Modelo de ecuaciones estructurales

Contribuido por: Cortés

1. Un modelo de ecuaciones estructurales (SEM) es una técnica estadística utilizada para probar y validar relaciones complejas entre variables. Se trata de una potente herramienta utilizada habitualmente en las ciencias sociales, la psicología, la economía y otros campos para estudiar las relaciones causales entre factores. El SEM permite a los investigadores modelizar variables observadas y no observadas, conocidas como variables latentes, y cuantificar los efectos directos e indirectos de una variable sobre otra. Al especificar múltiples ecuaciones interrelacionadas, el SEM ayuda a los investigadores a comprender los mecanismos y vías subyacentes a través de los cuales las variables se influyen mutuamente. Este método proporciona valiosos conocimientos sobre sistemas complejos y puede ayudar a fundamentar modelos teóricos, hacer predicciones y orientar la toma de decisiones en diversos ámbitos de investigación.

En SEM, ¿a qué se refiere el término "variable exógena"?

A) Variable con efecto indirecto únicamente
B) Variable con efecto causal directo
C) Variable afectada por errores de medición
D) Variable no predicha por otras variables del modelo

2. ¿Cuál es la finalidad del análisis factorial confirmatorio en el SEM?

A) Estudiar las relaciones causales entre variables
B) Evaluar la fiabilidad y validez de los instrumentos de medida
C) Predecir resultados futuros
D) Analizar las relaciones no lineales

3. ¿Qué análisis estadístico se suele utilizar para evaluar la bondad de ajuste de un modelo SEM?

A) Correlación de Pearson
B) ANOVA
C) Prueba Chi-cuadrado
D) Prueba T

4. ¿Qué representa en SEM la "carga" de un indicador en un factor?

A) Fuerza de la relación entre el indicador y el factor
B) Tamaño del efecto de moderación
C) Repetibilidad de la medición
D) Magnitud del error de medición

5. ¿Para qué sirve especificar los términos de error en SEM?

A) Reducir la complejidad del modelo
B) Mejorar la interpretabilidad del modelo
C) Tener en cuenta la varianza no explicada de las variables observadas
D) Eliminar los sesgos de medición

6. ¿Qué implica la modelización "recursiva" en SEM?

A) No se presupone ninguna relación entre las variables
B) Las variables están dispuestas en una serie de relaciones causales sin bucles de retroalimentación.
C) Todas las variables se influyen mutuamente de forma directa
D) Presencia de trayectorias no lineales únicamente

7. ¿Qué programas informáticos se utilizan habitualmente para el análisis SEM?

A) Excel
B) Minitab
C) LISREL
D) SPSS

8. ¿A qué se refiere el término "endogeneidad" en SEM?

A) Acumulación de errores de medición
B) Distribución residual no normal
C) Sobreajuste del modelo
D) Cuando una variable independiente está correlacionada con el término de error de otra variable

9. ¿Para qué sirve el "índice de modificación" en los análisis SEM?

A) Determinar la potencia estadística
B) Calcular el tamaño total del efecto
C) Identificar posibles áreas de mejora en el ajuste del modelo
D) Estimar la complejidad del modelo

10. ¿A qué se refiere la "identificación de modelos" en SEM?

A) Interpretación de los índices de ajuste
B) Selección del algoritmo de optimización
C) Garantizar la estimación única de los parámetros del modelo con los datos dados
D) Proceso de estimación de parámetros

11. ¿Cuál de las siguientes es una desventaja del SEM?

A) Complejidad en la especificación e interpretación de modelos
B) Limitado a relaciones lineales
C) Tiempos de cálculo rápidos
D) Facilidad para tratar los datos que faltan

12. En SEM, ¿cuál es el término general para los caminos que indican relaciones causales directas entre variables?

A) Vías de error
B) Vías de los factores
C) Vías estructurales
D) Vías de medición

13. ¿Qué papel desempeña la "matriz de covarianza" en la estimación de modelos SEM?

A) Indica la convergencia del modelo
B) Calcula el tamaño de los efectos
C) Contiene información sobre las relaciones entre las variables observadas
D) Se utiliza para inicializar el peso

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