摘要：En este trabajo se compara el modelo de análisis factorial confirmatorio de segundo orden, como alternativa a los modelos aditivos tradicionales para analizar la validez convergente y discriminante cuando se utiliza más de un indicador por combinación de rasgo-método. En concreto se comparan el modelo de rasgos correlacionados y métodos correlacionados o modelo completo y el modelo de análisis factorial confirmatorio de segundo orden. Se realizó un estudio de simulación Monte Carlo con estos dos modelos para generar los datos, utilizando una matriz multirrasgo-multimétodo con tres rasgos y tres métodos. Las variables independientes manipuladas son la correlación entre factores de método (0, .2, .4 y .6), el tamaño muestral (200 y 1000) y el modelo de análisis factorial estimado (modelo completo y modelo confirmatorio de segundo orden). En cada condición se utilizaron 100 replicaciones. Las variables dependientes consideradas son la existencia de problemas de estimación (la convergencia del proceso y la aparición de soluciones mal definidas) y el sesgo y la raíz del error cuadrático medio de las estimaciones de las saturaciones de rasgo (validez convergente) y las correlaciones entre rasgos (validez discriminante). Los resultados indican que el modelo completo es superior al modelo confirmatorio de segundo orden. Este modelo presenta muchos problemas de estimación, que lo descartan como alternativa frente a los modelos tradicionales e indican que nunca debe ser utilizado en las condiciones descritas en esta investigación.
