Resumen

Los modelos de análisis factorial con respuestas continuas y ordinales son una herramienta útil para evaluar las relaciones entre las variables latentes y las respuestas observadas mixtas. Estos modelos se han aplicado con éxito en muchos campos diferentes, incluidas las ciencias del comportamiento, educativas y socio-psicológicas. Sin embargo, dentro del marco del análisis bayesiano, la mayoría de los desarrollos están limitados a familias paramétricas, en las que se especifican las distribuciones particulares para los parámetros de interés. Esto conlleva dificultades para tratar valores atípicos y/o desviaciones de distribución. En este artículo, proponemos un modelo bayesiano semiparamétrico para el análisis factorial con variables continuas y ordinales. Se utiliza una distribución prior de ruptura de palos truncada para modelar las distribuciones de los parámetros estructurales de intercepción y/o covarianza. El análisis posterior bayesiano se realiza a través del método basado en simulación. Se implementa un muestreador de Gibbs bloqueado para extraer observaciones

• Materias:Teoría de juegos Sistemas diferenciales Análisis de convergencia Materiales viscoelásticos Convección caótica
• Subjects:Game theory Differential systems Convergence analysis Viscoelastic materials Chaotic convection
• Palabras claves:Modelos de análisis factorial; Continuo; Respuestas ordinales; Marco de análisis bayesiano; Modelado semiparamétrico; Variables latentes; Distribuciones; Análisis posterior bayesiano; Selección de modelo; Resultados empíricos; Metodología.
• Keywords:Factor analysis models; Continuous; Ordinal responses; Bayesian analysis framework; Semiparametric modeling; Latent variables; Distributions; Bayesian posterior analysis; Model selection; Empirical results; Methodology.