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Validación de escala que mide competencia
metodológica en posgrado
Validation of a scale measuring research methodological
competencies in postgraduate
MARTHA OLIVIA RAMÍREZ-ARMENTA
Universidad de Sonora, Sonora, México(olivia.ramirez@unison.mx)(https://orcid.org/0000-
0003-1185-3597)
https://orcid.org/0000-0003-1185-3597
RAMONA IMELDA GARCÍA LÓPEZ
Instituto Tecnológico de Sonora, Sonora, México(igarcia@itson.edu.mx)(https://orcid.org/0000-
0003-0091-3427)
RUBÉN EDEL NAVARRO
Universidad Veracruzana, Veracruz, México(redel@uv.mx)(https://orcid.org/0000-0002-7066-
4369)
RESUMEN
La competencia metodológica es trascendente para los posgrados
orientados a la investigación; de ahí la necesidad de contar con
instrumentos de recolección de datos que cumplan con los
estándares de calidad para su medición, entre ellos, los atributos
de conabilidad y validez. La presente investigación describe el
proceso de diseño, construcción y validación de un instrumento que
permite medir dicho constructo. Para ello, se desarrolló la escala
siguiendo un método mixto. En la fase cualitativa se entrevistó a
docentes de los diversos programas de posgrados del estado de
Sonora, México para identicar las habilidades que todo investigador
debe poseer independientemente de la disciplina en la que este se
desempeñe; de igual forma se hizo una revisión en la literatura para
complementar dichos hallazgos. Después, en la fase cuantitativa,
se diseñó la escala considerando los indicadores de la fase anterior;
se aplicó a los estudiantes de los diversos programas de posgrado
con orientación a la formación de investigadores del estado de
Sonora y se determinó su validez y conabilidad. Como resultado,
la escala inicial se conformaba de 30 reactivos, tras los análisis de
conablidad y de estructura factorial se obtuvo un instrumento de
23 reactivos. El análisis factorial conrmatorio sugirió un modelo de 4
factores y señaló que la escala sustenta empíricamente la medición
del constructo: X2 = 417.08, p = .000; CMIN/DF = 1.92; CFI= .95; GFI= .90;
VOLUMEN V/ NÚMERO 1/ AÑO 3/ ISSN 977245257580
PÁGINAS 48-62/ RECIBIDO: 18-01-2022/ APROBADO: 28-03-2022
DOI: https://doi.org/10.53645/revprop.v5i2.80
www.revpropulsion.cl
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NFI= .91; RMSEA = .054, SRMR=.0478. Se concluye que la escala cumple con las
propiedades métricas adecuadas para la medición del constructo.
ABSTRACT
Methodological competence is crucial for research-oriented graduate programs;
hence the need to have data collection instruments that meet the quality
standards for its measurement, including the attributes of reliability and validity.
This paper describes the design, construction, and validation process of an
instrument that allows to measure such construct. In order to do this, a scale
was developed following a mixed method. In the qualitative phase teachers
were interviewed from the different graduate programs in the state of Sonora,
Mexico, to identify the abilities that every researcher must have regardless of the
discipline in which he or she works; furthermore, a literature review was made to
complement these ndings. Afterward, in the quantitative phase the scale was
designed considering the indicators of the previous phase; it was administered
to the students of the different graduate programs oriented to the training of
researchers in the state of Sonora, and its validity and reliability was determined.
As a result, the initial scale consisted of 30 items, but after the reliability and
factorial structure analysis an instrument of 23 items was obtained. Likewise, the
conrmatory factor analysis suggested a four-factor model and showed that the
scale is empirically adequate for the measurement of the construct: X2 = 417.08,
p = .000; CMIN/DF = 1.92; CFI= .95; GFI= .90; NFI= .91; RMSEA = .054, SRMR=.0478.
It is concluded that the scale fullls the appropriate metric properties for the
measurement of the construct.
PALABRAS CLAVE / KEYWORDS
Enseñanza cientíca superior, posgrado, metodología, competencia, validez,
abilidad. / Higher science education, postgraduate courses, methodology, skills,
validity, reliability.
1. INTRODUCCIÓN
En la actualidad, la generación de conocimiento adquiere un valor principal como
fuente de desarrollo y economía. Esta nueva dinámica de la sociedad ha provocado avances
desde el siglo XX a la fecha que se maniestan en progresos tecnológicos y cientícos que
requieren nuevas habilidades para las telecomunicaciones y la informática desde todas las
disciplinas. Estas nuevas demandas generan que los sujetos productivos en la sociedad del
conocimiento necesiten competencias de alto nivel para desempeñarse adecuadamente
(Méndez et al., 2014).
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Validación de escala que mide competencia metodológica en posgrado
El capital humano debidamente capacitado en su área de especialización es tema
central para los estándares nacionales e internacionales; esto debido al impacto que dicha
especialización tiene en la innovación. En este sentido, la formación de cientícos debe ser
un área de constante monitoreo (Zambrano-Sandoval & Chacón-Corzo, 2021). Se supondría
que derivado de la importancia que se les ha otorgado a los estudios de posgrado como
factor determinante del desarrollo, debería de existir un amplio número de trabajos sobre el
tema; sin embargo, la realidad es distinta. En México son limitados y generalmente abordan
valoraciones de las estadísticas de egreso y políticas e impacto del posgrado en los estándares
de las evaluaciones realizadas por el Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (Conacyt).
De acuerdo con lo anterior, la presente investigación pretende aportar un análisis sobre
uno de los elementos fundamentales para la generación de conocimiento: el capital humano.
Es desde este elemento donde las Instituciones de Educación Superior (IES) impactan de
forma directa en el progreso de las regiones y en los servicios que ofertan. Este estudio se
centra en el posgrado, pues se parte del supuesto de que en este nivel educativo es donde
se presentan los procesos de formación de los cientícos e innovadores tecnológicos que el
país necesita.
Los estudiantes de posgrado deben desarrollar competencias para la investigación,
pues al egresar esas serán las habilidades que les demande el campo laboral al que se
dirigen. Una responsabilidad de los posgrados con orientación a la investigación es ofrecer
esa formación idónea que les permita ser dotados de las mejores habilidades para la
generación de conocimiento y acompañados por los mejores en su área de desempeño
(Hernández Estrada & Keeling, 2018). En los posgrados en ciencias, el estudiante se forma
como cientíco; en este tipo de programa el alumno es guiado por un investigador para
que genere conocimiento nuevo y que tenga la calidad suciente para ser aceptado por
otros cientícos. Estos programas combinan: (a) una formación dedicada exclusivamente
al programa; es decir, de tiempo completo con una duración de 3 o 4 años; (b) seminarios
avanzados sobre alguna área de conocimiento que corresponde a la especialidad; (c)
estancias en universidades extranjeras; (d) publicaciones con revisión estricta de pares; (e)
patentes; (f) tesis donde se documente el conocimiento generado y (g) defensa ante un
jurado del trabajo de investigación (SEP, 2011).
Desde una concepción sistémica de la educación es necesario estar en constante
razonamiento; en este sentido, para comprender holísticamente el fenómeno de ciencia
y tecnología es importante analizar la formación de investigadores; es decir, razonar sobre
cómo se preparan los sujetos cuyo desempeño laboral será la generación de conocimiento
(Hernández Estrada & Keeling, 2018).
Por lo anterior, las universidades y el Conacyt deben monitorear tanto las demandas del
contexto, como las competencias que se están desarrollando en los currículos, con el n de
ofertar la formación necesaria al capital humano que la sociedad del conocimiento demanda.
El desarrollo de estas aptitudes que habilitan a los estudiantes como investigadores requiere
de capacitación y práctica y son responsabilidad de los posgrados y consejos acreditadores.
Todo proceso de formación corresponde a un ejercicio de interrelación; el cual consiste
en una construcción social y compartida. Desarrollar conocimientos y habilidades en otro
individuo, toma sentido cuando se da en un espacio de interformación. A diferencia de los
grados académicos previos, un investigador se forma mediante la propia reexión, se deben
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de considerar sus habilidades para desarrollarse y decidir sobre el propio rumbo y evolución,
tiene capacidad de acción en el trabajo mismo; es decir, es partícipe de su proceso de
formación y de la dirección que este debe tomar (Zambrano-Sandoval & Chacón-Corzo,
2021).
Un programa de posgrado con orientación hacia la investigación tiene como n desarrollar
investigadores competentes; esto es, desarrollar en los estudiantes conocimientos y
habilidades para llevar a cabo procesos de investigación y difundirla en un campo particular
de la ciencia. Para este trabajo se considera que la formación de los estudiantes de posgrado
debe incluir habilidades especícas que desarrollen la competencia para la investigación
independientemente del área de la ciencia en la que se esté formando al futuro investigador.
Algunos estudios que se han enfocado en analizar las competencias del investigador
consideran que son varias las habilidades que la componen. Swank y Lambie (2016),
determinan que son cuatro dominios para medir la competencia de investigación en el área
educativa: revisión de literatura, procesos de investigación, ética dentro de la investigación,
difusión y escritos académicos. Sin embargo, especícamente con respecto al método
cientíco este instrumento solo incluye 7 indicadores.
Asimismo, la National Postdoctoral Association (2019), propone un instrumento para
la autoevaluación o como fundamento para la capacitación. Se conforma por seis áreas:
conocimientos disciplinares especícos, habilidades de investigación, liderazgo y gestión,
comunicación, profesionalismo y conducta responsable. En este instrumento se consideran
5 indicadores para medir para las habilidades que tienen que ver con el método cientíco.
El instrumento de Valdés, Vera y Martínez (2012) hace una distinción entre lo que postulan
los autores como tres tipos de competencias diferentes: las genéricas (que son necesarias
para desempeñarte en una amplia variedad de profesiones); las de gestión de recursos
(para obtener recursos y comercializar el conocimiento y las requeridas para la búsqueda
y generación de conocimiento; es en esta última dimensión donde se incluyen algunas
habilidades relacionadas con el método cientíco, pero no se evalúa a profundidad.
De manera particular el presente trabajo considera competencia metodológica a todas
aquellas habilidades que impliquen identicar, diseñar y aplicar procedimientos apropiados
para el estudio de los fenómenos bajo el método cientíco. Para ello requiere conocer los
elementos de los enfoques existentes, comprender las limitaciones y alcance del diseño de
la investigación, para realizar procedimientos de recolección, manipulación e interpretación
de datos (Ismail & Mohd, 2012; Mohn et al., 2011).
Una de las habilidades con mayor prioridad para considerar a un investigador como
competente es el dominio del método cientíco. Al revisar la literatura actual se puede
percatar que teóricamente la competencia cientíca se conforma por varias habilidades
complejas y que muchos de los instrumentos existentes para medirla, incluyen unas u otras
(lo que indica que no se tiene un estándar de lo que abarca este constructo; pues se incluyen
habilidades para la comunicación, gestión, tecnológicas, profesionales, etc.), pero la medición
de cada una de ellas se realiza someramente, omitiendo aspectos básicos que garantizan
una medición exhaustiva del constructo. Por ello, el objetivo de este estudio es diseñar una
escala válida y conable que mida el grado de desarrollo de la habilidad metodológica
de los estudiantes de los programas orientados a la investigación en el estado de Sonora,
México, a partir de la información proporcionada por los docentes de los posgrados y que
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son investigadores miembros del Sistema Nacional de Investigadores (SNI).
2. MÉTODO
Se aplicó una metodología instrumental, utilizando un enfoque mixto secuencial de
dos fases para la construcción de la escala. En la primera, se recolectaron datos cualitativos
mediante entrevistas a investigadores consolidados para determinar los indicadores que
integrarían la escala. El análisis de los datos se realizó desde la fenomenología en virtud
de comprender el fenómeno de la competencia metodológica desde la perspectiva del
investigador, considerado como el experto o quien tiene el dominio de tal competencia para
ejercer su profesión (Creswell, 2013). La segunda fase consistió en la construcción de la escala
a partir de los indicadores registrados en la fase anterior, y por lo identicado en la revisión
de literatura; de igual forma se realizó la validación de dicha escala.
2.1 PARTICIPANTES
Para la primera fase, la muestra estuvo conformada por dos investigadores de cada
Núcleo Académico Básico (NAB) de profesores que respaldan los programas educativos de
posgrado registrados en el Programa Nacional de Posgrados de Calidad (PNPC) en el estado
de Sonora, México. Los criterios de inclusión fueron: que pertenecieran al SNI; se solicitaba
que fuera el investigador más novel y el que tuviera más experiencia en la formación de
investigadores; es decir, el que tuviera más y menos tiempo perteneciendo al SNI. En total se
contó con la participación de 51 docentes, 19 son mujeres y 32 hombres. A cada investigador
se le asignó un código de identicación que incluía la letra I y un número de seriación según
su posición en la entrevista.
Para la segunda fase, se consideró trabajar con la población total de estudiantes
matriculados en los posgrados; sin embargo, no se tuvo el acceso a algunos alumnos de
ciertos programas educativos; por lo tanto, la muestra se constituyó como no probabilística
por conveniencia y quedó compuesta por 323 estudiantes de los programas de posgrado
que pertenecen al PNPC de las IES y Centros de Investigación del Estado de Sonora, 156 son
hombres y 167 mujeres; cuyas edades oscilan entre los 21 y 60 años siendo 27 años la edad
promedio de los encuestados.
2.2 INSTRUMENTOS
En la primera fase se utilizó una entrevista semiestructurada dirigida a los investigadores
de los posgrados con el propósito de conocer las competencias que todo investigador debe
dominar para ejercer adecuadamente la profesión, el orden de importancia otorgada a
cada una de las habilidades y los factores asociados al desarrollo de la competencia para la
investigación.
A partir de la información obtenida en la primera fase se diseñaron diferentes instrumentos
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para medir la competencia cientíca (habilidad lingüística, metodológica, ética y digital) y
los factores que inuyen en su desarrollo. Sin embargo, cabe mencionar que para propósitos
de este estudio solo se presenta la escala para medir la competencia metodológica; la cual
quedó conformada inicialmente por 30 reactivos en escala tipo Likert con 4 opciones de
respuesta (mucho, bastante, poco, nada).
2.3 RECOLECCIÓN DE LA INFORMACIÓN
En la fase 1, se realizó primeramente un acercamiento con la coordinación de los programas
educativos para solicitar la identicación de los integrantes de su NAB que cumplieran con el
perl solicitado. Una vez obtenida dicha información se les hizo llegar una invitación personal
a los investigadores para participar en el proyecto. Al aceptar la invitación, se les solicitaba
autorización para la grabación de la entrevista y la rma del consentimiento informado. Para
la fase 2, se solicitó autorización a los coordinadores de cada programa educativo para tener
acceso a los estudiantes de los centros donde se realizó la investigación; a quienes se les
comunicaron los criterios de condencialidad de los datos y se les solicitó su participación
voluntaria y la rma del consentimiento informado. El instrumento se llevaba en físico y se
tenía la versión en digital, para los estudiantes que por alguna cuestión no se encontraran en
la ciudad en el momento de la aplicación.
2.4 ANÁLISIS DE LOS DATOS
Para el análisis de los datos de la fase cualitativa se utilizó el programa Atlas. Ti, en donde
se obtuvieron los códigos, citas y categorías emergentes que identican el constructo de
la competencia metodológica. Para los análisis cuantitativos se realizó la validación de la
estructura interna del instrumento mediante la técnica multivariante del análisis factorial
exploratorio (AFE); después, se conrmó el modelo de medida utilizando el análisis factorial
conrmatorio (AFC) para obtener los criterios de bondad de ajuste propuesto por Hu y
Bentler (1999). Para ello se utilizaron los programas Statistical Package for the Social Sciences
(SPSS) y Amos, respectivamente.
3. RESULTADOS
3.1 FASE 1. ENTREVISTAS A INVESTIGADORES
La construcción de la escala que mide la competencia metodológica se determinó a
partir de la entrevista realizada a los docentes-investigadores de los posgrados. Para el
análisis de los datos, se identicaron las citas que aportaban información importante; a partir
de ellas se establecieron tanto los códigos como las categorías emergentes, mismas que se
relacionaron con cada una de las citas.
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Validación de escala que mide competencia metodológica en posgrado
A la categoría relacionada con el dominio del método cientíco, se asociaron 17 códigos
y 104 citas. Para los entrevistados esta habilidad consiste en dominar teóricamente cada
elemento del método cientíco; así como ser capaz de aplicarlo dentro de un proyecto para
la resolución de un problema y aportar conocimiento al campo disciplinar.
(I31) Lo más importante es aplicar el método cientíco; o sea, conocer el
método cientíco y a partir de ahí basar su desarrollo apegado a esta parte.
(I7) Denitivamente las metodológicas; o sea tienes que estar muy sólido en
cuanto al método cientíco.
Dentro de esta habilidad, los investigadores consideraron varias categorías que conforman
la competencia general. La primera fue la generación de ideas; es decir, que los investigadores
o futuros investigadores deben ser capaces de detectar una problemática a resolver por
medio del método cientíco y desde su disciplina.
(I44) Si nos vamos a las competencias que debe tener cualquier investigador,
primeramente, la capacidad para generar ideas.
(I1) Deben de saber buscar los problemas de tener capacidad de encontrar
uno y saber que lo puede resolver desde su disciplina; pero tiene que salir de ellos
las cosas que quieren hacer.
También, se generó la categoría planteamiento del problema donde los investigadores
armaron que es indispensable saber buscar la solución a una problemática detectada; pero
este debe ser real, factible y su planteamiento debe ser efectivo.
(I2) Capacidad para involucrarte en los problemas reales o teóricos
(I11) Debe saber delimitar es decir que el problema no sea engorroso que
sepan hasta donde que se enfoquen en un problema real a resolver.
En la categoría pregunta de investigación se mencionó que se debe tener habilidades
para que a partir de los problemas se generen preguntas de investigación y que estas sean
esenciales.
(I15) Tiene que ser capaz de tener muy claro cómo se hacen preguntas
esenciales.
(I17) Capacidad para traducir ese problema en términos de preguntas de
investigación.
(I22) Si hay algo que explica el desarrollo de la ciencia es la capacidad de
generarse preguntas.
Asimismo, se formó la categoría asociada al objetivo de investigación donde los
investigadores armaron que en esta labor se requiere de la capacidad de establecer paso a
paso lo que se quiere lograr con la investigación. Además, de que esa meta establecida debe
ser real y estar claramente declarada.
(I40) Tenemos que ver el objetivo real de nuestra investigación; o sea tener
capacidad de establecer objetivos de investigación claros.
(I5) Saber hasta dónde queremos llegar que queremos construir y paso a
paso como vamos a llevar a cabo esa construcción.
Se mencionó también que se requiere el saber justicar el estudio; es decir, explicar la
importancia que se obtendrá al realizar un proyecto de investigación.
(I40) Se tiene que tener habilidades para justicar el porqué es importante realizar esa
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investigación. Yo le digo a mis estudiantes: si yo fuera Conacyt y yo te pudiera nanciar tu
proyecto de investigación; tú convénceme de porque te lo debo de nanciar y por qué no a
otro investigador; entonces, esto es bien, bien, importante ¿no?
De igual forma, se indicó que en esta profesión es necesario el establecimiento de
hipótesis.
(I7) Se requiere poder formular una hipótesis a través de esas preguntas
previamente planteadas.
En la categoría de marco teórico se relacionó todo lo mencionado con el manejo de la
teoría. Los investigadores entrevistados consideran que se requiere de habilidades para la
comprensión y el manejo de modelos conceptuales. Para tener claridad en los fundamentos
teóricos con los cuales trabaja y desenvolverse adecuadamente dentro de la teoría en la cual
se enmarca el estudio.
(I5) Saber establecer cuáles son los fundamentos teóricos que está
trabajando, cuáles son los supuestos que se está manejando dentro de la teoría
que está trabajando. Esto para mi es importante porque mucha gente no sabe
identicar los supuestos subyacentes a una teoría. Entonces saber cómo evaluar
una teoría son preguntas que todo investigador que se jacte de serlo tiene que
tener claro.
(I38) La primera habilidad que es fundamental de cualquier investigador es el
dominio sobre los modelos conceptuales del tema que le interesa, las temáticas
que abordan ese dominio es fundamental, es lo primero.
En la categoría de metodología, los investigadores mencionaron como fundamental
el manejo de las diversas técnicas, métodos y procedimientos que se pueden seguir para
aportar información al campo de conocimiento; es decir, sobre esa parte procedimental que
le da estructura y coherencia a la investigación.
(I8) De las diversas metodologías cientícas tener al menos una idea de lo
que es la vía, el camino o el método que va a seguir para poder proponer nuevo
conocimiento o en su caso describir algún fenómeno y opinar sobre él desde una
perspectiva del conocimiento.
(I38) Se debe tener dominio de las metodologías, de los diseños, de toda esa
parte procedimental y metodológica.
(I4) Conocer sobre métodos especializados y exactos.
De igual forma, se generó la categoría de diseño; donde los docentes consideran que un
investigador debe dominar un alto nivel sobre los diseños de investigación.
(I26) Un investigador debe manejar muy buen nivel en cuanto a diseños de
investigación.
(I40) También debe saber sobre diseños experimentales; o sea, de diseño y
planeación del estudio que es el denir el cómo lo vamos a poder desarrollar.
Otra categoría generada dentro de esta familia fue la de recolección de datos. Aquí los
entrevistados mencionaron que todo investigador debe manejar técnicas para la recolección
de datos.
(I26) Manejar técnicas de recolección de datos.
(I25) Ser capaz de observar y registrar esos eventos que deniste como dato.
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Validación de escala que mide competencia metodológica en posgrado
Con respecto al análisis de datos los docentes dijeron que todo investigador debe ser
capaz de realizar el análisis de los mismos, ya sea tanto cualitativo como cuantitativamente.
(I22) Análisis de datos cuantitativos o cualitativos según sea su orientación
(I30) Análisis cualitativo y cuantitativo de datos
(I23) Saber hacer análisis de datos tanto cuantitativo como cualitativo según
sea el caso.
De igual forma, se obtuvo que los investigadores deben ser capaces de buscar o crear los
instrumentos de medida que les permitirá recuperar información del campo de estudio y la
medición adecuada del fenómeno.
(I29) Saber diseñar el modelo para realizar los instrumentos
(I25) Seleccionar criterios de medida adecuados a tu pregunta
(I50) Dominio de los sistemas de instrumentación de medida; ya sea buscarlos
o diseñarlos.
Una de las categorías con mayor número de citas en esta familia fue la relacionada con
los análisis estadísticos. Para los investigadores entrevistados, los investigadores deben tener
habilidad para poder probar sus hipótesis de investigación mediante modelos matemáticos.
(I31) Conocimientos en estadística porque nuestros experimentos al basarse
en el método cientíco tenemos que hacer una serie de repeticiones experimentales
para comprobar que nuestros trabajos o resultado sean reproducibles, por lo
menos en nuestra área eso se busca.
(I51) Saber hacer análisis matemático para poder demostrar que lo que se
está demostrando o que la hipótesis que se planteó es correcta.
(I33) Estadística o modelos matemáticos para probar o refutar lo que son
hipótesis de investigación o supuestos.
Otra categoría estuvo asociada a la interpretación de resultados; en este sentido, se
considera que se requieren habilidades para la descripción del fenómeno en los datos que
se tomaron, la explicación de inferencias, dar respuesta a las preguntas establecidas o probar
las hipótesis planteadas.
(I40) Una de las competencias que también debe tener el investigador es saber
interpretar esos resultados. Muchas veces somos muy buenos para trabajar en el
laboratorio tenemos un equipo de trabajo muy bien armado, pero ya al momento
de querer relacionar esos resultados con los objetivos de nuestro trabajo, ahí ya no
damos una pues.
(I21) Las necesarias para hacer la interpretación de todos los datos que
analizaste.
También, para los entrevistados es importante tener habilidades para la discusión de esos
resultados, para posicionarte como investigador ante los resultados de forma crítica. Con
esto se espera que el investigador contraste lo obtenido en su investigación con los estudios
previos y de esta manera establecer similitudes y diferencias, reconociendo debilidades y
explicando los resultados de forma tal que permitan la conclusión y recomendaciones.
(I8) Se requiere tener claridad y criterio para la discusión de resultados
principalmente.
(I32) Hay que saber discutir los resultados obtenidos.
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Por último, se asoció el código de difusión, donde los investigadores consideran
determinante que para lograr cumplir con esta labor se requieren de conocimientos para la
divulgación del conocimiento a la comunidad y resto de especialistas.
(I3) Tener conocimiento para poder comunicar nuestros resultados en el
área en la cual nosotros trabajamos; entonces son competencias en la divulgación.
(20) Habilidades para la publicación; pues, es la manera como muestras que
estás desarrollando investigación.
(I38) Generar productos de investigación publicables, crear productos
tangibles o patentes, crear reformas o políticas públicas; es decir crear algo con la
investigación y darla a conocer al mundo.
3.2 FASE 2. DISEÑO Y APLICACIÓN DE LA ESCALA
A partir de lo anterior, se generaron las categorías emergentes (ver tabla 1) y en conjunto
con lo encontrado en la literatura consultada se construyó la escala para medir el nivel de
desarrollo de la habilidad metodológica.
Tabla 1. Indicadores que conforman la competencia metodológica
Códigos
Análisis cualitativo Hipótesis
Construcción de instrumentos Interpretación de resultados
Difusión Justicación
Discutir resultados Marco teórico
Diseño Método cientíco
Estadística Metodología
Generación de ideas Objetivo de investigación
Planteamiento del problema
3.3 PROPIEDADES PSICOMÉTRICAS DEL INSTRUMENTO
La escala inicial se conformó por 30 reactivos tipo Likert con cuatro opciones de
respuesta, que van de mucho a poco. Se incluyeron indicadores para cada código que
surgió de las entrevistas; algunos ítems fueron tomados de las escalas revisadas y cuando
no se encontraron reactivos para el código se generaba uno. Cada código tenía al menos un
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Validación de escala que mide competencia metodológica en posgrado
indicador, algunos tenían dos, tres o hasta 10 como es el caso del código estadística, donde
se utilizó el instrumento generado por Al – Habashneh y Najjar (2017).
Para determinar la conabilidad y validez de constructo del instrumento se realizó un
análisis factorial exploratorio con el método de máxima verosimilitud y rotación varimax;
misma que se realizó con el criterio de valor propio mayor a uno; debido a que permite la
presencia de un factor. Para su conformación se consideraron solo los reactivos que obtuvieran
una carga factorial mayor a .40. Asimismo, para determinar la existencia de correlación entre
las variables estudiadas y la necesidad de realizar la técnica factorial se utilizó la prueba de
esfericidad de Bartlett con el índice de medida de adecuación muestral de Kaiser Meyer-
Olkim (KMO); dicho índice permite determinar si los reactivos pueden ser interpretados por
factor, cuando se obtiene una correlación alta entre las variables con un valor de KMO > .60.
Una vez obtenidos los puntajes para realizar el análisis factorial se realizó el análisis de los
factores de la escala, donde se indicaron los valores de comunalidad, el valor propio de cada
factor, el peso factorial y la varianza explicada. En el análisis factorial exploratorio la medida
de adecuación muestral de Kaiser Meyer-Olkim (KMO) obtenida fue de .953, lo que indica
que existe correlación entre las variables o dimensiones. Además, la prueba de esfericidad
de Bartlett fue signicativa (X2 = 6685.362; p≤ .000), y los valores de comunalidad entre los
reactivos son mayores a .40, por lo que se puede seguir con las técnicas de análisis, debido a
que se cumplen con las condiciones. Los valores de asimetría y curtosis sugieren la existencia
de normalidad univariada en la distribución de los puntajes de los ítems (Lloret-Segura et al.,
2014) (ver tabla 2).
Tabla 2. Medias, Desviaciones Estándar, asimetría, curtosis y comunalidad de los ítems que conforma-
ron la escala nal de habilidades metodológicas.
Ítems M DS Asimetría Curtosis Comunalidad
tem 5 3.08 .749 -.227 -.923 .578
Ítem 6 3.14 .767 -.456 -.557 .578
Ítem 4 3.09 .763 -.443 -.349 .542
Ítem 8 3.24 .740 -.591 -.336 .565
Ítem 7 3.01 .792 -.275 -.720 .562
ÍÍtem 3 3.15 .697 -.331 -.509 .491
Ítem 10 3.14 .742 -.510 -.191 .523
Ítem 2 3.04 .757 -.370 -.373 .472
Ítem 9 3.01 .796 -.283 -.740 .434
Ítem 1 3.22 .640 -.308 -.336 .344
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Tabla 2. Medias, Desviaciones Estándar, asimetría, curtosis y comunalidad de los ítems que conforma-
ron la escala nal de habilidades metodológicas.
Ítems M DS Asimetría Curtosis Comunalidad
Ítem 13 2.76 .905 -.206 -.785 .700
Ítem 14 2.60 .905 -.039 -.829 .528
Ítem 15 3.06 .776 -.463 -.277 .492
Ítem 16 3.02 .825 -.296 -.852 .500
Ítem 18 3.07 .796 -.505 -.326 .529
Ítem 17 3.18 .731 -.490 -.363 .537
Ítem 20 2.52 1.05 -.003 -.1.199 .410
Ítem 30 2.63 .945 -.197 -.848 .739
Ítem 29 2.49 .957 -.029 -.930 .840
Ítem 24 2.72 .902 -.125 -.917 .805
tem 23 2.75 .875 -.166 -.968 .612
Ítem 22 2.98 .736 -.394 -.577 .676
Ítem 21 3.10 .802 -.541 -.354 .457
Los reactivos se agruparon en cuatro factores, los cuales explicaron una varianza total de
59.15% (Hair et al., 1999). En esta primera fase de análisis se eliminaron 6 reactivos por no
cumplir con el peso factorial solicitado y por agruparse en más de dos factores. Al nal esta
escala quedó conformada por 23 ítems.
3.4 ANÁLISIS FACTORIAL CONFIRMATORIO
Para comprobar el modelo de medida obtenido en el AFE se procedió a conrmarlo con la
técnica de AFC, bajo los siguientes criterios de bondad de ajuste: el estadístico chi-cuadrado;
la razón de chi cuadrado sobre los grados de libertad (CMIN/DF) con valores menores a 2 que
indican un buen ajuste; el índice de ajuste comparativo (CFI); el índice de bondad de ajuste
(GFI); el índice de ajuste normado (NFI), estos últimos tres parámetros toman valores entre
0 y 1 en donde valores por encima de .90 indican un muy buen ajuste entre los datos y el
modelo teórico; el error cuadrático medio de aproximación (RMSEA) que es una medida del
grado de error del modelo, en donde valores por debajo de .10 indican un error aceptable,
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Validación de escala que mide competencia metodológica en posgrado
valores alrededor de .06 indican un muy buen ajuste entre los datos y el modelo y el valor de
SRMR, este valor se consideran indicativos de un buen ajuste si está por debajo del valor .05
(Hu & Bentler, 1999).
Se mantuvieron las cuatro dimensiones generadas en el AFE y se eliminó un reactivo
más, los resultados de los índices obtenidos sugieren un modelo con un buen ajuste a los
datos empíricos X2 = 417.08, p = .000; CMIN/DF = 1.92; CFI= .95; GFI= .90; NFI= .91; RMSEA = .054,
SRMR=.0478 (ver gura 1).
Figura 1. Resultados del análisis factorial confirmatorio
3.5 DESCRIPCIÓN DE LOS FACTORES Y FIABILIDAD
El primer factor, conjunta todo lo relacionado con el establecimiento del problema,
los antecedentes del estudio, los objetivos, la justicación, limitaciones, hipótesis y marco
teórico, se agruparon diez reactivos y en conjunto obtuvieron un Alfa de Cronbach de .912.
El segundo factor estuvo conformado por tres reactivos que evalúan la parte del diseño de
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instrumentos y los procedimientos de muestreo y recolección de datos. El coeciente de alfa
fue de .912.
En el tercer factor se incluyen los conocimientos sobre principios básicos de
estadística, procedimientos de conabilidad y validez de las mediciones del estudio,
distinción de tipos de datos, selección de métodos estadísticos apropiados. Se incluyeron
seis ítems y el Alfa de Cronbach fue de .902. Por último, se agruparon cuatro reactivos sobre
análisis, interpretación y discusión de los resultados del estudio, así como la generación de
productos como patentes, publicaciones y prototipos. El valor de Alfa fue de .821. La escala
total demuestra una alta conabilidad con un alfa de Cronbach de .944 (De Vellis, 2012).
4. CONCLUSIÓN Y DISCUSIÓN
La competencia metodológica permite la aplicación de procedimientos adecuados
para la solución de problemas y la generación de conocimiento mediante la utilización del
método cientíco. La escala desarrollada en el presente estudio proporciona una herramienta
para evaluar el grado de desarrollo de esta habilidad. Lo anterior, permite la posibilidad de
identicar las áreas de oportunidad a lo largo de la formación en competencias que habiliten
a los estudiantes de posgrado como investigadores. El estudio realizado parte desde la
identicación del conjunto de habilidades que los investigadores consideran componen
un saber metodológico que todo investigador independientemente de la disciplina debe
dominar hasta la construcción y validación de la escala.
La revisión de literatura permitió observar que existen instrumentos que miden la
competencia metodológica, pero que las escalas dejan fuera elementos importantes de la
habilidad. En este sentido del instrumento de Swank y Lambie (2016) se retoman varios
indicadores; este instrumento hace una distinción para cada elemento diferenciándolos
para trabajos cualitativos y cuantitativos; sin embargo, no profundiza en algunos indicadores
relacionados con la medición y el diseño de la investigación.
La propuesta de Valdés, Vera y Martínez (2012) enmarca algunos reactivos que coinciden
con esta propuesta, dentro de la categoría que denominaron como generación y divulgación
de conocimiento. Este instrumento, incluye los paradigmas de investigación, diseños,
técnicas y divulgación, pero queda varios elementos importantes de la competencia fuera de
la medición. Por su parte, el NPA core utiliza para medir esta habilidad solo tres indicadores
relacionados con el enfoque de las preguntas de investigación, el diseño y la interpretación de
los datos. Por ello, se reexionó sobre la necesidad de ampliar los elementos que componen
esta competencia desde la perspectiva de quien ejecuta la labor de investigación y que
además es el encargado de formar al futuro capital humano.
La presente escala obtuvo evidencias de validez y abilidad, lo que conrma que posee
las propiedades psicométricas para la medición del constructo.
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Validación de escala que mide competencia metodológica en posgrado
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