Buenas prácticas en el uso de modelos bifactor: Teoría de base, índices de ajuste e indicadores complementarios

• Autores: Flores Kanter, Pablo Ezequiel; Dominguez Lara, Sergio; Trógolo, Mario Alberto; Medrano, Leonardo
• Año de publicación: 2018
• Idioma: inglés
• Tipo de recurso: artículo
• Materia: CONFIRMATORY FACTOR ANALYSIS; BIFACTOR MODELS; PANAS; COMPLEMENTARY STATISTICAL FIT INDICES
• Institución: Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas

En los últimos años, el uso de modelos bifactor ha tenido un creciente protagonismo en las literaturas de personalidad, de psicopatología y de evaluación psicológica. Los estudios empíricos que aplican este procedimiento generalmente hacen determinaciones sobre la estructura final utilizando únicamente índices de ajuste obtenidos a partir de modelos de ecuaciones estructurales, lo que puede derivar en conclusiones erróneas. Por este motivo, recientemente se han propuesto diferentes criterios a la hora de evaluar el ajuste de modelos bifactor que incluyen a) consideraciones teóricas, b) índices de ajuste global del modelo y c) indicadores específicos del modelo bifactor. En este artículo se repasan brevemente estos criterios. Asimismo, se ofrece un ejemplo utilizando datos provenientes de una publicación reciente con el fin de evidenciar cómo las decisiones basadas en los índices globales de ajuste, sin tener en cuenta las bases teóricas y los indicadores específicos del bifactor, pueden llevar a los investigadores a obtener conclusiones sesgadas.
Bifactor models have gained increasing popularity in the literature concerned with personality, psychopathology and assessment. Empirical studies using bifactor analysis generally judge the estimated model using SEM model fit indices, which may lead to erroneous interpretations and conclusions. To address this problem, several researchers have proposed multiple criteria to assess bifactor models, such as a) conceptual grounds, b) overall model fit indices, and c) specific bifactor model indicators. In this article, we provide a brief summary of these criteria. An example using data gathered from a recently published research article is also provided to show how taking into account all criteria, rather than solely SEM model fit indices, may prevent researchers from drawing wrong conclusions.
Fil: Flores Kanter, Pablo Ezequiel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Psicología; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Empresarial Siglo XXI. Vicerrectorado de Innovación e Investigación. Instituto de Organizaciones Saludables; Argentina
Fil: Dominguez Lara, Sergio. Universidad San Martin de Porres; Perú
Fil: Trógolo, Mario Alberto. Universidad Empresarial Siglo XXI; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Psicología. Laboratorio de Evaluación Psicológica y Educativa; Argentina
Fil: Medrano, Leonardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Psicología. Laboratorio de Evaluación Psicológica y Educativa; Argentina. Universidad Empresarial Siglo XXI; Argentina