Diseño, construcción y validación de tres instrumentos para medir

DISENO, CONSTRUCCION Y VALIDACION
DE TRES INSTRUMENTOS PARA MEDIR CLIMA ORGANIZACIONAL
EN INSTITUCIONES DE EDUCACION SUPERIOR
DESDE LA TEORiA DE RESPUESTAAL ITEM
Este articulo tiene dos objetivos: en primer lugar aclarar algunos aspectos pertinentes al
concepto de clima y a la teoria de respuesta al item y en segundo lugar presentar los resultados de
una investigaci6n que estuvo orientada al diseiio, construcci6n y validaci6n de tres instrumentos
para medir clima organizacional en instituciones de educaci6n superior: IMCOIES forma A, B Y
C. La forma A evalua el clima organizacional percibido por los docentes, la B por los estudiantes
y la C por personal administrativo. Los instrumentos fueron construidos a partir del modelo de
clima desarrollado por Fox y Colaboradores (1973) y Howard (1973). Su conformaci6n final
incluy6 tres dimensiones de clima: Relaciones Institucionales, Proceso Educativo y Procesos
Organizacionales. La extension de los instrumentos fue variable siendo de 142 items para la
Forma A, 99 para la By 102 para la C. Para la validacion del instrumento se utiliz6 una muestra
de 210 sujetos de una instituci6n universitaria (180 estudiantes, 24 docentes y 6 empleados
administrativos). Los datos fueron analizados desde la teoria de respuesta al item (TRI)modelo
de un panimetro de Rasch. Los resultados mostraron un alto nive! de ajuste y Confiabilidad de los
tres instrumentos, as!: Confiabilidad de 0,95para la forma A, 0,96 para la B y 0,96 para la forma
C. Nivel de ajuste: 0,99 alrededor de la media y 0,98 alrededor de los extremos para la forma A,
0,99 alrededor de la media y 0,99 alrededor de los extremos para la forma B y 0,93 alrededor de
la media y 0,96 alrededor de los extremos para la forina C. Por ultimo se realizo un anaIisis de
componentes principales que mostro que hay cinco factores principales que podrian estar
explicando la naturaleza del clima en este tipo de instituciones. Se discuten igualmente los
resultados e implicaciones de este estudio.
Uno de los t6picos de mayor interes en la
actualidad en el campo de la psicologia
organizacional,
son los estudios de Clima
Organizacional, aspecto este, que ha cobrado mayor
relevancia en vista de la necesidad de las
organizaciones actuales de estar mejor preparadas
para sobrevivir en un ambiente altamente
competitivo. Tal como 10 mencionan diversos
autores Gibson (1996), Werther y Davis (1996) y
Robbins (1998), entre otros, el ser humano
constituye el eje central de este proceso productivo,
por 10 que cualquier esfuerzo encaminado a
comprender la dimimica de la actividad humana
en la organizaci6n resulta relevante para el
desarrollo
de este importante
campo de
investigaci6n.
El concepto de Clima Organizacional tiene una
trayectoria de poco mas de medio siglo en la
literatura cientifica y sus origenes pueden situarse
segun Brunet (1992), en dos grandes escuelas de
pensamiento: La escuela de la Gestalt y la escuela
Funcionalista. De la primera, se deriva el concepto
de orden en la percepci6n del mundo que nos rodea,
a traves de unos principios rectores que permiten
organizar la informaci6n proveniente del mundo
de los sentidos en unidades regulares de
significaci6n. De la segunda, se extrae la idea de
que el comportamiento y el pensamiento de los
individuos estan en funci6n del ambiente que les
rodea y ello juega un papel central en su proceso
de adaptaci6n. Las dos reconocen la importancia
del esfuerzo que realiza el individuo para establecer
un equilibrio con su entomo.
Un antecedente aun mas importante, se encuentra
en los planteamientos de la teoria de campo de
Lewin(1936), citado por Brunet (1983), seglin la
cual el comportamiento humano se expresa
mediante la formula C= f(P + E), esto es, el
comportamiento
es una funci6n de las
caracteristicas psico16gicas del individuo y su
interacci6n con el medio ambiente. Este concepto
propuesto por este autor, refleja de manera muy
clara las bases sobre las que posteriormente se
soportaria el constructo de clima organizacional.
Se pueden notar influencias posteriores para el
fortalecimiento
del clima como modelo de
diagn6stico organizacional, en dos grandes escuelas
de la administraci6n: la teoria de sistemas, durante
la decada de los cincuenta y la teoria del desarrollo
organizacional en la decada de los sesenta. En la
primera se advierte la necesidad de considerar a la
organizaci6n como un sistema abierto que mantiene
relaciones de intercambio con otros sistemas en su
exterior y con subsistemas en su interior, en otras
palabras de dar cuenta de la organizaci6n en su
sentido de globalidad. Este es uno de los elementos
caracteristicos del concepto de clima, como podra
apreciarse posteriormente en las posturas de
diversos autores.
En la segunda, que retoma elementos del primer
enfoque, enfatiza el impacto que tiene el cambio
en la organizaci6n modema. En este sentido, las
organizaciones en la actualidad estan inmersas en
un ambiente dinamico, resultado de la interacci6n
de complejas variables como el rapido desarrollo
tecno16gico, la explosi6n del conocimiento y las
comunicaciones, los lapsos de duraci6n mas cortos
de los productos, etc.,. 10 que obliga a la empresa
contemporanea, a estar en un proceso permanente
de cambio. En relaci6n con ello, resaltan la
importancia de desarrollar condiciones de cambio
que hagan mas adaptables alas empresas, y, en este
marco de acci6n el clima organizacional constituye
una de las variables de mayor relevancia. En sentido
pragmatico fueron muchas las estrategias que se
desarrollaron al interior de este enfoque para
mejorar el clima organizacional (Chiavenato,
1988).
Los primeros trabajos que utilizan claramente el
concepto de clima organizacional se deben a Rensis
Likert, quien desde 1947, condujo un extenso
programa de investigaci6n para identificar los
principales factores que influyen en la efectividad
organizacional. A partir de sus investigaciones
desarrollaria uno de los primeros modelos
explicativos del clima organizacional.
Posteriormente de el, han sido muchos los
autores que han trabajado la tematica y han
desarrollado concepciones particulares del clima,
entre los que se destacan, McClelland y Atkinson
(1953), Cornell (1955), Argyris (1957), Sells
(1960), McGregor (1960), Forehand y Gilmer
(1964), Atkinson (1964), Barker (1968), Litwin y
Stringer (1968), Tagiuri y Litwin (1968), Pace
(1968), Campbell y colaboradores (1971), Pritchard
y Karasick (1972), Blake y Mouton (1973), Dubran
(1974), Schneidery Hall (1975), Buchanam (1980)
y Owens (1982), citados por Alvarez (1992).
Mas recientemente Toro (1990), Alvarez (1992),
Gibson y Colaboradores
(1996) y Rodriguez
(1999), han desarrollado ss propios trabajos sobre
este particular.
Se debe asi mismo aclarar, que el concepto de
clima ha generado una de las mayores controversias
en el campo de la psicologia organizacional y no
existe un acuerdo unanime acerca de su significado
y del papel que cumple en el desarrollo de las
organizaciones.
No obstante, una mirada mas global permite
identificar tres grandes enfoques alrededor del
concepto de clima organizacional: Medida multiple
de los atributos
organizacionales,
medida
perceptiva de los atributos individuales y medida
perceptiva de los atributos individuales (Brunet,
1983).
1. Medida multiple de los atributos organizacionales: desde esta concepcion, el clima se considera
como un conjunto de caracteristicas
que a)
describen una organizacion y la distinguen de
otras (productos
fabricados,
estructura
organizacional, estilos de liderazgo, etc.); b) son
relativamente estables en el tiempo y c) influyen
el comportamiento
de los individuos en la
organizacion.
En este sentido
el clima
organizacional
es sinonimo
de ambiente
organizacional.
Este enfoque ha recibido diversas critic as dada
la dificultad de su medicion, en la medida que
son muchas variables para hacer factible un
analisis de las mismas.
2. Medida perceptiva
de los atributos individuales: esta perspectiva,
representa
una
definicion deductiva del clima organizacional
que vincula la percepcion
del clima a los
valores, actitudes y opiniones personales de
los empleados, considerando incluso su grado
de satisfaccion.
Desde esta perspectiva el clima depende de cada
individuo, no es estable en el tiempo, ni es
uniforme en la organizacion 0 en un area de ella.
Como se deriva de 10 anterior su utilidad practica
e investigativa se restringe de manera importante,
razon por la cual, este enfoque no goza de mucha
aceptacion.
3. Medida perceptiva de los atributos organizacionales: aqui el clima se considera como una serie
de caracteristicas
que a) son percibidas
a
proposito de una organizacion y/o sus unidades
y b) pueden ser deducidas seglin la forma como
la organizacion y/o sus departamentos acruan con
sus miembros y la sociedad.
Como se puede observar, este es un enfoque mas
integral ya que reconoce
la existencia
de
caracteristicas distintivas en las organizaciones
o de sus areas, que implican una interaccion
organizacion participantes y medio extemo y que
se configura en la percepcion de sus miembros.
Dentro de ese ultimo enfoque se enmarca la
presente investigacion.
CLIMA ORGANIZACIONAL
EN EL CONTEXTO EDUCATIVO
Las instituciones
educativas constituyen un
escenario organizacional
particular,
donde el
clima organizacional
es afectado por una serie
de condiciones
especiales que no se registran
en otros contextos
empresariales,
10 que
implica abordar este concepto de una manera
diferente.
Las primeras menciones al concepto de clima
en el contexto educativo, aparecen en los trabajos
de Halpin y Crofts (1962), citados por Alvarez
(1992). Con la publicacion de una obra titulada "BI
clima organizacional en la escuela", llevan este
constructo a la educacion.
Posteriormente el mismo Alvarez (1992) cita a
quienes, Fox y colaboradores (1973), desarrollaron
una concepcion de clima organizacional educativo,
seglin la cual el clima organizacional es la resultante
de la interaccion de un grupo de cuatro factores:
factores generales 0 factores determinantes de la
relaciqn educativa, factores determinantes del
programa educativo, factores determinantes del
proceso educativo y factores determinantes
materiales. A partir de 10 anterior, diseiiaron un
instrumento,
el CFK Ltd., denominado el
Cuestionario Descriptivo del perfil del Clima
Organizacional Educativo.
Para estos autores, si una institucion educativa
desea ser satisfactoria y productiva, debe disponer
las condiciones a sus miembros para satisfacer sus
necesidades basicas.
Para establecer dichas necesidades, estos autores
hacen una reinterpretacion del modelo motivacional
de Maslow y establecen como fundamentales las
siguientes necesidades: necesidades psicologicas,
necesidades de seguridad, necesidades de
aceptacion y amistad, necesidades de reconocimiento y necesidades de maximizar su potencial.
Desde esta optica, un clima organizacional
favorable, permite un funcionamiento productivo
de la institucion academica, 10 que se refleja en
aprendizaje academico, desarrollo social y mejoras
en el curriculum. Para que ello sea posible, se
requieren unas condiciones esenciales: a) Un
ambiente intemo escolar estimulante y productivo
que conduzca a un alto rendimiento academico y
facilite el crecimiento personal de sus participantes
y b) situaciones satisfactorias,
donde los
participantes puedan desarrollarse y trabajar.
De acuerdo con ello, la productividad, entendida
como la medida en que la institucion logra desarro11ardestrezas basicas, actitudes constructivas, una
adecuada base de conocimientos, clarificacion de
metas y adecuada solucion de problemas y
conflictos; y la satisfaccion, que se refiere al grado
de bienestar experimentado por los participantes
en el logro de la productividad, se convierten en
las metas esenciales de una organizacion educativa
con un clima organizacional positivo. Desde esta
posicion, el clima organizacional educativo, es un
medio y un fin en sl mismo (Alvarez, 1992).
Medicion de clima organizacional
en instituciones educativas
A partir de los aiios cincuenta, se ha venido
realizando un esfuerzo importante por desarrollar
instrumentos que permitan evaluar el clima
organizacional en instituciones educativas. Entre
c
ello se distinguen como los mas utilizados, los
siguientes: El Indice de Caracteristicas
de
Instituciones Universitarias, desarrollado por Pace
y Stem (1958); Las Escalas de Presion Universitaria, construidas por Thistlehwaite (1959);
Tecnica de Medicion del Ambiente Universitario,
elaborado por Astin y Holland (1961); El Cuestionario Descriptivo del Clima Organizacional, de
Halpin y Crofts (1962); La Escala de Ambiente
Universitario, diseiiada por Pace (1963); El
Cuestionario de salud Organizacional, propuesto
por Miles (1965); El Cuestionario de Perfil de la
Escuela, adelantado por Likert (1969); El
Cuestionario de Perfil Educativo, elaborado por
los teoricos del CFK (1969); El Indice de Clima
Organizacional, de Stem y Steinhoff (1970); El
Cuestionario Descriptivo de salud Organizacional,
presentado por Kimpston y Sonnabend (1973), El
Clima Organizacional
para la Medicion de
Investigaciones
Educativas
y Estrategias
Organizativas
del Area De Investigacion
Educativa Vargas (1986), citados por Alvarez
(1992).
Posteriormente, el mismo Alvarez (1992), realizo
una adaptacion del CFK Ltd, el cual ha sido
utilizado para desarrollar diversas investigaciones
en ambientes educativos de Venezuela.
Aunque todos los instrumentos anteriores,
varian en sus contenidos y estructura, tienen una
caracteristica de tipo metodologica comtin y es
que han sido construidos desde la teoria clasica
de los test, que como se apreciara mas adelante
constituye una de las dificultades de este tipo de
herramientas.
Investigaciones sobre clima
en contextos educativos
No han sido tan numerosas las investigaciones
reahzadas en organizaciones educativas, como 10
ha sido en otros contextos. Sin embargo, se pueden
sefialar que el interes por este ambito de
investigaci6n ha cobrado importancia durante la
ultima decada. En G6mez-Rada y colaboradores
(2001), figuran como las mas importantes:
Fermin (1988), investig6 la percepci6n que
tienen los participantes de su medio ambiente
educativo en cuatro instituciones universitarias de
Caracas. Como resultado sefiala que el factor toma
de decisiones fue percibido negativamente en las
cuatro universidades.
Sinha, Rumari y Anuradha (1994), investigaron
los vinculos entre el nivel de deprivaci6n y la
percepci6n
de los estudiantes
del chrna
socioemocional. Los resultados indicaron que
dichas variables se relacionan significativamente.
Mok y McDonald (1994), desarrollaron una
escala para medir la percepci6n de los estudiantes
del chma educativo, utilizando una muestra de
5.932 estudiantes de 50 escuelas parroquiales. Los
resultados fueron anahzados bajo el modelo de
ecuaci6n estructural y el analisis de componentes
subsecuentes de varianza indic6 que se exphcaba
entre el2 y 3% de la diferencia entre las escuelas.
Thomson y Wendt (1995), estudiaron los vinculos
entre el tratamiento para temperamentos fuertes y el
chma educativo y su contribuci6n para el estudio de
la enajenaci6n en profesores y estudiantes, en una
muestra de 106 estudiantes de docencia.
Los resultados mostraron que los individuos que
tienen altos niveles de resistencia, puntuan
significativamente alto en ahneaci6n y en todas las
condiciones de altos contenidos en el clima escolar.
Sabo (1995), examin61as relaciones entre clima
educativo y la cahdad de vida escolar, en una
muestra de 49 profesores de escuelas de educaci6n
media. Los datos sefialaron que las actitudes de los
estudiantes dirigen ciertos aspectos de su vida
escolar y son afectadas significativamente por la
apertura de las relaciones profesores-directivas y
profesor-profesor.
Riehl y Sipple (1996), evaluaron los vinculos
entre el ambiente laboral de los profesores, las
caracteristicas
mas generales
del chma
organizacional
educativo y el compromiso
organizacional de los docentes, tomando datos entre
1987 y 1988, del Centro Nacional de Estadistica
para la educaci6n y examen del cuerpo docente en
los Estados Unidos. El estudio realizado sobre una
muestra de 14.844 docentes de las escuelas de
educaci6n
secundaria,
determin6
que el
compromiso profesional organizacional esta
asociado con el clima educativo.
MARCO DE REFERENCIA
PARA LA CONSTRUCCION
DE UN INSTRUMENTO
La construcci6n de un instrumento requiere de
dos puntos de referencia: un marco conceptual, que
soporte los contenidos que conforman la estructura
tematica de la prueba y un marco psicometrico, que
constituye la base procedimental sobre la cual se
interpretan los resultados arrojados por el
instrumento y su posterior evaluaci6n.
Con respecto al primero, como se indic6
anteriormente, en la presente investigaci6n, se parte
de la concepci6n del clima como medida perceptiva
de los atributos organizacionales, enfoque que
como se ha sefialado se ajusta mejor a la realidad
del chma en las organizaciones y por otra parte,
hace mas viable su medici6n.
Dentro de esta perspectiva, se tom6 el modelo
de clima desarrollado por Fox y Cols (1973) y se
realiz6 una interpretaci6n
del mismo, en
consideraci6n de algunos aspectos que segun el
autor ameritaban ser evaluados y que a continuaci6n
se exponen.
En su propuesta Fox y Cols(1973) 0 teoricos del
CFK, manifiestan la existencia de tres actores que
estan inmersos dentro de la institucion educativa y
de cuyas percepciones
se deriva el clima
institucional. Estos son: estudiantes, docentes y
personal administrativo. No obstante, la forma
como se relacionan los diferentes factores con el
rol que desempefia cada uno de los actores en la
institucion, no es equitativa, razon por la cual,
algunos de estos factores afectan solamente a
algunos de los miembros de la organizacion y no a
todos, produciendo, por 10 tanto, un impacto
diferente en la percepcion del clima que tiene cada
uno de ellos. Por ejemplo, el factor que tiene que
ver con las estrategias de ensefianza-aprendizaje
involucra docentes y estudiantes, pero no personal
administrativo. De igual forma, la participacion en
tom a de decisiones involucra especialmente a
personal administrativo
y a docentes, y
generalmente, no involucra a los estudiantes. Por
esta razon, se propuso una reorganizacion de estos
factores en otras dimensiones que se diferencien
en la medida que afectan a diferentes actores.
Asimismo, algunos de los nombres de las variables
fueron reformulados aludiendo a denominaciones
que reflejaban de una manera mas clara el
significado de la variable, pero sin apartarse de las
variables basicas que ofrece el modelo. El
ordenamiento establecido fue el siguiente: En
primer lugar, entre los actores de la comunidad
educativa se establece una serie de relaciones que
son determinantes del clima institucional y que es
10 que los teoricos denominan factores generales 0
factores determinantes de la relacion educativa.
Para dicha investigacion fueron nominados como
relaciones institucionales, que implican la forma
como esta caracterizada la interaccion entre los
diferentes actores del proceso educativo, esto es,
estudiantes, docentes y personal administrativo.
En segundo lugar, una caracteristica del enfoque
del CFK, ha sido la identificacion de una serie de
factores que determinan el programa educativo,
tales como la existencia dentro de este de
oportunidades de aprendizaje activo, metas que se
correspondan con las expectativas individuales,
ambientes variados de aprendizaje, es decir, que
no esten estandarizados, que contemplen las
diferencias individuales y que faciliten el
aprendizaje, un curriculum flexible y actividades
extracurriculares que garanticen un desarrollo
integral, apoyo permanente de toda la institucion
al proceso de aprendizaje, tanto formal como
personal, reglas que hayan sido determinadas
conjuntamente por todos los actores, cada uno
desde su nivel, sistemas de evaluacion claros,
objetivos pero flexibles para acondicionarse alas
caracteristicas de la poblacion. De igual forma, se
menciona la existencia de una serie de factores que
determinan el proceso educativo, tales como
estrategias efectivas de aprendizaje, metas que se
ajusten de manera constante, solucion adecuada de
problemas, participacion en la toma de decisiones,
identificacion y manejo adecuado de conflictos,
autonomia responsable, comunicacion efectiva y
planeacion del futuro.
En esta investigacion, se partio de la idea que si
bien estos aspectos eran fundamentales, algunos
de estos no hacian parte de dos dimensiones
diferentes sino de una misma, puesto que el proceso
ensefianza aprendizaje involucra tanto los
contenidos curriculares, extracurriculares, las
estrategias de ensefianza- aprendizaje, los contextos
que en se produce el aprendizaje, el esfuerzo que
realiza la institucion para hacer efectivo el
aprendizaje, la forma como se determinan las
normas que regulan este proceso y los sistemas que
se utilizan para evaluar el aprendizaje de los
estudiantes. Estos factores fueron agrupados en una
dimension general que se denomina proceso
educativo. Esta incluye tambien los factores que
han sido denominados por los teoricos del CFK,
determinantes materiales, entre los cuales figuran
recursos adecuados, sistema logistico de apoyo
eficiente y planta fisica apropiada.
Los aspectos agrupados en el CFK. en la
dimension proceso educativo tales como existencia
de metas claramente definidas y en proceso
constante de ajuste, solucion adecuada de
problemas, participacion en la toma de decisiones,
identificacion y manejo de conflictos, concesion
de autonomia
en cumplimiento
de las
responsabilidades, comunicacion efectiva y la
planeacion adecuada del futuro, se relacionan
especialmente con la actividad de docentes y
personal administrativo, pero tienen un impacto
directo en el resultado de toda la actividad
organizacional, por 10 cual se agruparon en un
factor den om in ado factor de procesos
organizacionales.
Con respecto al segundo aspecto del marco de
referencia,
el marco psicometrico,
dicha
investigacion se oriento desde la perspectiva de la
teoria de respuesta al item, en virtud de las
dificultades conceptuales que se encuentran en la
teoria chisica de los test y que son solucionadas en
forma eficiente por este modelo. Estas se resumen
a continuacion:
a. Concepcion unitaria e indiferenciada del error
de medida, es decir, este se considera una entidad
global y unitaria, producto de una combinacion
de fuentes indiferenciadas de error, la cual
constituye una concepcion simple del error que
no se corresponde con la realidad.
b. La rigidez del concepto de paralelismo de
medidas, que se refiere a la idea de que dos
pruebas pueden medir exactamente 10 mismo,
10 que implica igualdad de media, varianza y
covarianza, aspecto este es dificil por no decir
imposible de sostenerse en la pnictica.
Estas dificultades dieron origen a una extension
de TCT, que intentaba superar dichas dificultades.
Esta se conoce con el nombre de teoria de la
generalizabilidad (TG). Para lograrlo, desarrollo el
concepto estadistico de muestreo de fuentes de
variacion multiple, que Ie permitia tratar cada
caracteristica de la situacion de medicion como
parte de un disefio experimental. Sustituyo, ademas,
el concepto de medidas paralelas por el de medidas
aleatoriamente paralelas, donde se considera que
los diferentes componentes del procedimiento de
evaluacion, pueden considerarse como una muestra
aleatoria de un universo mas amplio, definido por
las condiciones de muestreo, bajo las cuales se
obtiene cada medicion particular. Cambia el
concepto de puntuacion verdadera por el de
puntuacion del universo, entendida como la
esperanza matematica de todas las mediciones
posibles y el error, como la fluctuacion muestral
de la extraccion aleatoria de las caracteristicas del
proceso de medicion. Por ultimo, reemplaza el
concepto de fiabilidad por el de generalizabilidad
del resultado concreto a la poblacion de condiciones
(Martinez, 1995).
Sin embargo, la TG no logro superar algunas de
las dificultades fundamentales inherentes a la TCT,
entre las que se pueden sefialar:
a. Los estadisticos del item de la TCT dependen
de la tendencia central y de la variabilidad del
rasgo de la muestra y en la poblacion. La TCT
mide estadisticamente para el item el indice de
dificultad 0 la proporcion de aciertos (Pi) y el
indice de discriminacion 0 correlacion entre las
puntuaciones del item y las del test (Pix). Ambos
estadisticos dependen tanto de las muestras como
de las poblaciones en los que se determinen, es
decir, el nivel medio del grupo en el rasgo y de
su variabilidad. Ello quiere decir, que los indices
de dificultad seran mas altos cuando los
examinados estan por encima del promedio
(items mas faciles).Los indices de discriminacion
tienden a ser mas elevados en grupos de mayor
variabilidad,
debido al efecto de la
heterogeneidad del grupo sobre el coeficiente de
correlacion.
b. Dependencia de los estadisticos del test de la
poblacion y/o muestra en que se calculen. Los
estadisticos como coeficiente de fiabilidad,
proporcion de varianza error, correlaciones con
otros tests 0 medidas, dependen en gran medida
a la variabilidad de los grupos en que se calculan.
c. Dificultades pnicticas con el concepto de
paralelismo de las medidas. La fiabilidad en la
TCT, se define como "correlaci6n
entre
puntuaciones obtenidas en forma paralela de una
prueba". En la pn\ctica satisfacer la fiabilidad,
de acuerdo con test paralelos, es casi imposible.
Los coeficientes de fiabilidad propuestos dan
limites inferiores estimados del coeficiente de
fiabilidad 0 estimaciones de fiabilidad con sesgos
desconocidos, como tambien pueden Hevamos
a estimaciones inseguras del error tipico de
medida y de la longitud necesaria para alcanzar
una cierta fiabilidad.
d. La puntuaci6n empirica total, base de la mayor
parte de las inferencias de la TCT, depende de
los items concretos que componen la prueba y
normal mente las puntuaciones varian con la
dificultad 0 sencillez de estos. Un test, en el
fondo, no es mas que una muestra de todas, las
manifestaciones posibles de un rasgo 0 atributo
y los elementos particulares incluidos en el,
influiran en la puntuaci6n que obtengan los
sujetos. Por eso, no podemos hablar de la aptitud
del sujeto en terminos generales, sino que se debe
especificar siempre el test con que fue
determinada y los elementos particulares; las
comparaciones entre individuos y /0 grupo se
limita a que todos hayan contestado el mismo
. test, 10 que limita la generalizaci6n de las
conclusiones.
e. El estimador usual de la puntuaci6n verdadera
V', depende del grupo de referencia. En la TCT
la puntuaci6n verdadera desconocida, (V), suele
estimarse por medio de la regresi6n lineal a partir
de la puntuaci6n empirica del test (X). Esta
puntuaci6n depende de la prueba en particular,
pero, ademas, del grupo de referencia y por esto
carecen de generalidad, pues el mismo sujeto
referido, en dos grupos distintos, tendra
pron6stico diferente de su puntuaci6n verdadera,
10anterior debido al calculo de la fiabilidad del
test.
f. La TCT no proporciona un modelo te6rico para
las respuestas a los items. No permite darse
cuenta del comportamiento del sujeto frente al
item. Debe determinarse una ley 0 funci6n que
relacione la posici6n del sujeto en el rasgo, con
su desempeiio en el item.
g. Escasa plausibilidad sobre los supuestos sobre
el error de medida. La TCT descansa sobre el
supuesto de homoscedasticidad 0 igualdad de
varianza de los errores a 10 largo de todo el
continuo de posibles puntuaciones en la prueba.
Los errores de medida en la misma escala que el
test en un test dificil son mas altos para
examinados de baja aptitud para los de aptitud
media yalta.
h. Los tests de la TCT no producen medidas
apropiadas ni adecuadas a los sujetos. La mayoria
de los tests psicometricos clasicos son iguales
para todos los sujetos con aptitud media, pero
no proporcionan parametros precisos para grupos
extremos. Es necesario modelos de test que
permitan hacer equivalencia en las dificultades
y los niveles de aptitud del sujeto (Martinez,
1995).
En un intento por resolver las dificultades
anteriormente descritas, varios autores,cuyo primer
antecedente formal se encuentra en los trabajos de
Richardson
citado por Martinez (1995),
desarroHaron diversos procedimientos, que en su
conjunto se agrupan en un modelo te6rico conocido
como Teoria de fa Respuesta af item, TRI
(Hambleton, (1989); & Swaminathan (1985);
Hambleton, Swaminathan & Rogers, (1991); Lord,
(1980); Wright (1979), citados por Martinez (1995),
Tambien Hamadateoria de las curvas caracteristicas
de item, intenta dar una fundamentaci6n
probabilistica al problema de la medici6n de rasgos
y constructos no observables, 0 rasgos latentes.
Desde esta 6ptica, se considera al item como unidad
basica de analisis del test. Este model0 esta basado
en funciones matematicas que relacionan la
probabilidad de una respuesta particular a un item
con la aptitud general del sujeto.
La teoria de respuesta al item, parte de una serie
de postulados basicos entre los que se pueden
enumerar:
I. La existencia de rasgos 0 aptitudes latentes que
permiten predecir 0 explicar la conducta de un
examinado ante un item de un test. Esta conducta
puede explicarse en funci6n de una 0 varias
caracteristicas del sujeto denominadas rasgos 0
aptitudes latentes, que no son directamente
observables. Se estiman los valores en dichos
rasgos y estos valores son utilizados para explicar
la puntuaci6n que tendra el sujeto en un item 0
en un test completo. Esta caracteristica de la
estimacion de rasgo 0 atributos latentes, da el
nombre a los modelos de rasgo. Pero la necesidad
de diferenciar estos modelos de otros que
tambien insisten en el manejo de rasgos y
constructos latentes, como el analisis factorial,
el escalamiento multidimensional 0 el analisis
de la estructura latente, llev6 a la nueva
denominaci6n de teoria de la respuesta al item.
2. La relaci6n entre el rendimiento de un examinado
en un item y el conjunto de rasgos responsables
de dicho rendimiento, puede describirse mediante
una funci6n mon6tona creciente, denominada
funci6n caracteristica
del item 0 curva
caracteristica del item. (CCI). Esta es una relaci6n
funcional entre la proporci6n de respuestas
correctas a un item y el nivel de un rasgo, y
especifica que, a medida que aumenta este, la
probabilidad de respuesta correcta a un item
tambien 10 hara.
3. Especificaci6n de la dimensionalidad. Se debe
especificar los rasgos que mide un item 0 un test,
dandolo a conocer como especificaci6n de la
dimensionalidad del espacio de rasgos. Los modelos actuales consideran que este espacio de rasgo
es unidimensional, 0 sea, que la conducta de una
tarea es funci6n de un solo rasgo 0 dimension.
4. Todo sujeto puede situarse mediante un punto
en el espacio de un rasgo. Cada individuo pl.;lede
localizarse en el espacio que representa los
valores del rasgo.
5. Posici6n de un item en el conjunto de valores
del rasgo. Puede situarse un item en funcion de
la cantidad de rasgo que demanden para su
correcta ejecucion. Este parametro se denomina
dificultad de un item.
6. El papel preponderante que en la TCT asumia
Va (puntuaci6n verdadera del individuo), es el
nivel de rasgo del individuo,
que es
independiente del test concreto usado en su
estimaci6n y que sera una variable continua, cuya
distribuci6n
no necesita,
en general
especificaci6n.
7. Las unidades basicas de analisis seran los items
del test. El test es un conjunto de n items y el
comportamiento 0 ejecuci6n del individuo se
determina a partir de las respuestas dadas a cada
uno de los items. Por ello los modelos
matematicos de la TRI se estableceran al nivel
de item y no del test completo.
8. Todos los modelos se establecen antes de puntuar
el test, 10 que permitira transformar las respuestas
en puntuaciones.
Para terminar, la Teoria de respuesta al item
ofrece una serie de ventajas importantes sobre la
Teoria clasica de los test, entre las que se puede
enumerar:
a. Ajuste entre el modelo y los datos del modelo.
En el modelo de la TRI implica evaluar el ajuste
al modelo y los datos, mientras que en la TCT la
verificacion puede resultar falsa.
b. Invarianza de los parametros de los items. Los
items pueden ser descritos por propiedades 0
parametros que se pueden estimar; los
parametros de los items son independientes de
la muestra particular de los sujetos, esto significa,
que independientemente de la muestra, habra
relaci6n en las estimaciones de los parametros
con otra poblaci6n.
c. lnvarianza de los panlmetros de rasgo. Esto
propone que independientemente de la cantidad
de items utilizados, su capacidad hacia algun
rasgo continuara estable. Esto aporta la
comparaci6n inter 0 intra personal, pues se
independiza la cantidad y variabilidad de items
para medir un rasgo.
d. Medidas locales de precisi6n. La TRl se
caracteriza por una funci6n Hamada funci6n de
informaci6n que indica la precisi6n de las
puntuaciones en diferentes niveles de aptitud.
e. En la teoria cllisica, aunque sepamos la
puntuaci6n de una persona en un test, no por eHo
conocemos la probabilidad que tiene de acertar
determinado item del test; el modelo no establece
una conexi6n formal entre lapuntuaci6n en el
test y la probabilidad de superar los items. Por
el contrario, en la TRI, una vez definida la curva
caracteristica
del item, si conocemos la
puntuaci6n de una persona, es inmediato el
calculo de la probabilidad de superar el item, es
decir, la CCl conecta las puntuaciones de las
personas con las probabilidades de superar el
item. Sin duda, esta propiedad, es una clara
ventaja de la TRI sobre el enfoque clasico que
hace mas deseable la construcci6n, analisis y uso
de los tests.
f. Para concluir, como afirma Muniz (1997), la TRI
alude que la unidad de analisis basica es el item
y no el test, como si ocurria en la TCT. El test
pasa a ser un agregado de items y sus propiedades
dependen de las de estos. Puesto que cualquier
agregado de items que se elija, proporciona una
medici6n en la misma escala comun, no importa
que test se utilice, pues los resultados son
igualmente comparables.
Para efectos de esta investigaci6n el factor clima
organizacional educativo, se define como la
percepci6n del ambiente intemo que tienen los
miembros que conforman la comunidad de una
instituci6n educativa. Este factor, presenta varias
caracteristicas que se agrupan en tres dimensiones
(relaciones institucionales, del proceso educativo y
procesos organizacionales)que a su vez se subdividen
en otras variables para facilitar su medici6n de una
forma efectiva y objetiva.
Tipo de Investigaci6n
La investigaci6n fue de tipo tecno16gica
psicometrica con analisis de datos descriptivos.
Participantes
La muestra a la cual se aplic6 los instrumentos
piloto estuvo conformada por 210 sujetos, los
cuales fueron organizados asi: 180 corresponde a
estudiantes, 24 a docentes y 6 a personal
administrativo. De los docentes, el 54.1% eran de
sexo femenino y e145.9% de sexo masculino, con
un rango de edad entre los 35 a 40 anos.
De los administrativos, el 50% tenia contrato a
termino indefinido, e133.3% a termino definido y
el16.7% a prestaci6n de servicios, con edades que
oscilaban entre los 26 y 48 anos.
De los estudiantes, el 52.7% pertenecian a la
jomada diuma y 47.3 % a la noctuma, con edades
que oscilaban entre los 17 y 38 anos; 78.3% eran
de sexo femenino y el 21.7% fue masculino.
Teniendo en cuenta, que el estrato de personal
administrativo cuenta con un n pequeno, el
muestreo se realiz6 por la tecnica de afijaci6n y no
por tecnica proporcional, es decir, se incluy6 todo
el estrato, dado su bajo peso, 10 cual no afectara
los resultados. Para la muestra de estudiantes se
realiz6 un muestreo aleatorio estratificado por
conglomerado y para obtener la muestra de
docentes se realiz6 un muestreo aleatorio simple.
Instrumento
Se elaboraron tres pruebas piloto a la que se Ie
denomino Instrumentos para la Medicion de Clima
Organizacional en Instituciones de Educacion, uno
dirigida a docentes, otro dirigida a estudiantes y
uno ultimo dirigido al personal administrativo.
Cada una de ellas esta teoricamente conformada
de la siguiente manera:
1. Dimension de relaciones institucionales: se define por la forma predominante
como se
manifiestan las interacciones que se producen
entre los diferentes actores de la institucion
educativa: docente - estudiante, docente - personal administrativo, docente - docente, personal
administrativo - estudiante, personal administrativo - personal administrativo, estudiante estudiante, docente - institucion, estudiante institucion, personal administrativo - institucion.
Se subdivide en los siguientes factores:
• Respeto: entendida como el establecimiento de
relaciones entre los miembros de la institucion
educativa, caracterizadas por la consideracion y
valoracion de las opiniones y los aportes de los
otros.
• Confianza: entendida como la seguridad que
tienen los miembros de la institucion de que los
demas acman de forma etica y honesta.
• Oportunidades de Expresion: entendida como
la existencia en la institucion de espacios abiertos
a la opinion y aporte de sus miembros.
• Identidad Institucional: entendida como la
certeza que tienen los miembros que son parte
de la institucion, que es placentero estar alli y
desean permanecer en ella.
• Flexibilidad Institucional: entendida como la
disposicion de la institucion para acoger la
diversidad y el pluralismo e incorporar nuevos
valores, conocimientos y tecnologias como parte
del proceso continuo de autorenovacion y
busqueda de la excelencia.
• Apoyo Social: entendida como la seguridad que
tienen los miembros de la institucion que son
importantes para los demas, que estos se
preocupan por su bienestar, que detectan sus
dificultades y estan dispuestos a ayudarles.
2. Dimension del proceso educativo: se define
como la interrelacion de un conjunto de factores
academicos, logisticos, tecnicos y flsicos que
determinan la efectividad del acto educativo. La
conforman los siguientes factores:
• Estrategias de aprendizaje eficaces: entendida
como la definicion clara de metas de aprendizaje,
la utilizacion de tecnicas pedagogicas y
ambientes de aprendizaje variados, que se
adecuan a la unicidad del individuo y que
contemplan a este como un elemento activo en
el proceso de aprendizaje.
• Program a de evaluacion academica flexible:
entendida como el establecimiento de criterios
de evaluacion claros, objetivos, conocidos por
todos, pero no rigidos sino adecuados alas
caracteristicas de la poblacion de estudiantes.
• Plan de estudio contextualizado: entendida como
la existencia en el programa de contenidos claros
en 10 conceptual y metodologico, susceptibles
de ser modificados, como resultado de los
adelantos el conocimiento
cientifico y
tecnologico, capaces de responder de forma
adecuada alas caracteristicas de la realidad
nacional.
• Formacion integral: entendida como la
existencia de un proceso de formacion que
contempla al individuo en su totalidad, esto es,
en sus aspectos flsicos, intelectuales, sociales y
esteticos.
• Apoyo institucional al aprendizaje: entendida
como el compromiso de quienes laboran 0
dirigen la institucion de generar y apoyar las
condiciones que permiten un proceso de
formacion optimo.
• Reglas determinadas
cooperativamente:
entendida como la existencia de normas
institucionales construidas con la participacion
de todos sus miembros y comportamientos que
se ajustan a estos lineamientos.
• Ambiente fisico educativo: entendida como la
existencia de un entomo fisico adecuado alas
necesidades de la poblacion y a los fines del
proceso educativo.
• Infraestructura tecnica y material: entendida
como la existencia de equipos, herramientas y
materiales suficientes en calidad y cantidad para
apoyar adecuadamente el proceso educativo.
• Sistema logistico efectivo: entendida como la
existencia de un dispositivo de gestion efectivo
en todas las areas de la institucion.
• Investigacion y desarrollo permanente de
conocimientos: entendida como la existencia en
la institucion de politicas claras y recursos
suficientes para apoyar el desarrollo de la
investigacion cientifica.
3. Dimension de procesos organizacionales: se
refiere a la interaccion de un conjunto de factores
que determinan el funcionamiento
de la
organizacion y que tienen un impacto directo en
la consecucion de los objetivos de la institucion
academica. Esta subdividida en:
• Proceso de toma de decisiones participativo:
entendida como la participacion activa de todos
los miembros en las decisiones institucionales y
la propension a privilegiar las decisiones
concertadas sobre las individuales.
• Planeacion eficiente y proactiva: concebida
como la presencia en el plan institucional de
metas y estrategias claras, ajustadas alas necesidades del proyecto educativo, de los trabajadores, de los estudiantes, de la sociedad en
general, que responda no solo alas necesidades
del ahora sino a las del mediano y largo plazo.
• Solucion de problemas en equipo: entendida
como el esfuerzo que realiza la institucion para
detectar problemas a tiempo, conformar equipos
interdisciplinarios para la solucion de estos y
potenciar en sus miembros el desarrollo de las
destrezas requeridas para ello.
• Manejo apropiado de conflictos: entendida como
el reconocimiento en la institucion de los conflic-
tos como parte natural de la actividad humana,
la identificacion oportuna y la resolucion efectiva
de los mismos.
• Apoyo a la autonomia: concebida como la
existencia de politicas y mecanismos en la
institucion que apoyan la libertad e iniciativa de
los miembros para el desarrollo de las
actividades.
• Comunicacion abierta: entendida como el
esfuerzo que realiza la institucion por informar
de manera oportuna y honesta a todos sus
miembros sobre los diferentes procesos de la
gestion institucional.
• Formacion y desarrollo permanente
de
competencias: entendida como la existencia de
politicas y acciones dirigidas a promover en sus
miembros el desarrollo de competencias que
contribuyan a la excelencia de la gestion
organizacional y educativa.
• Liderazgo apoyador y facilitativo: entendida
como la predominancia en la institucion de un
estilo de direccion que enfatiza en el apoyo
permanente y la facilitacion efectiva de recurs os
a sus miembros para la consecucion de los
objetivos institucionales.
• Equidad de recompensas: entendida como la
existencia de politicas y programas de incentivos
competitivos y adecuados a la formacion y
competencias profesionales de sus trabajadores.
En total son 142 items para el instrumento
dirigido a docentes, 99 para estudiantes y 102 items
para administrativos.
La estructura de los
instrumentos consta de un conjunto de items
presentados en forma de afirmaciones sobre las
cuales los sujetos deben expresar su grado de
acuerdo 0 desacuerdo en una escala tipo Likert de
cinco grados: presenta 5 altemativas de respuesta
(5- Totalmente de acuerdo, 4- de acuerdo, 3- ni de
acuerdo - ni en desacuerdo, 2- en desacuerdo, 1totalmente en desacuerdo). Todas las pruebas se
encuentran en una escala intervalar con variacion
discreta.
Cada instrumento esta compuesto por tres
dimensiones, que a su vez, se subdividen en
variables; pero, no todas aplican a la totalidad de
la comunidad educativa: docentes, estudiantes y
administrativos (Tabla 4).
Procedimiento
El procedimientofue desarrolladoen cuatro etapas:
Etapa 1: se disenaron y construyeron las pruebas
teniendo en cuenta la revision teorica y se
establecieron,
ademas, las instrucciones
correspondientes para la aplicacion de las escalas.
Etapa 2: el instrumento inicial fue evaluado por
cinco jueces de la Facultad de Psicologia de la
Universidad Catolica de Colombia, de los cuales
dos tienen experiencia en el area Metodologica y
tres en el area de la Psicologia Organizacional, los
cuales evaluaron el instrumento por medio de un
formato que contenia las variables a evaluar y sus
respectivos items, con los siguientes criterios de
evaluacion: (a) claridad del item; (b) redaccion del
item; (c) Contenido al item; (d) relevancia del item
(anexo 4). Esta evaluacion tuvo una duracion de
quince dias, al cabo de los cuales se elaboraron las
correcciones hechas por cada juez teniendo en
cuenta las distintas correcciones y sugerencia para
la perfeccion del instrumento, 10 que determino el
grado de validez de contenido que posee el mismo.
Inicialmente se desarrollo un instrumento que
constaba de 162 items de los cuales se eliminaron
20 items por las siguientes razones: se considero
que no era importante el item 0 porque en la forma
de redaccion, algunos items tenian igual contenido,
o no eran 10 suficientemente claros y generaban
confusion. Finalmente, gracias a la retroalimentacion brindada por losjueces, se opto por desarrollar
tres instrumentos distribuidos asi: 142 items para
el instrumento dirigido a docentes, 99 para
estudiantes y 102 items para administrativos.
Etapa 3: se realizo la aplicacion de los instrumentos en la poblacion objetivo, teniendo en cuenta
igualdad en condiciones de aplicacion.
Etapa 4: posteriormente, se creo una base de
datos, con la informacion recolectada por cada uno
de los instrumentos (docentes, estudiantes y
personal administrativo) incluyendose los puntajes
brutos de los items por sujeto. Luego, esta
informacion fue procesada por el programa
WINSTEP, software que realiza el amllisis de
resultados bajo la optica de la teoria de respuesta
al item (TRI).
El analisis de datos obtenidos por los instrumentos, se realizo bajo el modelo logistico de un
parametro 0 modelo Rasch, el cual, presenta los
siguientes resultados para cada uno de ellos:
Instrumento aplicado a docentes: en la tabla 1,
se presenta el resumen de los datos que arrojo el
modelo de los sujetos con respecto al instrumento,
estos ofrecen una confiabilidad de 0.95, 10 que
indica, un alto nivel de precision en la informacion
que los sujetos brindaron. De igual forma, evidencia
un alto grado de heterogeneidad en la muestra. Asi
mismo, el nivel de ajuste para los puntajes por
medio del metodo de cuadrados minimos
estandarizados (MNSQ) alrededor de la media es
de 0.99 y en los extremos es de 0.98. El modelo
plantea un rango de ajuste entre 0,7 Y1,3 en puntaje
logit, es decir, que todos los puntajes que se
encuentren en dicho intervalo, indican que los
puntajes obtenidos por la muestra ajustan bien al
modelo, 10 cual ocurre precisamente en este caso.
Ademas, se encuentra que el error de medicion es
pequeno 0.09, 10 cual, es adecuado segun el modelo
Rasch, 10 que podria confrrmar, que la prueba puede
arrojar resultados confiables; es importante aclarar
que este indice puede ser afectado por la muestra
utilizada, teniendo en cuenta 10 anterior, el
panlmetro que se tomo como indice de error
aceptable para este instrumento fue un valor menor
a 0.50.
Tabla 1
Resumen general de resultados de los puntajes obtenidos par los docentes
Media (~)
Desviacion Estandar (S)
Puntaje Max.
Puntaje Min.
Indice de Confiabilidad
Error del modelo
(E)
Ajuste a la media
mnsq{~)
Ajuste a los extremos
Mnsq
0.09
0.01
0.10
0.09
0.99
0.35
1.65
0.34
0.98
0.36
1.72
-0.02
0.42
0.78
-0.73
Indice real
para la poblacion
0.33
Error de medicion
respecto a la media (~)
Indice de prediccion
para una proxima aplicacion
del instrumento
En la tabla 2 se presentan los datos obtenidos por
el modelo para los items; se puede observar que el
coeficiente de confiabilidad en la totalidad del instrumento fue de 0.64. Para que este coeficiente sea
adecuado, debe ser mayor a 0.50; 10 anterior,
evidencia heterogeneidad en el instrnmento, 10 cual
indica que hay un buen nivel de precisi6n en la
medida del atributo. Tambien, se puede observar que
el instrumento presenta un error de medici6n 0.09,
que no es significativo para afectar la predicci6n,
teniendo en cuenta, que se tom6 como indice de error
aceptable un valor menor a 0.50. Asi mismo, el nivel
de ajuste para los puntajes por medio del metodo de
cuadrados minimos estandarizados
(MNSQ)
alrededor de la media es de 1.00 y en los extremos
es de 0.98. De ello, se podria inferir, que el modelo
predice que los puntajes de los items se encuentran
dentro del rango de ajuste 0.7 a 1.3 en puntaje logit;
para finalizar se podria afirmar, que el instrumento
puede arrojar resultados confiables.
Tabla 2
Resumen general de resultados de los puntajes obtenidos par los ftems
Media (~)
Desviaci6n Estandar (S)
Puntaje Max.
Puntaje Min.
,
Indice de Confiabilidad
Medlda puntaje loglt
Error del modelo
(E)
Ajuste a la media
mnsq{~)
Ajuste a los extremos
Mnsq
.00
.39
1.10
-.84
0.22
0.01
0.26
0.21
1.00
0.34
2.39
0.33
0.98
0.34
2.46
Indice real
para los items
0.64
,
Error de medici6n
respecto a la media (~)
Indice de predicci6n
para una pr6xima aplicaci6n
de instrumento
0.68
0.32
0.09
nOCl~NTES
MENOS
I
I
I
FRECUENTE
141
78
T
!X
T
I
0
m, iT~:MS
MAPA
X 'XX
!XX
!XX
!XX
!XX
X !XX
X !XX
XX
S
M
S
M
S
S
XXX
X
T
T
103
142
77
88
5
8
101 114
12
76
6
7
89
90
92
94
102 105 116
3
61
2
9
75
91
97
99
111 115 119 139 140
I
36
3
4
60
74
79
93
96
10
117
4
3
9
II
6
3
84
120 132 135 137 138
5
8
3
4
16
22
23
29
30
31
35
44
46
15
34
7
8
52
57
59
68
70
72
80
81
129
7
20
I
5
27
40
45
47
51
56
73
85
122 123 127 134
4
18
9
2
38
42
50
64
71
2
6
9
6
39
55
7
2g
41
106 108 110 112 117 121 133
100 104 107 109 118 125 130 131 136
Dtro de los aspectos que arroja el modelo es la
calibraci6n de los items y los sujetos. Como se
puede apreciar en la figura 1, los items se
distribuyen a 10 largo de la variable presentando su
mayor agrupaci6n entre una desviaci6n estandar
logit (S) por debajo y por encima de la media (M)
con un 69.7% del total de los items y en menor
proporci6n hacia los extremos con un 30.3%, entre una (S) y dos desviaciones estandar logit ( T)
por encima y por debajo de la media (M). Teniendo
en cuenta el ultimo porcentaje, se puede observar
que solamente el 3.5% de los items estan por
encima y por debajo de dos desviaciones estandar
53
58
65
82
3
113
24
126
28
10git (T) 10que se puede considerar como adecuado.
Asi mismo, por encima de dos desviaciones
estandar logit (T) arriba de la media (M), se
encuentra un minimo espacio del constructo 0 variable que no es medido por algtin item, su valor en
desviaci6n logit es de 0.28 siendo no significativo;
seria significativo si el espacio fuese igual 0 mayor
a media desviaci6n estandar logit (S). Lo cual indica que en su mayoria
los items ajustan
perfectamente al modelo. No obstante, algunos de
ellos no ajustan completamente, aspecto este que
puede ser observado en la tabla 3.
Tabla 3
items no ajustados segun el grado de predicci6n que hace el modelo para los sujetos, par el MNSQ
Item
Ajusle ala
Media Mnsq
Ajuste a IDS
extremos Mnsq
Item
Ajusle ala
Media Mnsq
Ajusle a IDS
extremos Mnsq
Item
Ajusle ala
Media Mnsq
Ajusle a IDS
extremos Mnsq
3
2.39
2.46
36
.51
.50
52
.50
.47
10
.54
.53
37
.52
.52
60
.87
.86
14
1.44
1.42
38
.57
.54
63
.50
.52
17
1.58
1.56
41
1.64
1.81
66
150
1.37
23
1.48
1.40
42
1.45
1.30
68
.57
.54
27
1.40
1.32
44
.68
.64
71
1.76
1.77
30
.54
.51
48
.67
.62
73
1.71
1.78
31
.63
.62
50
.67
.67
78
1.71
.51
33
.63
.60
51
.67
.62
86
1.46
1.46
87
1.44
1.46
112
1.50
1.54
132
.40
.40
89
1.50
1.50
114
.56
.57
141
.48
.48
90
1.48
1.47
116
1.64
1.76
122
1.40
1.3
103
.59
.57
126
.53
.51
97
.49
.50
105
.64
.67
129
1.45
1.47
130
.56
.57
Adicionalmente, el mode10 de Rasch hace un
analisis factorial por componentes principa1es para
e1instrumento. Como resultado de ello se encontraron cinco componentes principa1es, los cuales en
su totalidad explican eI67.58% de las 142 unidades
de varianza. En la tabla 4 se observan los items
que mas aportan cada uno de estos componentes,
medidos en puntaje logit.
En la figura 2, se observa que los datos arrojados
por el instrumento constituyen una curva monotonica creciente. Por otra parte, se observa una gran
dispersion de los posibles puntajes en el
instrumento entre -8 y 8 en escala logit, que
corresponde a toda la gama de respuestas del
instrumento que va de 142 hasta 710 puntos.
Instrumento aplicado a estudiantes: en 10s
resultados que aparecen en 1atabla 5 se presenta e1
resumen de los datos que arrojo el mode10 de los
sujetos con respecto a1instrumento, estos ofrecen
una confiabi1idadde 0.96, 10que indica un alto nivel
de precision en 1a informacion que los sujetos
brindaron. De igua1forma, evidencia un alto grado
de heterogeneidad en la muestra. Asi mismo, el
nivel de ajuste para 10s puntajes por medio del
metodo de cuadrados minimos estandarizados
(MNSQ) a1rededor de la media es de 0.99 y en 10s
extremos es de 0.99; por 10 que se puede inferir,
que el mode10 predice que 10s puntajes de 10s
estudiantes se encuentran dentro del rango de ajuste
0.7 a 1.3 en puntaje 10git, es decir, que 1amuestra
se encuentra bien distribuida segun 10spanimetros
que plantea el model0. Ademas, se encuentra que
el error de medici6n es pequeno 0.05, 10 cual, es
adecuado segun el model0 Rasch, 10que confirma,
que la prueba arroja resultados confiables; es
importante aclarar que este indice puede ser
afectado por la muestra utilizada, teniendo en
cuenta 10anterior, el parametro que se tom6 como
indice de error aceptable para este instrumento fue
de menor a 0.20.
Tabla 4
items que mas aportan alas componentes principales del instrumento
COMPONENTES
UNO
DOS
SOBRE (102) UNIDADES
DE VARIANZA
19.62
15.45
iTEM
PUNTAJE lOGIT
iTEM
PUNTAJE lOGIT
116
112
133
93
46
0.87
0.74
0.71
0.67
0.64
123
137
42
91
67
0.60
0.60
0.59
0.59
0.59
121
124
0.78
115
0.60
0.58
0.56
0.54
142
120
114
138
0.53
0.53
.071
0.62
0.59
21
89
117
90
57
TRES
12.61
8
86
31
6
CUATRO
CINCO
10.92
8.98
0.58
0.58
134
55
66
64
0.70
60
0.63
70
132
0.68
0.64
0.60
0.48
0.42
61
94
129
0.67
0.63
0.63
0.53
0.51
0.49
88
41
70
0.53
0.48
0.44
0.43
69
0.42
14
63
34
18
59
0.48
0.48
0.47
0.42
0.41
131
0.42
107
69
113
93
0.37
0.36
0.35
0.25
++•••••• ...,.•••••••••••••••••••
+- •• _ ••
+-_. -'
-+0-._. -+o ••••
100 +
689.5 +
679.5 +
6/R.5 +
659.5 +
61.9.
*.
~.
~+
618.5.
608.5 +
~5+
~5+
578.
568 +
558.
547.5 +
537.5.
527.5.
517.5 •
507+
497 +
E 415l.
><476.5 +
*
+
**
*
*
**
•
•
•.
Plt66.5 •
E456.5 +
C446.5.
T436.
E 426.
o 416 +
+
+
+
•
•
+
*
+
*
**
C385.5 •
0375.5 +
+
•
.•.
+
+
•.
.•.
R365+
E355+
~+
+
+
**
+
•.
•.
334.5 +
324.5 +
314.5.
+
•.
+
+
+
**
*
•.
**
•.
*
**
**
*
304.5 +
2Skt+
~.
m+
263.5 +
~5+
243.5 +...
233.5 +
223+
•
+
•
+
+
+
•
+
**
m+
W+'"
192.5
+
182.5 +
172.5 +
162.5 +
m·
~
142 + \E'"
++-- _•••••••••
-6
-i
•
••
•.
•.
•.
405.5 +
5395.5.
·8
-+t
**'** * E+
*****
+
**'*.
**
+
**
+
**
+
**.
**.
**
+
**
+
**
+
.•.
+
**
•
.•.
•
**
•
*
•
.•.
+
**
•
710 +
•
+
+
+
+
**
**
**
***
•
+
•
-.-- ••• -.- •• - •• +-_. - - -+-••••• +---- - -+0--. --+t
-4
·2
0
2
4
6.
8
Medida
DOCENTES
1364631
13231
TSMST
Tabla 5
Resumen general de resultados de los puntajes obtenidos en los estudiantes
Medida puntaje logit
Error del modelo
(E)
Media (~)
98.6
0.12
Desviacion Estandar (~)
1.2
Puntaje Max.
Ajuste a la media (~) Ajuste a los extremos
(Mnsq)
(Mnsq)
0.01
0.99
0.44
0.99
0.45
99.0
0.16
3.23
3.27
Puntaje Min.
88.0
0.11
0.26
0.23
fndice de Confiabilidad
[ndice real
para los items
0.96
Error de medicion
respecto a la media (~)
0.05
[ndice esperado
para una proxima aplicacion
del instrumento
0.97
Tabla 6
Resumen general de resultados de los puntajes obtenidos en los items
Medida puntaje logit
Error del modelo
(E)
Media (~)
179.3
0.09
1.00
0.99
Desviacion Estandar (~)
0.9
0.00
0.29
0.32
Puntaje Max.
180.0
0.10
2.92
3.28
Puntaje Min.
175.0
0.08
0.29
0.33
fndice de Confiabilidad
[ndice real
para los items
0.95
Error de medicion
respecto a la media (~)
0.04
fndice esperado
para una proxima aplicacion
del instrumento
En la tabla 6 se puede observar que el coeficiente
de validez para los items en la totalidad del instrumento fue de 0.95. Esto evidencia aha heterogeneidad en el instrumento, 10 cual indica que hay un
buen nivel de precision en la medida del atributo.
Tambien, se puede observar que el instrumento presenta un error de medicion que no es significativo
Ajuste a la media (~) Ajuste a los extremos
(Mnsq)
(Mnsq)
0.96
0.04 para afectar la prediccion. Asi mismo, el nivel
de ajuste para los puntajes por medio del metoda
de cuadrados minimos estandarizados (MNSQ)
alrededor de la media es de 1.00 y en los extremos
es de 0.99; por 10 que se puede inferir, que el modelo
predice que los puntajes de los items se encuentran
dentro del rango de ajuste 0.7 a 1.3 en puntaje logit.
s
S
7
4
T
3
7
9
7
0
8
3
T
MAS FRECUENTE
LOGlT
En relaci6n con la calibraci6n de los items y los
sujetos, en la figura 3, se puede observar que los
items se distribuyen a 10 largo de la variable, siendo
mayor su agrupaci6n entre una desviaci6n esbindar
logit (S) por debajo y por encima de la media (M)
en un 87.9%, el 9.1 % se agrupa entre una
desviaci6n (S) y dos desviaciones estandar logit
(T) y solamente el 3 % esta por fuera de este
intervalo; 10 cual indica una distribuci6n normal
de los items segun el modelo. Igualmente, se
observa que entre el item 18 yell hay una distancia
de mas de media desviaci6n estandar logit 0.56,
que no es significativa. En terminos generales se
puede afirmar, que los items y los sujetos se
distribuyen normalmente a 10 largo de la variable
seglin el modelo Rasch.
Por otra parte, de acuerdo con el amilisis de cuadrados minimos estandarizados (MNSQ); se encontr6, que eI87.9% del total de items, ajustan al mode10, es decir, que se encuentran dentro del rango de
los parametros aceptables por el modelo 0.7 -1.3 en
puntaje logit. Teniendo en cuenta 10 anterior, los
items que aparecen en la tabla 7 indican que presentan un desajuste dentro del rango de los parametros
aceptables por el modelo, es decir e112.l % se salen
de los indices de ajuste a la media y a los extremos.
Tabla 7
items no ajustados segtJn el grado de prediccion que hace el modelo para los sujetos, por el MNSQ
Ajuste a la Media
MNSa
Ajuste a los extremos
MNSa
Ajuste a la Media
MNSa
Ajuste alos extremos
MNSa
0.29
0.23
0.66
0.62
1.46
1.471
1.39
1.36
2.92
3.28
1.50
1.53
1.35
1.41
1.50
1.50
1.42
1.42
1.45
1.45
0.67
0.67
0.68
0.67
El amilisis factorial por componentes principales
mostr6 que este instrumento
presenta cinco
:;omponentes principales, los cuales eI2!. 74 de las
99 unidades de varianza. En la tabla 8, se observan
los items que mas aportan al componente en puntaje
logit.
Tabla 8
items que mas aportan a los componentes principales del instrumento
COMPONENTES
UNO
DOS
SOBRE (102) UNIDADES
DE VARIANZA
6.34
4.68
TRES
3.78
CUATRO
3.59
CINCO
3.35
ITEM
PUNTAJE LOGIT
ITEM
PUNTAJE LOGIT
78
72
70
76
71
0.59
0.51
0.50
0.50
0.49
0.47
0.47
0.25
0.44
0.42
0.42
0.41
0.38
0.36
0.34
0.45
0.40
0.40
0.39
0.32
0.42
0.38
0.38
0.37
0.34
85
74
68
73
83
32
39
46
30
29
0.45
0.43
0.40
0.40
0.37
0.41
0.37
0.34
0.34
0.33
87
51
47
80
89
33
36
69
56
7
58
59
70
68
88
0.34
0.34
0.33
0.28
0.27
0.28
0.28
0.26
0.25
0.24
0.32
0.31
0.30
0.29
0.27
31
36
34
41
37
50
84
48
86
85
4
18
2
1
34
54
55
63
67
71
Por otra parte, se obtuvo una curva caracteristica
del item ajustada alas predicciones del modelo.
Asi mismo, se observa una gran dispersion de los
posibles puntajes en el instrumento entre -8 y 8 en
escala logit, que corresponde apropiadamente a la
amplitud de respuestas del instrumento que va de
99 hasta 495. De igual forma, la dispersion de los
items es suficiente para la dispersion de los sujetos
(Ver figura 4).
*
++. __....._+ ...•.. __ ..+•.....•......+_ ..• -- - •.•••...••.•. +•.•..•...
~••...
--+_ ...__..
**
495+
488+
481 +
474 +
466.5 +
459.5 +
452.5 +
445.5 +
438.5 +
431.5 +
424.5 +
417
••••.•
**
*'It
*'It
.•.
.•.
*'It
**
**
**
.•.
+
410 +
i,(X3 +
3Sl6 +
389+
382+
375+
367.5 +
360.5 +
353.5 +
346.5 +
039.5 +
X332.5 +
P325.5 +
E 318 +
C ~1+
T304+
E 297+
D290+
*
*'It
*
.•.
*
••
**
.•.
*
.•.
.•.
.•.
.•.
*
.•.
**
.•.
s--JH
..:
C268.5 +
0261.5 +
R254.5 +
E247.5 +
240.5 +
233.5 +
.•.
••
2m+
~..
155.5
+.....
106+
W.++••••••
E*
-8
+
+
~
+
+
+
•
+
••
•.
+
+
+
+
+
+
**
*****
** -+ •••••••••••••
+•••••
·4
+
•
*'It
-6
+
+
**
*
**
**
+
+
+
+
+
+
+
+
•
+
+
+
••
148.5 +...
141.5+"
134.5
127.5 +
120 +
113.."""
+
+
+
+
*
1~ +
184 +
171 +
169.5 +
1~S+'"
+
••
**
*.•.
**
m+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
*'It
*
219 +
+
+
+
+
+
+
+
+
.•.
m5+
"'E+
-2
•
.p.. -- - -.---0
2
2223311
TSMST
2311
•
-.- ••••• --- ••.••.
4
6
8
MEDIDA
en la tabla 9 se
presenta el resumen de los datos que arroj6 el modelo
de los sujetos con respecto al instrumento, estos ofrecen una confiabilidad de 0.96, 10 que indica un alto
nivel de precisi6n en la informaci6n que los sujetos
brindaron. De igual fonna, evidencia un alto grado
de heterogeneidad en la muestra. Asi mismo, el nivel
de ajuste para los puntajes por medio del metoda de
cuadrados minimos estandarizados
(MNSQ)
Instrumento para administrativos:
Tabla 9
Resumen general de resultados de 105 puntajes obtenidos por
Media (~)
328.8
Desviaci6n Estandar (8)
Puntaje Max.
37.3
372.0
Puntaje Min.
274.0
fndice de Confiabilidad
fndice real para
la poblaci6n
alrededor de la media es de 0.93 yen los extremos
es de 0.96; por 10 que se puede inferir, que la muestra
se encuentra bien distribuida seglin los panimetros
que del modelo. Ademas, se encuentra que el error
de medici6n es pequeno 0.40,10 cual, es adecuado
seglin el modelo Rasch, 10 que confirma, que la
prueba arroja resultados confiables; el parametro que
se tom6 como indice de error aceptable para este
instrumento fue un valor menor a 1.0.
105 administrativos
Medlda Puntaje
Logic
Error del Modelo
101.8
0.4
0.16
0.93
0.96
0.01
0.35
0.32
102.0
0.18
1.57
1.51
101.0
0.14
0.52
0.61
(E)
Ajuste a la media
Ajuste a los
(~) (Mnsq)
extremos (Mnsq)
Error respecto
a la media (~)
fndice esperado
en una pr6xima aplicaci6n
del instrumento
Tabla 10
Resumen general de resultados de los puntajes obtenidos en 105 items
Puntaje Bruto
Medida Puntaje
Logic
Error del Modelo
Ajuste a la media
(E)
@
Ajuste a los
extremos
Media (~)
19.3
6.0
0.67
0.98
0.96
Desviaci6n Estandar (8)
2.5
0.1
0.10
0.65
0.64
Puntaje Max.
25.0
6.0
0.93
3.20
3.06
Puntaje Min.
13.0
5.0
0.58
0.07
0.07
fndice de Confiabilidad
fndice real de
los items
Error respecto
a la media (~)
0.11
fndice esperado de
predicci6n en una pr6xima
aplicaci6n del instrumento
0.53
0.62
En la tabla 10, se puede observar que el coeficiente de validez para los items en la totalidad del
instrumento fue de 0.62, es decir hay heterogeneidad en el instrumento, indicando un buen nivel de
precision en la medida del atributo. Tambien, se puede observar que el instrumento presenta un error de
MI,NOS
medicion que no es significativo 0.11, que no afecta
la prediccion. Asi mismo, el nivel de ajuste para los
puntajes por medio del metodo de cuadrados minimos estandarizados (MNSQ) alrededor de la media
es de 0.98 yen los extremos es de 0.96; por 10 que
se infiere, que los items ajustan bien al modelo.
FRECUENTE
43
44
17
45
91
12
19
23
89
92
101
102
13
15
32
42
54
58
69
71
74
99
100
6
29
46
47
49
51
55
57
63
64
76
78
85
90
11
30
41
50
53
59
60
66
70
72
73
86
88
93
96
7
8
9
10
18
20
22
24
25
26
52
62
65
67
87
2
31
33
35
39
56
61
75
79
80
81
83
95
21
27
28
34
36
38
48
98
37
84
T
j
XX
s
S
X
M
M
I
I
I
I
I
97
i
X
I
I
XS
S
i
3
X
CONVENCIONES
4
T
14
Sujetos (administrativos)
X
Dos desviaciones estandar logit
T
Una desviaci6n estandar logit
S
T
16
40
68
94
MAS
ESCAJ~A
77
82
Media
FR~:CUENTE
J..•OGIT
Figura 5. Calibraci6n de 105 items y 105 sujetos
a 10 largo de la variable
M
Con relaci6n a la calibraci6n de los items, en la
figura 5, se aprecia que los items se distribuyen a 10
largo de la variable, siendo mayor su agrupaci6n
alrededor de una desviaci6n esUmdar logit (S) por
encima y por debajo de la media (M) en un 78.4%
del total de los items; el13.7% esUm entre una (S) y
dos desviaciones esttmdar logit (T) y el 7.7% se
encuentran fuera de las dos desviaciones estindar
logit (T) por encima y por debajo de la media Asi
mismo, se encuentra que por debajo de la media (M)
hacia una desviaci6n estandar logit (S) se encuentra
un espacio equivalente a menos de media desviaci6n
estandar logit 0.46 entre los items 7 y 2 siendo no
significativa; bajo una desviaci6n estandar logit (S)
de la media hacia abajo se encuentran tres espacios,
con las siguientes desviaciones: entre los item 3 y 4
0.66, entre el item 4 y 160.82 y entre los items 16 y
940.86. De acuerdo con 10 anterior, se podria afirmar,
que los items se distribuyen normalmente a 10 largo
de la variable.
Los resultados arrojados por el metodo de cuadrados minimos estandarizados (MNSQ), muestran
que el 32.34% del total de items del instrumento,
ajustan bien al modelo es decir, que se encuentran
dentro del ran go de los panimetros aceptables por
el modelo 0.7 -1.3 en puntaje logit. Los items que
aparecen en la tabla 11, presentan desajuste y
representan el 67.66% del total.
Tabla 11
items no ajustados segtJn el grado de prediccion que hace el modelo para los sujetos, MNSQ
item
Ajuste a la
Media Mnsq
Ajuste a IDS
extremos Mnsq
item
Ajuste a la
Media Mnsq
Ajuste a IDs
extremos Mnsq
Item
Ajuste a la
Media Mnsq
Ajuste a IDs
extremos Mnsq
1
.66
.68
3
1.64
2.3
6
1.63
1.48
13
17
.25
.27
16
2.80
1.56
.52
2.29
2.34
1.92
.44
.25
2.41
.27
2.32
15
18
23
29
1.12
1.13
1.46
.52
1.49
.44
2.30
44
1.90
1.47
.33
2.39
1.47
1.54
1.49
21
24
33
37
41
1.12
1.59
1.62
1.55
35
40
.10
1.45
1.40
2.36
.10
1.36
1.40
46
3.20
3.06
2.21
.41
2.19
.43
48
2.08
2.03
49
.50
53
.44
.59
.32
.60
.60
.12
.59
.59
.59
.12
.25
.25
.41
.54
.12
.27
54
58
64
69
72
.33
.62
.58
.27
56
62
68
71
.59
1.33
.52
.35
.43
.60
1.59
1.65
1.62
.10
1.68
.10
1.49
.44
22
28
34
38
43
47
51
55
59
65
70
73
77
82
86
91
96
100
1.95
1.40
.12
2.11
1.31
.07
1.50
.07
1.49
.25
.27
74
78
83
89
93
98
101
.52
.10
.27
.43
.10
1.66
.23
.61
.52
.35
1.64
76
.50
.33
1.87
.50
81
85
1.55
.43
.52
1.62
.44
90
94
1.61
1.49
2.50
.25
.10
2.80
.27
.10
99
102
El amilisis factorial por componentes principales
para el instrumento, da como result ado cinco
componentes principales, los cuales poseen un
valor en unidades de varianza, que para el caso del
Tabla 12
items que mas aportan
COMPONENTES
UNO
DOS
TRES
instrumento es de 100% , es decir explican las 102
unidades de varianza. En la tabla 12, se muestran
los items que mas aportan a cada componente.
a 105 componentes principales del instrumento
SOBRE (102) UNIDADES
DE VARIANZA
34.76
22.25
16.83
iTEM
PUNTAJE LOGIT
iTEM
PUNTAJE LOGIT
17
8
10
0.94
0.91
0.91
31
75
79
0.82
0.82
0.82
67
2
0.91
0.82
80
57
0.82
0.82
72
57
39
27
6
0.97
0.88
0.84
0.82
0.79
95
37
30
66
36
0.78
0.77
65
0.76
15
0.69
74
0.69
99
100
0.69
0.69
0.69
71
51
78
96
0.69
0.67
0.67
0.58
36
60
24
26
68
0.78
16
0.71
0.68
0.62
0.62
67
45
39
23
19
0.81
0.75
35
89
101
102
23
3
CUATRO
CINCO
14.98
13.20
69
54
11
92
0.75
0.65
0.64
0.61
0.58
0.58
0.62
0.62
0.60
0.52
0.52
0.61
0.61
0.61
0.61
0.61
Por otra parte, la curva caracteristica del Item
(CCl), se ajusta a los panimetros establecidos por
el modelo, tal como se observa en la figura 6. As!
mismo, se aprecia una gran dispersion de los
posibles puntajes en el instrumento entre -10 Y 11
++ ...•....•.... +..•........ +
en escala logit, que corresponde apropiadamente a
la amplitud de respuestas del instrumento que es
de 102 hasta 510 puntos. Por ultimo, la dispersion
de Ios items es suficiente para Ia dispersion de los
sujetos.
---+ ...........•"'+-- .._..-+---_ •.....+-•.••.•.•..•
510 +
503.
_
~+
-
•.•
•.
•.
••
+
+
+
+
+
**
•.
**
**
**
+
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•.
+
**
369.5 +
362.5 +
355+
+
+
+
+
+
•.
•.
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•.
X 341 +
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•
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228.5 +..
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390.5 +
3835 +
207.5
ZOO.5
193.5
186.5
179.5
172.5
165.5
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376.5.
214.5
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468 +
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453.5 +
446.5 +
439.5 +
432.5 +
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418.5 +
411.5 +
404.5 +
*
•• *E +
·7
·4
•
+
+
+
*
+••••••••••••••••••••••••••••••
-1
2
5
111111
8
11
MEDIDA
El amilisis de resultados realizado bajo el modelo
Rasch 0 mode10 de un panimetro de 1a teoria de
respuesta a1 item (TRI), permite constatar que 10s
tres instrumentos
(docentes,
estudiantes,
y
administrativos) muestran un buen nivel de ajuste
de 10s datos a1mode10, tanto para 10s sujetos como
para 10s items. Sin embargo, es importante hacer
a1gunas precisiones. A pesar de que el nive1 de
ajuste de 10s items a1 mode10 es adecuado en 10s
tres instrumentos, este es sustancia1mente mayor
para e1 caso del instrumento de estudiantes (0,96),
comparado
con e1 de docentes(0,68)
y
administrativos (0,62). Como este dato indica e1
nive1 de precisi6n con que e1 instrumento mide e1
atributo en cuesti6n, se podria inferir a simple vista
que e1 instrumento ap1icado a 10s estudiantes mide
con mayor precisi6n
el constructo
clima
organizaciona1 educativo. No obstante, si observa
con detalle, 10s tamafios muestrales
variaron
significativamente,
en cada uno de 10s grupos,
siendo mucho mayor para e1 grupo de estudiantes
que para 10s otros dos (nE=180; nD=24; nAD=6).
Aunque 1a teoria de respuesta a1 item, p1antea
independencia de 10s resultados con respecto a la
muestra, es indudab1e que una muestra mayor
permite apreciar mayor variabilidad en 10s datos,
es decir, en 1a manifestaci6n del atributo y ello
contribuye positivamente, a aumentar e1 nive1 con
que e1 mode10 predice e1 comportamiento de 10s
items en 1a pob1aci6n. Este e1emento ha sido
ampliamente,
subrayado
como una de 10s
requerimientos
de 1a TRI que implica tamafios
muestrales relativamente mayores a 10s exigidos
por 1a teoria chisica de 10s test (Martinez, 1995).
Por supuesto, que esto podria implicar un grave
error de tipo metodo16gico, pero dada 1a fase de la
investigaci6n, que es de pi10taje, las condiciones
de conformaci6n de 1a muestra no resultan tan
exigentes como en 1a aplicaci6n final. Asi mismo,
e1 hecho de que 10s respectivas grupos eva1uados,
especia1mente,
docentes
y administrativos,
pertenezcan a una misma instituci6n, supone de por
si estar enfrentados a unas condiciones de trabajo
simi1ares, que hacen que 1a percepci6n del clima
no tenga 1a variabilidad deseada, aspecto este que
debe ser tenido en cuenta para 1a aplicaci6n final.
En re1aci6n con e1 ajuste de 10s items a1 mode10,
e1cual como se explic6 anterionnente, se determina
pOl' el metodo de cuadrados minimos estandarizados a1rededor de 1amedia (MNSQ), 1aTRI predice
que e1item ajusta adecuadamente cuando se mueve
en un rango entre 0,7 Y 1,3 puntaje logit. Los
resultados de 1a aplicaci6n pi10to indican que para
el instrumento de estudiantes y docentes 1amayoria
de 10s items (87,9% y 69,7%, respectivamente)
ajustan adecuadamente. No sucede 10 mismo para
e1 instrumento de administrativos, donde s610 e1
32,34% ajustan adecuadamente (Vel' tab1as 3, 7 Y
11).
Una posib1e exp1icaci6n a este fen6meno estaria
sugerida igua1mente, por 1as caracteristicas de 1a
muestra eva1uada que es muy pequefia, 10que como
se explic6 anteriormente, produce poca variabilidad
en los datos. Asi mismo, durante la aplicaci6n de los
instrumentos se observ6 poca receptividad de 10s
participantes de este grupo a contestar la encuesta,
10 que puede sugerir un efecto de contestaci6n al
azar.
Un aspecto interesante, que se observ6 igualmente, en este grupo, es que la percepci6n del clima
fue mas favorable que en 10s otros dos grupos,
detalle este que no seria importante
de ser
mencionado sino fuera porque 1as caracteristicas
del cargo que ellos desempefian, asi como, por sus
nive1es sa1aria1es mas bajos deberian conducir a
resultados opuestos, tal como 10 indican diferentes
hallazgos investigativos (Alvarez, 1992; Brunet,
1987; Rodriguez, 1999).
Tambien se puede sugerir, que en condiciones
de mayor exposici6n 1a respuesta de 10s sujetos
puede tener menor grado de sinceridad que en
condiciones
contrarias.
Esto para e1 caso del
personal administrativo, implico el hecho de que
al ser un grupo tan pequeno, la posibilidad de
identificar quien habria dicho que de la institucion
y las posibles consecuencias que ello podria traer,
pudo ser percibida como mas amenazante para este
grupo que para los otros dos, donde el numero de
participantes era mucho mayor. Al respecto
numerosos estudios senalan, que a menor
percepcion de privacidad y anonimato en la
respuesta, tambien disminuye la sinceridad de la
respuesta (Morales, 1994).
Lo anterior, no implica que algunos item puedan
tener un diseno defectuoso 0 que esten evaluando
un aspecto sobre el cual la poblacion no tenga
informacion. Tal es el caso de los items 85, 86 y
89, que evaluan el componente de Investigacion y
Desarrollo Permanente del Conocimiento, dentro
de la dimension del proceso educativo; elemento
este que como se discutira en el aparte de analisis
por componentes principales no es percibido como
influyente en la percepcion del clima que tienen
los administrativos y posiblemente sobre el cual
no poseen suficiente informacion. Asi mismo,
ocurre con el item 96, que evalua 10 concerniente
al apoyo social que reciben los estudiantes de los
docentes.
Otro topico relevante de los resultados, esta
relacionado con el analisis por componentes
principales que ofrece el modelo. Este dio como
resultado la existencia en cada uno de los
instrumentos de cinco factores 0 componentes
principales que explican la varianza observada en
los puntajes de la poblacion (Ver tablas 4, 8 12).
Para cada uno de elIos, este analisis muestra que
items estan aportando mas a cada componente. Un
aspecto curioso que revela dicho anaIisis es que
para cada uno de los instrumentos aparecen items
que aportan a mas de un factor, aunque el grado de
aporte es diferencial. Esta informacion pareceria
contradecir uno de los supuestos de la TRI, que es
la unidimensionalidad del item. Por ello, resulta
importante hacer una aclaracion al respecto.
Cuando los resultados indican que en un alto grado,
los datos tanto del comportamiento de los items
como de los puntajes dados por 10 participantes,
ajustan al modelo (Ver Tablas 1, 2, 5, 6, 9 y 10), no
esta diciendo algo diferente a que la prueba mide
consistentemente un factor general, para el caso,
clima organizacional educativo. Esto, no implica
entonces que el analisis por componentes sea un
ejercicio esteril 0 contradictorio con la informacion
precedente. Mas bien 10 que esta indicando, es que
desde el punto de vista teorico podrian existir cinco
factores complementarios que podrian explicar
internamente como se organiza el constructo de
clima.
La evaluacion de cada uno estos factores indica,
no obstante, que la composicion de ellos entre si,
desde el punto de vista teorico, no esta diferenciada,
puesto,que los items que mas contribuyen a cada
uno de ellos pertenecen a mas de una de las
dimensiones propuestas en el modelo de clima, que
se sustenta el instrumento.
Sin embargo, si hay un aspecto curioso que vale
la pena resaltar; las dimensiones que permiten
explicar consistentemente la varianza hallada en el
analisis por componentes,
varia segun el
instrurnento. Asi para el instrumento de docentes,
sobresalen las dimensiones de Proceso Educativo
y Procesos Organizacionales; para estudiantes, la
de Relaciones Institucionales y Proceso educativo;
para administrativos,
la de Relaciones
Institucionales y Procesos Organizacionales.
Esto es coherente desde el punto de vista teorico,
puesto que por ejemplo es de esperarse que la
dimension de procesos organizacionales tenga
mayor efecto en la percepcion del clima de los
docentes y administrativos,
que para los
estudiantes, que no trabajan para la institucion y
no son afectados por estos componentes del clima.
Otro tanto, ocurre para el caso del componente
de Relaciones Institucionales que tiene mayor importancia en la determinacion del clima en estudiantes
y administrativos, que para los docentes, en virtud
que el tipo de permanencia en la instituci6n es mucho mayor para los dos primeros grupos que para el
de docentes. Por supuesto, en la medida que las personas mayor tiempo pasan intereactuando juntas, esta
relaci6n va tener mayor efecto en la determinaci6n
del clima que en el caso contrario.
En conclusi6n
se puede decir, que el
comportamiento de los instrumentos, de acuerdo
con el modelo es adecuada, aspecto que se puede
observar
claramente
en el tipo de curvas
caracteristicas del item obtenida para cada uno de
los instrumentos (Ver figuras 2, 4 y 6).
Se sugiere para la conformaci6n de la muestra
final una poblaci6n mucha mas heterogenea, que
dada las condiciones de la muestra piloto, genera
restricciones en la explicaci6n de algunos de los
resultados. Asi mismo, resultaria adecuado hacer
una revisi6n exhaustiva de los items, que presentan
problemas de ajuste y realizar una segunda
aplicaci6n piloto con una muestra mas heterogenea
antes de la aplicaci6n final, con el fin de observar
si las modificaciones que se produzcan en los
instrumentos afectan los resultados actuales.
Por ultimo, se concluye de manera preliminar,
que la teoria de respuesta al item constituye una
opci6n interesante a la teoria clasica de los tests
para el desarrollo de los instrumentos, no s610 por
la fOlialeza de 10 supuestos en que se basa, sino
por la riqueza de la informaci6n que arroja.
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