Análisis estructural de la Escala de Autoeficacia para Investigar en estudiantes de posgrado
DOI:
https://doi.org/10.35670/1667-4545.v22.n1.37414Palabras clave:
escala, autoeficacia, investigar, universitarios, validezResumen
Esta investigación se propone examinar la estructura interna de la Escala de Autoeficacia para Investigar en el contexto puertorriqueño mediante la comparación de dos modelos: el modelo original de la escala compuesto por cuatro factores y un modelo bifactor en el cual un factor general explica mayor varianza en los ítems que los cuatro factores del primer modelo. La muestra estuvo compuesta por 357 estudiantes de maestría y doctorado (275 mujeres y 82 hombres). Luego de los análisis psicométricos, la propuesta multidimensional no obtuvo respaldo empírico y la mejor interpretación de la escala es una medida unidimensional de autoeficacia para la investigación. Esto indicaría que las competencias autopercibidas en las diferentes áreas evaluadas por la escala se asocian directamente entre sí, lo que señalaría que el aprendizaje de las tareas de investigación no se desarrollaría por áreas. Se discuten las implicancias prácticas de los hallazgos.
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Referencias
Ato, M., López-García, J. J., & Benavente, A. (2013). Un sistema de clasificación de los diseños de investigación en psicología. Anales de Psicología, 29(3), 1038-1059. doi: 10.6018/analesps.29.3.178511
Bandura, A. (2006). Guide for constructing self-efficacy scales. En F. Pajares & T. Urdan (Eds.), Self-efficacy beliefs of adolescents (Vol. 5, pp. 307-337). Greenwich, CT: Information Age. https://www.uky.edu/~eushe2/Bandura/BanduraGuide2006.pdf
Bieschke, K. J., Bishop, R. M., & Garcia, V. L. (1996). The utility of the Research Self-Efficacy Scale. Journal of Career Assessment, 4(1), 59-75. doi: 10.1177/106907279600400104
Black, M. L., Curran, M. C., Golshan, S., Daly, R., Depp, C., Kelly, C., & Jeste, D. V. (2013). Summer research training for medical students: Impact on research self‐efficacy. Clinical and Translational Science, 6(6), 487-489. doi: 10.1111/cts.12062
Criollo, M., Romero, M., & Fontaines-Ruiz, T. (2017). Autoeficacia para el aprendizaje de la investigación en estudiantes universitarios. Psicología Educativa, 23(1), 63-72. doi: 10.1016/j.pse.2016.09.002
DiStefano, C., Liu, J., Jiang, N., & Shi, D. (2018). Examination of the weighted root mean square residual: Evidence for trustworthiness? Structural Equation Modeling, 25(3), 453-466. doi: 10.1080/10705511.2017.1390394
Dominguez-Lara, S. (2017). Construcción de una escala de autoeficacia para la investigación: Primeras evidencias de validez. Revista Digital de Investigación en Docencia Universitaria, 11(2), 308-322. doi: 10.19083/ridu.11.514
Dominguez-Lara, S. (2018). Propuesta de puntos de corte para cargas factoriales: Una perspectiva de fiabilidad de constructo [Avance online]. Enfermería Clínica, 28(6), 401-402. doi: 10.1016/j.enfcli.2018.06.002
Dominguez-Lara, S., & Merino-Soto, C. (2018). Evaluación de las malas especificaciones en modelos de ecuaciones estructurales. Revista Argentina de Ciencias del Comportamiento, 10(2), 19-24. doi: 10.32348/1852.4206.v10.n2.19595
Dominguez-Lara, S., & Rodriguez, A. (2017). Índices estadísticos de modelos bifactor. Interacciones, 3(2), 59-65. doi: 10.24016/2017.v3n2.51
Dumbauld, J., Black, M., Depp, C. A., Daly, R., Curran, M. A., Winegarden, B., & Jeste, D. V. (2014). Association of learning styles with research self‐efficacy: Study of short‐term research training program for medical students. Clinical and Translational Science, 7(6), 489-492. doi: 10.1111/cts.12197
Fornell, C., & Larcker, D. F. (1981). Evaluating structural equation models with unobservable variables and measurement error. Journal of Marketing Research, 18(1), 39-50. doi: 10.1177/002224378101800104
Gignac, G. E., & Kretzschmar, A. (2017). Evaluating dimensional distinctness with correlated-factor models: Limitations and suggestions. Intelligence, 62, 138-147. doi: 10.1016/j.intell.2017.04.001
Greeley, A. T., Johnson, E., Seem, S., Braver, M., Dias, L., Evans, K., …, & Pricken, P. (1989). Research Self-Efficacy Scale. Unpublished scale presented at the conference of the Association for Women in Psychology, Bethesda, MD.
Holden, G., Barker, K., Meenaghan, T., & Rosenberg, G. (1999). Research self-efficacy: A new possibility for educational outcomes assessment. Journal of Social Work Education, 35(3), 463-476. doi: 10.1080/10437797.1999.10778982
Kahn, J. H. (2001). Predicting the scholarly activity of counseling psychology students: A refinement and extension. Journal of Counseling Psychology, 48(3), 344-354. doi: 10.1037/0022-0167.48.3.344
Lambie, G. W., Hayes, B. G., Griffith, C., Limberg, D., & Mullen, P. R. (2014). An exploratory investigation of the research self-efficacy, interest in research, and research knowledge of Ph.D. in education students. Innovative Higher Education, 39(2), 139-153. doi: 10.1007/s10755-013-9264-1
Lloret-Segura, S., Ferreres-Traver, A., Hernández-Baeza, A., & Tomás-Marco, I. (2014). El análisis factorial exploratorio de los ítems: Una guía práctica, revisada y actualizada. Anales de Psicología, 30(3), 1151-1169. doi: 10.6018/analesps.30.3.199361
McDonald, R. P., & Ho, M.-H. R. (2002). Principles and practice in reporting structural equation analyses. Psychological Methods, 7(1), 64-82. doi: 10.1037/1082-989X.7.1.64
Muthén, L. K., & Muthén, B. O. (1998-2012). Mplus User’s guide (7ma ed.). Los Angeles, CA: Muthén & Muthén. Recuperado de http://www.statmodel.com
O’Brien, K. M., Malone, M. E., Schmidt, C. K., & Lucas, M. S. (1998, August). Research self-efficacy: Improvements in instrumentation. Poster session presented at the annual conference of the American Psychological Association, San Francisco.
Pasupathy, R., & Siwatu, K. O. (2014). An investigation of research self-efficacy beliefs and research productivity among faculty members at an emerging research university in the USA. Higher Education Research & Development, 33(4), 728-741. doi: 10.1080/07294360.2013.863843
Phillips, J. C., & Russell, R. K. (1994). Research self-efficacy, the research training environment, and research productivity among graduate students in counseling psychology. The Counseling Psychologist, 22(4), 628-641. doi: 10.1177/0011000094224008
Poh, R., & Kanesan, A. (2019). Factors influencing students’ research self-efficacy: A case study of university students in Malaysia. Eurasian Journal of Educational Research, 82(1), 137-168. https://files.eric.ed.gov/fulltext/EJ1223661.pdf
Quezada-Berumen, L., Moral de la Rubia, J., & Landero-Hernández, R. (2019). Validación de la Escala de Actitud hacia la Investigación en estudiantes mexicanos de psicología. Revista Evaluar, 19(1), 1-16. doi: 10.35670/1667-4545.v19.n1.23874
Reise, S. P., Scheines, R., Widaman, K. F., & Haviland, M. G. (2013). Multidimensionality and structural coefficient bias in structural equation modeling: A bifactor perspective. Educational and Psychological Measurement, 73(1), 5-26. doi: 10.1177%2F0013164412449831
Reyes-Cruz, M., & Gutiérrez-Arceo, J. (2015). Sentido de autoeficacia en investigación de estudiantes de posgrado. Sinéctica, 45(1), 1-15. Recuperado de http://www.scielo.org.mx/scielo.php?lng=es
Rodriguez, A., Reise, S. P., & Haviland, M. G. (2016). Evaluating bifactor models: Calculating and interpreting statistical indices. Psychological Methods, 21(2), 137-150. doi: 10.1037/met0000045
Rodríguez, M., & Ruiz, M. (2008). Atenuación de la asimetría y de la curtosis de las puntuaciones observadas mediante transformaciones de variables: Incidencia sobre la estructura factorial. Psicológica, 29(2), 205-227. Recuperado de https://www.redalyc.org/home.oa
Saris, W. E., Satorra, A., & van der Veld, W. M. (2009). Testing structural equation modeling or detection of misspecifications? Structural Equation Modeling, 16(4), 561-582. doi: 10.1080/10705510903203433
West, S. G., Taylor, A. B., & Wu, W. (2012). Model fit and model selection in structural equation modeling. En R. H. Hoyle (Ed.), Handbook of Structural Equation Modeling (pp. 209-231). New York, NY: Guilford.
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