Introducción al uso de Modelos de Ecuaciones Estructurales- Structural Equations Modeling (SEM)

En la actualidad, cada vez existe más información susceptible de ser analizada. Por tanto, el análisis de datos ha ido adquiriendo una mayor importancia dentro de las distintas áreas científicas, especialmente dentro de las Ciencias Sociales y de la Salud. Tradicionalmente, en Psicología se ha trabajado desde la psicometría para ofrecer fiabilidad y validez (p. ej. validez convergente) a los test psicológicos. En cuanto a los análisis de datos, la Psicología y se ha basado en los análisis univariados (p. ej. estadísticos de tendencial central, estadísticos de dispersión), bivariados (p. ej. Student T, ANOVA) y multivariados (p. ej. regresiones) para dar respuesta a las preguntas de investigación propuestas.

Con el desarrollo de las Ciencias Computacionales, se han creado herramientas de análisis de datos con mayor potencia que las anteriores, como es el caso de los modelos de ecuaciones estructurales (SEM). Estas herramientas resultan de gran utilidad para la Psicología puesto que las preguntas o los problemas que se plantean en esta ciencia son muy complejas, con múltiples variables que interactúan y se relacionan entre sí. Los análisis tradicionales han ayudado a responder parte del problema o la pregunta, analizando la relación entre conjunto pequeños de variables puesto que no tienen la suficiente potencia ni la capacidad para controlar y analizar las múltiples relaciones de las variables al mismo tiempo como es el caso de los modelos SEM, para resolver problemas o preguntas complejas.

Objetivos

Objetivo principal: ofrecer a los asistentes una serie de herramientas para el análisis de datos multivariado a través de ecuaciones estructurales.

Objetivos específicos:

1. Presentar el análisis factorial exploratorio (EFA) en el uso de los test: aspectos teóricos, propósitos,beneficios, tamaños de muestra, otros sistemas de creación de factores
2. Presentar los Modelos de Ecuaciones Estructurales (Structural Ecuation Modelling, SEM): Qué son, historia, propósitos, tipos de SEM (Análisis Factorial Confirmatorio y Path analysis), ajuste del modelo, software para realizar análisis SEM (Amos y R Studio)