Talleres pre-congreso

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.

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.

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

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.

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.