## Datos de trabajo

| Título: MODELO ACL Y MODELOS CON ERRORES DE MEDICION: TECNICAS PARA EL ANALISIS DE ESCALABILIDAD DE VARIABLES CATEGORICAS
| Fichero del trabajo: pulse aqui
| Tipo: Comunicación
| Área: G.2. Métodos de estadística económica.
| Autores: Marcelino Sánchez Rivero
| Resumen: Una de las técnicas que permite establecer clasificaciones de los individuos a partir de criterios subjetivos en el modelo de Análisis de Clases Latentes, en el que tanto la variable analizada como las variables categóricas de la misma son categóricas. En principio, el modelo ACL no plantea ninguna hipótesis sobre las variables observadas que definen la variable latente. Sin embargo, estas variables pueden guardar un cierto orden en su «grado de dificultad», lo que habilitaría un análisis de su escalabilidad. En estas circunstancias, deberán imponerse restricciones sobre los parámetros del modelo ACL, dando lugar a nuevos modelos como el del Proctor, el de porcentaje de error específico de cada variable observada, el de porcentaje de error específico de cada posición de escala o el de distancia latente de Lazarsfeld. En la presente comunicación se pretende demostrar la versatilidad de estos modelos con errores de medición para analizar la escalabilidad de cuatro variables relacionadas con un fenómeno turístico cada vez más habitual: el fraccionamiento de las vacaciones en dos o más períodos de tiempo.