University of Valencia logo Logo Permanent Training and Educational Innovation Service (SFPIE) Logo del portal

Anàlisi de models multinivell amb SPSS

Target PDI
Method of impartition Presential
Language Spanish
Total duration 12
Presential duration 12
Program Continuing education
Training modality Course
Academic course 2024-2025
Edition 01
Training plan year 2024
Start date of the course 26/06/2024
End date of the course 28/06/2024
Registration start date 28/02/2024
Registration end date 13/03/2024
Sessions
Session Start date and time End date and time Aula Location
1 26/06/2024 09:30 26/06/2024 13:30 Aula de informática LIP1 Faculty of Psychology and Speech Therapy
2 27/06/2024 09:30 27/06/2024 13:30 Aula de informática LIP1 Faculty of Psychology and Speech Therapy
3 28/06/2024 09:30 28/06/2024 13:30 Aula de informática LIP1 Faculty of Psychology and Speech Therapy
Professional profile of the recipients
Personal Docent i Investigador de la Universitat de València que en la seua activitat investigadora necessita estimar relacions entre propietats de col·lectius (p. ex., empreses, departaments, equips, classes, col·legis, famílies, sectors), d'una banda, i experiències, conductes, propietats, i variables dels individus, per una altra.
Selection criteria

Se seleccionarán las persones participantes de acuerdo con los criterios siguientes:

- Para aquellos cursos que tengan requisitos específicos, se tiene que comprobar que efectivamente las personas solicitantes los reúnen.

- Se otorgará preferencia a las peticiones de aquellas personas solicitantes que no hayan realizado cursos de características parecidas en los últimos tres años.

- Así mismo, se otorgará preferencia a aquellos que no hayan realizado cursos de formación en los últimos tres años.

- En caso de empate entre solicitantes en aplicación de los anteriores criterios, habrá que ajustarse al riguroso orden de entrada de las solicitudes (día y hora de presentación)

 

UV Faculty
  • Gonzalez Roma, Vicente
  • PDI-Catedratic/a d'Universitat
Ver ficha
  • Hernandez Baeza, Ana Maria
  • PDI-Titular d'Universitat
Ver ficha
  • Tomas Marco, Maria Ines
  • PDI-Catedratic/a d'Universitat
Ver ficha
Training objectives

JUSTIFICACIÓ I OBJECTIUS
En les Ciències Socials i de la Salut, és freqüent estudiar la influència que unes certes característiques de grups i col·lectius té sobre determinades experiències i conductes de les persones. Per exemple, la relació entre l'estil de direcció de l'empresa i el rendiment dels seus empleats; la influència que el clima de les organitzacions té sobre la satisfacció laboral dels seus membres; l'impacte que les relacions familiars tenen sobre el benestar dels seus components; i la influència que els estils didàctics dels professors tenen sobre el rendiment dels alumnes. Tots estos exemples impliquen estimar la relació entre dues variables que es troben en nivells diferents d'anàlisis: el col·lectiu o superior (p. ex., el clima de l'organització), i l'individual (la satisfacció dels empleats). Per a estimar estes relacions es necessiten models i tècniques estadístiques que tinguen en compte l'estructura d'anidamiento que existix entre les dades observades (p. ex., uns certs empleats pertanyen a unes certes empreses; determinats alumnes pertanyen a determinades classes), i les conseqüències que això comporta (les observacions no són independents). La regressió múltiple, sovint usada per a estimar relacions entre variables, no és adequada en estos casos, ja que produïx estimacions de les relacions amb diferents problemes (veure González-Romá i Hernández, 2017).

Els models multinivell o models lineals jeràrquics permeten estimar les relacions entre variables que es troben en nivells diferents. La seua aplicació en la investigació ha crescut progressivament durant els últims 25 anys (veure González-Romá i Hernández, 2017). Això és parcialment pel fet que els fenòmens estudiats es desenvolupen en contextos multinivell en els quals pot diferenciar-se diferents nivells d'anàlisis (per exemple, en les empreses: l'empresa, el departament, l'equip de treball, l'empleat). Per això, l'estudi d'estos fenòmens sovint requerix l'ús de models i tècniques multinivell. Per estes raons, existix una demanda creixent de formació en models i tècniques multinivell per part dels investigadors en Ciències Socials i de la Salut.

Els objectius del curs que es proposa són: 1. comprendre la lògica dels models multinivell, 2. aprendre a construir-los, i 3. aprendre a estimar-los mitjançant el programa SPSS.
 

Contents

MÒDUL 1. La lògica dels models multinivell.
1. Introducció Per què són necessaris els models multinivell?
2. La lògica dels models.
3. Tipus d'efectes i paràmetres.
4. Seqüència de models de referència.
• Model 1: model ANOVA d'un factor d'efectes aleatoris.
• Model 2: model de coeficients de regressió aleatoris.
• Model 3: model d'interceptos com a resultats.
• Model 4: model d'interceptos i pendents com a resultats.
5. Algunes aplicacions.
MÒDUL 2. Estimació de models multinivell mitjançant SPSS (1)
1. L'estructura de la base de dades
2. Instruccions bàsiques
3. Exercicis pràctics guiats.
MODULE 3. Estimació de models multinivell mitjançant SPSS (2)
1. Exercicis pràctics: realització autònoma amb supervisió.
2. Interpretació de resultats i derivació de conclusions. 

Competencies to be developed

- Comprendre la lògica que subjau a dels models multinivell.
- Construir els models multinivell associats a diferents preguntes d'investigació.
- Estimar diferents tipus de models multinivell mitjançant el programa SPSS.
- Interpretar els resultats obtinguts mitjançant el programa SPSS.
- Derivar conclusions adequades a partir de les estimacions obtingudes.
- Planificar les anàlisis implicades davant una pregunta d'investigació de caràcter multinivell. 

Criteria and procedure for evaluation of the activity

Tenint en compte els objectius del curs, es plantejarà un exercici pràctic associat a una hipotètica pregunta d'investigació que els participants hauran de contestar mitjançant l'estimació d'un model multinivell. Els criteris d'avaluació per a avaluar l'exercici seran:

1. adequació del model multinivell especificat.
2. adequació de les estimacions dels paràmetres del model obtingudes mitjançant SPSS.
3. correcció de la interpretació de les estimacions obtingudes.
4. correcció de les conclusions derivades.

Inscription