La regresión es un caso especial de un modelo de ecuación estructural, donde tiene múltiples predictores variables correlacionadas observadas y una variable dependiente (también observada).
El modelado de ecuaciones estructurales permite construir un modelo de medición para cada una de sus variables predictivas y dependientes, donde utiliza múltiples variables observadas para medir la variable latente que le interesa. Puede controlar el error de medición y obtener estimaciones más adecuadas para la regresión -coeficiente entre las variables latentes. Esa es la primera ventaja.
Otras ventajas son las posibilidades de construir modelos complejos donde las variables dependientes pueden ser variables predictivas para otras variables dependientes. Esto le permite examinar los efectos indirectos y las estructuras de mediación.
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El modelado de ecuaciones estructurales es un método confirmatorio y depende en gran medida de un buen modelo teórico que se puede traducir en un modelo estadístico. Si su modelo teórico es defectuoso o su instrumento empírico no es muy bueno, su modelo de ecuación estructural no podrá reproducir las estructuras de su conjunto de datos, eso significa que el modelo no se ajustará y no podrá interpretar los parámetros estimados.
Es un método estadístico brillante, que permite nuevas formas de analizar sus datos. Pero también es mucho más complejo. Si es el mejor método depende de su pregunta de investigación, su teoría y sus datos.
