Un método de cálculo del tamaño muestral en modelos de ecuaciones estructurales
Una estrategia de muestreo es más que necesaria, ya que no siempre es posible reunir datos de cada unidad de la población (Kumar, Talib and Ramayah, 2013). Por tanto, determinar un tamaño apropiado de la muestra es fundamental para tener conclusiones válidas de los resultados de la investigación. No obstante, a menudo, se considera un paso difícil en el diseño de la investigación empírica (Dattalo, 2008). Aunque hay un buen número de directrices generales para calcular el tamaño de la muestra en diversas áreas de investigación (como, por ejemplo, las ciencias empresariales, marketing, economía y finanzas), muchos investigadores siguen sin tener claro cuál norma deben utilizar para determinar el apropiado tamaño de la muestra en sus estudios... Ver más
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Un método de cálculo del tamaño muestral en modelos de ecuaciones estructurales Westland, J.C. (2010). Lower bounds on sample size in structural equation modeling. Electronic Commerce Research Revista Perspectiva Empresarial - 2021 Dattalo, P. (2008). Balancing Power, Precision, and Practicality. New York, USA: Oxford University Press. Kline, R.B. (2016). Principles and Practice of Structural Equation Modeling. New York, USA: The Guilford Press. Kumar, M., Talib, S.A. and Ramayah, T. (2013). Business Research Methods. Selangor, Malaysia: Oxford University Press. Ostos, J., Saenz, A. and Bremser, K. (2019). Relationships of business strategies and organizational characteristics with innovation types: Application in service companies. Revista Perspectiva Empresarial, 6(2), 5-19. https://doi.org/10.16967/23898186.595 Soper, D.S. (2020). A-priori Sample Size Calculator for Structural Equation Models. Recuperado de http://www.danielsoper.com/statcalc. info:eu-repo/semantics/article https://revistas.ceipa.edu.co/index.php/perspectiva-empresarial/article/view/659 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 info:eu-repo/semantics/publishedVersion http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 info:eu-repo/semantics/openAccess http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 Text https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Español Publication Una estrategia de muestreo es más que necesaria, ya que no siempre es posible reunir datos de cada unidad de la población (Kumar, Talib and Ramayah, 2013). Por tanto, determinar un tamaño apropiado de la muestra es fundamental para tener conclusiones válidas de los resultados de la investigación. No obstante, a menudo, se considera un paso difícil en el diseño de la investigación empírica (Dattalo, 2008). Aunque hay un buen número de directrices generales para calcular el tamaño de la muestra en diversas áreas de investigación (como, por ejemplo, las ciencias empresariales, marketing, economía y finanzas), muchos investigadores siguen sin tener claro cuál norma deben utilizar para determinar el apropiado tamaño de la muestra en sus estudios; en especial, cuando sus estudios emplean la investigación de encuestas para la recopilación de datos enfocados a los modelos de ecuaciones estructurales —SEM— (Kline, 2016; Kumar, Talib and Ramayah, 2013). Ramos Vera, Cristian Antony Revista Perspectiva Empresarial 7 2 Sabaneta: Fundación Universitaria Ceipa, 2014- text/html application/pdf Núm. 2 , Año 2020 : julio-diciembre Artículo de revista Un método de cálculo del tamaño muestral en modelos de ecuaciones estructurales Journal article https://revistas.ceipa.edu.co/index.php/perspectiva-empresarial/article/download/659/932 2389-8194 https://revistas.ceipa.edu.co/index.php/perspectiva-empresarial/article/download/659/931 2020-12-01T00:00:00Z 10.16967/23898186.659 2020-12-01 9 7 2389-8186 https://doi.org/10.16967/23898186.659 2020-12-01T00:00:00Z |
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Una estrategia de muestreo es más que necesaria, ya que no siempre es posible reunir datos de cada unidad de la población (Kumar, Talib and Ramayah, 2013). Por tanto, determinar un tamaño apropiado de la muestra es fundamental para tener conclusiones válidas de los resultados de la investigación. No obstante, a menudo, se considera un paso difícil en el diseño de la investigación empírica (Dattalo, 2008). Aunque hay un buen número de directrices generales para calcular el tamaño de la muestra en diversas áreas de investigación (como, por ejemplo, las ciencias empresariales, marketing, economía y finanzas), muchos investigadores siguen sin tener claro cuál norma deben utilizar para determinar el apropiado tamaño de la muestra en sus estudios; en especial, cuando sus estudios emplean la investigación de encuestas para la recopilación de datos enfocados a los modelos de ecuaciones estructurales —SEM— (Kline, 2016; Kumar, Talib and Ramayah, 2013).
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