Universidad de Lima

El 25 y el 27 de mayo, el Grupo de Investigación en Psicología, Bienestar y Sociedad, del Instituto de Investigación Científica (IDIC) de la Universidad de Lima, ofreció una capacitación virtual sobre la aplicación del análisis factorial confirmatorio mediante el programa R, el cual facilita el análisis de datos estadísticos y la creación de gráficos vinculados con la psicometría y las evaluaciones psicológicas. El ponente fue Andrés Burga, psicólogo por nuestra Casa de Estudios, miembro responsable del mencionado grupo y asesor en psicometría, estadística y metodología de la investigación cuantitativa de la Oficina de Medición de la Calidad de los Aprendizajes del Ministerio de Educación.

El expositor indicó que el modelado de ecuaciones estructurales es un término que se usa de forma genérica para referirse a distintos tipos de modelos, y que ellos se caracterizan por incluir constructos hipotéticos que no son directamente observables y considerar errores de medición en todas las variables observadas (la varianza de error es un término a estimar en estos modelos).

Asimismo, Burga se explayó sobre la especificación del modelo, que implica utilizar toda la información teórica relevante para establecer un modelo que establece las relaciones entre variables y parámetros de interés a ser estimados. El experto también señaló que un modelo está bien especificado cuando el verdadero modelo poblacional es consistente con el modelo teóricamente especificado.

En otro momento, el ponente ofreció un repaso histórico. Precisó que, en los años 50 y 60, autores como Ledyard Tucker y Karl Gustav Jöreskog desarrollaron el análisis factorial confirmatorio, cuyo objetivo es probar si un conjunto de variables observadas puede definir un constructo. Luego, en 1969, Jöreskog logró que el análisis factorial confirmatorio sea un método práctico y presentó un software que facilita su desarrollo.

Posteriormente, Burga presentó los símbolos para los diagramas de senderos, matrices de relaciones entre variables, métodos de estimación para variables ordinales, e índices de ajuste, entre otros temas.

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