| Vocero |
Transcripción |
| Nicolás Shelton |
Está bien, comenzó la grabación y voy a silenciarla. Luego, cuando estés listo, puedes comenzar. Está bien, adelante. |
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Bueno. |
| Annie Weisbrod |
Hola a todos. Soy Annie Weisbrod. Estoy aquí con mis colegas A. Narayanan y Mark Bailey de Procter & Gamble. Les presentamos. |
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Evaluación de un programa de meditación utilizando la plataforma JMP SEM. |
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Primero me gustaría explicar por qué estamos hablando de esto. |
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Así que P&G |
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Prioridades, especialmente durante el período de COVID, nos hemos centrado realmente en la salud de las personas. |
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Es un momento muy estresante por muchas razones debido a la pandemia, pero también por áreas de malestar civil, cambios en las cadenas de suministro donde las cosas no están disponibles, |
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Cambiar nuestros hábitos de vida, enfermedades, cuidar de los demás... Hay tantas maneras en que nuestras vidas han cambiado significativamente en los últimos... |
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Unos 20 meses, dos años, más o menos. Por eso, proteger la salud y el bienestar de los empleados de P&G se ha convertido en una prioridad aún mayor en estos tiempos. |
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Así que en lo que nos hemos centrado es en cómo ayudar a las personas a cuidarse a sí mismas, física y mentalmente, mientras hacen su trabajo, |
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Para servir a los clientes, a los consumidores y también para apoyar a las comunidades en las que vivimos. Contamos con programas internos y externos que educan y permiten a las personas practicar diferentes aspectos del bienestar, con la esperanza de contribuir a su salud. |
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Entonces, a medida que se produjo la pandemia, tuvimos que cambiar la forma en que ofrecemos apoyo tanto a las personas como a los departamentos. |
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Cada empleado tiene una situación diferente, |
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ya sea el tipo de trabajo que tienen para la empresa, el lugar en el que viven o entornos personales relacionados con su salud o el cuidado de otros miembros de su familia. |
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Así que lo que he estado enseñando durante varios años es impartir clases presenciales en un solo lugar. La gente llegaba a la sala y yo compartía información sobre el estrés, la resiliencia y la meditación. Y todos nos hemos visto obligados a cambiar a la transmisión en vivo. |
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Y mi audiencia se ha globalizado, ya que muchos de nuestros públicos tienen diferentes zonas horarias e idiomas. Y estamos experimentando con la técnica de transmisión en vivo, tal como lo estamos haciendo ahora mismo para esta presentación. |
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Así que, al realizar estos cambios, nos preguntamos: ¿qué tan efectivos son estos programas de bienestar? ¿Cómo impacta el contenido y este nuevo formato de transmisión global en vivo en las áreas clave de salud mental y emocional para el bienestar? |
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Imparto un curso llamado Meditación Sin |
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Expectativas. Es un curso global de ocho semanas, transmitido en vivo. Nos reunimos una vez a la semana durante 45 minutos. |
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Es altamente experiencial. Comienza con una breve introducción y luego practicamos durante la mayor parte de la clase. |
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Luego, se anima a los participantes a practicar ese enfoque durante el resto de la semana. El objetivo es que las personas se vuelvan más autosuficientes con su propia atención plena. |
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prestar atención, enfoque, resiliencia, |
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empatía y también reducción del estrés, practicando estas habilidades durante este período de tiempo más largo. |
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Las prácticas están seleccionadas para ayudarnos a aumentar nuestra conciencia sobre lo que sucede a nuestro alrededor, cómo nos sentimos, qué estamos pensando, |
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diferentes aspectos relacionados con el estrés y cómo podemos reducirlo, tener un enfoque diferente ante esas experiencias y también mejorar la alegría. |
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Lo logramos mediante diversas prácticas relacionadas con la introspección, la disciplina y la compasión. De las ocho prácticas, varias se relacionan con el simple hecho de estar aquí y ahora. |
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Un ejemplo de esto sería una meditación de los cinco sentidos, donde... |
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Sólo mira, sólo escucha, sólo |
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Olor, sólo sabor, |
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Simplemente siente lo que hay en la piel como ejemplo de llegar al presente. También tenemos prácticas relacionadas con la introspección y la gratitud. |
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Lidiar con las distracciones, porque siempre nos distraemos. La mente simplemente hace lo suyo, y las prácticas de conteo y de mantras son ejemplos de ello. También tenemos prácticas relacionadas con el corazón. |
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Así que estas prácticas muy antiguas, metta |
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y el tonglen tienen miles de años y surgieron de culturas de Asia para practicar la bondad amorosa, el cuidado de los demás, el dar y recibir. |
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Y luego, finalmente, esta última de conciencia sin elección. |
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Sólo ser. |
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No hacer nada, simplemente ser. Muy popular entre los zen. |
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Por ejemplo, profesionales. Más de 1000 personas se han inscrito en estos cursos durante el último año. Aproximadamente el 50 % de los inscritos completan las ocho semanas, y compartiremos algunas estadísticas. |
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demostrando lo que estas ofertas realmente ofrecen. |
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Realizamos una encuesta |
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Actitudes y comportamientos de los participantes antes y después del curso. Contamos con 45 preguntas diferentes, basadas en estándares médicos. |
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Las encuestas son voluntarias y anónimas, y se basan básicamente en cuatro cuestionarios estándar. El primero es un cuestionario de mindfulness de cinco facetas. |
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También utilizamos el índice de reactividad interpersonal, que está relacionado con la empatía, es decir, la preocupación empática y la adopción de perspectivas, diferentes perspectivas. |
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La escala de resiliencia al duelo y la escala de estrés percibido, en las que nos vamos a centrar en la demostración de hoy. |
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Este es el cuestionario más utilizado de los diferentes relacionados con cómo se sienten las personas respecto al estrés, el nivel de estrés de las situaciones en las que se encuentran y cualquier |
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La eficacia de las intervenciones para reducir el estrés, como este curso de meditación. Las afirmaciones estándar y las preguntas que se formulan se centran en lo impredecible que es... |
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La persona se pregunta cómo se siente su situación, si es controlable o no, y si se siente sobrecargada, y luego, cuál es su nivel percibido de impotencia. |
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No pueden hacer nada para solucionar la situación. |
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O su autoeficacia: ¿cuán seguros se sienten de que las cosas cambiarán y de que son capaces de gestionar el estrés? Nos centraremos en dos de esas subescalas relacionadas con la sensación de sobrecarga y descontrol en esa situación. |
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Nos centramos en el estrés a propósito, no solo para la demostración, sino también para estos cursos, porque es uno de los principales factores de riesgo en el estilo de vida en el mundo actual. |
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Muchas organizaciones están desarrollando programas integrales de bienestar para responder a los diferentes informes que se publican en todas partes. La Organización Mundial de la Salud, durante más de la última década, ha identificado que el estrés crónico o no resuelto es el principal factor de riesgo del estilo de vida, superando... |
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La obesidad y la falta de actividad física son las que más contribuyen a las enfermedades crónicas físicas y mentales en todo el mundo. |
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Entonces |
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La buena noticia, breve resumen de los resultados, es que durante este período de ocho semanas, vemos aumentos notables. |
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Cuando analizamos por primera vez los datos que llegan, simplemente lo que vemos aquí es que vemos aumentos notables en la atención plena. |
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Empatía, resiliencia y una clara reducción en la percepción del estrés. Eso es genial, y nos interesaba investigarlo más a fondo. Contacté con mi socio en estadística, quien compartirá esta información con ustedes. |
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Algunos de los resultados de la encuesta de las respuestas emparejadas previas y posteriores. Ahora les mostrará algunas de las funciones de JMP en las que ha estado trabajando con las respuestas de las encuestas. |
| UN |
Gracias, Annie. |
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¿Ven mi pantalla? Yo no. |
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Hola chicos, necesito tomarme un tiempo y no sé, las cosas no están funcionando aquí. |
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Gracias, Annie. Hola a todos. Me llamo Narayanan. |
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Soy parte del departamento de modelado y estadística avanzada del consumidor en P&G. Lo que quiero hacer hoy es compartir los detalles del análisis de los datos que... |
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Proviene del programa que Annie acaba de describir. Así que mi agenda constará de tres temas. Hablaré sobre la optimización del modelo factorial y luego sobre el análisis factorial confirmatorio de... |
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Modelo factorial optimizado. Finalmente, analizaré la invariancia de la medición longitudinal. Esto es importante porque queremos medir el cambio a lo largo del tiempo del curso de las medias latentes. Así que, pasemos directamente al primer tema. |
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Y la optimización del modelo factorial, ¿por qué hacemos esto? Hay dos razones por las que quiero hacerlo. Primero, las 10 preguntas que mencionó Annie. |
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En realidad no están optimizados para los dos constructos que nos interesa medir. |
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Además, tenemos un tamaño de muestra pequeño y queremos asegurarnos de no tener demasiadas preguntas antes y después del ensayo. |
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Esas son las dos razones por las que optimizamos el modelo factorial. Para ello, me basaré en dos ideas de la teoría clásica de pruebas. |
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Una es la confiabilidad. La confiabilidad se relaciona con la consistencia de la medición. Queremos asegurarnos de que los elementos dentro de un constructo midan lo mismo. Y existen muchas medidas de confiabilidad diferentes. La que voy a usar aquí es... |
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Coeficiente de confiabilidad, o alfa de Cronbach. Puedes ver la fórmula ahí. Y una razón por la que lo uso es porque está disponible en la plataforma multivariante de JMP mediante la opción "fiabilidad". |
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Ahora uno |
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La desventaja de esta medida es que supone que todas las variables o elementos son igualmente confiables. |
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Y sabemos que algunos elementos no tienen la misma confiabilidad que otros, y en ese caso podríamos utilizar el extractor de varianza promedio. |
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¿Qué es eso? Para explicarlo, usaré el diagrama de rutas del modelo factorial confirmatorio. Hay tres componentes que quiero describir. |
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La que está en la parte superior, que en realidad está encerrada en un círculo, es la variable latente. |
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Luego, en la parte inferior, que está encerrado en un rectángulo, está el indicador. Y en este ejemplo, hay cuatro indicadores que son preguntas tan grandes que aprovechan esta variable latente. |
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Luego hay cuatro variables Lambda, que en realidad son las cargas factoriales que dan la fuerza de cada indicador. |
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aprovechando el constructo. Por lo tanto, la varianza promedio extraída es una función de las Lambdas y la |
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Varianzas de los errores, que se encuentran en la parte inferior. El delta está en la parte inferior. Aquí están los errores. |
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Componentes. Para simplificar, los consideraremos errores de medición, y la varianza de dichos errores también se incluye en el cálculo de las calificaciones promedio extraídas. |
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Si nos fijamos en la fórmula, si no hay variaciones de error en la parte inferior, el valor máximo será 1 y eso es lo que queremos. |
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Entonces |
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Otro elemento útil para medir la fiabilidad es la fiabilidad del ítem, que en realidad no es más que los R cuadrados individuales de cada una de estas regresiones del indicador sobre la variable latente. Lo veremos cuando nos adentremos en JMP. |
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El segundo concepto importante de la teoría clásica de los tests es la validez. La validez se centra en si la variable mide lo que se supone que debe medir. Y, de nuevo, aquí hay muchas diferencias. |
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Versiones de validez. En la que me centraré es en la validez discriminante, que se relaciona con si los constructos que se miden son únicos y distintos. |
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Bien, con esos dos conceptos, voy a adentrarme en JMP y mostrar algunos detalles del modelado que realizamos. Comenzaré con un análisis factorial exploratorio de las 10 preguntas. |
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Se trata del dominio del estrés. Ahora bien, en todo mi análisis, voy a... |
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Muestra los resultados del análisis. No los guiaré paso a paso, simplemente apuntando y haciendo clic, porque tomará mucho tiempo, y están bien documentados en JMP. |
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El grande, al que llamamos el |
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El componente sobrecargado, y el más pequeño, con tres elementos, lo consideramos incontrolable. Por lo tanto, se trata de un análisis factorial exploratorio que parece respaldar dos factores. |
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Queremos confirmar que, de hecho, es cierto en nuestros datos, y que estos lo respaldarán. Así que voy a iniciar el análisis factorial confirmatorio de las mismas 10 preguntas. |
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Y podemos ver que el componente sobrecargado está conectado a siete indicadores y el componente incontrolable está conectado a tres indicadores. |
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Queremos analizar qué tan bien se ajustan estos datos... qué tan bien se ajusta este modelo a los datos. Y podemos ver, al observar el Chi cuadrado de... Chi cuadrado es 44 a 34 grados de libertad y no es significativo, por lo que este modelo está respaldado por los datos. |
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Y algo más que queremos ver en la parte inferior es la matriz de validez de constructo que estaba mencionando. |
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La diagonal de esta matriz muestra la varianza promedio extraída. Podemos observar que la varianza del factor incontrolable es bastante alta, mientras que la del factor sobrecargado es baja. |
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El elemento ortogonal indica la cantidad de varianza que cada factor comparte con el otro. Y para el factor sobrecargado, la varianza que este |
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La participación de los factores con lo incontrolable es, de hecho, mayor que la varianza que comparte con sus propios indicadores, como se muestra en la diagonal. Y esta no es la estructura factorial optimizada que buscamos. |
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Y además, si vas y miras el |
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diagrama de ruta con las estimaciones, de hecho, puedes ver |
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La fiabilidad de cada elemento, que se muestra aquí en el |
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rectángulos aquí. Y puedes ver |
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Los siete indicadores que están conectados al componente factorial sobrecargado tienen diferente confiabilidad del ítem, que va desde .277 a .551. |
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Y queremos elegir algunos que sean |
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que tiene alta confiabilidad. |
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Entonces vamos a utilizar estos conceptos de confiabilidad del artículo, |
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discriminar validez para, de hecho, optimizar nuestro factor. |
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Y voy a volver atrás y mirar |
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Todas estas métricas reunidas en una tabla. |
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Y esta tabla tiene el alfa de Cronbach en estas dos columnas, también tiene el cambio en el alfa de Cronbach cuando se elimina un elemento. |
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Del alfa de Cronbach de todo el compuesto, y también tiene la confiabilidad del ítem en la última columna. Por lo tanto, una forma de analizar esta matriz de números y optimizar el factor es elegir ítems con alta confiabilidad, que probablemente sean los tres primeros. |
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Ahora bien, en esta situación particular, también me gusta utilizar |
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el |
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Alfa de Cronbach cuando se elimina el elemento. Y si observamos el tercer elemento, |
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Aunque ese artículo tiene el tercer valor más alto |
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confiabilidad del artículo, cuando miramos esta columna, la llamo alfa delta, |
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Este es el cambio en la confiabilidad de todo el compuesto al eliminar el elemento. De hecho, hay un cambio importante en el tercer elemento, por lo que no lo elegí; de hecho, elegí uno justo debajo. |
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Entonces, para la solución del factor optimizado, voy a elegir los dos elementos superiores del primer factor y el quinto elemento, y luego, para el segundo factor, incontrolable, voy a elegir los dos elementos superiores, porque el tercer elemento tiene una confiabilidad muy baja. |
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Entonces, teniendo |
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Optimizó la solución factorial de 10 preguntas a cinco, |
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Voy a confirmar esa solución de factor optimizado y ver cómo lo estamos haciendo en términos de todas las métricas que acabamos de discutir. |
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Entonces, aquí está la solución factorial optimizada, el factor de orden tiene tres indicadores, los factores incontrolables, dos indicadores y nuevamente nuestro modelo se ajusta mucho mejor a los datos, Chi cuadrado de 2, 4 grados de libertad y el valor de Chi cuadrado no es rechazado. |
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Luego bajamos |
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Y observe la validez discriminante. Ahora, con la solución de factores optimizados, puede ver que la varianza de la sobrecarga ha aumentado. |
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Y la varianza que comparte con lo incontrolable ha disminuido. Por lo tanto, el valor ortogonal es menor que los valores en la diagonal, y esto es precisamente lo que queremos respaldar. |
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Validez discriminante. Al optimizar la solución, logramos la validez discriminante y obtuvimos un modelo mejor que el que teníamos con las 10 preguntas originales. |
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Bien, hemos optimizado nuestra solución factorial. |
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El siguiente paso es realizar la invariancia del modelo de medición. |
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Recordemos dónde estamos. Hemos visto muchas tablas y análisis diferentes. |
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empatía, estrés, resiliencia y atención plena. |
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Nos centraremos únicamente en el estrés. La pregunta principal que queremos responder es si hay una mejora en las puntuaciones medias de las variables latentes. |
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¿Desde la etapa previa hasta la posterior durante el programa de ocho semanas? |
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Y para establecer eso, primero tenemos que demostrar la invariancia de la medición longitudinal. |
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¿Qué es eso? De hecho, me enteré de esto hace poco y permítanme promocionar un excelente artículo escrito por los desarrolladores de JMP, Laura Schilo y Paul Russo. |
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en el número actual de Structural Equation Modeling, donde se detallan todas las diferentes capacidades de JMP, incluida la invariancia de medición longitudinal. |
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La idea de la invariancia de la medición longitudinal consiste en garantizar que el significado de la variable latente no haya cambiado con el tiempo. |
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Antes de calcular el cambio medio en las variables latentes, debemos asegurarnos de medir lo mismo al principio y al final. Para ello, hay cuatro pasos. |
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Se trata de cuatro modelos diferentes. El primero es un modelo configuracional con la menor cantidad de restricciones y el mismo número de factores y patrón de carga. |
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El segundo es un modelo de invariancia débil, al que añadimos algunas restricciones adicionales. Ajustamos un poco más los parámetros y nos preguntamos: ¿sigue siendo compatible este modelo? |
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Y luego ajustamos las cosas un poco más y decimos, además de esto, ¿qué pasa si impongo la calidad de las intercepciones de elementos? Finalmente, |
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El último hilo del tornillo, ¿qué pasa si agregamos variaciones de elementos y colocamos una calidad de estos en los dos puntos de tiempo? |
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Los detalles de cómo hacerlo paso a paso están incluidos en el artículo que acabo de mencionar. Aquí solo mostraré los resultados. |
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Ups. |
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Así que en esto |
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Diagrama de ruta, estoy mostrando |
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Los dos factores, sobrecargado e incontrolable, se dan tanto en la etapa previa como en la posterior a la encuesta. Así, tenemos la sobrecarga previa, la incontrolable previa y lo mismo para la posterior. |
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Sobrecargado se explica con tres elementos y incontrolable se relaciona con dos. Ahora bien, las letras aquí son diferentes. |
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Restricciones impuestas a un modelo. Por ejemplo, C3 |
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Desde lo sobrecargado hasta el ítem “me sentí nervioso y estresado” por el pre |
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Está restringido a ser igual al mismo elemento en la publicación. Y esto forma parte de las restricciones que aplicamos al modelo para garantizar su cumplimiento. |
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Así, las letras indican las diferentes restricciones impuestas a un modelo y estas estimaciones se igualan. De forma similar, |
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las intersecciones de los elementos equivalentes también se hacen iguales, |
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que se indican mediante |
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A. |
