Javier Revuelta

AVISO, NUEVA ACTIVIDAD DEL MMCCS Modeling Temporal Dynamics in Intensive Longitudinal Data: From Measurement to Mechanisms Ponente: Esther Ulitzsch Lugar: Salón de grados. Facultad de Psicología, UAM Fecha y hora: 11 de marzo, de 13:00 a 14:30. +info: eventos.uam.es/150318/detail/…

AVISO, NUEVA ACTIVIDAD DEL MMCCS Seminario: De la metodología al impacto: estadística y machine learning en entornos reales Ponente: Iván Robles Agudo Lugar: Aula A11, Facultad de Psicología, UAM Fecha y hora: 20 de marzo a las 15:30 +info: eventos.uam.es/149949/detail/…

AVISO, NUEVA ACTIVIDAD DEL MÁSTER Conferencia "Beyond selection: Using the IMV to actually understand the functioning of (not just select from) psychometric models" Expone: Benjamin Domingue Fecha: 19 de febrero Lugar: Salón de grados. Psicología, UAM Horario: 9:30-11:00

La UAM abrirá en breve el plazo de admisión para apuntarse al Máster en Metodología en el curso 2025/26. Información sobre plazos: shorturl.at/C6PKA Información sobre el máster en shorturl.at/xq19V y en la página web del máster: metodologiaccs.es

La Fundación Carolina ha abierto la convocatoria de una beca para estudiantes de América Latina que quieran cursar el Master en Metodología en 2025/26. + info: gestion.fundacioncarolina.es/programas/6177 Gracias a @Red_Carolina

Proud to share our latest publication with my dear colleague Alberto Maydeu-Olivares in Psychological Methods: Rediscovering the GFI to quantify the model’s utility in SEM, reporting the percentage of variance accounted for. You can read it here: psycnet.apa.org/record/2025-29…

Ya está disponible en Youtube el vídeo de este taller que impartimos con todo nuestro cariño en la UAM, gracias al @master_mccs. Esperamos que lo disfrutéis: youtu.be/oHkPlOG14Uo?si…

El 13 de marzo, Ricardo Rey, Alicia Franco e Ignacio Castillejo impartirán un seminario sobre utilización de ChatGPT en el diseño y análisis de cuestionarios psicológicos. Será tan ameno como interesante. Muy recomendable venir con el portátil. + info: eventos.uam.es/111577/detail/…

🤩¡TOP consejos sobre cómo usar los colores de manera efectiva en tu visualización de datos! 🔗 buff.ly/3A2brzq 💬¿Conoces más recursos para mejorar tus #dataviz? 👤 @alicjagosiewska @hbaniecki RT @patilindrajeets #DataScience #python #rstats #BI #sql #datos #analytics

🎓📚 ¿Estás pensando en especializarte en metodología? Entonces no pierdas la oportunidad de conocer más sobre el Máster en Metodología en Ciencias del Comportamiento y la Salud (@master_mccs) a través de la experiencia única de (@AliciaFrancoXVE)🚀 acmme.cl/2024/01/31/est…

En el canal de Psicometries en youtube están todas las galas de las dos temporadas. Habéis puesto la metodología en lo más alto: @psicometries" target="_blank" rel="nofollow noopener">youtube.com/@psicometries

Podéis ver en diferido la gala final de la temporada 2 de Ecuación Triunfo en en canal de Psicometries. Enhorabuena a todos los participantes y un millón de gracias por organizar algo así: twitch.tv/psicometries/v…

No puedo dejar de repostear esto, qué buen curso nos está haciendo falta en el máster sobre ello.

GALA FINAL de #EcuaciónTriunfo 🔴PRESENCIAL🟣 📆Sábado, 2 de diciembre. ⏰A las 12:30h. 🗺️Desde la UAM. 💻En DIRECTO: twitch.tv/psicometries. ⌛️MENOS DE UNA SEMANA⌛️

@AliciaFrancoXVE Yo lo he sentido en la vida, no en la tesis. Lo siento, no he sido capaz de dejar de responder a esa pregunta.

Bueno, yo es que adoro ser así de dramática a veces 🦕🪐🌈

¿Habéis tenido momentos canónicos de tesis: momentos donde habéis sentido que una decisión podía bifurcar el futuro de vuestra tesis en dos universos paralelos muy distintos entre sí?

@RicardoRey_95 @AliciaFrancoXVE Cambiando rho puedes poner la correlación que quieras tener entre los factores. El código parte del modelo AF ortogonal y rota a uno con esa correlación. Al correr el código verás que los autovalores no cambian en el modelo ortogonal y en el modelo oblicuo.

@RicardoRey_95 @AliciaFrancoXVE print("ortogonal: ") print(round(t(m),2)) print(round(a$values/sum(a$values),2)) print("") print("oblicuo : ") print(round(t(mRot),2)) print(round(R,2)) print(round(aRot$values/sum(aRot$values),2))

"Tras mirar un scree plot, decidimos quedarnos con el modelo de un factor, que explicaba el 13% de la varianza." ?????? ¿Se me ha olvidado algo básico de psicometría o es muy difícil que esa sea el mejor modelo si sólo explica tan tan poquito?

@RicardoRey_95 @AliciaFrancoXVE Si cambias las saturaciones en el segundo factor, por ejemplo, a 0.1 verás que el segundo autovalor cae. Pero sigue siendo un modelo de dos factores.

@RicardoRey_95 @AliciaFrancoXVE Depende de las saturaciones. Aquí tienes un modelo de dos factores con todas las saturaciones iguales y los dos primeros autovalores iguales: m <- cbind( rep(c(0.4,0),3), rep(c(0,0.4),3)) s <- m%*%t(m) + diag(0.01,nrow(m)) a <- eigen(s) print(round(a$values/sum(a$values),2))