ANÁLISIS FACTORIAL CONFIRMATORIO DE SEGUNDO ORDEN Y MATRICES MULTIRRASGO-MULTIMÉTODO

En este trabajo se compara el modelo de análisis factorial confirmatorio de segundo orden, como alternativa a los modelos aditivos tradicionales para analizar la validez convergente y discriminante cuando se utiliza más de un indicador por combinación de rasgo-método. En concreto se comparan el modelo de rasgos correlacionados y métodos correlacionados o modelo completo y el modelo de análisis factorial confirmatorio de segundo orden. Se realizó un estudio de simulación Monte Carlo con estos dos modelos para generar los datos, utilizando una matriz multirrasgo-multimétodo con tres rasgos y tres métodos. Las variables independientes manipuladas son la correlación entre factores de método (0, .2, .4 y .6), el tamaño muestral (200 y 1000) y el modelo de análisis factorial estimado (modelo completo y modelo confirmatorio de segundo orden). En cada condición se utilizaron 100 replicaciones. Las variables dependientes consideradas son la existencia de problemas de estimación (la convergencia del proceso y la aparición de soluciones mal definidas) y el sesgo y la raíz del error cuadrático medio de las estimaciones de las saturaciones de rasgo (validez convergente) y las correlaciones entre rasgos (validez discriminante). Los resultados indican que el modelo completo es superior al modelo confirmatorio de segundo orden. Este modelo presenta muchos problemas de estimación, que lo descartan como alternativa frente a los modelos tradicionales e indican que nunca debe ser utilizado en las condiciones descritas en esta investigación. Confirmatory factor analysis and MTMM matrices. In this paper, second-order factor analysis is compared with a first-order additive model (complete model) traditionally used to analyse convergent and discriminant validity. A simulation study was performed with the complete model and the second order model as data generators, using multitrait-multimethod matrices with three traits and three methods. Conditions of the study included several indicators per trait-method combination. Manipulated variables included sample size (200 and 1000) and correlation among method factors (0. .2, .4, .6) and the estimated confirmatory model (complete model and second order model). 100 replications were used in each condition. Dependent variables under scrutiny were: a)convergence problems, whether or not the model converged; b) ill-defined solutions; c) bias in the estimation of trait factor loadings (convergent validity) and trait correlations (discrimina