El Departamento de Administración de Empresas y Marketing de la Universitat Jaume I organiza del 4 al 7 de Julio de 2022 las XXI Jornadas sobre Técnicas de Investigación Cuantitativas.
En esta edición se celebrarán dos Talleres sobre: "Modelos de ecuaciones estructurales" y “Análisis
causal y correcciones por endogeneidad y sesgo de selección: una
aproximación mediante Modelos de Ecuaciones Estructurales (SEM)”, que serán impartidos por el profesor Dr. Albert Satorra de la Universitat Pompeu Fabra de Barcelona.
El objetivo del taller "Modelos de ecuaciones estructurales" (4 y 5 de Julio) es
introducir esta metodología en el ámbito de la investigación en las
áreas de organización de empresas, marketing, psicología, finanzas, o
economía y otras disciplinas relacionadas. El contenido del curso se
estructura en dos módulos. En el módulo teórico se abordan los conceptos
básicos en la denominada metodología SEM (Structural Equation Models),
haciendo especial énfasis en los modelos del análisis de regresión, el
análisis factorial confirmatorio, los modelos de ecuaciones simultáneas,
modelos con errores en las variables, y modelo general LISREL. También
se abordarán otros aspectos de la metodología SEM cómo la problemática
de datos ausentes (missing data), la utilización de variables
categóricas, o la estimación de modelos de muestra múltiple. El
seminario va dirigido principalmente a personas del entorno académico,
como profesores de universidad e investigadores, estudiantes de
doctorado, etc., que se hayan iniciado en el manejo de estas técnicas y
que deseen ampliar sus conocimientos. Por ello hemos adoptado un formato
de taller, dedicando una sesión de discusión de investigaciones en
curso, en la que los asistentes podrán comentar problemas relacionados
con la investigación que estén llevando a cabo. El número de asistentes
al taller está limitado para poder tener una interacción óptima con
todos los asistentes y la matrícula será por orden de inscripción.
El taller sobre “Análisis
causal y correcciones por endogeneidad y sesgo de selección: una
aproximación mediante Modelos de Ecuaciones Estructurales (SEM)” (6 y 7
de Julio) va dirigido a investigadores con experiencia previa en el
uso de los modelos de ecuaciones estructurales (para aquellos que no
tienen experiencia previa se recomienda cursar el taller "Modelos de
ecuaciones estructurales" que celebraremos los días previos). El
objetivo del taller es abordar la problemática de las inferencias
causales mediante la aplicación de los modelos de ecuaciones
estructurales en el contexto de datos observacionales. El estudio de la
endogeneidad y los problemas de causalidad en las inferencias
estadísticas implicará abordar también temas relacionados como son los
modelos de ecuaciones estructurales para datos longitudinales o de
panel, modelos multinivel, y la problemática de datos ausentes (missing
data). Los investigadores en ciencias sociales (economía, psicología,
sociología, administración de empresas, marketing, finanzas) suelen
estar interesados en análisis de relaciones causales entre variables.
Sin embargo, en numerosas ocasiones analizan muestras no aleatorias de
datos observacionales en los que la variable dependiente no ha sido
exógenamente manipulada. Estos contextos de investigación se desvían del
estándar para analizar relaciones causales: muestreos aleatorios y
diseños experimentales con asignación aleatoria del tratamiento.
Problemas de endogeneidad en los regresores (por ejemplo, debido a la
existencia de variables observables o latentes omitidas en el modelo,
error en las variables, simultaneidad en las relaciones), la existencia
de efectos de interacción (debido, por ejemplo a una especificación
incorrecta del modelo), la selección endógena de la muestra, o la
asignación no aleatoria del tratamiento de interés (por ejemplo, cuando,
para evaluar el efecto de decisiones organizativas sobre los
resultados, la asignación de empresas, empleados o clientes a diferentes
tipos de decisiones organizativas no es aleatoria) son habituales en
los diseños de investigación es esas áreas. En estos contextos, las
inferencias causales pueden sufrir de importantes sesgos que limitan su
utilidad. Para enfrentarse a esta problemática en el contexto de los
modelos de regresión, es habitual la utilización de variables de
control, variables instrumentales (cuando los datos a analizar son de
corte transversal) o la utilización de efectos fijos para controlar la
heterogeneidad no observable en los modelos con datos de panel. En este
taller abordaremos el análisis de causalidad y los problemas de
endogeneidad desde la perspectiva de los modelos de ecuaciones
estructurales. A lo largo del taller se introducirán los conceptos clave
(endogeneidad, variables omitidas, error de medida, simultaneidad en
las relaciones, efectos de interacción, sesgo de selección de la
muestra, asignación no aleatoria de tratamiento), su tratamiento usando
SEM (y la representación gráfica de estos conceptos mediante path
diagram o acyclic graphs), y se presentarán ejemplos empíricos
utilizando software de SEM (EQS, Lavaan, sem Stata).
La matrícula será por orden de inscripción.
