Educación Continua

Profesionales de las ciencias sociales y otras disciplinas que necesitan herramientas metodológicas que les permitan, por un lado, evaluar las propiedades métricas de instrumentos de medición; y por otro, evaluar hipótesis de relaciones entre variables.

• Grado académico o título profesional, obtenido en universidades chilenas o extranjeras, equivalente al grado de licenciado que confiere la Pontificia Universidad Católica de Chile.
• Conocimiento intermedio del idioma inglés para lectura de bibliografía.
• Currículum vitae con antecedentes curriculares.

• Manejar el concepto de variable latente.
• Estimar, analizar y reportar modelos de medición de conceptos multidimensionales.
• Estimar, analizar y reportar modelos estructurales.
• Evaluar ajustes de modelos de ecuaciones estructurales

Nombre del curso: Análisis de Modelos de Ecuaciones Estructurales
Nombre en inglés: Analysis of Structural Equations Models
Horas cronológicas: 21
Horas sincrónicas (online, vía streaming): 16,5
Horas a-sincrónicas (vía cápsulas de video pre-grabadas): 4,5
Horas pedagógicas: 28
Créditos: 5

Resultados del Aprendizaje:

Al finalizar este curso los/las estudiantes debieran ser capaces de:

• Entender el concepto de estimación con ecuaciones estructurales.
• Estimar e interpretar modelos de medición con variables latentes (continuas y categóricas).
• Estimar e interpretar modelos de mediación.
• Evaluar ajuste de modelos de ecuaciones estructurales.
• Reportar metodología, resultados y discusión de estimación con modelos de ecuaciones estructurales.

Contenidos:

1. Fundamentos de ecuaciones estructurales
   - Objetivos de la aplicación de ecuaciones estructurales a datos sociales
   - Características principales
   - Especificación de modelos
   - Identificación de los modelos
   - Proceso de estimación de parámetros
   - Índices de ajuste
   - Modificación del modelo
2. Entrenamiento en software especializado (Mplus, Lavaan)
3. Estimación de variables latentes mediante análisis factorial confirmatorio
4. Path analysis

JEFE DE PROGRAMA

Carolina Casas-Cordero.
Economista de la Universidad de Chile, MSc Survey Methodology y Doctora en Survey Methodology de la University of Maryland, USA. Profesora asistente del Instituto de Sociología UC, Investigadora Asociada al Centro UC de Encuestas y Estudios Longitudinales (CEEL UC) y Jefa del Programa de Magíster en Diseño y Análisis de Encuestas Sociales del ISUC. Dicta cátedras de diseño de encuestas, diseño de muestras y estimación con encuestas complejas en el programa de Magíster en Sociología del ISUC. Ha dirigido y participado en varios estudios, principalmente vinculados al CEEL UC y Dirección de Estudios Sociales (DESUC), con gran experiencia tanto en el diseño e implementación como en la evaluación de encuestas complejas y/o de gran envergadura como la Encuesta de Caracterización Socioeconómica Nacional (CASEN), la Encuesta de Protección Social (EPS) y la Encuesta Nacional de Salud (ENS), entre otras.

EQUIPO DOCENTE

Daniel Miranda
Doctor en Sociología, Magíster en Sociología y Magíster en Psicología Social-Comunitaria de la Pontificia Universidad Católica de Chile, y Psicólogo de la Universidad de Talca. Desde marzo de 2018 se desempeña como Investigador del Centro de Medición MIDE UC. Además, participa como Investigador en el Centro de Estudios de Conflicto y Cohesión Social – COES. También participa como docente en la Escuela de Psicología y el Instituto de Sociología de la Pontificia Universidad Católica de Chile a cargo de cursos de metodología, tales como: Modelos de Ecuaciones Estructurales, Análisis de datos categóricos y Metodología Cuantitativa I.

Además, dependiendo del número de alumnos, se podrá incorporar al equipo docente un ayudante que asistirá a los docentes durante algunas de las clases.

Este curso se desarrollará en modalidad online y utilizará las siguientes herramientas pedagógicas:

• Clases sincrónicas: Clases expositivas en directo, online via streaming, una vez por semana; Discusión de textos y aprendizaje basado en problemas; Trabajos aplicados y breves presentaciones en clase de los estudiantes.
• Clases a-sincrónicas: clases expositivas disponibles a través de clases de video pre-grabadas.

• Taller 1: 40%
• Taller 2: 40%
• Controles de lectura: 20%

Para aprobar el curso, se requiere:

1. Asistir a un 75% de las sesiones.
2. Aprobar con nota no inferior a 4.0 en una escala de 1.0 a 7.0, de acuerdo a la siguiente ponderación:

Los alumnos que aprueben las exigencias del programa recibirán un certificado de aprobación otorgado por la Pontificia Universidad Católica de Chile.
*El alumno que no cumpla con una de estas exigencias reprueba automáticamente sin posibilidad de ningún tipo de certificación.

Mínima

• Beaujean, A. (2014) Latent variable modeling using R. New York: Routledge.
• Bock (2007) Rethinking Thurstone. In Cudeck & MacCallum (Eds.) Factor Analysis at 100: Historical Developments and Future Directios. London: Lawrence Erlbaum. 
• Brown, T. (2006, 2015). Confirmatory Factor Analysis for Applied Research. New York: The Guilford Press.
• Collins, L., & Lanza, S. (2010). Latent class and latent transition analysis. N.J.: Wiley.
• Costello, A. B., & Osborne, J. W. (2005). Best practices in exploratory factor analysis: four recommendations for getting the most from your analysis. Practical Assessment, Research & Evaluation, 10(7), 1{9.
• Duncan, T., Duncan, S. & Stryker,L.(2006) An introduction to latent variable growth curve modeling. New York: Taylor & Francis Group.
• Finch & French (2015) Latent Variable Modeling with R. New York: Routledge.
• Jose, P. (2013) Doing statistical mediation and moderation. New York: The Guilford Press.
• McCardle, 2009 Latent Variable Modeling of Differences and Changes with Longitudinal Data. Annu. Rev. Psychol 60:577{605
• Raykov, T., & Marcoulides, G. A. (2006). A First Course in Structural Equation Modeling (2nd ed.). Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum Associates. 
• RatSWD Quality Standards Working Group. (2015). Quality Standards for the Development, Application, and Evaluation of Measurement Instruments in Social Science Survey Research (Working Paper Series of the German Council for Social and Economic Data No. 245). German Council for Social and Economic Data (RatSWD). Retrieved from https://ideas.repec.org/p/rsw/rswwps/rswwps245.html
• Rosseel, Y. (2012). lavaan: An R Package for Structural Equation Modeling. Journal of Statistical Software, 48(2), 1{36.

Complementaria

• Baron, R., & Kenny, D. (1986). The Moderator-Mediator Variable Distinction in Social Psychological Research: Conceptual, Strategic, and Statistical Considerations. Journal of Personality and Social Psychology, 51(6), 1173{1182.
• Bollen, K. (1989). Structural Equation Models with Latent Variables. New York: Wiley & Sons.
• Byrne, B. M. (2012). Structural equation modeling with Mplus basic concepts, applications, and programming. New York: Routledge, Taylor et Francis Group.
• Field, A., Miles, J. & Field, Z. (2012) Discovering statistics using R. London: Sage Geiser, C. (2013). Data analysis with Mplus. New York: The Guilford Press. Jose, P. (2013) Doing statistical mediation and moderation. New York: Guilford Press.
• Hayes, A. (2013) Introduction to mediation, moderation and conditional process analysis. New York: Guilford Press.
• Hoyle (2012) Handbook of Structural Equation Modeling. New York: The Guilford Press Kline, R. B. (2011). Principles and practice of structural equation modeling. New York: Guilford Press.
• Loehlin, J. C. (2011). Latent variable models: an introduction to factor, path, and structural equation analysis. New York: Routledge.
• MacKinnon, D. (2008) Introduction to statistical mediation analysis. New York: Psychology Press.
• Mulaik, S. (2009). Linear causal modeling with structural equations. Boca Raton: CRC Press. Muth´en, B., & Muth´en, L. (1998-2012). Mplus User’s Guide (Version 7.). Los Angeles: Muth´en & Muth´en.
• Schumacker, R. (2004). A beginner’s guide to structural equation modeling (2nd ed.). Mahwah N.J.: Lawrence Erlbaum Associates.
• Van der Loo, M. & de Jonge, E. (2012) Learning RStudio for R statistical computing. Birmingham: Packt Publishing.
• Wang, J., & Wang, X. (2012). Structural equation modeling with Mplus. Chichester, West Sussex: Wiley.

Las personas interesadas deberán completar la ficha de postulación y enviar los siguientes documentos por correo electrónico a Francisca Campos (frcampos@uc.cl):

• Currículum vitae actualizado.
• Copia simple de título o licenciatura.
• Fotocopia simple del carnet de identidad por ambos lados.

Tras la revisión de antecedentes, los y las postulantes aceptados/as serán confirmados a través de un correo electrónico. En algunos casos, será necesario llamar a entrevista telefónica para verificar, especialmente, manejo de algunos contenidos.

Las postulaciones para el 2020 estarán abiertas hasta completar las vacantes. No se tramitarán postulaciones incompletas.

VACANTES: 25
El Programa se reserva el derecho de suspender la realización del diplomado/curso si no cuenta con el mínimo de alumnos requeridos. En tal caso se devuelve a los alumnos matriculados la totalidad del dinero en un plazo aproximado de 10 días hábiles.

*A las personas matriculadas que se retiren de la actividad antes de la fecha de inicio, se les devolverá el total pagado menos el 10% del total del arancel.

Importante- Sobre retiros y suspensiones-
• La coordinación del programa se reserva el derecho de suspender o reprogramar la realización de la actividad si no cuenta con el mínimo de alumnos requeridos o por motivos de fuerza mayor. En tal caso se devuelve a los alumnos matriculados la totalidad del dinero a la brevedad posible con un máximo de 10 días hábiles. La devolución se efectuará con depósito en la cuenta (corriente o vista) que indique el alumno o a través de un vale vista que deberá ser retirado en cualquier sucursal del Banco Santander.

• A las personas matriculadas que se retiren de la actividad antes de la fecha de inicio, se les devolverá el total pagado menos el 10% del valor del programa.* A las personas que se retiren una vez iniciada la actividad, se les cobrará las horas o clases cursadas o asistidas y materiales entregados a la fecha de la entrega de solicitud formal de retiro más el 10% del valor del programa*
La solicitud de retiro debe realizarse a la coordinación a cargo y hasta antes de que el 50% de la actividad se haya desarrollado (Reglamento de alumno de Educación Continua). 
En ambos casos la devolución, demorará cómo máximo 15 días hábiles y se efectuará con depósito en la cuenta (corriente o vista) que indique el alumno o a través de un vale vista que deberá ser retirado en cualquier sucursal del Banco Santander. *El 10% corresponde al uso de vacante y se calcula en base al precio publicado, no el valor final pagado.