Número de créditos: 2,00 ECTS
Modalidad de impartición: Semipresencial
Fechas de inicio-fin: 29/01/2018 - 13/02/2018
Horario: Lunes, Martes, Miércoles, Jueves, Viernes, Sábado, Domingo. En horario de mañana y tarde
Contenido:
Introducción a la modelización
Variables observables vs variables latentes
La naturaleza epistomológica de las variables latentes
Constructos de orden superior y dimensiones
Relaciones directas, mediadas y moderadas
Del modelo a los datos: diseño de modelos
Modelización de estudios en proyecto aportados por los participantes
Los modelos de ecuaciones estructurales (MEE) (Structural equation models) PLS y modelos basados en covarianzas (MBC)
PLS: La modelización flexible
Condiciones de aplicación de la modelización flexible (PLS)
Adecuación de la modelización flexible (PLS) al campo de investigación de las Ciencias Sociales
Características del modelo PLS.
Descripción gráfica Indicadores reflectivos vs formativos
Procedimiento de estimación del modelo seguido por PLS
Factores empíricos que se deben considerar
Software existente de análisis PLS
Asignaturas del módulo:
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Número de créditos: 2,00 ECTS
Modalidad de impartición: Semipresencial
Fechas de inicio-fin: 30/01/2018 - 13/02/2018
Horario: Martes, Miércoles, Jueves, Viernes, Sábado, Domingo. En horario de mañana y tarde
Contenido:
Análisis e interpretación de un modelo PLS.
Evaluación del modelo de medida.
Indicadores reflectivos: Fiabilidad individual del ítem, fiabilidad del constructo (consistencia interna), varianza extraída media, validez discriminante.
Indicadores formativos: Directrices para el desarrollo y evaluación de constructos latentes agregados. Análisis de multicolinealidad (FIV, índices de condición y de proporción de la varianza).
Evaluación del modelo estructural
Varianza explicada de las variables endógenas (R2)
Coeficientes path estandarizados
Pruebas de remuestreo (Bootstrap y Jackknife)
Generación de intervalos de confianza mediante la técnica bootstrap
Importancia del efecto de una variable latente sobre un constructo dependiente (indicador f2)
Test de predictibilidad del modelo (test de Stone-Geisser, Q2)
Análisis e interpretación de un modelo PLS.
Ejemplo de aplicación.
Análisis prácticos con Smart PLS
Constructos de segundo orden.
Método de componentes jerárquicos (hierarchical component model). Método de construcción por medio de latent variable scores (aproximación en dos pasos).
Ejemplos y análisis práctico de aplicación con SmartPLS
Análisis multigrupo Enfoque no paramétrico basado en permutaciones. Enfoque paramétrico
Muestras con varianzas equivalentes
Muestras con varianzas diferentes
Ejemplos y análisis práctico de aplicación con SmartPLS
Construcción de índices formativos
Características medidas formativas
Criterios de especificación de indicadores: formativos versus reflectivos Análisis de modelos basados en dos constructos (pseudo MIMIC)
Análisis de validez externa
Ejemplos y análisis práctico de aplicación con SmartPLS
Variables moderadoras
Efectos interacción
Ejemplos y análisis práctico de aplicación con SmartPLS
Variables mediadoras Condiciones para el efecto mediación
Ejemplos y análisis práctico de aplicación con SmartPLS
Comparación de un mismo modelo usando PLS y MBC
Análisis y discusión de modelos propuestos por los participantes
Asignaturas del módulo:
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