José I. Azuela
José I. Azuela
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MODERACION ENTRE VARIABLES LATENTES CON ECUACIONES ESTRUCTURALES (ORTOGONALIZACIÓN)
En este tutorial analizaremos y estimaremos la interacción entre variables latentes a través de un modelo de ecuaciones estructurales utilizando STATA.
CONTENIDOS
1. ¿En qué consiste la interacción? MINUTO 1:00
2. Aproximaciones para estimar la interacción entre variables latentes. MINUTO: 3:45
3. Interacción entre variables latentes en STATA (TUTORIAL) MINUTO: 7:12
4. Análisis de Resultados MINUTO: 22:24
Descarga la Base de Datos para repliques este ejercicio en la siguiente dirección electrónica:
sites.google.com/view/opto-econometria/home/you-tube
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Комментарии

  • @Ciborg1984
    @Ciborg1984 20 дней назад

    Gracias por la clase..

    • @jose.azuela
      @jose.azuela 19 дней назад

      @@Ciborg1984 gracias a ti por visitar el canal 🙏

  • @cinefilia9496
    @cinefilia9496 2 месяца назад

    Pero cómo puedes tener que la muestra es significativa por una parte y que el R2 sea tan bajo?

    • @jose.azuela
      @jose.azuela 2 месяца назад

      @@cinefilia9496 hola! Muchas gracias por visitar el canal. Respondo a tus preguntas: 1. Significativo no refiere a la muestra sino al beta. 2. Recuerda que R2 indica la proporción del total de la variación en Y es explicada por el modelo. En este caso el modelo refiere a una única variable independiente; por tanto, nuestro R2 indica que tanto de la variación en ventas es atribuida a la publicidad. Una variable que sea capaz de explicar hasta el 33% de la variación en Y (como en el ejemplo) en realidad no es bajo, si lo piensas es muy alto. Es bastante común que se instruya que R2 debe ser superior a .5. Esto es parcialmente cierto, si el modelo fuera una regresión múltiple y las independientes todas fueran métricas entonces sería posible exigir 50% o más al modelo. Así, el que una única variable explique una tercera parte del total de la variación en otra en realidad no es poco. Saludos y nuevamente muchas gracias por visitar el canal🙏

  • @jhazda
    @jhazda 3 месяца назад

    Muchas gracias, excelente video y explicación

    • @jose.azuela
      @jose.azuela 3 месяца назад

      @@jhazda gracias a ti por ver el canal!! ❤️❤️

  • @cocolisa
    @cocolisa 3 месяца назад

    Excelente

  • @KarlaOrozcoTorres
    @KarlaOrozcoTorres 5 месяцев назад

    Hola gracias por el video, para interpretar las interacciones entre variables categóricas en una regresión logística ordinal, tienes algún video?

    • @jose.azuela
      @jose.azuela 5 месяцев назад

      @@KarlaOrozcoTorres muchas gracias por ver el canal! En respuesta a tu pregunta, no tengo un video con las características que mencionas pero tengo un video sobre efectos marginales donde se interpretan los efectos marginales para variables dependientes métricas y para categóricas EFECTOS MARGINALES ruclips.net/video/WVInP0dE5Jc/видео.html Espero te ayude! Nuevamente, muchas gracias por ver el canal!

    • @KarlaOrozcoTorres
      @KarlaOrozcoTorres 5 месяцев назад

      @@jose.azuela muchas gracias!!!

    • @jose.azuela
      @jose.azuela 5 месяцев назад

      @@KarlaOrozcoTorres ¡gracias a tí! 🙏

  • @mariavalentinotti7545
    @mariavalentinotti7545 6 месяцев назад

    Mil gracias😘

    • @jose.azuela
      @jose.azuela 6 месяцев назад

      @@mariavalentinotti7545 gracias a ti! Por ver el canal! Saludos.

  • @samynajeraalvarado4813
    @samynajeraalvarado4813 6 месяцев назад

    Hola, ¿tendras la base de datos de tu video?

    • @jose.azuela
      @jose.azuela 6 месяцев назад

      Hola!! Muchas gracias por visitar el canal! Te comento, efectivamente, la base de datos de todos los videos de Ecuaciones Estructurales aún no está disponible y esto se debe a que forman parte de un proyecto que aún está en proceso de publicación. En cuanto se hayan publicado resultados, con gusto haré pública la base de datos de estos videos. Saludos y nuevamente muchas gracias por visitar el canal.

  • @adrrigomez
    @adrrigomez 6 месяцев назад

    muchas gracias!!!

  • @samynajeraalvarado4813
    @samynajeraalvarado4813 7 месяцев назад

    Hola! No encuentro la base de datos me puedes ayudar porfas

  • @saitama7107
    @saitama7107 8 месяцев назад

    Excelente vídeo! Directo al punto, mis respetos👌

    • @jose.azuela
      @jose.azuela 8 месяцев назад

      ¡Gracias, saludos!

  • @andresalcorta3170
    @andresalcorta3170 8 месяцев назад

    Ya llevo 5 hrs profe jajajaja, ya completo las 20?

    • @jose.azuela
      @jose.azuela 8 месяцев назад

      Muchas gracias por visitar el canal!

  • @dyneap2344
    @dyneap2344 8 месяцев назад

    Muy buen video!!

  • @cristianpicon6099
    @cristianpicon6099 8 месяцев назад

    Buenas, lamentablemente no se encuentra el archivo desde el link sugerido

  • @cristianpicon6099
    @cristianpicon6099 8 месяцев назад

    Buenas, alguien puede pasar el link del archivo. Ya no está en el link ofrecido

  • @AlejandroAndradeAguilar
    @AlejandroAndradeAguilar 8 месяцев назад

    Buenas tardes, tienes bibliografía para ahondar en modelos marginales y condicionales para datos tipo panel? Muchas gracias

    • @jose.azuela
      @jose.azuela 8 месяцев назад

      Muchas gracias por visitar el canal. Te recomiendo mucho los libros de Cameron. Te dejo el enlace al libro en Stata Press: www.stata.com/bookstore/microeconometrics-stata/

  • @mariadejesusperezhervert9442
    @mariadejesusperezhervert9442 9 месяцев назад

    muy buenos tus videos, muy bien explicados, gracias. Donde puedo ver el la evaluacion del modelo estructural?

    • @jose.azuela
      @jose.azuela 9 месяцев назад

      Muchas gracias por ver el canal! No he hecho el video de evaluación del modelo estructural porque me centre en producir videos de ecuaciones estructurales basada en la covarianza. Pero puedes encontrar información sobre PLS SEM en los libros de Hair. Te los recomiendo mucho. Son muy instructivos y fácil de comprender. Te paso el enlace al libro en Amazon: A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling (Pls-Sem) a.co/d/9ZQTtfd

    • @mariadejesusperezhervert9442
      @mariadejesusperezhervert9442 9 месяцев назад

      ✌gracias

  • @gianfrancovillegas3976
    @gianfrancovillegas3976 10 месяцев назад

    Hola profesor José, excelente explicación! Tengo una duda, para los modelos de regresión con variable dependiente binaria, ¿los supuestos se reducen a que se debe calcular la multicolinealidad entre las variables independientes, observaciones independientes y las distribuciones de los errores debe ser normal (probit) y logistica (logit)? o ¿hay algo más que se debe considerar?

  • @hispanicusJr
    @hispanicusJr 10 месяцев назад

    ❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤💯💯💯💯💯💯💯💯💯💯💯

  • @hispanicusJr
    @hispanicusJr 10 месяцев назад

    ❤❤❤❤❤❤❤❤❤💯💯💯💯💯💯💯💯💯

    • @jose.azuela
      @jose.azuela 10 месяцев назад

      Gracias por visitar el canal. Saludos!

  • @camilaneiraibacache7587
    @camilaneiraibacache7587 10 месяцев назад

    Hola! como subir dos excel? me elimina el anterior cuando subo uno nuevo

    • @jose.azuela
      @jose.azuela 8 месяцев назад

      Hola! Muchas gracias por visitar el canal. No entiendo bien el problema pero te recomiendo lo siguiente: 1. Importa el Excel a stata y guarda el archivo como dta (por ejemplo base de datos 1) 2. Importa el segundo archivo Excel y guárdalo también (base de datos 2) Si tu deseo es tener una solo base de datos que sea el resultado de los anteriores archivos puedes unirlos con el comando merge. Dime si esto te ayuda. Saludos y nuevamente muchas gracias.

  • @filippodipietro2672
    @filippodipietro2672 11 месяцев назад

    no encuentro la base de datos para replicar los resultados

  • @pilargiraldez-puig7701
    @pilargiraldez-puig7701 11 месяцев назад

    GENIAL!! Muchísimas gracias!!

  • @manuelgtzo
    @manuelgtzo 11 месяцев назад

    Excelente !!!

    • @jose.azuela
      @jose.azuela 11 месяцев назад

      Muchas gracias Dr!

  • @danielarodriguezmanuel6703
    @danielarodriguezmanuel6703 11 месяцев назад

    Muy buena explicación, gracias

    • @jose.azuela
      @jose.azuela 11 месяцев назад

      Gracias a ud por visitar el canal!

  • @davida.jimenezj.7208
    @davida.jimenezj.7208 Год назад

    ¿Es posible aplicar un modelo así con datos longitudinales?

    • @jose.azuela
      @jose.azuela Год назад

      ¡Hola! Muchas gracias por visitar el canal. En respuesta a tu pregunta: no recuerdo haber visto un modelo de Datos Panel con Ecuaciones Estructurales. Desde luego, el que no lo haya visto no es evidencia de que no exista o no se pueda estimar, lo que sí evidencia es que yo no sabría estimarlo. Te puedo decir que hay sensibles diferencias en un procedimiento y otro; el comando para trabajar panel es xt mientras que el de Ecuaciones Estructurales es sem. Hay diferencias incluso en la estructura de la base de datos. Para datos panel se requiere de un formato denominado "long format" mientras que en Ecuaciones Estructurales con datos transversales se emplea el formato denominado "wide format". Estaré al pendiente de lo que se publica en las revistas de investigación. Si veo un artículo en el que se estimen Ecuaciones Estructurales con datos panel, te comparto la referencia. Nuevamente muchas gracias por visitar el canal. ¡Saludos!

    • @jose.azuela
      @jose.azuela 7 месяцев назад

      Estimado David te comparto dos lecturas en donde podrás encontrar cómo aplicar modelos de ecuaciones estructurales longitudinales: Blunch (2013). Introduction to Structural Equation Modeling Using IBM SPSS Statistics and Amos. Newsom (2015). Longitudinal Structural Equation Modeling: A Comprehensive Introduction

    • @davida.jimenezj.7208
      @davida.jimenezj.7208 7 месяцев назад

      @@jose.azuela muchas gracias!

  • @oscarantoniocastromolina3714

    Hola amigo, muchas gracias por tu video!!! Tengo una duda: para los modelos con respuesta categorica, se aplican las pruebas de hereroscedadticidad, autocorrelacion, normalidad y multilinealidad ?

    • @jose.azuela
      @jose.azuela Год назад

      ¡Hola! Muchas gracias por visitar el canal. En respuesta a tu pregunta: algunas de las pruebas que mencionas son relativas a los modelos de Mínimos Cuadrados Ordinarios para garantizar que se cumplan sus supuestos, otras refieren a modelos longitudinales. En el video hago una estimación probit mediante Máxima Verosimilitud (MLE) con datos de corte transversal. Los supuestos de MLE son otros. En resumen, para este modelo, dado el uso de MLE con datos transversales, no es necesario hacer las pruebas que mencionas. Nuevamente, ¡muchas gracias por ver el canal! Saludos

  • @rodrigoaldaircanceh9364
    @rodrigoaldaircanceh9364 Год назад

    Muchas graciassss!!!! Me sirvió mucho 😊

    • @jose.azuela
      @jose.azuela Год назад

      Me alegra mucho. Muchas gracias por ver el canal!

  • @jorgegutierrez6742
    @jorgegutierrez6742 Год назад

    🤙

    • @jose.azuela
      @jose.azuela Год назад

      ¡Gracias por visitar el canal!

  • @adelmosandino
    @adelmosandino Год назад

    Hola, muy bueno el video, excelente trabajo. Podrías compartir por favor la referencia bibliográfica del paper que citas de Long (1997)? (Minuto 18:50). Gracias!!!!

    • @jose.azuela
      @jose.azuela Год назад

      ¡Muchísimas gracias por visitar el canal! Con mucho gusto, se trata de el libro Regression Models for Categorical Dependent Variables Using Stata, escrito por Scott Long y Jeremy Freese. Lo puedes adquirir directamente en la página web de Stata. Te lo recomiendo mucho. Te dejo el enlace para que puedas ver la tabla de contenidos: www.stata.com/bookstore/regression-models-categorical-dependent-variables/ saludos

  • @guillermobarrera6546
    @guillermobarrera6546 Год назад

    Hola, no encuentro la base de datos en el link

    • @JuanHernandez-oj3up
      @JuanHernandez-oj3up Год назад

      ingresando al link que comparte, posteriormente mas abajo encuentra los archivos

    • @cristianpicon6099
      @cristianpicon6099 8 месяцев назад

      Es cierto no sé encuentra la base de datos

    • @jose.azuela
      @jose.azuela 3 месяца назад

      @@guillermobarrera6546 hola! Una disculpa, efectivamente, no está la base de datos. Esto se debe a que es una base de datos de un trabajo que se encuentra en revisión para su publicación. Una vez se haya publicado con gusto comparto la base de datos. Recientemente subí una base de datos para la moderación con ecuaciones estructurales. Esa te puede servir para entrenar. Te agradezco mucho que visites el canal. Saludos 🙏

  • @maximoquierobastias5836
    @maximoquierobastias5836 Год назад

    Una consulta, ¿por qué para la validez discriminante se recurre al factorial exploratorio creando las consiguientes variables latentes con predict y no se utiliza predict con la información obtenida en el factorial confirmatorio?

    • @jose.azuela
      @jose.azuela Год назад

      Hola! Muchas gracias por ver mi canal. Muy buena pregunta! Te comento, no debería haber diferencias en los coeficientes del exploratorio y confirmatorio si ocurre los siguiente: 1- se usan exactamente los mismos indicadores en ambos casos 2- obviamente se trata de la misma base de datos y 3- se utiliza el mismo método de extracción de factores. En este último punto debes considerar que STATA usa diferentes métodos por default. Para AFE usa pf mientras que para AFC usa ml. Te invito a que hagas un ejercicio y calcules coeficientes usando factor, ml y sem para que lo compruebes. Nuevamente, muchas gracias por ver el canal. Sigo a tu disposición. Saludos

    • @maximoquierobastias5836
      @maximoquierobastias5836 Год назад

      @@jose.azuela entiendo. La diferencia es que en el exploratorio se obtienen los coeficientes estandarizados y por lo que he visto en el confirmatorio solo los entrega centrado en la media pero sin desviación estándar 1.

    • @jose.azuela
      @jose.azuela Год назад

      @@maximoquierobastias5836 también puedes tener coeficientes estandarizados en el análisis confirmatorio. Solo tienes que solicitarlos como una opción: ,standardized

  • @zurisadaihernandezazuara8391

    MUCHAS GRACIAS ME AYUDO MUCHO ❤

  • @jhazmindamarishernandezcab8887

    Muy buenos vídeos :) ... gracias por la claridad y pracricidad con que los explica. Sólo me queda la duda, qué trato de le da a la variable latente? Gracias

    • @jose.azuela
      @jose.azuela Год назад

      Muchas gracias por visitar el canal. Respecto a tu pregunta. Si lo que deseas es construir la variable con el predict, entonces podrías incluir esta nueva variable dentro de una regresión. Pero si tu deseo es hacer ecuaciones estructurales, no es necesario hacer el predict.

  • @DanielaNuñezEchegaray
    @DanielaNuñezEchegaray Год назад

    ¿Qué conclusiones se podrían extraer?

    • @jose.azuela
      @jose.azuela Год назад

      Muchas gracias por visitar el canal! Respecto a las conclusiones. Bueno la idea en una interacción es probar que el efecto de X1 sobre Y no es el mismo a lo largo de todas las unidades de X2. En este video se analizó el efecto del número de libros en casa sobre los libros que en promedio al año se leen. La idea es que mientras mayor sea la dotación de libros, más serán los libros leídos al año. Pero la pregunta adicional que nos hacemos es si este efecto es igual para hombres y mujeres. Los resultados nos indican que él efectos de la dotación de libros es mayor para las mujeres. Para poder responder a por qué ocurre esto habría que incluir otras variables que nos permitan identificar diferencias entre hombres y mujeres.

  • @alessandropereiraalves8140
    @alessandropereiraalves8140 Год назад

    Muito bom! Até o momento foi o melhor video explicando o assunto.

  • @ÁngelesFernandez-l7u
    @ÁngelesFernandez-l7u Год назад

    ¿Qué hacer si la opción de utilizar la primera fila como nombre de las variables se desactiva?. Muchas gracias

    • @jose.azuela
      @jose.azuela Год назад

      Hola! Muchas gracias por visitar mi canal. Esto que mencionas ocurre normalmente cuando importas archivos con extensión csv. Si este es el caso no hay ningún problema porque automáticamente stata reconoce la primera línea como el nombre de las variables. Otra alternativa es guardar Tu archivo en xls; al tratar de importar archivos con esta extensión debería estar activa la casilla. Dime por favor si resolviste tu problema. Saludos!

  • @enriqueazuela4109
    @enriqueazuela4109 Год назад

    Excellente material

    • @jose.azuela
      @jose.azuela Год назад

      Gracias por visitar el canal!

  • @ybdantm466
    @ybdantm466 Год назад

    Excelente vídeo

    • @jose.azuela
      @jose.azuela Год назад

      Gracias por visitar el canal!

  • @hectorthompson685
    @hectorthompson685 Год назад

    Hay una tecnología muy simple: la tecnología monetaria, que desarrolló el DINERO con tres funciones: MEDIO DE INTERCAMBIO UNIDAD DE CUENTA RESERVA DE VALOR Luego de la segunda guerra mundial EEUU, presentó su dinero - con respaldo en el oro- como el que mejor cumplía con esas tres funciones y se llevo a su territorio una perfecta arma económica y financiera Pero el 15/8/1971, Nixon le quitó el respaldo oro y entonces el dinero de referencia mundial, tuvo una decadencia tecnológica al no cumplir con dos de sus funciones (no es unidad de cuenta ni reserva de valor) y por 52 años el dólar dominó al mundo al permitir que: * Se desarrollara el mayor poder vigente, eñ capitalismo financiero que genera dinero del dinero sin producir riqueza alguna, lo que genera el siguiente efecto: * Inflación más dinero que emite la FED, sin riqueza que lo respaldo, más dinero, igual riqueza --> inflación * Poder político real en el 1% de la población actualmente tenga el doble del dinero del 99% restante * La pérdida del capitalismo productivo que se trasladó a China (sueldos bajos) o a Wall Street (mayor rentabilidad, menos problemas para el ex empresario). Los países que necesiten salir de esta trampa pueden poner respaldo energía a su dinero como se puede leer en perio.unlp.edu.ar/sitios/observatoriodetecnologias/dinero-energia-para-la-produccion-y-el-ahorro/

  • @gianmvt8950
    @gianmvt8950 Год назад

    Me encantan estos canales, sigue con este trabajo, gracias por informarnos.

    • @jose.azuela
      @jose.azuela Год назад

      Muchas gracias por visitar el canal!

  • @jorgegutierrez6742
    @jorgegutierrez6742 Год назад

    Excelente ✌️

    • @jose.azuela
      @jose.azuela Год назад

      Gracias por visitar el canal!

  • @madelynavilavera
    @madelynavilavera Год назад

    El capital del siglo XXI de Piketty es una joya 🏅#teamPiketty

    • @jose.azuela
      @jose.azuela Год назад

      Gracias por visitar el canal!

  • @holasoyyo7155
    @holasoyyo7155 Год назад

    hasta que encuentro un canal que vale la pena 🙏🏼

    • @jose.azuela
      @jose.azuela Год назад

      Muchas gracias por visitar el canal

  • @mariadelosangelescienfuego6052

    qué significa que el modelo ajusta

    • @jose.azuela
      @jose.azuela Год назад

      Hola! Gracias por ver mi canal. En términos generales significa que la estimación (el modelo) se ajusta (es decir es congruente) con la distribución de los datos.

  • @pattypinto6850
    @pattypinto6850 Год назад

    en la estimación del modelo sale con signo positivo y luego negativo, sin embargo en los efectos marginales es lineal crece, esto significa que no hay efecto cuadratico de la edad

    • @jose.azuela
      @jose.azuela 8 месяцев назад

      Muchas gracias por visitar el canal! En respuesta a tu pregunta, en una regresión cuadrática encontrarás contraposición de signos entre el efecto lineal y el cuadrático. El beta del efecto lineal debe ser mayor Que el del efecto cuadrático y esto es lo Que hará que en las primeras unidades de X domine el efecto lineal hasta llegar a un punto en donde el efecto cuadrático lo supere. Respecto a cómo saber si hay un efecto cuadrático, esto es muy sencillo basta con evaluar el valor p del beta cuadrático, este debe ser menor que .05 para declarar el efecto. Espero que esto aclare tu duda. Saludos y gracias por visitar el canal!

  • @melisaromeroasis4204
    @melisaromeroasis4204 Год назад

    Buenas, quisiera saber con que tipo de variables se esta trabajando en este ejemplo

    • @jose.azuela
      @jose.azuela Год назад

      Hola! Muchas gracias por visitar el canal. En respuesta a tu pregunta, se trata de un modelo de ecuaciones estructurales con variables reflexivas. Estas son variables latentes que se componen de variables observables. Las variables latentes son variables que se conforman por dos o más variables observables. En lo relativo a las variables observables, éstas fueron indicadores medidos a través de escalas Likert. Si deseas saber más sobre variables latentes te invito a que, en este mismo canal veas los videos de análisis factorial exploratorio: ruclips.net/video/A6JON5YDb8c/видео.html Espero haber respondido a tu duda. Saludos!

    • @melisaromeroasis4204
      @melisaromeroasis4204 Год назад

      Gracias, quería saber de que naturaleza eran las variables observables justamente. Estoy tratando de hacer un análisis factorial confirmatorio con mis datos, siguiendo los pasos, pero me paso que generó más de 600 interacciones. Porque puede pasar esto ?

  • @abrilayala9298
    @abrilayala9298 Год назад

    ¡Justo lo que esperábamos! Muchas gracias ❤

  • @albertoazuela8541
    @albertoazuela8541 Год назад

    Excelente ponencia hijo, felicidades

  • @abrilayala9298
    @abrilayala9298 Год назад

    Muchas gracias! super bien explicado este tema

  • @kennyaraujo8509
    @kennyaraujo8509 Год назад

    Ocupe los valores 0= No , 1= Si. , y la tabla me aparece al revés , es decir aparece primero los No No en el primer cuadro. Y en el último cuadro aprece Si Si, como los puedo invertir?