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21 febrero, 2025MinerConstructo
En 2021 presentamos MinerConstructo, versión 1.0, un marco metodológico-computacional en entorno web diseñado para facilitar la minería de constructos con enfoque guiado y rigor científico. Desde entonces, ha sido adoptado en diversas investigaciones y aplicado con éxito en constructos como trato digno, orientación estratégica, calidad de servicio, resistencia al cambio, gestión de la sostenibilidad, compromiso organizacional, entre otros constructos psicológicos y gerenciales.
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MinerConstructo, versión 2.0, amplía y perfecciona esa base. No es otro programa para dibujar flechas y óvalos, sino un marco metodológico-computacional en entorno web, de naturaleza multimétodo y multiparadigma, completamente guiado. Integra en un mismo flujo interactivo la observación, exploración, confirmación, explicación, predicción, aplicación y comunicación científica de modelos.
Combina principios de psicometría avanzada, SEM, PLS-SEM, aprendizaje automático y minería de texto, junto con mecanismos para la detección de sesgos en las respuestas y la validación semántica automatizada de ítems, dentro de una plataforma inteligente capaz de generar resultados analíticos en cuestión de segundos al cargar los datos y dar clic.
Procesos clave de MinerConstructo
MinerConstructo combina teoría y métodos de ciencia de datos y análisis psicométrico en un
flujo sistemático con rigor científico:
OBSERVAR
Examina la estructura de los datos y genera resúmenes descriptivos y correlaciones.
EXPLORAR
Identifica estructuras factoriales subyacentes, evalúa la fiabilidad preliminar y examina sesgos potenciales.
CONFIRMAR
Valida los patrones descubiertos y orienta el refinamiento de los modelos, con criterios de plausibilidad, validez, equidad y coherencia semántica
EXPLICAR
Contrasta relaciones de interés mediante modelos de ecuaciones estructurales y remuestreo.
PREDECIR
Evalúa la validez predictiva utilizando métodos de machine learning.
APLICAR
Utiliza los hallazgos para generar diagnósticos que faciliten la comprensión del objeto de estudio en su contexto, proporcionando información clave para la toma de decisiones basada en evidencia.
