ppi 201502ZU4659
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REVISTA TÉCNICAREVISTA TÉCNICA
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Fecha de Construcción:
1954-1958
Diseño: Arquitecto Carlos Raúl
Villanueva, con elementos
novedosos de adaptación
climática.
Policromía de la obra: Artista
Zuliano Victor Valera.
VOLUMEN ESPECIAL 2019 No.1
Rev. Téc. Ing. Univ. Zulia. Volumen Especial, 2019, No. 1, pp. 154-262
Rev. Téc. Ing. Univ. Zulia. Volumen Especial, 2019, No. 1, 160-167
Applied statistics: Validation of the scale of Fischer, King
and Tague in engineering students
Pablo Müller Ferrés1, Antonio Medina Rivilla1 y Nathaly Vera-Gajardo3
1Facultad de Educación, Universidad Nacional a Distancia, Madrid, España
3Direccion de Desarrollo y Evalaucion curricular, Universidad Catolica de Temuco, Temuco, Chile
*Autor contacto: pmuller@uct.cl
https://doi.org/10.22209/rt.ve2019a02
Recepción: 20/06/2019 | Aceptación: 29/10/2019 | Publicación: 01/12/2019
Abstract
The present study examines the structural validity and reliability of Fisher, King and Tague’s Self-directed Learning
Readiness Scale in a representative sample of engineering students at a Chilean university. The study also studied the scale’s
variations depending on gender and career. By using exploratory factor analysis, we obtained a solution with 3 oblique
factors (self-control, self-management and eagerness to learn) similar to, and theoretically consistent with, the original
structure of the scale and other studies. These 3 factors and the total scale presented an adequate internal consistency.
Females evidenced higher performance levels than males in self-management, but no differences in the other factors. These
results are discussed as preliminary evidence in support of the validity and reliability of the scale in this study population.
Keywords: Self-directed learning; Adult Learning; Scale Validation.
Estadística aplicada: Validación de la escala de Fischer, King
y Tague en estudiantes de ingeniería
Resumen
Fisher, King y Tague en una muestra representativa de estudiantes de ingeniería de una universidad chilena. Adicionalmente,
se exploró su variación según sexo y carrera. Al utilizar un análisis factorial exploratorio se logró una solución de 3 factores
exhibieron niveles de desempeño mayores que los hombres en autogestión, sin diferencias en los otros factores. Se discuten
Palabras clave:
Rev. Téc. Ing. Univ. Zulia. Volumen Especial, 2019, No. 1, pp. 154-262
161
Validación de la escala de Fischer, King y Tague
Introducción
Entendemos como ingeniería civil a la
disciplina de la ingeniería que emplea conocimientos
construcción y mantenimiento de las infraestructuras
construidas por el hombre, incluyendo carreteras,
ferrocarriles, puentes, canales, presas, puertos, etc. y
construcciones relacionadas [1, 2].
Como en toda profesión, el desempeño lab-
oral exige un dominio actualizado de los conocimien-
tos y destrezas que sustentan su quehacer particular.
Debido a tal exigencia, se han generado 9.684 matric-
ulas de posgrado en primer año en el área de ciencias
exactas, [3] aunque no podemos pensar que todos
los matriculados sean egresados de ingeniería, con-
siderando los 12.700 titulados al año [3] si podemos
pensar que un alto número de ellos prosigue su for-
mación.
Los sistemas educacionales en la actualidad
proponen lograr un mayor desarrollo de los alumnos,
al prepararlos para ser funcionales en la sociedad del
conocimiento, pero para ello los profesionales deben
de la información y comunicación (TIC) fomenta la posi-
por los establecimientos y tradición educativa. Variados
estudios han mostrado la necesidad de observar con de-
tención el proceso de integración a la cotidianeidad del
[9] y otros: proceso por el cual un aprendiz asume
-
agente o recurso, como un profesor o tutor, facilita el
proceso [10].
Materiales y Métodos
base el desarrollado por Cerda y Saiz [11] para vali-
dar la misma escala en estudiantes de Educación. La
decisión de esto se basa en la posibilidad de com-
paración entre métodos y replicabilidad de ambos, lo
Participantes
La población de este estudio estuvo inte-
primer semestre de 2019, una de las 6 carreras de
la Facultad de Ingeniería de la Universidad Católica
de Temuco, Chile. Se empleó la fórmula de cálculo
del tamaño de una muestra para estimar la media de
entregó un tamaño muestral de 308 estudiantes, esto
sin reemplazo [12] considerando para la construc-
ción de estos el alumnado de cada carrera. En cada
estrato se encuestó en el Campus San Juan Pablo II
durante la primera y segunda semana de agosto de
2019, hasta completar los requerimientos.
En la tabla 1 se describe la composición de la
muestra según procedencia de profesión.
Tabla 1. Carrera según estrato
Frecuencia Porcentaje
Válido
Civil Ambiental 20 6,5
Civil en Informática 47 15,3
Civil Geológica 17 5,5
Civil en Obras Civiles 79 25,6
Civil Industrial 72 23,4
Civil Química 15 4,9
Geología 58 18,8
Total 308 100,0
La muestra se compone de 220 hombres
En la tabla 2 se describe la composición de la
muestra según el nivel que cursa actualmente.
Tabla 2. Año en la carrera
Frecuencia Porcentaje
Válido
1 14 4,5
2 38 12,3
3 95 30,8
4 125 40,6
5 36 11,7
Total 308 100
Instrumentos
EAAD de Fisher y King [13] fueron extraídos de la
versión extensa (40 ítems) que
Fasce, Pérez, Ortiz,
Parra & Matus [14]
-
blación universitaria chilena. Por consistencia con la
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162 Müller y col.
los ítems de toda la escala. Para responder, los estu-
diantes deben indicar el grado en que el contenido
de cada ítem describe o no una característica suya,
usando una escala Likert que va desde 1 (muy en de-
en a escala.
-
tores reversos quedaran en orden al resto.
Métodos
Los participantes completaron el cuestion-
ario EAAD complementado con datos de categori-
zación a través de un sistema de encuesta en línea.
La administración se realizó, como ya mencionó con
anterioridad, mediante un sistema de envío de corre-
os electrónicos a los estudiantes y con un tiempo de
espera en la respuesta y luego la eliminación de la
lista de los estudiantes ya seleccionados para enviar
a los restantes hasta completar la muestra. Este estu-
dio fue previamente aprobado por el Comité de Ética
Análisis
Aplication y IBM Amos. Se comenzó por explorar la
calidad de los datos en busca de valores perdidos y
casos atípicos multivariados según la distancia de
-
variada de los ítems de la EAAD mediante la prueba
de Kolmogorov-Smirnov para una muestra.
-
ra de la EAAD, las respuestas a sus 29 ítems fueron
sometidas a un análisis factorial paralelo mediante
el programa FACTOR [16]. Dada la inestabilidad de la
estructura de la EADD se empleó una estrategia ex-
ploratoria. El número de factores a retener se basó
en la versión del análisis paralelo [17]. La extracción
de factores fue realizada mediante un análisis facto-
rial de rango mínimo [18], con una rotación oblicua
promin siguiendo la sugerencia de Lorenzo-Seva
[19] para potenciar la obtención de una estructura
simple.
Dado que las opciones de respuesta a cada
ítem de la EAAD conforman una escala ordinal, el
análisis factorial se inició desde la matriz de cor-
del modelo factorial emergente fue inspeccionado
a través del índice de la raíz cuadrada media de los
residuales. Los ítems con cargas iguales o mayores
a 0,32 se consideraron como pertenecientes al mod-
elo, y se asignó según la mayor carga al factor cor-
respondiente. La consistencia interna de los factores
[21], calculado según el procedimiento desarrollado
por Domínguez [22]y revisado por Domínguez-Lara
[23].
-
vidual en cada factor mediante el cálculo del prome-
dio de las respuestas de cada participante a los ítems
que componían el respectivo factor. Las asociaciones
interfactores fueron examinadas mediante correla-
-
uales en cada factor.
Resultados y Discusión
Se analizó la base en busca de valores perdi-
dos para eliminarlos de ser encontrados, lo cual no
ocurrió, manteniendo la base completa.
Validez interna del instrumento
La validación del cuestionario se realizo me-
Mac, mediante el Alfa de Cronbach [24] de la muestra ob-
teniendo 0,894 para muestra total. Este valor puede ser
que se realizó el análisis de eliminación de elementos para
eliminados los siguientes elementos:
•
el estadígrafo.
Estructura factorial
Al analizar factorialmente los 28 ítems de
la EAAD, tanto la prueba de esfericidad de Barlett
[x2(406) = 2903,2, p < .00001] como la prueba de
adecuación muestral de Kaiser-Meyer-Olkin (0,883)
respaldan la idoneidad de los datos para la detección
de una estructura subyacente. Siguiendo la recomen-
-
go, el valor de la raíz cuadrada media de los residu-
ales fue 0,073, valor superior al valor medio espera-
datos. Además, en la matriz rotada todos los ítems
presentaron cargas factoriales inferiores al criterio
mínimo de inclusión (0,320) en todos los factores.
El indicador de simplicidad [26] fue 0,969
satisfactoriamente a una estructura simple, esto es,
que cada ítem se relacionó principalmente con solo
un factor, como sigue:
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163
Validación de la escala de Fischer, King y Tague
• F1: V9, V19, V11, V13 y V17
•
•
orden, las dimensiones de deseo de aprender, auto-
por Fisher, King, & Tague [13] en la EAAD. En el fac-
tor 1, con 6 ítems varía de lo obtenido por Fisher &
King [27] pues en el citado estudio el factor estaba
compuesto por 9 elementos, sin embargo el cambio
de algunos ítems a autogestión y autocontrol, es
autores estas variables presentaron cargas iguales o
superiores a .30 tanto en el factor esperado como en
los otros.
Por su parte, en el factor 2, autogestión,
carga con 8 de los 10 factores originales, lo cual
considerando que el ítems 10 tiene una carga consid-
erable en el factor, aunque un poco superior en deseo
de aprender y el ítem 1, originalmente en deseo de
aprender, carga solo un poco más en este factor es
interesante notar que los factores 2 y 1 intercambian
un valor manteniendo el factor 2 su cantidad de ítem,
más no su composición original.
El factor 3, por último, se compone por 13
factores concordando los 10 factores originales, más
los factores 16, 17 y 19 originalmente en el factor de-
seo de aprender. Sin embargo, entendiendo el con-
cepto de deseo de aprender como la proactividad en
-
tante aceptable el constructo del factor.
Los factores presentaron intercorrelaciones
-
tre autocontrol y deseos de aprender, y rs(396) =
0,616 entre autogestión y deseos de aprender, ps <
0,01, conforme a la naturaleza oblicua de la solución
factorial.
El estudio original [27] así como los suce-
sivos [11, 13, 14, 28] han realizado análisis de cat-
ha realizado este análisis, uno en base al año en su
carrera y uno último en referencia a la carrera que
se estudia.
El primer análisis que se presenta es el con
relación al sexo de los participantes, los resultados
los hombres (3,97, n: 88; 3,84, n: 220), estadística-
algo más alto que los hombres en la escala.
La diferencia con los estudios previos es la dis-
tribución de la muestra, en los casos previos la muestra no
embargo, el de Fasce, Ortega, Pérez, Márquez, Parra, Ortiz
& Matus [4] es el único en que se registran más hombres
-
En el caso del año en la carrera Cerda y Saiz [11]
in a representative sample of student teachers enrolled at
a Chilean university. Additionally, this study established
performance levels within the scale and explored its vari-
ation in accordance to gender and the number of years
spent in the program. Using exploratory factor analyses,
an oblique 3-factor solution (self-control, self-manage-
-
diantes aumentan sus valores a medida que aumenta su
permanencia en la carrera, esto también se aprecia en el
presente estudio con una media de 3,80 y un n de 14 para
el año y una media de 3,88 y un n de 36 para último año,
esto es relevante pues no hay la misma linealidad que en el
mencionado estudio en relación al aumento de respuestas
por año de permanencia.
Podemos apreciar que el índice mayor apa-
rece en la carrera de Ingeniería Civil en Obras Civi-
-
puede considerar estadísticamente irrelevante, sin
embargo, también se debe notar que la cantidad de
estudiantes de cada carrera es muy disímil.
Correlación de interfactores
Los factores generados mediante los análi-
sis previos muestran tener una correlación positiva
entre ellos como se ve en la tabla 9. Esto es relevante
pues la escala precisa de esto para tener sentido lógi-
co detrás de la misma, pues los factores explican en
Tabla 3. Correlación de Factores
F1 F2 F3
F1 1,000
F2 0,539 1,000
F3 0,616 0,558 1,000
Rev. Téc. Ing. Univ. Zulia. Volumen Especial, 2019, No. 1, pp. 154-262
164 Müller y col.
Consistencia interna del instrumento
fueron 0,821 para autocontrol, 0,786 para autoges-
tión, 0,816 para deseos de aprender y 0,928 para la
escala total. Estos resultados indican que tanto los
3 factores como la escala total presentan una adec-
se debe a las cargas factoriales en el mismo como
puede apreciarse en la tabla 2. Existe, además, falta
de normalidad univariada detectada en los ítems, la
-
en cada ítem que está generada por una variable no
observada (denominada Factor Latente) que explica
la variabilidad de las puntuaciones en el ítem. Pre-
visiblemente, el Factor Latente nunca explicará de
forma totalmente satisfactoria la variabilidad de las
respuestas del ítem. A esta parte no explicada por el
factor se le denomina error de medida (E) [29]. En
Los valores de la tabla muestran que existe
-
la), por lo que podemos concluir que los constructos
efectivamente representan al fenómeno investigado.
una estructura con 3 dimensiones, todas interna-
-
uos autocontrol, autogestión y deseos de aprender.
Además, los niveles de desempeño en estos compo-
nentes presentaron algunas variaciones en función
de la carrera de los estudiantes y su permanencia en
ella, pero no en relación con su género.
La estructura factorial obtenida, aunque
-
tual con ella lo que permite ser interpretada con-
forme a los planteamientos de Fisher & King [13] .
Además, los 3 factores aparecieron moderadamente
relacionados, lo que respalda la presunción inicial de
que ellos miden aspectos relativamente independi-
entes de un mismo constructo, esto es, la disposición
-
tudiada esta escala es capaz de distinguir entre ha-
-
posición, lo que puede ser útil tanto en el diseño y
evaluación de estrategias pedagógicas orientadas a
potenciarla [30].
La mayoría de los estudios previos han ex-
plorado la escala [31] [32] usando una factorización
basada en la varianza total (componentes princi-
pales), con una rotación que asume independencia
entre los factores (varimax), y considerando las re-
spuestas a cada ítem como datos paramétricos. Esta
aproximación, ha sido cuestionada [33] pues podría
llevar a conclusiones erróneas. El presente estudio
incluyó una factorización basada exclusivamente
en la varianza común (análisis factorial de rango
mínimo), con una rotación promin ya que admite la
posible interdependencia de los factores y maximiza
la simplicidad de la estructura y que considera el
carácter ordinal de los ítems (matriz de correlacio-
-
terna empleados (alfa ordinales) atendieron también
el nivel ordinal de los ítems.
Hay que considerar, que la estructura facto-
rial obtenida en este estudio, a pesar de ser similar,
no es equivalente a la original [27], esto aún puede
para mayor certeza sería recomendable repetir con
otro grupo de estudiantes.
Figura 1:
Podemos ver en la Imagen que existe carga
factorial, por lo que en la tabla 10 se presenta el det-
alle de los resultados
Tabla 4. Valores de Regresión (SEM)
Estimado Error P Etiqueta
F4 <--- F1 0,849 0,052 *** W1
F4 <--- F2 0,923 0,051 *** W2
F4 <--- F3 0,76 0,042 *** W3
Rev. Téc. Ing. Univ. Zulia. Volumen Especial, 2019, No. 1, pp. 154-262
Validación de la escala de Fischer, King y Tague
-
pone en duda la invarianza estructural de la escala a
través de distintas poblaciones. Como se mencionó
-
rios puede contribuir a esclarecer la estructura de la
EAAD en distintos contextos y de esta forma dispon-
modelos factoriales de la EAAD y, luego, validar los
-
nes factoriales basadas exclusivamente en análisis
exploratorios previos dado que esto es netamente
inductivo, sin teoría a priori, y está expuesto a ser
metodológicamente tautológico. El presente estudio,
encontrados, contribuye al esclarecimiento teórico
del constructo abordado por la escala.
Los resultados muestran diferencias a favor
-
vio en estudiantes de pedagogía chilenos [28], igual-
mente reportan una superioridad femenina en este
mismo factor. Estas diferencias de sexo también pa-
recen ser una expresión de una trayectoria evolutiva
Conclusiones
Se considera que el estudio presenta algu-
nas limitaciones. En primer lugar, la escala exhibe
aunque es probable que diferencias culturales no
fue construida (estudiantes australianos de Enfer-
mería) y la población de este estudio sean respon-
sables de las no pocas desviaciones observadas en la
estructura resultante. Ellas podrían eventualmente
explicar la irrelevancia que presentó
horarios estrictos” para capturar la disposición al
AAD y que fue excluido del análisis, mientras el ítem
-
tores. Igualmente, ello podría explicar el cambio en la
pertenencia factorial de algunos ítems.
Segundo, aunque este estudio empleó una
muestra representativa, esta estuvo restringida a es-
Esto impide generalizar las propiedades psicométri-
cas de la escala a estudiantes de otras profesiones, de
esta u otra universidad, en especial si se consideran
las diferencias con respecto a la escala original para
enfermería y los estudios presentados en pedagogía.
Por ultimo, como todo instrumento de autorreporte,
-
spondientes tienen sobre su disposición al AAD, las
cuales pueden o no ser coherentes con las conductas
Para futuras investigaciones se recomienda
examinar el comportamiento psicométrico de la es-
cala en otras poblaciones de estudiantes de otras
profesiones y/o de otras instituciones de educación
superior, para de esta forma generar nuevos indica-
precisar su estructura, sería relevante superar la es-
trategia exploratoria y someter el modelo tridimen-
-
ir la validación de prueba un proceso acumulativo de
de validez, distintas a aquellas referidas a la estruc-
tura interna del instrumento. Una de ellas podría ser
-
-
res de rendimiento académico (notas, reprobación
de asignaturas, avance curricular, retención, tiempo
de egreso), continuidad de estudios, etc.
Concluyendo, este estudio aporta evidencia
preliminar que respalda la EAAD como una opción
-
mente la propensión al AAD en, al menos, esta po-
blación particular de estudiantes de ingeniería chile-
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Universidad del Zulia. Maracaibo-Venezuela
Volumen Especial, 2019, No. 1, pp. 154 - 262_______________
