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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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 medición
C) Vías de los factores
D) Vías estructurales

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

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

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