Modelos de Ecuaciones Estructurales
Modelos para el Análisis de Relaciones Causales
Batista Foguet, Joan Manuel / Coenders Gallart, Germá
Los modelos de ecuaciones estructurales constituyen una de las herramientas más potentes para el estudio de relaciones lineales entre grandes conjuntos de variables medidas con error. Su ámbito de aplicación son todas aquellas disciplinas cuyos datos proc ...
Sinopsis
Los modelos de ecuaciones estructurales constituyen una de las herramientas más potentes para el estudio de relaciones lineales entre grandes conjuntos de variables medidas con error. Su ámbito de aplicación son todas aquellas disciplinas cuyos datos proc
Índice
INDICE
Prólogo. Los modelos de ecuaciones estructurales. Otro indicador de madurez
1. Introducción
1.1. Estudio de relaciones causales
1.2. Correlación y causalidad
1.3. Modelos estadísticos de análisis de la interdependencia.Ventajas de los modelos de ecuaciones estructurales
2. Ejemplos de posibles aplicaciones
3. Explicación intuitiva de los fundamentos del análisis
3.1. Representación visual de teorías causales. El "path diagram".
3.2. Relación entre las relaciones causales y la covariación entre variables. El "path analysis
3.3. Ejemplos e introducción intuitiva de conceptos básicos
3.4. Etapas de la construcción de modelos de ecuaciones estructurales
4. Fundamentación teórico-matemática
4.1. Etapa de especificación
4.2. Etapa de identificación
4.3. Etapa de estimación
5. Análisis de las condiciones de aplicación
5.1. Análisis exploratorio de los datos
5.2. Diagnóstico de la bondad del ajuste
5.3. Modificación del modelo
6. Instrucciones del programa LISREL. Primer ejemplo
7. Resultados e interpretación
7.1. Resultados del programa LISREL
7.2. Modificación del modelo
7.3. Modelo con ecuaciones que relacionan factores
7.4. Conclusiones
8. Ejemplos
8.1. Evaluación de la estabilidad de actitudes. Modelo quasi-simplex
8.2. Evaluación de la calidad de medida con modelos multirrasgo-multimétodo
9. Resumen y conclusiones
Citas bibliográficas
Bibliografía y manuales recomendados para el estudio
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