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El siguiente trabajo se presenta el pensamiento actual y la investigación sobre losíndices de ajuste para modelos de ecuaciones estructurales. El artículo presentauna selección de índices de ajuste que son ampliamente considerados como losíndices más informativos a disposición de los investigadores. Además de esbozarcada uno de estos índices, se presentan directrices sobre su uso. El documentotambién proporciona estrategias de información de estos índices y concluye conuna discusión sobre el futuro de los índices de ajuste.

odelado de Ecuaciones Estructurales !"E # se $a convertido en una de lastécnicas de elección para los investigadores en todas las disciplinas y cada vez esun deber para los investigadores de las ciencias sociales. "in embargo, la cuestiónde cómo el modelo representa mejores datos reflejan la teoría subyacente,conocida como modelo de ajuste, no es un modo acordado. %on la abundancia de

índices de ajuste disponible para el investigador y la gran disparidad de acuerdoen no sólo cuales índices reportar, sino también cuáles son los puntos de cortepara diversos índices de ajuste actualmente, es posible que los investigadorespuedan llegar a ser abrumado por la información contradictoria disponible.

Es esencial que los investigadores que utilizan la técnica se sientan cómodos conel área desde el la evaluación de si un modelo especificado &ajuste & los datos esuno de los pasos más importantes en los modelos de ecuaciones estructurales!'uan, ())*#. Esto $a estimulado décadas de intenso debate e investigacióndedicados a esta área pertinente. +e $ec$o desde que los modelos de ecuaciones

estructurales se desarrollaron por primera vez, los estadísticos $an buscado ydesarrollado índices nuevos y mejorados que reflejen alguna faceta de modelo deajuste que antes no presentaban. ener una colección de índices tales atrae a uninvestigador para seleccionar los que indican un buen ajuste del modelo. Estapráctica debe ser resistida a toda costa, ya que enmascara los problemas quesugieren posibles especificaciones se pierdan dentro del modelo subyacentes.

En este trabajo se pretende introducir una variedad de índices de ajuste que sepueden utilizar como guía para los futuros modeladores de ecuacionesestructurales para ayudarles a evitar $acer este tipo de errores. -ara aclarar las

cosas a los usuarios de "E , los índices de ajuste más ampliamente respetados yreportados están cubiertos aquí y se e amina su valor interpretativo para evaluarel ajuste del modelo. Además de esto, las mejores prácticas en de informes demodelos de ecuaciones estructurales se analiza y sugiere algunas formas en lasque el ajuste del modelo se puede mejorar.

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En los /ltimos a0os el área de índices de ajuste $a sido objeto de escrutinio seriocon algunos autores pidiendo su abolición completa !1arrett, ())2#. ientras queun cambio tan drástico es poco probable que ocurra en el corto plazo, lasdeficiencias de tener umbrales estrictos es cada vez más de actualidad en elcampo de la modelización de ecuaciones estructurales !3enny y c%oac$, ())45

ars$ et al, ())6#.

7ndices de ajuste absolutos determinar qué tan bien un modelo a priori se ajusta alos datos de la muestra ! c+onald y 8o, ())(# y demuestra que proponía modelotiene el ajuste más alto. Estas medidas proporcionan la indicación másfundamental de lo bien que la teoría propuesta se ajusta a los datos. A diferenciade los índices de ajuste incremental, su cálculo no se basa en la comparación conun modelo de referencia sino que es una medida de lo bien que el modelo se

ajusta en comparación con ning/n modelo en absoluto !9:res;og y ":rbom,%uadrado conserva esta popularidad como unaestadística un ajuste, e isten una serie de limitaciones severas en su uso. Enprimer lugar, esta prueba supone normalidad multivariante y desviaciones severasde la normalidad puede provocar rec$azos del modelo aun cuando el modelo estácorrectamente especificado ! cBntos$, ())G#.

En segundo lugar, porque la estadística de %$i>%uadrado es, en esencia, unaprueba de significación estadística es sensible al tama0o de muestra lo quesignifica que la estadística de %$i>%uadrado casi siempre rec$aza el modelocuando se utilizan muestras grandes !1entler y 1onnet,

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+ebido a la restricción del odelo de %$i>%uadrado, los investigadores $antratado índices alternativos para evaluar el ajuste del modelo. n ejemplo de unaestadística que minimiza el impacto del tama0o de la muestra en el odelo de c$i>cuadrado es de H$eaton et al !c$i cuadrado !J( I df#.

Aunque no $ay consenso con respecto a una proporcion aceptable para estaestadística, las recomendaciones van desde tan alto como *.) !H$eaton et al,

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La bondad de aju te e tad! tico ("#$) % el aju tado de bondad de aju tee tad! tico (A"#$)

Ka estadística !@ B# de bondad de ajuste fue creado por 9:res;og y "orbom comouna alternativa a la prueba de %$i>%uadrado y calcula la proporción de varianza

que este valora para la covarianza población estimada ! abac$nic; y idell, ())2#. Al observar las varianzas y covarianzas valoradas para el modelo que muestracómo cercanamente el modelo viene a reproducir la matriz de covarianzaobservada !+iamantopoulos y "iguaL, ()))#.

Esta estadística varía de ) a < con muestras más grandes aumentar su valor.%uando $ay un gran n/mero de grados de libertad en comparación con tama0o dela muestra, el @ B tiene un sesgo $acia abajo !"$arma et al, ())*#. Además, quetambién $a sido encontrado que el @ B aumenta a medida que el n/mero deparámetros aumenta ! ac%allum y 8ong,

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> *, mientras que otros van de < > 2#, la ? ? se $ace difícil de interpretar !3line,(.))*#.

El ? ? estandarizada !"? ?# resuelve este problema y por lo tanto es muc$omás significativo de interpretar. Kos valores de "? ? de rango cero a cuadrado en su forma cruda pero comparar la c$icuadrado>valor a un modelo de referencia. -ara estos modelos la $ipótesis nula esque todas las variables están correlacionadas ! c+onald y 8o, ())(#.

'ndice de aju te normado ( #$)

El primero de estos índices a aparecer en la salida KB"?EK es el índice it Oormed!O BD 1entler y 1onnet,

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?ecomendaciones tan bajas como ),F) como un punto de corte se $an preferido,sin embargo 1entler y 8u !