Semana 10: Análisis de Senderos II
En esta semana profundizamos en el Análisis de Senderos (Path Analysis), enfocándonos en los pasos para especificar, identificar, estimar, evaluar y reespecificar estos modelos en R utilizando el paquete {lavaan}.
Revisamos la sintaxis del lenguaje de fórmulas de lavaan (~ para regresiones directas, ~~ para covarianzas de residuos, y := para calcular efectos indirectos y totales). Aprendimos a revisar supuestos (casos perdidos, correlaciones y normalidad multivariante mediante el test de Mardia). Discutimos la selección del estimador robusto MLR ante violaciones de normalidad en variables continuas, y aprendimos a evaluar la bondad de ajuste global (Chi-cuadrado, RMSEA, CFI, TLI y SRMR) e interpretar coeficientes path directos, indirectos y varianza explicada (\(R^2\)). También abordamos el tratamiento de variables no continuas en el modelo: la incorporación de predictores nominales mediante dummy coding, el manejo de predictores ordinales con WLSMV, y las implicancias de tener un outcome dicotómico, que puede declararse como ordered para estimar los coeficientes sobre la variable latente subyacente.
Clase Expositiva
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Taller Aplicado (Práctico 10)
En este laboratorio implementaremos un Análisis de Senderos con datos de la encuesta ELSOC (Ola 1). Evaluaremos el supuesto de normalidad multivariante, estimaremos un modelo inicial mediante MLR, analizaremos sus índices de ajuste y coeficientes path, y luego especificaremos un modelo reespecificado que incluye efectos directos y efectos indirectos de la orientación política sobre el acuerdo con castigos severos mediado por el autoritarismo.
Lecturas Obligatorias
- Pérez, E., Medrano, L. A., & Rosas, J. S. (2013). El Path Analysis: conceptos básicos y ejemplos de aplicación. Revista Argentina de Ciencias del Comportamiento, 5(1), 52-66. https://www.redalyc.org/pdf/3334/333427385008.pdf
Dudas y Comunicación
Recuerda que puedes utilizar los canales de comunicación establecidos o acercarte al profesor y ayudantes si tienes dudas sobre el curso.