RESUMO
Resumen En las investigaciones psicológicas resulta de amplia relevancia conocer si los cuestionarios utilizados miden los constructos latentes de interés. A tal efecto, el Análisis Factorial Confirmatorio se emplea frecuentemente en la literatura especializada para aportar evidencias de validez a las escalas empleadas. Sin embargo, en la actualidad existe cierta disparidad de criterios respecto de los puntos de corte que deben tenerse en consideración. Por este motivo, el presente trabajo se propone revisar la literatura en torno a los diferentes puntos de corte tradicionales de los índices de ajuste más utilizados. Se concluye que para seleccionar los indices e interpretar los resultados se debe tener en cuenta que estos puntos de corte pueden cambiar por diferentes motivos, tales como el tamaño de la muestra.
Abstract In psychological research, it is of great relevance to know whether the questionnaires used measure the latent constructs of interest. For this purpose, Confirmatory Factor Analysis is frequently used in the specialized literature to provide evidence of validity to the scales used. However, there is currently a certain disparity in the criteria regarding the cut-off points to be taken into consideration. For this reason, this paper aims to review the literature on the different cut-off points for the most commonly used fit indexes. It is concluded that to select the indexes and interpret the results, it should be should take into account that these cut-off points may change for different reasons, such as sample size.
RESUMO
Introducción: La inclusión de correlaciones entre residuales en modelos de medición es una práctica común en la investigación psicométrica y está orientada, predominantemente, a la mejora estadística del modelo por medio del aumento (e.g., CFI) o disminución (e.g., RMSEA) de la magnitud de determinados índices de ajuste, más a que a comprender la naturaleza de dichas asociaciones. El presente reporte metodológico tiene como objetivo presentar al lector el modelamiento, manejo e interpretación de los residuales correlacionados en un marco de análisis factorial confirmatorio y malas especificaciones. Método: Se utilizando los datos de un estudio presentado anteriormente de 521 estudiantes de psicología en una universidad privada de Lima Metropolitana (75.8% mujeres). Se utiliza la Escala de Florecimiento para realizar los análisis. Resultados y Discusión: Esas especificaciones no tendrían un impacto real en la relación de los ítems con el constructo que evalúan, por lo que no aportarían sustancialmente a la comprensión del modelo. Por tanto, especificar correlaciones entre residuales podría enmascarar un modelo mal especificado, o con falencias internas, mediante el incremento espurio de los índices de ajuste.
Introduction: The inclusion of correlations between residuals in measurement models is a common practice in psychometric research and is predominantly oriented to the statistical improvement of the model through increase (for example, IFC) or decrease (for example, RMSEA) of the magnitude of certain adjustment indices, rather than understanding the nature of these associations. This methodological report aims to present to the reader the modeling, management, and interpretation of correlated residuals in a framework of confirmatory factor analysis and poor specifications. Method: Using data from a previously presented study of 521 psychology students at a private university in Metropolitan Lima (75.8% women). The Flowering Scale is used to perform the analyses. Results and Discussion: These specifications would not have a real impact on the relationship of the elements with the construct they evaluate, so they do not contribute modifications to the understanding of the model. Therefore, specifying correlations between residuals could mask a poorly specified model, or with internal failures, by increasing spurious adjustment rates.