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Flores-Kanter, Pablo E.
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Argentina
El análisis factorial confirmatorio (AFC) representa uno de los principales enfoques para evaluar la estructura interna de escalas psicológicas. Sin embargo, las restricciones que impone el AFC, particularmente la fijación de las cargas cruzadas en cero, pueden resultar problemáticas en algunos casos. Frente a esto, en los últimos años han surgido nuevos enfoques, como los modelos de ecuaciones estructurales exploratorios (ESEM), que permiten evaluar de forma más flexible modelos de medida dentro de una lógica confirmatoria sin las restricciones propias del AFC. El objetivo de este trabajo es presentar el enfoque ESEM y ofrecer tanto un tutorial como una guía práctica para su uso. Este artículo: (1) ofrece una visión general de las principales características, ventajas y limitaciones de ESEM; (2) proporciona una guía paso a paso sobre cómo estimar e interpretar ESEM; y (3) presenta un ejemplo ilustrativo junto con las sintaxis en R y Mplus para su implementación.
A análise fatorial confirmatória (AFC) representa uma das abordagens mais utilizadas para a avaliação da estrutura interna de escalas psicológicas. No entanto, os pressupostos restritivos subjacentes à AFC têm sido repetidamente apontados como uma limitação, resultando em muitos casos em modelos com um ajuste estatístico pobre que são, no entanto, viáveis. Frente a isso, nos últimos anos surgiram novas abordagens, como os modelos de equações estruturais exploratórias (ESEM), cujo uso continua sendo limitado em nossa região. O objetivo deste artigo é apresentar os usos do ESEM para a análise da estrutura interna. São apresentadas as principais características dessa abordagem, suas semelhanças e diferenças em relação às técnicas clássicas de análise fatorial. Para exemplificar o uso e as vantagens do ESEM, comparam-se seus resultados com os obtidos por meio da AFC utilizando dados reais. Finalmente, descrevem-se algumas limitações do ESEM e fornece-se ao usuário uma sintaxe para sua estimativa no Mplus. Espera-se que este trabalho contribua para uma maior difusão e uso do ESEM.
Confirmatory factor analysis (CFA) is a widely used statistical method for examining the internal structure of psychological measures. However, the restrictions imposed by CFA may often be problematic, particularly when items have moderate or substantial non-zero cross-loadings. In recent years, new approaches such as exploratory structural equation modeling (ESEM) have been developed to address these limitations. ESEM provides a more flexible approach for testing measurement models within a confirmatory framework, but without the rigid constraints of traditional CFA. The objective of this article is to introduce ESEM and provide practical guidelines and a tutorial for its application. Specifically, we: (1) offer an overview of main characteristics, advantages, and limitations of ESEM; (2) provide a step-by-step guide on how to estimate and interpret ESEM; (3) present an illustrative example along with R and Mplus syntax to run ESEM.
