Negative or Net suppression/reciprocal or cooperativa suppression in mediated or PLS- SEM models

The negative sign in the path  or weight means “negative or net suppression”. This is a common issue when using several variables correlated in the same model. The tricky issue is that all variables are positively related wth SC-Ad (se latent variable correlations in 2nd order HOC model), but you can observe a negative value in the path. How can this be possible? It is well documented in mediation analysis (i.e., Ato & Vallejo, 2011 page 558), and it is explained by the relative “impact” of the predictors on the dependent variable. The predictor less correlated with the dependent variable is used to “compensate” the “inflate” paths for the other predictors. The negative or net suppression occurs when all the variables have a high positive correlation among themselves (rXY, rXZ, rZY > 0), but the regression coefficient of one of the variables is negative. Reciprocal or cooperative suppression occurs when two variables are negatively correlated with each other, but both are positively correlated with the outcome variable.

Inconsistent Mediation (from Mediation (David A. Kenny) (davidakenny.net))

"If c' were opposite in sign to ab something that MacKinnon, Fairchild, and Fritz (2007) refer to as inconsistent mediation, then it could be the case that Step 1 would not be met, but there is still mediation. In this case the mediator acts like a suppressor variable. One example of inconsistent mediation is the relationship between stress and mood as mediated by coping. Presumably, the direct effect is negative: more stress, the worse the mood. However, likely the effect of stress on coping is positive (more stress, more coping) and the effect of coping on mood is positive (more coping, better mood), making the indirect effect positive. The total effect of stress on mood then is likely to be very small because the direct and indirect effects will tend to cancel each other out. Note too that with inconsistent mediation that typically the direct effect is even larger than the total effect."

  

Ato, M., & Vallejo, G. (2011). Los efectos de terceras variables en la investigación psicológica. Anales de Psicología, 27(2), 550-561. http://digitum.um.es/jspui/handle/10201/26561

 

Conger, A. J. (2016). A Revised Definition for Suppressor Variables: a Guide To Their Identification and Interpretation. Educational and Psychological Measurement, 34(1), 35-46. https://doi.org/10.1177/001316447403400105
Gaylord-Harden, N. K., Cunningham, J. A., Holmbeck, G. N., & Grant, K. E. (2010). Suppressor effects in coping research with African American adolescents from low-income communities. J Consult Clin Psychol, 78(6), 843-855. https://doi.org/10.1037/a0020063
Krus, D. J., & Wilkinson, S. M. (1986). Demonstration of properties of a suppressor variable. Behavior Research Methods, Instruments, & Computers, 18(1), 21-24. https://doi.org/10.3758/BF03200988
MacKinnon, D. P., Krull, J. L., & Lockwood, C. M. (2000). Equivalence of the Mediation, Confounding and Suppression Effect. Prevention Science, 1(4), 173-181. https://doi.org/10.1023/A:1026595011371

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How to follow the DORA recommendation: “provision of information about the specific contributions of each author”

Here you can see a good example of how to follow  The San Francisco Declaration on Research Assessment (DORA), in particular for this point:

  • Encourage responsible authorship practices and the provision of information about the specific contributions of each author.

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La evaluación continua

Os voy a remitir a una entrada del blog de Angel Fidalgo que me parece totalmente correcta y lúcida. Durante los últimos 4-5 años he estado dándole vueltas al tema de la evaluación continua y sintiendo exactamente lo que Angel ha expresado perfectamente con palabras. Creo que cualquier profesor que imparta docencia en títulos de grado debería leerse el contenido de este enlace (no le tomará más de 5 minutos leerlo… aunque puede costar toda una vida conseguir ser consecuente con lo que ahí pone):

http://innovacioneducativa.wordpress.com/2011/11/12/%C2%BFque-es-la-evaluacion-continua/

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Competencias, capacidades y habilidades en la formación y evaluación universitaria

Actualmente estamos en un contexto educativo de educación superior (EEES/EHEA) donde la palabra “competencia” aparece repetidamente: formación en competencias, evaluación de competencias de los estudiantes, competencias a adquirir en determinado Grado o Máster…

Pero, al mismo tiempo, hay muchos docentes/gestores universitarios que reconocen públicamente que esto de las competencias les supera, que no acaban de entender en qué consisten o que no saben como aplicar este “concepto” en el desarrollo de su labor docente (en la creación de guías docentes o la impartición de la asignatura) al servicio del aprendizaje de sus alumnos.

Si trabajas como profesor universitario y tienes claro en qué consiste una “competencia” y eres capaz de diferenciarla de un “objetivo de aprendizje”. Es más,  eres capaz de formular competencias, evaluarlas e  integrarlas en el día a día de tu trabajo como docente (la D de PDIg), no es necesario que sigas leyendo esta entrada (salvo que quieras compartir como comentario cómo lo has conseguido, pues le vendría bien a más de uno).

Yo, con el permiso de los que saben de esas cosas, voy a intentar transmitiros mi visión sobre el asunto. Simplemente soy un usuario del concepto y os contaré cómo vivo/sobrevivo al cambio de paradigma (que en mi caso se inició sobre 1997) acerca del binomio docencia/aprendizaje. Estoy seguro de que algo incorrecto o  equivocado habrá en lo que voy a contaros, pues se trata de mi visión particular y no me dedico 100% del tiempo a reflexionar o pensar qué es una competencia o cómo integrarla en la pedagogía de la educación superior. Por lo tanto, no toméis esta entrada como un referente absoluto, sino como algo que igual os ayuda a pensar sobre un tema que os atañe.

Par mí, una competencia es un “saber hacer” complejo contextualizado. Podéis consultar esta referencia para más información al respecto:   Fernández March, A. (2010). La evaluación orientada al aprendizaje en un modelo de formación por competencias en la educación universitaria. Revista de Docencia Universitaria, Vol. 8, nº. 1, pp. 11-34.
Si el “saber hacer” es contextualizado, significa que los niveles de competencia adquiridos en un contexto quizás no se mantengan en otros. Por ejemplo, ser competente para conducir un coche en linea recta, no significa que se siga siendo cuando se conduce a alta velocidad en autopista. Del mismo modo, esta última competencia tampoco asegura que se sea competente conduciendo en carreteras estrechas de montaña con curvas y de noche, ni que se sea competente si se pasa a conducir en las islas británicas, si te has formado en continente europeo. Aunque sea insistir sobre lo mismo, pongo otro ejemplo relacionado con una titulación que me apasiona (el Grado en Ingeniero de Organización Industrial): tener la competencia de “dirigir grupos de personas” puede ser muy diferente cuando el contexto son personas que se dedican a ensamblar componentes en una empresa industrial, o  cuando se tratan de ingenieros en una empresa consultora, o cuando las personas están molestas con la empresa y no quieren hacer caso a su jefe.

Por otra parte, si las cosas que deben “saber hacer” los estudiantes son complejas, se necesitarán mucha horas para adquirir la competencia. Quizás muchas más que las que se disponen en los ECTS de una asignatura o incluso un curso. Por dar una referencia sacada de una charla reciente de Patricio Montesinos: si consideramos que se pueden establecer 5 niveles de competencia siguiendo el modelo de Dreyfus & Dreyfus (1980), pasar del nivel I (novato)  al nivel III (una persona competente en un contexto determinado), puede requerir de un mínimo de 20-30 horas de prácticas, más las hora necesarias para adquirir conocimientos. Pasar a los niveles IV (competente en varios contextos) o V (experto) pueden llegar a requerir 500-1000 horas de prácticas.

Primera conclusión que extraigo de lo expuesto hasta el momento. Las competencias pueden ser más o menos complejas en función del nivel al que queramos que lleguen los alumnos y los contextos en los que queramos que los alumnos sean competentes. Definir una competencia sin hacer explícito estos aspectos, probablemente sea un mal comienzo porque nos deja sin un referente claro sobre el que trabajar.

Otro aspecto que a mi me mareaba bastante es cómo integrar los conceptos de competencia, capacidad, habilidad y objetivo de aprendizaje. Hay personas para las que significan cosas distintas y suelen criticarte cuando formulas una competencia y te dicen “eso no es una competencia es un objetivo de aprendizaje”.. y tu te quedas como pensando … si, vale, pero a mi me sirve. Para otras, estos cuatro términos o al menos varios de ellos son sinónimos y describen la competencia como “la capacidad de… ” o “la habilidad de…”.

Yo no quiero ser muy quisquilloso con los términos. Como yo los uso, las competencias, capacidades y habilidades son tres categorías de complejidad contextualizada, es decir, una especie de matrioskas : una competencia se compone de varias capacidades y estas, a su vez, se concretan en varias habilidades (ver Marin-Garcia et al, 2013)

Los objetivos de aprendizaje son, para mí, la forma de concretar las capacidades y habilidades, estableciendo una meta a lograr. Y el logro de esta meta es posible medirlo de algún modo. Así, si mis estudiantes demuestran que son capaces (si, capaces) de superar los objetivos de aprendizaje relacionados con las capacidades y habilidades que componen una competencia, puedo sentirme razonablemente confiado de que la asignatura les ha servido para construir la parte de la competencia que  había decidido trabajar durante el curso. Y si no lo logran, puedo darles orientaciones de qué cosas deben trabajar y, al mismo tiempo, yo puedo reflexionar sobre por qué no lo hemos logrado y, si es necesario, hacer alguna modificación de la asignatura para el curso siguiente.

Al llegar a este punto, donde ya he contado lo que quería contar, me asalta la duda de si habrá servido para algo. Si resultará útil y ayuda a alguien o si, por el contrario, no he hecho más que contribuir con un poco de ruido a la confusión sobre estos temas.

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Call for Questions. ELAVIO 2013.Scientific publication for dummies. A critical vision of indexed citations

El miércoles 11 de Septiembre de 2013 (de 10:30 a 12:20) daré una Charla en el marco de la Escuela Latino-Iberoamericana de Verano en Investigación Operativa ELAVIO 2013 (http://elavio2013.blogs.upv.es/programa/)

El titulo y contenido de la charla lo podéis ver a continuación. Puesto que me gustaría personalizar los contenidos para ajustarlos a los intereses de los asistentes, os invito a añadir vuestras preguntas sobre el tema como comentarios a esta entrada. De este modo, podre incorporar vuestras inquietudes a los contenidos que expondré.

Transparencias de la charla http://hdl.handle.net/10251/32009

Scientific publication for dummies. A critical vision of indexed citations.

JUAN A. MARIN-GARCÍA

“Decía Bernardo de Chartres que somos como enanos a los hombros de gigantes. Podemos ver más, y más lejos que ellos, no por alguna distinción física nuestra, sino porque somos levantados por su gran altura”. Si queremos hacer avanzar la ciencia, necesitamos comunicar y debatir nuestros resultados para ir construyendo, entre todos, el conocimiento científico. En esta charla me gustaría compartir con vosotros como entiendo el sistema de publicaciones científicas, dónde localizar revistas afines a vuestros temas y cómo seleccionarlas (en base a su comité científico, la calidad de sus revisiones o el impacto en vuestro curriculum a partir de diversos indices de impacto), también me gustaría personalizar la charla para dar respuesta a vuestras dudas concretas sobre el proceso editorial o recomendaciones que puedo haceros desde mi rol como editor de WPOM o revisor para diferentes revistas de impacto.

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Ideas surgidas de la edicion 2013 del workshop OMTECH-ACEDE

He asistido un año más a la reunión de trabajo de la sección de Dirección de Operaciones y Tecnología de la Asociación ACEDE (Sevilla, 29 de abril 2013 https://twitter.com/OMTech2013; http://congreso.us.es/omtech2013/). La reunión me ha resultado muy interesante y fruto de lo oído y visto, me traigo unas reflexiones, preguntas  o cuestiones que intentaré ir digiriendo en el futuro:

  1. Evaluación de aprendizajes en nuestras asignaturas de grado. La explosión de Mini actividades puntuadas y sumadas quizás hace que se consigan aprobados o notas sin que se haya aprendido lo suficiente.
    1. ¿comprobamos  o las diseñamos para que sean ESTIMADORES válidos y fiables de los objetivos de aprendizaje superado por el alumno?
    2. ¿Las mini-actividades son necesarias para que se aprendan cosas que permitan  sacar buena nota en el final? ¿superándolas implica que aprenden cosas necesarias para superar los objetivos de aprendizaje?
  2. Formulación de objetivos de aprendizaje (enlazado también con la presentación de Maria Teresa Ortega). Se me ocurre que hay dos forma de formularlos:
    1. En base a lo que medimos. Verbalizar lo que estamos midiendo realmente y lo conviertimos en objetivo de aprendizaje (ejem. Leer y recordar unos capítulos de un libro)
    2. Describir las componentes de las competencias que queremos trabajar en la asignatura: sería como constructos formativos de un segundo orden –la competencia- y las mini-actividades o preguntas del examen serían Estimadores –reflectivos o formativos- de ese constructo de objetivo de aprendizaje. Ejemplo: Establecer, redactar y comunicar objetivos para cada una de las secciones del departamento. Esta forma de trabajar permite aplicar técnicas multivariantes para comprobar el ajuste de los datos al “modelo teórico de evaluación que deseamos”.
  3. Sobre lo que comentaba Pedro de resultados contraintuitivos cuando se introducen innovaciones docentes y notas obtenidas por los alumnos.
    1. Creo que no es la metodología docente  lo que genera resultados de aprendizaje (y por lo tanto notas diferentes). Son las horas de trabajo ACTIVO de los alumnos en la asignatura lo que genera el aprendizaje. La pregunta es si diferentes metodologías fomentan más horas de trabajo activo en los alumnos (¿a todos o hay metodologías que son más reactivas para determinados alumnos?). Es decir, necesitamos un mediador entre “metodología” y “resultados”, de lo contrario podemos encontrar datos cofnusos (que al cambiar una metodología “tradicional” por una que se supone que es “una buena práctica”, los alumnos no sacan más notas). Bueno, además del mediador de horas de trabajo activo, necesitamos estar seguros de que el modo en que evaluamos es adecuado (y no está sesgado y deja de lado los verdaderos objetivos de aprendizaje de la asignatura).
  4. Hay muchas personas haciendo innovación docente (solo en la reunión pudimos ver más de 50 experiencias). Pero no lo compartimos de la manera adecuada para que sea útil. No publicamos nada de esto y así es difícil que se haga avanzar la “ciencia”. Pero debemos publicar bien. informar con el suficiente detalle nuestros  experimentos/experiencias docentes para que:
    1. cualquier profesor pueda replicar nuestro experimento, cuasi-experimento o experiencia (eso implica compartir o enlazar los materiales y protocolos usados en aula.
    2. haya información suficiente para poder hacer un meta-analisis en el futuro (que resuma e integre los aportes de cada experiencia). esto incluye una buena descripción de las poblaciones y grupos, así como de los “tratamientos” y efectos de los mismos.
    3. Si no se os ocurre ninguna revista que pueda estar interesada en publicar este tipo de trabajos, yo os adelanta que en WPOM somos receptivos a esta investigación necesaria. Pero sospecho que hay otras muchas revistas que serían receptivas: Intangible Capital, Journal of Industrial Engineering and Management y EDUCADE
  5. El reto de siempre de compartir materiales entre docentes. ¿Podemos crear un canal youtube para compartir los buenos vídeos localizados y que no tengamos que gastar tanto tiempo localizando materiales?  En el fondo se puede extender a casos o articulos de periódicos (como comentaba Jose Antonio Alfaro o Juan José Tarí). Lo importante es poder hacer unos buenos tags,…. Quizás por eso lo mejor usar Diigo o una buena herramienta de marcadores sociales
    1. Igual lo sencillo es colgar cosas en servidores (cada uno el que prefiera: youtube, google drive, servidores propios o blogs propios) y usar marcadores sociales –públicos o cerrados para el grupo OMTECH, lo que queramos-
    2. No necesitamos un servidor propio de ACEDE.. nos basta con marcadores y una forma de gestionar acceso o hacerlo publico
  6. Repensar lo de los badges (http://www.openbadges.org/) y gamificación sin caer en “edu-tainement” comentado por Elcio Mendoça
  7. Relación de la ponencia de Dolores Quiruga con mi propuesta de “aprendizaje servicio” la experiencia con la SVPAP
  8. “Lo nuevo de Bolonia es poner al alumno en el centro de aprendizaje” He de reconocer que me da un poco de tirria esta frase porque, para mí, desde 1994 el alumno era el centro de aprendizaje ;-).

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Cómo preparar una ponencia para congreso científico con éxito

Dedico esta presentación de  Jeff Borden a los amantes del PREZI.

http://prezi.com/bqh79hfqowcd/creating-a-great-conference-proposal/

Es una guía breve de recomendaciones para preparar propuestas de ponencias de congresos, en especial congresos de investigación docente, pero que puede extrapolarse a cualquier otro campo de la investigación.

Mi opinión es que es demasiado “light”. Se centra más en cuestiones de forma que de fondo. Para mi, hacer una comunicación exitosa es, ante todo, pensar en la contribución científica. Pero es bien conocido que no todos los congresos son igual de exigentes y que, en cualquier caso, la contribución sin un buen envoltorio tampoco es probable que progrese.

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Mi primer día en serio con R statistical package

Tras varios años tonteando con la posibilidad, hoy es el primer día que me tomo en serio aprender a usar R (http://en.wikipedia.org/wiki/R_%28programming_language%29).  ¿Por qué empezar con R si dicen que es complicado familiarizarse con él y yo me manejo muy bien con las sintaxis de SPSS y EQS?

Hay varios motivos. En primer lugar, no se trata de migrar a R. Probablemente seguiré con SPSS y EQS para mi trabajo científico. Sin embargo necesito un software libre para poder usar en los cursos de formación que imparto (que no obligue a los alumnos a pagar una licencia cara si quieren aplicar en el futuro lo que aprendan) y, sobre todo, para que mis alumnos de grado, cuando vayan a trabajar a las empresas (que jamás tendrán licencia de programas como SPSS o EQS), puedan seguir usando la estadística como apoyo para sus decisiones. Además, es probable que tenga que usar este soft con mis alumnos de doctorado (por los mismos motivos). El día que eso pase supongo que se habrá iniciado un proceso de migración en el que R se convierta en el programa básico para mi trabajo. De momento sólo opta a ser el acompañante minoritario.

Os dejo un enlace donde hacen una breve introducción al programa:

http://www.highstat.com/BGRCourse/Sections11TO14V2.swf

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La replicación de estudios, una necesidad olvidada en investigación científica.

Siempre he pensado que hay dos cosas que parecen haberse olvidado en la publicación científica:

1.- La validación de escalas de medida (tanto de las creadas nuevas como de las adaptadas a un nueva muestra y/o un nuevo lenguaje)

2.- La replicación de investigaciones (tanto la replicación exacta de experimentos, como la reutilización de escalas previamente validada como la adaptación de escalas y experimentos a muestras diferentes).

Hasta hoy no tenía más argumentos que mis impresiones, basadas en mi sentido común y en mi forma de interpretar lo que dicen los manuales de investigación científica. Esto podría confundirse con ignorancia o ingenuidad, ya que los que se supone que saben de estas cosas o, al menos los que controlan la publicación científica o actúan como revisores, perece que se comportan absolutamente en contra de estás dos prácticas.

Desde hoy tengo una opinión externa a favor del segundo de los puntos: Yong, E. “Replication studies: Bad copy” [Weblog entry.] Nature 485, 298–300 (17 May 2012) doi:10.1038/485298a (http://www.nature.com/news/replication-studies-bad-copy-1.10634) Date accessed: 2 junio 2012

Quizás en el futuro tenga también evidencias de que el punto 1 no es sólo una impresión mía, sino algo que más gente considera imprescindible para hacer avanzar la ciencia.

Mientras no se demuestra que estoy equivocado, voy a seguir mi intuición y fomentaré en la revista WPOM – Working Papers on Operations Management Logo del Encabezado de la Página  la publicación de trabajos rigurosos que se basen en replicaciones y de validaciones de escalas, aunque los resultados de esos estudios contradigan los resultados de los estudios originales.

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Video sobre uso de metodología cualitativa

Un ejemplo de cómo las aplicaciones informáticas pueden ayudar al desarrollo de metodología cualitativa para la investigación.

Raising the Quality of Qualitative Analysis

Kavita Abraham, of LSE’s Methodology Institute, explains what happens if you get a computer program to analyse qualitative data.
Qualitative data can provide a researcher with a lot of interesting information, but trying to interpret what it means can lead to methodological problems. Unlike a list of numbers, the meaning of a text is not something everyone will necessarily agree on. It’s much easier for researcher bias to affect the interpretation, and it’s often difficult to explicitly demonstrate how conclusions have been reached.
But what if you could train a machine to do the analysis? In this short film Kavita Abraham of LSE’s Methodology Institute explains how she has been using a software called Alceste to analyse the transcripts of interviews with hundreds of people from Angola, Tanzania, and Sierra Leone. The interviews, which explored perceptions of local governance, were conducted by the BBC World Service Trust, a charity that uses the power of the media to reduce poverty and promote human rights. Here Dr Abraham highlights some of the advantages of using a machine to study this kind of qualitative data.

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