Introducción al uso. de AMOS de SPSS

Transcripción

1 Introducción al uso de AMOS de SPSS MODELAMIENTO ESTRUCTURAL Nazira Calleja

2 ABRIR AMOS

3 ABRIR UN ARCHIVO NUEVO File New

4 ACOMODAR LA HOJA EN FORMATO HORIZONTAL View Interface properties

5 ACOMODAR LA HOJA EN FORMATO HORIZONTAL View Page Layout Landscape Apply

6 ABRIR EL ARCHIVO DE DATOS Select data file

7 ABRIR EL ARCHIVO DE DATOS File name Buscar la base y darle click Ok

8 ABRIR LA LISTA DE VARIABLES List variables in data set Muestra las variables que están en el archivo

9 COLOCAR LAS VARIABLES EN LA HOJA, SEGÚN EL MODELO Las variables elegidas se jalan y se sueltan en el layout, acomodadas de acuerdo con el modelo.

10 COLOCAR LAS VARIABLES EN LA HOJA, SEGÚN EL MODELO

11 CONECTAR LAS VIs CON LA VD Conecta las VI con la VD con líneas de regresión (unidireccionales rectas).

12 CONECTAR LAS VIs CON LA VD

13 CONECTAR LAS VIs Conecta las VI entre ellas (líneas bidireccionales curvas).

14 AGREGAR EL TÉRMINO DE ERROR A LA VD Término de error

15 GUARDAR EL ARCHIVO Plugings Name unobserved variables Anota e1i en los errores e1

16 GUARDAR EL ARCHIVO Guarda el archivo

17 AJUSTAR (ARREGLAR) LAS LÍNEAS Touch up

18 MARCAR LAS OPCIONES DE ANÁLISIS Analysis propierties

19 MARCAR LAS OPCIONES DE ANÁLISIS Analysis propierties Output Marcar: Minimization history Standardized estimates Squared multiple correlactions.

20 CORRER EL ANÁLISIS Calculate estimates Save

21 FORMATOS DE LOS PARÁMETROS Standardized estimates Save

22 VER LAS CORRELACIONES EN EL MODELO View the output path diagram

23 VER LAS CORRELACIONES EN EL MODELO

24 VER EL TEXTO View text

25 VER LOS RESULTADOS Amos Output Estimates

26 VER LOS RESULTADOS Amos Output Estimates

27 Evaluación del ajuste del modelo Ajuste absoluto Ajuste relativo (comparativo)

28 Índices comunes de ajuste absoluto Modelo Chi cuadrada: Chi cuadrada no significativo (p>.05) indica un buen ajuste RMSEA (Room Mean Squared Error of Approximation): Ajuste aceptable <.10; buen ajuste <.05 GFI (Goodness of Fit): >.90 es considerado buen ajuste

29 Índices comunes de ajuste relativo NFI (Normed Fit Index) IFI (Incremental Fit Index) CFI (Compartarative Fit Index) Todos en un rango de 0 a 1 Generalmente, >.90 es considerado bueno

30 Dibujar variables observadas Dibujar un sendero Dibujar covarianza * * Subtítulos Herramientas Dibujar variables no observadas Lista de variables en el modelo *También en click derecho Agregar indicadores a una variable latente Agregar una variable a una existente Lista de variables en la base de datos * * * * Seleccionar un objeto Duplicar objetos Cambiar la forma de los objetos Mover los valores de los parámetros Seleccionar archivo de datos Copiar el diagrama Propiedades del objeto Zoom en el área seleccionada Muestra la página completa Bayesiana Borrar el cambio * Seleccionar todos los objetos Mover objetos Rotar los indicadores de una var. latente * * Rollo Propiedades del análisis Ver texto Arrastrar propiedades de un objeto a otro Aumentar el tamaño del diagrama Ajustar el tamaño del diagrama a la página Análisis de múltiples grupos Re-hacer * * Des-seleccionar todos los objetos Borrar objetos Reflejar los indicadores de una variable latente Retocar una variable Calcular estimados Guardar el diagrama Preservar la simetría Disminuir el tamaño del diagrama Examinar con lupa Imprimir el diagrama Búsqueda

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32 Ejemplo 1 REPORTE DE LOS RESULTADOS Con el objeto de examinar empíricamente la estructura factorial de la escala, se efectuó un análisis factorial confirmatorio con base en el programa de ecuaciones estructurales (Byrne, 2001; Kline, 2005), mediante la utilización del programa AMOS 16 y con una muestra aleatoria de 200 participantes. Las varianzas de las variables latentes se fijaron en 1.0. Las varianzas de los términos de error fueron especificadas como parámetros libres. Se empleó el método de estimación de máxima verosimilitud (ML). Los indicadores de bondad de ajuste obtenidos para la Escala de Ira-Estado fueron: (1) χ 2 entre los grados de libertad (el cociente debería ser < 4.00; a menor índice, mejor ajuste) = / 89 = 2.20; (2) índice de ajuste comparativo de Bentler (CFI, Comparative fit index; el valor debería acercarse a 0.90 (cuanto más cercano sea el valor a una 1, mejor ajuste) = 0.953, y (3) raíz cuadrada media de error de aproximación (RMSEA, Root mean square error of approximation; el valor debería ser 0.05; cuanto menor sea el valor, mejor ajuste) = En suma, el modelo presentó niveles admisibles de ajuste a los datos, lo cual confirma la estructura factorial obtenida en los análisis exploratorios.

33 REPORTE DE LOS RESULTADOS Ejemplo 2 Con base en los análisis previos, se elaboró y probó un modelo explicativo de la intención de fumar mediante el modelamiento de ecuaciones estructurales (Kline, 2005). Se utilizó el programa Amos 7.0. El modelo obtenido (figura 1) mostró un buen ajuste, como lo indican los siguientes valores: 2 (6)=5.54, p=.48; NFI=.99; RFI=.96 y CFI=1.00; RMSEA=.001, con un intervalo de confianza de 90%, oscilando entre.001 y.070. El porcentaje de varianza explicada de la intención de fumar fue La variable que tuvo mayor efecto total sobre la intención de fumar de las adolescentes fue tener amigos fumadores (.30, p<.001), seguida por la supervisión de los padres (-.25 p<.001) y la permisividad de consumo de tabaco en el hogar (.21, p<.001). Los efectos de la rebeldía (.16, p<.001), de la creencia en la propiedad adictiva del tabaco (-.15, p=.001) y de las creencias en los beneficios de fumar (.10, p=.017) fueron moderados.

34 REPORTE DE LOS RESULTADOS Ejemplo 2 (cont.) La variable amigos fumadores ocupó una posición central en el modelo, ya que fue afectada por cuatro de las cinco variables restantes: la rebeldía (.28, p<.000), la supervisión paterna (-.18, p=.001), la permisividad de consumo de tabaco en el hogar (.16, p=.001) y la creencia en los beneficios de fumar (.19, p<.006). Estas variables explicaron 24.9% de su varianza. En el modelo, la rebeldía refuerza la intención de fumar a través de su influencia sobre las creencias en los beneficios de fumar (.24, p<.001) y sobre la asociación con amigos fumadores (.28, p<.001). La supervisión paterna y la permisividad de consumo de tabaco en el hogar tuvieron efectos opuestos sobre la intención de fumar, los amigos fumadores y la rebeldía (-.47, p<.001 y.18, p<.001, respectivamente), y ambas explicaron 27.8% de su varianza).

35 REPORTE DE LOS RESULTADOS