Talleres pre-congreso

Miércoles 30  (18.00 -20.30) y Jueves 1 de octubre (9.00 -14.00)

Taller sobre “Introducción al análisis de la mediación, moderación y mediación moderada con la macro PROCESS para SPSS”

Prof. Dr. Juan José Igartua
Universidad de Salamanca

Descripción

La importancia del análisis de la mediación, moderación y mediación moderada fue puesta en relevancia desde los años 80 a partir del trabajo de Baron y Kenny (1986) titulado “The moderator–mediator variable distinction in social psychological research: Conceptual, strategic, and statistical considerations”. Dicho trabajo dio paso al desarrollo de la estrategia denominada “Causal Steps Strategy” para efectuar análisis mediacionales (tomando como referencia el análisis de regresión lineal múltiple) y el análisis de varianza y el análisis de regresión para efectuar el análisis de interacción entre variables (moderación).

A pesar de que el uso de la macro PROCESS se ha generalizado rápidamente en la investigación en campos como la Psicología, Comunicación, Educación o Ciencia Política, los textos escritos hasta la fecha contienen una alta carga matemática con lo que pueden generar rechazo y dificultar la difusión del uso de dicha técnica analítica en la comunidad académica. De ahí que se plantee este taller metodológico cuyo énfasis en facilitar el desarrollo de competencias sobre el uso de la macro PROCESS y sobre cómo interpretar los resultados obtenidos utilizando para ello casos prácticos. Hay que tener en cuenta que el análisis de los procesos de mediación, moderación y mediación moderada con la macro PROCESS se basa en el análisis de regresión, con lo cual los conocimientos matemáticos de base no tienen por qué ser sofisticados (a diferencia de lo que ocurre cuando se utilizan los programas para el análisis de ecuaciones estructurales con programas como LISREL, MPlus, EQS, AMOS, R, etc.). Finalmente, una gran ventaja de realizar este tipo de análisis con PROCESS es que dicha macro puede ser descargada gratuitamente desde la página web del creador de la misma, Andrew F. Hayes (http://www.processmacro.org/), es instalarse en el programa SPSS (o SAS).

Objetivos del taller

El taller está dirigido a mejorar la formación metodológica y facilitar el desarrollo de competencias relacionadas con el manejo de técnicas avanzadas de análisis de datos y, en particular, sobre el uso de PROCESS para efectuar análisis de mediación, moderación y mediación moderada.
Muchos de los adelantos científicos en las últimas décadas surgieron tanto como consecuencia de innovaciones de tipo metodológico como de innovaciones en aspectos teóricos” (Hayes, 2018, p. 508). Por tanto, se espera que el desarrollo de competencias sobre el uso de PROCESS tenga una repercusión directa en la forma de enfrentar la investigación, en tanto que las técnicas analíticas no son “simples herramientas” en la caja de herramientas del investigador. La adquisición de competencias sobre una nueva técnica de análisis de datos permite plantearse preguntas teóricas con mayor profundidad y complejidad, elaborar explicaciones teóricas más sofisticadas que permitan responder a nuevas preguntas o responder a viejas preguntas con herramientas adecuadas de análisis.

Programa de contenidos
  1. Definición de conceptos básicos: mediación, moderación y mediación moderada. Justificación y uso de las técnicas de análisis de mediación, moderación y mediación moderada.
  2. La macro PROCESS para SPSS. Instalación y aspectos básicos de funcionamiento del cuadro de diálogo PROCESS. El uso PROCESS con sintaxis: el comando PROCESS. Posibilidades analíticas con PROCESS (plantillas o modelos para el análisis).
  3. El análisis de la mediación con PROCESS. Efecto total, efecto directo y efecto indirecto. El método de inferencia estadística basado en Bootstrapping. Diagramas conceptuales y estadísticos en el análisis de la mediación. El análisis de la mediación simple y el análisis de la mediación múltiple (modelos 4 y 6). El análisis de mediación con variables independientes multicategóricas.
  4. El análisis de la moderación con PROCESS. El análisis de la interacción estadística con PROCESS. El concepto de efecto condicional. Las técnicas “pick-a-point” y “Johnson-Neyman”. Visualización gráfica del efecto de interacción. Diagramas conceptuales y estadísticos en el análisis de la moderación. El análisis de la moderación simple (Modelo 1).
  5. El análisis de la mediación moderada con PROCESS. El análisis de los procesos condicionales. El concepto de efecto indirecto condicional. El índice de mediación moderada. Diagramas conceptuales y estadísticos en el análisis de la mediación moderada.
Requisitos prévios

Disponer de conocimientos previos sobre el uso de SPSS y, en particular, sobre correlación y regresión lineal. 

Miércoles 30  (18.00 -20.30) y Jueves 1 de octubre (9.00 -14.00)

Taller sobre: Análisis de modelos multinivel con SPSS”

Prof. Vicente González Romá
Universitat de València

Descripción

Las organizaciones son colectivos en los que puede distinguirse diferentes subunidades o niveles de análisis (por ejemplo, el equipo de trabajo, el departamento, la organización). Cada una de estas subunidades tiene una serie de propiedades (por ejemplo, tamaño, clima, estilo de dirección, composición), que puede influir en la conducta y el rendimiento de sus miembros. Para estimar estas relaciones necesitamos los modelos de análisis multinivel. Por ello, los objetivos del seminario son: entender la lógica de los modelos multinivel, conocer cómo se construyen, saber cuál es el significado de sus parámetros, comprender su utilidad en la investigación, aprender a construirlos, y aprender a estimarlos mediante SPSS.

Objetivos del taller
  1. Entender la lógica de los modelos multinivel o modelos lineales jerárquicos. 
  2. Conocer cómo se construyen. 
  3. Saber cuál es el significado de sus parámetros.
  4. Comprender su utilidad en la investigación.
  5. Aprender a construirlos.
  6. Aprender a estimarlos mediante SPSS.
Programa de contenidos

1. Introducción ¿Por qué son necesarios los modelos multinivel?
2. La lógica de los modelos.
3. Tipos de efectos y parámetros.
4. Secuencia de modelos de referencia.

Modelo 1: modelo ANOVA de un factor de efectos aleatorios.
Modelo 2a: Modelo ANCOVA de un factor de efectos aleatorios
Modelo 2b: Modelo de coeficientes de regresión aleatorios.
Modelo 3: modelo de interceptos como resultados.
Modelo 4: modelo de interceptos y pendientes como resultados

5. Algunas aplicaciones.
6. Estimación mediante SPSS.

ORGANIZA Y PROMUEVE