MODELOS DE ECUACIONES ESTRUCTURALES CON AMOS Y SMARTPLS
Aprende a especificar, estimar y evaluar modelos de ecuaciones estructurales con AMOS (CB-SEM) y SmartPLS (PLS-SEM), aplicados a tesis, artículos científicos y proyectos de investigación.
Objetivo del programa
Desarrollar competencias progresivas para especificar, estimar, evaluar e interpretar modelos de ecuaciones estructurales, aplicando el enfoque basado en covarianzas (CB-SEM) mediante IBM SPSS AMOS y el enfoque de mínimos cuadrados parciales (PLS-SEM) mediante SmartPLS, con aplicación directa a tesis, artículos científicos y proyectos de investigación.
¿A quién está dirigido?
Estudiantes de posgrado, tesistas, egresados, docentes, investigadores y profesionales interesados en modelamiento de variables latentes, análisis factorial confirmatorio y modelos de ecuaciones estructurales. Se recomienda conocimiento básico de estadística inferencial y manejo de bases de datos.
Nivel I · Fundamentos
Modelos de medición y bases de SEM.
24 horas académicas
Nivel II · CB-SEM
Modelos y mediación mediante AMOS.
24 horas académicas
Nivel III · PLS-SEM
Modelamiento avanzado con SmartPLS.
24 horas académicas
Plan de estudios por nivel
Selecciona un nivel para consultar sus módulos, las sesiones, las prácticas y los productos formativos.
Nivel I · Fundamentos · Modelos de medición y fundamentos del SEM
Comprende los enfoques CB-SEM y PLS-SEM, prepara datos para SEM y evalúa fiabilidad y validez. 8 sesiones · 24 horas académicas (16 síncronas + 8 prácticas).
Módulo 1. Fundamentos de los Modelos de Ecuaciones Estructurales
Comprende la lógica del SEM y selecciona el enfoque apropiado según el objetivo de investigación3 sesiones · 6 h
Introducción al SEM
Tema 1: Concepto y finalidad de los modelos de ecuaciones estructurales.
Tema 2: Variables observadas y variables latentes.
Tema 3: Modelo de medición y modelo estructural.
Práctica: Identificación de componentes SEM en investigaciones aplicadas.
Software: AMOS + SmartPLS
CB-SEM vs. PLS-SEM
Tema 1: Fundamentos del enfoque basado en covarianzas.
Tema 2: Fundamentos del enfoque PLS-SEM.
Tema 3: Criterios para elegir AMOS o SmartPLS.
Práctica: Selección del enfoque según objetivos y características del estudio.
Software: AMOS + SmartPLS
Especificación del modelo
Tema 1: Constructos, dimensiones e indicadores.
Tema 2: Relaciones entre variables latentes.
Tema 3: Hipótesis y representación gráfica.
Práctica: Construcción conceptual de un modelo estructural.
Software: AMOS + SmartPLS
Módulo 2. Preparación y diagnóstico de datos para SEM
Diagnostica la calidad de los datos antes de estimar modelos estructurales3 sesiones · 6 h
Preparación de datos
Tema 1: Estructura y codificación de la base.
Tema 2: Tratamiento inicial de valores perdidos.
Tema 3: Revisión de errores e inconsistencias.
Práctica: Preparación de una base para análisis SEM.
Software: SPSS + AMOS
Normalidad y valores atípicos
Tema 1: Asimetría y curtosis.
Tema 2: Normalidad univariada y multivariada.
Tema 3: Valores atípicos y distancia de Mahalanobis.
Práctica: Diagnóstico de una base de investigación.
Software: SPSS + AMOS
Multicolinealidad y muestra
Tema 1: Correlaciones entre indicadores.
Tema 2: Tolerancia y VIF.
Tema 3: Consideraciones de tamaño muestral para CB-SEM y PLS-SEM.
Práctica: Evaluación de viabilidad de la base para modelamiento.
Software: SPSS + SmartPLS
Módulo 3. Modelo de medición, fiabilidad y validez
Evalúa constructos latentes mediante criterios de fiabilidad y validez2 sesiones · 4 h
Modelos de medición y fiabilidad
Tema 1: Indicadores reflectivos y formativos.
Tema 2: Cargas factoriales y cargas externas.
Tema 3: Alfa de Cronbach, rho_A y fiabilidad compuesta.
Práctica: Evaluación de consistencia interna y depuración de indicadores.
Software: AMOS + SmartPLS
Validez convergente y discriminante
Tema 1: Varianza media extraída (AVE).
Tema 2: Fornell-Larcker y cargas cruzadas.
Tema 3: HTMT y criterios de decisión.
Práctica: Evaluación integral de un modelo de medición.
Software: AMOS + SmartPLS
Nivel II · AMOS / CB-SEM · Modelos de ecuaciones estructurales con AMOS
Estima y evalúa modelos CB-SEM, análisis factorial confirmatorio, relaciones estructurales y mediación. 8 sesiones · 24 horas académicas (16 síncronas + 8 prácticas).
Módulo 4. Análisis Factorial Confirmatorio con AMOS
Especifica y evalúa modelos de medición confirmatorios mediante AMOS3 sesiones · 6 h
Introducción a AMOS
Tema 1: Interfaz y configuración del entorno.
Tema 2: Variables latentes, indicadores, errores y covarianzas.
Práctica: Construcción gráfica de un modelo de medición.
Software: AMOS
Análisis Factorial Confirmatorio
Tema 1: Especificación e identificación del modelo.
Tema 2: Estimación y cargas factoriales estandarizadas.
Práctica: Ejecución e interpretación de un AFC.
Software: AMOS
Ajuste del modelo
Tema 1: Chi-cuadrado y CMIN/DF.
Tema 2: CFI, TLI, RMSEA y SRMR.
Tema 3: Residuos e índices de modificación.
Práctica: Evaluación integral del ajuste del modelo.
Software: AMOS
Módulo 5. Modelo estructural y contrastación de hipótesis
Construye el modelo estructural y contrasta relaciones entre constructos3 sesiones · 6 h
Construcción del modelo estructural
Tema 1: Integración del modelo de medición y estructural.
Tema 2: Relaciones causales y covarianzas.
Práctica: Especificación de un modelo estructural completo.
Software: AMOS
Relaciones estructurales
Tema 1: Estimate y coeficientes beta estandarizados.
Tema 2: Error estándar, C.R. y p-valor.
Práctica: Interpretación y decisión de hipótesis estructurales.
Software: AMOS
Varianza explicada y reporte
Tema 1: Correlaciones múltiples al cuadrado (R²).
Tema 2: Lectura integrada de parámetros y ajuste.
Práctica: Construcción de una matriz de contrastación de hipótesis.
Software: AMOS
Módulo 6. Mediación, bootstrap y reporte con AMOS
Analiza efectos directos e indirectos y consolida un modelo CB-SEM completo2 sesiones · 4 h
Mediación y bootstrap
Tema 1: Efectos directos, indirectos y totales.
Tema 2: Bootstrap e intervalos de confianza.
Tema 3: Mediación parcial y total.
Práctica: Estimación e interpretación de un modelo de mediación.
Software: AMOS
Taller CB-SEM y reporte científico
Tema 1: Evaluación integral: AFC, ajuste, modelo estructural y mediación.
Tema 2: Tablas, figuras y redacción científica de resultados.
Práctica: Resolución completa de un caso aplicado.
Software: AMOS
Nivel III · SmartPLS / PLS-SEM · Modelamiento PLS-SEM con SmartPLS
Construye modelos PLS-SEM, realiza bootstrapping, mediación, moderación y modelamiento avanzado. 8 sesiones · 24 horas académicas (16 síncronas + 8 prácticas).
Módulo 7. Fundamentos y evaluación de PLS-SEM
Construye y evalúa modelos de medición y estructurales en SmartPLS3 sesiones · 6 h
Construcción del modelo PLS-SEM
Tema 1: Importación y preparación de datos.
Tema 2: Construcción gráfica y configuración del algoritmo PLS.
Práctica: Especificación y ejecución de un modelo PLS-SEM.
Software: SmartPLS
Evaluación del modelo de medición
Tema 1: Outer loadings, alfa, rho_A y fiabilidad compuesta.
Tema 2: AVE, Fornell-Larcker y HTMT.
Práctica: Evaluación y depuración del modelo de medición.
Software: SmartPLS
Evaluación del modelo estructural
Tema 1: Inner VIF y path coefficients.
Tema 2: R², R² ajustado, f² y Q².
Práctica: Evaluación integral del modelo estructural.
Software: SmartPLS
Módulo 8. Bootstrapping, mediación y moderación
Contrasta hipótesis y analiza mecanismos condicionales mediante SmartPLS3 sesiones · 6 h
Bootstrapping
Tema 1: Configuración del remuestreo.
Tema 2: Beta, t, p, error estándar e intervalos de confianza.
Práctica: Contrastación de hipótesis mediante bootstrapping.
Software: SmartPLS
Mediación
Tema 1: Efectos directos, indirectos y totales.
Tema 2: Specific indirect effects.
Práctica: Evaluación e interpretación de un modelo mediador.
Software: SmartPLS
Moderación
Tema 1: Variable moderadora y efecto de interacción.
Tema 2: Product Indicator y Two-Stage Approach.
Práctica: Estimación e interpretación gráfica de la moderación.
Software: SmartPLS
Módulo 9. PLS-SEM avanzado y publicación científica
Aplica técnicas avanzadas de PLS-SEM y estructura resultados para investigación científica2 sesiones · 4 h
Modelos de orden superior y predicción
Tema 1: Higher-order constructs y Two-Stage Approach.
Tema 2: PLSpredict y evaluación de capacidad predictiva.
Práctica: Construcción de un modelo jerárquico y análisis predictivo.
Software: SmartPLS
Análisis avanzados y taller final
Tema 1: IPMA, MGA y MICOM: fundamentos e interpretación.
Tema 2: Selección de tablas, figuras y resultados para tesis o artículo.
Práctica: Desarrollo y reporte integral de un modelo PLS-SEM avanzado.
Software: SmartPLS
Metodología de enseñanza
Explicación conceptual, demostración en software, práctica guiada y aplicación a bases de investigación. Cada módulo genera una evidencia concreta.
Sistema de evaluación
Prácticas: 20 %
Trabajos productivos: 35 %
Evaluaciones prácticas: 15 %
Proyecto final: 30 %
Certificación
24 horas académicas por nivel (16 síncronas + 8 prácticas). Certificación integral de 72 horas académicas al culminar los tres niveles.
Sobre el ponente
Nolberto García Valdez. Licenciado en Administración, con posgrado en Emprendimiento y Negocios Digitales y estudios concluidos de Maestría en Gestión del Talento Humano. Cursa Doctorado en Administración y cuenta con Segunda Especialidad en Estadística para la Investigación. Asesor estadístico en Explora Lab, con experiencia en IBM SPSS Statistics, jamovi, JASP, AMOS, SmartPLS y RStudio, así como participación en el análisis estadístico de artículos científicos.
Inicio de clases
Sábado 6 de marzo de 2027
Días de clase
Sábados y domingos
Grupo único
Horario
8:30 p. m. a 10:30 p. m.
2 horas por sesión · 24 sesiones
Carga total: 48 horas síncronas y 24 horas prácticas, equivalentes a 72 horas académicas según el programa.
Informes e inscripciones
Conoce los detalles de matrícula y disponibilidad de la especialización.
WhatsApp: +51 929 255 050
Solicitar informaciónDatos del programa
Inicio: 6 de marzo de 2027
Clases: sábados y domingos, de 8:30 p. m. a 10:30 p. m.
Modalidad: sesiones síncronas con prácticas aplicadas.
Especialízate en modelamiento SEM
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