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 no predicha por otras variables del modelo
D) Variable afectada por errores de medición

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

A) Predecir resultados futuros
B) Estudiar las relaciones causales entre variables
C) Analizar las relaciones no lineales
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) ANOVA
B) Prueba T
C) Prueba Chi-cuadrado
D) Correlación de Pearson

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

10. ¿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) Contiene información sobre las relaciones entre las variables observadas
D) Indica la convergencia del modelo

11. ¿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

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

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

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

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

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