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Omega jerárquico de McDonald (ωh)

El omega jerárquico de McDonald (ωh) es un coeficiente derivado de un modelo factorial confirmatorio bifactorial que cuantifica qué proporción de la varianza de la puntuación total es atribuible a un único factor general en lugar de a factores específicos de grupo o a error a nivel de ítem. Introducido por Roderick P. McDonald (1999) y desarrollado para aplicaciones bifactoriales por Reise y colegas (2013) y Rodriguez y colegas (2016), es el índice principal utilizado en psicometría para evaluar si una puntuación total compuesta es un resumen defendible de una escala multidimensional.

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Fuentes

  1. Reise, S. P., Scheines, R., Widaman, K. F. & Haviland, M. G. (2013). Multidimensionality and structural coefficient bias in structural equation modeling: A bifactor perspective. Educational and Psychological Measurement, 73(1), 5–26. DOI: 10.1177/0013164412449831
  2. Rodriguez, A., Reise, S. P. & Haviland, M. G. (2016). Evaluating bifactor models: Calculating and interpreting statistical indices. Psychological Methods, 21(2), 137–150. DOI: 10.1037/met0000045

Cómo citar esta página

ScholarGate. (2026, June 1). McDonald's Hierarchical Omega (ωh). ScholarGate. https://scholargate.app/es/psychometrics/mcdonald-omega

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Citado por

ScholarGateMcDonald's Omega (McDonald's Hierarchical Omega (ωh)). Recuperado el 2026-06-17 de https://scholargate.app/es/psychometrics/mcdonald-omega · Conjunto de datos: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026