Evaluación de impacto de los recursos informativos bibliotecarios en la competitividad académica de universidades mexicanas acreditadas, aplicando modelos de ecuaciones estructurales (PLS-SEM)

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Metodología
Ciencias de la Información
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Filosofía y Letras
Universidad
Autónoma
de Chihuahua
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Resultados
Impacto Recursos Informativos > Competitividad Académica PLS-SEM
México
“Evaluación de impacto de los recursos
informativos bibliotecarios en la competitividad
académica de universidades mexicanas
acreditadas, aplicando modelos de ecuaciones
estructurales (PLS-SEM)”
Dr. José R. Romo González
Dr. Javier Tarango
Dr. Juan D. Machin Mastromatteo
MBT Laura Patricia Murguía Jáquez

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Edificio de Rectoría
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De antaño ha preocupado investigar acerca de la
eficacia y eficiencia de las bibliotecas académicas,
pero ante la escasez de recursos y la transparencia
requerida en su uso, interesa ahora estudiar el
impacto de los recursos informativos bibliotecarios
(RIB) en la competitividad académica (CA) de las
universidades, con la finalidad de lograr mayores
presupuestos y también un manejo más racional
de esos recursos.
La mayoría de los estudios realizados han sido de
carácter descriptivo y correlacional, por lo que se
propone utilizar la técnica de modelación con
ecuaciones estructurales y cuadrados mínimos
parciales (PLS-SEM) para explorar y predecir los
efectos causales de los RIB vs CA.
El PLS-SEM tolera muestras pequeñas y no requiere la
validación de los supuestos estadísticos tradicionales
(normalidad, homocedasticidad, no colinealidad, etc)
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Análisis PLS-SEM
Tendencia de aplicación Literatura accesible
Software$ OA

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Ciencias de la
Información
Filosofía y Letras-UACH

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Objetivos
a) Evaluar el impacto de los recursos
informativos bibliotecarios (RIB) en la
competitividad académica de
universidades mexicanas acreditadas ante
el CONPAB-IES.
b) Analizar la competitividad académica bajo
tres criterios: productividad, calidad e
innovación.
c) Evaluar efectos causales de los RIB
(impresos, digitales, servicios e
infraestructura) sobre la competitividad
académica universitaria con PLS-SEM.

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Delimitación
33 Universidades
Mexicanas Acreditadas
CONPAB-IES
RIB: Impresos,
Digitales,
Servicios e
Infraestructura
ECUM-UNAM
Competitividad:
Productividad,
Calidad e
Innovación

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Metodología
El trabajo se sustentó en una investigación de
tipo no experimental con un diseño
transversal – causal a través de un censo
estadístico sobre 33 universidades
mexicanas acreditadas ante el CONPAB,
contrastando la información sobre sus
recursos informativos bibliotecarios vs.
su competitividad académica
(productividad, calidad e innovación) según
los indicadores del ECUM-UNAM.
Se evaluó un modelo estructural con la
técnica PLS-SEM que involucró los
siguientes constructos, dimensiones e
indicadores:

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Constructos Dimensión Indicadores
-
Competitivida
d
académica
Productividad

Calidad

Innovación
-Alumnos atendidos
-Artículos publicados
-Revistas editadas

-Cuerpos académicos del
Prodep
-Investigadores en el SNI
-Programas educativos
acreditados (COPAES,
CIEES)
-Patentes aprobadas
-Patentes solicitadas
Recursos
Informativos
bibliotecarios
Impresos

Digitales

Servicios

Infraestructura
-Volúmenes
-Suscripción revistas

-Bases de datos

-N° usuarios docentes
-N° usuarios alumnos

Metros cuadrados

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Metodología
Modelación Estructural (SEM) con Cuadrados Mínimos Parciales (PLS)
Modelo Teórico-
Conceptual
MTC
Software
Modelo Estocástico
Confirma/Rechaza
MTC
Datos
Reales

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 Un modelo en general es una representación
simplificada de la realidad con el fin de
entenderla y controlarla.
 Un modelo científico es una representación
abstracta, conceptual, gráfica o física de
fenómenos, sistemas o procesos con el fin de
describir, analizar, explicar o simular esos
fenómenos o procesos y poder explorarlos,
controlarlos y/o predecirlos.
 Un modelo permite determinar un resultado
final a partir de los datos de entrada.
 Por lo tanto, se considera que la creación de un
modelo es una parte esencial de toda
actividad científica.

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 La ciencia moderna (Teoría de Modelos)
ofrece un conjunto creciente de métodos,
técnicas y herramientas para estudiar
diversos tipos de modelos.
 La construcción, empleo y validación de
modelos se encuentran en disciplinas tales
como la filosofía de la ciencia, teoría
general de sistemas, metodología de la
investigación, analítica visual, etc.
 Sin embargo, y en general, todos siguen los
mismos principios del modelado
 En principio es necesario plantear una serie
de hipótesis, de manera que lo que se quiere
estudiar esté suficientemente plasmado en
la representación, pero que sea lo bastante
sencillo como para poder ser manipulado y
estudiado.
Principios del
Modelado

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 Reglas de Representación
de las entradas (inputs) y
las salidas (outputs) que
interpreten el efecto de las
condiciones iniciales
elegidas sobre la realidad
física.
Partes
Generales de
un Modelo
 Estructura Interna del
Modelo que según el área de
trabajo del modelo, refleje
la correspondencia
determinística o no entre
las entradas y las salidas.

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 Modelos Físicos: representación a escala de un objeto o
fenómeno (maquetas y prototipos)
TiposdeModelos
 Modelos Matemáticos: representación de fenómenos y sus relaciones por medio de formulaciones matemáticas.
Se subdividen en:
 Modelos Determinísticos (Respuestas exactas)
 Modelos Estocásticos (Probabilísticos y Estadísticos)
 Modelos Numéricos (Lógico matemáticos)
 Modelos Gráficos: representan datos con recursos visuales
(líneas, superficies, vectores, símbolos)
 Modelos Analógicos: representan sistemas físicos con
redes análogas (fluído hidraúlico con circuitos elec)
 Modelos Conceptuales: mapa de conceptos y sus
relaciones, incluyendo hipótesis sobre la naturaleza de los
fenómenos y sus asociaciones. Descripción cualitativa bien
organizada que puede permitir la medición de sus factores.

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 El SEM está basado en una técnica
estadística multivariante para probar y
estimar relaciones causales a partir de
datos estadísticos y suposiciones
cualitativas sobre la causalidad.
Modelos de
Ecuaciones
Estructurales
(SEM)
 El SEM permite tanto el modelado
exploratorio (PLS-SEM) (desarrollo de
nuevas teorías) como el modelado
confirmatorio (CBS-SEM) (poner a
prueba teorías ya existentes).
 PLS-SEM (exploratorio y predictivo):
muestras pequeñas (n<40) y sin supuestos
estadísticos fuertes.
 CBS-SEM (confirmatorio y concluyente):
muestras grandes (100-200) y con supuestos
estadísticos fuertes (normalidad,
homocedasticidad, no colinealidad, etc.)

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Programas – Software
para el Modelado con
Ecuaciones Estructurales
LISREL
EQS
Amos
(SPSS)
Calis
(SAS)
MPlusStata
OpenMX
Smart-
PLS
Exploratorio vs Confirmatorio

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Evaluación de Modelos de Recursos
Informativos vs Competitividad
Académica con Ecuaciones
Estructurales (PLS-SEM)
Modelo RI vs CA
Ecuaciones
Estructurales
EvaluaciónRI CA

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Etapas de la Evaluación
 1. Modelo Conceptual
 2. Modelo de Investigación: Planteamiento de las Hipótesis
 3. Diseño de Instrumentos de Medición: Variables
Observables vs Latentes.
 4. Recolección de Datos Muestrales: Muestras Institucionales
 5. Análisis de los Datos con SmartPLS 3.0: Ecuaciones
Estructurales
 Evaluación del Modelo de Medición
 Fiabilidad Individual de los Reactivos y Fiabilidad de Constructos
 Validez Convergente del Modelo (AVE) y Validez Discriminante
 Evaluación del Modelo Estructural
 Análisis de la Calidad Global del Modelo (Bondad de Ajuste)
Informativos vs Competitividad Académica
con Ecuaciones Estructurales (PLS-SEM)

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Modelo
Conceptual
Modelo de Investigación e
Hipótesis
Competitividad
Productividad
Calidad
Innovación
RI Impresos
RI Digitales
RI Servicios
RI Infraestructura

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¿De dónde partimos, estadísticamente hablando?

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¿Más sencillo y sin tanta simbología
estadística?

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¿A dónde queremos llegar?
Resultados del Modelaje de MEDICIÓN de la
Evaluación del Modelo Conceptual con PLS-SEM
Modelo
Conceptual
Modelo PLS-SEM

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¿A dónde queremos llegar?
Porcentaje de
Explicación R2
>0.50
Resultados del Modelaje de MEDICIÓN de la
Evaluación del Modelo Conceptual con PLS-SEM
Significancia de la
relación CAUSAL
Contrastes de
Hipótesis

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Distribución de matrícula por Universidad
Se aprecia un rango muy amplio en la matrícula que
va desde los 100 hasta los 90,000 estudiantes

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Resultados
Competitividad académica por Universidad
La mayoría de las IES está por debajo de los 50
puntos de competitividad, con un máximo de 184

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Resultados
Asociación entre recursos informativos y competitividad académica
Correlación significativa (0.000) y con un nivel alto
(0.690) entre bases de datos y competitividad
X
Y

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Resultados
Modelo Estructural: efectos causales RIB vs CA
Los RIB impactan positivamente a la competitividad
(productividad y calidad, pero no a la innovación)
PLS-
SEM
97%0.64
0.31
0.26
1.4%
95%
93%
Competitividad
RI Impresos
Calidad
Innovación
Productividad
RI Digitales
RI Servicios
RI Infraestructura

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Conclusiones
1. Los resultados mostraron que algunos de los RIB
impactan positivamente a la CA, especialmente su
productividad y calidad, mas no así su
innovación.
2. RIB significativos y con efectos fuertes: Número
de volúmenes y revistas impresas
RIB significativos y con efectos moderados:
Bases de datos electrónicas
RIB significativos y con efectos pobres:
Infraestructura bibliotecaria
RIB no significativos y con efectos nulos:
Servicios bibliotecarios a estudiantes y docentes

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Conclusiones
3. Los indicadores con mayor impacto para explicar la
competitividad académica fueron: número de
investigadores (SNI), patentes aprobadas, número de
revistas editadas, artículos publicados y cuerpos
académicos.
4. Los indicadores con menor peso para explicar la
competitividad académica fueron: número de alumnos
atendidos y número de programas educativos
certificados en calidad.

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Recomendaciones
El análisis multivariado PLS-SEM demostró
ser muy valioso para evaluar en su fase
exploratoria y predictiva las relaciones
causales en los modelos propuestos y su
ejecución en el programa SmartPLS versión
3.0 resultó ser efectiva y fácil de llevar a cabo,
por lo que se recomienda ampliamente su
empleo en el campo de las Ciencias Sociales
y particularmente en C. de la Información.

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““Convertir a la educación en unConvertir a la educación en un
privilegio de élite y al conocimiento enprivilegio de élite y al conocimiento en
una patente de propiedad privada no esuna patente de propiedad privada no es
una evolución de la especie humana, esuna evolución de la especie humana, es
un retroceso”un retroceso”
Carlos MontemayorCarlos Montemayor
(1947 - 2010)(1947 - 2010)
Escritor Chihuahuense.Escritor Chihuahuense.

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¡ Muchas Gracias
por su Atención !
Dr. José ROMO
jromo@uach.mx
Te comparto la PPT..mándame un email…

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Conclusiones
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José ROMO
Javier Tarango
Juan Machin
Patricia Murguía
“Evaluación de impacto de los
recursos informativos bibliotecarios
en la competitividad académica de
universidades mexicanas acreditadas,
aplicando modelos de ecuaciones
estructurales (PLS-SEM)”

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