Vídeo Curso sobre Modelos Multinivel o Jerárquicos con SPSS .

Todas los vídeos disponibles cuantas veces lo requiera se envían por módulos, ademas, de las presentaciones y bases de datos utilizadas en el curso.

 

Construya e interprete sus resultados en investigaciones usando Modelos Mixtos – Multinivel-Jerárquicos.

 

Los modelos jerárquicos o multinivel permiten analizar datos cuando los casos están agrupados en unidades de información más amplias y se toman medidas tanto en el nivel más bajo (los casos) como en los niveles más altos (los grupos). Las estructuras jerárquicas o multinivel se dan en muchos contextos y cada vez más se utilizan dado al apoyo de los programas de cómputo, entre ellos el SPSS.

Casos usuales pueden ser: pacientes agrupados en centros hospitalarios; los alumnos agrupados en aulas y éstas en colegios; los individuos se encuentran agrupados en familias, éstas en barrios y éstos en ciudades; etc. Esto significa que los sujetos que pertenecen al mismo subgrupo no son, muy probablemente, independientes entre sí, lo que constituye un serio incumplimiento de un supuesto básico del modelo lineal general: la independencia entre observaciones. Los modelos lineales mixtos (entre ellos, los multiniveles) permiten abordar este tipo de estructuras jerárquicas prestando atención a la covarianza existente en los datos.

En este curso online se describen los modelos multinivel usuales apoyados en el software SPSS haciendo énfasis en la interpretación de resultados. Se trata de empalmar el tema con los que teóricamente son previos y necesarios de comprender, por eso, se comparte un set de vídeos sobre RLM (regresión lineal múltiple) del vídeo curso Métodos Dependientes Multivariantes con SPSS, además, se muestran ejemplos del Modelo Lineal General  y comparar con los Modelos Lineales Generalizados, para llegar a los Modelos Mixtos, haciendo énfasis en los de modelos de medidas repetidas y los usuales ya mencionados.
Se compartirán documentos y/o artículos en otras áreas del conocimiento como deforestación y estudios de suelos.

 

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Vídeo curso Modelos Multinivel o Jerárquicos con SPSS – Vídeos MP4.

 

Se envian enlaces por módulos para que los puedan observar y estudiar en su comodidad y en el horario que disponga. Podrá enviar sus inquietudes al correo asesor@leondariobello.co.

 

Contenido

Modulo I: Fortalecimiento Regresión Lineal Múltiple. Vídeos pregrabados del curso Métodos dependientes con SPSS.

  •  

     Objetivos y conceptos básicos. Validación de supuestos. Variables Dummy. Interpretación coeficientes y salidas del SPSS.

Módulo II Diferencias Modelo lineal general – MLG- y Modelos lineales generalizados.

El modelo lineal generalizado amplía el modelo lineal general, de manera que la variable dependiente está relacionada linealmente con los factores y las covariables mediante una determinada función de enlace. Además, el modelo permite que la variable dependiente tenga una distribución no normal.

Ejemplos de ambos casos.

Módulo III Modelos Mixtos. Selección de las variables de Sujetos/Repetidas.

El procedimiento Modelos lineales mixtos amplía el modelo lineal general de manera que los datos puedan presentar variabilidad correlacionada y no constante. El modelo lineal mixto proporciona, por tanto, la flexibilidad necesaria para modelar no sólo las medias sino también las varianzas y covarianzas.

  • ·        Validación de supuestos.
  • ·        Ejercicios con medidas repetidas.

Módulo IV Modelos Multinivel – Jerárquicos

 
  • .·         Análisis de varianza: un factor de efectos aleatorios (AEA).
    ·         Análisis de regresión: medias como resultados (RMR).
    ·         Análisis de regresión: coeficientes aleatorios (RCA).
    Análisis de regresión: medias y pendientes como resultados (RMPR)

    ·         Análisis de covarianza: un factor de efectos aleatorios (ACEA).

  •  
  • Módulo V Modelos lineales multinivel en SPSS y su aplicación en investigación educativa

Desarrollo de un caso en la educación usando la base de datos que proporciona la prueba PISA (OCDE), donde el alumnado (nivel 1) se agrupa en centros (nivel 2), se ejemplifica el análisis que más se adecúa a este tipo de datos estructurados siguiendo una jerarquía,
los modelos lineales multinivel (MLM).

Tutor: LEON DARIO BELLO PARIAS

Ecuaciones estructurales LDBPEstadístico y docente investigador con más de 30 años de experiencia y asesor de múltiples trabajos de investigación en las áreas de estadística incluyendo las Ecuaciones estructurales. Impartió cátedra en diversas universidades en Colombia, Universidad de Antioquia, Universidad de Medellín, Universidad EAFIT, Universidad Pontificia Bolivariana entre otras, recientemente ofrecio sus servicios en la Universidad Politécnica Salesiana de Ecuador y con la Universidad de Almeria en España.

Es el actual director académico de la Academia CIEMONLINE – Capacitación-Investigación-Estadística y Mercadeo online.

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