000 | 02102nab a2200337 a 4500 | ||
---|---|---|---|
005 | 20210219162617.0 | ||
008 | 991125s1985 mx 000 0 spa u | ||
035 | _aUPN01000207595 | ||
049 | _aART-E | ||
100 | 1 | _aMorata Ramirez, María de los Ángeles | |
100 | 1 | _aHolgado Tello, Francisco Pablo | |
100 | 1 | _upfholgado@psi.uned.e | |
100 | 1 | _aBarbero García, María Isabel | |
100 | 1 | _aMendez, Gonzalo | |
222 | 0 | _aACCION PSICOLOGICA | |
245 | 0 | 0 | _aAnálisis factorial confirmatorio. Recomendaciones sobre mínimos cuadrados no ponderados en función del error Tipo I de Ji-Cuadrado y RMSEA |
260 | _aEspaña | ||
300 | _a79-90 | ||
362 | 0 | _a2015 Vol. 12, no. 1 | |
520 | 3 | _aEn Psicología, para obtener evidencias sobre validez de constructo mediante Análisis Factorial Confirmatorio es habitual trabajar con variables ordinales que presentan asimetría. En este estudio de simulación se analiza el comportamiento del método de Mínimos Cuadrados no Ponderados (ULS) en escalas tipo Likert con base en los índices χ2 de razón de verosimilitud (C2) y RMSEA. Para ello, se han manipulado cuatro factores experimentales: el número de factores o dimensiones (2, 3, 4, 5, 6), número de puntos de respuesta (3, 4, 5, 6), grado de asimetría de la distribución de respuestas (simétrica, asimétrica moderada y severa) y tamaño muestral (100, 150, 250, 450, 650, 850) de los modelos simulados. Según los principales resultados, el índice C2 muestra siempre un error Tipo I mayor que RMSEA, con independencia de los factores experimentales analizados. Finalmente, se discuten diferentes alternativas de acción y se presentan futuras líneas de investigación | |
653 | 0 | _aANALISIS FACTORIAL CONFIRMATORIO | |
653 | 0 | _aSIMULACION | |
653 | 0 | _aMETODO CIENTIFICO | |
653 | 0 | _aMETODO MATEMATICO | |
856 | 4 | _uhttp://revistas.uned.es/index.php/accionpsicologica/article/view/14362/13423 | |
905 | _aArticulo | ||
336 | _atexto$2rdacontent | ||
337 | _acomputadora$2rdamedia | ||
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999 |
_c179696 _d179696 |