Tomado de Rosseel (2014, enlace de arriba):
Enfoque de información completa: probabilidad máxima marginal
orígenes: modelos IRT (por ejemplo, Bock y Lieberman, 1970) y GLMM
...
la conexión con IRT
• la relación teórica entre SEM e IRT ha sido bien documentada:
Takane, Y., y De Leeuw, J. (1987). Sobre la relación entre la teoría de respuesta al ítem y el análisis factorial de variables discretizadas. Psychometrika, 52, 393-408.
Kamata, A. y Bauer, DJ (2008). Una nota sobre la relación entre el análisis de factores y los modelos de teoría de respuesta al ítem Modelización de ecuaciones estructurales, 15, 136-153.
Joreskog, KG y Moustaki, I. (2001). Análisis factorial de variables ordinales: una comparación de tres enfoques. Investigación conductual multivariante, 36, 347-387.
cuando son equivalentes?
• probit (normal-ogive) versus logit: ambas métricas se usan en la práctica
• un CFA de factor único en elementos binarios es equivalente a un modelo IRT de 2 parámetros (Birnbaum, 1968):
En CFA: ... En IRT: ... (ver diapositiva)
• un CFA de factor único en ítems policotómicos (ordinales) es equivalente al modelo de respuesta graduada (Samejima, 1969)
• no hay equivalente CFA para el modelo de 3 parámetros (con un parámetro de adivinanzas)
• el modelo Rasch es equivalente a un CFA de factor único en elementos binarios, pero donde todas las cargas de factores están limitadas a ser iguales (y la métrica probit se convierte en una métrica logit)