Ponencia medición Capital Social

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EL PROCESO DE MEDIR EN LAS CIENCIAS SOCIALES

Presentación de un caso práctico:

Una propuesta para Medir el Capital Social en

estudiantes universitarios

Ponente:

Edmundo Pimentel

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Contenido de la Exposición

1. Origen y evolución de la medición de constructos psicológicos

2. La Psicometría3. Importancia de la Medida4. Metodología para medir constructos psicológicos5. El Capital Social un Paradigma Emergente6. Evaluación de la Escala

a) Análisis de Fiabilidadb) Análisis de Validez

7. Satisfacción del Consumidor

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Origen y Evolución de la Medición de Constructos Psicológicos

Los orígenes de la medición se hunden en el tiempo hasta hacerse difusos, y no fue sino hasta 1901 cuando sus fundamentos lógicos fueron planteados por Hölder al dar a conocer sus famosos axiomas sobre la medición de la masa.

Dichos axiomas básicamente establecen que se pueden asignar números a magnitudes que son objetos de operaciones de concatenación o combinación, que tienen su contraparte en las operaciones aritméticas con los números reales.

Posteriormente, Campbell (1920) expone por primera vez en forma completa los fundamentos lógicos de la medida, los cuales fueron desarrollados en el campo de la física y proporcionaron un marco de referencia para discutir la naturaleza de la medida. En dichos fundamentos se distingue por primera vez entre la medición directa y la indirecta.

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Las ideas de Hölder y de Campbell se desarrollaron en el campo de la física y constituyeron serios obstáculos para el avance de la medición en psicología, debido a que en este campo no se disponía de unidades que se pudiesen concatenar o combinar para formar un continuo de medida.

Tales eran las dificultades que veinte años después la Sociedad Británica para el Avance de la Ciencia, en su reunión del año 1940 invitó amablemente a los psicólogos a que renunciasen en su empeño de medir variables subjetivas. Por suerte habían muchos adeptos al dictun de Thorndike:

“Todo lo que existe, existe en un cierta cantidad”, y a su corolario:

“Lo que exista en cierta cantidad se puede medir”

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Un año después en el Congreso Internacional Para la Unidad de la Ciencia de 1941, Stevens expone por primera vez su concepción sobre la medida, en la que afirma que es posible efectuar distintos niveles de medición en psicología.

Cinco años más (1946) tarde publica su famoso artículo “Sciencia” donde termina de perfilar sus ideas, las cuales no fueron suficientemente difundidas sino hasta 1951, cuando publicó su “Handbook of Experimental Psichology” que fomenta una amplia discusión sobre su teoría de las escalas en la que establece cuatro posibles niveles de medidas: Nominal, Ordinal, de Intervalo y de Razón. Las interpretaciones erróneas de esta teoría aún ocasionan estragos en el campo de las investigaciones.

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A partir de la década de los sesenta y hasta los setenta, se desarrolla una serie de teorías axiomáticas de la medición que dan paso a lo que Jáñez (1989) denominó la época de la teoría representacional, ya que desde esta perspectiva "los símbolos asignados a los objetos deben representar las relaciones percibidas entre los atributos de los objetos"

Según Jáñez, los conceptos de sistema relacional (empírico y numérico) y homomorfismo (aplicación que permite transformar un sistema en otro), constituyen los fundamentos de las teorías modernas de la medición, de donde surge la Psicometría.

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La Psicometría La Psicometría tiene como objetivo la construcción de instrumentos de medida psicológicas. Dentro de ella hay dos grandes campos: a) La Teoría de los Test y b) El Escalamiento.

En la Teoría de los test se dispone de diferentes teorías para construir las escalas. De las cuales la más conocida es la Teoría Clásica de los Test, pero existen más teorías que permiten construir instrumentos de medida.

En el escalamiento también hay diferentes métodos y procedimientos. Esas dos áreas de la Psicometría están muy relacionadas y comparten el mismo objetivo: la construcción de instrumentos de medida psicológicos. La diferencia entre las dos radica en su finalidad. Para construir instrumentos de medida puede haber dos finalidades:

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El escalamiento surgió de otra necesidad psicológica: la medición de las sensaciones que aparece en el campo de la Psicofísica, la cual a su vez, surgió como una ciencia psicológica cuyo interés era relacionar la intensidad física de un estímulo físico con la sensación que ese estímulo produce en las personas (intensidad subjetiva).

La Psicometría

Las diferencias entre las escalas psicológicas y las escalas físicas son:Las escalas psicológicas se refieren siempre a un continuo

psicológico. Dado que están basadas en juicios o actitudes de sujetos muestran variabilidad y esta variabilidad se manifiesta en la asignación de valores diferentes en función de los sujetos que emiten los juicios.

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Las escalas objetivas están basadas en un continuo o dimensión física que a diferencia de las escala psicológicas, garantiza la precisión. Independientemente del sujeto que utilice esta escala, el valor que obtengamos siempre será el mismo, y no habrá variabilidad entre los sujetos, si se utiliza la misma unidad de medida.

Por ejemplo: hace más de 40 años que se decía que el metro era “la diezmillonésima parte del cuadrante de meridiano de Greenwich entre el Polo Norte y el Ecuador" y esta medida se guardaba en una barra de platino e iridio en un museo de Paris. En 1960 los científicos consideraron que esto no era suficientemente exacto y definieron el metro como la cantidad de 16.550.763,73 longitudes de onda de radiación naranja del gas inerte Cripton- 86. Pero esta medida no resultó bastante exacta pues los técnicos comprobaron, en el viaje a la Luna, que se había cometido un error de 1,5 m y en l990 se definió nuevamente el metro como la longitud del recorrido de la luz en el vacío durante 1/299.792.458 de segundo.

La Psicometría

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Importancia de la Medida

“La historia de la ciencia es la historia de la medida”. Cattel

La afirmación de Cattel quedó reforzada cuando no fue aceptada la psicología como ciencia, hasta que se demostró que es posible medir lo psicológico.

“Suelo repetir con frecuencia que solo cuando es posible medir y expresar en forma numérica aquello de lo que se habla, se sabe algo acerca de ello; nuestro saber será insuficiente e insatisfactorio mientras no seamos capaces de expresarlo en números”. Lord Kelvin (1824 -1907)

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La Medición de Constructos Psicológicos

1. Conceptualización del constructo

2. Identificar las dimensiones que conforman al constructo

• Origen• Definiciones• Importancia

4. Operativizar el constructo

5. Especificación del modelo

6. Selección de tipo de indicador

7. Generar una batería de ítems

• Modelo Latente• Modelo Agregado

• Definiciones operativas• Orden del constructo• Relación con los indicadores

• Reflexivos• Formativos

Identificar variables observables

8. Incluir ítems de validación

9. Diseño de la escala

Dimensionalidad y Relaciones

10. Elaboración del cuestionario

• Comparativas• No comparativas• Nominal, Ordinal, de Intervalo y Razón

Redactar y ordenar de los ítems

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11. Administrar la muestra (Pretest)

Purificar y Reducir la Escala• Panel de expertos• Análisis de la confiabilidad• Análisis de la validez• Reconstrucción de la escala

12. Segunda Evaluación de la EscalaRelaciones Causales• Análisis Fact. Confirmatorio• Fiabilidad y Validez

Path AnalysisEcuaciones Estructurales

• Construcción del modelo• Parsimonia

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Conceptualización del Constructo

Desde sus inicios las Teorías Clásicas de la economía postularon la importancia del desarrollo económico como vía fundamental y prácticamente exclusiva para lograr el desarrollo social del los países. Los impresionantes avances de la tecnología influyeron para que se aceptasen estos postulados casi con fe ciega.

Durante los veinticinco años del final del milenio, el crecimiento del PIB per cápita superó en 3,90 veces al observado en los 225 años precedentes, al ubicarse en 5,73%. Pero este crecimiento, el mayor en la historia de la humanidad, fue asimétrico y no tuvo su correlato en el desarrollo humano, evidenciando que el crecimiento económico es un medio, pero no el fin último de la estrategia para dicho desarrollo. Al finalizar el siglo XIX el ingreso per cápita en los países ricos equivalía a nueve veces el de los países pobres, actualmente el ingreso de los países industrializados supera en aproximadamente cien veces el de los países más desfavorecidos.

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Conceptualización del ConstructoA pesar del vigoroso impulso que experimentó el PIB mundial en el último cuarto de siglo del milenio, la pobreza siguió creciendo, ejerciendo sus efectos devastadores sobre inmensas regiones del mundo, hasta el punto que la quinta parte de la población mundial vive en condiciones de pobreza extrema. Al respecto el premio Nóbel en economía Amartya Sen sentenció: El desarrollo económico aunque deseable, no necesariamente implica desarrollo social.

El 20% de los países más desarrollados poseen riquezas 150 veces superior a las del 20% más pobre, el PIB de esos países industrializados representa el 86% del PIB mundial y sus exportaciones equivalen al 82% del total de las exportaciones mundiales

En este contexto, y ante el fracaso de las teorías economicistas que postulaban que la estrategia debía concentrarse en el crecimiento económico, el cual una vez logrado derramaría sus beneficios sobre los otros sectores propiciando el desarrollo humano, surgieron nuevos planteamientos dirigidos hacia el estudio de otras dimensiones del desarrollo no consideradas por esas teorías.

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De la Teoría del Derrame a las investigaciones de Putnam, Coleman y ---Boerdieu

El trabajo de Putnam

Los aportes de Kliskberg

El contexto del Capital Social

Los trabajos pioneros y los tipos de CS

Las investigaciones realizadas sobre CS

El marco teórico

Importancia del Capital Social

Tipo de Constructo. Magnitud Fundamental o Derivada

Dimensiones que lo conforman

Relaciones entre sus dimensiones

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Operativización del ConstructoDefinición Operativa de Capital SocialEs la capacidad que poseen los integrantes de una comunidad para asociarse o trabajar juntos, mediante su incorporación activa a grupos u organizaciones, a través de las cuales pretenden alcanzar objetivos comunes para mejorar su calidad de vida; se basa en el grado de confianza que poseen esas personas, su nivel de asociatividad, así como en los valores y normas que comparten. Operativamente se considerará como un constructo psicológico conformado por la comunalidad de las dimensiones psicológicas Confianza, Asociatividad y Civismo.

Confianza

Asociatividad Civismo

Capital Social

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Operativización del ConstructoEl concepto de Confianza, la guía de Francis Fukuyama y de Nikles Luhmann.

Nuestra definición de Confianza:

La confianza es una relación social (considerada como un valor real), asociada a la incertidumbre en su condición de anticipar el futuro, y mediada por la comunicación, se basa sobre la acción del hombre, que la fortalece o debilita, provee una cierta seguridad o expectativa en que otras personas, organizaciones o instituciones, efectuarán acciones que originen resultados positivos o que no realizarán acciones inesperadas que pudiesen tener consecuencias negativas, para las personas o instituciones involucradas, lo cual propicia la toma de decisiones.

Nuestra Definición Operativa de Confianza:

La confianza es una dimensión psicológica no observable, representada en la actitud positiva de las personas, mediante la cual ante un hecho que genera incertidumbre, espera que otras personas o instituciones tengan un comportamiento ético.

Confianza Interpersonal y Confianza Institucional

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Definición Operativa de Asociatividad:

La Asociatividad es el grado de capacidad desarrollado por una sociedad para que diversos grupos, conformados por miembros de esa sociedad, puedan alcanzar consensos, acuerdos o acciones coordinadas que apunten a la obtención de objetivos comunes.

• Asociaciones comunitarias

• Redes sociales

Definición Operativa de Civismo:

El civismo lo definiremos como: un conjunto de actitudes morales, que entrañan postulados éticos fundamentales, necesarios para hacer posible, o mejor, para hacer más agradable la vida en común.

Valores Morales: Libertad, Justicia, Responsabilidad, Respeto, Solidaridad y Equidad

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Especificación del Modelo

a) Modelo Latente

Varianza Real

Asociatividad

Confianza

Civismo Civismo

b) Modelo Agregado

Varianza Real

Asociatividad

Confianza

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Especificación del Modelo

El Modelo Latente de Capital Social

CS

Asociatividad Confianza Civismo

IkI1I1 I2 In I2 I1 I2 Is

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Selección del Tipo de Indicador

η

Y1 Y2 Yn

λ1 λ2 λn

Formativos

δ1

η

X1 X2 Xn

δ2 δn

Reflexivos

Modelos de Medida con Indicadores Reflexivos

Adaptado de Bollen y Lennox (1991: 306)

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Selección del Tipo de Indicador

No es recomendable una elevada correlación entre indicadores, debido a que implicaría un problema de multicoli-nealidad. No se puede deducir la validez de los indicadores mediante los resultados de las correlaciones.

Es recomendable una alta correlación entre los indicadores, puesto que constituye un indicio que tras ellos subyace el mismo concepto y que, por tanto, son medidas validas de ese concepto

La correlación entre indicadores no se deriva del modelo de medición debido a que lo sindicadores están determinados exógenamente y no se deducen del concepto

La correlación entre indicadores se deriva de la concepción del modelo de medición, que se basa en que los indicadores están asociados con las variables latentes

No son intercambiables entre ellos, la eliminación de alguno cambia la naturaleza y el contenido del proyecto

Intercambiables entre ellos, la eliminación de uno no cambia la naturaleza ni el contenido del concepto

Representación de indicadores que recogen todo el significado y contenido del proyecto

Selección aleatoria a partir de un conjunto de indicadores relacionados con el concepto

Indicadores FormativosIndicadores Reflexivos

Principales Diferencias entre Indicadores Reflexivos y Formativos

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Diseño de la Escala. Generar un Batería de Ítems

Aspectos a considerar: Naturaleza compleja de lo que se desea medir

Selección de una escala compleja: Escala No comparativa, tipo Likert, con número limitado de respuestas.

Identificar los indicadores observables:

Latimbarómetro

Encuesta Mundial de Valores

Investigación bibliográfica

Redacción Preliminar y ordenamiento de los Ítems

Determinación del formato de medida

Cantidad de ítems a considerar para cada dimensión

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Redacción de los Ítems

Spector (1992) y Muñiz (1996) plantean que un buen ítem debe ser claro y

conciso, sin ambigüedad y lo más concreto posible. Al respecto sugieren las siguientes reglas para su redacción:

Cada ítem debe expresar una y solo una idea Evitar enunciados que puedan ser interpretados de varia formas El ítem debe expresar sentimientos, preferencias, actitudes o creencias, nunca

aseveración de hechos. Evitar frases que puedan ser aceptadas o rechazadas por la mayoría de las

personas ya que no resultarán discriminantes Alternar los ítems redactados en términos positivos y negativos para

controlar los efectos de la aquiescencia Evitar el uso de vocablos de significado universal (todos, siempre, nadie,

nunca, etc.) o de significado indefinido (solamente, apenas, simplemente, en ocasiones, entre otros.)

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Redacción de los Ítems

Las frases deben ser cortas y de estructura gramatical simple (evitar dobles negaciones, frases condicionales, etc.)

Evitar expresiones coloquiales y de jerga así como el uso de doble negación.

Se debe usar un vocabulario que sea fácilmente comprendido por las personas entrevistadas.

Evítese el uso de términos sexistas y, en general, cualquier término que pudiese resultar excluyente u ofensivo.

Evitar el modo negativo para invertir la redacción de un ítem.

Ítems de Validación:

Los ítems de validación tienen dos propósitos fundamentales

a) Detectar errores en las respuestas

b) Validar la escala

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Diseño del Cuestionario

No existe un planteamiento teórico basado en un principio científico que garantice un cuestionario óptimo. Es una actividad que se basa en la habilidad que se adquiere con la experiencia y el seguimiento de un conjunto de pasos que proveen una metodología empírica. Narres K. Malhotra (1999) Indica que dichos pasos son los siguientes: Especificar la información necesaria Evaluar cuestionarios previos utilizados para medir las variables de interés Especificar el modelo de entrevista Determinar el contenido de las preguntas individuales Diseñar la pregunta para superar la falta de disposición del entrevistado para

responder Decidir sobre la estructura de las preguntas Redactar las preguntas Acomodar las preguntas en el orden apropiado Identificar la forma y disposición de los ítems

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Diseño del Cuestionario

Indicar los niveles de medición de preguntas y escalas Determinar la codificación de las preguntas cerradas Edición del cuestionario Reproducir la versión preliminar del cuestionario Consulta a expertos. Elaboración del Instructivo Efectuar la prueba piloto Selección de la población objetivo Elaborar manuales e Instructivos Acopio de la información Procesamiento de la información (Base de datos) Análisis de Fiabilidad Análisis de Validez Corregir los problemas que se observen en la prueba piloto

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Análisis de Fiabilidad

21

2

11 x

n

ii

S

S

n

n1. El Alfa de Cronbach

n = número de ítems

S2i = Varianza del ítem i, S2

x = Varianza de las puntuaciones totales

iTiTiT

iTiTiTi

SSrSS

SSrr

222

2. Índice de homogeneidad corregido:

riT es la correlación ítem-test, Si es la desviación típica que muestran las puntuaciones en el ítem, y ST es la desviación típica que presentan las puntuaciones en test.

Fiabilidad = Consistencia (se mantienen los resultados al ser aplicada varias veces a los mismos individuos, en condiciones similares)

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Análisis de Fiabilidad

R E L I A B I L I T Y A N A L Y S I S - S C A L E (A L P H A) Scale Scale Corrected

Mean Variance Item- Squared Alpha if Item if Item Total Multiple if Item

Item Deleted Deleted Correlation Correlation DeletedSOLIDARI 19,8973 27,7340 ,0010 ,2181 ,6164SOLIDA1 21,7730 25,8504 ,2374 ,1819 ,5561SOLIDA2 22,0000 25,1413 ,3107 ,3462 ,5400SOLIDA3 21,0162 26,6900 ,0157 ,1420 ,6306SOLIDA4 20,8162 23,7921 ,3118 ,1809 ,5357SOLIDA5 21,5189 23,5336 ,4119 ,2429 ,5120SOLIDA6 21,4649 23,2284 ,3792 ,2577 ,5171SOLIDA7 21,3351 23,8327 ,3330 ,3200 ,5304SOLIDA8 21,4054 23,0902 ,4465 ,3029 ,5022SOLIDA9 22,0486 25,5900 ,2890 ,1314 ,5458

Reliability Coefficients 10 itemsAlpha = ,5768 Standardized item alpha = ,6029 N of Cases = 185,0

N ofStatistics for Mean Variance Std Dev Variables

Scale 23,6973 29,2992 5,4129 10

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R E L I A B I L I T Y A N A L Y S I S - S C A L E (A L P H A) Scale Scale Corrected

Mean Variance Item- Squared Alpha if Item if Item Total Multiple if Item

Item Deleted Deleted Correlation Correlation DeletedSOLIDA2 15,5189 21,5553 ,3751 ,2523 ,6708SOLIDA4 14,3351 20,9197 ,3031 ,1645 ,6898SOLIDA5 15,0378 20,3192 ,4432 ,2407 ,6551SOLIDA6 14,9838 19,6573 ,4445 ,2504 ,6539SOLIDA7 14,8541 19,5710 ,4643 ,2907 ,6490SOLIDA8 14,9243 19,6355 ,5078 ,2910 ,6395SOLIDA9 15,5676 22,3989 ,3062 ,1241 ,6842SOLIDA1 15,2919 22,6209 ,2552 ,1704 ,6942

Reliability Coefficients 8 itemsAlpha = ,7069 Standardized item alpha = ,7056 N of Cases = 185,0

N ofStatistics for Mean Variance Std Dev Variables

Scale 17,2162 26,0834 5,1072 8 Inter-itemCorrelations Mean Minimum Maximum Range Max/Min Variance

,2221 ,0310 ,4221 ,3911 13,6078 ,0113

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Análisis de Validez

Nomológica

Discriminante

Convergente

Criterio o ExternaValidez

Contenido

Constructo

Validez: El grado en que un test mide lo que pretende medir

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Consulta a Expertos

0

2

4

6

8

10

12

14

16

Fre

cuen

cia

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

Indicadores

Confianza Interpersonal

Confianza Civismo Asociatividad Ninguna NS/NR

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Consulta a Expertos

0

2

4

6

8

10

12

14

16

12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22

Confianza Asociat ividad Civismo Conf/Asociat Cof/Civismo Conf.+Asoc+Civ Ninguna

Confianza Institucional

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Evaluación de Expertos

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Validez convergenteSe dice que existe validez convergente cuando la medida se correlaciona fuertemente y de forma positiva con otras medidas del mismo concepto o, en otras palabras, cuando se corrobora el concepto objeto de estudio por procedimientos independientes. No obstante, para hablar de validez convergente no únicamente se puede hacer uso de distintas medidas, sino que se puede emplear también la misma escala pero sobre distintas poblaciones.

Validez discriminanteExiste cuando la medida no se correlaciona con otras medidas de las que se supone que debe diferir, porque realmente estas últimas miden conceptos distintos. De esta forma, una escala tendrá validez discriminante cuando no mide un concepto para cuya medida no se diseñó.


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Validez NomológicaExiste validez nomológica cuando, tal y como pronostica la teoría, existe correlación entre la medida de la variable en cuestión y otras medidas de conceptos distintos, pero relacionados. Lo que se pretende determinar es si el instrumento de media se comporta según lo esperado por la teoría con respecto a otras medidas con las cuales está teóricamente relacionada.

La validación nomológica del constructo se sustenta en la existencia de una teoría que permita especificar su estructura interna y la forma como se manifiesta a través de un conjunto de indicadores, así como las relaciones que tiene con otros constructos, la verificación de los supuestos sobre las relaciones entre los constructos recibe el nombre de validez nomológica

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Análisis Factorial Confirmatorio

1. Verificación de los supuestos

2. Cálculo de la matriz de correlaciones

3. Especificación del modelo

4. Identificación del modelo

5. Extracción de los factores

6. Estimación de las cargas factoriales

7. Rotación de las cargas factoriales

8. Interpretación del modelo

9. Cálculo de los puntajes

ji jiijij

jiij

rr

r

KMO22

2

ji jiijij

jiij

rr

r

KMO22

2

ji jiijij

jiij

rr

r

KMO22

2

KMO and Bartlett's Test

,901

28598,612

2556

,000

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of SamplingAdequacy.

Approx. Chi-Square

df

Sig.

Bartlett' s Test ofSpheric ity

ji jiijij

jiij

rr

r

KMO22

2

ji jiijij

jiij

rr

r

KMO22

2

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Confianza Asociatividad Civismo

Con

fian

zaIn

terp

erso

nal

Con

fian

zaIn

stit

uci

onal

Con

fian

zaC

omu

nit

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tici

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ión

Ciu

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Red

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itar

ias

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anza

s E

stra

tégi

cas

Lib

erta

d y

Just

icia

Sol

idar

idad

yE

qu

idad

Res

pet

o y

Res

pon

sab

ilid

ad

Ø13

Ø12 Ø23

ξ3ξ2ξ1

λ11 λ21 λ31λ42 λ52 λ62

λ73 λ83 λ93

δ1 δ2 δ3 δ4 δ5 δ6 δ7 δ8 δ9

Especificación del ModeloRepresentación Gráfica del Modelo Hipotético

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La forma como se relacionan los factores o dimensiones latentes con los indicadores y las relaciones entre los factores se pudo apreciar en el gráfico precedente. En términos matriciales el modelo se representa de la forma siguiente:

donde:x es un vector px1 de variables observadas (ítems)Λ es una matriz pxk de saturaciones de las p variables en los k factores comunesξ es un vector kx1 de factores comunes hipotéticosδ es un vector px1 de factores únicos o residuos, que recoge el componente de error aleatorio.

11 kxpxkpxx 11 kxpxkpxx

11 kxpxkpxx

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Por convención se asume que x y ξ son vectores centrados respecto de su media y los supuestos del modelo son los de independencia entre factores comunes y específicos, es decir:

E (δi) = 0 (i = 1, 2, ....., p)

E(ξjδ’i) = 0 (j = 1, 2, ..., k; i = 1, 2 , ..., p)

Extracción de Factores:El SPSS provee de 7 métodos diferentes para extraer factores, en el presente caso se usó el método de los componentes principales y sus resultados se muestra a continuación

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Total Variance Explained

13,036 34,305 34,305 12,831 33,766 33,766

7,565 19,907 54,212 7,727 20,333 54,099

7,488 19,704 73,916 7,530 19,817 73,916

2,114 5,563 79,479

1,684 4,432 83,911

1,063 2,799 86,710

,849 2,233 88,943

,718 1,891 90,833

,625 1,646 92,479

,589 1,551 94,030

,508 1,336 95,366

,455 1,198 96,563

,408 1,073 97,636

,263 ,693 98,328

,187 ,491 98,819

,165 ,435 99,254

5,298E-02 ,139 99,394

3,660E-02 9,630E-02 99,490

3,043E-02 8,007E-02 99,570

2,350E-02 6,184E-02 99,632

1,984E-02 5,221E-02 99,684

1,823E-02 4,798E-02 99,732

1,650E-02 4,342E-02 99,775

1,389E-02 3,654E-02 99,812

1,184E-02 3,117E-02 99,843

1,108E-02 2,915E-02 99,872

8,151E-03 2,145E-02 99,894

6,780E-03 1,784E-02 99,912

6,391E-03 1,682E-02 99,928

6,222E-03 1,637E-02 99,945

4,875E-03 1,283E-02 99,958

4,522E-03 1,190E-02 99,969

3,684E-03 9,695E-03 99,979

2,846E-03 7,489E-03 99,987

2,514E-03 6,616E-03 99,993

1,682E-03 4,425E-03 99,998

5,852E-04 1,540E-03 99,999

2,850E-04 7,499E-04 100,000

Component1

2

3

4

5

6

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8

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Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative %

Initial Eigenvalues Rotation Sums of Squared Loadings

Extraction Method: Principal Component Analysis.

Au

tova

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onen

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Exp

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a

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Com

un

alid

ades

y M

atri

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onen

tes

Indicadores 1 2 3 Indicadores Initial ExtractionCRASLIB1 0,98264346 Confianza21 1 0,74678Asociatividad46_4 0,94711514 Confianza22 1 0,74848Libertad50_2 0,94281401 Confianza23 1 0,80564Asociatividad46_2 0,94219606 Confianza24 1 0,80183Libertad50_4 0,94194934 Confianza25 1 0,80577Asociatividad46_6 0,93914867 Confianza26 1 0,77153Asociatividad46_5 0,93591842 Confianza31_1 1 0,59072Libertad48_9 0,85296375 Confianza31_2 1 0,32970Libertad48_4 0,85271958 Asociatividad46_1 1 0,48376Libertad48_7 0,85190978 Asociatividad46_2 1 0,89949Libertad48_10 0,85150795 Asociatividad46_3 1 0,34311Libertad48_6 0,85135405 Asociatividad46_4 1 0,90851Libertad48_8 0,71565709 Asociatividad46_5 1 0,88678Libertad50_3 0,69919963 Asociatividad46_6 1 0,89471Asociatividad46_10 0,59913529 0,49240855 Asociatividad46_7 1 0,69484Asociatividad46_9 0,59885670 0,49779317 Asociatividad46_8 1 0,37378Libertad48_5 0,59273488 Asociatividad46_9 1 0,61458Asociatividad46_3 0,58682128 Asociatividad46_10 1 0,61002

Rotated Component MatrixComponent Communalities

Cargas Factoriales y Comunalidades

14/04/2023 43

Com

un

alid

ades

y M

atri

z d

e C

omp

onen

tes

CRCONF1 0,98919540 Libertad48_4 1 0,71138Confianza25 0,90455963 Libertad48_5 1 0,35398Confianza23 0,90417956 Libertad48_6 1 0,71098Confianza24 0,90201093 Libertad48_7 1 0,71044Confianza26 0,88050012 Libertad48_8 1 0,51528Confianza22 0,86365039 Libertad48_9 1 0,71167Confianza21 0,86267273 Libertad48_10 1 0,71137Confianza31_1 0,76142688 Libertad50_2 1 0,90134Confianza31_2 0,57061889 Libertad50_3 1 0,49809Asociatividad46_7 0,56156256 0,61361730 Libertad50_4 1 0,89998Asociatividad46_8 0,41472439 0,44086086 Responsabilidad53_3 1 0,95046CRCIVISM 0,99165002 Respeto_2 1 0,95800Otra_3 0,98657963 Responsb_3 1 0,96204Responsb_3 0,98388611 Responsb_4 1 0,61871Otra_4 0,98279637 Otra_2 1 0,57430Respeto_2 0,98094416 Respeto_3 1 0,58840Responsabilid53_3 0,97684437 Otra_4 1 0,95864Respeto_3 0,76854975 CRASLIB1 1Otra_2 0,75696257 CRCONF1 1Responsb_4 0,74463074 CRCIVISM 1Extraction Method: Principal Component Analysis.

Principal Component AnalysisRotation converged in 4 iterationsRotation Method: Varimax with Kaiser Normalization

Extraction Method: .

Indicadores 1 2 3 Indicadores Initial Extraction

Rotated Component MatrixComponent Communalities

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Conclusiones Análisis Factorial Confirmatorio

El trabajo realizado permitió corroborar la hipótesis inicial, basada en los planteamientos de Bourdieu, Coleman y Putnam, en el sentido que el Capital Social es un constructo de orden superior, conformado por tres dimensiones: Asociatividad-Libertad, Civismo y Confianza, el cual puede ser medido mediante la aplicación de técnicas psicométricas

Los análisis de fiabilidad y validación aplicados en el proceso de identificación de los indicadores de cada dimensión condujeron a reducir sustancialmente el número de ítems incorporados al cuestionario inicial, el cual pasó de un total de 231 (sin incluir los 9 iniciales referidos a la identificación del informante y al método Graffar para determinar su categoría social) a 72, es decir, que solo se aceptó el 31,17% de los indicadores considerados inicialmente.

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Otro hecho que no podemos dejar pasar desapercibido por su relevancia en la potencia estadística de las inferencias del modelo (probabilidad de rechazar la hipótesis nula cuando efectivamente debe ser rechazada) es el referido a las altas cargas factoriales que se obtuvieron en cada dimensión.

En virtud del tamaño de la muestra seleccionado, para obtener una potencia estadística de al menos el 80% se requerían cargas factoriales de 0,45. En la dimensión Libertad/Asociatividad todos los indicadores superan la carga factorial mínima y de los veinte seleccionados catorce poseen cargas factoriales superiores a 0,85.

En el caso de Civismo todos los indicadores superan la referida carga factorial mínima y nueve (9) de ellos están por encima de 0,74. En la dimensión Confianza la situación es similar y nueve (9) de sus indicadores presentan cargas factoriales supriores a 0,61. Estas elevadas cargas factoriales son pocos frecuentes en las ciencias sociales y revelan la alta confiabilidad de los resultados obtenidos.

Conclusiones Análisis Factorial Confirmatorio

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Satisfacción del Consumidor

Los índices sobre la satisfacción del consumidor (ISC) son de fecha reciente, fueron desarrollados, entre otros, en Suecia (Fornell, 1992), EEUU (M. Ross Business School at the University of Michigan with the American Society for Quality (ASQ) and CFI Group Estados Unidos 1994) (Fornell, Johnson, Anderson, Cha y Bryant, 1996), Noruega (Andreassen y Lindestad, 1998a y Andreassen y Lindestad, 1998b), India (IndiaMart 1999), Dinamarca (Martensen, Gronholdt y Kristensen, 2000), Hong Kong-China (Regina Lau 2001), Japón (J.D.Power Asia Pacific, 2003) y en Tailandia, Filipinas, Indonesia, Singapur, Shangai-China (J.D.Power Asia Pacific 2004).

La satisfacción del consumidor es un constructo psicológico conformado por varias variables latentes que no pueden ser medidas directamente. En la medición de satisfacción del cliente lo que realmente se logra detectar son los sectores de satisfacción que tiene el cliente, mediante la percepción diversos aspectos del servicio recibido, lo cual conlleva a identificar las áreas donde la empresa ha de impulsar mejoras.

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El Índice de Satisfacción del Cliente se construye mediante un Modelo de Análisis Factorial y Ecuaciones Estructurales, que incluye siete variables latentes, a saber, Satisfacción del Consumidor, Lealtad, Quejas, Imagen, Valor Percibido, Expectativas del Consumidor y Calidad Percibida. Seguidamente se describe en forma resumida el significado de cada una de esas variables latentes:

a) Expectativas: nivel de referencia que espera el consumidor del producto o servicio que adquiere, antes de efectuar la compra. La expectativa produce un efecto directo sobre la calidad percibida del servicio, en el valor del servicio y en la satisfacción.

b) La calidad percibida: componente clave que determina la satisfacción del cliente según la forma en que éste haya experimentado el servicio; influye en la satisfacción a través de dos vías, una directa y otra indirecta vía valor del servicio, en función de la evaluación de la calidad-precio del servicio que realice el cliente.

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Satisfacción del ConsumidorEl modelo diferencia entre dos subcomponentes de calidad percibida:

Calidad percibida o calidad del “producto”: núcleo “duro” del servicio en cuanto a las características genéricas del servicio que se ofrece.

Calidad percibida o calidad del “servicio”: aspectos específicos de la prestación del servicio en sí mismo como la atención personalizada, la distribución, los servicios de información, etc.

c. Valor del servicio: relación calidad-precio que el cliente extrae tras el servicio recibido, actúa como variable interviniente entre la calidad percibida y la satisfacción del cliente.

d. Imagen del servicio: componente intangible que evalúa la imagen de marca que tiene el consumidor sobre la empresa en su conjunto y los productos o servicios que ofrece. En el modelo es una variable exógena o independiente con efecto directo sobre todas las demás que a largo plazo incidirá en la fidelización del cliente con la empresa.

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Satisfacción del Consumidore) Satisfacción del cliente: es la variable resultante que evalúa la actitud o

estado psicológico del consumidor tras su experiencia con el servicio.f) Fidelización del cliente: es la variable de rendimiento del índice de

satisfacción y mide la capacidad que tiene la empresa de retener a sus clientes, en función del nivel alcanzado en ese índice.

Expectativas del Consumidor

Imagen

CalidadPercibida

Valor Percibido


Lealtad

Quejas

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Resultados obtenidos en una investigación efectuada por la Escuela de Estadística de Estocolmo

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Ajuste del ModeloExisten diversos programas informáticos para ajustar modelos: EQS, LISREL, AMOS, CALIS, etc. En la elaboración del ECSI se ha seguido el programa AMOS por la posibilidad de trabajar con diagramas. La evaluación del modelo se ha efectuado utilizando diversos índices:

Índice de Ajuste Normado como medida de discrepancia entre el modelo ajustado y el modelo base (NFI: Normed Fit Index).

Índice de Bondad de Ajuste, similar al anterior, compara las discrepancias entre el modelo ajustado y el modelo anterior al ajuste (GFI: Goodness of Fit Index).Índice ajustado de Bondad del Ajuste, es el mismo indicador que el anterior pero ponderado por un ratio de los grados de libertad del modelo base y ajustado (AGFI: Adjusted Goodness of Fit Index).

Índice del ajuste parsimónico, obtenido a partir del índice NFI y ponderado por el cociente de los grados de libertad del modelo ajustado y el modelo base (PNFI: Parsimonius Normed Fit Index).

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Gracias por su atención

Ponencia medición Capital Social

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