(#366). MODELO DE HOMOGENEIDAD EN TABLAS DE 2X2 Explicación sobre cómo afrontar el análisis en tablas de contingencia sencillas, empleando el test de la chi-cuadrado

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[MONOTEMA] A veces los investigadores aplicados no tenemos muy claro qué procedimiento emplear para analizar nuestros datos, incluso en las situaciones más sencillas, como en una tabla de contingencia de 2×2. En este post voy a tratar de mostrar algunos errores comunes, y reflexionar acerca del papel que tiene el […]

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(#365). BÁSICOS DE ECUACIONES ESTRUCTURALES (V): MATRIZ DE DATOS BRUTOS La matriz de entrada en SEM es una matriz cuadrada de covarianzas de las variables observables, donde en la diagonal están las varianzas, y que además es simétrica

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[MONOTEMA] En esta quinta entrega, vamos a explicar en qué consiste la matriz de datos brutos que debemos emplear como entrada para realizar los análisis, que no es más que la matriz de covarianzas entre todos los observables de la muestra. Esa matriz se suele denominar como S. El profesor Leslie […]

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(#362). ¿HORMESIS ENTRE EL VOLUMEN DE ENTRENAMIENTO Y LA HIPERTROFIA? La relación entre el volumen de entrenamiento semanal y las ganancias de músculo es compleja y heterogénea.

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[MONOTEMA] Emplear ejemplos de otras disciplinas científicas es una herramienta muy interesante para conseguir estimular el aprendizaje de los alumnos que cursan una determinada rama del conocimiento. En mis clases de marketing suelo utilizar, sobre todo, analogías con el ámbito de la salud y el deporte, donde también tengo experiencia […]

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(#358). BÁSICOS DE ECUACIONES ESTRUCTURALES (IV): REGRESIÓN LINEAL SIMPLE CON FIABILIDADES DIVERSAS La especificación de la fiabilidad en la variable que actúa como causa afecta a la estimación del coeficiente estructural y a la varianza explicada por el modelo. Las fiabilidades no afectan a la covariación entre las latentes, pero sí que la fiabilidad de la variable endógena incide en la estimación de su varianza de error.

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[MONOTEMA] En esta cuarta entrega, vamos a pasar del modelo de dos variables correlacionadas a un modelo de regresión en el que una se postula como causa de la otra. La especificación gráfica se muestra en la Figura 4.1. Figura 4.1. Modelo de regresión entre dos variables latentes Como puede […]

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(#354). BÁSICOS DE ECUACIONES ESTRUCTURALES (III): COVARIANZA Y CORRELACIÓN ENTRE VARIABLES LATENTES La covarianza y correlación entre variables latentes depende de la estructura de errores de los observables que planteemos en el modelo

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[MONOTEMA] En este tercera entrega de nuestra introducción a SEM, vamos ir avanzando en el modelo simple de variable latente e indicador, planteando un modelo en el que deseamos saber la covarianza entre 2 variables latentes Z1 y Z2. Para ello, partimos de esta representación gráfica (Figura 3.1), en el […]

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(#346). MODELO NO LINEAL EN LAS VARIABLES PERO LINEAL EN LOS PARÁMETROS CON STATA Y MAXIMA Ilustración de un modelo de predicción no lineal usando un ajuste por mínimos cuadrados, para la introducción a la toma de decisiones en marketing

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[MONOTEMA] Seguimos creando material auxiliar para comprender mejor las herramientas de toma de decisiones en marketing. En este post vamos a comentar uno de los aspectos que quizá cuesta un poco más de trabajo entender en las primeras clases de marketing, y es el de emplear el mismo modelo de […]

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(#337). EXPLORANDO LA PREDICCIÓN LINEAL EN MARKETING CON MAXIMA Explicación de un modelo sencillo de predicción para la introducción a la toma de decisiones en marketing

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[MONOTEMA] Para completar la serie de posts sobre la toma de decisiones en marketing, vamos a ilustrar en qué lugar se encuentran las ciencias sociales frente al determinismo y el puro azar. Y es justo en medio. De este modo, podemos plantear modelos de predicción que tendrán una parte determinista […]

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(#335). EXPLORANDO EL COMPORTAMIENTO CAÓTICO CON MAXIMA Explicación gráfica del comportamiento caótico de los sistemas para entender la introducción a la toma de decisiones en marketing

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[MONOTEMA] Continuamos analizando las relaciones no lineales entre variables en esta serie de posts para facilitar la comprensión acerca de la complejidad de los fenómenos sociales. Hoy vamos comentar (sin entrar en detalles profundos) el comportamiento caótico de un sistema. La idea es ver que, incluso en sistemas muy sencillos, […]

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(#334). EXPLORANDO LA NO LINEALIDAD CON MAXIMA Explicación más detallada de varios fenómenos no lineales esenciales para entender la introducción a la toma de decisiones en marketing

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[MONOTEMA] Hemos explicado que los fenómenos sociales son complejos y que la relación entre las variables a menudo es no lineal, con diferentes formas de curva: rendimientos decrecientes, histéresis, hormesis o efectos acumulativos. También hemos hecho mención a los procesos caóticos. Para tratar de entender bien esos conceptos en el […]

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(#331). LOS CONSTRUCTOS FORMATIVOS NO REFLEJAN ESTADOS PSICOLÓGICOS Desde un punto de vista de pragmatismo epistemológico, si un constructo no tiene manifestaciones observables no puede considerarse como un constructo psicológico. Por tanto, se necesita una medición reflectiva.

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[REVISIÓN DE ARTÍCULO] En este artículo publicado en Frontiers in Psychology, el autor aporta su visión sobre un debate intenso en la metodología en ciencias sociales; los constructos formativos. El autor lleva la discusión entre realismo vs. constructivismo a un terreno a medio camino de ambos, lo que se denomina […]

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