摘要：El incremento de estudios exploratorios y confirmatorios en psicometría debido al avance tecnológico obliga a revisar su metodología. Generalmente estos estudios utilizan el coeficiente de correlación r de Pearson, diseñado para variables continuas y extendido posteriormente a las categóricas (dicotómicas o politómicas). Los paquetes estadísticos actuales permiten aplicar procedimientos robustos ideados específicamente para variables categóricas, entre los que se destacan las correlaciones tetracóricas y policóricas, cuya relevancia metodológica radica en que la mayoría de las escalas psicométricas se compone de reactivos dicotómicos y politómicos (principalmente formatos Likert). El presente trabajo expone en primer lugar particularidades vinculadas al uso de estos estadísticos, softwares que facilitan su ejecución, problemas asociados a su aplicación y posibles soluciones a los mismos. En segundo término se ejemplifican ambas metodologías tanto en análisis factorial exploratorio como confirmatorio
其他摘要：Scientific advances and software development have increased the amount of exploratory and confirmatory studies in psychometric research. Regularly these studies use Pearson´s correlation coefficient, which was originally conceived to be used with continuous variables, and later was extended to categorical items (dichotomous or polytomous). Currently, improved statistical packages allow scientists to carry on robust procedures, designed specifically for categorical variables, among which stand out tetrachoric and polychoric correlations. Since most of psychometric scales consist in dichotomous and polytomous items (mainly Likert formats), the analysis of such correlations becomes methodologically relevant. This paper presents some peculiarities about the use of these statistics, different software packages to facilitate their implementation, as well as the usual problems associated with its employment, and the possible solutions are discussed
