Los modelos de ecuaciones estructurales: alternativa al MANOVA para analizar las diferencias multivariadas entre grupos

• Mª Angeles Arias Velarde ^[1]
  1. [1] Universidad de Sevilla

     Universidad de Sevilla

     Sevilla, España

     
• Localización: Metodología de las ciencias del comportamiento, ISSN 1575-9105, Vol. 5, Nº. Extra 1, 2004, págs. 39-45
• Idioma: español
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• Resumen
  • español

    En esté trabajo se establece una comparativa entre los resultados obtenidos al aplicar MANOVA y análisis discriminante para detectar las diferencias multivariadas entre grupos con aquellos proporcionados aplicando técnicas de ecuaciones estructurales (LISREL) en idénticas circunstancias. Simulando datos de determinadas características, se ejemplifica cómo en casos en los que es imposible configurar los grupos aleatoriamente, las técnicas de ecuaciones estructurales se muestran capaces de detectar efectos de confundido que varían con el tratamiento experimental mientras las técnicas tradicionales multivariadas los capitalizan. Estas divergencias se ponen de manifiesto al contrastar los coeficientes de la estructura canónica para las variables analizadas (análisis discriminante) con aquellos de sus saturaciones en el factor (USREL). Ni la importancia otorgada a las diferentes variables én los dos modelos ni la interpretación derivada del papel que desempeñan en los mismos son coincidentes a la hora de aportar conclusiones a estos dos grupos de resultados.

  • English

    The present work presents a comparison between Multivariate Analysis of Variance (MANOVA) and structural equation modeling (LISREL) in the detection of multivariate mean differences in between groups designs. Using simulated data for two groups where random distribution of subjects was not possible and additional effects different from the treatment were present, LISREL provided a safeguard against this situation, whereas MANOVA and discrirninant analysis capitalized these effects. Canonical structure coefficients (discrirninant analysis) and factor seores coefficients in LISREL were not consistent, providing different interpretations and conclusions about the importance of variables studied