Modelos de ecuaciones estructurales: consecuencias de la asimetría positiva en los indicadores endógenos sobre las estimaciones puntuales de sus coeficientes y la bondad de ajuste

Abstract

La investigación que se desarrolla en las siguientes páginas tiene la finalidad de responder una de las preguntas más frecuentes que se hacen los estadísticos y las personas investigadoras que utilizan los modelos de ecuaciones estructurales: ¿hasta qué punto el método de estimación de máxima verosimilitud es robusto al incumplimiento del supuesto de distribución de normalidad en las variables medibles del modelo? Mediante un estudio de simulaciones, basado en un modelo con dos variables exógenas y una endógena, en el que cada una de dichas variables latentes tiene tres variables indicadoras y las tres correspondientes a la variable endógena incumplen el supuesto de normalidad, pues presentan asimetrías positivas, se concluye que las estimaciones de las cargas factoriales, los coeficientes del modelo estructural y los índices de bondad de ajuste (chi-cuadrado, RMSEA, SRMR, GFI) no sufren modificaciones relevantes a nivel práctico. Con ello se prueba que bajo el contexto del modelo de simulación especificado, la estimación por máxima verosimilitud es robusta al incumplimiento del supuesto de normalidad. Cabe destacar que el estudio de simulaciones contiene 18 escenarios de simulación, en los cuales se varía el tamaño de muestra, la magnitud del nivel de asimetría y el número de variables indicadoras de la variable endógena con asimetría. Cada escenario cuenta con 500 iteraciones del modelo y es comparado con un escenario control, que funciona como línea de base (pues es un escenario que cumple el supuesto de distribución) para determinar los efectos de la asimetría y el tamaño de muestra en las estimaciones puntuales del modelo.