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Se presenta una secuencia de modelos matemáticos-estadísticos útiles para describir las relaciones entre varias variables (respuestas y descriptores) que permiten analizar un fenómeno de interés, teniendo en cuenta la estructura de covarianzas existente entre ellas. Las relaciones entre las variables descriptoras hacen difícil un modelamiento tipo regresión lineal múltiple. Adicionalmente, algunas de las variables consideradas como posibles descriptoras de la respuesta de interés pueden ser reflejo de un factor subyacente o variable latente. Esta complejidad, que pasa de un sistema de ecuaciones lineales a un análisis de trayectorias y de allí a un modelo de ecuaciones estructurales (Structural Equations Models) requiere, para tener una traducción en un modelo parsimonioso, de un apoyo computacional específico.
Como en cualquier proceso de modelamiento estadístico es esencial dar al conocimiento de la teoría del área de aplicación la máxima importancia, ya que de ese conocimiento surgirán el planteamiento y la validación de hipótesis realistas.
We present a sequence of mathematical-statistical models useful to describe the relationships between several variables (responses and descriptors) to analyze a phenomenon of interest, considering the structure of covariance between them. The relationships between descriptors make difficult to conduct a multiple linear regression analysis.
Additionally, some of the variables considered as potential descriptors of the response of interest may be a reflection of an underlying factor or latent variable. This complexity, which goes from a system of linear equations to a path analysis and thence to a structural equations model (SEM) requires a powerful computational support to have as result a parsimonious model. As in any process of statistical modeling it is essential give the utmost importance to the knowledge of the area of application, since that knowledge will allow us to generate and validate realistic hypotheses.
