Correlación entre residuales en análisis factorial confirmatorio: una breve guía para su uso e interpretación

Abstract

Introducción: La inclusión de correlaciones entre residuales en modelos de medición es una práctica común en la investigación psicométrica y está orientada, predominantemente, a la mejora estadística del modelo por medio del aumento (e.g., CFI) o disminución (e.g., RMSEA) de la magnitud de determinados índices de ajuste, más a que a comprender la naturaleza de dichas asociaciones. El presente reporte metodológico tiene como objetivo presentar al lector el modelamiento, manejo e interpretación de los residuales correlacionados en un marco de análisis factorial confirmatorio y malas especificaciones. Método: Se utilizando los datos de un estudio presentado anteriormente de 521 estudiantes de psicología en una universidad privada de Lima Metropolitana (75.8% mujeres). Se utiliza la Escala de Florecimiento para realizar los análisis. Resultados y Discusión: Esas especificaciones no tendrían un impacto real en la relación de los ítems con el constructo que evalúan, por lo que no aportarían sustancialmente a la comprensión del modelo. Por tanto, especificar correlaciones entre residuales podría enmascarar un modelo mal especificado, o con falencias internas, mediante el incremento espurio de los índices de ajuste.