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Glosario IA

El diccionario completo de la Inteligencia Artificial

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Mediador

Variable intermedia que transmite el efecto de una variable independiente hacia una variable dependiente, representando el mecanismo subyacente por el cual la causa produce su efecto.

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Efecto Indirecto

Parte del efecto total de una variable independiente sobre una variable dependiente que pasa a través del o los mediadores, cuantificando la influencia mediada en el modelo causal.

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Efecto Directo

Efecto de una variable independiente sobre una variable dependiente que no es transmitido por los mediadores incluidos en el modelo, representando la influencia causal directa o los mecanismos no observados.

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Efecto Total

Suma del efecto directo y del efecto indirecto, representando la influencia global de una variable independiente sobre una variable dependiente, incluyendo todos los caminos causales posibles.

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Prueba de Sobel

Prueba estadística utilizada para evaluar la significancia del efecto de mediación indirecto calculando una razón del efecto indirecto sobre su error estándar, asumiendo una distribución normal.

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Bootstrap en Mediación

Método de remuestreo no paramétrico que permite estimar los intervalos de confianza del efecto de mediación sin asumir una distribución normal, particularmente útil para muestras pequeñas.

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Mediación Múltiple

Modelo de mediación que implica varios mediadores simultáneamente, pudiendo ser paralelos (independientes) o secuenciales (en cadena), permitiendo analizar mecanismos complejos.

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Variable Moderadora

Variable que modifica la intensidad o la dirección de la relación entre otras dos variables, distinguiéndose del mediador que explica más bien el mecanismo de esta relación.

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Confusor de mediación

Variable que influye tanto en el mediador como en la variable dependiente, pudiendo sesgar la estimación del efecto de mediación si no se controla correctamente en el análisis.

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Grafo acíclico dirigido

Representación gráfica de las relaciones causales entre variables donde las flechas indican la dirección de la influencia y la ausencia de ciclos garantiza la coherencia del modelo causal.

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Mediación secuencial

Análisis de mediación que implica una cadena de mediadores donde cada mediador influye en el siguiente, permitiendo examinar los mecanismos causales complejos y los procesos por etapas.

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Efecto natural directo

Efecto causal directo que mantiene el mediador en su valor natural bajo el tratamiento de referencia, distinguiendo las interpretaciones contrafácticas de los efectos directos.

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Efecto natural indirecto

Parte del efecto causal total que opera a través del cambio del mediador inducido por el tratamiento, mientras se mantienen constantes las otras características del sistema.

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Sensibilidad de la mediación

Análisis que evalúa cómo cambiarían las estimaciones de los efectos de mediación en presencia de confusores no medidos, cuantificando la robustez de las conclusiones de mediación.

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Mediación con interacción

Modelo de mediación donde el efecto del tratamiento sobre el resultado depende del nivel del mediador, capturando mecanismos causales no lineales y sinérgicos.

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Descomposición del efecto total

Procedimiento analítico que divide el efecto causal total en componentes directas e indirectas, a veces incluyendo efectos de interacción, para una comprensión detallada de los mecanismos.

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Hipótesis de exclusión

Postulado en mediación que establece que el tratamiento no afecta al resultado excepto a través de los mediadores incluidos en el modelo, condición crucial para la identificación causal.

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