Efectos en la estimación de modelos de estructuras de covarianza con variables dicotomizadas en diferentes puntos de corte.

Los modelos de ecuaciones estructurales (SEM) son utilizados ampliamente en trabajos de estadística aplicada que asumen en sus procesos de estimación la continuidad de las variables observadas. Además en algunos procesos, como el de máxima verosimilitud, se exige la normalidad multivariada. Los mode...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Santa Escobar, Cristian David
Tipo de recurso: tesis de maestría
Estado:Versión aceptada para publicación
Fecha de publicación:2018
País:Colombia
Institución:Universidad Nacional de Colombia
Repositorio:Repositorio UN
Idioma:español
OAI Identifier:oai:repositorio.unal.edu.co:unal/63518
Acceso en línea:https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/63518
http://bdigital.unal.edu.co/63947/
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:31 Colecciones de estadística general / Statistics
51 Matemáticas / Mathematics
SEM
Correlación tetracórica
Dicotomización
Tetrachoric correlation
Dichotomization
Cutt-points
Estimation
Descripción
Sumario:Los modelos de ecuaciones estructurales (SEM) son utilizados ampliamente en trabajos de estadística aplicada que asumen en sus procesos de estimación la continuidad de las variables observadas. Además en algunos procesos, como el de máxima verosimilitud, se exige la normalidad multivariada. Los modelos SEM se basan en la expresión de la matriz de varianzas y covarianzas mediante estructuras que reflejan relaciones teóricas entre constructos o variables latentes, y entre variables observadas. Un problema que encuentra el investigador empírico es la aparición permanente de variables de tipo categórico y en especial las variables continuas que han sido categorizadas por diversas razones, por ejemplo, para mitigar los errores de medición. En este sentido, se pretende determinar la pérdida de información en la categorización de variables continuas en los procesos de estimación de los coeficientes latentes de modelos de estructuras de covarianzas; para esto se llevó a cabo un experimento en el cual se estudió, mediante técnicas de simulación Monte Carlo, el efecto de la dicotomización de variables continuas para la estimación de correlaciones latentes en un modelo de ecuaciones estructurales.