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Modelos de ecuaciones estructurales ¿qué es eso? / Structural equations models: what’s that?
Silva Zamora, Claudio; Schiattino Lemus, Irene.
  • Silva Zamora, Claudio; Universidad de Chile. Facultad de Medicina. Escuela de Salud Pública. Santiago. CL
  • Schiattino Lemus, Irene; Universidad de Chile. Facultad de Medicina. Escuela de Salud Pública. Santiago. CL
Cienc. Trab ; 10(29): 106-110, jul.-sept. 2008. graf, tab
Article in Spanish | LILACS | ID: lil-515279
RESUMEN
Se presenta una secuencia de modelos matemáticos-estadísticos útiles para describir las relaciones entre varias variables (respuestas y descriptores) que permiten analizar un fenómeno de interés, teniendo en cuenta la estructura de covarianzas existente entre ellas. Las relaciones entre las variables descriptoras hacen difícil un modelamiento tipo regresión lineal múltiple. Adicionalmente, algunas de las variables consideradas como posibles descriptoras de la respuesta de interés pueden ser reflejo de un factor subyacente o variable latente. Esta complejidad, que pasa de un sistema de ecuaciones lineales a un análisis de trayectorias y de allí a un modelo de ecuaciones estructurales (Structural Equations Models) requiere, para tener una traducción en un modelo parsimonioso, de un apoyo computacional específico. Como en cualquier proceso de modelamiento estadístico estadístico es esencial dar al conocimiento de la teoría del área de aplicación la máxima importancia, ya que de ese conocimiento surgirán el planteamiento y la validación de hipótesis realistas.
RESUMO
This paper presents a sequence of mathematical-statistical models useful for describing several variables (answers and descriptors) which allows the analysis of a phenomenon of interest, taking into account the structure of covariances existing among them. The relationships among descriptive variables make multiple linear regression type modeling difficult. Additionally, some of the variables considered as possible descriptors of the answers of interest may reflect an underlying factor or latent variable. This complexity, which goes from a linear equations system to a trajectory analysis and from there to a structural equation model requires, for having a translation into a parsimonious model, a specific computational support. As with any process of statistical modeling, it is essential to give maximum importance to the knowledge of the theory of application area, since from this knowledge the putting forward and validation of realistic hypotheses will arise.
Subject(s)
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Index: LILACS (Americas) Main subject: Models, Statistical / Models, Theoretical Type of study: Prognostic study Language: Spanish Journal: Cienc. Trab Journal subject: Occupational Medicine / Public Health Year: 2008 Type: Article Affiliation country: Chile Institution/Affiliation country: Universidad de Chile/CL

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