XXI Jornadas sobre Técnicas de Investigación Cuantitativas

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.