Revisión de los criterios para validez convergente estimada a través de la Varianza Media Extraída / Review of the criteria for convergent validity estimated through the Extracted Average Variance

Resumen En el contexto del modelamiento de ecuaciones estructurales se manejan los conceptos de validez convergente y confiabilidad compuesta aplicados a los modelos de medida con ítems congenéricos. Este estudio metodológico tiene como objetivo revisar los puntos de corte estipulados para la Varianza Media Extraída (VME) cuando se usa para establecer la validez convergente de un modelo de medida. Por una parte, se consideró la gran semejanza entre los conceptos de validez convergente y confiabilidad por consistencia interna, al usarse los pesos de medida estandarizados para su estimación. Por otra parte, se analizó la relación entre el número de ítems del factor, la VME y los coeficientes omega y H. A efectos de simplificación, se manejó un peso de medida homogéneo en las demostraciones. Se observó un efecto muy grande del número de ítems, provocando un deterioro en la VME, aun manteniendo constante el mismo nivel de confiabilidad (coeficientes omega y H), y más acusado a mayor nivel de confiabilidad. Se concluye que valores de VME < .50 pueden reflejar niveles aceptables de validez convergente, dependiendo del número de ítems, si incluyen como criterios complementarios: pesos de medida estandarizados ≥ .50 y coeficientes omega y H ≥ .70.

Abstract In the context of the structural equation modeling, the concepts of convergent validity and composite reliability applied to the measurement models with congeneric items are used. This methodological study aims to review the stipulated cut-off points for the Extracted Average Variance (AVE) when it is used to establish the convergent validity of a measurement model. On the one hand, the great similarity between the concepts of convergent validity and internal consistency reliability, when standardized measurement weights are used for their estimation, was considered. On the other hand, the relationships among the number of factor items, the AVE and the omega and H coefficients were analyzed. For simplification purposes, a homogeneous measurement weight was used in the demonstrations. A very large effect of the number of items was observed, causing a deterioration in the AVE, while still maintaining the same level of reliability (omega and H coefficients), and more pronounced at a higher level of reliability. It is concluded that AVE values < .50 may reflect acceptable levels of convergent validity depending on the number of items, if the following criteria are included as complementary criteria: standardized measurement weights ≥ .50, and coefficients omega and H ≥ .70.

Índices estadísticos de modelos bifactor / Statistical indices from bifactor models

Muchos instrumentos se crean con el propósito principal de evaluar sujetos con relación a un solo rasgo. Sin embargo, los rasgos psicológicos son frecuentemente complejos y contienen manifestaciones de dominio específico. Como tal, muchos instrumentos brindan información que son consistentes tanto con las estructuras unidimensionales como las multidimensionales. Por desgracia, muchas veces, los investigadores aplicados hacen determinaciones sobre la estructura final basado únicamente en los índices de ajuste obtenidos a partir de modelos de ecuaciones estructurales. Dado que los índices de ajuste generalmente favorecen al modelo bifactor sobre los modelos de medición competidores, es imperativo que los investigadores hacen uso de la información disponible que los modelos bifactor tienen para ofrecer con el fin de calcular los índices informativos incluyendo coeficientes de confiabilidad omega, confiabilidad del constructo, varianza común explicada, y el porcentaje de correlaciones no contaminadas. Dichos índices proporcionan información acerca de la fuerza tanto de los factores generales como de los factores específicos con el fin de sacar conclusiones acerca de la dimensionalidad y la puntuación global de las escalas (y subescalas). En este documento, se describen estos índices y ofrecen un nuevo módulo que facilita su cálculo.

Many instruments are created with the primary purpose of scaling individuals on a single trait. However psychological traits are often complex and contain domain specific manifestations. As such, many instruments produce data that are consistent with both unidimensional and multidimensional structures. Unfortunately, oftentimes, applied researchers make determinations about the final structure based solely on fit indices obtained from structural equation models. Given that fit indices generally favor the bifactor model over comping measurement models it is imperative that researchers make use of the available information the bifactor has to offer in order to compute informative indices including omega reliability coefficients, construct reliability, explained common variance, and percentage of uncontaminated correlations. Said indices provide unique information about the strength of both the general and specific factors in order to draw conclusions about dimensionality and overall scoring of scales (and subscales). Herein, we describe these indices and offer a new module which easily facilitates their computation.