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La aplicación de modelos de análisis de estructura de medias y covarianzas en datos cuantitativos está extendiéndose. Sin embargo, el análisis de medias latentes a partir de datos cualitativos es menos habitual. Este artículo resume los procedimientos para llevar a cabo un análisis de estructura de medias latentes con ítems dicotómicos desde un enfoque de la teoría de respuesta al ítem. Se ilustra la implementación de dichos procedimientos en un ejemplo con datos empíricos referidos al contexto organizacional, donde se lleva a cabo un análisis multi-grupo para comparar las medias latentes de tres grupos de empleados en dos factores que miden preferencias personales y el grado percibido en que la organización las refuerza. Los resultados indican que a mayor motivación personal, se necesita mayor refuerzo por parte de la organización, y que existen diferencias entre grupos, ocurriendo que los empleados que ocupan posiciones más altas tienen menor nivel de motivaciones personales y organizacionales. El artículo muestra cómo estimar las medias y correlaciones de los factores de ítems dicotómicos, y cómo evaluar la bondad de ajuste. Por último, se muestra la sintaxis M-Plus para facilitar la aplicación de este tipo de análisis a los investigadores.
The application of mean and covariance structure analysis with quantitative data is increasing. However, latent means analysis with qualitative data is not as widespread. This article summarizes the procedures to conduct an analysis of latent means of dichotomous data from an item response theory approach. We illustrate the implementation of these procedures in an empirical example referring to the organizational context, where a multi-group analysis was conducted to compare the latent means of three employee groups in two factors measuring personal preferences and the perceived degree of rewards from the organization. Results show that higher personal motivations are associated with higher perceived importance of the organization, and that these perceptions differ across groups, so that higher-level employees have a lower level of personal and perceived motivation. The article shows how to estimate the factor means and the factor correlation from dichotomous data, and how to assess goodness of fit. Lastly, we provide the M-Plus syntax code in order to facilitate the latent means analyses for applied researchers.
