Análisis Factorial
Confirmatorio
Sesión N°8
Análisis Avanzado de Datos II
Anais Herrera Leighton
Repaso
Evaluación formativa con el objetivo de hacer un repaso de los contenidos
revisados en la sesión anterior sobre Análisis Factorial Confirmatorio a partir
de los resultados de esta encuesta:
https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSdqSTw0hag7iO
YdTzBMHlleFM8AtsGYyCfBEIEIIvWGsXMGhw/viewform?usp=sf
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Estimación de modelos con indicadores
categóricos/ordinales
Para el ejercicio usaremos la base de datos “ISLCHLC3.sav” y el script
“ejercicio2_afc.R” (ambos están subidos en CANVAS)
También se utiliza el paquete {lavaan}, no hay cambios en la especificación
del modelo, ni tampoco en los parámetros para evaluar el ajuste del modelo.
Cuando tenemos variables observadas (también conocidas como indicadores o
ítems) que son variables ordinales, lo más apropiado es estimar el modelo
utilizando el método DWLS. Este método de estimación sirve también para
cuando tenemos variables que no están distribuidas normalmente
De modo que es necesario agregar nuevos argumentos en la función cfa() que
se usa para estimar el modelo
mod_conf_cfa <- cfa(mod_conf, # modelo especificado
data = datos, # base de datos con ítems
estimator="DWLS", # se indica método de estimación
adecuado para variables ordinales
ordered = T) # se especifica que las variables son ordinales
