Mplus | Procedimiento rápido: AFC de tres factores

Este es un procedimiento resumido de un hipotético supuesto en el que se desea realizar un Análisis Factorial Confirmatorio (Confirmatory Factor Analysis, en inglés) con tres factores y tres variables continuas asociados a cada uno de los factores. En este supuesto, las variables observables se distribuyen siguiendo la normalidad y no hay valores perdidos.

Estructura del modelo

Esta es la estructura básica del modelo objeto de análisis:

Procedimiento básico

Para este modelo, y de acuerdo con el objetivo de realizar un Análisis Factorial Confirmatorio con tres factores y nueve variables continuas, la sintaxis que se debe introducir en Mplus es la siguiente:

Title:

    Análisis Factorial Confirmatorio - Modelo 01

Data:

    File is "C:/Ordenador/Lugardelarchivo.sav";

Variable:

    Names are IF11 IF12 IF13 IF21 IF22 IF23 IF31 IF32 IF33

Analysis:

    Estimator is ML;

    Iteractions = 1000;

    Convergence = 0.00001;

Model:

    FCTR1 BY IF11 IF12 IF13;

    FCTR2 BY IF21 IF22 IF23;

    FCTR3 BY IF31 IF32 IF33;

Output:

    STDYX MODINDICES (.5)

    RESIDUAL;

Anotaciones importantes

• Por defecto, la carga de del primer indicador del factor (primera variable mostrada después de la primera BY -en este caso IF11-) se ajusta a 1; las covariables entre los pares de variables exógenas latentes están libremente estimadas y el error de camino está ajustada a 1.

• Es posible cambiar la configuración por defecto de la primera carga factorial del primer factor. Para ello, debemos liberar la primera carga factorial y notificar el ajuste de la carga alternativa a 1 usando la siguiente sintaxis en Model, FCTR1 BY IF11* IF12@1 IF13;

• El * significa que el ajuste a 1 del primer factor (IF11) se cambia al segundo factor (IF12) puesto que se ha indicado @1.

• Así pues, también se puede configurar el ajuste de la varianza a 1 en lugar de solamente en una de sus cargas. Para ello se usará en Model, FCTR1 BY IF11* IF12 IF13; FCTR1 @ 1;

• Por último, también puede ser relevante cambiar la configuración de la correlación interfactor a 0. Para ello usaremos la sintaxis @0 junto con WITH en Model, por ejemplo:FCTR1 WITH FCTR2 @ 0;

Jacob Sierra Díaz y Alti