Una forma alternativa y complementaria de interpretar la regresión sobre la variable latente dependiente en un modelo MIMIC
Barra lateral del artículo
Contenido principal del artículo
Resumen
Carta al editor acerca del trabajo de Grande Ratti y cols. titulado “Modelos MIMIC: de la neurociencia a las ciencias de la salud”, que plantea una alternativa novedosa y complementaria en la interpretación de los modelos MIMIC, basados en la lectura de los coeficientes estimados (y no los estandarizados).
Downloads
Detalles del artículo
Sección
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0.
Cómo citar
Referencias
Grande Ratti MF, Pérez Manelli RY, Vázquez Peña FR, Cordón Pozo E. Modelos MIMIC: de la neurociencia a las ciencias de la salud. Rev. Hosp. Ital. B.Aires 2024 Oct. 10;44(4):e0000344. Disponible en: https://ojs.hospitalitaliano.org.ar/index.php/revistahi/article/view/344 DOI: https://doi.org/10.51987/rev.hosp.ital.b.aires.v44i4.344
Rosseel Y. lavaan: An R Package for Structural Equation Modeling. J Stat Soft 2012 May 24;48:1–36. DOI: https://doi.org/10.18637/jss.v048.i02
The R Project for Statistical Computing [cited 2025 Jul 9]. R Core Team. 2025. A Language and Environment for Statistical Computing. R Foundation for Statistical Computig, Vienna, Austria. Disponible en: https://www.R-project.org
Gana K, Broc G. Structural Equation Modeling with lavaan. John Wiley & Sons; 2019. 299 p. Disponible en: https://play.google.com/store/books/details?id=QMOCDwAAQBAJ DOI: https://doi.org/10.1002/9781119579038