Modelo de ecuaciones estructurales: Una guía para ciencias médicas y ciencias de la salud

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datacite.alternateIdentifier.citationTerapia Psicológica, Vol. 36, N° 1, 51-57, 2018en_US
datacite.alternateIdentifier.doi10.4067/s0718-48082017000300047en_US
datacite.creatorOrtíz Parada, Manuel
datacite.creatorFernández Pera, Montserrat
datacite.date2018
datacite.subjectCuidado de la saluden_US
datacite.subjectPrecisión de mediciónen_US
datacite.subjectModelos de ecuaciones estructuralesen_US
datacite.subjectLiteratura científicaen_US
datacite.titleModelo de ecuaciones estructurales: Una guía para ciencias médicas y ciencias de la saluden_US
dc.date.accessioned2020-11-30T18:23:29Z
dc.date.available2020-11-30T18:23:29Z
dc.description.abstractEl modelo de ecuaciones estructurales (SEM) es una técnica de análisis estadística multivariada, que permite analizar patrones complejos de relaciones entre variables, realizar comparaciones entre e intragrupos, y validar modelos teóricos y empíricos. SEM puede ser utilizado para responder una amplia variedad de preguntas de investigación tanto en diseños experimentales como no experimentales. Pese a sus ventajas sobre técnicas tradicionales como la regresión múltiple o ANOVA, su uso en ciencias médicas y de la salud es poco frecuente. Por tanto, el objetivo de este artículo es introducir esta técnica de análisis a investigadores de las ciencias médicas y de la salud, explicando su aplicación con ejemplos del estudio chileno de predictores psicológicos de obesidad y síndrome metabólico (PPOMS). Se espera contribuir a la comprensión de esta técnica de análisis entre lectores de manuscritos científicos y estimular su uso entre investigadores de las ciencias médicas y de la salud.en_US
dc.description.abstractStructural equation modeling (SEM) is a multivariate statistical analysis technique, utilized to analyze complex patterns of relationships among a set of variables, conduct between-groups and within-groups comparisons, and validate theoretical and empirical models. SEM can be used to answer several research questions including those formulated in the context of experimental and non-experimental designs. Despite the several advantages that SEM has over traditional procedures, such as multiple regression or ANOVA, it has not been applied frequently in the medical and health science domains. Therefore, the purpose of this article is to present SEM as a robust and comprehensive analytical technique capable of strengthening and increasing the accuracy of the analyses in medical and health research. The functioning and applications of SEM are illustrated through one research example: a Chilean study of psychological predictors of obesity and metabolic syndrome. This article is aimed at contributing to a better understanding of this technique among readers of scientific publications and facilitating its implementation in future research.
dc.formatPDFen_US
dc.identifier.urihttp://repositoriodigital.uct.cl/handle/10925/2466
dc.language.isoespen_US
dc.publisherSociedad Chilena de Psicología Clínica
dc.rightsObra bajo licencia Creative Commons Atribución-NoComercial 4.0 Internacional en_US
dc.sourceTerapia Psicológicaen_US
dc.title.alternativeStructural Equation modeling: A guide for Medical and Health sciencesen_US
oaire.resourceTypeArtículo de Revistaen_US
uct.carreraPsicología
uct.catalogadorbmcen_US
uct.comunidadCiencias de la Saluden_US
uct.disciplinaMetodologías de Investigaciónen_US
uct.facultadFacultad de Ciencias de la Salud
uct.indizacionSCOPUSen_US
uct.indizacionSCIELO
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