Semana 11: Modelos de Ecuaciones Estructurales (SEM)

Autor/a

Gabriel Sotomayor

En esta semana abordamos los Modelos de Ecuaciones Estructurales (SEM), una familia de modelos multivariantes que integra técnicas analizadas a lo largo del curso: el Análisis Factorial Confirmatorio (AFC) y el Análisis de Senderos (Path Analysis).

Discutimos cómo los modelos SEM se componen de dos partes esenciales que se estiman de forma simultánea:

  1. El Modelo de Medida, que vincula constructos latentes inobservables con sus indicadores empíricos directos, modelando explícitamente el error de medición de cada ítem.
  2. El Modelo Estructural, que define la red de relaciones direccionales (de asociación o predicción) entre las variables latentes y exógenas en el sistema.

Estudiaremos las convenciones de los diagramas de senderos para variables latentes, observadas, términos de error de medición y perturbaciones estructurales. Además, revisaremos supuestos del modelo, grados de libertad, y diferencias entre estimar mediante Máxima Verosimilitud (ML/MLR) para variables continuas y Mínimos Cuadrados Ponderados Diagonales (DWLS) para indicadores ordinales o categóricos.

Clase Expositiva

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Taller Aplicado (Práctico 11)

En este taller aplicado implementaremos un Modelo de Ecuaciones Estructurales en R utilizando el paquete {lavaan} con datos de la Encuesta de Bienestar Social (EBS) 2023.

Aprenderemos a recodificar y preparar indicadores categóricos y ordinales, a especificar de forma simultánea los factores latentes de Sintomatología Depresiva (SM) y Percepción de Seguridad (SEG), y a estimar el modelo con DWLS. También revisaremos el ajuste global (Chi-cuadrado, CFI, TLI, RMSEA) y el ajuste local mediante la matriz de residuos de correlación, cerrando con la interpretación teórica de los coeficientes de regresión estandarizados y la varianza explicada.

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Lecturas Obligatorias

Dudas y Comunicación

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