El análisis factorial de variables ipsatizadas como estrategia para evitar el impacto del sesgo de respuesta en estudios de invarianza factorial

Resumo

La Equivalencia/Invarianza de Medida (E/IM) de un test, es una condición necesaria para la adecuada comparación entre diferentes grupos. La principal herramienta para la evaluación de esta propiedad es el Análisis Factorial Confirmatorio Multi-grupo (AFCM). Pese a las ventajas de esta herramienta, a menudo los investigadores se enfrentan al problema del sesgo de respuesta, el cual puede afectar a los resultados de esta clase de análisis. Una de las propuestas para tratamiento del sesgo de respuesta es la transformación ipsativa o ipsatización. Los escasos estudios existentes que han analizado el funcionamiento del AFC de variables ipsatizadas, han mostrado una pérdida significativa de la sensibilidad de los índices de bondad de ajuste para detectar el error de especificación. A pesar de la potencial ventaja de la ipsatización, hasta el momento no existen estudios que evalúen la efectividad de esta estrategia para eliminar el sesgo de respuesta y las condiciones óptimas para llevar a cabo un AFCM con variables ipsatizadas. El objetivo de esta tesis es evaluar el funcionamiento de la ipsatización de variables en el tratamiento del sesgo de respuesta y las condiciones óptimas para llevar a cabo un AFCM de variables ipsatizadas, especialmente en ausencia de invarianza factorial. Los resultados son sugerentes con respecto a la efectividad de la ipsatización para evitar efecto del sesgo de respuesta y ofrecen algunas recomendaciones prácticas para llevar a cabo un AFCM de variables ipsatizadas con ciertas garantías.