APROXIMACIÓN CONCEPTUAL Y PRÁCTICA A LOS MODELOS DE ECUACIONES ESTRUCTURALES

• Autores: Medrano, Leonardo Adrián, Muñoz-Navarro, Roger
• Formato: artículo
• Fecha de Publicación: 2017
• Institución: Universidad Peruana de ciencias Aplicadas
• Repositorio: Revista UPC - La Revista Digital de Investigación en Docencia Universitaria (RIDU)
• Lenguaje: español; inglés
• OAI Identifier: oai:ojs.revistas.upc.edu.pe:article/486
• Enlace del recurso: https://revistas.upc.edu.pe/index.php/docencia/article/view/486
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Modelos de Ecuaciones Estructurales; AMOS; análisis factorial; regresión múltiple; Modelos de Equações Estruturais; análise fatorial; regressão múltipla

En el presente trabajo se expone una aproximación conceptual y práctica a los Modelos de Ecuaciones Estructurales o Structural Equation Modeling (SEM). Los SEM están considerados entre las herramientas más potentes para el estudio de relaciones causales en datos no experimentales. Son una combinación del análisis factorial y la regresión múltiple y están compuestos por dos componentes: el modelo de medida y el modelo estructural. El modelo de medida describe la relación existente entre una serie de variables observables; mientras que en el modelo estructural se especifican las relaciones hipotetizadas entre las variables, es decir, se describen las relaciones entre las variables latentes mediante el uso de flechas. Llevar a cabo un SEM involucra cinco etapas: 1) Especificación del Modelo; 2) Identificación del Modelo; 3) Estimación del Modelo; 4) Evaluación del Modelo y 5) Re-especificación del Modelo. El presente artículo provee una serie de guías de “buenas prácticas” para realizar análisis SEM, con ejemplos utilizando el programa AMOS.
This methodological article explains a conceptual and practical approach to Structural Equation Models or Structural Equation Modeling (SEM). SEMs are considered among the most powerful tools for the study of causal relationships in non-experimental data. They are a combination of factor analysis and multiple regression and are composed of two components: the measurement model and the structural model. The measurement model describes the relationship between a series of observable variables; while in the structural model the relationships between variables are hypothesized; i.e., the relationships between latent variables are described with the use of arrows. Performing a SEM involves five stages: (1) A specification of the Model; (2) Identification of the Model; (3) Estimation of the Model; (4) Evaluation of the Model and (5) Re-specification of the Model. This article provides a series of guidelines on “best practices” for SEM analysis, with examples using the AMOS program.
Neste trabalho expõe-se uma aproximação conceitual e prática aos Modelos de Equações Estruturais ou Structural Equation Modeling (SEM). Os SEM estão considerados entre as ferramentas mais potentes para o estudo de relações causais em dados não experimentais. São uma combinação da análise fatorial e a regressão múltipla e têm dois componentes: o modelo de medida e o modelo estrutural. O modelo de medida descreve a relação existente entre uma série de variáveis observáveis; enquanto que no modelo estrutural especificam-se as relações hipotéticas entre as variáveis; ou seja, descrevem-se as relações entre as variáveis latentes através do uso de conjuntos. Realizar um SEM envolve cinco etapas: (1) Especificação do modelo; (2) Identificação do modelo; (3) Estimativa do modelo; (4) Avaliação do Modelo e (5) Reespecificação do Modelo. Este artigo fornece uma série de guias de “boas práticas” para realizar SEM com exemplos utilizando o programa AMOS.