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MODELOS DE ECUACIONES ESTRUCTURALES (PLAN 2008)

Curso 2017/2018 / Cod.22201113

MODELOS DE ECUACIONES ESTRUCTURALES (PLAN 2008)

CONTENIDOS DE LA ASIGNATURA

CONTENIDOS

1. INTRODUCCIÓN. ÁLGEBRA DE MATRICES: Nomenclatura y notación. Tipos de matrices. Operaciones básicas y sus propiedades. Representación. Sistemas de ecuaciones lineales. CONCEPTOS BÁSICOS: 
El concepto de causalidad. Los diagramas estructurales: convenciones y definiciones. Tipos de relaciones. El concepto de error y sus tipos. Error de medida y error de predicción. El concepto de "ajuste". 

2. REPRESENTACIÓN DEL MODELO: Convenciones y símbolos utilizados. Representación algebraica. Representación matricial. Representación gráfica. FORMULACIÓN DE UN MODELO: Modelo de Medida. Modelo de las Variables latentes. Modelo completo. TIPOS DE RELACIONES:Covariación vs Causalidad. Relación espúrea. Relación causal directa e indirecta. Relación causal recíproca. Relación causal condicionada. Efectos directos, indirectos y totales. 

3. IDENTIFICACIÓN Y ESTIMACIÓN: El modelo de independencia. El modelo saturado. IDENTIFICACIÓN. El problema de la identificación de los parámetros. Grados de libertad del modelo. Identificación local. Introducción de restricciones y métodos utilizados más habitualmente. ESTIMACIÓN Y CONTRASTE DE HIPÓTESIS: Métodos de estimación de parámetros y su función de ajuste: Máxima verosimilitud, ULS, WLS. 

4. ESTADÍSTICOS DE BONDAD DE AJUSTE: Revisión de los estadísticos de ajuste comúnmente utilizados para valorar lo modelos: Chi-cuadrado, GFI, AGFI, RMSEA, CFI, etc. 

5. EL PROGRAMA AMOS. Interfaz gráfica. Panel de dibujo. Panel de 
herramientas. Definición de un modelo. Introducción de los datos. 
Especificación de las restricciones del modelo. Estimación y resultados 
básicos. EL PROGRAMA LISREL. 

6. MODELOS E INTERPRETACIÓN DE PARÁMETROS: EL MODELO DE REGRESIÓN. EL MODELO DE ANÁLISIS FACTORIAL CONFIRMATORIO. MODELO DE ANÁLISIS FACTORIAL DE SEGUNDO ORDEN. EL MODELO ESTRUCTURAL COMPLETO. Parámetros estandarizados y no estandarizados. Efectos directos e indirectos. Cantidad de varianza explicada. Error de medida y error de predicción. 

7. EL PROGRAMA LISREL

8. VALIDACIÓN Y COMPARACIÓN DE GRUPOS. Análisis multi-muestra. Ajuste global. 

9. MODELOS CON VARIABLES CATEGÓRICAS. 

10. EL PROGRAMA MPLUS.