Ecuaciones Estructurales Pls

Modelo de Ecuaciones Estructurales (SEM)

El SEM reúne las características del análisis de sendero y del análisis factorial, superando sus limitaciones individuales, así por ejemplo a diferencia del Análisis de Senderos se permite la inclusión de variables latentes y respecto al análisis factorial estima la asociación causal entre las variables latentes (LV). Otra característica importante esque algunas de las variables latentes se describen en términos de otras, de manera que algunas variables latentes tienen el papel de dependientes y posteriormente toman el rol de variables independientes (Esposito et al., 2010). El SEM incluye métodos estadísticos que estiman relaciones causales previamente definidas en los modelos teóricos, permitiendo la asociación de dos o más variableslatentes, cada una medida a través de un numero de variables manifiestas (MV) u observables, lo cual permite considerar al SEM como un modelo de medida multi-indicador (Esposito et al., 2010).

En la figura 2 se aprecian los dos “sub-modelos” o partes estructurales componen el SEM, el primero establece la asociación entre las variables manifiestas y se denomina “modelo de medida” o “outer model” eninglés, en tanto que el segundo muestra la asociación entre variables latentes y se conoce como “modelo estructural” o “inner model” (Trinchera, 2009).

Figura 2. Modelo de Ecuaciones Estructurales.

La parte del modelo estructural se denota por:

η=βη+Γξ+ζ

Dónde:

ξ = vector de nx1 de variables latentes independientes
η = vector de mx1 de variables latentes dependientes
β = matriz demxm de coeficientes correspondientes a η
Γ = matriz de mxn de coeficientes de ξ a η
ζ = vector de mx1 de errores asociado a η

Se establecen los supuestos de Eζ´=0 y que Eξζ´=0 por no estar correlacionadas los errores con las variables.

Para el modelo de medida la ecuación es:

Y=Λyη+ϵ

Y = vector de q×1 de variables observadas
Λy = matriz de q×n de coeficientes
η = vector de n×1 devariables latentes
ϵ = vector de q×1 de errores de medida

Indicadores en el Modelo de Medida

En SEM existen tres tipos de modelos de medida que según su direccionalidad se clasifican en indicadores reflectivos, formativos y modo MIMIC, los cuales determinan las relaciones establecidas entre las variables manifiestas y las variables latentes (Trinchera, 2009). En el presente apartado solose discutirá las características del indicador reflectivo por su importancia para el presente estudio.

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1
2
3
4.2
2
3.1
3.2
Indicador Reflectivo

Muestra que la variable latente es causa de los indicadores por tanto, los cambios en la variable latente se espera sean reflejados en todos los indicadores (Henseler Jörg, etal., 2009). En los modelos de medida de la figura 2 se presenta gráficamente el sentido de los indicadores reflectivos. Es prudente su uso cuando la variable latente representa a algo observado o entendido teóricamente.

Cada indicador, entonces, puede definirse como una función lineal de la variable latente más un término error. La existencia de correlaciones elevadas entre los indicadoresaumenta la consistencia interna del constructo y los análisis de dimensionalidad, fiabilidad y validez lo confirman (Lévy Jean-Pierre et al., 2006). Si el objetivo del estudio es estimar la varianza observada, lo más recomendable es este tipo de indicador.

Enfoques para la Estimación de Modelos de Ecuaciones Estructurales (SEM)

La estimación de los parámetros en SEM puede resumirse a dosenfoques, el primero basado en las covarianza cuyo objetivo es explicativo (probar un modelo) y el segundo con base en la varianza que hace uso de los Mínimos Cuadrados Parciales (PLS) y tiene un objetivo predictivo. En condiciones con datos de buena calidad como como uni-dimensionalidad en los constructos, variables con igual escala, correlaciones positivas y Alfas de Cronbach altas, todos los...