Una evaluación de soluciones prácticas para el modelado de ecuaciones estructurales con datos de muestras complejas

Resumen Este artículo discute 5 enfoques que los investigadores secundarios podrían usar para obtener estimaciones robustas en análisis de modelado de ecuaciones estructurales al utilizar datos que provienen de grandes programas de encuestas. Estos programas de encuestas generalmente recopilan datos utilizando diseños de muestreo complejos y las estimaciones obtenidas de análisis convencionales que ignoran las dependencias en datos de muestras complejas pueden no ser robustas. Se comparten los resultados de un estudio de simulación que examinó 5 métodos de estimación bajo 6 tipos de diseños de muestreo y diferentes condiciones poblacionales, y se anima a los analistas a considerar el uso del pseudomáximo verosimilitud para la estimación de la linealización de matrices de covarianza asintótica que actualmente están disponibles en algunos programas de software para análisis de modelado de ecuaciones estructurales.