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Análisis del modelo de medida
La estimación del modelo de ecuaciones estructurales a través de la técnica de
Mínimos Cuadrados Parciales, la cual está definida por dos conjuntos de
ecuaciones lineales o sub-modelos: i) el modelo de medida y ii) el modelo
estructural. El modelo de medida define la relación entre las variables latentes con
sus indicadores, mientras que el modelo estructural especifica las relaciones entre
las variables latentes (Henseler, Ringle, & Sinkovics, 2009).
La valoración del modelo de medida se realizó a través de la verificación de la
validez y confiabilidad de las variables latentes con sus indicadores. El análisis de
la confiabilidad individual de los indicadores permitió comprobar que estuvieran
cumpliendo la función para la cual fueron creados, cuyo peso externo o correlación
simple con la variable latente fue de al menos 0.7 para todos los indicadores. A su
vez la confiabilidad fue analizada con el indicador Dillon–Goldstein (ρ) de la
consistencia interna, un nivel aceptable en las primeras etapas de investigación es
0.70 y valores de 0.80 o 0.90 para las más avanzadas (Henseler, Ringle, &
Sinkovics, 2009).
La validez del modelo de medida se llevó a cabo mediante la verificación de la
validez convergente y la validez discriminante. La validez convergente se
determinó mediante la
Average Variance Extracted
(AVE), en donde un valor de
0.5 indica que la variable latente puede explicar la mitad de la varianza de sus
indicadores (Fornell & Larcker, 1981). Mientras que la validez discriminante
pretende detectar si la variable latente está más correlacionada con otras variables
latentes que con sus propios indicadores, un valor cercano a 1 indica que cada