Los modelos de ecuaciones estructurales y su aplicación a la evaluación del riesgo percibido

Resumen

La investigación cuantitativa requiere de la utilización de métodos estadísticos. El investigador, en general, parte de un modelo teórico y recoge la información necesaria para validarlo. Sin embargo, las características descriptivas o exploratorias de la mayoría de los modelos estadísticos que evalúan la interacción entre varias variables simultáneamente, dificultan esta tarea. Los modelos de ecuaciones estructurales (SEM, según sus siglas en inglés), por su carácter confirmatorio, permiten utilizar datos empíricos para evaluar la validez del modelo teórico considerado. Los modelos SEM expresan la relación entre distintas variables, las cuales pueden ser directamente observables o no observables. Muchos de los modelos estadísticos más utilizados pueden considerarse casos particulares de SEM, incluyendo regresión lineal, análisis de correlación canónica, Path análisis, y el análisis factorial confirmatorio. Sin embargo, algunas características del SEM lo distinguen claramente tanto de los modelos univariados como de los multivariados. Las técnicas multivariadas se limitan a examinar las relaciones entre dos o más variables observables, sin posibilidad de considerar variables hipotéticas, no observables directamente. La mayoría de estas técnicas son de carácter exploratorio: buscan patrones generales definidos por los propios datos observados. El SEM es de carácter confirmatorio: el diseño de relaciones entre las variables debe ser explicitado a priori sobre la base de expectativas teóricas. Esta característica distintiva del método lo hace especialmente adecuado para testear modelos teóricos mediante la utilización de datos empíricos. En este trabajo se presentan las principales características teórico- conceptuales de los Modelos de Ecuaciones Estructurales, conjuntamente con una aplicación a una investigación psicológica.