Los resultados de esta tesis han permitido estudiar el comportamiento de diferentes procedencias en distintos ambientes, facilitando la decisión en la elección del origen de semilla más adecuado para cada sitio de plantación se ha identificado a la procedencia Salta Norte como la de mejor comportamiento para los parámetros evaluados. En este último sitio dicha procedencia superó a las demás en las variables diámetro a la altura del cuello y altura total, no diferenciándose en el registro de volumen. El ensayo a campo demostró que el origen geográfico del material biológico no tuvo injerencia sobre la sobrevivencia, pero sí definió comportamientos diferentes según el sitio de plantación: en la localidad de Sáenz Peña, la procedencia Salta Norte fue superior en diámetro a la altura del cuello, altura y volumen, mostrando además registros superiores a los medidos en Corrientes. Las evaluaciones en la etapa de viverización permitieron afirmar que la morfología de las plantas difiere según la procedencia se establecieron dos grupos morfológicos diferentes: por un lado, las procedencias Santiagueña y Chaqueña y, por otro, la procedencia Salta Norte. El vigor de las semillas, valorado mediante la prueba de envejecimiento acelerado con calor húmedo, confirmó que la procedencia también influye este parámetro. Los resultados evidenciaron diferencias en los parámetros morfométricos de las semillas al mismo tiempo las variables estudiadas permitieron separar las procedencias mediante el análisis multivariado.
Para el modelado se ha utilizado el programa informático Mplus y también se incluyen la sintaxis de programación y el resultado seleccionado de los modelos que se emplean como ejemplos.Con el objeto de determinar las diferencias en semillas y plantas de Prosopis alba de las procedencias Salta Norte, Santiagueña y Chaqueña, se caracterizó morfométricamente las semillas, se estudió la fenometría de la germinación, se determinaron parámetros de calidad de plantas en vivero y se evaluó el comportamiento de las plantas a campo a través de su sobrevivencia e incrementos volumétricos. Asimismo, el estudio ofrece una demostración de ejemplos de modelos de medición (el análisis factorial confirmatorio, o CFA por sus siglas en inglés) y de modelos de ecuación estructural general, utilizando datos de estudios educativos reales. El estudio presenta los conceptos básicos del SEM, describe sus pasos de implementación y analiza algunas cuestiones con las que a menudo nos encontramos durante las aplicaciones de los SEM. Este estudio ofrece una breve introducción de carácter no matemático a los SEM, destinada a aquellos investigadores en el campo de la educación que estén interesados en los SEM pero que no tengan conocimientos estadísticos avanzados. A lo largo de los últimos veinte años, el SEM se ha extendido rápidamente por varios campos de investigación como, por ejemplo, la psicología, la sociología, la educación y la economía.
Computer program Mplus was applied for modelling the programming syntax and selected output for the example models are included.Įl modelo de ecuación estructural (SEM, por sus siglas en inglés) es una técnica estadística integral y flexible que se emplea para verificar relaciones complejas entre variables, entre las que se incluyen tanto las variables observadas como las variables latentes (constructos o factores), con múltiples trayectorias. Examples of measurement model (confirmatory factor analysis, CFA) and general structural equation model are demonstrated, using real educational research data. This study presents the basic concepts of SEM, describes the steps of SEM implementation and discusses some issues that are often encountered in SEM applications. This study provides a brief non-mathematical introduction to SEM for educational researchers who are interested in SEM but do not have advanced statistical backgrounds. In the past two decades, SEM has quickly pervaded in various research fields, such as psychology, sociology, education, economics, etc.
Structural equation modelling (SEM) is a comprehensive and flexible statistical technique for testing complex relationships between variables, including both observed variables and latent variables (constructs or factors), with multiple pathways.
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