Evaluación de las malas especificaciones en modelos de ecuaciones estructurales

• Dominguez-Lara, Sergio ^[1] ; Merino-Soto, César ^[1]
  1. [1] Universidad de San Martín de Porres

     Universidad de San Martín de Porres

     Perú

     
• Localización: Revista Argentina de Ciencias del Comportamiento ( RACC ), ISSN-e 1852-4206, Vol. 10, Nº. 2, 2018 (Ejemplar dedicado a: REVISTA ARGENTINA DE CIENCIAS DEL COMPORTAMIENTO), págs. 19-24
• Idioma: español
• DOI: 10.30882/1852.4206.v10.n2.19595
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• Resumen
  • español

    Las malas especificaciones hacen referencia a dos situaciones: sobre-parametrización e infra-parametrización. En este sentido, los índices de modificación informan sobre aquellas especificaciones adicionales que deben realizarse para mejorar el ajuste. Sin embargo, estas re-especificaciones pueden ser no relevantes. Saris, Satorra, y Van der Veld (SSV) propusieron un método que proporciona información para decidir sobre la importancia práctica de las malas especificaciones identificadas por los índices de modificación, y que complementa a los índices de ajuste habituales. Si bien existen programas disponibles para evaluar las malas especificaciones, se requieren outputs específicos. Para aplicar el método SSV, se presenta una sintaxis escrita para SPSS, lo que permite ampliar el ambiente informático de su aplicación.

  • English

    Testing misspecifications in structural equation modeling. Model misspecifications include overparameterization and underparameterization. In this sense, modification indices provide useful information about additional specifications that could be done to improve model fit. However, it should be noted that re-specifications in the model may be not relevant. Saris, Satorra and Van der Veld (SSV) proposed a method that provides information for judging the practical significance of model re-specification suggested by the modification indices, representing additional and different information than fit indices. Currently, there are available programs for testing misspecifications. However, they require the output linked to a specific SEM program. The present study provides a SSV syntax for SPSS, which can expand the computational environment for their application.

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