Evaluación de programas de formación continua en contextos no estandarizadoscomplementariedad entre Análisis Factorial y Multinivel para la obtención de evidencias de validez de constructo
- Holgado Tello, Francisco Pablo
- Chacón Moscoso, Salvador
- Vila Abad, Enrique
- Delgado Egido, Begoña
- Sanduvete-Chaves, Susana
- Barbero García, María Isabel
ISSN: 0212-9728, 1695-2294
Año de publicación: 2015
Volumen: 31
Número: 2
Páginas: 725-732
Tipo: Artículo
Otras publicaciones en: Anales de psicología
Resumen
La evaluación de programas se aplica frecuentemente en ámbi-tos de intervención no estandarizados. Esto conlleva, entre otras, las caren-cias de: a) modelo teórico validado previamente; b) instrumentos de medida estándares; c) fiabilidad de las medidas. En este trabajo, se plantea que el Análisis Factorial con correlaciones policóricas y el Análisis Multinivel pue-de ser un procedimiento adecuado hacia el logro de la validez de constructo en contextos no estandarizados de evaluación donde, además, las variables suelen ser no cuantitativas y estar anidadas. El estudio empírico se realiza sobre una muestra de 2754 trabajadores de la Universidad de Sevilla que han respondido a una encuesta de satisfacción elaborada ad-hoc sobre la formación recibida en distintos cursos encaminados a capacitarlos para el correcto desempeño de sus funciones. Cabe destacar la complementariedad entre ambas técnicas de análisis para examinar la variabilidad diferencial aportada por variables explicativas de distinto nivel jerárquico en la predic-ción de la satisfacción percibida
Referencias bibliográficas
- Anguera, M.T. (2008). Evaluación de programas desde la metodología cuali-tativa. Acción Psicológica, 2(5), 87-101.
- Anguera, M.T., Chacón-Moscoso, S. y Blanco, A. (2008). Evaluación de pro-gramas sociales y sanitarios: Un abordaje metodológico (pp. 173-224). Madrid: Síntesis.
- Barbero-García, M. I., Vila-Abad, E. y Holgado-Tello, F.P. (2011). Intro-ducción básica al Análisis Factorial. Madrid: UNED.
- Bryk, A. y Raudenbush, S.W. (1992). Hierarchical linear models: Applications and data analysis methods. Newbury Park: Sage Publications.
- Campbell, D. T. (1982). Can we be scientific in applied social science? Paper pre-sented at the Annual Meeting of the Educational Research Association. Reimpreso en R.F. Conner, D.G. Altman y C. Jackson (1984) Evaluation Studies Review Annual, 9, 26-48.
- Chacón-Moscoso, S., Sanduvete-Chaves, S., Portell-Vidal, M. & Anguera, M. T. (2013). Reporting a program evaluation: Needs, program plan, inter-vention, and decisions. International Journal of Clinical and Health Psychology, 13(1), 58-66.
- Cook, T. D. (1981). Dilemmas in evaluation of social programs. En M.B. Brewer y B.E. Collins (Eds.), Scientific inquiry and the social sciences. A vol-ume in honor of Donald T. Campbell (pp.257-287). San Francisco: Josey-Bass.
- Cook, T. D, Leviton, L. C. y Shadish, W. R. (1985). Program evaluation. En G. Lindzey y E. Aronson (Eds.), Handbook of Social Psychology. (pp.699-777). Nueva York: Random House.
- Du Toit, S., Du Toit, M. y Cudeck, R. (1999). Introduction to the analysis of mul-tilevel models with LISREL 8.30. Chicago: Scientific Software Internatio-nal.
- Fernández, J. A., y Ovejero, A. (1994). Satisfacción laboral en un centro hospitalario: Un análisis del cuestionario de Porter. Psicología del Trabajo y de las Organizaciones,10, 39–61.
- Ferrando, P. y Anguiano, C. (2010). El Análisis Factorial como técnica de investigación en Psicología. Papeles del Psicólogo, 31(1), 18-33.
- Gadermann, A. M., Guhn, M. y Zumbo, B. D. (2011). Investigating the sub-stantive aspect of construct validity for the Satisfaction with Life Scale adapted for children: A focus on cognitive processes. Social Indicators Re-search, 100(1), 37-60.
- Herman, J. L., Morris, L. L. y Fitz-Gibbon, C. T. (1987). Program evaluation kit (2ª edición) Beverly Hills: Sage Publications. (9 Vols.).
- Holgado-Tello, F. P. y Barbero-García, I. (2008). Innovaciones metodológi-cas en evaluación psicológica: perspectivas de futuro. Acción Psicológica, 5, 5-6.
- Holgado-Tello, F. P., Chacón-Moscoso, S., Barbero-García, I. y Vila-Abad, E. (2010). Polychoric versus Pearson correlations in exploratory and con-firmatory factor analysis of ordinal variables. Quality & Quantity, the Inter-national Journal of Methodology, 44(1), 153-166.
- House, E. R. (1993). Professional Evaluation. Social impact and political consequenc-es. Londres: Sage.
- House, E. R. (1994). Evaluación, ética y poder. Madrid: Morata.
- House, E. R. y Shull, R. D. (1988). Rush to Policy. Using Analytic Techniques in Public Sector Decision-Making. New Brunswick: Transaction Publishers.
- Jöreskog, K. G. (2001). Analysis of ordinal variables 2: Cross-Sectional Data. Documentación del Workshop Structural equation modelling with LISREL 8.51. Jena: Friedrich-Schiller-Universität Jena.
- Jöreskog, K. G. (2003). Factor Analysis by MINRES. To the memory of Harry Harman and Henry Kaiser. Recuperado de http://www.ssicentral.com/lisrel/techdocs/minres.pdf
- Jöreskog, K. G. y Sörbom, D. (1999). PRELIS 2. 30. Mooresville, IN: Scien-tific Software International.
- Jöreskog, K. G. y Sörbom, D. (2003). LISREL 8.54. Chicago: Scientific Software International.
- Jöreskog, K. G., Sörbom, D., Du Toit, S. y Du Toit, M. (1999). LISREL 8: New statistical features. Chicago: Scientific Software International.
- Kirkpatrick, D. (1999). Evaluación de acciones formativas: Los cuatro niveles. Barce-lona: Training Club y Epise.
- Kreft, I. y Leeuw, J. (1998). Introducing multilevel modeling. Londres: Sage Publi-cations.
- Lee, C., Zhang, G. y Edwards, M. C. (2012). Ordinary least squares estima-tion of parameters in exploratory factor analysis with ordinal data. Mul-tivariate Behavioral Research, 47, 314-339.
- Medina, M. (1996). Evaluation of the quality of assistance in social services. Intervención Psicosocial, 14, 23–42.
- Mejías, S. y Huaccho, L. (2011). Macroergonomics intervention programs: recommendations for their design and implementation. Human Factors and Ergonomics in Manufacturing & Service Industries, 21(3), 227–243.
- Morata, M. A. y Holgado-Tello, F. P. (2013). Construct validity of Likert scales through Confirmatory Factor Analysis: a simulation study com-paring different methods of estimation based on Pearson and poly-choric Correlations. International Journal of Social Science Studies, 1(1), 54-61.
- Palumbo, D. J. y Nachmias, D. (1983). The preconditions for successful evaluation: is there an ideal paradigm? Policy Sciences, 16, 67-79. (Reim-preso en R. F. Conner, D.G. Altman y C. Jackson (Eds.), Evaluation Studies Review Annual, 9, 102-114).
- Passmore, J. y Velez, M. (2012). SOAP-M: A training evaluation model for HR. Industrial and Commercial Training, 44(6), 315-325.
- Pineda, P. (2010). Evaluation of training in organisations: A proposal for an integrated model. Journal of European Industrial Training, 34(7), 673-693.
- Rajeev, P., Madan, M. S. y Jayarajan, K. (2009). Revisiting Kirkpatrick's model - an evaluation of an academic training course. Current Sci-ence, 96(2), 272-276.
- Rossi, P. H. y Freeman, H. E. (1985). Evaluation: A systematic approach. Lon-dres: Sage Publications.
- Sarkis, J., Gonzalez, P. y Adenso, B. (2010). Stakeholders pressure and the adoption of environmental practices: The mediating effect of training. Journal of Operations Management, 28, 163–176.
- Sechrest, L. y Figueredo, A. J. (1993). Program evaluation. Annual Review of Psychology, 44, 645-674.
- Thayer, P. W. (1991). A historical perspective on training. En I. L. Goldstein and Associates (Eds.), Training and development in organizations (pp. 457-468). San Francisco: Jossey–Bass.
- Ventosa, P. (1998). Desde la evaluación de la formación al rendimiento de la inversión. Barcelona: Epise.
- Wilkins, J. L. M. (2010). Modeling quantitative literacy. Educational and Psycho-logical Measurement, 70(2), 267-290.
- Yang, F. Jöreskog, K. G. y Luo, H. (2010). Confirmatory Factor Analysis of ordinal variables with misspecified models. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 17(3), 392-423.
- Yin, H. y Schmeidler, P. J. (2009). Why do standardized ISO 14001 envi-ronmental management systems lead to heterogeneous environmental outcomes? Business Strategy and the Environment, 18, 469–486.