Una consulta, ¿por qué para la validez discriminante se recurre al factorial exploratorio creando las consiguientes variables latentes con predict y no se utiliza predict con la información obtenida en el factorial confirmatorio?
Hola! Muchas gracias por ver mi canal. Muy buena pregunta! Te comento, no debería haber diferencias en los coeficientes del exploratorio y confirmatorio si ocurre los siguiente: 1- se usan exactamente los mismos indicadores en ambos casos 2- obviamente se trata de la misma base de datos y 3- se utiliza el mismo método de extracción de factores. En este último punto debes considerar que STATA usa diferentes métodos por default. Para AFE usa pf mientras que para AFC usa ml. Te invito a que hagas un ejercicio y calcules coeficientes usando factor, ml y sem para que lo compruebes. Nuevamente, muchas gracias por ver el canal. Sigo a tu disposición. Saludos
@@jose.azuela entiendo. La diferencia es que en el exploratorio se obtienen los coeficientes estandarizados y por lo que he visto en el confirmatorio solo los entrega centrado en la media pero sin desviación estándar 1.
@@maximoquierobastias5836 también puedes tener coeficientes estandarizados en el análisis confirmatorio. Solo tienes que solicitarlos como una opción: ,standardized
Hola! Muchas gracias por visitar el canal. En respuesta a tu pregunta, se trata de un modelo de ecuaciones estructurales con variables reflexivas. Estas son variables latentes que se componen de variables observables. Las variables latentes son variables que se conforman por dos o más variables observables. En lo relativo a las variables observables, éstas fueron indicadores medidos a través de escalas Likert. Si deseas saber más sobre variables latentes te invito a que, en este mismo canal veas los videos de análisis factorial exploratorio: th-cam.com/video/A6JON5YDb8c/w-d-xo.html Espero haber respondido a tu duda. Saludos!
Gracias, quería saber de que naturaleza eran las variables observables justamente. Estoy tratando de hacer un análisis factorial confirmatorio con mis datos, siguiendo los pasos, pero me paso que generó más de 600 interacciones. Porque puede pasar esto ?
Hola! Gracias por ver mi canal. En términos generales significa que la estimación (el modelo) se ajusta (es decir es congruente) con la distribución de los datos.
GENIAL!! Muchísimas gracias!!
Gracias a ti!
Muchas gracias! super bien explicado este tema
Una consulta, ¿por qué para la validez discriminante se recurre al factorial exploratorio creando las consiguientes variables latentes con predict y no se utiliza predict con la información obtenida en el factorial confirmatorio?
Hola! Muchas gracias por ver mi canal. Muy buena pregunta! Te comento, no debería haber diferencias en los coeficientes del exploratorio y confirmatorio si ocurre los siguiente:
1- se usan exactamente los mismos indicadores en ambos casos
2- obviamente se trata de la misma base de datos y
3- se utiliza el mismo método de extracción de factores. En este último punto debes considerar que STATA usa diferentes métodos por default. Para AFE usa pf mientras que para AFC usa ml.
Te invito a que hagas un ejercicio y calcules coeficientes usando factor, ml y sem para que lo compruebes.
Nuevamente, muchas gracias por ver el canal. Sigo a tu disposición. Saludos
@@jose.azuela entiendo. La diferencia es que en el exploratorio se obtienen los coeficientes estandarizados y por lo que he visto en el confirmatorio solo los entrega centrado en la media pero sin desviación estándar 1.
@@maximoquierobastias5836 también puedes tener coeficientes estandarizados en el análisis confirmatorio. Solo tienes que solicitarlos como una opción: ,standardized
Buenas, alguien puede pasar el link del archivo. Ya no está en el link ofrecido
Buenas, quisiera saber con que tipo de variables se esta trabajando en este ejemplo
Hola! Muchas gracias por visitar el canal. En respuesta a tu pregunta, se trata de un modelo de ecuaciones estructurales con variables reflexivas. Estas son variables latentes que se componen de variables observables. Las variables latentes son variables que se conforman por dos o más variables observables. En lo relativo a las variables observables, éstas fueron indicadores medidos a través de escalas Likert. Si deseas saber más sobre variables latentes te invito a que, en este mismo canal veas los videos de análisis factorial exploratorio: th-cam.com/video/A6JON5YDb8c/w-d-xo.html
Espero haber respondido a tu duda.
Saludos!
Gracias, quería saber de que naturaleza eran las variables observables justamente. Estoy tratando de hacer un análisis factorial confirmatorio con mis datos, siguiendo los pasos, pero me paso que generó más de 600 interacciones. Porque puede pasar esto ?
qué significa que el modelo ajusta
Hola! Gracias por ver mi canal. En términos generales significa que la estimación (el modelo) se ajusta (es decir es congruente) con la distribución de los datos.