Matriz de correlación de factores aumentada para modelo de medición en plataforma SEMDado que JMP enfatiza la visualización, la matriz de correlación de factores aumentada con codificación de colores será una pieza de información útil en la plataforma SEM. La matriz de correlación de factores es útil para los investigadores durante la construcción de escalas. Para construcciones de varios elementos, los constructores de escalas buscan validez convergente y discriminante. Esta información se puede obtener fácilmente ya que JMP 15 ahora puede calcular puntuaciones de factores para variables latentes. Esta matriz de correlación se puede aumentar de la siguiente manera:
- 1. Valores de correlación en la diagonal inferior
- 2. Valores de correlación al cuadrado que reflejan la varianza compartida entre factores en la diagonal superior
- 3. Varianza media extraída (AVE) que es la varianza que comparte cada factor con sus propios indicadores en las diagonales. Esto también se puede considerar como la comunalidad promedio del constructo.
Aquí hay un ejemplo: 
Para validez convergente, queremos AVE> 0.5, lo que indica que el constructo explica> 50% de la varianza de sus indicadores.
Para la validez discriminante, queremos que los valores diagonales sean más altos que los valores a la derecha o arriba, ya que esto establece que el factor comparte más varianza con sus propios indicadores que otros factores. Cuando no sea así, será más útil codificar con colores las infracciones.
Estadísticas y analíticasRe: Matriz de correlación de factores aumentada para modelo de medición en plataforma SEMBueno oír eso. Deseando que llegue.
Re: Matriz de correlación de factores aumentada para el modelo de medición en la plataforma SEM - El estado cambió a: En desarrolloEstamos trabajando en esto para JMP 16. Un elemento del menú para "Evaluar modelo de medición" proporcionará otras estadísticas para evaluar el constructo y la confiabilidad compuesta de la encuesta, además de la validez del constructo.
Re: Matriz de correlación de factores aumentada para modelo de medición en plataforma SEM¡Gracias por la sugerencia Narayanan! ¡Estoy de acuerdo con que esto será una buena adición a la plataforma!
