Ecuaciones estructurales

Los modelos de ecuaciones estructurales (MES) es una técnica estadística para probar y estimar relaciones causales a partir de datos estadísticos y asunciones cualitativas sobre la causalidad. Esta definición ha sido articulada por el genetista Sewall Wright (1921), el economista Trygve Haavelmo (1943) y el científico cognitivo Herbert Simon (1953), y formalmente definido por Judea Pearl (2000) utilizando el cálculo contrafactual.

Los MES permiten tanto modelado confirmatorio como exploratorio, significando que esta técnica es útil tanto para poner a prueba teorías ya existentes (confirmatorio), como para el desarrollo de nuevas teorías (exploratorio).

El modelo confirmatorio generalmente comienza con una hipótesis que queda representada como un modelo causal. Los conceptos utilizados en el modelo deben entonces ser operacionalizados de forma que permitan probar las relaciones entre los conceptos del modelo. El modelo pone a prueba los datos obtenidos a partir de medidas empíricas para determinar el grado en el cual los datos se ajustan al modelo. Las asunciones causales dentro del modelo comúnmente son falsables y esto es comprobado mediante los datos.

El modelo exploratorio normalmente se realiza en el contexto del análisis factorial como diseño psicométrico.

Entre los puntos fuertes de los MES se encuentra la habilidad de construir variables latentes: variables que no son medidas directamente, pero son estimadas en el modelo a partir de varias variables que covarían entre sí. Esto permite al modelador capturar explícitamente la fiabilidad del modelo. El análisis factorial, el análisis de caminos y la regresión lineal representan casos especiales del modelo de ecuaciones estructurales.

Véase también

• Estadística multivariante
• Análisis de la regresión