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

Teóricamente, ¿cuál es este factor? No me queda claro a mí, a ti, a los autores ni a nadie, que realmente represente "la acumulación de estrés crónico que se experimenta a lo largo de la vida". ¿Cómo iba a ser? Lo reúne todo, independientemente de la cronicidad.

Además, ¿cómo iba a ser? Está ensamblado a partir de un montón de variables que no tienen mucho sentido juntas. ¿Y cómo iba a 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 SIGUE encajando increíblemente mal.

¿Y cómo iba a hacerlo? Las pobres cargas indican que un factor general es una descripción poco probable del esfuerzo acumulado a lo largo de la vida, y que una variedad lo suficientemente fuerte como para sustituir con éxito diferentes compuestos probablemente no sea el caso para estos datos.

¿Y cómo podrían ser relevantes sus conclusiones usando esto para lo que argumentaban? No pueden probar la invariancia de la medición con este modelo, ya que es un modelo bifactorial Tampoco deberían empezar a probar MI por el mal ajuste inicial, ¡y casi seguro que tampoco es soportable!