El análisis factorial confirmatorio: una herramienta para la validación de pruebas psicodiagnósticas
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- María Rosa Lucero Cáceres
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1 El análisis factorial confirmatorio: una herramienta para la validación de pruebas psicodiagnósticas Adalberto González Debén, ICIMAF, ACC. Martha Vázquez Villazón, Facultad de Psicología, Universidad de La Habana RESUMEN El análisis factorial confirmatorio es una técnica estadística multivariada de reciente creación. Sus hipótesis intentan superar las desventajas de la versión clásica. En este trabajo se presenta un ejemplo de su uso en el contexto de la validación de tests psicológicos. ABSTRACT Confirmatory factor analysis is a multivariate statistical technique of recent development. It aims at overcoming some of the shortcomings present in the classical version. In this paper we present an example of its use in the context of psychological test validation. ANÁLISIS FACTORIAL EXPLORATORIO (CLÁSICO). El análisis factorial confirmatorio consta de dos pasos fundamentales: 1. Extracción de los factores 2. Rotación de los factores En la literatura aparecen muchos criterios que sirven para ayudar a seleccionar el número de factores y los paquetes de programas los tienen incorporados. Sin embargo, no existe ninguna fórmula que le indique al investigador cuántos factores se deben extraer, pues esta decisión sólo tiene sentido a la luz de los conocimientos teóricos. Por lo general, los factores no se pueden interpretar fácilmente y por eso se justifica su rotación, que puede ser ortogonal u oblicua. Con la rotación ortogonal se obtienen factores independientes entre sí, lo cual es muy poco realista pues en la "naturaleza no hay factores ortogonales" (entrevista a R
2 B. Cattell en Nesselroade, 1994) y por eso habitualmente se prefiere la rotación oblicua. El modelo de análisis factorial clásico establece que cada una de las variables observadas depende de un conjunto de factores comunes (variables latentes o factores) y de un factor específico (error). Su modelo general es: X=LF+E(1). Donde: X: Matriz de las variables observadas. L: Matriz de saturaciones de los factores comunes. F: Matriz de factores comunes. E: Errores específicos (incorrelacionados). Los supuestos del modelo son los siguientes: 1) Los factores comunes están correlacionados entre sí. 2) Todas las variables observadas están afectadas por todos los factores comunes. 3) Cada variable observada está afectada por un solo error específico. 4) Los errores específicos no están correlacionados entre sí. 5) Los factores comunes y los errores específicos no están correlacionados. Desarrollando (1) para 4 variables y 3 factores sería: X1= LI1 F1 + L12 F2 + L13 F3 + E1
3 X2= L21 F1 + L22 F2 + L23 F3 + E2 X3= L31 F1 + L32 F2 + L33 F3 + E3 X4= L41 F1 + L42 F2 + L43 F3 + E4 corr (Fi, Fj) 0 corr (Ei, Ej) = 0 j j corr (Fi, ej = 0 i, j = 1,..., 4 En el gráfico No. 1 se ilustra el modelo Factorial Clásico para este ejemplo: Los supuestos del modelo factorial clásico son muy rígidos, y no permiten incorporar elementos importantes del conocimiento sustantivo de los expertos. ANÁLISIS FACTORIAL CONFIRMATORIO Las limitaciones del análisis factorial clásico son ampliamente superadas en el análisis factorial confirmatorio al poder especificar suposiciones más realistas.
4 1)Qué pares de factores comunes están relacionados 2)Cuáles variables observadas están afectadas por cuáles errores comunes 3)Qué variables observadas están afectadas por errores específicos 4) Qué pares de errores específicos están correlacionados Para el caso del análisis factorial confirmatorio el modelo factorial (1) desarrollado para 4 variables observadas y 3 factores podría ser: Nótese las diferencias entre este modelo y el exploratorio:
5 1) Los factores comunes F1 y F2 están correlacionados y los factores comunes F2 y F3 están correlacionados pero los factores comunes F1 y F2 no. 2) El factor F1 sólo afecta a las variables X1 y X2. El factor F2 sólo afecta a las variables X2 y X3. El factor F3 sólo afecta a las variables X3 y X4. 3) La variable X4 está completamente determinada por el factor F3. 4) Los errores específicos E2 y E3 están correlacionados. Para el control de la validez del VC-R (Vázquez, 1998) se utilizó el análisis factorial confirmatorio y para el procesamiento de los datos se procedió con el paquete de programa LISREL8e. ANÁLISIS DE LOS RESULTADOS Para el análisis de la validez instrumental del VC-R realizamos un estudio en 554 trabajadores de la producción de los cuales se comprobó, a través de un Análisis de Puesto (Schaarschmidt, 1997), que estaban expuestos a altas exigencias generadoras de Carga Psíquica.
6 Las valoraciones subjetivas de estos sujetos con respecto a la vivencia de la Carga Psíquica (Vázquez, 1998), se tomaron al inicio y al final de la jornada laboral. Para encontrar un "modelo factorial confirmatorio" adecuado que se ajustara a los datos y además tuviera una interpretación clara, se procedió con el método de prueba y error comenzando con un modelo de dos factores y todas las variables inicio y final (ver gráfico 3), a sabiendas de que un modelo con todas ellas tenía pocas posibilidades de que se ajustara a los datos.
7 Los resultados fueron: X2 = y P < Con dos factores y todas las correlaciones entre los errores el modelo no se ajustó para esta muestra de trabajadores. El siguiente paso fue considerar dos posibles modelos con tres pares de variables sin Motivación o sin Capacidad de Rendimiento (ver gráfico 4 y 5). Los resultados fueron: X2 = p=.029* Los resultados fueron: X2 = 9.75 p = 0.083** Un análisis más detallado de los resultados arrojó evidencias en contra del modelo 3 porque las variables motivación antes y motivación después fueron muy mal explicadas por los factores, 24 % y 38 % respectivamente, mientras la capacidad de rendimiento sí se explicó más, 37 % y 61 %. A partir de estos resultados podemos resumir que: - El modelo que se considera adecuado es el 2. - Un factor común a las tres variables al inicio de la jornada laboral y otro común a las tres variables del final. - Lo no explicado por estos factores comunes tiene correlación, esto se interpreta como que por separado cada par de variables está relacionando (esfuerzo antes está relacionado con esfuerzo después, capacidad de rendimiento antes está relacionado con capacidad de rendimiento después y fatiga antes está relacionada con fatiga después). - En conjunto esta relación entre el principio y el final es insuficiente como para tener un valor predictivo.
8 - Estas tres variables son suficientes para explicar la vivencia de la carga psíquica en los trabajadores. - Se evidencia la necesidad de incluir otras variables del individuo para poder predecir la situación de la carga al final de la jornada. CONCLUSIONES - El análisis factorial confirmatorio arrojó que un modelo promisorio es el que tiene en cuenta dos factores (Inicio y Final) y las correlaciones entre los errores de cada par de variables. - La medición de las variables (Esfuerzo Psíquico, Capacidad de Rendimiento y Fatiga) son suficientes para explicar la vivencia de la Carga Psíquica en los trabajadores.
9 - A pesar que el VC-R recoge las valoraciones del estado subjetivo actual de los trabajadores tanto al inicio como al final de la jornada laboral, no es posible predecir a partir de la información que se obtenga de los primeros momentos de comenzar a trabajar, qué sucederá con los diferentes parámetros medidos al finalizar la actividad laboral. - Para poder predecir la situación de Carga al final de la jornada, es necesario incluir otras variables del individuo. REFERENCIAS JORESLOG, K; D. SORBON (1983): Lisrel 8 g Prelis 2 for dos Extender, and Windows, London. Edit Sage Publication. KÜNSTLER, B. (1986): "La Carga Psíquica Causada por la Actividad Laboral. El concepto teórico para la medición de la Carga Psíquica". Selección de Lecturas sobre la carga psíquica. (1) EMPES LIENERT, S A. (1990): Construcción y análisis de los tests. (V) ENPES. NESSELROADE, J R. (1994): "Exploratory Factor Analysis with latent variables and the study of Processes of Development and Change". Latente Variable Analysis. Edit. Alexander Van Eye y Clifford C. Cloogg. London: Sage. SCHAARSCHMIDT, U. y R. DE PRADO (1996): Introducción a la Psicología del trabajo. (1) EMPES. SCOTT, J L. (1984): "Confirmatory Factor Analysis a Preface to Lisrel". London. Edit. Sage Publications. VÁZQUEZ, M ; Z. SOBRINO (1998): "El VC-R, una escala valorativa para la medición de la Carga Psíquica". Revista Cubana de Psicología 15 (3).
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