Correlaciones policóricas y tetracóricas en estudios factoriales exploratorios y confirmatorios

• Agustín Freiberg Hoffman ^[1] ; Juliana Beatriz Stover ^[1] ; Guadalupe de la Iglesia ^{[1] [2]} ; Mercedes Fernández Liporace ^{[1] [2]}
  1. [1] Universidad de Buenos Aires

     Universidad de Buenos Aires

     Argentina

     
  2. [2] Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas

     Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas

     Argentina

     
• Localización: Ciencias Psicológicas, ISSN 1688-4094, ISSN-e 1688-4221, Año 7, Nº. 2, 2013, págs. 151-164
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Polychoric and tetrachoric correlations in exploratory and confirmatory factorial studies
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• Resumen
  • español

    El incremento de estudios exploratorios y confi rmatorios en psicometría debido al avance tecnológico obliga a revisar su metodología. Genera lmente estos estudios utilizan el coefi ciente de correlación r de Pearson, diseñado para variables continuas y extendido posteriormente a las categóricas (dicotómicas o politómicas). Los paquetes estadísticos actuales permiten aplicar procedimientos robustos ideados específi camente para variables categóricas, entre los que se destacan las correlaciones tetrac óricas y policóricas, cuya relevancia metodológica radica en que la mayoría de las escalas psicométricas se compone de reactivos dicotómicos y politómicos (principalmente formatos Likert). El presente trabajo expone en primer lugar particularidades vinculadas al uso de estos estadísticos, softwares que facilitan su ejecución, problemas asociados a su aplicación y posibles soluciones a los mismos. En segundo término se ejemplifi can ambas metodologías tanto en análisis factorial exploratorio como confi rmatorio.

  • English

    Scientifi c advances and software development have increased the amount of exploratory and confi rmatory studies in psychometric research. Regu larly these studies use Pearson ́s correlation coeffi cient, which was originally conceived to be used with cont inuous variables, and later was extended to categor ical items (dichotomous or polytomous). Currently, improved statistical packages allow scientists to carry on robust procedures, designed specifi cally for categorical variables, among which stand out tetrachoric and polychoric correlations. Since most of psychometric scales consist in dichotomous and polytomous items (mainly Likert formats), the analysis of such correlations becomes methodologically relevant. This paper presents some peculiarities about the use of these statistics, different software packages to facilitate their implementation, as well as the usual problems associated with its employment, and the possible solutions are discussed