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94 LA ACTITUD DE LOS ESPAÑOLES VS. MEXICANOS EN LA COMPRA
DE ALOJAMIENTO TURÍSTICO EN EL E-COMMERCE

-en relación a sus grados de libertad- que la X calculada para un modelo de medida en que se
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fija a 1 la covarianza de los dos factores con mayor correlación -Modelo restringido, Mr-; si es

así, significará que el modelo de medida inicial compadece mejor con los datos que el modelo

restringido, constatándose la validez discriminante.

Por último, la validez nomológica, concurrente o predictiva es aquella propiedad que

permite conocer si el constructo medido con la escala propuesta guarda relaciones con otros

conceptos teóricamente previsibles (Vila et al. 2000). En este trabajo, la validez nomológica de

los instrumentos de medida se ha constatado mediante la contrastación de los diversos mode-

los teóricos propuestos, que plantean relaciones predictivas entre las variables. Si el ajuste del

modelo teórico es bueno, se puede afirmar que el instrumento de medida utilizado disfruta
de validez nomológica.

Todos los modelos de medida –AFC- y modelos de relaciones causales –MEC- contras-

tados en este estudio de investigación, se han estimado usando el Método de Máxima Vero-

similitud Robusto –MVR-; este método asegura la estimación de parámetros y ofrece indica-

dores de ajuste con mejores propiedades estadísticas incluso en el supuesto de que no se dé

la condición de normalidad univariante y multivariante de los datos (Hair et al. 2005; Brown,

2006). Esto es así porque el MVR utiliza en el ajuste del modelo el estadístico X escalado de
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Satorra-Bentler (S-B X ), que es igual al estadístico X típico, pero ajustado a la no normalidad
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de los datos mediante una corrección escalar (Satorra y Bentler, 1994).

Técnicamente, cuando se dan las adecuadas propiedades en los datos, el estadístico X
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contrasta la hipótesis nula de que el modelo contrastado compadece correctamente con los

datos. Sin embargo, en la práctica, este estadístico es muy sensible al tamaño muestral y a

desviaciones en la normalidad multivariante de los datos, resultando muy a menudo significa-

tivo el contraste de hipótesis, y rechazando la hipótesis de buen ajuste del modelo (Bentler &

Universidad Autónoma de Chiapas