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Carta al Director
Evaluación de modelos estructurales, más allá de los índices de ajuste
Evaluation of structural models, beyond fit indices
S.A. Dominguez-Lara
Instituto de Investigación de Psicología, Universidad de San Martín de Porres, Lima, Perú
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Si bien la base te&#243;rica del modelo est&#225; planteada de una forma coherente&#44; su evaluaci&#243;n estuvo sustentada en los IA y la significaci&#243;n estad&#237;stica de los par&#225;metros&#44; pero no fueron considerados algunos aspectos que pueden contradecir las conclusiones de los autores&#46;</p><p id="par0015" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Inicialmente&#44; la valoraci&#243;n del modelo 1 y 2 fue realizada en funci&#243;n de diversos IA&#44; concluyendo que el modelo 2 es m&#225;s apropiado porque &#171;&#8230;los datos de la muestra se ajustaron al mismo&#8230;&#187; &#40;p&#46; 26&#41;&#46; No obstante&#44; las magnitudes de los IA no alcanzaron los puntos de corte m&#237;nimos recomendados por la literatura<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0035"><span class="elsevierStyleSup">2</span></a> en el CFI &#8805;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0&#44;95&#44; RMSEA &#8804;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0&#44;05 y SRMR &#8804;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0&#44;08&#46; Esto quiere decir que&#44; en apariencia&#44; ninguno de los 2 es un buen modelo&#46; Entonces&#44; se estar&#237;a cometiendo el denominado error tipo <span class="elsevierStyleSmallCaps">II</span> en estad&#237;stica&#44; al aceptar un modelo inadecuado cuando deber&#237;a ser rechazado<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0040"><span class="elsevierStyleSup">3</span></a>&#46;</p><p id="par0020" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La explicaci&#243;n parece estar m&#225;s all&#225; de la interpretaci&#243;n aislada de los &#237;ndices de ajuste&#46; El RMSEA es sensible a la complejidad del modelo<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0035"><span class="elsevierStyleSup">2</span></a>&#46; Entonces&#44; si el RMSEA no sugiere un buen ajuste puede ser debido a la existencia de malas-especificaciones &#40;ME&#41;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0040"><span class="elsevierStyleSup">3</span></a> en el modelo&#46; Se dice que existe una ME cuando uno o m&#225;s par&#225;metros son especificados&#44; incluso cuando sus valores poblacionales son cero &#40;sobre-parametrizaci&#243;n&#41;&#44; o cuando algunos par&#225;metros son fijados a cero&#44; pero sus valores poblacionales son diferentes de cero &#40;infra-parametrizaci&#243;n&#41;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0045"><span class="elsevierStyleSup">4</span></a>&#46; Ambas son condiciones que afectan las conclusiones basadas en el modelo estudiado&#46;</p><p id="par0025" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Por ello&#44; es recomendable aplicar los &#237;ndices de modificaci&#243;n &#40;IM&#41; a fin de conocer qu&#233; par&#225;metros a&#241;adir o liberar &#40;cargas cruzadas&#44; residuales correlacionados&#44; correlaciones interfactoriales&#44; etc&#46;&#41;&#44; decidiendo en funci&#243;n de la coherencia&#44; teor&#237;a de dicho cambio y la mejora significativa en el ajuste del modelo&#46; Cabe mencionar que en el manuscrito de Arrogante et al&#46;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0030"><span class="elsevierStyleSup">1</span></a> no existe referencia a los IM cuando se realizan las modificaciones al modelo 1&#46;</p><p id="par0030" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Finalmente&#44; un aspecto no discutido y de suma importancia es la confiabilidad de las puntuaciones de los instrumentos utilizados&#46; El modelo estructural se trabaj&#243; en funci&#243;n de los puntajes observados de cada variable psicol&#243;gica &#40;p&#46; ej&#46;&#44; afrontamiento apoyo&#41;&#44; y a partir de ellos se modelaron algunas variables latentes &#40;p&#46; ej&#46;&#44; afrontamiento&#41;&#46; En este sentido&#44; 7 de los 11 puntajes obtenidos presentan &#945; cuyo l&#237;mite inferior de su intervalo de confianza es de magnitud baja o moderada &#40;&#8804;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0&#44;80&#41;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0050"><span class="elsevierStyleSup">5</span></a>&#44; y podr&#237;a introducir m&#225;s error de medida que el permitido&#46; Esto tiene serias implicancias&#44; ya que existe evidencia de que la confiabilidad de las puntuaciones afectan las estimaciones de diversos estad&#237;sticos&#44; incluyendo las correlaciones que son la base de muchos modelos estructurales&#46;</p><p id="par0035" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Entonces&#44; conforme a lo expuesto resulta &#250;til&#58; <span class="elsevierStyleItalic">1&#41;</span> interpretar los &#237;ndices de ajuste conforme a los est&#225;ndares planteados por la literatura&#59; <span class="elsevierStyleItalic">2&#41;</span> examinar los IM a fin de implementar posibles cambios estad&#237;sticamente significativos y te&#243;ricamente coherentes&#44; y <span class="elsevierStyleItalic">3&#41;</span> considerar la confiabilidad de los puntajes como un aspecto necesario en el an&#225;lisis&#46; Esta informaci&#243;n es relevante debido a que permitir&#225; al investigador contar con indicadores adicionales a los IA que le posibilitar&#225;n una mejor toma de decisiones&#46; Adem&#225;s&#44; actualmente la preocupaci&#243;n de los investigadores es plantear modelos que ayuden a explicar mejor la realidad&#44; y conocer procedimientos apropiados para valorarlos ser&#225; de mucha utilidad para la comunidad cient&#237;fica&#46;</p></span>"
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Información del artículo
ISSN: 11302399
Idioma original: Español
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