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PID2020-112894GB-I00

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FREE-FA: UN MODELO EXTENDIDO DE ANALISIS FACTORIAL NO RESTRICTO BASADO EN RESIDU...
FREE-FA: UN MODELO EXTENDIDO DE ANALISIS FACTORIAL NO RESTRICTO BASADO EN RESIDUALES LIBRES CON APLICACION AL ANALISIS DE ITEMS EN MEDIDAS DE RENDIMIENTO TIPICO ESTE PROYECTO PRETENDE DESARROLLAR UNA SERIE DE PROCEDIMIENTOS QUE SE CENTRAN EN UN ASPECTO POCO TRABAJADO DEL ANALISIS FACTORIAL EXPLORATORIO: LA PRESENCIA DE ERRORES CORRELACIONADOS QUE EL MODELO HABITUALMENTE SUPONE COMO INDEPE... ESTE PROYECTO PRETENDE DESARROLLAR UNA SERIE DE PROCEDIMIENTOS QUE SE CENTRAN EN UN ASPECTO POCO TRABAJADO DEL ANALISIS FACTORIAL EXPLORATORIO: LA PRESENCIA DE ERRORES CORRELACIONADOS QUE EL MODELO HABITUALMENTE SUPONE COMO INDEPENDIENTES. CON ELLO SE TRATA DE AMPLIAR EL MARCO DEL MODELO AFE CLASICO ELIMINANDO LA RESTRICCION DE QUE LA MATRIZ DE UNICIDADES SEA DIAGONAL, Y PERMITIENDO, POR TANTO, EL MODELADO DE RESIDUALES CORRELACIONADOS. A PESAR DE QUE SE HAN HECHO PROPUESTAS EN ESTE SENTIDO, LOS PROCEDIMIENTOS FACTORIALES NO RESTRICTOS ACTUALMENTE DISPONIBLES NO CONTEMPLAN ESTA POSIBILIDAD, LO QUE, EN SITUACIONES BASTANTE REALISTAS, PUEDE LLEVAR A SOLUCIONES FACTORIALES QUE APARENTEMENTE PRESENTAN UN BUEN AJUSTE, CON RESIDUALES EMPIRICOS BAJOS, PERO CON ESTIMACIONES FUERTEMENTE SESGADAS. CABE SEÑALAR QUE ACTUALMENTE NO EXISTE NINGUN METODO QUE, DE FORMA GENERAL, PERMITA DETECTAR CORRECTAMENTE LOS ERRORES DE ESPECIFICACION DEBIDOS A RESIDUALES CORRELACIONADOS CUANDO SE APLICA INCORRECTAMENTE EL MODELO CLASICO. EL ENFOQUE GENERAL QUE PLANTEAMOS SE CENTRARIA PUES EN (A) EL DESARROLLO DE PROCEDIMIENTOS DE DIAGNOSTICO DE RESIDUALES CORRELACIONADOS QUE MEJOREN EL FUNCIONAMIENTO DE LOS ACTUALMENTE EXISTENTES, Y (B) EL MODELADO EXPLICITO DE LOS RESIDUALES, EN SOLUCIONES CON DIFERENTES GRADOS DE ESPECIFICACION Y RESTRICCION, QUE PERMITAN NO SOLO LA ESTIMACION DE ESTOS NUEVOS PARAMETROS, SINO TAMBIEN LA ESTIMACION INSESGADA DE LOS DEMAS PARAMETROS ESTRUCTURALES (FUNDAMENTALMENTE CARGAS, PERO TAMBIEN UNICIDADES Y CORRELACIONES ENTRE FACTORES). LOS PROBLEMAS DEBIDOS A RESIDUALES CORRELACIONADOS SE SUELEN DAR CON MUCHA FRECUENCIA EN MEDIDAS DE RENDIMIENTO TIPICO. ADEMAS, EN ESTAS MEDIDAS, FRECUENTEMENTE LOS ITEMS NO SON INDICADORES PUROS DE UN UNICO FACTOR, POR LO QUE APARECEN SATURACIONES SECUNDARIAS, NO SIEMPRE PREDECIBLES, PERO QUE TIENEN INTERPRETACION DESDE EL MODELO SUBSTANTIVO DE LOS RASGOS LATENTES ESTIMADOS. POR ESTA RAZON, LA CALIBRACION DE ESTOS ITEMS CONVIENE HACERLA DESDE EL MODELO AFE Y EL MODELO SEMI-CONFIRMATORIO BASADO EN ANALISIS FACTORIAL NO-RESTRICTO. SE SIGUE, POR TANTO, QUE, SI SE PRETENDEN CALIBRAR ITEMS COMPLEJOS, LA INCORPORACION DE RESIDUALES CORRELACIONADOS DEBE HACERSE DESDE EL MODELO NO RESTRICTO. ASI PUES, PARTIENDO DE ESTE MARCO GENERAL, DESDE EL PUNTO DE VISTA METODOLOGICO, SE PRETENDEN DESARROLLAR PROPUESTAS TANTO PARA DETECTAR LA PRESENCIA DE RESIDUALES CORRELACIONADOS COMO PARA MODELARLOS. ASIMISMO, SE PRETENDE IMPLEMENTAR DICHOS PROCEDIMIENTOS EN PROGRAMAS NO COMERCIALES COMO FACTOR Y DE ACCESO ABIERTO COMO R. CON RESPECTO A LOS OBJETIVOS APLICADOS PRETENDEMOS ANALIZAR LA APLICABILIDAD DE LOS PROCEDIMIENTOS EXPUESTOS ANTERIORMENTE EN LA REVISION Y DESARROLLO DE MEDIDAS DE RENDIMIENTO TIPICO EN LAS CUALES TRADICIONALMENTE, O BIEN SE HAN OBSERVADO PROBLEMAS DERIVADOS DE LA EXISTENCIA DE RESIDUALES CORRELACIONADOS, O BIEN SE ESPERA QUE ESTE PROBLEMA SE PRODUZCA. ASIMISMO, SE PRETENDEN EVALUAR LAS VENTAJAS QUE DE ESTE TIPO DE PROCEDIMIENTOS RESPECTO DE LOS PROCEDIMIENTOS CLASICOS QUE SUPONEN LA INDEPENDENCIA DE LOS TERMINOS DE ERROR. NALISIS FACTORIAL EXPLORATORIO\MEDIDAS RENDIMIENTO TIPICO\METODOS DE EXTRACCION FACTORIAL ver más
01/01/2020
URV
46K€
Perfil tecnológico estimado

Línea de financiación: concedida

El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2020-01-01
Presupuesto El presupuesto total del proyecto asciende a 46K€
Líder del proyecto
UNIVERSIDAD ROVIRA I VIRGILI No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.
Total investigadores 7