Modalidad de impartición: A distancia

Fechas de inicio-fin: 03/04/2025 - 10/04/2025

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

Modalidad de impartición: A distancia

Fechas de inicio-fin: 10/04/2025 - 12/04/2025

Contenido

Análisis e interpretación de un modelo PLS.

Evalucion del ajuste del modelo global

Evaluación del modelo de medida.

Indicadores compuestos Modo A: Fiabilidad individual del ítem, fiabilidad del constructo (consistencia interna), varianza extraída media, validez discriminante.

Indicadores compuestos Modo B: Directrices para el desarrollo y evaluación de compuestos Modo B: 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)

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