Variable latente GIMME utilizando variables instrumentales implicadas por el modelo (MIIVs).

Los investigadores en muchos dominios de la psicología desean cada vez más llegar a modelos dinámicos personalizados y generalizables de los procesos de los individuos. Esto se observa en paradigmas de investigación psicofisiológica, conductual y emocional, en una variedad de tipos de datos. Los errores de medición son inherentes en la mayoría de los datos. Por esta razón, los investigadores suelen recopilar múltiples indicadores del mismo constructo latente y utilizan métodos, como el análisis factorial, para obtener puntuaciones a partir de estos índices. Además de medir con precisión a los individuos, los investigadores también necesitan encontrar el modelo que mejor describa las relaciones entre los constructos latentes. La mayoría de las búsquedas impulsadas por datos actualmente disponibles no incluyen variables latentes. Presentamos un enfoque que se construye sobre las sólidas bases de la estimación de múltiples modelos iterativos grupales (GIMME), el filtro idiográfico y las variables instrumentales implicadas por el modelo con estimación de mínimos cuadrados en dos etapas (MIIV-2SLS) para proporcionar a los investigadores la opción de incluir variables latentes en sus búsquedas de modelos impulsadas por datos. El enfoque resultante se denomina GIMME de variable latente (LV-GIMME). GIMME se utiliza para la búsqueda impulsada por datos de relaciones que existen entre variables latentes. A diferencia de otros enfoques como el filtro idiográfico, LV-GIMME no requiere que el modelo de variable latente sea constante entre individuos. Este requisito se flexibiliza utilizando MIIV-2SLS para la estimación. Los estudios con datos simulados demuestran que el método puede detectar de manera confiable relaciones entre constructos latentes, y que los constructos latentes proporcionan más poder para detectar efectos que usar variables observadas directamente. Utilizamos ejemplos de datos empíricos extraídos de la resonancia magnética funcional y datos de autoinformes diarios. (Registro de la base de datos PsycINFO (c) 2020 APA, todos los derechos reservados).