CENEVAL INVESTIGA 37
Por otro lado, el modelo de análisis factorial confirmato - rio permite someter a prueba un conocimiento a priori o una hipótesis sobre la conformación del puntaje. Se especifica la relación de los posibles factores con los reactivos de mane - ra que diferentes reactivos pueden evaluar distintos aspectos de un mismo factor, permitiendo entender las respuestas en las variables observadas como resultado de la contribución de una sola variable latente más el componente del error de me - dición. 27 Además, permite conocer la relación entre diferentes fuentes de error, una gran ventaja sobre el análisis factorial exploratorio. Lo común entre el análisis factorial exploratorio y el confir - matorio es cuantificar la relación que existe entre los factores latentes y los reactivos; sus resultados son de ayuda para dar significado a los factores latentes que explican la relación de los ítems y se comparan con la estructura planeada de la prueba. Sin embargo, se debe tener cuidado con la idea de que, si los ítems se agrupan de alguna manera, no es garantía que la etiqueta con que nos refiramos al constructo sea la causa de la variabilidad en las respuestas. Esto compete al caso ontológico. Con lo anterior, el lector puede inferir ya que el propósito del análisis de dimensionalidad es contrastar si la estructura planeada de las pruebas que se construyen y usan en el Cene - val empata con su estructura estadística. Específicamente, se suele recurrir al análisis factorial confirmatorio porque los ins - trumentos que se desarrollan cuentan con un marco de refe - rencia que dirige el desarrollo de los reactivos para cada una de las áreas que conforman las pruebas, permitiendo tener como base una estructura teórica de la agrupación de los ítems de las pruebas que se somete a verificación empírica con cada una de las aplicaciones.
27 Bollen, K. A. (1989). Structural equations with latent variables . John Wiley & Sons.
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