¿Pueden las actitudes hacia la estadística y la ansiedad estadística explicar el rendimiento de los

20 Pages·2015·0.51 MB·Spanish

Revista de Psicodidáctica, 2015, 20(2), 285-304 ISSN: 1136-1034 eISSN: 2254-4372
www.ehu.eus/revista-psicodidactica © UPV/EHU
DOI: 10.1387/RevPsicodidact.13080
¿Pueden las actitudes hacia la estadística
y la ansiedad estadística
explicar el rendimiento de los estudiantes?
Albert Sesé, Rafael Jiménez, Juan-José Montaño, y Alfonso Palmer
Universidad de las Islas Baleares
Resumen
El estudio investiga las relaciones entre bagaje matemático, ansiedad rasgo, ansiedad ante los exá-
menes, ansiedad ante la estadística, actitudes hacia la estadística, y rendimiento, en una muestra de
472 estudiantes de asignaturas estadísticas de Ciencias de la Salud mediante modelos de ecuaciones es-
tructurales. Las actitudes son el principal predictor del rendimiento y mediadoras entre ansiedad y ren-
dimiento. Las relaciones entre bagaje matemático, ansiedad rasgo, y ansiedad ante los exámenes, sobre
el rendimiento no fueron significativas, contra hipótesis. El modelo final postula que el rendimiento
está afectado directa y positivamente por las actitudes, y éstas son influidas positivamente por el bagaje
matemático, y negativamente por la ansiedad. El bagaje matemático es predictor negativo de la ansie-
dad y la ansiedad ante los exámenes es un predictor directo positivo de la ansiedad ante la estadística.
Palabras clave: Actitudes, ansiedad, rendimiento en estadística, ansiedad ante los exámenes, mo-
delos de ecuaciones estructurales.
Abstract
The aim of this study was to investigate the relationships between math background, trait anxiety,
test anxiety, statistics anxiety, attitudes toward statistics and statistics performance in a sample of
472 university students enrolled in statistics courses of Health Sciences majors. A Structural Equation
Modeling (SEM) approach showed the attitudes as the stronger direct predictor of performance, and
played a full mediating role on the relationship between statistics anxiety and performance. Contrary to
hypothesized, the direct contribution of math background, trait anxiety, and test anxiety to performance
was non-significant. A final model posited that performance was positively and directly affected by
attitudes, and in turn attitudes were positively influenced by math background and negatively affected
by anxiety. Math background also appeared as negative predictor of anxiety. Finally, test anxiety was a
positively direct predictor of statistics anxiety.
Keywords: Attitudes, anxiety, statistics performance, test anxiety, structural equation modeling.
Correspondencia: Dr. Albert Sesé, Departamento de Psicología, Universitat de les Illes Balears, Edi-
ficio Guillem Cifre de Colonya, Carretera de Valldemossa, km. 7’5, 07122 Palma, España. E-mail:
[email protected]
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Introducción señala la necesidad de avanzar en la
teoría y el conocimiento sobre las ac-
Muchos estudiantes universitarios titudes hacia la estadística, y anima a
refieren problemas en su desempeño los investigadores a utilizar métodos
cuando están matriculados en asig- cuantitativos complejos de modelado.
naturas de estadística, especialmente En este trabajo, se utiliza un enfoque
en las ciencias sociales y de la salud. desde los modelos de ecuaciones es-
Estas asignaturas y especialmente sus tructurales (MEE) para probar un mo-
exámenes producen un alto grado de delo incluyendo predictores potencia-
ansiedad en los estudiantes y resulta- les del desempeño en estadística.
dos académicos inadecuados (Balo- Uno de estos posibles predictores
glu, 2003; Benson, 1989; Carmona, es la ansiedad estadística, «ansiedad
2004; Carmona, Martínez, y Sán- que se produce como resultado de in-
chez, 2005; Chiesi y Primi, 2010; Gal, teraccionar con la estadística en cual-
Ginsburg, y Schau, 1997; Macher, quier forma y en cualquier nivel, y
Paechter, Papousek, y Ruggeri, 2012; que parece implicar una compleja se-
Musch y Bröder, 1999; Onwuegbuzie rie de reacciones emocionales que tie-
y Seaman, 1995; Tremblay, Gardner, nen la tendencia a debilitar el apren-
y Heipel, 2000). Algunos estudian- dizaje» (Onwuegbuzie y Daley, 1999,
tes podrían considerar estas asignatu- p. 1089). La ansiedad ante los exáme-
ras como una carga porque no están nes puede definirse como un rasgo es-
seguros de sí mismos acerca de sus pecífico caracterizado por la predis-
competencias en estadística (Chiesi y posición para reaccionar con ansiedad
Primi, 2010). En este sentido, la peor elevada en contextos relacionados con
consecuencia de esta carencia de au- el rendimiento (Hodapp, Glanzmann,
toconfianza es que «muchos estudian- y Laux, 1995; Keith, Hodapp, Scher-
tes creen que una asignatura de esta- melleh-Engel, y Moosbrugger, 2003).
dística es la mayor amenaza para la Así, la ansiedad estadística podría con-
consecución de un grado, y el bajo siderarse un constructo más específico
desempeño se ha convertido en un que la ansiedad ante los exámenes, y
problema para muchas instituciones un mejor predictor del rendimiento
educativas de todo el mundo» (Vigil- en estadística que la ansiedad ante los
Colet, Lorenzo, y Condon, 2008, p. exámenes u otras medidas de ansie-
175). Por esta razón, resulta esencial dad general debido a que la relación
obtener evidencias empíricas sobre directa entre estas medidas y el ren-
las principales variables que explican dimiento estadístico no ha resultado
el rendimiento en estadística de los significativo (Finney y Schraw, 2003;
estudiantes. El editorial del número Furnham y Cha morro-Premuzic, 2004;
especial de la revista Statistics Edu- Hair y Hampson, 2006; Vigil-Colet et
cation Research Journal (SERJ) (cen- al., 2008). A su vez, la medida de la
trada en las actitudes hacia la estadís- ansiedad ante los exámenes está más
tica) (Schau, Millar, y Petocz, 2012) relacionada con el rendimiento acadé-
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mico general que otras medidas de an- súa, López-Jáuregui, Bully, y Mujika,
siedad general, tales como la ansiedad 2012; Sorge y Schau, 2002). Tempe-
rasgo (Rindermann y Neubauer, 2001; laar et al. (2007) obtuvieron mediante
Vigilia et al., 2008). En consecuencia, un enfoque MEE que las actitudes in-
se sugiere el uso de medidas específi- fluyen sobre el desempeño en estadís-
cas como predictores directos del ren- tica, pero este no presenta una relación
dimiento en estadística. significativa con el razonamiento es-
Otro predictor potencial es la Ac- tadístico. Más recientemente, Hood,
titud hacia la estadística (Budé et al., Creed, y Neumann (2012) replicaron
2007; Chiesi et al., 2010; Lalonde y el modelo de Sorge y Schau (2002)
Gardner, 1993; Nasser, 2004; Onwueg- y hallaron que los resultados previos
buzie, 2003; Ramírez, Schau, y Em- del desempeño y de las experiencias
mioglu, 2012; Sorge y Schau, 2002; en estadística fueron el predictor más
Tempelaar, van Der Loeff, y Gijse- importante del rendimiento, junto con
laers, 2007; Tremblay et al., 2000; solamente dos dimensiones de las ac-
Wisenbaker, Scott, y Nasser, 2000). titudes hacia la estadística (esfuerzo y
Lalonde y Gardner (1993) probaron un expectativas), y que, por tanto, la me-
modelo MEE que incluía las medidas jora de las habilidades estadísticas fun-
de aptitud matemática, ansiedad esta- damentales debería mejorar las actitu-
dística y actitudes hacia la estadística, des y el rendimiento.
la motivación para aprender estadís- Otro trabajo importante es el re-
tica, y el esfuerzo, para la predicción lativo al modelo de Mediación An-
del rendimiento en estadística. La ap- siedad-Expectativa (MAE) (Onwueg-
titud apareció como predictor directo buzie, 2003), donde se espera que
positivo del rendimiento y negativo tanto la ansiedad estadística como las
de la ansiedad estadística, que a su vez expectativas de logro medien en la re-
fue predictor, tanto de la motivación lación entre las características cog-
como del rendimiento. La relación en- nitivas y la personalidad, y el ren-
tre la ansiedad estadística y el rendi- dimiento. La ansiedad estadística
miento no fue significativa. Tremblay y el logro juegan un papel central,
et al. (2000) replicaron el modelo de mediando la relación entre el rendi-
Lalonde y Gardner (1993), y contraria- miento y la ansiedad, los hábitos de
mente a lo esperado, obtuvieron una re- estudio, la carga académica, y el nú-
lación significativa y negativa entre la mero de asignaturas de estadística
ansiedad estadística y el rendimiento, cursadas. Un año después, Nasser
y negativa entre las actitudes y la an- (2004) obtuvo un alto efecto positivo
siedad estadística. Los autores sugirie- de la aptitud matemática y un efecto
ron la inclusión de información rela- menor, pero significativo y positivo,
tiva a los antecedentes del desempeño de las actitudes sobre el rendimiento
en matemáticas o estadística (bagaje) mediante un enfoque MEE. También
como predictor potencial del rendi- halló una relación directa y negativa
miento (Cassady y Johnson, 2002; Elo- entre la ansiedad estadística y las ac-
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titudes, pero la relación entre la an- el rendimiento en estadística, y que
siedad y el rendimiento no fue signi- son escasos los estudios que también
ficativa, de forma consistente con el incluyen la ansiedad estadística y sus
estudio de Lalonde y Gardner (1993), antecedentes en un único modelo.
pero contrario a los de Onwuegbuzie Esta es la principal razón que funda-
(2003) y Tremblay et al. (2000). menta la conveniencia de este estudio.
Chiesi y Primi (2010) propusie-
ron un modelo MEE donde el bagaje El modelo estructural
matemático afectaba tanto a los co-
nocimientos como a las actitudes ha- El modelo hipotetiza (modelo A)
cia la estadística. Estas dos variables que el bagaje matemático y la an-
influían a la ansiedad estadística, que siedad estadística son predictores di-
a su vez se relacionaba directamente rectos de las actitudes hacia la esta-
con las actitudes y el rendimiento. dística, con una relación positiva y
También se incluyó un efecto directo negativa, respectivamente. A su vez,
del conocimiento matemático sobre el bagaje matemático presenta una re-
el rendimiento. Se consideraron los lación directa y negativa con la ansie-
posibles cambios en las actitudes du- dad estadística. La ansiedad rasgo y la
rante el curso debido a la interacción ansiedad ante los exámenes se consi-
con los contenidos y las exigencias deran predictores positivos directos
de la disciplina, y si este cambio fue de la ansiedad estadística. Por último,
mediado por la competencia matemá- el bagaje matemático, las actitudes, la
tica inicial. Los resultados mostraron ansiedad estadística, la ansiedad ante
que tanto las actitudes posteriores a los exámenes y la ansiedad rasgo se
la evaluación y el conocimiento ma- consideran predictores directos del
temático estaban relacionados directa rendimiento, con un efecto positivo
y positivamente con el desempeño, en los dos primeros casos, y negativo
pero la ansiedad estadística solamente con las tres variables relacionadas con
afectó el rendimiento sólo de forma la ansiedad (ver Figura 1).
indirecta a través de las actitudes. El modelo postula que un mayor
En resumen, la revisión de la lite- nivel tanto de aptitud numérica como
ratura revela grandes diferencias so- de autoconcepto matemático debe-
bre (a) las variables e instrumentos ría incrementar una actitud positiva
de medida incluidos en los modelos; hacia la estadística. Por el contrario,
(b) las complejas interrelaciones en- niveles bajos de bagaje matemático
tre los predictores del desempeño en podrían hacer que los estudiantes se
estadística; y (c) la magnitud de los sientan abrumados por el contenido
predictores. En este sentido, Sloot- de las asignaturas de estadística. A su
maeckers (2012) señala que hay un vez, un menor nivel de ansiedad rasgo
pequeño pero creciente cuerpo de es- y de ansiedad ante los exámenes debe-
tudios que muestran una relación en- ría disminuir la ansiedad estadística, y
tre las actitudes hacia la estadística y esta cadena de efectos también debería
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Figura 1. Modelo inicial del desempeño en estadística (modelo A).
aumentar las actitudes positivas. Así, rendimiento, incluso mayor que la an-
se espera un mejor desempeño en es- siedad estadística. El objetivo del es-
tadística para los estudiantes con me- tudio es estimar el ajuste del modelo y
jores actitudes hacia la estadística y analizar los resultados de acuerdo con
menor ansiedad estadística. Las varia- los hallazgos previos de la literatura.
bles sociodemográficas como género,
edad, ingresos, o residencia no están
presentes en el modelo debido a que Método
su relación con el desempeño en esta-
dística no fue significativa en la fase Participantes
exploratoria del estudio. El modelo
plantea que las actitudes hacia la esta- La muestra está compuesta
dística juegan un papel esencial como por 472 estudiantes universitarios
el predictor directo más potente del (124 hombres, 348 mujeres) de tres
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titulaciones diferentes de las Cien- dencias de fiabilidad y validez para
cias de la Salud (Psicología, Enfer- esta subescala del DAT-5 se limitan
mería y Fisioterapia) de la Universi- generalmente a: (a) estudios de fia-
dad de las Islas Baleares. Todas las bilidad (oscilando desde .80 a .90)
personas participantes estaban matri- (Psychological Corporation, 1991);
culadas en una asignatura común a (b) correlaciones con otros instrumen-
las tres titulaciones cuyas competen- tos psicométricos orientados a la me-
cias fundamentales se relacionaban dida del mismo constructo o similares
con la estadística y solamente se re- (desde .65 a .90) (Snow y Swanson,
querían aptitudes matemáticas bási- 1992), y (c) estudios que han obte-
cas. El rango de edad fue de 17 hasta nido muy buenos resultados acerca
54 años (M = 22.54; DT = 6.33), y de su capacidad predictora del desem-
la mediana de la distribución fue de peño académico (Brown y Lent, 2012;
20 años (81.9% entre 17 y 25 años). Psychological Corporation, 1991).
La participación fue completamente El coeficiente de fiabilidad (proce-
voluntaria y sin incentivos, y la bate- dimiento test-retest) para la versión
ría de tests fue administrada durante adaptada española fue de .81 (TEA
una sesión de clases prácticas de la Ediciones, 2006).
asignatura. Todos los estudiantes que Se incluyó un único ítem para
asistieron a la sesión accedieron a par- medir el autoconcepto matemático.
ticipar en el estudio. Los participantes El contenido del ítem fue operaciona-
representan el 85.7% del número total lizado como sigue: «Qué puntuación
de estudiantes matriculados. Estos da- te otorgarías en una escala 0-10 sobre
tos sobre la participación y la repre- tu bagaje académico en matemáticas a
sentatividad minimizan el efecto po- lo largo de tu vida?» Este ítem intenta
tencial del sesgo de autoselección. medir el grado de competencia mate-
mática autopercibida de los estudian-
Instrumentos tes. Es conocido en la literatura que el
uso de un único ítem en investigación
La Aptitud numérica fue medida empírica debe ser tratado con precau-
mediante una subescala de la última ción. El uso de tales medidas debe es-
versión del DAT-5 (Bennett et al., tar limitado a circunstancias especia-
1990) y adaptada al contexto espa- les (Diamantopoulos, Sarstedt, Fuchs,
ñol por TEA Ediciones (2006). Con- Wilczynski, y Kaiser, 2012).
tiene 40 ítems con respuesta múlti- Dado que el objetivo fundamental
ple de 5 anclajes y una única opción de esta investigación se centra más en
correcta, como por ejemplo: Si obtener evidencias empíricas acerca
2x2 + 6x = 2x2 + 3x + 5, entonces x de los efectos principales en una red
es igual a (a) –2.5, (b) –5/4, (c) –1, nomológica que en profundizar en los
(d) 0.6, o (e) Ninguna de ellas es co- modelos de medida, puede ser sufi-
rrecta. El tiempo límite para comple- ciente considerar una única cuestión
tar el test es de 20 minutos. Las evi- global que haga que los participan-
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tes «consideren todos los aspectos y lizó la adaptación española del TAI-G
preferencias individuales de ciertos (Sesé et al., 2010) con 30 ítems y es-
aspectos del constructo que son me- cala de 4 anclajes, y una estructura de
didos» (Nagy, 2002, p. 79). Así, los 4 factores: emocionalidad (8 ítems),
estudiantes pueden evaluar con una preocupación (10 ítems), interferen-
escala única los aspectos más rele- cia (6 ítems), y falta de confianza
vantes de su bagaje académico en ma- (6 ítems), con coeficientes de fiabi-
temáticas e ignorar los no relevantes lidad de 0.87, 0.86, 0.81 and 0.86,
(De Boer et al., 2004). Las relaciones respectivamente. Se obtuvieron evi-
bivariantes con los otros constructos dencias de validez de criterio de los
en el modelo mostraron un comporta- cuatro factores con relación a otras
miento conforme a hipótesis: positiva variables como ansiedad estadística
con los factores de las actitudes hacia (.58), ansiedad rasgo (desde .31 a .36),
la estadística (oscilando entre .20 y inteligencia emocional (oscilando
.51), aptitud numérica (.35), y rendi- desde –.24 a –.37), y rendimiento aca-
miento (.39); y negativa con los fac- démico (desde –.22 a –.33). Keith et
tores de la ansiedad ante los exáme- al. (2003) obtuvieron evidencias de
nes (desde –.12 hasta –.25), y con los validez de constructo adecuadas uti-
de la ansiedad estadística (desde –.16 lizando un procedimiento de análisis
a –.26). factorial confirmatorio con diseños
La Ansiedad rasgo fue medida transversales y longitudinales.
con la adaptación española del State- Ansiedad estadística. La Escala
Trait Anxiety Inventory (STAI) de Ansiedad Estadística (EAE) (Vigil-
(Spielberger et al., 1988), compuesta Colet et al., 2008) es una medida au-
por 20 ítems con una escala Likert torreferida de 24 ítems con una escala
de 4 anclajes. La adaptación espa- Likert de 5 anclajes. Posee una estruc-
ñola obtuvo una fiabilidad test-retest tura latente de tres factores: ansiedad
de .81 para la ansiedad rasgo, y el alfa ante el examen (8 ítems, p.ej., «Es-
de Cronbach osciló entre .83 y .92. El tudiar para un examen en una asig-
coeficiente alfa de este estudio fue de natura de estadística»), ansiedad por
.89. Muchos estudios reportan eviden- pedir ayuda (8 ítems, p.ej., «Pregun-
cias adecuadas de validez del STAI tar al profesor cómo usar una tabla de
(Kabacoff, Segal, Hersen, y Van Has- probabilidad»), y ansiedad por la in-
selt, 1997; Novy, Nelson, Goodwin, y terpretación (8 ítems, p. ej., «Inten-
Rowzee, 1993; Okun, Stein, Bauman, tar comprender una demostración ma-
y Silver, 1996; Spielberger y Rehe- temática»). El estudio de Vigil-Colet
iser, 2004; Tilton, 2008). et al. (2008) obtuvo valores de fiabi-
Ansiedad ante los exámenes. El lidad de .87, .92 y .82 para los 3 fac-
German Test Anxiety Inventory (TAI- tores, respectivamente, y a su vez, el
G) (Hodapp, 1991) es una adapta- presente estudio obtuvo coeficientes
ción del Test Anxiety Inventory (TAI) de fiabilidad de .91, .93 y .84. Recien-
(Spielberger, 1980). Este estudio uti- temente se han aportado propiedades
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292 ALBERT SESÉ, RAFAEL JIMÉNEZ, JUAN-JOSÉ MONTAÑO, Y ALFONSO PALMER
adecuadas de fiabilidad y validez para centrado en las actitudes hacia la es-
la EAE (Chiesi, Primi, y Carmona, tadística con un adecuado comporta-
2011; Oliver, Sancho, Galiana, y Ce- miento psicométrico con relación a
briá, 2014). todos los subtipos de validez externa
Las Actitudes hacia la Estadís- (convergente, discriminante, y predic-
tica son medidas con el Survey of At- tiva) después de una revisión metaa-
titudes Toward Statistics (SATS-28) nalítica. Este estudio utilizó la adapta-
(Schau et al., 1995), compuesto por ción española del SATS-28 (Carmona
28 ítems de escala Likert con 7 an- y Moreno, 1999). Los coeficientes
clajes y 4 factores: afecto (6 ítems, de fiabilidad obtenidos en este estu-
p.ej., «Me gusta la estadística»), que dio fueron .88 para afecto, .90 para la
mide los sentimientos positivos y ne- competencia cognitiva, .92 para valor,
gativos relacionados con la estadís- y .85 para dificultad.
tica; competencia cognitiva (6 ítems, El rendimiento académico fue
p.ej., «Puedo aprender estadística»), evaluado mediante la calificación ob-
que mide las actitudes acerca de la tenida por los estudiantes en el primer
aplicación a la estadística del conoci- examen de estadística realizado a mi-
miento intelectual y las aptitudes; va- tad del curso. El examen consistió en
lor (9 ítems, p.ej., «La estadística no un conjunto de preguntas teóricas y
es importante en mi vida»), que mide problemas numéricos. Se utilizó una
las actitudes hacia la utilidad, relevan- escala de respuesta múltiple con cua-
cia, y el valor de la estadística en la tro alternativas y una sola respuesta
vida personal y profesional; y dificul- correcta para cada pregunta. Se aplicó
tad (7 ítems, p.ej., «Aprender estadís- la fórmula de corrección del azar so-
tica requiere mucha disciplina»), que lamente en las cuestiones teóricas. Se
mide las actitudes acerca de la dificul- utilizó la escala de evaluación de la
tad de la estadística como asignatura, universidad española (0-10 puntos) y
y la percepción de las demandas de la las calificaciones de los estudiantes
tarea. Los coeficientes de fiabilidad se obtuvieron de los expedientes ofi-
obtenidos en diversos estudios osci- ciales. El acceso a las calificaciones
laron entre .80 y .89 para afecto, entre fue autorizado por los estudiantes en
.77 y .88 para competencia cognitiva, el momento en que accedieron a parti-
entre .74 y .90 para valor, y desde cipar en el estudio, de acuerdo con la
.64 a .81 para dificultad. Ramirez, Ley española de protección de datos.
Emmioğlu y Schau (2010) alentaron a
los investigadores a utilizar el SATS- Procedimiento
28 debido a sus buenas propiedades
psicométricas y su congruencia con el Todos los estudiantes matricula-
Modelo de Valor-Expectativa (Eccles dos en un curso introductorio de esta-
et al., 1983). Recientemente, Nolan, dística, común para Psicología, Enfer-
Beran, y Hecker (2012) hallaron que mería y Fisioterapia, fueron invitados
el SATS-28 fue el único instrumento a participar voluntariamente en el es-
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tudio. La asignatura es introductoria y ticos de los métodos de estimación
por lo tanto no requiere entrenamiento de los MEE mediante el programa
estadístico previo. Los cuestionarios PRELIS 2. Aunque los datos no cum-
fueron administrados durante una plieron la asunción de normalidad
única sesión correspondiente a una multivariante, la pequeña desviación
clase práctica programada de la asig- hallada (valores z de asimetría y apun-
natura. El tiempo necesario para con- tamiento por debajo de |1.00|) no in-
testarlos osciló entre 60 y 75 minu- validó el uso del método de máxima
tos, incluyendo el tiempo estándar de verosimilitud con el programa LIS-
20 minutos máximo para completar REL 8.80 (Jöreskog y Sörbom, 2006).
la subescala de aptitud numérica. El El modelo estimado no contempló la
desarrollo físico de la batería siguió inclusión de covarianzas de error en-
los principios de la ergonomía cogni- tre los ítems.
tiva para reducir las dificultades per- Para la evaluación del ajuste glo-
ceptivas y la fatiga de los participan- bal del modelo se utilizaron los índi-
tes. La administración de la batería ces χ2, la razón χ2 respecto los grados
fue programada tres semanas antes de libertad (gl), el Root Mean Square
del primer examen de la asignatura a Error of Approximation (RMSEA) y
la mitad del semestre para evitar que su intervalo de confianza al 90% (con
las medidas de ansiedad incrementa- un valor p respecto a RMSEA < .05),
ran en demasía y pudiesen generar un el Standardized Root Mean Squared
efecto techo y para minimizar el aban- Residual (SRMR), el Comparative Fit
dono de los estudiantes. Se aseguró la Index (CFI) y el Goodness of Fit In-
confidencialidad y se cumplieron to- dex (GFI). Se considera que un mo-
dos los requerimientos establecidos delo ajusta a los datos si χ2 no es sig-
por la Comisión de Bioética para es- nificativo, χ2/gl < 3, RMSEA < .05,
tudios con seres humanos de la Uni- SRMR < .08, y CFI y GFI ≥ .95 (Hu y
versidad de las Islas Baleares. Bentler, 1999; Schreiber, Stage, King,
Nora, y Barlow, 2006). Finalmente se
Análisis estadísticos adoptó el criterio de significación del
5% para evaluar los parámetros indi-
Los estadísticos descriptivos pre- viduales (p.ej., 2.00 para el valor t de
liminares determinaron los coeficien- los parámetros).
tes de fiabilidad, los estadísticos des-
criptivos, y las correlaciones entre
las variables observables. Se llevó a Resultados
cabo un conjunto de análisis facto-
riales confirmatorios para estimar el Análisis preliminares
ajuste de los modelos de medida. Pos-
teriormente se llevaron a cabo análi- Los estadísticos descriptivos para
sis sobre la normalidad multivariante cada ítem incluido en el modelo de
para evaluar los supuestos estadís- ecuaciones estructurales mostraron
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15 – 0-10 6.35 2.67
al 14 ––.08 6-24 13.75 7.56
r
structu 13 –.42**–.28** 6-24 12.01 4.17
E
delo 12 –.49**.48**–.06 8-32 18.85 6.40
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M
n el 11 –.61**.45**.31**–.06 10-40 29.65 5.96
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O
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ariant 4 –.40**.56**–.43**–.32**–.45**–.24**–.15**–.25**–.41**–.01.45** 0-24 11.65 2.32
v
ones Bi 3 –.75**.37**.48**–.47**–.35**–.44**–.21**–.18**–.28**–.36**–.28**.48** 0-24 8.18 2.75
rrelaci 2 –.51**.55**.16**.27**–.26**–.15**–.25**–.05–.03–.08–.24**–.25**.39** 0-10 6.26 1.48
o
C
os, y 1 –.35**.28**.30**.19**.17**–.20**–.02–.18**–.06–.08–.08–.12**–.01.26** 0-40 15.86 6.30
v
Tabla 1 Estadísticos Descripti 1. Aptitud numérica 2. Autoconcepto matem. 3. Afecto 4. Competencia cognitiva 5. Valor 6. Dificultad 7. Ansiedad por examen 8. Ansiedad pedir ayuda 9. Ans. por interpretación10. Ansiedad rasgo11. Preocupación12. Emocionalidad13. Interferencia14. Falta de confianza15. Rendim. Estadístico Rango de la variable Media DE ** p < .01. * p < .05.
Revista de Psicodidáctica, 2015, 20(2), 285-304