Intento comprender cómo se calculan las estimaciones de los parámetros en los modelos estructurales. He buscado en varios libros de texto de SEM, artículos de revistas, etc. y no he encontrado una buena descripción de cómo se utilizan los datos de entrada de la muestra para calcular estos valores.
Lo que generalmente veo y lo que entiendo (creo) es que asumiendo la normalidad multivariante, se utiliza la máxima verosimilitud (ML) sobre los datos de la muestra. ML analiza la matriz de covarianza de la muestra y la compara con la matriz de covarianza implícita (creada tras la especificación del modelo). El ML produce los índices de ajuste del modelo Y produce los valores de estimación de los parámetros, los valores del error estándar, un valor t (ratio crítico) y el valor p del ratio crítico correspondiente.
Mientras que puedo encontrar fácilmente las diversas fórmulas para los índices de ajuste, no puedo encontrar una fórmula que explique cómo se calculan las estimaciones de los parámetros (o como AMOS se refiere a ellos, pesos de regresión).
Cualquier información con respecto a una ecuación, o tal vez una mejor explicación para que yo entienda cómo se hacen estas estimaciones se lo agradecería mucho.
