Autores Carlos G Forero, Alberto Maydeu-Olivares, David Gallardo-Pujol
Los modelos de análisis factorial con indicadores ordinales suelen estimarse mediante un procedimiento de tres etapas, en el que la última etapa implica la obtención de estimaciones de parámetros mediante mínimos cuadrados a partir de las correlaciones policóricas de la muestra. Se realizó un estudio de simulación que incluía 324 condiciones (1000 réplicas por condición) para comparar el rendimiento de los mínimos cuadrados ponderados diagonalmente (DWLS) y los mínimos cuadrados no ponderados (ULS) en la tercera etapa del procedimiento. En general, ambos métodos proporcionaron resultados precisos y similares. Sin embargo, se encontró que ULS proporciona estimaciones de parámetros más precisas y menos variables, así como errores estándar más precisos y mejores tasas de cobertura. No obstante, las tasas de convergencia para DWLS son más altas. Por lo tanto, nuestra recomendación es utilizar ULS y, en caso de no convergencia, utilizar DWLS, ya que este método puede converger cuando ULS no lo hace.
Orgullosos del avance científico en MetrikaMind
En MetrikaMind, valoramos y promovemos la investigación como pilar fundamental de nuestro desarrollo tecnológico. Por ello, nos complace destacar que uno de nuestros colaboradores científicos ha participado en la elaboración del artículo, un trabajo clave para el avance en nuestra tecnología. Este tipo de contribuciones refuerzan nuestro compromiso con la innovación y la excelencia en el ámbito de la salud mental.
