Como Descargar Jamovi
Carlos Beirise
La mayora de los anlisis que reviso en MattCHoward.com slo tienen en cuenta los efectos directos; es decir, la relacin directa entre un predictor y un resultado, como la Satisfaccin Laboral que predice el Rendimiento Laboral. Sin embargo, a veces queremos probar si una variable influye en la relacin entre otras dos variables, como por ejemplo si la amabilidad influye en la relacin entre la Satisfaccin Laboral y el Rendimiento Laboral. A esto lo llamamos efecto moderado o interactivo, y puede probarse en Jamovi. Esta pgina te ensear cmo hacerlo. Si tienes alguna pregunta despus de leer, no dudes en enviarme un correo electrnico a MHo...@SouthAlabama.edu.
Una variable moderadora influye en la relacin de otras dos variables. Por ejemplo, cuando el grado de Amabilidad de las personas es bajo, la relacin entre la Satisfaccin Laboral y el Rendimiento Laboral puede ser casi inexistente. Sin embargo, cuando su Amabilidad es alta, la relacin entre la Satisfaccin Laboral y el Rendimiento Laboral puede ser positiva y extremadamente fuerte. En este caso, no slo entran en juego los efectos directos, sino tambin los efectos moderadores (tambin conocidos como efectos interactivos). Otras preguntas que puede investigar al comprobar los efectos moderadores pueden ser:
El tipo ms bsico de anlisis de moderacin en Excel incluye un nico predictor, un nico moderador y un nico resultado. Por supuesto, aqu es donde empezaremos. Si no tienes un conjunto de datos, puedes descargar el conjunto de datos de ejemplo aqu. En este conjunto de datos, investigamos el efecto directo de la Satisfaccin Laboral sobre el Rendimiento, y tambin comprobamos si la Amabilidad modera esta relacin.
Adems, este archivo est en formato .xls, pero Jamovi no puede abrir este formato. Para saber cmo cambiar este archivo .xls a un archivo .csv, que Jamovi puede abrir, haga clic aqu. Adems, las imgenes de abajo son un poco pequeas en la pgina. Haga clic en el enlace situado encima de cada imagen para ver una versin ampliada de la misma en una nueva ventana.
Normalmente, tendramos que centrar la media de nuestro predictor y moderador. Afortunadamente, Jamovi lo har por nosotros. Genial! Por lo tanto, podemos seguir adelante y hacer clic en el botn medmod, como se ve a continuacin:
Primero queremos identificar nuestra variable de resultado en Jamovi. En este ejemplo, es rendimiento. Para ello, haga clic en la variable Performance y, a continuacin, en la flecha hacia la derecha situada junto al cuadro Dependent Variable.
Queremos identificar nuestro predictor. En este ejemplo, es satisfaccin laboral. Haga clic en la variable JobSatisfaction y, a continuacin, haga clic en la flecha hacia la derecha situada junto al cuadro Predictor.
Para interpretar estos resultados, primero queremos observar la lnea de interaccin, que nos indica si nuestro efecto moderador es estadsticamente significativo. Esta es la lnea que tiene nuestras dos variables multiplicadas. Para determinar si nuestro efecto moderador es estadsticamente significativo, nos fijamos en el valor p de esta lnea.
En este ejemplo, vemos que nuestro valor p es 0.29. Este valor est por encima de 0.05 y, por tanto, nuestro efecto moderador no fue estadsticamente significativo. Es superior a 0.05 y, por tanto, nuestro efecto moderador no fue estadsticamente significativo. Si nuestro efecto moderador fuera estadsticamente significativo, slo interpretaramos nuestro efecto de interaccin. Dado que no es estadsticamente significativo, tambin deberamos analizar nuestros efectos directos.
En este ejemplo, vemos que el efecto directo de la satisfaccin laboral fue estadsticamente significativo (p = 0.03), pero el efecto de la amabilidad no fue estadsticamente significativo (p = 0.12). Tambin podemos ver que la beta asociada a la satisfaccin laboral es positiva. Por lo tanto, podemos decir que la satisfaccin laboral es un predictor significativo y positivo del rendimiento laboral, mientras que la amabilidad no tiene una relacin significativa con el rendimiento laboral.
Buen trabajo siguiendo esta gua. La moderacin es mucho ms fcil de completar en Jamovi que en otros programas, pero sigue siendo un concepto difcil. Si tienes alguna pregunta, por favor envame un correo electrnico a MHo...@SouthAlabama.edu.
Edicin del autor: Despus de escribir esta gua, trat de volver y replicar los anlisis que Jamovi realiza en R cuando se utiliza el comando mod(), y no puedo replicarlos perfectamente. Puedo obtener las mismas estimaciones para el trmino de interaccin, pero no para la variable independiente o el moderador. Si alguien tiene una explicacin, por favor, que me la d! En la sintaxis siguiente, los resultados deberan dar las mismas estimaciones que summary(sem1). Tambin debo tener en cuenta que mod() utiliza un marco SEM a travs de lavaan, que anteriormente no haba sealado.
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