Descripción: El modelado de variables latentes es un enfoque estadístico que permite describir y analizar relaciones entre variables observadas y variables latentes, que son aquellas no directamente medibles. Este tipo de modelado es fundamental en la investigación social y psicológica, donde las variables de interés, como actitudes, habilidades o rasgos de personalidad, no pueden ser observadas directamente. En lugar de ello, se infieren a partir de indicadores observables. Las variables latentes ayudan a simplificar la complejidad de los datos al agrupar información relevante y proporcionar una estructura más clara para el análisis. Este enfoque se basa en la teoría de modelos estructurales y se utiliza en diversas técnicas estadísticas, como el Análisis Factorial y la Modelización de Ecuaciones Estructurales (SEM). La capacidad de capturar relaciones subyacentes entre variables permite a los investigadores obtener una comprensión más profunda de los fenómenos estudiados, facilitando la identificación de patrones y la formulación de hipótesis. En resumen, el modelado de variables latentes es una herramienta poderosa en el análisis de datos que permite a los analistas y científicos sociales abordar problemas complejos de manera más efectiva.
Historia: El concepto de variables latentes se remonta a principios del siglo XX, con el desarrollo de la psicometría y la teoría de la medición. En 1904, Charles Spearman introdujo el análisis factorial, que sentó las bases para el modelado de variables latentes al proponer que las habilidades intelectuales pueden ser representadas por un factor latente. A lo largo de las décadas, el enfoque ha evolucionado, incorporando avances en estadística y computación, lo que ha permitido la creación de modelos más complejos y precisos. En la década de 1970, el desarrollo de la Modelización de Ecuaciones Estructurales (SEM) consolidó el uso de variables latentes en la investigación social y psicológica, permitiendo a los investigadores explorar relaciones más complejas entre variables observadas y latentes.
Usos: El modelado de variables latentes se utiliza en diversas disciplinas, incluyendo psicología, sociología, educación y marketing. En psicología, se aplica para medir constructos como la inteligencia o la satisfacción del cliente, donde las variables latentes representan conceptos abstractos que no pueden ser medidos directamente. En sociología, se utiliza para analizar relaciones entre actitudes y comportamientos, permitiendo a los investigadores entender mejor las dinámicas sociales. En marketing, se emplea para segmentar mercados y comprender las preferencias de los consumidores, ayudando a las empresas a diseñar estrategias más efectivas.
Ejemplos: Un ejemplo práctico del modelado de variables latentes es el uso de la Modelización de Ecuaciones Estructurales (SEM) para estudiar la relación entre la satisfacción laboral (variable latente) y varios factores observables como el salario, el ambiente de trabajo y las oportunidades de desarrollo profesional. Otro ejemplo se encuentra en la psicología, donde se utilizan escalas de Likert para medir actitudes hacia un tema específico, donde las actitudes son consideradas variables latentes que se infieren a partir de las respuestas observadas.
