Esto es en realidad mucho peor de lo que pensaba Estos autores básicamente no saben nada sobre modelado de factores y han asumido que han encontrado un factor sustancialmente interpretable que representa un constructo que les interesa Pero el modelo se ajusta terriblemente y las cargas no tienen sentido

Teóricamente, ¿cuál es este factor? No está claro para mí, para ti, para los autores, ni para nadie, que realmente represente "la acumulación de estrés crónico experimentado a lo largo de la vida". ¿Cómo podría hacerlo? Junte todo, sin importar la cronicidad.

Además, ¿cómo podría hacerlo? Está ensamblado a partir de un montón de variables que tienen poco sentido juntas. ¿Y cómo podría hacerlo? La elección de usar un modelo bifactor significa que están obteniendo un ajuste mejor de lo esperado al modelar la varianza residual, pero el modelo AÚN se ajusta increíblemente mal.

¿Y cómo podría hacerlo? Las pobres cargas indican que un factor general es una descripción poco probable del estrés acumulativo a lo largo de la vida, y que un maníforo positivo lo suficientemente fuerte como para sustituir diferentes compuestos con éxito es poco probable que sea el caso para estos datos.

¿Y cómo podrían ser relevantes sus conclusiones utilizando esto para lo que argumentaron? No pueden probar la invariancia de la medida con este modelo, ya que es un modelo bifactorial. ¡Tampoco deberían comenzar a probar la MI debido al mal ajuste inicial, y casi con certeza no es sostenible tampoco!