18
MODELOS DE ECUACIONES ESTRUCTURALES (SEM) PAOLA ELIANA CHINCHILLA GARCÍA

SEM (Structural Equational Model)

Embed Size (px)

Citation preview

Page 2: SEM (Structural Equational Model)

ORIGEN:SEM.

Wright (1921, 1934). “Path

Diagram”

Boundon(1965) y Duncan (1966). Análisis de Dependencias o Rutas.

Jöreskog (1973,1977 y 1981) y Jöreskog y Sörbom (1982). En

ellos, transformaron el “path analysis” de Wright en un nuevo método denominado “Structural Equation

Modelling” (SEM), en el que se combina el

análisis factorial con el path analysis.

Page 3: SEM (Structural Equational Model)

QUÉ SON?o Los modelos de ecuaciones estructurales son una

familia de técnicas estadísticas multivariante que permite estimar el efecto y las relaciones entre múltiples variables.(Sewall Wright, 1921; Trygve Haavelmo, 1943; Herbet Simon, 1953 y, finalmente definido por Judea Pearle, 2000)

o Estos modelos no prueban la causalidad, pero ayudan al investigador en la toma de decisiones, rechazando las hipótesis causales cuando se contradicen con los datos, esto es, con la estructura de covarianzas o correlaciones subyacente entre las variables.

Page 4: SEM (Structural Equational Model)

VENTAJAS: Menos restrictivos que los modelos de Regresión –

Permiten incluir errores de medida (V. Endógena y Exógena)

Permite proponer el tipo y dirección de las relaciones que se espera encontrar entre las diversas variables contenidas en él.

Se basan en las correlaciones existentes entre las variables medidas en una muestra de sujetos de manera transversal.

El desarrollo de convenciones que permiten su representación gráfica.

Posibilidad de hipótetizar efectos causales entres las variables

Permite la concatenación de efectos entre variables Permite relaciones recíprocas entre variables.

Page 5: SEM (Structural Equational Model)

Predecir la magnitud de los síntomas psicosomáticos de una persona a partir de un conjunto de antecedentes personales.

Page 6: SEM (Structural Equational Model)

Convenciones

Variables Observables

Variables Latentes

Relaciones bidireccionales

Efecto Estructural

Page 7: SEM (Structural Equational Model)

SEM: Se utilizan en estudios de tipo correlacional, solo se observa la magnitud de las variables y en los que nunca se manipulan las mismas.

La evaluación de un SEM requiere una primera fase de especificación del modelo, seguida de las fases de identificación y de estimación.

En SEM podemos tener tanto variables Observables como variables latentes.

CARACTERÍSTICAS

Page 8: SEM (Structural Equational Model)

ESTRUCTURA

Un modelo de ecuaciones estructurales completo consta de dos partes:

1) Modelo de Medida: Está medido por sus indicadores observables (V. Predictoras – dependientes)

2) Modelo de Relaciones Estructurales: Contiene efectos y relaciones entre los constructos(V. latentes).

Page 9: SEM (Structural Equational Model)

SEM: PUEDE EVALUAR MODELOS:

Regresión Múltiple con multicolinealidadAnálisis Factorial ConfirmatorioAnálisis Factorial de 2° ordenPath AnalysisModelo Causal Completo con Variables LatentesModelo de Curva latenteModelos MultinivelModelos MultigrupoModelos Basados en las Medias(ANOVA, ANCOVA,MANOVA y MANCOVA) Análisis de Medición

Page 10: SEM (Structural Equational Model)

TIPO DE VARIABLES

Variable Observada o Indicador Variable Latente Variable error Variable de agrupación Variable exógena Variable endógena

Page 11: SEM (Structural Equational Model)

PASOS PARA LA ELABORACIÓN DE UN MODELO

1. Formulación de la teoría que lo sustenta (formato gráfico: Ecuaciones y parámetros)

2. Parámetros identificados y ser derivable de matriz de varianzas – covarianzas.

3. Medición de las Variables observables

4. Valoración de los ajustes (parámetros)

5. Modelo: Interpretación en todas sus partes

Page 12: SEM (Structural Equational Model)

TIPO DE RELACIONES:

Covariación Vs Causalidad: Cuando al observar una mayor cantidad de uno de los fenómeno también se observa una mayor cantidad de otro.

Causalidad:

Aptitud Rendimiento

No de fumadores

Cantidaddde humo

Page 13: SEM (Structural Equational Model)

Relación Espuria:

Comprende al menos tres variables

Existencia de Covariación entre dos variables que es debida, total o parcialmente, a la relación común de ambas variables con una tercera.

EdadEstatura

Inteligencia

Page 14: SEM (Structural Equational Model)

Relación Causal Directa e Indirecta

Indirecta:

Aptitud Motivación

Rendimiento

Directa e Indirecta:Motivació

nAptitud

Rendimiento

Page 15: SEM (Structural Equational Model)

Relación Causal Recíproca

La relación causal entre dos variables puede ser recíprocas o unidireccional.

Ansiedad

Rendimiento:

Page 16: SEM (Structural Equational Model)

Path analysis: Path Analysis: literalmente traducido como

análisis de senderos, cuyo objeto es el estudio de los efectos de unas variables consideradas como causas sobre otras tomadas como efectos.

El análisis path es una técnica similar a la regresión pero con poder explicativo, que estudia los efectos directos e indirectos en el conjunto de las variables observables

Aplicación de inferencia estadística

Page 17: SEM (Structural Equational Model)

Tamaño muestral TAMAÑO MÍNIMO

CONDICIONES

100 Modelos de cinco o menos variables latentes. Cada variable latente con más de tres indicadores y con comunalidades entre los ítems elevadas (0.6 o mayor)

150 Modelos con siete o menos variables latentes. Las comunalidades modestas (0.5) y con tres o más indicadores por variable latente.

300 Modelos con un máximo de siete variables latentes, comunalidades bajas (por debajo de 0.45) y/o con varias variables latentes medidas con menos de tres ítems

500 Modelos con un elevado número de variables latentes, algunas con comunalidades bajas y/o con variables medias con menos de tres indicadores

Page 18: SEM (Structural Equational Model)

Software para análisis SEM AMOS: http://www.spss.com/ amos/ EQS: http:/ / www.mvsoft.com/ LISREL: http:/ / www.ssicentral.com/ Mplus: http:/ / www.statmodel.com/ Mx: http:/ / www.vcu.edu/ mx/ PROC CALIS (disponible en SAS,

http://support.sas.com/) RAMONA (disponible en SYSTAT, http:/ /

www.systat.com/) SEPATH (disponible en Statistica,

http://www.statsoft.com) R – PAQUETES LAVAAN

(http://cran.r-project.org/web/packages/lavaan/), y SEMPLS

(http://cran.r-project.org/web/packages/semPLS/)