1. 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
02/01/2013 1

2. Contenido de la Exposición
1. Origen y evolución de la medición de constructos
psicológicos
2. La Psicometría
3. Importancia de la Medida
4. Metodología para medir constructos psicológicos
5. El Capital Social un Paradigma Emergente
6. Evaluación de la Escala
a) Análisis de Fiabilidad
b) Análisis de Validez
7. Satisfacción del Consumidor
02/01/2013 2

3. 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.
02/01/2013 3

4. Origen y Evolución de la Medición de Constructos Psicológicos
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”
02/01/2013 4

5. Origen y Evolución de la Medición de Constructos Psicológicos
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.
02/01/2013 5

6. Origen y Evolución de la Medición de Constructos Psicológicos
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.
02/01/2013 6

7. 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:
02/01/2013 7

8. La Psicometría
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).
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.
02/01/2013 8

9. La Psicometría
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.
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10. 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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11. La Medición de Constructos Psicológicos
• Origen
1. Conceptualización del constructo • Definiciones
• Importancia
2. Identificar las dimensiones que
conforman al constructo Dimensionalidad y Relaciones
• Definiciones operativas
4. Operativizar el constructo • Orden del constructo
• Relación con los indicadores
5. Especificación del modelo • Modelo Latente
• Modelo Agregado
6. Selección de tipo de indicador
• Reflexivos
• Formativos
7. Generar una batería de ítems
Identificar variables observables
8. Incluir ítems de validación • Comparativas
• No comparativas
9. Diseño de la escala • Nominal, Ordinal, de Intervalo
y Razón
10. Elaboración del cuestionario
02/01/2013 Redactar y ordenar de los ítems11

12. Purificar y Reducir la Escala
• Panel de expertos
11. Administrar la muestra (Pretest) • Análisis de la confiabilidad
• Análisis de la validez
• Reconstrucción de la escala
Relaciones Causales
12. Segunda Evaluación de la Escala • Análisis Fact. Confirmatorio
• Fiabilidad y Validez
 Path Analysis
Ecuaciones Estructurales
• Construcción del modelo
• Parsimonia
02/01/2013 12

13. 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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14. Conceptualización del Constructo
A 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.
02/01/2013 14

15. Conceptualización del Constructo
 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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16. Operativización del Constructo
Definición Operativa de Capital Social
Es 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
Capital
Social
Asociatividad Civismo
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17. Operativización del Constructo
El 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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18. Conceptualización del Constructo
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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19. Especificación del Modelo
a) Modelo Latente b) Modelo Agregado
Confianza
Confianza
Civismo Civismo
Asociatividad
Varianza Asociatividad
Real Varianza
Real
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20. Especificación del Modelo
El Modelo Latente de Capital Social
CS
Asociatividad Confianza Civismo
I1 I2 In
I1 I2 Ik I1 I2 Is
02/01/2013 20

21. Selección del Tipo de Indicador
Modelos de Medida con Indicadores Reflexivos
Formativos Reflexivos
η η
λ1 λ2 λn δ1 δ2 δn
Y1 Y2 Yn X1 X2 Xn
02/01/2013 Adaptado de Bollen y Lennox (1991: 306) 21

22. Selección del Tipo de Indicador
Principales Diferencias entre Indicadores Reflexivos y Formativos
Indicadores Reflexivos Indicadores Formativos
Selección aleatoria a partir de un conjunto Representación de indicadores que recogen
de indicadores relacionados con el concepto todo el significado y contenido del proyecto
Intercambiables entre ellos, la eliminación No son intercambiables entre ellos, la
de uno no cambia la naturaleza ni el eliminación de alguno cambia la naturaleza
contenido del concepto y el contenido del proyecto
La correlación entre indicadores se deriva La correlación entre indicadores no se
de la concepción del modelo de medición, deriva del modelo de medición debido a
que se basa en que los indicadores están que lo sindicadores están determinados
asociados con las variables latentes exógenamente y no se deducen del
concepto
Es recomendable una alta correlación entre No es recomendable una elevada
los indicadores, puesto que constituye un correlación entre indicadores, debido a que
indicio que tras ellos subyace el mismo implicaría un problema de multicoli-
concepto y que, por tanto, son medidas nealidad. No se puede deducir la validez de
validas de ese concepto los indicadores mediante los resultados de
las correlaciones.
02/01/2013 22

23. 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
02/01/2013 23

24. 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.)
02/01/2013 24

25. 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
02/01/2013 25

26. 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
02/01/2013 26

27. 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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28. Análisis de Fiabilidad
Fiabilidad = Consistencia (se mantienen los resultados al ser aplicada
varias veces a los mismos individuos, en condiciones similares)
n
2
Si
n i 1
1. El Alfa de Cronbach 1 2
n 1 Sx
n = número de ítems
S2i = Varianza del ítem i, S2x = Varianza de las puntuaciones totales
riT S T Si
ri
2. Índice de homogeneidad corregido: T i
2 2
ST Si 2 riT S T S i
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.
02/01/2013 28

29. 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 Deleted
SOLIDARI 19,8973 27,7340 ,0010 ,2181 ,6164
SOLIDA1 21,7730 25,8504 ,2374 ,1819 ,5561
SOLIDA2 22,0000 25,1413 ,3107 ,3462 ,5400
SOLIDA3 21,0162 26,6900 ,0157 ,1420 ,6306
SOLIDA4 20,8162 23,7921 ,3118 ,1809 ,5357
SOLIDA5 21,5189 23,5336 ,4119 ,2429 ,5120
SOLIDA6 21,4649 23,2284 ,3792 ,2577 ,5171
SOLIDA7 21,3351 23,8327 ,3330 ,3200 ,5304
SOLIDA8 21,4054 23,0902 ,4465 ,3029 ,5022
SOLIDA9 22,0486 25,5900 ,2890 ,1314 ,5458
Reliability Coefficients 10 items
Alpha = ,5768 Standardized item alpha = ,6029 N of Cases = 185,0
N of
Statistics for Mean Variance Std Dev Variables
Scale 23,6973 29,2992 5,4129 10
02/01/2013 29

30. 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 Deleted
SOLIDA2 15,5189 21,5553 ,3751 ,2523 ,6708
SOLIDA4 14,3351 20,9197 ,3031 ,1645 ,6898
SOLIDA5 15,0378 20,3192 ,4432 ,2407 ,6551
SOLIDA6 14,9838 19,6573 ,4445 ,2504 ,6539
SOLIDA7 14,8541 19,5710 ,4643 ,2907 ,6490
SOLIDA8 14,9243 19,6355 ,5078 ,2910 ,6395
SOLIDA9 15,5676 22,3989 ,3062 ,1241 ,6842
SOLIDA1 15,2919 22,6209 ,2552 ,1704 ,6942
Reliability Coefficients 8 items
Alpha = ,7069 Standardized item alpha = ,7056 N of Cases = 185,0
N of
Statistics for Mean Variance Std Dev Variables
Scale 17,2162 26,0834 5,1072 8
Inter-item
Correlations Mean Minimum Maximum Range Max/Min Variance
02/01/2013 ,2221 ,0310 ,4221 ,3911 13,6078 ,0113 30

31. Análisis de Validez
Validez: El grado en que un test mide lo que pretende medir
Contenido
Criterio o
Externa
Validez
Convergente
Constructo
Discriminante
Nomológica
02/01/2013 31

32. Consulta a Expertos
C o nfia nza Interp erso na l
16
14
12
10
F recuencia
8
6
4
2
0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
Ind ica d ores
02/01/2013 C onfia nza C ivism o A socia tivida d N ingu na N S /N R 32

33. Consulta a Expertos
Confianza Institucional
02/01/2013 33

34. Evaluación de Expertos
02/01/2013 34

35. Análisis de Validez
Validez convergente
Se 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 discriminante
Existe 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.
02/01/2013 35

36. Análisis de Validez
Validez Nomológica
Existe 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
02/01/2013 36

37. 2
2
rijrij2
rij
i ii j jj
KMO
KMO 22 2 22
rr 2 rijr
r
ijij
ij
rijij
Análisis Factorial Confirmatorio
ii j j i ij j
i j i j
1. Verificación de los supuestos
2. Cálculo de la matriz de correlaciones
2
3. Especificación del modelo rij
i j
4. Identificación del modelo KMO 2 2
rij rij
5. Extracción de los factores i j i j
6. Estimación de las cargas factoriales
7. Rotación de las cargas factoriales
8. Interpretación del modelo KMO and Bartlett's Test
Kais er-Meyer-Olkin Measure of Sampling
9. Cálculo de los puntajes Adequacy. ,901
Bartlett's Test of Approx. Chi-Square 28598,612
Sphericity df 2556
Sig. ,000
02/01/2013 37

38. λ11
Confianza
02/01/2013
δ1
Interpersonal
λ21
Confianza
δ2
Comunitaria
ξ1
Confianza
λ31
Confianza
δ3
Institucional
Ø12
Participación λ42
δ4
Ciudadana
Especificación del Modelo
λ52
Alianzas
δ5
Estratégicas
Ø13
ξ2
λ62
Redes
δ6
Asociatividad
Comunitarias
Ø23
λ73
Libertad y
δ7
Justicia
Representación Gráfica del Modelo Hipotético
λ83
Respeto y
δ8
Responsabilidad
Civismo
ξ3
λ93
Solidaridad y
δ9
Equidad
38

39. x px 1 pxk kx 1
Análisis Factorial Confirmatorio
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:
x px 1 pxk kx 1
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 comunes
ξ es un vector kx1 de factores comunes hipotéticos
δ es un vector px1 de factores únicos o residuos, que recoge el
componente de error aleatorio.
02/01/2013 39

40. Análisis Factorial Confirmatorio
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
02/01/2013 40

41. Total Variance Ex pla ine d
Initial Eig en valu es Ro tatio n Su m s of Sq ua red Lo ad ing s
Co m p on en t Total % o f Varian ce Cu m u lative % Total % o f Varian ce Cu m u lative %
1 1 3,03 6 3 4,30 5 3 4,30 5 1 2,83 1 3 3,76 6 3 3,76 6
2 7 ,5 65 1 9,90 7 5 4,21 2 7 ,7 27 2 0,33 3 5 4,09 9
3 7 ,4 88 1 9,70 4 7 3,91 6 7 ,5 30 1 9,81 7 7 3,91 6
4 2 ,1 14 5 ,5 63 7 9,47 9
5 1 ,6 84 4 ,4 32 8 3,91 1
6 1 ,0 63 2 ,7 99 8 6,71 0
Autovalores de las Componentes y
Porcentaje de Varianza Explicada
7 ,84 9 2 ,2 33 8 8,94 3
8 ,71 8 1 ,8 91 9 0,83 3
9 ,62 5 1 ,6 46 9 2,47 9
10 ,58 9 1 ,5 51 9 4,03 0
11 ,50 8 1 ,3 36 9 5,36 6
12 ,45 5 1 ,1 98 9 6,56 3
13 ,40 8 1 ,0 73 9 7,63 6
14 ,26 3 ,69 3 9 8,32 8
15 ,18 7 ,49 1 9 8,81 9
16 ,16 5 ,43 5 9 9,25 4
17 5 ,2 98 E-0 2 ,13 9 9 9,39 4
18 3 ,6 60 E-0 2 9 ,6 30 E-0 2 9 9,49 0
19 3 ,0 43 E-0 2 8 ,0 07 E-0 2 9 9,57 0
20 2 ,3 50 E-0 2 6 ,1 84 E-0 2 9 9,63 2
21 1 ,9 84 E-0 2 5 ,2 21 E-0 2 9 9,68 4
22 1 ,8 23 E-0 2 4 ,7 98 E-0 2 9 9,73 2
23 1 ,6 50 E-0 2 4 ,3 42 E-0 2 9 9,77 5
24 1 ,3 89 E-0 2 3 ,6 54 E-0 2 9 9,81 2
25 1 ,1 84 E-0 2 3 ,1 17 E-0 2 9 9,84 3
26 1 ,1 08 E-0 2 2 ,9 15 E-0 2 9 9,87 2
27 8 ,1 51 E-0 3 2 ,1 45 E-0 2 9 9,89 4
28 6 ,7 80 E-0 3 1 ,7 84 E-0 2 9 9,91 2
29 6 ,3 91 E-0 3 1 ,6 82 E-0 2 9 9,92 8
30 6 ,2 22 E-0 3 1 ,6 37 E-0 2 9 9,94 5
31 4 ,8 75 E-0 3 1 ,2 83 E-0 2 9 9,95 8
32 4 ,5 22 E-0 3 1 ,1 90 E-0 2 9 9,96 9
33 3 ,6 84 E-0 3 9 ,6 95 E-0 3 9 9,97 9
34 2 ,8 46 E-0 3 7 ,4 89 E-0 3 9 9,98 7
35 2 ,5 14 E-0 3 6 ,6 16 E-0 3 9 9,99 3
36 1 ,6 82 E-0 3 4 ,4 25 E-0 3 9 9,99 8
37 5 ,8 52 E-0 4 1 ,5 40 E-0 3 9 9,99 9
38 2 ,8 50 E-0 4 7 ,4 99 E-0 4 1 00 ,0 0 0
02/01/2013 Extraction Meth od : Principa l C om po ne nt An a lys is .
41

42. Comunalidades y Matriz de Componentes Cargas Factoriales y Comunalidades
R o tated C o m p o n en t M atrix
C o m p o n en t C om m unalities
Indicadores 1 2 3 Indicadores Initial E xtraction
C RA SLIB1 0,98264346 C on fian za21 1 0,74678
A sociatividad46_4 0,94711514 C on fian za22 1 0,74848
Libertad50_2 0,94281401 C on fian za23 1 0,80564
A sociatividad46_2 0,94219606 C on fian za24 1 0,80183
Libertad50_4 0,94194934 C on fian za25 1 0,80577
A sociatividad46_6 0,93914867 C on fian za26 1 0,77153
A sociatividad46_5 0,93591842 C on fian za31_1 1 0,59072
Libertad48_9 0,85296375 C on fian za31_2 1 0,32970
Libertad48_4 0,85271958 A sociatividad46_1 1 0,48376
Libertad48_7 0,85190978 A sociatividad46_2 1 0,89949
Libertad48_10 0,85150795 A sociatividad46_3 1 0,34311
Libertad48_6 0,85135405 A sociatividad46_4 1 0,90851
Libertad48_8 0,71565709 A sociatividad46_5 1 0,88678
Libertad50_3 0,69919963 A sociatividad46_6 1 0,89471
A sociatividad46_10 0,59913529 0,49240855 A sociatividad46_7 1 0,69484
A sociatividad46_9 0,59885670 0,49779317 A sociatividad46_8 1 0,37378
Libertad48_5 0,59273488 A sociatividad46_9 1 0,61458
A sociatividad46_3 0,58682128 A sociatividad46_10 1 0,61002
02/01/2013 42

43. R o ta te d C o m p o n e n t M a trix
C o m p o n en t C o m m u n a litie s
In d ic a d o r e s 1 2 3 In d ic a d o r e s In itia l E x tr a c tio n
Comunalidades y Matriz de Componentes
C R C O N F1 0,98919540 Libertad48_4 1 0,71138
C on fian za25 0,90455963 Libertad48_5 1 0,35398
C on fian za23 0,90417956 Libertad48_6 1 0,71098
C on fian za24 0,90201093 Libertad48_7 1 0,71044
C on fian za26 0,88050012 Libertad48_8 1 0,51528
C on fian za22 0,86365039 Libertad48_9 1 0,71167
C on fian za21 0,86267273 Libertad48_10 1 0,71137
C on fian za31_1 0,76142688 Libertad50_2 1 0,90134
C on fian za31_2 0,57061889 Libertad50_3 1 0,49809
A sociatividad46_7 0,56156256 0,61361730 Libertad50_4 1 0,89998
A sociatividad46_8 0,41472439 0,44086086 R espon sabilidad53_3 1 0,95046
C R C IV ISM 0,99165002 R espeto_2 1 0,95800
O tra_3 0,98657963 R espon sb_3 1 0,96204
R espon sb_3 0,98388611 R espon sb_4 1 0,61871
O tra_4 0,98279637 O tra_2 1 0,57430
R espeto_2 0,98094416 R espeto_3 1 0,58840
R espon sabilid53_3 0,97684437 O tra_4 1 0,95864
R espeto_3 0,76854975 C R A SLIB 1 1
O tra_2 0,75696257 C R C O N F1 1
R espon sb_4 0,74463074 C R C IV ISM 1
E xtraction M eth od: Prin cipal C om pon en t A n alysis. E xtraction M eth od: .
R otation M eth od: V arim ax w ith K aiser N orm alization Prin cipal C om pon en t A n alysis
R otation con verged in 4 iteration s
02/01/2013 43

44. 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.
02/01/2013 44

45. Conclusiones Análisis Factorial Confirmatorio
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.
02/01/2013 45

46. 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.
02/01/2013 46

47. Satisfacción del Consumidor
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.
02/01/2013 47

48. Satisfacción del Consumidor
El 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.
02/01/2013 48

49. Satisfacción del Consumidor
e) 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.
Imagen Lealtad
Expectativas del
Consumidor
Satisfacción del
Valor Consumidor
Percibido
Calidad Quejas
Percibida
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50. Satisfacción del Consumidor
Resultados obtenidos en una investigación efectuada por la Escuela de Estadística de Estocolmo
02/01/2013 50

51. Satisfacción del Consumidor
Ajuste del Modelo
Existen 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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52. Gracias por su atención
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