Análisis de Modelos de Ecuaciones Estructurales. Nivel I: Fundamentos
Fecha del evento:
diciembre 13, 2022
Hora del evento:
6:30 pm
DURACIÓN: 28 horas académicas distribuidas en 6 sesiones en vivo (24 horas académicas) y 1 evaluación asincrónica (4 horas académicas)
HORARIO: Martes y jueves de 6.30 pm a 9.45 pm (Hora de Lima, Bogotá UTC -5)
MODALIDAD: Online en vivo
Los modelos de ecuaciones estructurales (SEM) se refieren a un conjunto de modelos estadísticos con variables latentes ampliamente utilizados en muchas áreas del conocimiento para la medición y construcción de indicadores válidos y confiables. Por citar algunos ejemplos, en áreas como psicología y educación, estos modelos son utilizados para validar instrumentos, en investigación de mercados y marketing, para evaluar relaciones entre la satisfacción de los clientes y la imagen de la empresa.
Este primer módulo tiene como objetivo proporcionar una descripción general de los fundamentos de SEM. Además de la teoría estadística, se brinda una descripción general de las muchas aplicaciones y capacidades de SEM. En este curso se enfatiza los conceptos fundamentales de SEM y cómo lo utilizan los investigadores aplicados con énfasis al análisis de datos desde una perspectiva práctica por medio del uso de paquetes estadísticos especializados disponibles en el entorno del software estadístico R como Lavaan.
DIRIGIDO A: Académicos, investigadores y profesionales relacionados a la educación, la psicología, el marketing, la investigación de mercados y en general a quienes quieran conocer los fundamentos del análisis de los modelos de ecuaciones estructurales para su aplicación práctica.
De manera específica el participante estará en la capacidad de:
- Entender el concepto de estimación con ecuaciones estructurales.
- Estimar e interpretar modelos de medición con ecuaciones estructurales usando R y RStudio.
- Evaluar el ajuste de modelos de ecuaciones estructurales.
- Reportar la metodología, los resultados y la discusión de la estimación con modelos de ecuaciones estructurales.
- Introducción
- Revisión de conceptos básicos: regresión.
- Modelos de variables latentes: Definición. Modelo Factorial General.
- Análisis Factorial Exploratorio (EFA)
- Análisis de Senderos (Path Analysis) y mediación.
- Análisis Factorial Confirmatorio (CFA)
- Análisis de un SEM completo
- Especificación del modelo
- Identificación del modelo
- Estimación
- Índices de Ajustes
- Evaluación del modelo
- Aplicaciones de modelos SEM
Enver Tarazona
Enver trabajó como experto de la Dirección de Calidad, Procesos y Lealtad de Telefónica Móviles S.A. Cuenta con más de 12 años de experiencia como docente en las principales universidades del país, desempeñándose actualmente como profesor auxiliar del Departamento Académico de Ciencias de la Pontificia Universidad Católica del Perú (PUCP). Es también profesor contratado en el Departamento Académico de Economía en la Universidad del Pacífico y la maestría de Ciencia de los Datos en la Universidad Ricardo Palma, además de profesor visitante en la maestría de Estadística Aplicada de la Universidad Nacional Agraria La Molina (UNALM).
Enver es Ingeniero Estadístico e Informático de la UNALM y Magíster en Estadística por la Pontificia Universidad Católica del Perú (PUCP), además de estudios culminados de maestría en Educación en la Universidad Peruana Cayetano Heredia (UPCH) y un diploma de segunda especialidad en Medición y Evaluación de Aprendizajes por la Pontificia Universidad Católica de Chile (UC). Cuenta además con diversas especializaciones en Machine Learning, Data Science y Big Data en el MIT, la Universidad de Columbia y la UC.
- Manejo de datos con R. (Si no cuentas con esta aptitud, te compartimos vídeos al momento de tu inscripción para que la adquieras con su visualización)
- Conocimientos de estadística básica (en especial, inferencia estadística)
- Conocimiento de modelos lineales (regresión)
Antes de asistir:
1. Instale Zoom Client for Meetings. Recibirá una invitación a las sesiones de Zoom de parte de los instructores después de registrarse en el curso. El cliente nativo funciona mejor que el complemento del navegador.
2. Instale la última versión de R desde https://www.r-project.org/
3. Instale la última versión de RStudio desde http://www.rstudio.com/ide/download/
4. Asegúrese de tener una conexión a Internet estable y de que su micrófono, auriculares y cámara web funcionen en Zoom. Deberá utilizarlos durante todo el curso para comunicarse con los instructores y otros delegados.