Modelos de Trayectoria Latente Autorregresiva (ALT) Una Síntesis de Dos Tradiciones

Aunque existen una variedad de métodos estadísticos disponibles para el análisis de datos de panel longitudinales, dos enfoques son de particular importancia histórica: el modelo autorregresivo (simplex) y el modelo de trayectoria latente (curva). Estos dos enfoques han sido retratados como metodologías competidoras de tal manera que un enfoque es superior al otro. Argumentamos que los modelos autorregresivos y de trayectoria son casos especiales de un modelo más abarcador que llamamos el modelo de trayectoria latente autorregresiva (ALT). En este artículo detallamos la teoría estadística subyacente y la identificación matemática de este modelo, y demostramos el modelo ALT utilizando dos conjuntos de datos empíricos. El primero reanaliza un conjunto de datos simulados de medidas repetidas que se utilizó previamente para argumentar en contra del modelo autorregresivo, y mostramos cómo el modelo ALT puede recuperar el verdadero modelo de curva latente. En segundo lugar, aplicamos el modelo ALT a datos reales de ingresos familiares de N=3912 adultos durante un período de siete años y encontramos evidencia de procesos autorregresivos y de trayectoria latente. Se discuten extensiones y limitaciones.