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  1. Journal articles

Academic literature on the topic 'Modelos de ecuaciones estructurales'

Author: Grafiati
Published: 4 June 2021
Last updated: 15 June 2025

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Journal articles on the topic "Modelos de ecuaciones estructurales"

1

Hernández J.L., Juan Luis. "Modelos de ecuaciones estructurales aplicados al análisis de fatiga." Ciencias de la Salud 14, especial (2016): 69–80. http://dx.doi.org/10.12804/revsalud14.especial.2016.05.

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2

Escobedo Portillo, María Teresa, Jesús Andrés Hernández Gómez, Virginia Estebané Ortega, and Guillermina Martínez Moreno. "Modelos de ecuaciones estructurales: Características, fases, construcción, aplicación y resultados." Ciencia & trabajo 18, no. 55 (2016): 16–22. http://dx.doi.org/10.4067/s0718-24492016000100004.

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3

Doral Fábregas, Fernando, Inma Rodríguez Ardura, and Antoni Meseguer Artola. "Modelos de ecuaciones estructurales en investigaciones de ciencias sociales: Experiencia de uso en Facebook." Revista de Ciencias Sociales 24, no. 1 (2018): 22–40. http://dx.doi.org/10.31876/rcs.v24i1.24925.

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Abstract:
La metodología basada en modelos de ecuaciones estructurales, puede resultar de gran ayuda en las investigaciones. Como contrapartida, su aplicación conlleva un minucioso proceso que debe ser seguido rigurosamente, para poder validar la fiabilidad de las conclusiones arrojadas por los estudios. El presente artículo tiene como objetivo describir este proceso aplicado en un caso relacionado con el comportamiento del consumidor, especialmente en el estudio de los factores que favorecen la fidelidad entre los usuarios de Facebook. Se diseñó un estudio descriptivo, incluyendo un cuestionario auto-administrado alojado en un sitio web a una muestra de 371 usuarios mayores de 18 años que acceden a Facebook al menos una vez al mes, los datos fueron recopilados y analizados aplicando la metodología de ecuaciones estructurales para el contraste del modelo. Como resultado se pudo refrendar 13 de las 15 hipótesis propuestas, lo cual permitió conocer algunos de los factores que favorecen la lealtad de los usuarios de Facebook, contribuyendo además a verificar la adecuación de los modelos de ecuaciones estructurales como metodología principal en las investigaciones en el área de las ciencias sociales.
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4

Flores Laguna, Omar Arodi, Karla Saraí Basurto Gutierrez, and José Antonio Sánchez Valdez. "Validez y confiabilidad de una escala de medición del capital intelectual en PyMEs." Contaduría y Administración 65, no. 4 (2019): 199. http://dx.doi.org/10.22201/fca.24488410e.2020.2398.

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Abstract:
Esta investigación tuvo el propósito de realizar el análisis exploratorio, así como su confiabilidad de la Escala de Capital Intelectual (ECI) en las pequeñas y medianas empresas (py-mes) de Monterrey, Nuevo León, México. La muestra estuvo constituida por 233 directivos de Pymes de Monterrey. Se validó un instrumento con 16 declaraciones para medir la varia-ble capital intelectual en las pymes. Se realizó un análisis factorial exploratorio usando dos métodos, el de componentes principales y modelo de ecuaciones estructurales. Al realizar el análisis exploratorio del constructo se observó que los ítems se agruparon en los tres factores (capital humano, capital estructural y capital relacional) propuestos por diversos autores. Al realizar la validez del constructo usando modelos de ecuaciones estructurales se observó que todos los criterios seleccionados (X2, p, X2/gl, CFI, GFI, NFI, RMSEA) se cumplieron, ob-teniéndose una alta confiabilidad de la escala.
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5

González Lomelí, Daniel, María De los Ángeles Maytorena Noriega, and María De los Ángeles Fuentes Vega. "Locus de Control y Morosidad como Predictores del Ejercicio Físico-Deportivo en Estudiantes Universitarios." Revista Colombiana de Psicología 27, no. 2 (2018): 15–30. http://dx.doi.org/10.15446/rcp.v27n2.61483.

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Abstract:
El objetivo fue determinar los efectos del locus de control y la morosidad sobre el ejercicio físico-deportivo en universitarios. Con las respuestas de una muestra no probabilística de 171 estudiantes, se construyó por modelamiento de ecuaciones estructurales dos modelos de medición uno de locus de control y otro de morosidad. Adicionalmente se probó un tercer modelo (estructural) de ejercicio físico-deportivo donde la morosidad afecta negativamente la práctica de ejercicio físico, los tres modelos poseen índices de bondad de ajuste adecuados. El estudiantado se ubicó en la etapa de preparación según el Modelo Transteórico de cambio de comportamiento (MTT). La conducta morosa explica 26% de la varianza del ejercicio físico.
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6

Changllio Roas, Juan José E. "MODELO DE ECUACIONES ESTRUCTURALES PARA PREDECIRLA CALIDAD DE NOTIFICACIÓN DE REACCIONES ADVERSAS A MEDICAMENTOS EN LA REGIÓN DE SALUD TACNA." Revista Médica Basadrina 12, no. 2 (2019): 4–9. http://dx.doi.org/10.33326/26176068.2018.2.636.

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Abstract:
OBJETIVO: Diseñar un modelo estructural multifactorial que explique la calidad de la notificación espontánea de reacciones adversas a medicamentos (RAMs) a partir de algunos factores asociados al reporte en establecimientos de la región de salud Tacna. MATERIALES Y MÉTODOS: Estudio predictivo y transversal, mediante encuesta en 30 profesionales de la salud en el 2013. Se usó cuatro instrumentos de recolección: cuestionario para las características demográficas – laborales, test de conocimientos, escala de Likert para medir la actitud hacia el reporte de RAMs y una ficha de cotejo con la que se identificó las relaciones entre las variables de interés. Se probaron tres modelos de ecuaciones estructurales. RESULTADOS: El modelo estructural de ajuste más satisfactorio relacionó las características demográficas-laborales con la calidad de la notificación espontanea, evidenciando la existencia de mayor incidencia de las variables causales que de las variables intermedias en la notificación espontánea como el peso del parámetro de la experiencia profesional que incide con un valor de = 0,5, seguida del conocimiento de RAMS con = 0,23. CONCLUSIÓN: Se validó el modelo por medio de ecuaciones estructurales sobre la base teórica de la experiencia y reespecificado estadísticamente, lo cual brinda información necesaria para desarrollar políticas orientadas a niveles de acción complementaria.
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7

Dominguez-Lara, Sergio. "Ítem único de ansiedad ante exámenes: análisis con modelos de ecuaciones estructurales." Enfermería Clínica 28, no. 2 (2018): 143–44. http://dx.doi.org/10.1016/j.enfcli.2017.03.013.

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8

Ramos Vera, Cristian Antony. "Un método de cálculo del tamaño muestral en modelos de ecuaciones estructurales." Revista Perspectiva Empresarial 7, no. 2 (2021): 7–9. http://dx.doi.org/10.16967/23898186.659.

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Abstract:
Una estrategia de muestreo es más que necesaria, ya que no siempre es posible reunir datos de cada unidad de la población (Kumar, Talib and Ramayah, 2013). Por tanto, determinar un tamaño apropiado de la muestra es fundamental para tener conclusiones válidas de los resultados de la investigación. No obstante, a menudo, se considera un paso difícil en el diseño de la investigación empírica (Dattalo, 2008). Aunque hay un buen número de directrices generales para calcular el tamaño de la muestra en diversas áreas de investigación (como, por ejemplo, las ciencias empresariales, marketing, economía y finanzas), muchos investigadores siguen sin tener claro cuál norma deben utilizar para determinar el apropiado tamaño de la muestra en sus estudios; en especial, cuando sus estudios emplean la investigación de encuestas para la recopilación de datos enfocados a los modelos de ecuaciones estructurales —SEM— (Kline, 2016; Kumar, Talib and Ramayah, 2013).
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9

Romero, Robert, and Giovanny Babativa. "Modelo de Lealtad a partir de un Análisis de Ecuaciones Estructurales." Comunicaciones en Estadística 9, no. 2 (2016): 165. http://dx.doi.org/10.15332/s2027-3355.2016.0002.01.

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Abstract:
<p>Cada día toma mayor importancia para las empresas contar con bases de datos de clientes leales, ya que el continuo seguimiento y la ampliación de negocios con ellos otorga mayor rentabilidad que la consecución de nuevos clientes. Son varias las metodologías que se han utilizado con la finalidad de medir la satisfacción y lealtad, la mayoría de ellas están basadas en la Psicología Conductista propia del Positivismo y se apalanca en la descripción de conductas manifiestas medidas directamente y que tienen como principal objetivo establecer la importancia directa que cada driver del servicio tiene sobre la lealtad, tal es el caso de las metodologías basadas en Modelos de Regresión. En este artículo ejemplifico la aplicación de un Modelo de Lealtad que busca a través de un análisis de Ecuaciones Estructurales con variables latentes, determinar el tamaño del efecto que tienen sobre la lealtad fenómenos como la satisfacción con el servicio, la intención de recompra y la recomendación.</p>
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10

Samperio Pacheco, Víctor Manuel. "Structural equations in educational models: Characteristics and phases in their construction." Apertura 11, no. 1 (2019): 90–103. http://dx.doi.org/10.32870/ap.v11n1.1402.

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