Modelos de Ecuaciones Estructurales para Psicología

Presentación

Los modelos de ecuaciones estructurales (SEM) son una técnica estadística multivariante para probar y estimar relaciones causales a partir de datos no experimentales, combina el análisis factorial con la regresión lineal para probar el grado se ajuste de datos observados a un modelo hipotetizado y expresado mediante un diagrama de senderos. Son utilizados en el campo de las ciencias sociales, ya que realiza mediciones de variables no observables a partir de variables observables, además de analizar relaciones entre variantes latentes.

Es una herramienta muy potente para los estudios de relaciones causales sobre datos no experimentales cuando las relaciones son de tipo lineal y puede ser utilizado para responder una amplia variedad de preguntas de investigación tanto en diseños experimentales como no experimentales.

Objetivo general

Aplicar el análisis factorial confirmatorio a distintos test psicométricos sobre la base de los conocimientos de ecuaciones estructurales.

Objetivos específicos

• Describir las variables de estudio previo al análisis factorial confirmatorio.
• Estimar un análisis factorial confirmatorio de distintos instrumentos psicométricos.

Dirigido a

• Publico Interno: Profesores universitarios, jefes de práctica, asistentes de cátedra en psicología. Estudiantes de pregrado de los últimos años y estudiantes de postgrado de psicología con interés en la investigación.
• Publico externo: Profesionales, egresados, estudiantes de pregrado o postgrado en Psicología que tengan formación o interés en investigación y se encuentren interesados en incrementar sus conocimientos para investigación.

Plan de estudios

• Análisis descriptivo de datos.
• Normalidad univariada.
• Normalidad multivariada.
• Análisis factorial confirmatorio.
• Carga factorial.
• Índice de bondad de ajuste.
• Índice de modificación.
• Casos Heywood.

Expositores

Lic. Carlos Renzo Rivera Calcina

Psicólogo egresado de la Universidad Nacional de San Agustín, con estudios de maestría en Salud Pública en la UNSA. Así mismo con una especialización sobre muestreo y probabilidades, estadística descriptiva e inferencial en la Universidad de California Berkeley (vía online) y otra especialización en Estadísticas de Género por la Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL). Sus áreas de investigación son: conductas antisociales en adolescentes, violencia dentro de la familia y contra la mujer y psicometría. Miembro afiliado internacional de la American Psychological Association (APA) y del grupo de lucha contra la violencia de la Sociedad Interamericana de Psicología (SIP).

Mg. Wildman Lindsey Vilca Quiro

Investigador Certificado por el Consejo Nacional de Ciencia, Tecnología e Innovación Tecnológica (CONCYTEC-Renacyt) – “Investigador Distinguido”. Magíster en Psicología Clínica con mención en Neuropsicología por la Universidad Peruana Cayetano Heredia (UPCH). Licenciado en Psicología por la Universidad Peruana Unión. Miembro de la Sociedad Interamericana de Psicología (SIP) y de la American Psychological Association (APA). Editor del blog Avances en Psicometría y Coordinador general del Center for Advanced Studies in Psychometrics. Cuenta con artículos científicos publicados en temas de psicometría e investigación cuantitativa y es revisor par en revistas indexadas.

Metodología

100% virtual.

* Para el ingreso a las sesiones se solicitará un correo gmail.

Creditaje

1 crédito disciplinar interno para alumnos de la Escuela Profesional de Psicología.

Requisitos de admisión

• Ficha de datos (personales, profesional, académicos, entre otros).
• Comprobante de pago.

Duración

05 días.

Calendario

Inversión

• Precio: S/ 245.00
• Pronto pago hasta el 15 de marzo: S/ 225.
• Descuentos:
  • 5% de descuento corporativo (2 personas).
  • 10% de descuento corporativo (3 personas).
  • 20% de descuento para alumnos y exalumnos UCSP.

Certificación

Certificado digital otorgado por Formación Continua de la Escuela de Postgrado y el Departamento de Psicología.

Organiza