%0 Journal Article
%T Assessing Measurement Equivalence in Ordered-Categorical Data
%A Paula Elosua
%J Psicol車gica
%D 2011
%I Universidad de Valencia
%X La invarianza factorial estudia de la equivalencia m谷trica en el marco del modelo lineal del factor com迆n por medio de la comparaci車n de los par芍metros del modelo de medida en los grupos de inter谷s. Sin embargo cuando se utilizan 赤tems dicot車micos, Likert o categor赤as de respuestas ordenadas se viola la asunci車n referida al car芍cter continuo de las variables. Aunque existen modelos expl赤citos para este tipo de datos son muy escasos los trabajos que analizan su potencia y error Tipo I en el estudio de la invarianza factorial. Por medio de simulaci車n Montecarlo este trabajo analiza la potencia y error tipo I asociados a la detecci車n de la invarianza factorial en un dise o que manipula cuatro factores; tama o de la muestra (300, 500 y 1000), tipo de DIF (umbrales, pesos), cantidad de DIF (0,25, 0,40), y presencia de impacto. Los par芍metros de generaci車n de datos provienen de una escala unifactorial compuesta por 9 indicadores con 3 categor赤as de respuesta ordenada. La presencia/ausencia de invarianza se evalu車 utilizando tres criterios : a) significaci車n de la diferencia entre valores chi-cuadrado de modelos anidados, b) la significaci車n de la diferencia entre valores chicuadrado de modelos anidados aplicando la correcci車n Bonferroni, y c) la diferencia entre los valores del 赤ndice Comparativo de Ajuste (CFI) entre modelos anidados. Los resultados mostraron un buena potencia y control de falsos positivos asociados a la diferencia entre CFIs y a la correcci車n Bonferroni.
%U http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=16920109013