Análisis de la estructura de medias. 2 Hasta ahora, análisis de la estructura de covarianzas (como trabajar con puntuaciones diferenciales) En los análisis.

Presentación del tema: "Análisis de la estructura de medias. 2 Hasta ahora, análisis de la estructura de covarianzas (como trabajar con puntuaciones diferenciales) En los análisis."— Transcripción de la presentación:

1 Análisis de la estructura de medias

2 2 Hasta ahora, análisis de la estructura de covarianzas (como trabajar con puntuaciones diferenciales) En los análisis de la estructura de medias, se estima para cada indicador su intercepto o umbral (valor de x, cuando ξ = 0). S

3 3 Es el valor esperado en x cuando la puntuación en el factor toma un valor de 0.

4 4 Means X1 X2 X3 X4 ________ ________ ________ ________ 1 40.776 18.762 17.657 19.486 Covariances X1 X2 X3 X4 ________ ________ ________ ________ X1 132.715 X2 48.601 37.611 X3 40.070 19.718 29.244 X4 42.098 21.312 17.357 30.881 EMPIRICASEMPIRICAS TEORICASTEORICAS 4 ecuaciones más 5 parámetros más ¿Los grados de libertad cambian?

5 5 Falta de identificación restricción Intercepts X1 40.776 0.407 100.176 40.776 3.542 X2 18.762 0.217 86.587 18.762 3.061 X3 17.657 0.191 92.411 17.657 3.267 X4 19.486 0.196 99.243 19.486 3.509 4 ecuaciones más 4 parámetros más Los grados de libertad no cambian Con un grupo:

6 Measurement invariance 6 Invarianza de las medidas

7 7 Múltiples grupos Invarianza de las medidas Measurement invariance

8 8

9 9 1. Invarianza de configuración Configural invariance ¿Los dos grupos tienen los mismos parámetros?

10 10 TESTS OF MODEL FIT Chi-Square Test of Model Fit Value 387.557 Degrees of Freedom 142 P-Value 0.0000 CFI/TLI CFI 0.925 TLI 0.905 Information Criteria Number of Free Parameters 96 Akaike (AIC) 50866.995 Bayesian (BIC) 51290.530 Sample-Size Adjusted BIC 50985.751 (n* = (n + 2) / 24) RMSEA (Root Mean Square Error Of Approximation) Estimate 0.075 90 Percent C.I. 0.066 0.084 SRMR (Standardized Root Mean Square Residual) Value 0.052

11 11 2. Invarianza métrica Metric invariance Invarianza factorial débil weak factorial invariance Partial metric invariance

12 ¿Miden lo mismo las pruebas en los dos grupos?

13 TESTS OF MODEL FIT Chi-Square Test of Model Fit Value 419.045 Degrees of Freedom 152 P-Value 0.0000 CFI/TLI CFI 0.919 (0.925) TLI 0.903 (0.905) Information Criteria Akaike (AIC) 50878.483 (50866.995) RMSEA (Root Mean Square Error Of Approximation) Estimate 0.076 (0.075) 90 Percent C.I. 0.067 0.085 SRMR (Standardized Root Mean Square Residual) Value 0.062 (0.052) Chi=31.488 Gl=10 P < 0.001

14 BY Statements F1 BY X1 11.313 0.325 2.512 0.251 F1 BY X4 6.671 -0.068 -0.530 -0.101 F3 BY X9 7.915 -0.587 -1.166 -0.093 F3 BY X10 5.627 0.189 0.375 0.074 Group 2DOGRADO BY Statements F1 BY X1 11.308 -0.325 -2.132 -0.250 F1 BY X4 6.672 0.067 0.443 0.092 F3 BY X9 7.914 0.873 1.166 0.118 F3 BY X10 5.629 -0.307 -0.410 -0.102 14 Índices de modificación más altos…

15 TESTS OF MODEL FIT Chi-Square Test of Model Fit Value 399.662 Degrees of Freedom 150 P-Value 0.0000 CFI/TLI CFI 0.924 (0.925) TLI 0.908 (0.905) Information Criteria Akaike (AIC) 50863.100 (50866.995) RMSEA (Root Mean Square Error Of Approximation) Estimate 0.074 (0.075) 90 Percent C.I. 0.065 0.083 SRMR (Standardized Root Mean Square Residual) Value 0.057 (0.052) Chi=12.105 Gl=8 P = 0.147 Libera el peso de los tests 1 y 9

16 Podemos asumir que todos los pesos son iguales menos los de los tests 1 y 9 Seguimos…. 16

17 17 3. Invarianza factorial escalar scalar invariance Invarianza factorial fuerte strong factorial invariance Partial scalar invariance (menos los de los tests 1 y 9)

18 18 ¿Está sesgada la prueba a favor de algún grupo? Ó Las diferencias de medias en los tests (entre los grupos)… ¿se deben a los factores?

19 TESTS OF MODEL FIT Chi-Square Test of Model Fit Value 440.183 Degrees of Freedom 160 P-Value 0.0000 CFI/TLI CFI 0.915 (0.924/0.925) TLI 0.903 (0.908/0.905) Information Criteria Akaike (AIC) 50883.621(50863.100 /50866.995) RMSEA (Root Mean Square Error Of Approximation) Estimate 0.076(0.074/0.075) 90 Percent C.I. 0.067 0.084 SRMR (Standardized Root Mean Square Residual) Value 0.058 (0.057/0.052) Chi=40.521 Gl=10 P < 0.001

20 Means/Intercepts/Thresholds [ X1 ] 4.145 -0.522 -0.522 -0.049 [ X3 ] 8.598 -0.406 -0.406 -0.081 [ X4 ] 9.801 0.367 0.367 0.073 [ X8 ] 7.897 -0.355 -0.355 -0.101 Group 2DOGRADO Means/Intercepts/Thresholds [ X1 ] 4.146 1.059 1.059 0.126 [ X3 ] 8.600 0.728 0.728 0.166 [ X4 ] 9.802 -0.876 -0.876 -0.183 [ X8 ] 7.896 0.335 0.335 0.123 20

21 TESTS OF MODEL FIT Chi-Square Test of Model Fit Value 412.519 Degrees of Freedom 157 P-Value 0.0000 CFI/TLI CFI 0.922 (0.924/0.925) TLI 0.910 (0.908/0.905) Information Criteria Akaike (AIC) 50861.957(50863.100 /50866.995) RMSEA (Root Mean Square Error Of Approximation) Estimate 0.073(0.074/0.075) 90 Percent C.I. 0.065 0.082 SRMR (Standardized Root Mean Square Residual) Value 0.056 (0.057/0.052) Chi=12.857 Gl=7 P = 0.076 Libera el intercepto de los tests 2, 4 y 8

22 Podemos asumir que todos los interceptos son iguales menos los de los tests 2, 4 y 8 Seguimos…. 22

23 23 4. Invarianza factorial estricta Strict factorial invariance (menos los de los tests 1 y 9) (menos los de los tests 2, 4 y 8)

24 24 ¿Tiene la prueba más varianza error en uno de los dos grupos?

25 TESTS OF MODEL FIT Chi-Square Test of Model Fit Value 435.564 Degrees of Freedom 171 P-Value 0.0000 CFI/TLI CFI 0.920(0.922/0.924/0.925) TLI 0.915(0.910/0.908/0.905) Information Criteria Akaike (AIC) 50857.002(50861.957/50863.100 /50866.995) RMSEA (Root Mean Square Error Of Approximation) Estimate 0.071(0.073/0.074/0.075) 90 Percent C.I. 0.063 0.080 SRMR (Standardized Root Mean Square Residual) Value 0.059(0.056/0.057/0.052) Chi=23.045 Gl=14 P = 0.060

26 26 Means F1 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 F2 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 F3 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 F4 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 Variances F1 1.000 0.000 0.000 1.000 1.000 F2 1.000 0.000 0.000 1.000 1.000 F3 1.000 0.000 0.000 1.000 1.000 F4 1.000 0.000 0.000 1.000 1.000 Means F1 1.378 0.145 9.480 1.474 1.474 F2 0.737 0.100 7.395 0.762 0.762 F3 0.628 0.084 7.480 0.990 0.990 F4 0.487 0.086 5.638 0.719 0.719 Variances F1 0.875 0.132 6.628 1.000 1.000 F2 0.934 0.137 6.820 1.000 1.000 F3 0.402 0.061 6.642 1.000 1.000 F4 0.458 0.072 6.352 1.000 1.000 Medias y varianzas en los factores latentes para los dos grupos no contaminadas por el sesgo de los tests

27 Diferencias d estandarizadas (Pardo y San Martin, 1998; p.208) d 1 =-1.43 (p <.001) d 2 =-0.75 (p <.001) d 3 =-0.78 (p <.001) d 4 =-0.59 (p <.001) 27 “Libera” el peso de los tests Vocabulario y Cubos “Libera” interceptos Semejanzas, Comprensión y Figuras Incompletas