente de 521 estudiantes de psicología en una universidad privada de Lima Metropolitana (75.8% mujeres). Se utiliza la Escala de Florecimiento para realizar los análisis. Resultados yDiscusión:
Esas especificaciones no tendrían un impacto real en la relación de los ítems con el constructo que evalúan, por lo que no aportarían sustancialmente a la comprensión del modelo. Por tanto, especificar correlaciones entre residuales podría enmascarar un modelo mal especificado, o con falencias internas, mediante el incremento espurio de los índices de ajuste.ABSTRACT
Introduction:
The inclusion of correlations between residuals in measurement models is a common practice in psychometric research and is predominantly oriented to the statistical improvement of the model through increase (for example, IFC) or decrease (for example, RMSEA) of the magnitude of certain adjustment indices, rather than understanding the nature of these associations. This methodological report aims to present to the reader the modeling, management, and interpretation of correlated residuals in a framework of confirmatory factor analysis and poor specifications.Method:
Using data from a previously presented study of 521 psychology students at a private university in Metropolitan Lima (75.8% women). The Flowering Scale is used to perform the analyses. Results andDiscussion:
These specifications would not have a real impact on the relationship of the elements with the construct they evaluate, so they do not contribute modifications to the understanding of the model. Therefore, specifying correlations between residuals could mask a poorly specified model, or with internal failures, by increasing spurious adjustment rates.
Full text:
1
Database:
LILACS
Type of study:
Prognostic_studies
Language:
Es
Journal:
Interacciones
Journal subject:
Psicologia
Year:
2019
Type:
Article
Affiliation country:
Peru