UNIVERSIDAD NACIONAL DE SAN CRISTÓBAL DE HUAMANGA FACULTAD DE INGENIERÍA DE MINAS, GEOLOGÍA Y CIVIL ESCUELA PROFESIONAL DE CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS “EVALUACIÓN DE LAS PROPIEDADES PSICOMÉTRICAS DEL INVENTARIO SISCO PARA MEDIR EL ESTRÉS EN ESTUDIANTES DE LA UNIVERSIDAD NACIONAL DE SAN CRISTÓBAL DE HUAMANGA” TESIS AYACUCHO - PERÚ 2020 Para optar el Título Profesional de Licenciada en Ciencias Físico Matemáticas, especialidad de Estadística. Asesora: Lic. Silvia Angelita CARHUAYO LUJÁN Presentada por: Br. Lizbeth REZZA VEGA II DEDICATORIA A mi madre Maximiliana: Por todo el amor y apoyo incondicional que me brinda día a día. Por ser mi ejemplo de perseverancia y superación a pesar de las adversidades. A mi esposo Jesús y nuestras hijas: Ximena y Jheliz: Con inmenso amor, por ser lo mejor que la vida me dio. Por ser mi fuente de motivación e inspiración para cumplir con todas mis metas. A mis hermanas: Emavel y Madhelin: Por ser mi soporte emocional en todo momento. LIZBETH. III AGRADECIMIENTOS Me gustaría expresar mi más sincero agradecimiento a mi asesora Lic. Silvia Angelita Carhuayo Luján por su amistad y por su valiosa asesoría. Al Mag. Psic. Ronald Castillo Blanco por sus valiosos comentarios. A los docentes del área de Estadística del Departamento Académico de Matemática y Física de la Universidad Nacional de San Cristóbal de Huamanga por ser parte fundamental de mi formación profesional y por estar siempre prestos elucidar mis dudas e inquietudes. IV PRESENTACIÓN Señores miembros del jurado: En cumplimiento del Reglamento de Grados y Títulos de la Facultad de Ingeniería de Minas, Geología y Civil de la Universidad Nacional de San Cristóbal de Huamanga, presento ante ustedes la tesis titulada: “EVALUACIÓN DE LAS PROPIEDADES PSICOMÉTRICAS DEL INVENTARIO SISCO PARA MEDIR EL ESTRÉS EN ESTUDIANTES DE LA UNIVERSIDAD NACIONAL DE SAN CRISTÓBAL DE HUAMANGA”, la misma que someto a vuestra consideración y esperando que cumpla con los requisitos de aprobación para obtener el título de Licenciada en Ciencias Físico Matemáticas, Especialidad de Estadística. Atentamente, Br. Lizbeth Rezza Vega V ÍNDICE GENERAL Pág. Dedicatoria ……………………………………………………………………………………………………….…………… II Agradecimiento…………………………………………………………………………………………….………………. III Presentación ………………………………………………………………….…………………………………………….. IV Resumen …………………………………………………………………….……………………………………………… XVI Abstract …………………………………………………………………..…………………………..…………..……….. XVII CAPÍTULO I: .......................................................................................................................1 INTRODUCCIÓN .................................................................................................................1 Planteamiento del problema ..................................................................................1 Formulación del Problema .....................................................................................4 Problema general: ...........................................................................................4 Problemas Específicos: ....................................................................................4 Justificación de la investigación..............................................................................4 Objetivos de la investigación ..................................................................................5 Objetivo General: ............................................................................................5 VI Objetivos específicos: ......................................................................................6 Hipótesis de la Investigación ..................................................................................6 Hipótesis General: ...........................................................................................6 Hipótesis Específicas: .......................................................................................6 2. CAPÍTULO II: ...............................................................................................................7 MARCO TEÓRICO ...............................................................................................................7 Antecedentes .........................................................................................................7 Bases Teóricas ......................................................................................................12 Estrés ............................................................................................................12 Teorías ..........................................................................................................13 Afrontamiento del estrés ...............................................................................16 Estrés académico ..................................................................................................16 Modelo sistémico cognoscitivista del estrés académico ................................17 Teoría de los test ..................................................................................................22 Teoría clásica de los test (TCT). ......................................................................22 La Teoría de la Respuesta al Ítem (TRI) ..........................................................26 Instrumento de medición. ....................................................................................28 Características psicométricas de un instrumento. ................................................29 Fiabilidad .......................................................................................................30 Validez...........................................................................................................44 Análisis factorial exploratorio y confirmatorio .....................................................52 Procedimiento del Análisis Factorial Confirmatorio. ......................................54 Correlaciones policóricas PCC. .......................................................................65 3. CAPÍTULO III: ............................................................................................................67 VII MARCO METODOLÓGICO ................................................................................................67 Tipo de Investigación ............................................................................................67 Nivel de investigación...........................................................................................68 Diseño de investigación ........................................................................................68 Universo, Población y Muestra .............................................................................68 Universo ........................................................................................................68 Población ......................................................................................................68 Muestra.........................................................................................................68 Criterio de exclusión: .....................................................................................72 Técnicas de recolección de datos e instrumento ..................................................72 Variables e Indicadores ........................................................................................73 Definición Conceptual: ..................................................................................73 Operacionalización de las variables ...............................................................73 Matriz de consistencia (ver anexo) ................................................................75 Procedimiento y técnicas de análisis de los datos ................................................75 Procedimiento para el análisis de la validez ...................................................75 Procedimiento para el análisis de la fiabilidad. ..............................................76 4. CAPÍTULO IV: ............................................................................................................77 RESULTADOS ...................................................................................................................77 ANÁLISIS DE LA ESCALA DE ESTRESORES ..............................................................77 Evidencia de validez mediante el AFC ...........................................................77 Análisis de confiabilidad ...............................................................................84 ANÁLISIS DE LA ESCALA DE REACCIONES. .............................................................85 Evidencia de validez mediante el AFC ...........................................................85 VIII Análisis de confiabilidad ...............................................................................95 ANÁLISIS DE LA ESCALA DE ESTRATEGIAS DE AFRONTAMIENTO..........................96 Evidencia de validez mediante el AFC ...........................................................96 Análisis de confiabilidad ............................................................................. 102 ANALISIS PARA EL MODELO PROPUESTO ........................................................... 102 Análisis de la escala de estresores ............................................................... 102 Análisis de la escala de reacciones ............................................................... 115 Análisis de la escala de estrategias de afrontamiento .................................. 116 5. CAPÍTULO V: ........................................................................................................... 127 DISCUSIÓN..................................................................................................................... 127 Discusión respecto a las técnicas usadas ............................................................ 127 Confiabilidad ...................................................................................................... 129 Evidencia de validez. .......................................................................................... 132 Escala de estresores. ................................................................................... 132 Escala de reacciones o síntomas. ................................................................. 134 Escala de estrategias de afrontamiento. ...................................................... 136 Modelo global del Inventario SISCO ............................................................. 138 6. CONCLUSIONES ...................................................................................................... 140 7. SUGERENCIAS ......................................................................................................... 141 8. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS: ............................................................................. 142 9. ANEXOS .................................................................................................................. 150 IX ÍNDICE DE TABLAS Tabla 1. Estresores académicos según Barraza y Polo, Hernández y Pozo .............................19 Tabla 2. Indicadores del estrés académico ............................................................................20 Tabla 3. Escala de Interpretación de la magnitud del Coeficiente de Confiabilidad ................44 Tabla 4. Clasificación de los índices de ajuste ........................................................................61 Tabla 5. Siglas de los índices de bondad de ajuste .................................................................62 Tabla 6. Cálculo del tamaño de muestra por escuelas profesionales .....................................70 Tabla 7. Operacionalización de la variable ............................................................................74 Tabla 8. Matrices de correlaciones policóricas de los ítems de la escala de estresores ..........78 Tabla 9. Cargas factoriales de la solución estandarizada del análisis factorial confirmatorio para la escala de estresores ..................................................................................................81 Tabla 10. Cargas factoriales de cada ítem con el factor latente “Estresores” y proporción de varianza explicada por el factor latente ................................................................................82 Tabla 11. Índices de bondad de ajuste para el modelo unidimensional de estresores ............83 Tabla 12. Coeficientes de consistencia interna de la escala de estresores ..............................84 Tabla 13. Matrices de correlaciones policóricas de los ítems de la escala de reacciones ........87 Tabla 14. Cargas factoriales de la solución estandarizada del análisis factorial confirmatorio para la escala de reacciones en su modelo de tres factores correlacionados. ........................91 X Tabla 15. Cargas factoriales de cada ítem con su factor latente y proporción de varianza explicada por el factor latente ..............................................................................................93 Tabla 16. Índices de bondad de ajuste de tres modelos de la escala de reacciones ................94 Tabla 17. Descriptivos y coeficientes de consistencia interna de las dimensiones de la escala de reacciones ........................................................................................................................95 Tabla 18. Matrices de correlaciones policóricas de los ítems de la escala de estrategias de afrontamiento ......................................................................................................................96 Tabla 19. Cargas factoriales de la solución estandarizada del análisis factorial confirmatorio para la escala de estrategias de afrontamiento. ...................................................................99 Tabla 20. Cargas factoriales de cada ítem con el factor latente “Afrontamiento” y proporción de varianza explicada por el factor latente ......................................................................... 100 Tabla 21. Índices de bondad de ajuste para el modelo unidimensional para la escala de estrategias de afrontamiento ............................................................................................. 101 Tabla 22. Descriptivos y coeficientes de consistencia interna de la estructura unidimensional de la escala de estrategias de afrontamiento...................................................................... 102 Tabla 23. Cargas factoriales del análisis factorial exploratorio para tres factores correlacionados .................................................................................................................. 104 Tabla 24. Cargas factoriales del análisis factorial exploratorio para dos factores correlacionados .................................................................................................................. 106 Tabla 25. Cargas factoriales del análisis factorial exploratorio para el modelo 3 de estresores ........................................................................................................................................... 108 Tabla 26. Matrices de correlaciones policóricas de los ítems de la escala de estresores (modelo 3). ......................................................................................................................... 110 XI Tabla 27. Cargas factoriales de la solución estandarizada del análisis factorial confirmatorio para la escala de estresores ................................................................................................ 111 Tabla 28. Cargas factoriales de cada ítem con el factor latente “Estresores” y proporción de varianza explicada por el factor latente del modelo 03 ....................................................... 112 Tabla 29. Índices de bondad de ajuste para el modelo 03 de estresores académicos. .......... 113 Tabla 30. Coeficientes de consistencia interna de las dimensiones de la escala de estresores (modelo propuesto) ............................................................................................................ 114 Tabla 31. Cargas factoriales del análisis factorial exploratorio para tres factores correlacionados .................................................................................................................. 116 Tabla 32. Cargas factoriales del análisis factorial exploratorio para tres factores correlacionados en la escala de estrategias de afrontamiento ............................................ 118 Tabla 33. Cargas factoriales del análisis factorial exploratorio para dos factores correlacionados .................................................................................................................. 120 Tabla 34. Matrices de correlaciones policóricas de los ítems de la escala de estrategias de afrontamiento (modelo 2). ................................................................................................. 122 Tabla 35. Cargas factoriales de la solución estandarizada del análisis factorial confirmatorio para la escala de estrategias de afrontamiento (Modelo 02) .............................................. 123 Tabla 36. Cargas factoriales de cada ítem con los factores latentes y proporción de varianza explicada por cada factor latente. ...................................................................................... 124 Tabla 37. Índices de bondad de ajuste para el modelo bidimensional para la escala de estrategias de afrontamiento ............................................................................................. 125 Tabla 38. Coeficientes de consistencia interna de las dimensiones de la escala de estrategias de afrontamiento (modelo 2) .............................................................................................. 126 XII Tabla 39. Coeficientes de consistencia interna de la escala de estresores entre el modelo original y el modelo propuesto. ........................................................................................... 130 Tabla 40. Coeficientes de consistencia interna de la escala de estrategias de afrontamiento entre el modelo original y el modelo propuesto .................................................................. 130 Tabla 41. Índices de bondad de ajuste para el Modelo 01 y el Modelo 03 (propuesto) ........ 134 Tabla 42. Índices de bondad de ajuste para el Modelo 01 y el Modelo 02 (propuesto) para la escala estrategias de afrontamiento ................................................................................... 137 Tabla 43. Índices de bondad de ajuste para el Modelo global original y el Modelo global propuesto ........................................................................................................................... 138 XIII ÍNDICE DE FIGURAS Figura 1. Modelo Sistémico Cognoscitivista del estrés académico. ........................................21 Figura 2. Métodos para evaluar la confiabilidad ...................................................................34 Figura 3. Fuentes de evidencia de validez de las puntuaciones de un test. ............................45 Figura 4. Diagrama de flujo del AFC y AFE ............................................................................54 Figura 5. Path Diagram para un modelo de factores correlacionados ...................................56 Figura 6. Cantidad de estudiantes que conforman la muestra por escuelas profesionales.....71 Figura 7. Diagrama de trayectoria para el modelo unidimensional de los estresores académicos con errores incorrelacionados. ...........................................................................78 Figura 8. Correlaciones policóricas de los ítems de la escala de estresores ............................79 Figura 9. Salida gráfica en R del resultado de análisis factorial confirmatorio de la escala de estresores .............................................................................................................................80 Figura 10. Diagrama de trayectoria para el modelo tridimensional de las reacciones con errores incorrelacionados .....................................................................................................86 Figura 11. Matrices de correlaciones policóricas de los ítems de la escala de reacciones ......88 Figura 12. Salida gráfica en R del resultado de análisis factorial confirmatorio de la escala de reacciones ............................................................................................................................90 Figura 13. Correlaciones policóricas de los ítems de la escala de estrategias de afrontamiento .............................................................................................................................................97 file:///C:/Users/lizbethrezza/Desktop/TESIS%20LIZBETH%20REZZA%20%20FINAL%20CORREGIDO%2018%20ENERO%20.docx%23_Toc30629660 file:///C:/Users/lizbethrezza/Desktop/TESIS%20LIZBETH%20REZZA%20%20FINAL%20CORREGIDO%2018%20ENERO%20.docx%23_Toc30629665 XIV Figura 14. Salida gráfica en R del resultado de análisis factorial confirmatorio de la escala de estrategias de afrontamiento. ..............................................................................................98 Figura 15. Scree Plot mediante el método paralelo en la escala de estresores .................... 103 Figura 16. Scree Plot mediante el método paralelo del modelo 2 de la escala de estresores105 Figura 17. Salida del análisis factorial exploratorio del modelo 2 de la escala de estresores ........................................................................................................................................... 107 Figura 18. Scree Plot mediante el método paralelo del modelo 3 de la escala de estresores unidimensional. .................................................................................................................. 108 Figura 19. Salida gráfica en R del resultado de análisis factorial exploratorio del modelo 3 de la escala de estresores académicos. .................................................................................... 109 Figura 20. Salida gráfica en R del resultado de análisis factorial confirmatorio de la escala de estresores (modelo3) .......................................................................................................... 111 Figura 21. Scree Plot mediante el método paralelo en la escala de reacciones .................... 115 Figura 22. Screen Plot mediante el método paralelo en la escala de estrategias de afrontamiento .................................................................................................................... 117 Figura 23. Scree Plot mediante el método paralelo del modelo 2 de la escala de estrategias de afrontamiento................................................................................................................ 120 Figura 24. Salida gráfica en R del resultado de análisis factorial exploratorio del modelo 2 de la escala de estrategias de afrontamiento. ......................................................................... 121 Figura 25. Salida gráfica en R del resultado de análisis factorial confirmatorio de la escala de estrategias de afrontamiento (modelo2) ............................................................................ 122 XV INDICE DE ANEXOS Anexo 1. Matriz de Consistencia. _____________________________________________ 150 Anexo 2. Protocolo Original __________________________________________________ 152 Anexo 3. Protocolo propuesto ________________________________________________ 154 Anexo 4. Script del Análisis Factorial Confirmatorio en el programa R-Studio ___________ 156 Anexo 5. Script del Análisis Factorial Exploratorio en el programa R-Studio. ____________ 157 XVI RESUMEN La presente investigación tuvo como objetivo determinar las propiedades psicométricas mediante el análisis de las evidencias basadas en la estructura interna y la consistencia interna del Inventario Sistémico Cognoscitivista (SISCO) para medir el estrés académico en alumnos de la Universidad Nacional de San Cristóbal de Huamanga. Esta investigación reúne las condiciones metodológicas de un diseño cuantitativo no experimental, de tipo aplicado, de corte instrumental y de acuerdo a su naturaleza es descriptivo y correlacional y, según Alarcón (2008) es considerada una investigación psicométrica. La muestra estuvo conformada por 552 estudiantes universitarios de las distintas escuelas profesionales de la Universidad Nacional de San Cristóbal de Huamanga extraídas mediante el muestreo aleatorio estratificado con afijación proporcional. Se realizó un análisis factorial confirmatorio con la matriz de correlaciones policóricas para obtener evidencia de validez basado en la estructura interna a través del estimador robusto WLSMV (mínimos cuadrados ponderados con media y varianza ajustadas) resultando para el modelo global compuesto por las dimensiones: estresores, síntomas y estrategias de afrontamiento, índices de ajuste adecuado del modelo a los datos (CFI = .918; TLI=.911; RMSEA=0.042). Del mismo modo, se evaluó la fiabilidad como consistencia interna mediante los estadísticos Alfa ordinal y Omega, los resultados indican buena fiabilidad del instrumento, reportando para la escala de estresores: αordinal = .79 y  = .77, para la escala de reacciones: αordinal = .93 y  = .91, para las estrategias de afrontamiento: αordinal = .77 y  = .75. Por lo cual, se considera que el inventario SISCO es un instrumento recomendable para la evaluación del estrés académico en estudiantes universitarios peruanos. Se propone una leve modificación en la estructura del modelo el que reporta evidencias de validez y confiabilidad que supera considerablemente al modelo global original. Palabras clave: Estrés académico, análisis factorial confirmatorio, fiabilidad, validez, estudiantes universitarios. XVII ABSTRACT This research aimed to determine the psychometric properties by analyzing the evidence based on the internal structure and internal consistency of the Cognoscitivist Systemic Inventory (SISCO) to measure academic stress in students of the Universidad Nacional de San Cristóbal de Huamanga. This research meets the methodological conditions of a non- experimental quantitative design, of applied type, of instrumental cut and according to its nature is descriptive and correlational and, according to Alarcón (2008) it is considered a psychometric investigation. The sample consisted of 552 university students from the different professional schools of the National University of San Cristóbal de Huamanga, extracted by means of stratified random sampling with proportional affixation. Confirmatory factor analysis was conducted using a polichoric correlation matrix to obtain evidence of validity based on the internal structure through the WLSMV estimator (weighted least squares with adjusted means and variance) resulting for the global model composed of the dimensions: stressors, symptoms and coping strategies, indexes of adequate adjustment of the model to the data (CFI = .918; TLI = .911; RMSEA = 0.042). In the same way, reliability is evaluated as internal consistency by Alfa ordinal and Omega statistic, the results show good internal reliability of the tool, reporting for the stressors scale: αordinal = .79 and  = .77, for the symptoms scale: αordinal = .93 and  = .91, for coping strategies: αordinal = .77 and  = .75. Therefore, the inventory SISCO is considered as a suitable tool for academic stress evaluation in Peruvian university students. A slight modification in the structure of the model is proposed, which reports evidence of validity and reliability that considerably exceeds the original global model. Keywords: Academic stress, confirmatory factor analysis, reliability, validity, university students. 1 CAPÍTULO I: INTRODUCCIÓN Planteamiento del problema El término “estrés” se ha convertido en una expresión bastante común y es utilizado para expresar diferentes actitudes o estados de ánimo y, aunque no siempre se suele emplear en el contexto correcto, lo real es que el “estrés” es un común denominador de nuestra sociedad ya que constituye uno de los problemas de salud más generalizado actualmente. Según (Leza, 2016) es un mal que aqueja a todo ser humano, en donde sus emociones y sentimientos se ven bloqueados y dominados; en donde la mente como el cuerpo, se circunscriben a una dialéctica de dominio y extorsión. Cotidianamente se emplea para definir lo que le ocurre a un individuo cuando acontece algo que no esperaba que sucediera o simplemente, una sensación desagradable originada por una preocupación de cualquier índole. Conceptualizar el término “estrés” resulta ser extenuante debido a la diversa cantidad de planteamientos, modelos y enfoques que han asumido los autores. La coexistencia de estas diversas formas de conceptualización del estrés y la presencia de múltiples instrumentos de medición reflejan la problemática estructural del campo, lo que conlleva a una gran 2 dispersión de datos, una falta de organización de los datos construidos y poca o nula continuidad estructural en el campo (Barraza, 2007). Existen diversos tipos de estrés, según Orlandini (1999) citado por (Díaz, 2010), se puede hablar de estrés amoroso y marital, de estrés sexual, de estrés familiar, de estrés por duelo, de estrés médico, de estrés ocupacional, de estrés académico, de estrés militar, de estrés por tortura y encarcelamiento, entre otros. En la presente investigación la atención se centra en el estrés académico. “Desde los grados preescolares hasta la educación universitaria de postgrado, cuando una persona está en un período de aprendizaje experimenta tensión. A ésta se le denomina estrés académico, y ocurre tanto en el estudio individual como en el aula escolar” Orlandini (1999) citado por Águila, Calcines, Monteagudo, & Nieve (2015), ya que el estudiante debe hacer frente a un conjunto de retos o exigencias por parte de la universidad pero al no poder afrontarlos eficazmente con los recursos que dispone, acontece un desequilibrio sistémico en su relación con el entorno. Los altos niveles de estrés en el alumno pueden afectar negativamente el bienestar físico y emocional desencadenando problemas de ajuste social, familiar, afectivo, de salud y académico; como explica (Barraza, 2006), los síntomas mentales y físicos que experimentan los estudiantes como la irritabilidad, estado depresivo, conducta impulsiva, inestabilidad emocional, fatiga crónica, insomnio, dificultad de concentración entre otros, pueden afectar severamente la cotidianidad de los estudiantes produciendo un bajo rendimiento académico, ausentismo, aislamiento social, entre otros. Para el estudio de estrés académico se debe contar con un instrumento apropiado que garantice la calidad y la fidelidad de la información obtenida, lo cual se va a obtener sólo si el instrumento presenta evidencias de validez. Según Barraza el proceso de validación es uno de los temas cruciales en el proceso de adaptación, validación y construcción de un test, una escala, un inventario o un cuestionario, 3 ya que se requiere comprobar la utilidad de la medida realizada. La realización exhaustiva de este procedimiento, permite asegurar que el instrumento utilizado mida lo que debe medir, además de certificar que el instrumento tiene ciertas características o atributos que hacen meritoria su utilización (Sánchez & Echeverry, 2004) El inventario SISCO del Estrés Académico, fue construida por Arturo Barraza Macías en el año 2006, en la ciudad de México; el autor configura al estrés académico en un Modelo Sistémico Cognoscitivista, que fue desarrollado procedimentalmente a partir de la teoría de la modelización sistémica de Raymond Colle (Colle, 2002) y, teóricamente; en base a la teoría general de sistemas (Bertalanfy, 1991) y en el modelo transaccional del estrés. Cohen y Lazarus, (1979), Lazarus y Folkman, (1986) y Lazarus, (2000); citado por (Barraza, 2006) A pesar de que existen instrumentos específicos para evaluar estrés, en nuestro país no se cuenta con uno para medir el estrés académico que haya sido validado con una muestra de estudiantes peruanos, inclusive este instrumento no cuenta con el análisis estadístico apropiado y actualizado en México, país de origen del Inventario SISCO. Este estudio constituirá no sólo un aporte conceptual sino también metodológico haciendo uso de paquetes estadísticos como: SPSS de IBM, R Studio, que formará parte de los registros de instrumentos contextualizados y actuales en el área de psicología en el Perú, a la vez que permitirá a las instituciones educativas de nivel superior contar con un instrumento válido para evaluar el estrés académico. Los aspectos antes considerados conllevan a la formulación del siguiente problema de investigación: 4 Formulación del Problema Problema general: ¿Cuantitativamente, tienen validez los resultados del estrés académico en estudiantes de la Universidad Nacional de San Cristóbal de Huamanga, obtenidos mediante el Inventario SISCO? Problemas Específicos: (1) ¿Las puntuaciones obtenidas del inventario SISCO de Estrés Académico en alumnos de la Universidad Nacional de San Cristóbal de Huamanga serán suficientemente fiables? (2) ¿El inventario SISCO de Estrés Académico en alumnos de la Universidad Nacional de San Cristóbal de Huamanga presenta evidencias de validez basado en su estructura interna? Justificación de la investigación (Jaimes Parada, 2013) presenta una versión del inventario SISCO validado en el contexto Bumangués (Estado de Bucaramanga, Colombia). Para la validez cuantitativa, la autora se basó en los “tipos de validez” concepto arcaico usado hasta 1985, más no así en las “evidencias de validez” de acuerdo a los Standards for Educational and Psychological Testing (American Educational Research Association, American Psychological Association and the National Council on Measurement in Education , 1999). Del mismo modo para evaluar la fiabilidad de la estructura interna la autora utilizó el Alfa de Cronbach sin tener en cuenta la naturaleza politómica de los ítems y no realiza el análisis factorial confirmatorio. La autora recomienda continuar con este tipo de procesos, para fortalecer el campo psicométrico, no 5 solo procedimentalmente, sino también a nivel de herramientas adaptadas, validadas o construidas para el contexto y la población de interés. A nivel del Perú no existen instrumentos que midan el estrés académico en los estudiantes universitarios peruanos que hayan sido validadas cualitativamente ni menos cuantitativamente con la rigurosidad estadística que se requiere ni haciendo uso de algún software estadístico libre. La validación del inventario SISCO del Estrés Académico en el contexto universitario ayacuchano será favorable para el manejo interno de la oficina de Bienestar Universitario de la UNSCH debido a la nula existencia de herramientas que evalúen específicamente el estrés en población estudiantil, posteriormente, daría paso a futuras investigaciones al interior o exterior de la Universidad. En conclusión, el estudio se justifica y fundamenta en la escasez de instrumentos válidos para la medición del estrés académico en Perú, siendo necesario contar con un instrumento estandarizado en esta población que permita detectar esta patología para actuar oportunamente ya que permitirá identificar los estresores, síntomas psicológicos, físicos y comportamentales como las estrategias de afrontamiento en los alumnos, lo que contribuirá a la disminución de la deserción universitaria y a los costos asociados tanto para las familias como para el Estado. Objetivos de la investigación Objetivo General: Analizar si existe evidencia cuantitativa de validez del Inventario SISCO en la evaluación del estrés académico en alumnos de la Universidad Nacional de San Cristóbal de Huamanga. 6 Objetivos específicos: (1) Determinar si existe evidencia para afirmar que el Inventario SISCO cuenta con criterio psicométrico de fiabilidad para medir el estrés académico en alumnos de la Universidad Nacional de San Cristóbal de Huamanga. (2) Determinar si existe evidencia para afirmar que el Inventario SISCO cuenta con criterio psicométrico de validez para medir el estrés académico en alumnos de la Universidad Nacional de San Cristóbal de Huamanga. Hipótesis de la Investigación Hipótesis General: El Inventario SISCO es válido cuantitativamente permitiendo afirmar que el conjunto de ítems contribuye a determinar el nivel de estrés académico en los estudiantes. Hipótesis Específicas: (1) El Inventario SISCO cuenta con criterio psicométrico de fiabilidad permitiendo determinar el nivel de Estrés Académico de los alumnos de la Universidad Nacional de San Cristóbal de Huamanga. (2) El Inventario SISCO cuenta con criterio psicométrico de validez permitiendo determinar el nivel de Estrés Académico de los alumnos de la Universidad Nacional de San Cristóbal de Huamanga. 7 2. CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Antecedentes En España, los psicólogos españoles Antonia Polo, José Manuel Hernández y Carmen Pozo crearon el Inventario de Estrés Académico (IEA) a partir de la información recogida entre los estudiantes de la Universidad Autónoma de Madrid, que eran usuarios del Servicio de Psicología Aplicada de la Facultad de Psicología de dicha universidad. Este inventario muestra un listado de situaciones que generan estrés en la población universitaria en una escala con valores del 1 al 5 (donde 1 representa Nada de estrés y 5 Mucho estrés), y además plantean una serie de elementos que el organismo experimenta cuando se ve expuesto a situaciones de estrés en función a los niveles de respuesta: fisiológico, cognitivo y motor. Los autores han demostrado que este instrumento tiene la capacidad de discriminar entre las situaciones que generan mayor estrés en los estudiantes universitarios, sin embargo, el IEA no contaba con un análisis estadístico a profundidad que avale sus garantías científicas, así como corrobore factorialmente la estructura del inventario; este hecho llevó a Dr. Daniel Herrera Avilés, Ps. Marcela Rodríguez Rodríguez, Ps. Mariela Valverde Torres determinar la validez de criterio, 8 de constructo, consistencia interna y la estabilidad temporal de los puntajes en estudiantes universitarios de la comuna de Concepción. En función a los análisis metodológicos que realizaron, los autores llegaron a la conclusión que el IEA es un instrumento que cumple con los requerimientos metodológicos necesarios para constituir una herramienta de medición específica para estrés académico en estudiantes universitarios y cumple con los requisitos necesarios para afirmar que es un instrumento válido y confiable. (Herrera, Daniel; Rodríguez, Marcela; Valverde, Mariela, 2010). En México, Arturo Barraza en el año 2006, construye y valida el inventario SISCO, un instrumento para medir el estrés académico en estudiantes de educación media, superior y de post grado en la ciudad de Durango. Los ítems de la escala construida se distribuyen según las dimensiones estresores, reacciones (físicas, psicológicas, comportamentale) y estrategias para afrontar la situación. Esta escala fue aplicada a una muestra no probabilística de 239 estudiantes. Para el análisis de la validez utilizó la técnica del Análisis Factorial Exploratorio, en el que consideró criterios para valorar la viabilidad del mismo, la prueba de esfericidad de Barlett resultó significativa en 000. y el test KMO de adecuación a la muestra alcanzó un valor de .762, presentando saturaciones mayores a .35, del mismo modo, para obtener las correlaciones inter factores utilizó el estadístico r de Pearson que tuvo como resultado en la dimensión síntomas de .895, estresores de .769 y Estrategias de afrontamiento de .675. Para el análisis de la confiabilidad, Barraza (2007) respaldó su investigación en base a la Teoría Clásica de los Test y utilizó las técnicas de Mitad-mitad de Spearman Brown y el Alfa de Cronbach obteniendo un resultado general de .80, en la dimensión de estresores obtuvo .82, en la dimensión de síntomas .88 y en la dimensión de estrategias de Afrontamiento .71. La confiabilidad en Alfa de Cronbach arrojó resultado global de .90, dentro de cada dimensión obtuvo .85 para la dimensión de estresores .91 para las reacciones y .69 para la dimensión de estrategias de afrontamiento. 9 En Colombia, Cáceres, G. y Peña, G. (2010) realizaron la investigación titulada “Validación del Inventario del Estrés Académico y análisis comparativo en adultos jóvenes de la universidad Industrial de Santander UIS y la Universidad Pontificia Bolivariana, Seccional de Bucaramanga”, cuyo principal objetivo fue el de validar el inventario SISCO de estrés académico y realizar un análisis comparativo en adultos jóvenes de la UIS y la UPB, la muestra estuvo conformado por 300 estudiantes de pregrado. Los investigadores realizaron el análisis de confiabilidad del instrumento mediante el método de consistencia interna calculado por medio del coeficiente alfa de Cronbach como resultado, obtuvieron una confiabilidad general de .873, la dimensión que alcanzó mayor confiabilidad fue síntomas con .790 seguida de estresores .763 y estrategias de afrontamiento .654. La validez del instrumento lo realizaron mediante el análisis factorial utilizando la técnica de Componentes Principales con la rotación Varimax, donde las dimensiones estresores, síntomas y estrategias de afrontamiento presentaron saturaciones mayores a .25 concluyendo que los ítems representan de forma adecuada a los factores. (Cáceres & Peña, 2010) Castrillón y Borrero en el año 2005, en su investigación denominada “Validación del Inventario de Ansiedad Estado - Rasgo (STAIC) en niños escolarizados entre los 8 y 15 años” realizaron la validez de constructo bajo el análisis factorial con rotación varimax por el método de componentes principales y la confiabilidad por alpha de Cronbach con coeficiente de correlación intraclase a una muestra de 670 niños de ambos géneros de 35 instituciones educativas públicas y privadas de la ciudad de Medellín, Colombia, arrojando como resultado seis factores en su estructura factorial y un alpha de Cronbach de 0.70. Así mismo, los autores destacaron que el Inventario de Ansiedad Estado-Rasgo (STAIC), ajustado con población de la ciudad de Medellín (Antioquia), tiene condiciones para ser aplicada en otras regiones de 10 Colombia con mayor capacidad discriminativa que la prueba que tiene estandarización y adaptación española. (Castrillón, D.A.; Borrero, P.E., 2005) En Chile; Jerez-Mendoza, M y Oyarzo-Barría, C (2015), presentaron la investigación titulada “Estrés académico en estudiantes del Departamento de Salud de la Universidad de Los Lagos Osorno”, cuyo objetivo fue identificar la presencia de estrés académico, los factores estresores, síntomas y estrategias de afrontamiento que presentan los alumnos. La muestra estuvo compuesta por 314 alumnos de las carreras de Enfermería, Fonoaudiología, Kinesiología y Nutrición, a los que se les aplicó el inventario SISCO del estrés académico. La confiabilidad y validez instrumento en este estudio lo realizaron a través de 4 apartados: confiabilidad, análisis de consistencia interna, análisis de grupos contrastados y análisis factorial. Para establecer la confiabilidad del instrumento optaron por el alfa de Cronbach arrojando el valor de 0,875 para la escala total y la fiabilidad para cada dimensión fue de: Estresores (0,79), Síntomas (0,88) y Estrategias de Afrontamiento (0,68). La validez del instrumento lo realizaron a través del análisis factorial de componentes principales (AFCP) considerando los requisitos del test de Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) que arrojó un valor de 0,882 y la prueba de esfericidad de Bartlett fue significativa 0,000. Se confirmó la homogeneidad y direccionalidad única de los ítems que componen el inventario a través del análisis de consistencia interna y de grupos contrastados. (Jerez-Mendoza & Oyarzo-Barría, 2015). En Perú, el Instituto Nacional de Salud Mental "Honorio Delgado - Hideyo Noguchi" inició en el año 2002 una serie de investigaciones epidemiológicas con el objetivo de realizar el diagnóstico de la salud mental en la población peruana, en los Anales de Salud Mental (2008) ponen a disposición de la comunidad académica y científica una base de datos que consta de 11 1 148 fichas de análisis en total y, luego de eliminar las duplicadas y no pertinentes, quedaron finalmente 1 051 registros, cada registro o ficha de análisis corresponde a un instrumento, encontrándose que el 32% de los registros correspondía a instrumentos creados; el 23%, a instrumentos adaptados, y el resto, 45%, a aplicaciones de los instrumentos. Estos registros se refieren a más de 703 instrumentos diferentes. Según la temática del instrumento, el 32% de los registros corresponde a instrumentos sobre personalidad; el 11%, a funciones cognoscitivas; el 9%, a familia; porcentajes menores, a otras áreas temáticas. El 88% de los registros se obtuvo en universidades, y el 75% en tesis, en los que se evidencia que la rigurosidad de los procedimientos para establecer la validez, confiabilidad y normas de los instrumentos varía ampliamente lo cual limita la bondad de los instrumentos. (Instituto Nacional de Salud Mental, 2008). Instrumentos adaptados, validados o construidos referidos a la evaluación del estrés en poblaciones académicas son escasos, por lo que estudios que soporten marcos teóricos que contengan esta temática, tienen poca probabilidad de fundamentar y nutrir este tipo de procesos. Beatriz Canessa en el año 2002 en Perú realizó un estudio que tuvo como objetivo la adaptación psicométrica de las Escalas de Afrontamiento para adolescentes (ACS) de Frydenberg y Lewis en un grupo de escolares de Lima metropolitana. En base a una muestra constituida por 1236 escolares entre 14 y 17 años de edad, determinó la validez de contenido a través del método del criterio de jueces, para la validez de constructo utilizó el método intraprueba a través del análisis de ítems y el análisis factorial, para determinar la confiablidad del instrumento utilizó el método de la consistencia interna por medio del coeficiente alfa de Cronbach. Los resultados demostraron que todos los puntajes de las ACS son confiables, la autora llega a la conclusión de que dicha prueba posee validez de constructo, debido a que las correlaciones ítem-test en cada una de las escalas obtuvieron valores significativos, así mismo 12 mediante los análisis factoriales confirmó que las 18 escalas que conforman el ACS se mantienen en la versión adaptada para nuestro medio, con la inclusión, en algunos casos, de ítems específicos. (Canessa, 2002). Bases Teóricas Estrés “El estrés se ha considerado en los últimos años como un mal que aqueja a todo ser humano, en donde sus emociones y sentimientos se ven bloqueados y dominados; en donde la mente como el cuerpo, se circunscriben a una dialéctica de dominio y extorsión” (Gutierrez, 2012). En 1930, Hans Selye, un joven de origen austriaco- húngaro de 20 años de edad, estudiante de segundo año de la carrera de medicina en la Universidad de Praga, se percató que todos los enfermos a quienes estudiaba, indistintamente de la enfermedad que padecían, presentaban síntomas comunes y generales: cansancio, pérdida del apetito, baja de peso, astenia, entre otros síntomas inespecíficos. A este fenómeno, Selye lo denominó como el “Síndrome de estar enfermo” o “Síndrome General de Adaptación”. Posteriormente, Selye realizó un postdoctorado en la Escuela de Medicina de la Universidad McGill en Canadá, donde desarrolló sus famosos experimentos del ejercicio físico extenuante con ratas de laboratorio que comprobaron la elevación de las hormonas suprarrenales, la atrofia del sistema linfático y la presencia de úlceras gástricas. A esta triada de factores Selye lo denominó al inicio “estrés biológico” y luego simplemente “estrés”. (Selye, 1960) Luego, Selye incorporó a su teoría las demandas de carácter social y las amenazas del entorno del individuo que requieren de capacidad de adaptación, que sumado a los agentes físicos nocivos provocan el trastorno del estrés. 13 Hans Selye en 1960, definió el estrés como “la suma de todos los efectos inespecíficos de factores (actividades cotidianas, agentes productores de enfermedades, drogas, hábitos de vida inadecuados, cambios abruptos en los entornos laboral y familiar), que pueden actuar sobre la persona” Martínez y Diaz, 2007 p. 13, citado por (Berrío & Mazo, 2011) Desde entonces, el estrés ha sido estudiado desde varias disciplinas médicas, biológicas y psicológicas con la aplicación de tecnologías variadas y avanzadas, y con enfoques teóricos diferentes. En general, los enfoques fisiológicos o bioquímicos consideran el estrés en términos de respuestas. Los enfoques psicológicos y psicosociales lo consideran como un fenómeno externo, focalizado en el estímulo. Teorías (Berrío & Mazo, 2011) enfocan el estrés bajo tres orientaciones: teorías basadas en la respuesta, teorías basadas en el estímulo y teorías basadas en la interacción. A. Teorías basadas en la respuesta. La teoría del estrés que expuso Selye, concibe el estrés como una respuesta no específica del organismo, ante las demandas que se le hacen lo que implica que el estrés no tiene una causa particular. El agente desencadenante del estrés (el estresor), es un factor que afecta la homeostasis considerado como un conjunto de fenómenos de autorregulación, conducentes al mantenimiento de una relativa constancia en la composición y las propiedades del medio interno de un organismo y puede ser un estímulo físico, psicológico, cognitivo o emocional. Sin embargo, Selye indica que no se debe evitar el estrés, ya que se puede asociar con estímulos o experiencias agradables y desagradables. Por lo tanto, el estrés se concibe como 14 una reacción adaptativa, mientras no exceda sus niveles, y afecte de modo negativo al organismo. Por otro lado, Selye acentúa que la respuesta de estrés está compuesta por un mecanismo tripartito (síndrome general de adaptación), el cual tiene tres etapas: reacción de alarma, resistencia y agotamiento. Así pues, esta teoría brinda una definición operativa del estrés, con base en el estresor y la respuesta de estrés. B. Teorías basadas en el estímulo. Las definiciones de este enfoque tratan al estrés como una variable independiente, al contrario que el enfoque anterior, que lo considera como variable dependiente. Las teorías del estrés centradas en el estímulo, interpretan y comprenden al estrés de acuerdo con las características que se asocian con los estímulos ambientales, pues consideran que éstos pueden desorganizar o alterar las funciones del organismo. Holmes y Rahe (1967), son los autores que más han desarrollado esta orientación y han propuesto que los acontecimientos vitales importantes, tales como el casamiento, el nacimiento de un hijo, la jubilación, la muerte de un ser querido, el embarazo, etc., son siempre una fuente de estrés porque producen grandes cambios y exigen la adaptación del sujeto. (Papalia y Wendkos, 1987 citado en (Oros & Vogel, 2005, pág. 86). De acuerdo a la Ley de la elasticidad de Hooke: "El estrés (la carga o demanda que se ejerce sobre el metal), produce deformación (distorsión) del metal (strain). Si el strain producido por el estrés cae dentro de los límites de la elasticidad del metal, cuando el estrés desaparece, el material retorna a su estado original; pero, si sobrepasa esos límites, los daños son permanentes” (Cox, 1978). Haciendo una semejanza; si el material es el ser humano y la tensión ejercida 15 sobre este no excede los límites de resistencia individual, este no quedará dañado al cesar el estrés. Este modelo se diferencia de las teorías basadas en la respuesta, ya que localizan el estrés en el exterior, y no en el individuo, a quien le corresponde el strain (efecto generado por el estrés). Debido a la gran importancia que se le da al ambiente y las situaciones sociales, esta teoría se enmarca en la que suele denominarse perspectiva psicosocial del estrés o enfoque de los sucesos vitales. C. Teorías basadas en la interacción. El principal exponente de la perspectiva interaccional es Richard Lazarus (Lazarus & Folkman, 1986). Las teorías interactivas o transaccionales tienden a maximizar la relevancia de los factores psicológicos (básicamente cognitivos) que median entre los estímulos (estresores o estresantes) y las respuestas de estrés. Los dos enfoques analizados más arriba tienden a ver a la persona como algo pasivo en el proceso de estrés. En cambio, la perspectiva interaccional define el estrés como un “encuentro” que implica relaciones particulares entre la persona y su entorno. El concepto fundamental de la teoría interaccional es la evaluación cognitiva: ''La evaluación cognitiva es un proceso evaluativo que determina por qué y hasta qué punto una relación determinada o una serie de relaciones entre el individuo y el entorno es estresante'' (Lazarus & Folkman, 1986, pág. 43) En suma, se trata de un modelo relacional o procesual, donde el estrés es un proceso interaccional, es una relación particular entre la persona y la situación que se produce cuando la persona valora que las demandas exceden sus recursos de ajuste y hacen que peligre su bienestar. (Lazarus & Folkman, 1986) 16 Afrontamiento del estrés El afrontamiento, en palabras de Lazarus ''es el proceso a través del cual el individuo maneja las demandas de la relación individuo-ambiente que evalúa como estresantes y las emociones que ello genera'' (Lazarus & Folkman, 1986, pág. 44). Además, el afrontamiento se relaciona estrechamente con la evaluación cognitiva de las situaciones estresantes. El concepto de afrontamiento se puede comprender como un estilo personal o como un proceso; son considerados disposiciones personales estables que permiten hacer frente a las diferentes situaciones estresantes y, entendido como proceso, el afrontamiento se define como un esfuerzo cognitivo y conductual constantemente cambiante, para manejar las demandas específicas externas y/o internas que son evaluadas como excedentes o desbordantes de los recursos del individuo. (Lazarus & Folkman, 1986, pág. 164). Además, hay estrategias de afrontamiento más estables o consistentes que otras, de acuerdo con la situación estresante, puesto que el afrontamiento depende del contexto. Lazarus y Folkman,1988, citado en (Sandín, 1995), formularon ocho estrategias de afrontamiento: confrontación, distanciamiento, autocontrol, búsqueda de apoyo social, aceptación de la responsabilidad, escape-evitación, planificación de solución de problemas y reevaluación positiva. Estas dos últimas se han asociado con resultados positivos. Estrés académico “Desde los grados preescolares hasta la educación universitaria de postgrado, cuando una persona está en un período de aprendizaje experimenta tensión. A ésta se le denomina estrés académico, y ocurre tanto en el estudio individual como en el aula escolar” (Orlandini, 2012, pág. 143). 17 A nivel superior, el estudiante al embarcarse en una carrera universitaria se enfrenta a una serie de demandas o exigencias que las universidades le plantean y al no poder ser enfrentados con los recursos de que dispone acontece el desequilibrio sistémico (estrés) en su relación con el entorno, en este sentido el estímulo estresor se considera como una demanda y puede ser valorada como una pérdida, una amenaza, un desafío o se le puede asociar a emociones negativas. Altos niveles de estrés en el alumno pueden afectar negativamente el bienestar físico y emocional desencadenando problemas de ajuste social, familiar, afectivo, de salud y académico. A diferencia de lo que ocurre en otros campos de estudio del estrés psicosocial, como por ejemplo el estrés laboral, existen pocas investigaciones que aborden de forma específica y rigurosa el impacto que el sistema educativo puede ejercer sobre los estudiantes, y, en especial, sobre los estudiantes universitarios, aunque resulte razonable suponer que muchas de las demandas, conflictos, actividades y eventos implicados en la vida académica puedan provocar estrés, y que dicho estrés repercuta negativamente en la salud, el bienestar y el propio rendimiento de los estudiantes. (Muñoz, 2004). Para (Barraza, 2007) el problema estructural en el campo de estudio del estrés académico radica en la coexistencia de diversas formas de conceptualizar el estrés. A continuación, se presenta el primer modelo elaborado de manera específica para el estrés académico. Modelo sistémico cognoscitivista del estrés académico Este modelo propuesto por (Barraza, 2007), se sustenta en la teoría general de sistemas de Colle, y en el modelo transaccional del estrés de Richard Lazarus. Es el primer modelo elaborado de manera específica para el estrés académico. El modelo se constituye por cuatro hipótesis: 18 (1) Hipótesis de los componentes sistémicos procesuales del estrés académico. Centra su atención en la definición de sistema abierto, que implica un proceso relacional entre el sistema y su entorno. Los componentes sistémicos-procesuales se refieren al constante flujo de entrada (input) y salida (output) al que está expuesto todo sistema para alcanzar su equilibrio. Por lo cual dichos componentes del estrés académico son dos: estímulos estresores (input), que provocan un desequilibrio sistémico que se manifiestan en una serie de síntomas y estrategias de afrontamiento (output). (2) Hipótesis del estrés académico como estado psicológico. El estrés académico es un estado esencialmente psicológico ya que presentan estresores mayores que amenazan la integridad vital del individuo y son ajenos a su valoración y estresores menores (hassless) por la valoración que la persona hace de ellos. Se define estresor a un “estímulo o situación amenazante que desencadena en el sujeto una reacción generalizada e inespecífica” (Barraza, 2005, pág. 4) Barraza (2005; 2006; 2007; 2008; Barraza y Acosta, 2007; Barraza y Silerio, 2007) y Polo, Hernández y Pozo, 1996, citado por (Berrío & Mazo, 2011) proponen un conjunto de estresores del estrés académico que se muestran en la Tabla 1. 19 Tabla 1. Estresores académicos según Barraza y Polo, Hernández y Pozo Barraza (2003) Polo, Hernández y Pozo (1996)  Competitividad grupal  Realización de un examen  Sobrecargas de tareas  Exposición de trabajos en clase  Exceso de responsabilidad  Intervención en el aula (responder a una pregunta del profesor, realizar preguntas, participar en coloquios, etc.)  Interrupciones del trabajo  Subir al despacho del profesor en horas de tutorías  Ambiente físico desagradable  Sobrecarga académica (excesivo número de créditos, trabajos obligatorios, etc.)  Falta de incentivos  Masificación de las aulas.  Tiempo limitado para hacer el trabajo  Falta de tiempo para cumplir con las actividades académicas.  Problemas o conflictos con los asesores  Competitividad entre compañeros  Problemas o conflictos con tus compañeros  Realización de trabajos obligatorios para aprobar las asignaturas (búsqueda de material necesario, redactar el trabajo, etc.)  Las evaluaciones  La tarea de estudio  Tipo de trabajo que se te pide  Trabajar en grupo Fuente: (Barraza, Caracteristicas del estrés académico de los alumnos de educación media superior, 2005). (3) Hipótesis de los indicadores del desequilibrio sistémico que implica el estrés académico. Los indicadores o síntomas de la situación estresante (desequilibrio sistémico) se clasifican como reacciones físicas, psicológicas y comportamentales. 20 Tabla 2. Indicadores del estrés académico Indicadores Ejemplos Físicos: reacciones corporales - Dolores de cabeza. - Insomnio - Problemas digestivos - Fatiga crónica - Sudoración excesiva, etc. Psicológicos: relacionados con las funciones cognitivas o emocionales. - Desconcentración - Bloqueo mental - Problemas de memoria - Ansiedad - Depresión, etc. Comportamentales: involucran la conducta - Ausentismo de las clases - Desgano para realizar las labores académicas. - Aislamiento, etc. Fuente: (Berrío & Mazo, 2011) En relación a la Tabla 2, Arturo Barraza manifiesta que “Este conjunto de indicadores se articulan de manera idiosincrática en las personas, de tal manera que el desequilibrio sistémico va a ser manifestado de manera diferente, en cantidad y variedad, por cada persona”. (Barraza, 2008, pág. 274) (4) Hipótesis del afrontamiento como restaurador del equilibrio sistémico. Frente al desequilibrio que produce el estrés, el sujeto pone en marcha diversas estrategias de afrontamiento para restaurar el equilibrio del sistema. Aunque son muy variadas las estrategias de afrontamiento, (Barraza, 2008) propone las siguientes: habilidad asertiva; elogios a sí mismo; distracciones evasivas; ventilación o confidencias; religiosidad; búsqueda de información sobre la situación; solicitud de asistencia profesional, tomar la situación con sentido del humor, y elaborar un plan y ejecución de sus tareas. Para poder considerar completa la modelización sobre el estrés académico, (Barraza, 2006) la asiste con su respectiva representación gráfica. 21 Figura 1. Modelo Sistémico Cognoscitivista del estrés académico. Fuente: (Barraza, Un modelo conceptual para el estudio del estrés académico, 2006) La lectura del modelo gráfico inicia del lado izquierdo superior y tiene la siguiente lógica de exposición: (a) El entorno plantea al individuo una serie de demandas o exigencias. (b) La persona somete estas demandas a un proceso de valoración. (c) Si considera que las demandas desbordan sus recursos las valora como estresores. (d) Dichos estresores se constituyen en el input que entra al sistema y provoca un desequilibrio sistémico en la relación persona-entorno. (e) Ese desequilibrio da paso a un segundo proceso de valoración de la capacidad de afrontar la situación estresante, determinando la mejor forma de enfrentarla. (f) El sistema responde con estrategias de afrontamiento (output) a las demandas del entorno. 22 (g) Una vez aplicadas estas estrategias de afrontamiento, en caso de ser exitosas, el sistema recupera su equilibrio sistémico; si no lo son, el sistema realiza un tercer proceso de valoración que lo conduce a un ajuste de las estrategias para lograr el éxito esperado. (Barraza, 2006) Teoría de los test Un test o instrumento de medición es un medio empírico que permite generar puntuaciones en una escala numérica para representar una variable o constructo (Nunnally & Bernstein, 1995). Los tests son instrumentos de medida sofisticados mediante los cuales los psicólogos llevan a cabo inferencias y toman decisiones sobre aspectos importantes de las personas. Por tanto, hay que asegurarse de que esas inferencias sean adecuadas y pertinentes, de lo contrario se puede perjudicar notablemente a las personas que acuden a los psicólogos por la razón que sea. Las teorías estadísticas de los tests van a permitir la estimación de las propiedades psicométricas de los tests para de ese modo garantizar que las decisiones tomadas a partir de ellos son las adecuadas. Sin esas teorías no podríamos estimar la fiabilidad y la validez de los tests, lo cual es imprescindible para poder usar los tests de forma rigurosa y científica. Existen dos grandes enfoques o teorías a la hora de construir y analizar los tests, son la Teoría Clásica de los Tests (TCT) y el enfoque de la Teoría de Respuesta a los Ítems (TRI). Teoría clásica de los test (TCT) La Teoría Clásica de los Tests es el conjunto de principios teóricos y métodos cuantitativos derivados de ellos, que fundamentan la construcción, aplicación, validación e interpretación de 23 distintos tipos de tests y que permiten derivar escalas estandarizadas aplicables a una población (Hambleton, 1994). La Teoría Clásica de los Tests se basa en los trabajos pioneros de Spearman de principios del siglo XX, y sostiene que la puntuación observable de una persona en un test está una función de dos componentes: su puntuación verdadera (inobservable) y el error de medición implícito en la prueba. El modelo que propone Spearman es el modelo lineal clásico que, en base a un conjunto de deducciones, permiten estimar la cantidad de error que afecta a las puntuaciones de los test y permite deducir, qué parte de la variabilidad en las puntuaciones en un test se debe a la variabilidad en el atributo medido y qué parte se explica por la presencia de errores en el proceso de medición. (Abad, Olea, Ponsoda, & García, 2011) El modelo se representa por la siguiente ecuación: X i = V + E i Donde: X i = Puntuación observada o empírica V = Puntuación verdadera constante. E i = Puntuación de error. En este sentido, la puntuación empírica, (X), que se obtiene para un sujeto cuando se le aplica un test en un momento dado, razonablemente no tiene por qué coincidir exactamente con su verdadera puntuación, (V), pues en ese momento el sujeto puede estar afectado por múltiples factores no controlados que inciden en su conducta, (E). Es por esto, que la aceptación generalizada de este modelo proviene del hecho elemental de que los errores no son observables directamente, y que la utilización del mismo posibilita la descomposición de la medición empírica (X) en sus dos componentes aditivos (V) y (E) de un 24 modo simple y parsimonioso mediante el uso de los supuestos básicos que se asumen para el modelo. (Chacón & Pérez-Gil, 2008) 2.4.1.1. Supuestos de la Teoría clásica de los test. Primer supuesto: establece que la puntuación verdadera (V) coincide con el valor esperado de la puntuación empírica (X); por lo tanto, la puntuación verdadera es un concepto matemático y como tal puede ser estimado, esto es: 𝑉 = 𝐸(𝑋) Segundo supuesto: Naturaleza del error de medida.  El error de medida se considera como una variable aleatoria que sigue una distribución normal con media cero y varianza 𝜎𝑒 2 . 𝐸(𝑒) = 0  Las varianzas de los errores son iguales cualquiera que sea la puntuación verdadera a la que vayan asociados, es decir, el modelo es homocedástico. 𝑉𝑎𝑟(𝑒𝑖) = 𝜎𝑒𝑖 2 = 𝑉𝑎𝑟(𝑒𝑗); 𝑝𝑎𝑟𝑎 𝑡𝑜𝑑𝑜 𝑖, 𝑗. Tercer supuesto: Relación entre errores y puntuaciones verdaderas.  No existe correlación entre las puntuaciones verdaderas de los sujetos de un test y sus respectivos errores de medida. 𝜌𝑉𝑒 = 0 Cuarto supuesto: Relación entre errores de medida  No existe correlación entre los errores de medida de dos medidas diferentes, es decir, los errores de medida de los sujetos en un test no correlacionan con sus errores de medida en otro test distinto, ni siquiera en otra aplicación del mismo test a los mismos sujetos. 25 𝜌𝑒𝑖𝑒𝑗 = 0 Hambleton y Van Der Linden (1982), citado en (Chacón & Pérez-Gil, 2008) señala que estos supuestos no pueden ser comprobados empíricamente ya que no permiten deducir la cantidad de error que afecta a una determinada puntuación en un test. En este sentido, dichos supuestos son proposiciones tautológicas. Este modelo desarrolló el estudio de la confiabilidad, que puede ser definida como el grado de consistencia que existe entre dos medidas de un mismo evento, objeto (Muñiz, 1996; Nunnally & Bernstein, 1995; Kline, 1993). Como indica (Muñiz J. , 2010), lo que le ha proporcionado una larga vida a la Teoría Clásica de los Test son su sencillez matemática y enjundia psicológica. Crocker y Algina (1986), citado por (Chacón & Pérez-Gil, 2008) apuntan que el éxito de la TCT se debe a que proporciona solución a una amplia gama de problemas de medida y a que sus supuestos son mínimos. En definitiva, la sencillez, claridad y flexibilidad de sus conceptos, junto a la simplicidad de sus supuestos y procedimientos han posibilitado que pueda ser aplicada a muchas situaciones en las que no tienen cabida modelos con supuestos más restrictivos. Las principales deficiencias identificadas en la TCT son las siguientes: a) Los resultados de los instrumentos que miden diferentes constructos no pueden ser directamente comparables entre sí. b) Los instrumentos dependen tanto de las muestras con las que se han trabajado como de la muestra de los ítems que conforman el test. 26 La Teoría de la Respuesta al Ítem (TRI) Esta teoría parte del supuesto de que las puntuaciones obtenidas en un ítem y por ende en un test dependen directamente del grado en que la persona posea la habilidad o rasgo medido, este rasgo no es observado, por ello se denomina rasgo latente; el rasgo latente es un constructo que permite explicar los hechos por medio de funciones matemáticas que relacionan las probabilidades de una respuesta particular a un ítem con la aptitud general del sujeto; es decir, la relación que existe entre el rendimiento (puntuaciones observables) y el rasgo latente (habilidad de la persona) se describe a través de una función matemática. Los postulados básicos de la teoría de la respuesta al item o TRI son los siguientes: a. El resultado de un examinado en un ítem puede ser explicado por un conjunto de factores llamados rasgos latentes o aptitudes que se simbolizan por θ. b. La relación entre la respuesta de un sujeto a un ítem y el rasgo latente que subyace puede describirse como una función monótona creciente que se llama función característica del ítem o curva característica del ítem (CCI). Esta función específica que a medida que la aptitud aumenta, la probabilidad de una respuesta correcta al ítem también aumenta. c. Las estimaciones de la aptitud (θ) obtenidas con distintos ítems serían iguales y las estimaciones de los parámetros de los ítems obtenidos en distintas muestras de examinados serán iguales. Es decir que en la TRI los parámetros de aptitud y de los ítems son invariantes. Los supuestos de la Teoría de Respuesta al Ítem son:  La unidimensionalidad del rasgo latente. Los ítems que conforman un test deben medir sólo una aptitud o rasgo. 27  La independencia. Las respuestas de un evaluado a cualquier par de ítem son independientes y no depende de sus respuestas a los otros ítems. Así, las aptitudes especificadas en el modelo son los mismos factores que influyen sobre las respuestas a los ítems del test. (Cortada de Kohan, 1998). Por su parte, la TRI presenta las siguientes deficiencias: a) Invarianza de los parámetros de los evaluados: implica que la estimación de la habilidad de una persona es independiente de la muestra de ítems que conforman el test. b) Invarianza de los parámetros del ítem: implica que las características psicométricas de un test, como la dificultad y la discriminación, son independientes de la muestra específica utilizada para estudiar las características del ítem. c) Cálculo de un estadístico que indica la precisión con la que se estima la habilidad o rasgo de cada sujeto, por lo que puede variar de un sujeto a otro. Algunas voces críticas del modelo como Kline (2006) resaltan que, salvo para tests que evalúan dominios limitados (de rendimiento, por ejemplo), la teoría TRI no garantiza ítems unidimensionales. Otra dificultad de TRI es que requiere de un gran número de evaluados (200 a 500 sujetos para escalas cortas) para calibrar los ítems. Además, produce escalas muy cortas con alta homogeneidad que pueden ser inadecuadas para algunos propósitos de evaluación (Nunnally & Bernstein, 1995). Durante los primeros años de la historia de la TRI, los teóricos estuvieron concentrados en el desarrollo y en la complejización de modelos para ítems dicotómicos. Este formato de respuesta resultaba ideal para las aplicaciones educativas, puesto que era y es el más frecuentemente utilizado en tests de ejecución máxima que puntúan con 1 el acierto y con o el 28 fallo. La limitación que presentaban estos modelos dicotómicos de la primera generación de la TRI era la dificultad de dar un tratamiento satisfactorio a ítems puntuados politómicamente, formato por excelencia de ítems de tests de ejecución típica. Las investigaciones aplicadas con tests de ejecución típica, como es el caso del estrés, realizadas en los últimos años han permitido a los especialistas identificar las limitaciones que puede tener la TRI al intentar modelizarlos. Aunque suponen que tendrá hacia el futuro un importante rol en el análisis de tests de ejecución típica, los autores más optimistas como (Reise & Henson, 2003) se muestran de acuerdo al afirmar que el uso de la Teoría de respuesta al ítem (TRI) tiene barreras técnicas que limitan su aplicación rutinaria. Los más pesimistas como Aiken considera que son justamente estos obstáculos los que hacen que la TRI difícilmente pueda reemplazar a la Teoría clásica de los test (TCT) en la medición con tests de ejecución típica (Aiken, 1999). En este trabajo, dentro del objetivo general de validación del instrumento y por las razones expuestas, se empleará el modelo en el enfoque de la teoría clásica de los test. Instrumento de medición. Medir ha sido una necesidad humana, sobre todo en el mundo contemporáneo, en donde la investigación científica no está ajena a parámetros de medición, tanto en las ciencias sociales, como las ciencias naturales. La definición clásica de “medir”, según Steven (1951) citado por (Hernández, Fernández, & Baptista, 2010), es “asignar números, símbolos o valores a las propiedades de objetos o eventos de acuerdo con reglas”, pero en las ciencias sociales, los fenómenos que son medidos no pueden caracterizarse como objetos o eventos; en tal sentido se define la “medición” como “el proceso de vincular conceptos abstractos con indicadores empíricos”. 29 (Hernández, Fernández, & Baptista, 2010) consideran que para llevar a cabo la medición dentro de la investigación científica se deben emplear instrumentos de medición; entendiéndose como un recurso que utiliza el investigador para registrar información o datos sobre las variables que tiene en mente., p 276. Para (Nunnally & Bernstein, 1995) un test o instrumento de medición es un medio empírico que permite generar puntuaciones en una escala numérica para representar una variable o constructo. Por otro lado, (Hernández, Fernández, & Baptista, 2010), agrega que un instrumento de medición adecuado es aquel que registra datos observables que representen verdaderamente los conceptos o variables que el investigador tiene en mente; es decir, que capture verdaderamente la realidad que desee capturar. Características psicométricas de un instrumento. Las dos propiedades fundamentales de una “buena” medición son la validez y la confiabilidad (Nunnally & Bernstein, 1995; AERA et al, 1999). El concepto de validez sufrió, a partir de los años 1990, una importante transformación conceptual gracias al trabajo de Samuel Messick. Mientras que la definición tradicional de validez nos refería prácticamente a una tautología, “un instrumento es válido si mide lo que con él se pretende medir”, Messick provocó una pequeña revolución en la comunidad de la medición educativa definiendo validez como “el grado en que la teoría y los datos disponibles le dan soporte a la interpretación de las puntuaciones de un test para un uso específico”. (American Educational Research Association, American Psychological Association and the National Council on Measurement in Education , 1999) 30 Pérez, 1998 manifiesta que los instrumentos empleados en la investigación científica deben ser óptimos al momento que se va a aplicar, para lo cual es necesario que cumpla los principios de validez y fiabilidad, si los instrumentos reúnen estos requisitos habrá cierta garantía de los resultados obtenidos de un determinado estudio y, por consiguiente, las conclusiones pueden ser creíbles y merecedoras de una mayor confianza. (Gómez, 2002) describe a la validación de un instrumento como un proceso continuo y dinámico que va adquiriendo más consistencia cuantas más propiedades psicométricas se hayan medido en distintas culturas, con distintas poblaciones y sujetos. Los diversos autores indagados coinciden en que no hay un solo valor cuantitativo que refleje la validez, ya que involucra muchas consideraciones: algunas teóricas, otras empíricas y otras incluso cuestiones políticas. Por lo tanto, no hay un solo número o prueba estadística que capture la complejidad y la amplia naturaleza de la validez. Fiabilidad “La fiabilidad es un criterio métrico de calidad global de un test que proporciona información acerca de la cantidad de error aleatorio que contiene una medida obtenida al aplicar esa prueba o test a un sujeto o grupo de sujetos” (Navas, 2002) Confiabilidad significa precisión, consistencia, estabilidad en repeticiones, una definición conceptual bastante ilustrativa indica que un instrumento es confiable si aplicado en las mismas condiciones a los mismos sujetos produce los mismos resultados (Nunnally & Bernstein, 1995) Diversos autores han brindado su punto de vista acerca del concepto de confiabilidad, algunos señalan que la confiabilidad es la proporción de la varianza total atribuida a la varianza verdadera y, en consecuencia, entre mayor sea la proporción de la varianza total atribuida a la varianza verdadera, la prueba será más confiable. 31 Por otro lado, la confiabilidad se relaciona con la consistencia de las puntuaciones en la medición al margen de lo que mida el instrumento. (Muñiz J. F., 1997) por su parte refiere que la confiabilidad se refiere a la estabilidad de las mediciones cuando no existan razones teóricas o empíricas para suponer que la variable a medir haya sido modificada diferencialmente para los sujetos. La confiabilidad es condición necesaria pero no suficiente para la validez. Es decir, si el instrumento exhibe un grado aceptable de validez ello implica que también debe poseer un grado aceptable de confiabilidad (como es claro a partir de la definición de esta última), sin embargo, lo opuesto no es cierto, o sea, un instrumento que exhibe un alto nivel de confiabilidad no necesariamente es válido, esto porque puede estar midiendo con alta precisión y consistencia, pero sin garantía de que lo medido sea el constructo de interés. La evidencia de confiabilidad es entonces un requisito necesario, pero no suficiente para la validez (Babbie, 2010). La fiabilidad tiene dos grandes componentes: La consistencia interna: se refiere al grado en que los distintos ítems, partes o piezas de un test miden la misma cosa. Significa la constancia de los ítems para operar sobre un mismo constructo de un modo análogo. La estabilidad temporal: se refiere al grado en que un instrumento de medida arrojará el mismo resultado en diversas mediciones concretas midiendo un objeto o sujeto que ha permanecido invariable. En el marco de la teoría clásica de los tests, según el modelo lineal clásico propuesto por Charles Spearman (1904, 1907, 1913); la puntuación empírica (X) que obtiene un sujeto en un test, es la suma de dos componentes: la puntuación verdadera y el inevitable error de medida asociado al instrumento (Muñiz J. , 2010). Es decir, si a la puntuación empírica (obtenida en la https://es.wikipedia.org/wiki/Teor%C3%ADa_cl%C3%A1sica_de_los_tests https://es.wikipedia.org/wiki/Charles_Spearman 32 prueba) se le elimina el error de medida, se obtendrá la puntuación verdadera. En este contexto, la fiabilidad hace referencia a la proporción de la varianza verdadera, es decir, la parte de la varianza total que los ítems discriminan por lo que tienen en común. Siguiendo este razonamiento, obtendríamos: Variabilidad verdadera '= Variabilidad total xx ρxx′ = σV 2 σX 2 = 1 − σE 2 σX 2 Donde: ρxx′ : Símbolo de la fiabilidad de las puntuaciones observadas (X) σX 2 : Varianza de las puntuaciones empíricas u observadas σV 2 : Varianza de las puntuaciones verdaderas. σE 2: Varianza debida a los errores no sistemáticos de medición. Entonces la confiabilidad ρxx′ de las puntuaciones se define como la razón de la varianza de la puntuación verdadera con la varianza de la puntuación empírica u observada, o la proporción de la varianza observada que es explicada por la varianza real. La confiabilidad de un conjunto de calificaciones en una prueba se expresa como un número decimal positivo que fluctúa entre 0 y 1, el valor 1 indica una confiabilidad perfecta, y 0 indica una falta absoluta de confiabilidad de la medición. Debido a que no existe modo alguno de determinar la puntuación verdadera directamente, existe una serie de métodos para realizar una estimación de la fiabilidad. https://es.wikipedia.org/wiki/Proporci%C3%B3n https://es.wikipedia.org/wiki/Varianza 33 2.6.1.1. Métodos para evaluar la fiabilidad (Morales, 2007) propone para el cálculo de la fiabilidad tres enfoques que, aunque parten de modelos teóricos idénticos o parecidos, siguen procedimientos distintos cuyos resultados no pueden interpretarse del mismo modo: - El primer enfoque es el test-retest, - El segundo es el de las pruebas paralelas - El tercero son los coeficientes de consistencia interna. Como la varianza de las calificaciones reales no puede calcularse de manera directa, la confiabilidad se estima analizando los efectos de variaciones en las condiciones de la administración y el contenido de la prueba en las calificaciones observadas, consecuentemente, la confiabilidad no está influenciada por cambios sistemáticos en las calificaciones que tienen un efecto similar en todos los examinados, sino sólo por cambios no sistemáticos que tienen efectos diferentes en personas distintas. Dichos factores no sistemáticos influyen en la varianza de error y, por lo tanto, en la confiabilidad de las calificaciones en la prueba. Cada uno de los diversos métodos para estimar la confiabilidad (test-retest, formas paralelas, consistencia interna) toma en consideración los efectos de circunstancias algo diferentes que pueden producir cambios no sistemáticos en las puntuaciones y, por ende, afectan la varianza de error y el coeficiente de confiabilidad. (Aiken, 1999) A continuación, se presenta un esquema sobre las interrogantes que responden los diversos métodos al evaluar la confiabilidad de un instrumento: 34 PRECISIÓN DE LA MEDICIÓN ¿Son lo ítems coherentes y congruentes entre ellos y con el total de las puntuaciones? ¿Son las puntuaciones estables en el tiempo? ¿Son las mediciones las mismas luego de aplicaciones de versiones similares del test? Consistencia interna Test - Retest Pruebas paralelas MÉTODOS: Figura 2. Métodos para evaluar la confiabilidad Hay ocasiones en que no es posible construir formas paralelas de un test, ni siquiera formas con una equivalencia más débil, ni tampoco es posible en muchas ocasiones aplicar la prueba (o una forma alternativa) en dos ocasiones distintas, entonces: ¿Cómo obtener una estimación del coeficiente de fiabilidad del test cuando este se aplica solo una vez? El método de consistencia interna responde a esta interrogante. 2.6.1.1.1. Método: Coeficientes de consistencia interna En este caso es imposible plantear la fiabilidad en términos de la estabilidad o congruencia entre las puntuaciones obtenidas en las dos ocasiones en las que se ha administrado el test. La forma de abordarla ahora será en términos de la congruencia entre las respuestas que han dado los sujetos a los distintos ítems (o grupos de ítems) del test. Lo que se busca es la congruencia o la consistencia en la actuación o forma de 35 responder del sujeto a los distintos ítems (o grupos de ítems) del test, de manera que si el sujeto se muestra consistente en su actuación se considera que es posible generalizar sus puntuaciones a otros ítems del dominio evaluado, distintos a los ítems concretos utilizados en el test. Cuando se examina la fiabilidad desde este ángulo, los errores aleatorios tienen que ver con la utilización concreta que se hace en un test de una determinada muestra o conjunto de ítems, esto es, proceden de la variación en el contenido de los ítems, de errores derivados del muestreo de contenido de los ítems del test. Por eso se habla de la fiabilidad como de la consistencia interna de los ítems del test y se recomienda adoptar esta óptica para estimar el coeficiente de fiabilidad de un test cuando éste se ha construido para proporcionar un conjunto homogéneo de ítems, desaconsejándose su utilización cuando la especificación del test lo define como una prueba que pretende evaluar un dominio conductual o un área de conocimiento que no tiene por qué ser necesariamente homogéneo. Asimismo, la adopción de esta perspectiva supone que todos los sujetos han tenido la oportunidad de responder a todos los ítems del test, esto es, es apropiado para tests de potencia, pero no para tests de velocidad. Este tipo de confiabilidad permite determinar el grado en que los ítems de una prueba están correlacionados entre sí. Si los diferentes reactivos de un instrumento tienen correlación positiva y, como mínimo, moderada, dicho instrumento será homogéneo. En consecuencia, se puede definir la homogeneidad como la consistencia en la ejecución en todos los reactivos de la prueba (Loevinger, 1947; Anastasi, 1961). De allí que, en una prueba con un alto grado de consistencia interna, el saber cómo se desempeña una persona en un ítem, nos permite predecir cómo lo hará en los demás. 36 Técnicas: Existen diferentes técnicas para estimar la confiabilidad por medio de la consistencia interna. Algunos de los más conocidos son: Dos mitades, corregido por la fórmula de Spearman-Brown, Kuder-Richardson, Alpha de Cronbach, Alpha ordinal, Theta de Armor, Omega. A) Método de Spearman – Brown (método de las dos mitades) En primer lugar, se divide el test en dos mitades (p. ej., ítems impares e ítems pares). Para cada persona se obtiene la puntuación directa en ambas mitades. Disponemos entonces de dos variables (XI y XP), cuya correlación de Pearson indica su grado de relación lineal. Si ambas mitades son paralelas, su correlación será el coeficiente de fiabilidad de las puntuaciones en la mitad del test. Una práctica habitual consiste en extrapolar el coeficiente de fiabilidad de las puntuaciones en el test completo (X=XI+XP) y aplicar la fórmula de Spearman-Brown, con n=2. 𝑟𝑋𝑋 = 2𝑟𝑋𝐼𝑋𝑃 1 + 𝑟𝑋𝐼𝑋𝑃 Su valor representa el grado en que el test es homogéneo, pudiendo estar entre 0 y 1 e indica el grado en que un test compuesto por dos formas paralelas (las mitades) proporcionaría resultados similares a otro test equivalente. En sentido estricto, nos indica qué proporción de la varianza de las puntuaciones empíricas en el test completo no se debe a la varianza del error por muestreo o error aleatorio. Sin embargo, suele interpretarse como proporción de la varianza de las puntuaciones en el test que es debida a las puntuaciones verdaderas (Abad, Olea, Ponsoda, & García, 2011). 37 Consideraciones:  Se debe de cuidar el modo en que se forman las mitades para garantizar su paralelismo; así ambas mitades deberían estar equilibradas en cuanto a la dificultad, los contenidos y la posición media de los ítems en el test.  Un inconveniente de este método es que existen muchas formas de dividir el test en dos mitades y cada una de ellas arrojará un resultado distinto.  Si el número de ítems es impar, es incorrecto aplicar la fórmula de Spearman-Brown directamente, puesto que las dos formas ya no serían paralelas, en este caso se puede calcular un coeficiente de fiabilidad corregido. B) Kuder – Richardson Kuder y Richardson (1937) desarrollaron varios modelos para estimar la confiabilidad de consistencia interna de una prueba, siendo uno de los más conocidos la denominada fórmula 20. El modelo de Kuder-Richardson proporciona la medida de todos los coeficientes de división por mitades para todas las posibles mediciones del instrumento en dos partes. Características:  Permite calcular la confiabilidad con una sola aplicación del instrumento  No requiere el diseño de pruebas paralelas  Es aplicable sólo en instrumentos con ítems dicotómicos en los cuales sólo existen respuestas correctas e incorrectas. La fórmula es: 𝑟𝐾𝑅−20 = 𝑘 𝑘 − 1 ∗ ( 𝜎𝑋 2 − ∑ 𝑝𝑞 𝜎𝑋 2 ) 38 Donde: 𝑟𝐾𝑅−20: Coeficiente de confiabilidad KR-20 𝐾: Número de ítems que contiene el instrumento. 𝜎𝑋 2: Varianza total de la prueba. p: Porcentaje de personas que responde correctamente al ítem. q: Porcentaje de personas que responde incorrectamente al ítem. Aplicación: La fórmula KR-20 tan solo es una variante del coeficiente alpha “α” especialmente orientada a ítems dicotómicos. Una vez obtenidos “p” y “q” para cada ítem se procede a obtener la varianza de cada ítem como producto de “p” por “q”, donde también se requiere la varianza total y la suma de la varianza de los ítems para aplicar finalmente la formula KR-20. C) Alpha de Cronbach Lee Cronbach señaló que su artículo publicado en 1951 había sido citado por lo menos 5590 veces y que se nombraba aproximadamente 325 veces al año en el Social Sciences Citation Index. (Cronbach, My current thoughts on coefficient Alpha and suc-cessor procedures, 2004) A pesar que los orígenes del coeficiente alpha se hallan en los trabajos de Hoyt (1941) y de Guttman (1945), este coeficiente es ampliamente conocido en la literatura como alpha de Cronbach (1916-2001), propuesto por Lee J. Cronbach en 1951 como un estadístico para estimar la confiabilidad de la prueba. (Oliden & Zumbo, 2008) Es un indicador de consistencia interna con el que se estudia la concordancia entre las puntuaciones de las personas entre las partes más elementales del test: los ítems. 39 El coeficiente “α” es útil para expresar “en qué grado las medidas que se obtienen de los sujetos dependen de los ítems aplicados. Este coeficiente estima el valor de 𝜌𝑋,𝑇 2 ; que es la correlación cuadrática entre el puntaje observado y la puntuación verdadera; es decir, estima la varianza que en los puntajes observados corresponden a factores comunes de los diferentes ítems. Salvo que tengamos un interés expreso en conocer la consistencia entre dos o más partes de un test (ej. primera mitad y segunda mitad; ítems pares e impares) será preferible calcular el coeficiente alfa, a aplicar métodos de dos mitades. Éstos únicamente ofrecen información sobre la consistencia entre las partes, mientras que el coeficiente alpha tiene en cuenta la covariación entre cualquier par de ítems. Una fórmula con la cual se calcula el coeficiente “α” es la siguiente (Cronbach, 1951, pág. 305) , 1 1 2 ; 1 n n k h k h X n h k n          Donde: 𝑛: es el número de partes 𝑘 y ℎ: son partes sobre las que se calcula el estadístico Una fórmula equivalente puede encontrarse en la derivación del coeficiente “α” de Lord y Novick (1968, p. 89): 2 1 2 1 1 n k k X n n                    40 Interpretaciones del coeficiente “α”. Según (Cortina, 1993) estas son las cinco interpretaciones aceptadas en la literatura: a. El coeficiente “α” es la media de todos los coeficientes de confiabilidad por mitades, b. Es el límite inferior de la confiabilidad de una prueba, c. Es una medida de la saturación del primer factor, d. Es igual a la confiabilidad en condiciones de τ- equivalencia y e. Es una versión general del coeficiente de equivalencia Kuder-Richardson (K-R 20). A pesar de su uso generalizado en las ciencias sociales su aplicación podría no ser correcta cuando la escala de respuesta es de naturaleza ordinal, pues una de las asunciones del coeficiente de Cronbach es la naturaleza continua de las variables. Paula Elosua Oliden y Bruno D. Zumbo, en su artículo publicado el 2008, cita a Gelin, Beasley y Zumbo, 2003; Lozano, García-Cueto y Muñiz, 2008; Ramsay, 1973; Weng, 2004 quienes afirman que, varios estudios de simulación han mostrado que la utilización del coeficiente alpha como coeficiente de consistencia interna sobre escalas de respuesta Likert con menos de 5 categorías de respuesta produce un decremento espurio en su magnitud; magnitud que se estabiliza a partir de escalas con 6 categorías de respuesta. (Oliden & Zumbo, 2008). D) Coeficiente alpha ordinal En base a la matriz de correlaciones de Pearson y el modelo del análisis factorial, McDonald (1985, p. 217), describe el cálculo del coeficiente alpha desde el modelo del 41 factor común. Para una escala compuesta por n ítems el coeficiente alpha ordinal podría estimarse como:       2 2 2 21 nn n n u              Donde: �̄�: es la media aritmética de los pesos factoriales. �̄�2: es la media aritmética de los cuadrados de los 𝑛 pesos factoriales. 𝑢2: es la media aritmética de las unicidades de las 𝑛 variables. De acuerdo con ciertos autores los tipos de correlaciones que deben aplicarse a cada estudio (AFE, ACP, AFC) dependen del nivel de medición de las variables que participen del mismo (Lévy Mangin, Martín Fuentes y Román González, 2006; Manzano Patiño y Zamora Muñoz, 2009; Ogasawara, 2011). De esta manera si todas ellas son continuas la matriz debe responder al modelo de Pearson. Si todas son dicotómicas se utiliza una matriz de correlación tetracórica (TCC). Si la totalidad es ordinal o algunas son ordinales y otras dicotómicas, corresponde el uso de una matriz de correlación policórica (PCC). Teniendo en cuenta el planteamiento anterior, la materia prima del análisis de fiabilidad y validez en el presente trabajo será la matriz de correlaciones policóricas dado que su utilización se torna relevante y es el más adecuado desde el punto de vista metodológico (Choi, Kim, Chen, & Danneis, 2011) De todos modos, parece pertinente mencionar que existen investigaciones que han efectuado estudios comparativos entre las distintas metodologías, en los que han encontrado evidencias favorables para las correlaciones tetracóricas (TCC) y policóricas (PCC) (Choi et. al., 2010; Holgado Tello et. al., 2010; Saris, Scherpenzeel & Wijk, 1998), 42 en cuanto a mejor ajuste de los modelos, mayor robustez y mejores niveles de significación de las relaciones entre variables, así como también mejores estimaciones en análisis de fiabilidad (en el caso de las correlaciones TCC). Todo esto hace pensar, al menos inicialmente, que la aplicación de la metodología policórica permite arribar a resultados cuyas características se adaptan mejor a las propiedades poblacionales de los datos. Por lo tanto para el cálculo del alfa ordinal se usa la ecuación provista por (Gadermann, Guhn y Zumbo, 2012) mostrada abajo en el que rpolicórica promedio corresponde al promedio de los elementos de la matriz de correlaciones policóricas considerados para el constructo a evaluarse. α𝑜𝑟𝑑𝑖𝑛𝑎𝑙 = 𝑘. 𝑟𝑝𝑜𝑙𝑖𝑐ó𝑟𝑖𝑐𝑎 𝑝𝑟𝑜𝑚𝑒𝑑𝑖𝑜 1 + (𝑘 − 1). 𝑟𝑝𝑜𝑙𝑖𝑐ó𝑟𝑖𝑐𝑎 𝑝𝑟𝑜𝑚𝑒𝑑𝑖𝑜 E) Coeficiente Theta La estimación de la fiabilidad para escalas multidimensionales fue desarrollada por Armor (1974), denominado coeficiente theta, basándose en el modelo de componentes principales. (Oliden & Zumbo, 2008) El coeficiente theta para una solución factorial simple se estima de acuerdo con la siguiente expresión: 1 1 1 1 n n Eigen          Donde: 1 : es el número de ítems de la escala : es el valor propio mayor correspondiente a la matriz de correlaciones n Eigen Las versiones ordinales de los coeficientes alpha y theta se calcularían sobre la matriz de correlaciones policóricas. (Oliden & Zumbo, 2008) 43 F) Coeficiente Omega El coeficiente omega, a diferencia del coeficiente de alfa trabaja con las cargas factoriales (Gerbing & Ande