Efectos en la estimación de modelos de estructuras de covarianza con variables dicotomizadas en diferentes puntos de corte.

Abstract

Los modelos de ecuaciones estructurales (SEM) son utilizados ampliamente en trabajos de estadística aplicada que asumen en sus procesos de estimación la continuidad de las variables observadas. Además en algunos procesos, como el de máxima verosimilitud, se exige la normalidad multivariada. Los modelos SEM se basan en la expresión de la matriz de varianzas y covarianzas mediante estructuras que reflejan relaciones teóricas entre constructos o variables latentes, y entre variables observadas. Un problema que encuentra el investigador empírico es la aparición permanente de variables de tipo categórico y en especial las variables continuas que han sido categorizadas por diversas razones, por ejemplo, para mitigar los errores de medición. En este sentido, se pretende determinar la pérdida de información en la categorización de variables continuas en los procesos de estimación de los coeficientes latentes de modelos de estructuras de covarianzas; para esto se llevó a cabo un experimento en el cual se estudió, mediante técnicas de simulación Monte Carlo, el efecto de la dicotomización de variables continuas para la estimación de correlaciones latentes en un modelo de ecuaciones estructurales.

Abstract: The structural equation modeling (SEM) are widely used in applied statistical works that assume in their estimation processes the continuity of the observed variables. In addition, in some processes, such as the one of maximum likelihood, multivariate normality is required. SEM models are based on the expression of the variance and covariance matrix using structures that reflect theoretical relationships between latent constructs or variables and between observed variables. One problem encountered by the empirical researcher is the permanent appearance of categorical variables and especially the continuous variables that have been categorized for various reasons, for example, to mitigate measurement errors. Therefore, this research intends to determine the loss of information in the categorization of continuous variables in the estimation processes of the latent coefficients of models of covariance structures; for this an experiment was carried out in which the effect of the dichotomization of continuous variables for the estimation of latent correlations in a model of structural equations was studied by means of Monte Carlo simulation techniques.