Las ecuaciones estructurales constituyen un modelo estadístico multivariado, muy usada en diferentes áreas del conocimiento (psicología, educación, sociología, ciencias políticas, economía, marketing, biología, genética, minería, entre otros); para cuya modelación se identifican los conceptos y la vinculación entre los mismos, por lo que es utilizada como una técnica confirmatoria para determinar una explicación válida de las relaciones entre las mediciones.

Los modelos de ecuaciones estructurales representan una combinación de dos tradiciones estadísticas. Por un lado, el Análisis Factorial, cuyo objetivo es explicar un conjunto de variables observadas (ítems de un test, por ejemplo) mediante un número menor de variables latentes inobservables, denominadas factores (dimensiones teóricas). Y, por otro lado, modelos de ecuaciones simultáneas desarrollados fundamentalmente dentro de la tradición econométrica.

Sin duda, todo este desarrollo se vio limitado inicialmente por falta de herramientas informáticas que permitan su aplicación, sin embargo, en la actualidad existen muchos softwares que facilitan su uso, como LISREL, MPlus, SAS (Calis), SmartPLS, JASP, R (Levenne, SEM), Python (Semopy), entre otros. En este curso se dará énfasis al análisis de datos desde una perspectiva práctica por medio del uso R (Lavaan) y Jamovi.

• 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.

Cuenta con más de 20 años de experiencia en investigación de mercados y medios, ha laborado para empresas internacionales como Ibope Time, Invera (Belcorp), Ipsos y Millward Brown como Director de Proyectos. Magister en Marketing de ESAN y Master en Marketing Science de ESIC, España; y Licenciado en Matemática con mención en Estadística de la Universidad San Antonio de Abad del Cusco. Diplomado en Estadística Aplicada de la PUCP.