Keywords
Latent variables
Causal relationships
Scientific theories
Statistical models Idealizaciones
Variables latentes
Relaciones causales
Teorías científicas
Modelos estadísticos
How to Cite
Abstract
Introduction: The development of models and theories addressing sociocultural phenomena has been a challenge for empirical research in Social Sciences. Working with non-experimental and less controllable concepts has made it necessary to create more accurate methodologies for studying non-physical and abstract concepts, among which Structural Equation Models (SEM) are found.
Objective: The aim is to analyze the potential of SEM to enhance the understanding of sociocultural phenomena within disciplines belonging to the Social Sciences.
Method and technique: Initially, a bibliographic review was conducted regarding the origins of SEM. Subsequently, the structure and stages for their construction were detailed, followed by an analysis of the contributions these models offer to social research.
Results: SEM allows for the understanding of complex relationships among variables inherent to social sciences and accounts for measurement errors in data. This enables the simultaneous analysis of multiple dependency relationships, unlike other approaches such as multiple regression or multivariate analysis.
Conclusions: SEM is favorable for investigative activity and fosters the creation of new insights that contribute to the understanding and interpretation of various phenomena. This emphasizes the importance of constantly advancing knowledge related to the inherent complexities of social processes, to unveil the relationship between the observable and the latent.
References
Alaminos, Antonio et al. 2015. Introducción a los modelos estructurales en investigación social. Cuenca, Ecuador: Pydlos Ediciones.
Bunge, Mario. 1981. Teoría y realidad. Barcelona, España: Editorial Ariel.
Byrne, Barbara. 1998. Structural equation modeling with LISREL, PRELIS and SIMPLIS. Londres, Inglaterra: Psychology Press.
Casas Guillén, Mercedes. 2002. «Los modelos de ecuaciones estructurales y su aplicación en el Índice Europeo de Satisfacción del Cliente». Ponencia presentada en las X Jornadas Madrid 2002. Asociación Española de Profesores Universitarios de Matemáticas para la Economía y la Empresa, Madrid, España, setiembre.
Cea D’Ancona, María Ángeles. 2002. Análisis multivariable. Teoría y práctica en la investigación social. Madrid, España: Editorial Síntesis.
Cuevas Badallo, Ana, y Oscar Martínez Ortubay. 2011. «Tema 1. Introducción a la noción de ciencia». Manuscrito inédito. Máster Oficial en Estudios Sociales de la Ciencia, Escuela de Ciencia, Centro de Altos Estudios Universitarios (OEI), Madrid, España.
Cupani, Marcos. 2012. «Análisis de Ecuaciones Estructurales: conceptos, etapas de desarrollo y un ejemplo de aplicación». Revista Tesis 1: 186-199. https://www.researchgate.net/publication/274716879_Analisis_de_Ecuaciones_Estructurales_conceptos_etapas_de_desarrollo_y_un_ejemplo_de_aplicacion
Ghaleb Marwan y Murat Yaslioglu. 2024. «Structural Equation Modeling (SEM) for Social and Behavioral Sciences Studies: Steps Sequence and Explanation». Journal of Organizational Behavior Review 6(1): 69-108. https://www.researchgate.net/publication/377776329_Structural_Equation_Modeling_SEM_for_Social_and_Behavioral_Sciences_Studies_Steps_Sequence_and_Explanation
García Veiga, María Ángeles. 2011. «Análisis causal con ecuaciones estructurales de la satisfacción ciudadana con los servicios municipales». Tesis de maestría inédita, Universidad de Santiago de Compostela, Santiago de Compostela, España. http://eio.usc.es/pub/mte/descargas/proyectosfinmaster/proyecto_610.pdf
González Martínez, Edgar Santiago. 2018. «Aplicación de un modelo de ecuaciones estructurales en un estudio observacional». Reporte práctico técnico para optar por diplomado, Universidad Veracruzana. https://www.uv.mx/personal/jorggomez/files/2021/11/Gonzalez-Martinez-2018-APLICACION-DE-UN-MODELO-DE-ECUACIONES-ESTRUCTURALES-EN-UN-ESTUDIO-OBSERVACIONAL.pdf
Guevara, Minerva, y Ricardo Valdéz. 2004. «Los modelos en la enseñanza de la química: algunas de las dificultades asociadas a su enseñanza y a su aprendizaje». Educación química 15(3): 243-247. https://doi.org/10.22201/fq.18708404e.2004.3.66181
Gutiérrez Doña, Benicio. 2008. Modelos lineales estructurales: conceptos básicos, ecuaciones y programación con LISREL. San José, Costa Rica: Instituto de Investigaciones Psicológicas de la Universidad de Costa Rica. https://iip.ucr.ac.cr/sites/default/files/contenido/cuamet2.pdf
Hair, Joseph et al. 2006. Multivariate Data Analysis. 6.a ed. New Jersey, Estados Unidos: Prentice Hall.
Kesteren, Erik-Jan van. 2021. Structural equations with latent variables: computational solutions for modern data problems. Ultrecht, Países Bajos: Utrecht University. https://doi.org/10.33540/130
Laymon, Ronald. 1989. «Applying Idealized Scientific Theories to Engineering». Synthese 81(3): 353-371. https://doi.org/10.1007/BF00869321
Manzano Patiño, Abigail Patricia. 2017. «Introducción a los modelos de ecuaciones estructurales». Investigación en Educación Médica 7(25): 67-72. https://doi.org/10.1016/j.riem.2017.11.002
Maruyama, Geoffrey. 1997. Basics of structural equation modeling. Londres, Inglaterra: Sage Publications.
Medrano, Leonardo Adrián, y Roger Muñoz Navarro. 2017. «Aproximación Conceptual y Práctica a los Modelos de Ecuaciones Estructurales». Revista Digital de Investigación en Docencia Universitaria 11(1): 219-239. http://dx.doi.org/10.19083/ridu.11.486
Rigo, Daiana Yamila, y Danilo Donolo. 2018. «Modelos de ecuaciones estructurales: usos en investigación psicológica y educativa». Revista Interamericana de Psicología 3(52): 345-357. https://doi.org/10.30849/rip%20ijp.v52i3.388
Ruiz, Miguel, Antonio Pardo y Rafael San Martín. 2010. «Modelos de ecuaciones estructurales». Papeles del Psicólogo 31(1): 34-45. https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=77812441004
Shaheen Farhat et al. 2017. «Structural equation modeling (SEM) in social sciences & medical research: a guide for improved analysis. ». International Journal of Academic Research in Business and Social Sciences 7(5): 132-143. http://dx.doi.org/10.6007/IJARBSS/v7-i5/2882
Stoffels Malou et al. 2023. «Steps and decisions involved when conducting structural equation modeling (SEM) analysis» Medical teacher 45(12):1343-1345. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37813119/#:~:text=DOI%3A-,10.1080/0142159X.2023.2263233,-No%20abstract%20available
Tabachnick, Barbara, y Linda Fidell. 2007. Using Multivariate Statistics. 5.a ed New York, Estados Unidos: Pearson. https://hisp.htmi.ch/pluginfile.php/77114/mod_resource/content/0/Using%20Multivariate%20Statistics%20%28Tabachnick%20and%20Fidell%29.pdf
Thakkar Jitesh. 2020. «Procedural Steps in Structural Equation Modelling». En: Structural Equation Modelling. Studies in Systems, Decision and Control, vol 285. Singapore: Springer. https://doi.org/10.1007/978-981-15-3793-6_3
Tarka, Piotr. 2018. «An overview of structural equation modeling: its beginnings, historical development, usefulness and controversies in the social sciences». Qual Quant 52: 313–354. https://doi.org/10.1007/s11135-017-0469-8
Vargas Hernández, Marcia Mercedes, y Eiliana Montero Rojas. 2016. «Factores que determinan el rendimiento académico en Matemáticas en el contexto de una universidad tecnológica: aplicación de un modelo de ecuaciones estructurales». Universitas Psychologica 15(4). https://doi.org/10.11144/Javeriana.upsy15-4.fdra
Wright, Sewell. 1921. «Systems of mating. I. The biometric relations between parent and offspring». Genetics 6(2): 111-123. https://doi.org/10.1093/genetics/6.2.111
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
Copyright (c) 2024 Andrés Castillo Vargas, Andrés Ruiz Sánchez