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Joan Guàrdia-Olmos
Facultat de Psicologia. Institut de Neurociències Universitat de Barcelona
Espanha
Vol. 3 N.º 2 (2016), Artigos, Páxinas 75-80
DOI: https://doi.org/10.17979/reipe.2016.3.2.1847
Recibido: out. 22, 2016 Aceito: out. 22, 2016 Publicado: set. 8, 2016
Como Citar

Resumo

En los últimos treinta años el uso de los Modelos de Ecuaciones Estructurales (SEM) ha ido incrementándose de una manera exponencial. Tal es este incremento que asistimos, a veces, a una aplicación de la técnica estadística algo alejada de la praxis correcta y adecuada con este tipo de técnicas multivariantes. En este breve trabajo se trata de efectuar una presentación de las distintas fases a seguir en el uso de los SEM, una presentación de las opciones más habituales y de las recomendaciones a considerar en esas mismas fases.

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Referências

Aguinis, H. (2004). Regression analysis for categorical moderators. New York, NY: Guilford Press.

Bentler, P.M., & Wu, E.J.C. (2002). EQS 6 for Windows. User’s Guide. Encino, CA: Multivariate Software, Inc.

Bollen, K.A. & Long, J.S. (1993). Testing Structural Equation Models. Newbury Park, CA: Sage.

Brown, T.A. (2006). Confirmatory Factor Analysis for Applied Research. New York. Guilford Press.

Byrne, B.M. (1994). Structural equation modeling with EQS and EQS/Windows: Basic concepts, applications, and programming. Thousand Oaks, CA: Sage.

Byrne, B.M. (2010). Structural Equation Modeling with AMOS: Basic Concepts, Applications, and Programming (2nd ed.). New York, NY: Routledge.

Comrey, A.L. (1985). Manual de análisis factorial. Madrid: Cátedra. [Original en inglés: A First Course in Factor Analysis. New York: Academic Press].

Congdom, P. (2003). Applied Bayesian Modelling. Chichester, UK: Wiley.

Crawley, M.J. (2007). The R Book. Chichester, UK: Wiley.

Dunn, G., Everitt, B., & Pickles, A. (1993). Modelling covariances and latent variables using EQS. Boca Raton, FL: Chapman & Hall/CRC.

Everitt, B., & Hothorn, T. (2011). An introduction to applied multivariate analysis with R. New York, NY: Springer.

Everitt, B.S., & Dunn, G. (2010). Applied multivariate data analysis (2nd ed.). Chichester, UK: Wiley. http://dx.doi.org/10.1002/9781118887486

Field, A. (2013). Discovering statistics using SPSS (4th ed.). London: Sage.

Gifi, A. (1990). Nonlinear Multivariate Analysis. Chichester: Wiley.

Kline, R.B. (2015). Principles and Practice of Structural Equation Modeling (4th ed.). New York: Guilford.

Loehlin, J.C. (2004). Latent variable models: an introduction to factor, path, and structural analysis (4rd ed.). Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum Associates.

Millsap, R.E., & Maydeu-Olivares, A. (2009). The SAGE Handbook of Quantitative Methods in Psychology. London: Sage.

Mulaik, S. (2009). Foundations of Factor Analysis (2nd ed.). Boca Raton, FL: CRC Press.

Murell, P. (2012). R Graphics (2nd ed.). Boca Raton, FL: CRC Press.

Muthén, L.K. & Muthén, B.O. (1998-2010). Mplus User’s Guide. Sixth Edition. Los Angeles, CA: Muthén & Muthén

Murphy, K.R.; Myors, B., & Wolach, A. (2014). Statistical Power Analysis (4th ed.). New York, NY: Routledge.

Raykov, T., & Marcoulides, G.A. (2006). A First Course in Structural Equation Modeling (2nd ed.). Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum Associates.

Todmnan, J., & Dugard, P. (2007). Approaching multivariate analysis: An introduction for psychology. New York: Psychology Press.

Verzani, J. (2014). Using R for Introductory Statistics (2nd ed.). Boca Raton, FL: CRC Press.