ISSN 2389-8186
E-ISSN 2389-8194
Vol. 7, No. 2
Julio-diciembre de 2020
doi: https://doi.org/10.16967/23898186.659
COMO CITAR ESTE ARTÍCULO
How to cite this article:
Ramos-Vera, C. (2020). Un
método de cálculo del tamaño
muestral en modelos de
ecuaciones estructurales.
Revista Perspectiva Empresarial,
7(2), 7-9.
Sr. Editor,
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,
(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,
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).
publicados en revistas de alta gestión, Westland (2010) encontró que alrededor
el tamaño del efecto, el nivel de probabilidad, el número de variables latentes
y las variables observadas (Soper, 2020).
recogida de datos. Siendo posible calcular la muestra de manera sencilla
Este procedimiento sigue la misma lógica que el programa de libre acceso
de correlación, diferencias de medias y regresiones entre otros—.
Por ejemplo, en un estudio publicado en la presente revista se tuvo en cuenta
una muestra de 203 profesionales que participaban en programas de posgrado;
and Bremser, 2019). En el estudio no se menciona el procedimiento para la
(2020). En base a doce variables observables y cuatro variables latentes con
un tamaño de efecto anticipado de 0,30, una probabilidad deseada de 0,05 y un