Modelos de ecuaciones estructurales bayesianos para variables ordinales.

Ponente(s): Dannier Rafael Milanes Cabrera, Dr.Flaviano Godínez Jaimes, Dra.María Guzmán Martínez, Dr.Ramón Reyes Carreto

Los modelos de ecuaciones estructurales permiten modelar la relación entre variables latentes que son medidas mediante un conjunto de variables observadas. La estimación de los parámetros, bajo la estadística clásica, se realiza a partir de la matriz de varianzas y covarianzas o a partir de la matriz de correlaciones. Lo anterior implica que las variables observadas deben ser de tipo cuantitativo. Cuando las variables observadas son de tipo ordinal, la matriz de correlaciones se puede sustituir por la matriz de correlaciones policóricas. Hay trabajos (Xin-Yuan Song, Sik-Yum Lee, 2012) y software (R, blavaan) que usan el enfoque bayesiano en la estimación de los parámetros del modelo de ecuaciones estructurales. Este enfoque se ha implementado exitosamente cuando las variables observadas son cuantitativas considerando aprioris no informativas (normales multivariada y Whishart). Pero poco se ha hecho cuando las variables observadas son ordinales. En este trabajo se presenta un estado del arte de estimación bayesiana para los modelos de ecuaciones estructurales con variables observadas ordinales. Palabras claves:Técnicas multivariantes, ecuaciones estructurales, estimación bayesiana.