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Vol. 19. Núm. 3.
Páginas 188-189 (Mayo - Junio 2018)
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Vol. 19. Núm. 3.
Páginas 188-189 (Mayo - Junio 2018)
Carta al director
DOI: 10.1016/j.edumed.2017.04.008
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Validez basada en la estructura interna: reanálisis al artículo de Dávila y Nevado
Validity based on internal structure: Re-analysis of the article by Davila and Nevado
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José Luis Ventura-León
Universidad Privada del Norte, Lima, Perú
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Tabla 1. Validez basada en la estructura interna
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Sr. Director:

Recientemente se publicó en la revista un artículo que tiene como propósito validar un inventario de Burnout1. No obstante, es necesario reanalizar los resultados del artículo porque no cumple a cabalidad con la finalidad que persigue.

La validación es el proceso mediante el cual se otorga validez a un instrumento de medida. En ese sentido, la validez es entendida como: El grado en que la teoría y evidencia ayudan a interpretar las puntuaciones de un instrumento diseñado para un propósito determinado2. Recientemente, la guía para la selección de instrumentos de medición en salud denominada COSMIN3 señala la importancia de verificar la validez de estructura interna, acciones que han sido recomendadas en otras disciplinas planteando 5 fuentes de validez: Basado en los procesos de respuesta, consecuencias del instrumento, contenido, relación con otras variables y estructura interna2.

La validez basada en la estructura interna es evaluada mediante la técnica estadística análisis factorial y consiste en identificar la cantidad de factores que subyacen a los ítems; así como, la pertenencia de un ítem con un respectivo factor y el peso de cada ítem4.

En el artículo en mención se refiere que la escala cuenta con 3 dimensiones: emocional, despersonalización y rendimiento. No obstante, los autores no brindan información suficiente para esta afirmación. Por esa razón, en función de la matriz de correlación inter-ítem se realizó el cálculo de la estructura interna con el programa R5 realizando así el análisis factorial exploratorio (AFE). En la tabla 1 se presenta la estructura tridimensional. No obstante se encuentran ítems que pertenecen a más de un factor por presentar cargas por encima a 0,30 en ambos factores6, situación que refleja la complejidad factorial. Adicionalmente se realizó el análisis paralelo, método computacional que sugiere que un solo factor subyace a los 10 ítems. Esta discrepancia entre la cantidad de factores a nivel teórico y empírico, sumado a la ausencia de simplicidad factorial sugiere realizar un análisis factorial confirmatorio (AFC) con el inventario en estudios venideros.

Tabla 1.

Validez basada en la estructura interna

Ítems/factorial  F1  F2  F3 
—  —  0,573 
0,342  —  0,506 
—  —  0,609 
—  —  0,705 
—  0,508  0,389 
−0,337  0,636  — 
—  0,569  — 
—  0,805  — 
—  0,690  — 
10  0,946  —  — 
Porcentaje de varianza explicada  69,13  —  — 
KMO  0,787  —  — 
Barlett  325,7 (45)a  —  — 

n=73.

a

Estadísticamente significativa.

Por lo antes expuesto se recomienda que ante la validación de un instrumento se considere su estructura interna, por ser un requisito imprescindible al momento de interpretar un instrumento de medición y estimar los coeficientes de confiabilidad. Acciones que vienen siendo recomendadas por comités de expertos en la materia2,3.

Conflicto de intereses

El autor declara no tener ningún conflicto de intereses.

Bibliografía
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F.A. Dávila, N. Nevado.
Validación de Burnout screening inventory en personal de formación del área de la salud.
Educación Médica, 17 (2016), pp. 158-163
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American Educational Research Association.
American Psychological Association.
National Council on Measurement in Education. Standards for educational and psychological testing, American Educational Research Association, (1999), pp. 194
[3]
L.B. Mokkink, C.A.C. Prinsen, L.M. Bouter, H.C. Vet, C.B. Terwee.
The consensus-based standards for the selection of health measurement instruments (COSMIN) and how to select an outcome measurement instrument.
Braz J Phys Ther, 20 (2016), pp. 105-113
[4]
J. Rios, C. Wells.
Validity evidence based on internal structure.
Psicothema, 26 (2014), pp. 108-116
[5]
R Development Core Team. R: A Language and Environment for Statistical Computing. R; Foundation for Statistical Computing, Vienna, 2006. ISBN 3-900051-07-0
[6]
J. Nunnally.
Teoría psicométrica.
Trillas, (1987),
Copyright © 2017. Elsevier España, S.L.U.. Todos los derechos reservados
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