Tesis doctorales de Ciencias Sociales

EL IMPACTO DE LA GESTIÓN DEL CONOCIMIENTO Y LAS TECNOLOGÍAS DE INFORMACIÓN EN LA INNOVACIÓN: UN ESTUDIO EN LAS PYME DEL SECTOR AGROALIMENTARIO DE CATALUÑA

Gerardo Arceo Moheno




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7.3. VALIDACION DE LOS CONSTRUCTOS

Como introducción a este apartado, se considera pertinente definir lo que es un constructo y sus validaciones necesarias. Un constructo, llamado también variable sintética o construcción de una escala, es un indicador compuesto por un conjunto de variables intermedias, cada una de las cuales contribuye a cuantificar algún rasgo del concepto cuya magnitud quiere sintetizarse. Para la obtención de los constructos, no existe una regla específica y genérica en la integración de las respuestas de las variables intermedias. En este estudio, los ítems o elementos de cada escala se combinaron aditivamente, es decir, que la puntuación global del constructo se obtuvo sumando las puntuaciones de sus elementos.

Validar y refinar las escalas es importante y necesario antes de iniciar cualquier análisis estadístico. Para que un instrumento pueda usarse con confianza, debe ir acompañado de una serie de propiedades demostradas que aseguren su capacidad para medir. Estas propiedades se agrupan en tres apartados:

1. Fiabilidad (reliability) o consistencia interna, es la capacidad de la escala para medir de forma consistente, precisa y sin error la característica que se desea medir; recogiendo el grado de coincidencia o parecido (homogeneidad) existente entre los elementos que la componen. Para la realización de este análisis, es necesario que todos los elementos de la escala midan la característica deseada en la misma dirección, por ejemplo, las puntuaciones altas deben tener el mismo significado en todos los elementos.

2. La validez (validity) de una escala es la capacidad que tiene de medir realmente el concepto que pretende medir y no otros aspectos distintos de los pretendidos. A diferencia de indicadores simples (como puede ser el número de empleados de una empresa), la validación es importante cuando se refiere a indicadores relativamente complejos que miden nociones abstractas de las que existe una sustentación teórica bien desarrollada y sobre cuya base se construye, precisamente, la escala.

Existen varias alternativas para valorar esta condición:

- Validez de aspecto (face validity): referida a la congruencia teórica entre la construcción del indicador y el marco conceptual en que se inscribe el concepto. Asimismo, se refiere a constatar que el resultado sea coherente con el sentido común prevaleciente en el entorno científico y social en el que está llamado a operar.

- Validez de criterio (criterio validity), llamada también validez por concurrencia, exige la existencia de un criterio o indicador externo contra cuyos resultados contrastar la escala que se estudia. Esta validación debe darse cuando se crea una escala similar a una existente, pero cuya aplicación sea más económica o más sencilla, o bien, cuando se adopta en su totalidad un indicador existente y que se aplicará en un lugar distinto al original. Sin embargo, puede ocurrir que no exista tal indicador externo de referencia, que mida exactamente las mismas especificaciones de la nueva escala, por lo que este modo de validación no puede aplicarse simplemente.

- Validez de contenido (content validity): concierne al grado en que las variables componentes de la escala recorren todo el espectro del concepto estudiado. Esta forma de validación concierne al dominio teórico-lógico y no se conecta, usualmente, con esfuerzo empírico alguno.

- Validez predictiva (predictive validity): la naturaleza de la escala debe ser tal, que permita deducir el desarrollo o desenlace para la unidad medida en función del valor alcanzado. Esta validez se obtiene una vez que se tienen resultados, aunque es usual que factores propios de los elementos estudiados no se presten para aplicar los criterios de esta validación.

- Validez por construcción (construct validity): se trata de identificar ciertas condiciones o entornos para los cuales la escala “debe” exhibir determinado tipo de valores, para corroborar entonces que sus resultados son coherentes con dicha previsión. Por ejemplo, de acuerdo a la teoría, se podría esperar que a menor tamaño de la empresa se observen menos prácticas formales de GC. La inquietud que se presenta es que se reposa en supuestos, por tanto, es tan discutible que resulta perfectamente legítimo prescindir de esta validación.

Ahora bien, ¿qué tan válida es la propiedad de validez- Es común que se cuestione algún esfuerzo operacionalizador de algún concepto o que surjan dudas acerca de la calidad de una escala que se ha creado “porque aun no se ha validado” lo cual únicamente sirve para amedrentar al investigador que busca nuevas perspectivas.

Para explicarlo, cabe comentar que cuando se desea medir una noción abstracta surgen algunas posibilidades:

• no existe indicador alguno de dicho concepto o se considera inaceptable todo lo precedente; por tanto, se decide crear una escala totalmente nueva

• se puede seleccionar un indicador anterior considerado de interés aunque valorado como insuficiente o inaplicable tal y como se ha propuesto, de modo que se adopta como fuente de inspiración para realizar un nuevo indicador, tomando algunas preguntas originales, modificando y/o suprimiendo otras, adicionado nuevos ítems, e incluso, redefiniendo el modo de computar la escala como tal.

• Asimilar sin más algún indicador existente.

En los primeros dos casos, queda cancelada toda posibilidad de validar la nueva escala por medio de un criterio externo. Hay que señalar que, para cualquier concepto que se considere, en caso de existir un estándar o referencia, éste no se habrá validado por concurrencia en su momento ya que carecía de antecedentes. Es decir, siempre tiene que haber un primer intento operacionalizador que, por serlo, no puede ser validado por concurrencia.

En el último caso, es posible aplicar la validación por concurrencia, pero considerando siempre que no hay forma alguna de constatar empíricamente que el cuestionario “funciona” en un sitio del mismo modo que lo hace en otro.

En síntesis, se puede decir que el recurso de la validez se usa, más que por necesidad o convicción, como una defensa ante metodológicos exigentes. A las escalas no se les confirma validez, aparte del criterio de expertos y de la reflexión crítica de índole teórica, porque no existe un método para hacerlo, e incluso porque carece de sentido plantearse esa tarea, por mucho que lo exijan los adalides de la metodología. Lo ideal es confirmar las cinco formas de validación, si se dan las condiciones, pero sino se cuenta con la posibilidad de aplicar algunas de ellas, lo mejor no es precisamente declarar que el esfuerzo operacionalizador no sirve para nada.

3. Factibilidad (factibility), se refiere a la capacidad del instrumento para arrojar mediciones similares cuando es aplicada en diversas situaciones y en diversos períodos de tiempo, ya sea a los mismos o a diversos grupos de sujetos. Aspectos destacables de la factibilidad de una escala son el grado de dificultad en la comprensión de las instrucciones y preguntas; el tiempo necesario para aplicar la escala y la sensibilidad del instrumento a la falta de sinceridad de los sujetos.

De acuerdo a lo anterior, se señala que en referencia a la validez (validity), los indicadores usados en este estudio fueron construidos en base a una extensa revisión bibliográfica y tomando como inspiración algunos indicadores usados en estudios similares, por lo que no ha sido posible validarlos por medio de un criterio externo. En cuanto a la factibilidad (factibility), las escalas, y el cuestionario en general, de esta investigación, fueron probados en dos empresas, obteniéndose resultados satisfactorios en relación a la comprensión y tiempo de respuesta del mismo; y en relación a la sinceridad obtenida, se considera adecuada debido a que las preguntas realizadas fueron diseñadas de manera que no se cuestione información sensible, tales como datos financieros específicos; además, se señala que el cuestionario no fue aplicado más que una sola vez a cada empresa seleccionada. La fiabilidad (reliability) o consistencia interna de la escala es el tema del siguiente apartado.

7.3.1. CORRELACIONES ENTRE LOS ELEMENTOS DE LAS ESCALAS, ANALISIS FACTORIAL Y ANALISIS DE FIABILIDAD

La fiabilidad de una escala, factor o constructo, referida a la consistencia interna, es calculada mediante el alfa de Cronbach. El modelo de consistencia interna de Cronbach asume que la escala está compuesta por elementos homogéneos o correlacionados (Saraph et al., 1989; Badri et al., 1995) que miden la misma característica y que la consistencia interna de la escala puede evaluarse mediante la correlación existente entre todos sus elementos. Este modelo arroja un número, llamado alfa de Cronbach, cuyo valor oscila entre 0 y 1, y tanto más próximo a 1, mayor es la homogeneidad de los elementos relacionados. Los valores por encima de 0,8 se suelen considerar meritorios y los valores por encima de 0,9 excelentes, aunque generalmente valores de alfa mayores a 0,7 son considerados como suficientes (Nunnally, 1994; Cuieford, 1965); sin embargo, hay investigadores como Black y Porter (1996), Rungasamy et al. (2002) y Antony et al. (2002) que han considerado valores superiores a 0,6.

Sin embargo, antes de realizar el análisis de fiabilidad, y a partir de las correlaciones observadas entre los elementos, se procedió, mediante un análisis factorial exploratorio, a comprobar la unidimensionalidad de las escalas propuestas inicialmente para, dado el caso, realizar la depuración a través de la eliminación de aquellos ítems que no presentaran un peso significativo en ningún factor.

El análisis factorial es una técnica de reducción de datos que sirve para encontrar grupos homogéneos de variables a partir de un conjunto numeroso de ellas. Tales grupos se forman con las variables que correlacionan mucho entre sí y procurando, inicialmente, que esos grupos sean independientes de otros. El propósito del análisis factorial consiste en buscar el número mínimo de dimensiones capaces de explicar el máximo de información contenida en los datos (Pardo y Ruiz, 2002; Álvarez, 2000). En concordancia con algunos autores, tales como Zárraga y Bonache (2005), en este estudio se utilizó el análisis de componentes principales con rotación varimax.


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