Future work

En términos generales un moderador es aquella variables cualitativa (por ejemplo: sexo, raza, clase) o cuantitativa (por ejemplo: nivel) que afecta la dirección de la fuerza en la relación entre una variable independiente o predictora y una variable dependiente o variable criterio. (Baron, Kenny, 1986)

Específicamente dentro de los análisis correlaciónales, un moderador es una tercera variable que afecta la correlación de orden cero entre otras dos variables. El efecto moderador puede ocurrir también cuando la dirección de la correlación cambia. (Baron, Kenny, 1986)

En términos del análisis de varianza (ANOVA) un efecto moderador básico puede ser representado como una interacción entre una variable independiente y un factor que especifica las condiciones apropiadas para su operación. (Baron, Kenny, 1986)

Un método común para integrar la visión correlacional y la experimental es usando un diagrama de trayectorias como procedimiento analítico y descriptivo al mismo tiempo. El modelo que se observa en la figura 10 tiene tres trayectorias que convergen en una variable de salida: la variable predictora es la trayectoria (a), la variable moderadora es la trayectoria (b), y la interacción o producto de ambas variables esta representada por la trayectoria (c). (Baron, Kenny, 1986)

Figura 10 Modelo de variable moderadora (Baron, Kenny, 1986) Predictora Moderador Predictora * Moderador Variable de Salida

a

b

c

La Hipótesis de moderación es apoyada si la interacción de (c) es significante. Es deseable que la variable moderadora este correlacionada con la variable predictora y la variable criterio para proveer una interpretación clara. Otra propiedad de la variable moderadora es que a pesar de que exista una relación predictora – moderador, las variables moderadoras y variables predictoras tienen el mismo nivel con respecto a su rol como variables causales, esto es, la variable moderadora siempre funciona como variable independiente. (Baron, Kenny, 1986) 2.1.5.1.1 Tipos de variables moderadoras

Las variables moderadoras pueden ser consideradas un subconjunto de variables de clase, en ciencias sociales esto se refiere a “test” o variables de especificación. Una variable de especificación es aquella que especifica la forma y/o la magnitud de una relación entre una variable predictora (independiente) y una variable criterio (Sharma S., Durand R., Gur-Arie O., 1981).

En la figura 11 se observa la topología de especificación de variables moderadoras. Si la variable esta relacionada con la variable criterio y/o la variable predictora pero no interactúa con la variable criterio (cuadrante 1), la variable es referida como exógena, antecedente, supresora o variable predictora adicional dependiendo de sus demás características (Sharma S., Durand R., Gur-Arie O., 1981).

Figura 11 Topología de especificación de variables moderadoras (Sharma S., Durand R., Gur-Arie O., 1981).

1 Exógena Antecedente Supresora predictora 2 Moderador “Homologizer” 3 Moderador “Quasi – Moderador” 4 Moderador “Moderador Puro ” Relacionado a la variable criterio y/o predictora

No relacionado a la variable criterio y/o predictora No interacción con la variable predictora Interacción con la variable predictora

Conceptualmente las variables en los tres cuadrantes restantes identificados como moderadores representan dos tipos de variables moderadoras las cuales difieren con respecto a como influencian la fuerza o la forma de la relación en un modelo clásico de validación. La variable moderadora en el cuadrante 2 modifica la fuerza de la relación mientras las variables de los cuadrantes 3 y 4 influencian la forma de la relación entre la variable criterio y la variable predictora (Sharma S., Durand R., Gur-Arie O., 1981).

2.1.5.1.2 Métodos para identificar variables moderadoras

Existen dos métodos básicos para la identificación de variables moderadoras, análisis de subgrupos y “moderated análisis regression” (MRA), aunque ambos han sido utilizados en un conjunto de estudios no se considera que sean procedimientos equivalentes. Para identificar la presencia y tipo de variable moderadora se pueden utilizan ambos métodos (Sharma S., Durand R., Gur-Arie O., 1981).

2.1.5.1.2.1 Análisis de subgrupos

Bajo este método la muestra se divide en dos subgrupos con base en una tercera variable, la hipotetizada como moderador. Después de la división de la muestra en subgrupos se utilizan típicamente análisis de regresión para investigar la relación entre la variable predictora y la variable criterio para cada subgrupo (Sharma S., Durand R., Gur-Arie O., 1981).

Una vez que se realiza el análisis de regresión se focaliza en el coeficiente de determinación, que es una medida de validez predictiva, para determinar la presencia de una variable moderadora. Sin embargo el uso del coeficiente de validez predictiva (R²) para determinar la validez de una variable moderadora no es suficiente (Sharma S., Durand R., Gur-Arie O., 1981).

El coeficiente R² puede variar entre segmentos o subgrupos, en el caso de los “homologizers” diferentes patrones deben ocurrir porque el error para algunos segmentos se reduce. Cuando la variable está relacionada a la variable criterio o predictora el coeficiente puede variar si la variable está relacionada a la variable predictora o a la variable criterio o a ambos. En el caso de variables puras y quasi- moderadoras habrá diferentes R² si las preguntas individuales en los subgrupos son heterogéneas con respecto a la forma de la relación, sin embargo, utilizar la R² como medida para determinar la existencia de una variable moderadora no es conveniente porque es posible que todas las variables en la figura 8 puedan ser usadas para formar los subgrupos (Sharma S., Durand R., Gur-Arie O., 1981).

Un método alterno para identificar la presencia de variables moderadoras es examinar si la forma de la relación del modelo clásico de validación difiere a través de los grupos. Por este método la igualdad en las ecuaciones de regresión es examinada utilizando el test de Chow (1960) o uno similar (Johnston 1972). En estas instancias en las cuales los coeficientes de regresión difieren en los subgrupos, la variable es asumida como moderadora (Sharma S., Durand R., Gur-Arie O., 1981).

2.1.5.1.2.2. Moderated regresión análisis (MRA)

El MRA se diferencia del análisis de subgrupos porque es un método analítico que mantiene la integridad de una muestra y provee una base para controlar los efectos de una variable moderadora.

La aplicación del MRA en términos de la variable predictora consiste en examinar tres ecuaciones de regresión para la igualdad de los coeficientes de regresión (Zedeck 1971).

Y= a+b1x (1) Y=a+b1x+b2z (2) Y=a+b1x+b2z+b3xz (3) Si las ecuaciones 2 y 3 no son significativamente diferentes (i.e., b3 = 0, b2

≠ 0), z no es una variable moderadora sino solamente una variable independiente y predictora (cuadrante 1, figura 8). Para que z sea una variable moderadora pura las ecuaciones 1 y 2 deben de ser diferentes de la ecuación 3 (i.e., b2 = 0, b3 ≠ 0). Para que z sea clasificada como un quasi – moderador las ecuaciones 1.2 y 3 deben de ser diferentes unas de otras (i.e., b2 ≠ 0, b3 ≠ 0).

2.1.5.1.2.2. Metodo que incorpora el análisis MRA y el análisis de subgrupos Sharma, Durand y Gur-arie (1981) propusieron una metodología para la identificación de variables moderadoras el cual consiste de 4 pasos que incorporan el análisis MRA y el análisis de subgrupos.

Paso 1: Determinar si existe una interacción significativa entre la variable

hipotetizada como moderador Z y la variable predictora aplicando el procedimiento MRA. Si esta interacción es encontrada proceder al paso 2, sino es encontrada interacción proceder al paso 3.

Paso 2: Determinar si la variable hipotetizada como moderador Z, esta relacionado a la variable criterio, si es así Z es una variable quasi- moderadora, si no es una variable moderadora pura.

Paso 3: Determinar si la variable hipotetizada como moderador Z esta

relacionada a la variable criterio o a la variable predictora. Si esta relacionada Z no es una variable moderadora pero si es una variable exógena, predictora, supresora, antecedente o supresora. Si Z no esta relacionada ni a la variable criterio ni a la variable predictora proceder al paso 4.

Paso 4: Dividir la muestra total en subgrupos, despues de segmentar la

muestra realizar un test de significancia para diferencias en la validez predictiva en los subgrupos, si se encuentran diferencias significativas Z es una variable “homologizer” que opera en terminos del error, si no se encuentran diferencias significativas Z no es una variable moderadora.