analisis de una evaluacion transcultural de la inteligencia

ARTÍCULOS
ANALISIS DE UNA EVALUACION TRANSCULTURAL DE LA
INTELIGENCIA ACADEMICA DEL ESCOLAR
Dr. José V. Díaz Esteve*
Universidad de Valencia, España
RESUMEN
Se analizan los resultados de una evaluación transcultural de la Inteligencia Académica en España y
República Dominicana. Para este estudio se elaboró el IAP.2, que intenta evaluar la inteligencia a
través de cuatro tipos de contenidos: semánticos (AS), matemáticos (AM), estructural-espaciales (AE)
y conductuales (AC). La prueba se aplicó a 258 alumnos de 6º curso de primaria de ambos países. Se
procesaron las respuestas a través del programa ITEMAN para Windows del Microcart Testing System
(1995). Se buscó las posibles diferencias en las puntuaciones obtenidas en cada una de las subpruebas
y en la prueba total entre los valores de las variables independientes controladas: Sexo, Edad y País,
empleándose un ANOVA factorial mediante el paquete estadístico StatView.II, 1990. Se ha querido
apreciar las diferencias entre el nivel de desarrollo de las funciones mentales básicas, así como descubrir
las posibles deficiencias en la Inteligencia Académica en las dos muestras, como consecuencia de los
procesos enseñanza-aprendizaje del sistema educativo que cada país ha adoptado. Para ello se realizó
un análisis diferencial funcional de los items mediante dos procedimientos: el primero comparando la
proporción de aciertos en cada uno de los items entre las dos muestras, utilizando el estadístico Z para
contrastar las proporciones, procedimiento que está muy expuesto al impacto de la muestra, y el segundo
buscando el Funcionamiento Diferencial de los Items (DIF: differential item functioning) utilizando el
programa HMDIF de Fidalgo (1995). Finalmente, se ha buscado validar el modelo de procesamiento
propuesto, para ver si la selección de items hecha para construir el IAP.2 se ajusta o no al mismo,
realizando un Análisis Factorial Confirmatorio (AFC), a través del programa EQS de Bentler versión
5.1 (1995). Del estudio se infiere que la diferencia entre la inteligencia académica de los alumnos de
los dos países parece estar relacionada con que al alumno español se le estimula a desarrollar más la
faceta fluida, y en cambio al dominicano más la inteligencia práctica.
INTRODUCCIÓN
D
esde principios del siglo XX se ha intentado
definir la Inteligencia, pero por su carácter
excesivamente molar se ha hecho imposible
alcanzar este objetivo (Sánchez Cánovas y Sánchez
López, 1994). Estos intentos han estado dirigidos:
-por un lado a construir tests capaces de evaluar la
Inteligencia, tarea que llevaba implícita dar una
definición operacional de la Inteligencia. Entre estos
tests los más destacados son: el Binet y Simon (1905,
1908, 1911), el Stanford-Binet (1916, 1937, 1961) de
Terman, los Army Tests: Alpha y Beta (1917) y General
Classification Test (1947), las Escalas de Wechsler
(WBI, 1939; WBII, 1941; WISC, 1949; WAIS, 1955;
WPPSI, 1967), los tests Factor g de Catell “Culture
Fair” (1971), los tests de Kaufman: el K-ABC- (para
niños, 1983) y el KAIT (para adultos y adolescentes,
1993), el Detroit Test of Learning Aptitute-DTLA
(1935), el DTLA- Revisado por Baker (1967), el
DTLA-2 (1985) y DTLA-3 (1991) revisado por
Hammil, el Differential Ability Scales -DAS- de Elliot
(1990), Cognitive Assessment System -CAS- (1996),
el Woodcock-Johnson Psycho-Educational Battery
(1977) revisados en 1989 y 90, últimamente en 2001
(WJTCA-R).
* Psicólogo, educador, con doctorado en Filosofía y Letras, de la Universidad Complutense de Madrid. Ex -Director del Departamento de Psicología y
Orientación de la Universidad Nacional Pedro Henríquez Ureña en Santo Domingo, R.D. Profesor titular en la Universidad de Valencia, donde labora
impartiendo asignaturas de Métodos de Investigación y Medición en Psicología y Educación. Autor de más de una docena de libros. Correo:
Jose.V.Diaz@uv.es
PERSPECTIVAS PSICOLÓGICAS • VOLÚMENES 3 - 4 • AÑO IV
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ARTÍCULOS
-por otro lado, otro grupo de autores ha llevado a cabo
una serie de trabajos destinados a investigar la
naturaleza del constructo, tales como: Spearman (1904,
1907, 1910, 1913, 1927), Thorndike (1907, 1922, 1927),
Stern (1914), Thurstone (1929, 1935, 1938, 1941),
Piaget (1955, 1972); Jensen (1969), Catell (1963, 1978),
Horn (1968), Gardner (1993), Sternberg et al. (1981,
1985, 1988), Anderson (1993);
- finalmente otro grupo de autores se ha empeñado en
delimitar el dominio de los comportamientos
inteligentes, para luego clasificarlos y/o categorizarlos
en diversos modelos teóricos, tales como: el cubo de
Güilford (1965, 1966, 1967), el diagrama de Vernon
(1971), la dicotomía inteligencia fluida vs cristalizada
de Catell-Horn, las teorías jerarquizadas de Caroll
(1993) y de McGrew y Flanagan (1996), los esquemas
mentales de Anderson (1993), el exaedro de Secadas
(1995) y el Catell-Horn-Carrol (C-H-C) defendido
como definitivo por Sattler (2001).
A pesar de estos intentos se ha comprobado que la
magnitud del constructo es tal, que la tarea de definir
la Inteligencia, parece un proceso inacabable, ya que la
misma implicaría: observar y clasificar todos los
comportamientos inteligentes, esquematizarlos, precisar
y hacer verificaciones concurrentes, predecir a corto
plazo, efectuar nuevas precisiones y predicciones,
formular hipótesis plausibles, y, por último, desarrollar
modelos teóricos capaces de integrar los viejos y los
nuevos conocimientos y datos. En fin se puede afirmar
con Sánchez Cánovas y Sánchez López (1994), que la
palabra inteligencia es un “término primitivo, no
definido, cuyo sentido viene dado por el papel que este
desempeña en la teoría y porque sirve para definir los
demás conceptos de dicha teoría” (p.163).
En las primeras décadas del siglo XX se pensaba en la
unidad del constructo. Pero, luego, desde los finales de
la década de los 20 y sobre todo en la de los 30, algunos
autores, (Scheringer, 1928; Deriaz, 1928; Scudder &
Raubenheimer, 1930; Rusu, 1932; Kovoslay, 1933;
Mierke, 1938; Wechsler, 1939,...) comienzan a hacer
una clara distinción entre dos facetas de una misma
Inteligencia: la Teórica (o académica, o verbal) y la
Práctica (o manipulativa, o mecánica, o social). En las
décadas posteriores (40, 50, 60, 70,...) se realizan, en
diversos niveles educativos y ambientes culturales,
diversos estudios correlacionales entre la evaluación
52
de estos aspectos de la Inteligencia y el rendimiento
académico y/o laboral (Williamson & Darley, 1935;
Gough, 1948; Singh-Baldev, 1956; Tsudsuki, 1957;
Shuluke, 1958; Carter, 1959; Sechrest & Jackson, 1961;
McBee & Duke, 1961; Kolowinsky, 1961; Yamamoto,
1964; Guilford, Hoepfner & Petersen, 1965;
Warhadpande & Kuller, 1966; Keating, 1978). Por
último en los años 80 y 90 aparece un grupo de autores,
tales como: Sternberg y colaboradores (1981, 1985,
1989), Ford & Tisak (1983), Wagner (1990,1994),
Stewart (1998) que prefieren hablar de varias clases o
tipos de inteligencia, que se perciben bien diferenciadas
entre sí; estas son: la práctica o sentido común
(estructurada sobre los llamados conocimientos tácitos),
la social (habilidad para adaptarse a las diversas
situaciones sociales), la emocional (capacidad para
identificar y manejar adecuadamente las emociones) y
la académica (capacidad de adquirir y utilizar
adecuadamente los conocimientos en el contexto
adecuado, lo que implica percibir y asumir la
responsabilidad de las limitaciones y la capacidad de
trasladar el pensamiento a la acción). En estos años
aparecen, también, varios trabajos que comparan y
contrastan entre sí estos tipos de inteligencia, tales
como: la práctica vs la académica (Wagner et al. , 1990,
1994; Torf & Sternberg, 1998; Sternberg et al., 1996,
2000), la social vs la académica (Riggio & al,, 1991;
Wong et al., 1995; Jones & Day, 1996, 1997).
Dentro de la inteligencia académica (IA), entendida,
como -la capacidad para solucionar problemas
académicos- (Jones & Day, 1996), se han distinguido a
su vez dos facetas (Allik & Realo, 1997; Lee, Wong &
al, 2000): la fluida (el conjunto de habilidades
inherentes al sujeto que facilitan el aprendizaje) y la
cristalizada (el conjunto de conocimientos implícitos
y destrezas/automatismos que el sujeto ha adquirido y
desarrollado a través de los diversos procesos
enseñanza/aprendizaje). Al parecer, de acuerdo con
Sternberg y Wagner, la inteligencia académica podría
ser identificada con el tradicional factor g, aunque
envuelto en otro lenguaje (g-océntrico), identificación
muy criticada por Jensen (1993) y que es claramente
diferenciable del rendimiento académico, expresado por
cualquiera de estos valores: las notas o calificaciones
obtenidas, el índice académico, la motivación para
aprender, el nivel educacional alcanzado por el sujeto,
los premios o distinciones recibidos (Oliver, R.N, 1994).
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Esta patente dificultad para delimitar y clasificar el
dominio de los comportamientos intelectivos ha llevado
a muchos constructores de tests a olvidarse de buscar
una definición sustantiva de la inteligencia y pasar a
ofrecer una definición operacional que permita crear
tests adecuados a las necesidades o propósitos de la
investigación, fijándose sólo en algunos aspectos
funcionales de la actividad mental. En este sentido se
podría decir que la “inteligencia es aquello que cada
autor de test, dice que es” (Whitaker, 1977).
del autor podían estar más relacionados con la
inteligencia académica. Seleccionados estos
comportamientos se diferenciaron y organizaron entre
sí para constituir una especie de modelo metodológico
jerarquizado, que viene expresado en las figuras No. 1
y 2.
Figura. No. 1
Modelo de procesamiento ligado a la
definición de inteligencia académica
adoptada
Así pues, el autor, siguiendo las directrices de Sternberg
y Wagner, ha intentado evaluar algunos aspectos de la
inteligencia, entendiendo la misma, “como el nivel de
desarrollo mental que alcanza un alumno en un
determinado nivel escolar, a consecuencia del proceso
enseñanza/aprendizaje académico”. Este aspecto del
constructo ha sido denominado Inteligencia Académica,
cuya definición operacional podría ser esta:
la capacidad para:
- captar, asimilar y reconocer objetos y/o conceptos
expresados mediante palabras, símbolos numéricos,
figuras o comportamientos,
- operar con estos contenidos de diversas maneras,
tales como: recordar, comprender, clasificar, ordenar,
completar, agrupar en conceptos superiores,
contraponer y emitir juicios, elaborar nuevos,
razonar, resolver problemas, mutar, reproducir,
- establecer relaciones entre ellos,
-comprender, profundizar e inferir consecuencias de
los mismos,
- y actuar con propósito y/o anticiparse a situaciones,
y operar eficazmente en el medio ambiente (Díaz,
2000, p. 279).
Definido el atributo, en este caso la inteligencia
académica, se hace necesario elaborar un modelo de
procesamiento jerárquico (model of cognitive
functions- Das, 1988), en el que se señalan las funciones
y componentes sobre los cuales se va a construir el test.
Para elaborar este modelo se ha procedido a realizar
una amplia revisión de los comportamientos mentales
más utilizados para evaluar la inteligencia en los
principales tests desarrollados hasta el presente,
reunirlos todos en una especie de mapa conceptual, para
comenzar, luego, a seleccionar aquellos, que en opinión
La lista de comportamientos propios de la actividad
mental es inmensa. Por eso a la hora de definir la
inteligencia, siempre desde el enfoque cognitivoacadémico, se han agrupado estos comportamientos en
cinco tipos de procesos:
I-A. Dominio de contenidos o materiales cognitivos
propios del área, derivados de diversos tipos de
aprendizajes (A): personal, socio-familiar y escolar.
Detrás de este proceso se identifican las siguientes
funciones mentales: memoria y capacidad de
aprendizaje, ...
II-A. Grado de automatización de estos contenidos,
que permite operar con rapidez y precisión con estos
materiales. Detrás de este proceso se identifican algunas
funciones mentales o destrezas (D) específicas de cada
área, que facilitan la ejecución de este tipo de actividad...
III-A. Capacidad de establecer relaciones diversas
entre las diversas clases de contenidos que forman parte
del área estudiada. Detrás de este proceso se identifica
la llamada función razonamiento (R) en sus diversas
facetas, ...
PERSPECTIVAS PSICOLÓGICAS • VOLÚMENES 3 - 4 • AÑO IV
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IV. Capacidad de comprender y profundizar en sus
estructuras internas, así como inferir consecuencias y
generalizaciones. Detrás de este proceso se identifican
funciones mentales, tales como: analizar y señalar los
elementos esenciales, interpretar el sentido, hacer
nuevas versiones, demostrar algo, hacer
extrapolaciones, sintetizar conceptos,... que pueden ser
globalizadas con la expresión flexibilidad mental (F).
V. Capacidad de proyección mental, que implica
actuar con propósito, prever las secuencias y buscar
soluciones eficaces a los problemas planteados. Detrás
de este proceso se pueden identificar funciones
mentales, tales como: aplicar los contenidos a casos
concretos, evaluar contenidos, ponderar su eficacia,
establecer reglas,... Proceso que identificamos con la
expresión proyección mental (P).
La especificación de estos conceptos y
comportamientos se hace a continuación con la
presentación de un esquema al estilo de los teorías
jerárquicas (Figura No. 2), que puede servir de base
para ofrecer una definición operativa, más precisa de
la Inteligencia tal como ha sido propuesta. Una
descripción operativa de las funciones mentales
indicadas y comportamientos concretos de cada función
de este modelo de procesamiento puede ser vista en
Díaz (2001, p. 21-26)
De modo, que de acuerdo a este modo de definir la
inteligencia, se puede afirmar que en el hombre existe
una capacidad general para operar mentalmente, siendo
esta como una especie de estructura interna, que permite
amoldarse a diversas clases de contenidos. Contenidos
que han sido clasificados en cuatro categorías: palabras
(AS: aptitud semántica), números o contenidos
matemáticos (AM: aptitud matemática), figuras o
estructuras espaciales (AE: aptitud estructural o
espacial) y conductas o estimaciones ponderativas (AC:
aptitud conductual o ponderativa). Categorías que
generan, a su vez, cuatro tipos de Inteligencia, que han
sido considerados importantes, dentro del contexto
académico escolar, para apreciar en primer lugar el nivel
de desarrollo de las funciones mentales que ha
alcanzado cada sujeto en un momento educativo dado
(evaluación estática), así como los cambios sucedidos
en los mismos después de aplicar un proceso educativo
normal o terapéutico mediante una intervención psicoeducativa intensiva (evaluación dinámica).
Definido el modelo de procesamiento y el modelo de
medición (items de selección múltiple con cuatro
alternativas) se procedió a redactar un copioso banco
de items ayudado por los alumnos de Práctica en
Psicología Evaluativa y Educativa de las Facultad de
Psicología de la Universidad de Valencia, durante varios
Figura No. 2
Esquema jerárquico de la Inteligencia Académica
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PERSPECTIVAS PSICOLÓGICAS • VOLÚMENES 3 - 4 • AÑO IV
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cursos académicos (1995-2000). Estos items fueron
administrados a grupos pequeños (30-50 alumnos) en
estos niveles educativos: Primaria.1 (P.1) (2,3,4 cursos),
Primaria 2 (P.2) (4,5,6 cursos), ESO (Enseñanza
Secundaria Obligatoria), Bachillerato y Universidad.
Los resultados de los análisis psicométricos fueron
guardados en un banco de items a través del programa
LXR.Test (5.1) llegando a disponer de unos 700 items.
Banco que finalmente se ha dividido en otros cinco,
denominados de este modo: Intel P.1 (items
experimentados con alumnos de Primaria 1), Intel P.2
(items experimentados con alumnos de Primaria 2),
Intel ESO (items experimentados en alumnos de ESO),
Intel BUP (items experimentados con alumnos de
Bachillerato), Intel U (items experimentados con
alumnos universitarios y adultos).
Este artículo presenta un estudio comparativo
transcultural entre los resultados de la aplicación del
IAP.2 Forma A, aplicado a dos muestras de alumnos
de 6˚ curso de Primaria: una española que reside en
Valencia o grandes ciudades de la provincia y otra
dominicana que reside en Santo Domingo D. N. de la
República Dominicana.
MÉTODO
DESCRIPCIÓN DE LA MUESTRA
Dado que el objetivo básico de la investigación era
efectuar una evaluación transcultural de la inteligencia
académica del escolar primario se buscaron dos
muestras: una de España formada por 135 alumnos
(M1) que durante el curso escolar 2000-01 estaban
cursando en el 6º de primaria en la provincia de Valencia
(España) y la otra formada por 121 alumnos (M2) de
Santo Domingo (República Dominicana), que así
mismo cursaban el 6º de primaria en tres centros
privados de la capital del país. En la tabla No. 1 se
presenta la distribución de las muestras por sexo y edad
y país:
La prueba fue aplicada de forma colectiva, en horario
normal de clase, de este modo: a la primera muestra
(M1) fue administrada por estudiantes del II ciclo de
Psicopedagogía como parte de una práctica del módulo
“Introducción a los Métodos de Investigación y
Medición Psicológicos: construcción de cuestionarios,
escalas y tests” (6 créditos), que el autor impartió en el
I er Semestre del curso académico 2000-01 en la
Universitat de València, y a la segunda muestra (M2)
por el propio autor, con la ayuda del psicólogo escolar
de cada centro, aprovechando la visita que el autor hizo
al país para impartir un curso en una universidad
dominicana.
INSTRUMENTO DE MEDIDA
El test IAP.2 Forma A (Test de Inteligencia Académica
aplicable al 2º nivel de Primaria, 4-6 curso) forma parte
de un conjunto de tests desarrollados para evaluar las
funciones mentales más ligadas al rendimiento
académico en los diversos niveles escolares. El IAP.2
Forma A consta de cuatro subpruebas con doce
elementos cada una, distribuidos de esta forma por
categorías: (Ver tabla No. 1).
Tabla No. 1
La distribución de las muestras por sexo y edad
M1 (española)
M2 (dominicana)
Sexo
V
H
T
V
H
T
N
68
67
135
60
61
121
Edad
10
11
12
10
11
12
13
N
2
112
21
4
86
30
1
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PERSPECTIVAS PSICOLÓGICAS • VOLÚMENES 3 - 4 • AÑO IV
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ARTÍCULOS
Cuadro No. 1
Distribución de los items que forma el IAP.2 Forma A por categorías
Subpruebas AS
AM
n
ID* Categoría
n
D*
1
AV-039 ISA.5
1
AN-014
2
AV-051 ISD.4
2
3
AV-030 ISR.3
4
AP
Categoría
AC
n
ID* Categoría
n
ID*
Categoría
IMR.2
1
AP-004 IEA.3 1
AC-004
ICA.5
AN-020
IMD.4
2
AP-009 IER.2 2
AC-029
ICF.1
3
AN-39
IMP.2
3
AP-006 IED.4 3
AC-009
ICF.1
AV-028 ISR.4
4
AN-004
IMF.3
4
AP-001 IEP.2
4
AC-041
ICR.4
5
AV-042 ISD.4
5
AN-023
IMD.4
5
AP-017 IED.1 5
AC-013
ICA.5
6
AV-004 ISR.4
6
AN-008
IMD.1
6
AP-038 IEA.1 6
AC-014
ICF.2
7
AV-044 ISA.6
7
AN-018
IMP.1
7
AP-012 IED.1 7
AC-042
ICA.4
8
AV-031 ISF.3
8
AN-003
IMD.1/2 8
AP-002 IER.2 8
AC-020
ICF.3
9
AV-035 ISF.4
9
AN-005
IMP.2
9
AP-013 IER.2 9
AC-022
ICA.3
10 AV-050 ISD.1
10
AN-006
IMA.3
10
AP-014 IEA.1 10 AC-003
ICR.2
11 AV-002 ISA.4
11
AN-013
IMP.2
11
AP-019 IEA3
11 AC-005
ICF.3
12 AV-029 ISD.3
12
AN-009
IMD.3
12
AP-011 IEP.2
12 AC-019
ICF.4
* ID: identificativo del ítem en el banco de items: Intel P.2
En el cuadro No. 2 se resume el número de ítem que tiene cada una de las cinco funciones mentales o “testless”, que
permiten elaborar el modelo de procesamiento adoptado.
Cuadro No. 2
Funciones mentales del IAP.2 y número de items en cada una de ellas
Contenido:
Conocimientos
Verbal
3 ISA (1,7,11)
Destrezas
4 ISD (2,5,10,12)
Razonamiento
Flex. Ment
Proyección M.
n
3 ISR (2,4,6)
2 ISF (3,4)
0 ISP
12
Matemático 1 IMA (10)
4 IMD (2,5,6,8,12) 1 IMR (1)
2 IMF (2,3)
4 IMP (1,1,2,2) 12
Espacial
4 IEA (1,6,10,11)
3 IED (3,5,7)
3 IER (2,8,9)
0 IEF
2 ISP (4,12)
Conductual
4 ICA (1,5,7,9)
0 ICD
2 ICR (4,10)
6 ICF (2,3,6,8,11,12) 0 ICP
12
n/testless
12
11
9
10
48
* los números colocados dentro de los paréntesis indican los items del test que corresponde a cada
proceso o testless.
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6
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ARTÍCULOS
Este tipo de pruebas, se puede construir, como se ha
indicado antes, de acuerdo a las necesidades evaluativas
del constructor o del centro, sobre cualquiera de los
bancos de items citados, cuyos items están debidamente
calibrados. En la presente investigación, dado el caso
que se trataba de dos muestras de poblaciones cultural
y educativamente distintas, aunque hablen el mismo
idioma, algunos de los items (AV11, AM5, AE10, AC1,
AC6,AC9, AC12) tuvieron que ser modificados o
sustituidos, pero procurando mantener siempre el
mismo tipo de ítem y las mismas características
psicométricas de los items originales.
VARIABLES CONTROLADAS
Dado que el objetivo básico de esta investigación fue
realizar un estudio comparativo entre las dos muestras
señaladas a través del IAP.2, se han establecido:
Las siguientes variables independientes:
1º Sexo: 1 hombre; 2 mujer.
2º Edad: 1. 10 años; 2. 11 años; 3. 12 años.
3º País: 1 muestra española; 2. muestra
dominicana
Las variables dependientes, corresponden a las
valoraciones dadas a las respuestas de los sujetos a los
49 items del test, agrupadas de acuerdo a estas dos
categorías:
a. Atendiendo a los contenidos de los items se han
desarrollado cuatro clases de puntuaciones:
AS (aptitud semántica o verbal) = suma de items
acertados en la 1ª prueba
AM (aptitud matemática) = suma de items
acertados en la 2ª prueba
AE (aptitud espacial) = suma de items acertados
en la 3ª prueba
AC (aptitud de estimar comportamientos) = suma
de items acertados en la 4ª prueba
b. Atendiendo a los procesos mentales necesarios para
responder los items se han desarrollado cinco clases de
puntuaciones en cada una de las subpruebas anteriores:
A. (conocimientos-aprendizajes)= suma de items
acertados referentes a: ISA, IMA, IEA, ICA.
D. (destrezas- automatismos)= suma de items
acertados referentes a: ISD, IMD, IED, ICD.
R. (razonamiento)= suma de items acertados
referentes a: ISR, IMR, IER, ICR.
F. (flexibilidad mental)= suma de items acertados
referentes a: ISF, IMF, IEF, ICF.
P. (proyección mental)= suma de items acertados
referentes a: ISP, IMP, IEP, ICP.
De modo que se puede decir que los tests IA se
estructuran sobre estos tres tipos de variables (Figura
No. 3):
-variables observables: (V1-V16) las respuestas
directas a los items que asociadas por grupos, como se
ha visto en la sección b, dan origen a 20 (5x4) posibles
variables.
- variables latentes, que corresponden a las categorías
subyacentes a las que se pueden asignar los items. Estas,
a su vez, pueden agruparse en dos tipos:
- variables latentes internas, que se han reunido en dos
niveles: uno por el contenido de los items (F1-F4) y el
otro por los procesos mentales que utilizan para
contestar bien a los mismos (F5-F9),
- variables latentes externas (E1-E16), que
corresponden a la influencia de otras fuentes de
variación, no controladas directamente en la situación
experimental del estudio, pero que influyen en los
resultados del test.
PROCEDIMIENTO
Las respuestas de los sujetos fueron procesadas, para
cada una de las muestras, a través del programa
ITEMAN para Windows del Microcart Testing System
(1995). Los” outputs” obtenidos informan acerca: de
los estadísticos de los items, de los estadísticos del test
y de las puntuaciones de los sujetos. Con estos
resultados se procedió a comprobar los siguientes
objetivos o hipótesis:
- I. buscar, en primer lugar, las posibles diferencias en
las puntuaciones obtenidas en cada una de las
subpruebas entre los valores de las variables
independientes controladas: Sexo, Edad y País. Para
lograr este objetivo, los datos se procesaron mediante
un ANOVA factorial utilizando la rutina de un paquete
estadístico (StatView.II, 1990).
PERSPECTIVAS PSICOLÓGICAS • VOLÚMENES 3 - 4 • AÑO IV
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ARTÍCULOS
Figura. No. 3
Estructura teórica de la Inteligencia Académica sobre la que se construyen los tests IA
Nota: En esta figura se pueden observar:
-Cuadrados que representan las variables independientes con cinco categorías posibles en cada tipo de contenido contemplado: Semántica o verbal,
matemático, espacial y conductual. Variables que son observables, en el caso específico del iap.2 algunas variables no están presentes.
- Círculos, que representan las variables latentes o factores, distribuidos en dos niveles: En la parte inferior se sitúan lo contenidos (f1-f4) y en la parte
superior los procesos (f5-f9), como se ha explicado anteriormente.
- Tres clases de líneas: Continuas que indican relaciones estudiadas, discontinuas que indican relaciones a estudiar de 2 orden y líneas continuas gruesas
que expresan las correlaciones posibles entre factores.
- Finalmente en la parte superior aparece un óvalo, que representaría un factor de segundo nivel que sería la inteligencia académica, que es en último
término lo se quiere medir.
- II. luego se ha querido ver las diferencias entre el
nivel de desarrollo de las funciones mentales básicas
así como descubrir las posibles deficiencias en la
Inteligencia Académica, desarrolladas en las dos
muestras como consecuencia de los procesos
enseñanza-aprendizaje del sistema educativo que cada
país ha adoptado. Esto ha sido posible efectuando un
análisis diferencial funcional de los items mediante dos
procedimientos: el primero, comparando la proporción
de aciertos en cada uno de los items entre las dos
muestras, utilizando el estadístico Z para contrastar las
proporciones, procedimiento que está muy expuesto al
impacto de la muestra y el segundo buscando el
Funcionamiento Diferencial de los Items (DIF:
differential ítem functioning) utilizando el programa
HMDIF de Fidalgo (1995).
- III. finalmente se ha buscado validar el modelo de
procesamiento propuesto, es decir, ver si la selección
de items hecha para construir el IAP.2 se ajusta al
58
modelo de procesamiento propuesto (Figuras No. 1, 2
y 3) realizando un Análisis Factorial Confirmatorio
(AFC), a través del programa EQS (Equations
Estructural) de Bentler versión 5.1 (1995).
Los resultados del procesamiento de los datos y su
discusión son presentados a continuación por separado
para cada uno de los objetivos propuestos:
I. Comparación de las variables independientes
Los resultados obtenidos en cada uno de los cálculos
señalados se expresan en las siguientes tablas para cada
variable independiente controlada:
1º Sexo (1 Hombres, 2 Mujeres) en cada una de las
muestras estudiadas (M1 Española, M2 Dominicana,
M3 Total).
2º Edad (10,11,12) en cada una de las muestras
estudiadas (M1 Española, M2 Dominicana, M3 Total)
PERSPECTIVAS PSICOLÓGICAS • VOLÚMENES 3 - 4 • AÑO IV
ARTÍCULOS
Tabla No. 2
Resultados del ANOVA de las puntuaciones en el test por sexos y muestras
Test
F (M1)
p
F (M2)
p
F (M3)
p
AS
2.975
0.086
0.243
0.632
3.270
0.071
AM
0.002
0.964
0.556
0.457
0.066
0.795
AE
0.684
0.406
0.043
0.838
1.169
0.2806
AC
1.031
0.315
0.759
0.838
0.839
0.360
Total
1.228
0.269
0.645
0.623
2.990
0.156
Tabla No. 3
Resultados del ANOVA de las puntuaciones en el tests por edades y muestras
Test
AS
F (M1)
0.581
p
0.560
AM
3.271
(2 vs 3)
1.093
1.064
2.065
AE
AC
Total
0.041*
F (M2)
4.824
(1 vs 2; 1 vs 3)
0.577
0.339
0.348
0.122
0.200
1.703
1.739
p
0.010*
p
0.020*
0.562
F (M3)
3.963
(1 vs 2; 1 vs 3
1.999
0.819
0.186
0.180
1.856
1.874
1.623
0.158
0.443
0.199
0.137
* existe diferencia significativa entre medias (p<0.05).
3 º País (1,2) en ambas muestras divididas en dos categorías (M1 España, M2 República Dominicana).
Tabla No. 4
Resultados del ANOVA de las puntuaciones del test por países
Test
F
p
M1
M2
Dif
AS
0.724
0.395
6.686
6.883
-0.197
AM
6.375
0.012*
6.066
6.737
-0.671
AE
17.613
0.0001*
6.380
7.504
-1.123
AC
22.978
0.0001*
8.686
7.511
1.175
Total
1.298
0.2556
27.818
28.635
-0.817
* diferencia significativa entre medias (p<0.05)
PERSPECTIVAS PSICOLÓGICAS • VOLÚMENES 3 - 4 • AÑO IV
59
ARTÍCULOS
española, 2 dominicana) a favor de la muestra
española,
DISCUSIÓN
Toca ahora llevar a cabo la discusión correspondiente
para comprobar si las hipótesis propuestas son o no
sostenibles de acuerdo a los resultados obtenidos para
cada una de las variables independientes controladas:
Sexo, Edad y País. Respecto a las mismas se pueden
establecer las conclusiones y reflexiones:
1º La variable independiente sexo no parece influir
significativamente sobre ninguna de las puntuaciones
obtenidas (AS, AM, AE, AC, T) en el Test IAP.2, tanto
en las dos muestras tomadas por separado, como en la
muestra total (p> 0.05). No obstante habría que recalcar
que en todas las puntuaciones la media de las mujeres
es superior a la de los hombres. Resultado que no es de
extrañar, ya que en los centros seleccionados se imparte
una educación mixta y a ese nivel educativo (6 º curso
de primaria) las mujeres suelen presentar mayor
madurez que los hombres.
2º En cambio, la variable edad sí parece influir en
algunas puntuaciones del Test IAP.2. Así:
- en la puntuación AS aparecen diferencias
significativas (p<0.05) en la muestra dominicana
entre los grupos 1 (N1=4) vs 2 (N2=86) y 1 (N1=4)
vs 3 (N2=31), siempre a favor del grupo 1;
posiblemente los resultados pueden estar afectados
por el escaso número de sujetos del grupo 1, y dado
el caso que el test fue aplicado en el 2do semestre,
hace pensar que estos alumnos fueron adelantados
de curso por su alta madurez mental, madurez que
se manifiesta principalmente en los contenidos
verbales.
- en la puntuación AM aparecen diferencias
significativas (p<0.05), en la muestra española, entre
los grupos 2 (12 años) y 3 (13 años). Lo que podría
ser explicado por el hecho de que el test fue aplicado
en el 1º trimestre del curso 2000-2001, por lo que el
grupo 3 pudo estar formado por un número
importante de alumnos con cierto retraso o fracaso
escolar.
3º Finalmente la variable país sí parece influir
significativamente (p<0.05) sobre casi todas las
puntuaciones del Test IAP.2. Así:
- así mismo estas diferencias se muestran muy
significativas en la puntuación AE a favor de la
muestra española (p=0.0001),
- y en la puntuación AC a favor de la muestra
dominicana (p=0.00001).
- No aparecen diferencias significativas en las
puntuaciones AV y ni en la Total.
Estos resultados pueden inducir a exponer algunas
reflexiones generales sobre los sistemas educativos de
cada país, tales como que: el sistema educativo español
tiende a dar mejor formación que el dominicano en el
procesamiento mental de los contenidos matemáticos
y espaciales, en cambio el sistema educativo
dominicano tiende a desarrollar los contenidos
referentes al comportamiento (AC), es decir, la llamada
inteligencia práctica (Wagner, 1994).
II. Análisis diferencial del funcionamiento de los
items
Dado que uno de los objetivos básicos de esta
investigación era realizar un estudio comparativo entre
las muestras de los dos países, buscando las posibles
diferencias entre el nivel de desarrollo de las funciones
mentales básicas, así como, descubrir las posibles
deficiencias en la Inteligencia Académica desarrolladas
en las dos muestras como consecuencia de los procesos
enseñanza-aprendizaje del sistema educativo que cada
país ha adoptado, se ha decidido añadir a los resultados
anteriores un análisis diferencial del funcionamiento
de los items, que permita ofrecer alguna señal de las
propiedades estadísticas de los items entre los grupos.
Para efectuar este análisis se han utilizado dos
procedimientos: uno meramente estadístico y otro de
carácter más psicométrico.
1º Resultados del procedimiento estadístico
El procedimiento estadístico se ha efectuado
comparando y contrastando la proporción de aciertos
entre las dos muestras en cada uno de los items,
mediante el estadístico Z para proporciones y cuyos
resultados se exponen en la tabla No. 5:
- en la puntuación AM aparece una diferencia
significativa (p=0.0122) entre las dos muestras (1
60
PERSPECTIVAS PSICOLÓGICAS • VOLÚMENES 3 - 4 • AÑO IV
ARTÍCULOS
Tabla No. 5
Comparación de proporciones de acierto en las dos muestras
Subtest
Muestra esp.
ítem
Muestra dom.
pi
Estad. de contraste
pi
Z
AS
01
02
03
04
05
06
07
08
09
10
11#
12
0.85
0.50
0.91
0.56
0.18
0.63
0.87
0.30
0.69
0.41
0.28
0.72
0.93
0.49
0.93
0.54
0.34
0.43
0.88
0.12
0.66
0.31
0.82
0.26
-2.09*
0.16
-0.59
0.32
-2.95*
3.28*
-0.24
3.67*
0.51
1.68
-10.41*
8.31*
AM
01
02
03
04
05 #
06
07
08
09
10
11
12
0.70
0.88
0.72
0.47
0.48
0.91
0.45
0.31
0.53
0.50
0.58
0.21
0.76
0.91
0.74
0.21
0.58
0.84
0.59
0.12
0.40
0.27
0.51
0.12
-1.09
-0.79
-0.36
4.60*
-1.61
1.69
-2.27*
3.85*
2.10*
3.91
1.13
1.97*
AE
01
02
03
04
05
06
07
08
09
10#
11
12
0.90
0.61
0.68
0.70
0.18
0.72
0.56
0.64
0.64
0.79
0.74
0.37
0.87
0.39
0.60
0.60
0.08
0.67
0.35
0.48
0.50
0.65
0.83
0.37
0.75
3.62*
1.33
1.68
2.44*
0.87
3.46*
2.61*
2.24*
2.51*
-1.77
0.00
AC
01#
02
03
04
05
06#
07
08
09#
10
11
12#
0.59
0.92
0.88
0.69
0.88
0.65
0.53
0.49
0.73
0.58
0.36
0.23
0.85
0.97
0.94
0.93
0.58
0.97
0.55
0.55
0.96
0.45
0.30
0.64
-4.89*
-0.98
-1.70
-5.23*
5.68*
-3.82*
-0.32
-0.96
-5.48*
2.10*
1.02
-7.44*
* cuando Z>1.96 aparece diferencia significativa a dos colas entre las proporciones al 5%
** cuando Z>2.58 aparece diferencia significativa a dos colas entre las proporciones al 1%
# ítem con valores paramétricos similares, que han sido modificados por tener contenidos diferenciables culturalmente
PERSPECTIVAS PSICOLÓGICAS • VOLÚMENES 3 - 4 • AÑO IV
61
ARTÍCULOS
Procedimiento que indica que aparecen diferencias
significativas (*) en 24 de los 48 items. Esta diferencia
permite inducir solamente, que la probabilidad de
responder correctamente es mayor para un grupo que
para otro, pero que dicha diferencia reside más bien en
el nivel de habilidad de los sujetos que en el hecho de
pertenecer a un grupo o a otro, lo que implica que la
probabilidad de responder correctamente al ítem puede
ser la misma para sujetos con el mismo nivel de
habilidad con independencia del grupo al que
pertenezcan (Fidalgo, 1995). Diferencia que es
identificada como Impacto (Ackerman, 1992)
2º Resultados del procedimiento psicométrico
El procedimiento psicométrico, se efectuó utilizando
el DIF, que permite señalar que la probabilidad de
responder correctamente al ítem está ligada
mayormente al grupo al que pertenece (Fidalgo, 1995).
Se han señalado diversos procedimientos para detectar
el DIF: el M-H DIF (Mantel-Hanszel, 1959), el
estandarizado DPE D-DIF (Dorans-Holland, 1993), el
SIBTEST (Shealy y Stout, 1993), los Modelos
Loglineales (presentes en el SPSS ), los modelos
basados en la Teoría de las Respuestas al Ítem (TRI)
calculado sobre: la diferencias de área en la CCI
(Shepard, Camilli y Williams, 1985; Kim y Cohen,
1991), el Ji-cuadrado de Lord (1980). En este trabajo,
por su sencillez, bajo costo computacional y buenos
resultados se ha utilizado el MHDIF de Fidalgo (1994)
que fundamentado en el procedimiento Mantel-Hanszel
permite calcular el MH-CHI2 (ji cuadrado MH), que
permite señalar la presencia o ausencia de DIF en los
items del test en aquellos items que presenten valores
superiores a 3.84 con un gl=1 en la columna “MHCHI2”. Trabajo que se facilita observando la columna
DIF con estos criterios: 0= ausencia de DIF, 1=
presencia DIF. Si además se observan los signos de la
columna MH D-DIF, se verá que van precedidos de
signos, que indican el sentido del DIF; así: + cuando el
DIF a favor del Grupo Focal (muestra española), y
cuando está a favor del Grupo de Referencia (muestra
dominicana), como puede observarse en la tabla No. 6.
Tabla No. 6
DIF en los items del IAP.2
AS
Item 01=
Item 02=
Item 03=
Item 04=
Item 05=
Item 06=
Item 07=
Item 08=
Item 09=
item 10=
item 11=
item 12=
62
MH Alpha
MH D-DIF
2.63
1.30
1.12
1.31
2.84
0.50
1.33
0.27
0.96
0.77
24.64
0.14
-2.27
-0.61
-0.26
-0.64
-2.45
1.64
-0.68
3.06
0.09
0.62
-7.53
4.59
MH-CHI2
3.27
0.61
0.00
0.62
9.74
5.16
0.26
11.62
0.00
0.56
71.29
40.93
PERSPECTIVAS PSICOLÓGICAS • VOLÚMENES 3 - 4 • AÑO IV
DIF
0
0
0
0
1
1
0
1
0
0
1
1
% Empty cells
31.94
20.83
34.72
20.83
22.22
18.06
29.17
19.44
20.83
16.67
26.39
23.68
Score cat
18
18
18
18
18
18
18
18
18
18
18
19
ARTÍCULOS
AM
item 1=
item 2=
item 3=
ítem 4=
ítem 5=
ítem 6=
ítem 7=
ítem 8=
ítem 9=
ítem 10=
ítem 11=
ítem 12=
AE
ítem 1=
ítem 2=
ítem 3=
ítem 4=
ítem 5=
ítem 6=
ítem 7=
ítem 8=
ítem 9=
ítem 10=
ítem 11=
ítem 12=
AC
ítem 1=
ítem 2=
ítem 3=
ítem 4=
ítem 5=
ítem 6=
ítem 7=
ítem 8=
ítem 9=
ítem 10=
ítem 11=
ítem 12=
MH Alpha
MH D-DIF
1.31
1.35
1.24
0.36
1.98
0.62
2.35
0.36
0.71
0.41
1.00
0.61
-0.64
-0.71
-0.51
2.39
-1.61
1.11
-2.01
2.40
0.79
2.09
-0.01
1.15
MH Alpha
MH D-DIF
0.73
0.41
0.69
0.82
0.44
1.05
0.48
0.49
0.65
0.46
1.95
0.97
0.73
2.07
0.88
0.47
1.93
-0.11
1.75
1.68
1.02
1.83
-1.56
0.07
MH Alpha
MH D-DIF
3.58
3.07
4.01
10.35
0.18
10.45
1.53
1.48
3.73
0.56
0.75
5.63
-3.00
-2.64
-3.26
-5.49
4.09
-5.51
-1.01
-0.92
-3.09
1.34
0.69
-4.06
MH-CHI2
0.51
0.17
0.30
10.50
4.64
0.77
8.40
8.45
1.10
9.07
0.02
1.22
DIF
0
0
0
1
1
0
1
1
0
1
0
0
MH-CHI2
0.24
7.16
1.44
0.26
3.06
0.00
7.87
5.64
1.58
5.53
2.93
0.00
15.21
2.13
4.63
24.47
23.69
32.67
1.84
1.66
13.25
3.88
0.70
32.90
22.22
33.33
22.22
18.06
19.44
27.78
20.83
20.59
18.06
16.67
19.44
26.39
DIF
0
1
0
0
0
0
1
1
0
1
0
0
MH-CHI2
% Empty cells
33.33
25.00
19.44
23.61
27.78
22.22
21.05
25.00
20.83
23.61
23.61
15.28
DIF
1
0
1
1
1
1
0
0
1
1
0
1
% Empty cells
% Empty cells
18.06
37.50
36.11
31.94
22.22
30.56
15.28
16.67
27.63
19.44
16.67
20.83
Score cat
18
18
18
18
18
18
18
17
18
18
18
18
Score cat
18
18
18
18
18
18
19
19
18
18
18
18
Score cat
18
18
18
18
18
18
18
18
19
18
18
18
Lo que representa un 45.83% de los items del test presentan DIF.
Los datos de las tablas No. 5 y 6 han sido esquematizados en el cuadro No. 3, en el que se aprecian tres fuentes de
variabilidad: el impacto (I), el DIF (D) y las modificaciones (M) hechas a los items por estar posiblemente
influenciados de contenidos culturales.
PERSPECTIVAS PSICOLÓGICAS • VOLÚMENES 3 - 4 • AÑO IV
63
ARTÍCULOS
Cuadro No. 3
Resumen de las fuentes de variabilidad en los items del IAP.2 en las dos muestras
Prueba/items
AS/impacto
/ DIF
/ modif
1
-I
2
3
I
D
AM/impacto
/ DIF
/ modif
I
D
AE/impacto
/ DIF
/ modif
AC/impacto
/ DIF
/ modif
4
-I
-D
M
5
-I
-D
6
I
D
-D
M
I
-D
-I
-D
M
I
D
-I
-D
M
64
10
11
-I
-D
M
12
I
D
-I
-D
I
D
I
I
D
I
I
D
I
D
I
I
D
M
I
-I
-D
I
D
-I
-D
M
a. 6 presentan impacto a favor del grupo
dominicano (AS-11 AE-10, AC-1, AC-4, AC-6,
AC-12)
b. dominicano en: AS (1,5,11,12); AM (7);
AE (0); AC (1,4,6,9,12)
a. español en: AS (6,8,12); AM (4,8,10); AE
(2,7,8,10); AC (5,10)
9
3. De los 7 items, que fueron modificados (M)por
razones culturales, se observa que:
a. español en: AS (6,8,12); AM (4,8,9,10,12);
AE (2,5,6,7,8,9,10); AC (5,10)
2. El DIF aparece en 21 de los 48 items. El sentido del
DIF varía, así mismo, de una muestra a otra. Así está a
favor del grupo:
8
I
D
b. dominicano en: AS (5,11); AM (5,7); AE (0);
AC (1,3,4,6,9,12)
En el cuadro No. 3 se observan, pues, estos datos:
1. Se han encontrado 23 de los 48 items, que presentan
impacto (I). El sentido del impacto varía de una muestra
a otra de este modo. Así está a favor del grupo:
7
b. y 1 tan sólo, presenta DIF a favor del grupo
dominicano (AM-5)
Para facilitar la discusión de los datos del cuadro No.
3, éstos se han organizado de nuevo en el cuadro No. 4
agrupando los items en los procesos mentales o testless
propuestos, e indicando debajo de cada item la presencia
y sentido del: Impacto (I), DIF (D) y Modificación (M).
PERSPECTIVAS PSICOLÓGICAS • VOLÚMENES 3 - 4 • AÑO IV
ARTÍCULOS
Cuadro No. 4
Distribución de los items en testless e indicación de las fuentes de variabilidad
Contenido
Conocimientos
# items
3 ISA (1, 7, 11)
-I, 0, -I
0, 0, -D
M
Destrezas
# items
4 ISD (2,5,10,12)
0,-I, 0 , I
0,-D, 0 , ,D
Matemático
Impacto
DIF
Modificación
1 IMA (10)
I
D
Espacial
Impacto
DIF
Modificación
4 IEA (1,6,10,11)
0, 0, I, 0
0, 0, D, 0
M
Conductual
Impacto
DIF
Modificación
4 ICA (1, 5, 7, 9) 0 ICD
-I, I, 0, -I
-D, D, 0, -D
M
M
Semántico
Impacto
DIF
Modificación
Flexibilidad Ment
# items
2 ISF (8, 9)
I, 0
D,0
Proyección M.
#
items
0 ISP
5 IMD (2,5,6, 8,12) 1 IMR (1)
0, 0, 0, I, I
0,
0, D,0, D, 0
0,
M
1 IMF (4)
I,
D,
4IMP (3,7,9,11)
0, -I, I, 0
0,-D,0, 0
3 IED (3, 5, 7)
0, I, I
0, 0, D,
3 IER (2, 8, 9)
I, I, I
D, D, D
0 IEF
I, 0
D, 0,
2 ISP (2,12)
2 ICR (4, 10)
-I, I
D, D,
6 ICF (2,3,6,8,11,12) 0 ICP
0, 0, -I, 0, 0, -I
0,-D,-D,0, 0,- D
M
M
DISCUSIÓN
1º Se ha visto que no aparece una diferencia significativa
entre las dos muestras en la puntuación global de la
subprueba AS. Sin embargo, si se recurre a los análisis
funcional y sustantivo de los items, como lo indica el
cuadro No. 4, se observa que:
- 2 de los 3 items del testless ISA, presentan
impacto, y uno solo (el 11) presenta I, D y M);
esta diferencia favorece a los dominicanos. Es
muy probable que esta diferencia funcional sea
debida, mas que a la aptitud, a la modificación
del ítem;
- en el dominio de las destrezas lingüísticas (ISD)
se dan en sólo dos de los cuatro items que
presentan impacto y DIF, uno que favorece a los
dominicanos (el 5) y otro a los españoles (el 8);
- en la utilización de la capacidad de razonamiento
(ISR) se da en un ítem (el 6) de los tres que
presentan impacto y DIF y es a favor de los
españoles;
Razonamiento
# items
3 ISR (3,4,6)
0,0, I
0,0, D
- en la flexibilidad mental (ISF) se da un ítem (el
8) de los dos que presenta impacto y DIF a favor
también de los españoles;
- no hay items en el tests referentes a la proyección
mental (ISP) o capacidad ponderativa
Es decir, que el sentido del impacto y DIF va de
un lado al otro de las muestras. Pero parece
inferirse, analizando el contenido de los items, que
los que están más cargados de aprendizajes o
automatismos (inteligencia cristalizada) parecen
favorecer a los dominicanos, en cambio los items
que implican utilización de las aptitudes mentales
innatas (inteligencia fluida) favorecen a los
españoles (Allik & Realo, 1997; Lee, Wong et al.,
2000).
2º Anteriormente se ha visto, así mismo, que aparece
una diferencia significativa en las puntuaciones globales
de la subprueba AM, entre las muestras de los dos
países. Al realizar el análisis diferencial funcional y
sustantivo de los items se encuentra que estas
diferencias favorecen en la mayoría de los casos a la
muestra española, excepción hecha de uno (el 7) de los
PERSPECTIVAS PSICOLÓGICAS • VOLÚMENES 3 - 4 • AÑO IV
65
ARTÍCULOS
cuatro items referentes a la proyección mental (IMP).
Esto induce a pensar que la preparación académica en
los contenidos matemáticos de los españoles se
evidencia superior a la de los dominicanos, sobre todo
en el uso de algunos contenidos, tales como: cálculo
mental, conocimiento del sistema métrico decimal,
operaciones con quebrados... En cambio, en la
aplicación del sentido práctico (el ítem 7) favorece
significativamente al dominicano.
3º Así mismo se ha visto que aparece una diferencia
significativa en las puntuaciones globales de la
subprueba AE, entre las muestras de los dos países. Al
realizar el análisis funcional y sustantivo de los items
se encuentra que cuatro de los items que presentan
impacto, presentan también DIF (2,7,8,10). Estas
diferencias favorecen en todos los casos a la muestra
española. Diferencia que se evidencia más en los
procesos de razonamiento (IER) donde los tres tienen I
y D. Estos resultados vienen a confirmar lo visto
anteriormente, que la muestra española se muestra
superior en la utilización de las aptitudes inherentes
(inteligencia fluida).
4º Sin embargo, se ha visto que aparece una alta
diferencia significativa a favor de los dominicanos en
las puntuaciones globales de la subprueba AC. Al
realizar el análisis diferencial funcional y sustantivo
de los items se encuentra con que siete de los doce items
presentan I y D, de este modo:
- tres de los cuatro items del testless ICA,
presentan simultáneamente impacto y DIF a favor
de los dominicanos. Es muy probable que esta
diferencia funcional sea debida, más que a la
aptitud, a la modificación de dos de los items (el
1 y el 9); en cambio el otro (el 5) que no ha sido
modificado favorece al grupo español.
- no aparecen items en el dominio de las destrezas
(ICD);
- en los dos items de razonamiento se da I y D,
pero uno (el 4) está a favor de los dominicanos y
el otro (el 10) a favor de los españoles;
- en los items de flexibilidad mental se dan dos
(el 6 y el 12) de los 6 que presentan I y D a favor
de los dominicanos, si bien fueron modificados,
en cambio uno (el 3) presenta sólo DIF.
66
- no hay en el test referente a la proyección mental
o capacidad ponderativa.
De modo que si eliminamos los cuatro items
modificados, quedan sólo tres: dos a favor del grupo
español (el 5 y el 10 de contenido abstracto) y uno favor
de los dominicanos (el 4 de contenido concreto).
Los resultados obtenidos en las subpruebas, permiten
corroborar la hipótesis inferida intuitivamente en la
sección anterior, que hace posible inferir que los
dominicanos se muestran superiores en aquellos items
que presentan contenidos concretos y referentes a la
inteligencia práctica basada sobre los llamados
“conocimientos tácitos” (Wagner y Sternberg, 1994,
2000), en cambio el grupo español se presenta superior
en los items que tienen contenidos más abstractos y
que implican el uso de la inteligencia fluida (Allick y
Realo, 1997; Lee, Wong, Day, Maxwell y Torpe, 2000).
Estos resultados pueden inducirnos a exponer la
siguiente reflexión general sobre los sistemas
educativos de cada país: el sistema educativo español
tiende a dar mejor formación que el dominicano en el
procesamiento mental de los contenidos matemáticos
y espaciales, en cambio el sistema educativo
dominicano tiende a desarrollar más lo concreto y la
llamada inteligencia práctica.
III. Validación del modelo de procesamiento
Finalmente se pretende validar el modelo de
procesamiento propuesto (figuras No. 1, 2 y 3). Esto se
hace, efectuando un Análisis Factorial Confirmatorio
(AFC) a través del programa EQS (Equations
Structural) de Bentler versión 5.1 (1995); introduciendo
como datos a procesar las sumas de las valoraciones de
los items acertados en cada una de las categorías de
contenidos y testless, lo que ha dado lugar a las 16
variables independientes (V1-16) de la figura No. 3.
En realidad, de acuerdo a la estructura teórica propuesta,
éstas debían ser 20, ya que hay 4 clases de contenidos
(F1-F4) x 5 clases de procesos (F5-F9), pero dado el
caso que en el IAP.2 no se han utilizado items en alguna
de las categorías (casillas cuadradas no sombreadas),
se han manejado solamente 16 variables independientes,
que son las casillas sombreadas en la figura No. 3.
De los tres procedimientos que pueden utilizarse en el
programa EQS, se ha escogido el segundo, que permite
incluir variables observables y variables latentes e
hipotetizar la existencia de una estructura factorial
PERSPECTIVAS PSICOLÓGICAS • VOLÚMENES 3 - 4 • AÑO IV
ARTÍCULOS
corregir sus limitaciones, cuyo valor oscila entre
0 y 1, y que resulta adecuado para el tipo de
tamaño muestral.
subyacente a las variables observables (Tomás, Olivar
y Meliá, 1993).
Entre la multitud de datos que presenta el “output” del
programa se han extraído tres clases: los índices de
ajuste que permiten observar si los datos extraídos de
la muestra se adecuan al modelo teórico propuesto, las
ecuaciones estructurales que permiten constatar las
saturaciones que las variables independientes tienen con
respecto a las variables latentes internas (F1-F9) y
externas.(E1-E16) y los coeficientes de correlación
existentes entre los factores o variables latentes.
- el AGFI (Ajusted goodness of fit index)= 0.904,
que presenta el Programa LISREL ( Jöreskog y
Sörbom, 1988), que se fundamenta en el tamaño
de los residuales o errores comparados con los
datos observados y que puede ser interpretado
como la proporción de la matriz varianzascovarianzas iniciales que se consigue explicar con
el modelo propuesto. Sus valores oscilan también
entre 0 y 1.
1. Índices de ajuste, el EQS presenta dos clases de
índices de ajuste: unos de carácter global que permiten
inferir si la estructura propuesta para los datos es
plausible y otros de carácter analítico, que facilitan el
perfeccionamiento del test al señalar los efectos
(saturaciones o covarianzas) que no resultan
significativos.
a.
- y el RMSEA (Root Mean SQ. Error of App.)=
0.0408, que nos indica la probabilidad de error
que se comete.
b.
El output del programa ofrece varios índices de
carácter global, pero aquí se han seleccionado
tres solamente:
- el CFI (Comparative Fit Index)=0.897, índice
que es un derivado del Chi cuadrado que intenta
En el cuadro siguiente se presentan para cada
variable independiente las saturaciones que éstas
tienen con las variables latentes: internas (F1-F9)
y externas (E1-E16), así como su error típico y
estadístico de contraste Z que permite tomar
decisiones sobre la significatividad de los
coeficientes beta, que indican de la saturación de
las variables latentes en los momentos:
Tabla No. 7
Saturaciones de las variables independientes con latentes: internas (F1-F9) y externas
(E1-E16), error típico y test de contraste Z de su significatividad
V1=V1=.050*F1+.319*F5+0.391
061
.061
.824
5.234**
E1
.044
8.835
coeficientes
error típico
estadístico de contraste
V2=V2=.522*F1+-.044*F6+.752
.084
.071
6.220** -.621
E2
.092
8.198
coeficientes
error típico
Estadístico de contraste
V3=V3=.412*F1+ .160*F7+.441
.084
.071
6.220** -.621
E3
.053
8.387
coeficientes
error típico
Estadístico de contraste
V4=V4=.208*F1+ .085*F8+.316
.084
.071
6.220** -.621
E4
.031
10.281
coeficientes
error típico
Estadístico de contraste
Z
Z
Z
PERSPECTIVAS PSICOLÓGICAS • VOLÚMENES 3 - 4 • AÑO IV
67
ARTÍCULOS
Z
M1=V5=.240*F2+-.153*F5+.160
.043
.071
5.573**
-3.212**
E5
.025
6.330
coeficientes
error típico
Estadístico de contraste
M2=V6=.480*F2+ .897*F6+.000
.087
.071
5.536** 17.158
E6
.004
.000
coeficientes
error típico
Estadístico de contraste
M3=V7=.089*F2+ .111*F7+.179
E7
.035
.037
.017
2.553**
3.008
10.789
coeficientes
error típico
Estadístico de contraste
M4=V8=.142*F2+ .090*F8+.202
E8
.038
.037
.019
3.727** 2.219
10.635
coeficientes
error típico
Estadístico de contraste
M5=V9=.463*F2+-.338*F9+.895
E9
.087
.119
.105
5.312** -2.842
8.552
coeficientes
error típico
Estadístico de contraste
E1=V10=.401*F3+-.338*F5+.674
E10
.077
.119
.072
5.238** 4.071
9.381
coeficientes
error típico
Estadístico de contraste
Z
Z
Z
Z
Z
Z
E2=V11=.317*F3+-.131*F6+.553
E11
.064
.056
.057
4.975** -2.339
.757
coeficientes
error típico
Eestadístico de contraste
Z
E3=V12=.640*F3+ .342*F7+.554
E12
.083
.088
.086
7.691** 3.884
6.473
coeficientes
error típico
Estadístico de contraste
Z
E5=V13=.181*F3+ .190*F8+.423
E13
.058
.082
.051
3.108**
2.324
8.248
coeficientes
error típico
Estadístico de contraste
Z
C1=V14=.332*F4+ .307*F5+.783 E14
.094
.084
.049
3.527**
3.642 5
.397
68
PERSPECTIVAS PSICOLÓGICAS • VOLÚMENES 3 - 4 • AÑO IV
coeficientes
error típico
Estadístico de contraste
ARTÍCULOS
Z
C3=V15=.362*F4+ .145*F7+.265 E15
.071
.054
.082
5.111**
2.676 9
.597
coeficientes
error típico
Estadístico de contraste
C4=V16=.553*F4+-.348*F8+1.052 E16
.129
.123
.161
4.270** -2.829
6.516
coeficientes
error típico
Estadístico de contraste
Z
* Estadístico de contraste: significativo al 0.05 (Z>1.96)
* * Estadístico de contraste: significativo al 0.01 (Z>2.58)
ningún signo: no significativo (Z<1.96)
2. El “output” del EQS presenta, también, las ecuaciones estructurales finales, después de varias iteraciones correctoras
y en el supuesto de una distribución normal de los datos, que permiten constatar en los coeficientes beta las saturaciones
de las variables independientes con las variables latentes internas (F1-F9) y externas.(E1-E16), así como los
coeficientes de intercorrelación entre las variables latentes internas, como puede observarse en el cuadro No. 5.
Cuadro No. 5
Ecuaciones estructurales finales y correlaciones entre factores o variables latentes
Ecuaciones estructurales
Correlaciones entre factores del
V1 =V1= .072*F1 + .454*F5+ .888E1
V2 =V2= .515*F1 + -.044*F6+ .856E2
V3 =V3= .516*F1 + .200*F7+ .833E3
V4 =V4= .343*F1 + .141*F8+ .929E4
M1=V5=.489*F2 + -.312*F5+ .815E5
M2 =V6=.472*F2 + .882*F6+ .000E6
M3 =V7=.199*F2 + .248*F7+ .948E7
M4 =V8=.296*F2 + .188*F8+ .936E8
M5=V9=.418*F2 + -.305*F9+ .855E9
E1=V10=.412*F3+ .345*F5+ .843E10
E2=V11=.387*F3+ -.160*F6+.908E11
E3=V12=.616*F3+ .329*F7+ .716E12
E5=V13=.258*F3+ .271*F9+ .927E13
C1=V14=.334*F4+ .309*F5+ .890E14
C3=V15=.560*F4+ .225*F7+ .798E15
C4=V16=.455*F4+ -.286*F8+.844E16
Nivel inferior
F1-F2= .799
F1-F3=.720 F2-F3=.896
F1-F4=.409 F2-F4=.403 F3-F4=.518
Nivel superior
F5-F6= .269
F5-F7=1.00 F6-F7=.354
F5-F8=-.82 F6-F8=.463 F7-F8=.366
F5-F8=-.82 F6-F8=.463 F7-F8=.366
F5-F9=-.69 F6-F9=-.35 F7-F9=-.95 F8-F9=-.410
Nota: en cada variable observable aparecen los coeficientes b, que indican las cargas factoriales o saturaciones para los dos factores que se relacionan con la
variable independiente y el coeficiente b para las variables exógenas, es decir, aquellas que no pertenecen al modelo. A la derecha aparecen las
intercorrelaciones entre factores de los dos niveles.
PERSPECTIVAS PSICOLÓGICAS • VOLÚMENES 3 - 4 • AÑO IV
69
ARTÍCULOS
- las correlaciones entre los contenidos son todas
significativas, pero que sería muy conveniente
revisar con profundidad los items referentes a los
contenidos conductuales o ponderativos,
DISCUSIÓN
Vistos los datos anteriores se pueden señalar las
siguientes observaciones:
1º Dado que el criterio de aceptación para los
índices de ajuste de carácter global indica que
estos deben ser iguales o mayores que 0.90
(Bentler,1988), y que la probabilidad de error debe
ser menor que 0.05. Dado que: el CFI=0.897, el
AGFI=0.904 y el RMSEA=0.040, se podría
aceptar el ajuste de los datos al modelo aunque
no holgadamente, ya que estos índices están en
los límites de aceptabilidad, lo que nos lleva a
estudiar detenidamente los índices de ajuste de
carácter analítico.
- así mismo, todas las correlaciones entre los
procesos definidos en el nivel superior (procesos)
son significativas; sin embargo aparecen algunas
negativas, tales como: el F5 con F8 que podría
ser explicada al ver que se trata de dos tipos de
procesos adversos (aprendizajes y flexibilidad
mental), y todos las F9 con el resto de factores
(F5, F6, F7, F8), que podrían ser explicadas en
primer lugar por el tipo de actividades mentales
que ellos implican, de acuerdo con Wechsler:
intelectivas (aprender, automatizar, razonar,
flexibilizar contenidos) vs no intelectivas
(actividades ponderativas), además del hecho,
señalado en el párrafo anterior, que la definición
de esta variable latente (F9) parece no estar bien
acabada. En este sentido se han repetido los
cálculos en el EQS suprimiendo los valores
correspondientes al F9 y se han obtenido
resultados que mejoran sensiblemente los índices
de ajuste y saturación.
2º Al revisar los datos del cuadro No. 4 se observa
que aparecen variables independientes que
presentan en la prueba de contraste de hipótesis
Z, valores que no son significativamente distintos
de cero (Z<1.96), así en:
- las variables semánticas están: V1 con F1, V2
con F6, V3 con F7 y V4 con F8,
- en cambio no aparece ninguna en las variables
matemáticas, espaciales, ni conductuales.
Observaciones que aconsejan revisar y posiblemente
estructurar mejor los contenidos de la subprueba verbal
o semántica.
3º En el cuadro No. 5, por razones de espacio, se
presentan dos clases de datos: las ecuaciones
estructurales finales y los coeficientes de correlación
entre los dos grupos de variables latentes: contenidos y
procesos:
- los coeficientes de las ecuaciones estructurales
indican el grado de saturación que cada variable
dependiente tiene con las variables latentes
después de realizar varios cálculos iterativos por
el procedimiento de máxima verosimilitud para
reducir el error. Los resultados han salido similares
a los datos del cuadro No. 4, del que se han podido
rescatar algunos como el F7 en V3 y F8 en V4.
para los N= 258 casos de la muestra.
- finalmente las correlaciones entre los dos grupos
de variables latentes o factores permiten señalar
que:
70
CONSIDERACIONES FINALES
En la psicometría tradicional, cuando se querían hacer
estudios comparativos entre grupos se aplicaban
diversos cálculos ANOVA sobre las puntuaciones del
test. Esta práctica resulta muy peligrosa, pues detrás
de estos resultados globales hay demasiadas fuentes de
variación. De ahí que hayan surgido en las últimas
décadas estudios que ponen la máxima atención en el
análisis diferencial funcional de los items, buscando
diferenciar en este análisis el Impacto y el DIF, ya que
es el que mejor señala las verdaderas diferencias entre
grupos. El análisis sustantivo de los items permite
inferir qué tipos de procesos o contenidos son los que
diferencian a los grupos. En nuestro estudio, dado que
se buscaba estudiar aquellos aspectos del
comportamiento inteligente que hacen referencia a la
inteligencia académica, se ha podido inferir que la
diferencia parece estar en que al alumno español se le
estimula a desarrollar más la faceta fluida, en cambio
al dominicano se le estimula a desarrollar más la
inteligencia práctica, tal como ha sido definida por
Sternberg, Wagner y colaboradores (1994). Finalmente,
PERSPECTIVAS PSICOLÓGICAS • VOLÚMENES 3 - 4 • AÑO IV
ARTÍCULOS
dado que este estudio se ha realizado con un test nuevo,
construido para la ocasión sobre un banco de items
dedicado a la población de enseñanza española y sobre
un modelo de procesamiento concreto, ha sido necesario
añadir la tercera parte del estudio para ver si el IAP.2
se ajustaba al modelo teórico sobre los datos de estas
muestras. Dado que el ajuste ha aparecido bastante
aceptable, a pesar de la diversidad de muestras (dos
países de habla hispana) y de las modificaciones
culturales introducidas al test, esto anima a mejorar la
selección de items y a definir con más precisión las
variables antes de seguir construyendo tests para otros
niveles de enseñanza.
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