Medrano, Leonardo AdrianMuñoz Navarro, Roger2018-05-162018-05-162017Revista Digital de Investigación en Docencia Universitaria January-June 2017, Vol. 11, No. 1, | Lima (Perú)2223-2516https://repositorio.21.edu.ar/handle/ues21/14228En el presente trabajo se expone una aproximación conceptual y práctica a los Modelos de Ecuaciones Estructurales o Structural Equation Modeling (SEM). Los SEM están considerados entre las herramientas más potentes para el estudio de relaciones causales en datos no experimentales. Son una combinación del análisis factorial y la regresión múltiple y están compuestos por dos componentes: el modelo de medida y el modelo estructural. El modelo de medida describe la relación existente entre una serie de variables observables; mientras que en el modelo estructural se especifican las relaciones hipotetizadas entre las variables, es decir, se describen las relaciones entre las variables latentes mediante el uso de flechas. Llevar a cabo un SEM involucra cinco etapas: 1) Especificación del Modelo; 2) Identificación del Modelo; 3) Estimación del Modelo; 4) Evaluación del Modelo y 5) Re-especificación del Modelo. El presente artículo provee una serie de guías de “buenas prácticas” para realizar análisis SEM, con ejemplos utilizando el programa AMOS.engAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United Stateshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/Modelos de Ecuaciones EstructuralesAnálisis factorialRegresión múltiplearticle