Filosofisa

Indices de bondad de ajuste del modelo final para el diagnóstico global

Este análisis nos permitirá descubrir el grado de ajuste entre el modelo y los datos una vez que se ha puesto a prueba. Este conjunto de indicadores de ajuste sirve para la interpretación de los resultados. Los tres tipos de medidas de ajuste, utilizadas en el análisis, pueden representarse por las medidas de ajuste absoluto, incremental y de parsimonia. En este estudio nos centraremos en un número limitado de cada tipo de medida.

1. Normal Theory Weighted Least Squares Chi-Square (ajuste absoluto): El estadístico χ2 del modelo modificado nos indica que el modelo es marginal pero aceptable. Su valor de 93.490 con (p = 0,000133).

2. Goodness of fit index (GFI) (ajuste absoluto): Indice de bondad de ajuste, su valor es de 0,978, valor superior al mínimo aceptable, aun cuando no se ha establecido ningún umbral de aceptabilidad.

3 90 Percent Confidence Interval for RMSEA (ajuste absoluto): Intervalo de confianza para el error cuadrático medio de aproximación, cuyo extremo inferior 0,0110, inferior a 0,05 conduce a aceptar la hipótesis.

4. Non-Normed Fit Index (NNFI) (ajuste incremetal): Indice de ajuste no normado de Tucker y Lewis (1973). Su valor de 0,982, valor superior a 0,95, indica un buen ajuste.

5. Comparative Fit Index (CFI) (ajuste incremental): Indice de juste comparado de Bentler (1990). Su valor de 0,989, superior a 0,95, indica un buen ajuste.

6. χ2 normado (ajuste de parsimonia): Jöreskog, propuso que la Chi-Cuadrado se ajuste por los grados de libertad para evaluar el ajuste en varios modelos. Su valor es igual a 1,91, lo que se puede interpretar como ajuste aceptable.

Los modelos de ecuaciones estructurales también incluyen los índices que pueden dar luz a los procesos de modificación del modelo: los índices de modificación para aplicar el contraste de los multiplicadores de Lagrange sobre los parámetros ausentes del modelo, junto con el valor aproximado de sus estimaciones. LISREL sólo muestra una selección de los parámetros más significativos (figura. 4).

Figura 4. Multiplicadores de Lagrange

The Modification Indices Suggest to Add the

Path to from Decrease in Chi-Square New Estimate

calid59 satis 9,1 -0,29

lider9 personal 13,2 0,26

perso18 procesos 11,3 –0,42

The Modification Indices Suggest to Add an Error Covariance

Between and Decrease in Chi-Square New Estimate

calper satis 11,5 -0,12

recur31 resul55 8,0 0,08

En relación al diagrama, se confirma, de acuerdo a la teoría, el efecto directo de la satisfacción sobre los resultados y de los resultados sobre la calidad, además del efecto indirecto de la satisfacción sobre la calidad a través de los resultados, los cuales explican un porcentaje importante de la varianza.

Con esta reespecificación del modelo probamos en diferentes muestras la validez empírica del modelo de ecuaciones estructurales.

Tabla 3. Resumen comparativo de los índices de bondad de ajuste del modelo reespecificado

Al observar los índices de bondad de ajuste, tanto en la muestra completa, submuestras aleatorias, submuestras colegios particulares pagados, subvencionados y municipalizados éstos en general son similares. En muestras pequeñas los valores no logran ajustarse como en muestras significativas. En el caso relativo a la muestra tomada de los colegios particulares pagados, los valores que se obtuvieron no fueron satisfactorios.

En las muestras pequeñas menores a cien sujetos, como el caso de los

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