5.1.1. Validacion
Habiendo gestionado los datos a través del test de “Las actitudes y estilos de
aprendizaje asociados al rendimiento académico de los estudiantes de la escuela de físico matemático de la Universidad Nacional San Cristóbal de Huamanga, año 2013”, el mismo que es producto del test de actitudes ante el aprendizaje, el cuestionario de estilos de aprendizaje de Honey – Alonso (CHAEA), que forman un conjunto de 122 ítems asociadas a la escala de Likert, estos reactivos en forma conjunta fueron validados utilizando el test de David Kolb, de estilos de aprendizaje como variable criterio con cuyos puntajes totales del test, fueron asociados a los ítems del test de actitudes, test de estilos de aprendizaje de Honey Alonso y ítems de la autoevaluación del rendimiento académico, las asociaciones que reportaron correlaciones de Spearman fueron moderadas para la relación del Test de David Kolb con ítems de Actitudes y test de David Kolb con ítems de estilos de aprendizaje de Honey Alonso, en la mayoría de combinaciones, pero muy bajas en la asociación test de David Kolb con rendimiento académico, asi mismo, se
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determinó la consistencia interna de la escala de medición que presenta un coeficiente de confiabilidad Alfa de Cronbach basado en elementos estandarizados de 0.864, que indica que el instrumento es altamente confiable; de los resultados podemos inferenciar que el instrumento goza de validez y confiabilidad, es decir que, todos los ítems del instrumento miden el comportamiento de las actitudes, los estilos de aprendizaje y el rendimiento académico de los estudiantes de la Escuela de Matemática y Física de la UNSCH, por otro lado se aplico la prueba de Kolmogorov Smirnov (K-S) a las 112 variables para determinar la normalidad, los p – valores asociados al K-S para cada una de las variables son menores al nivel de significancia de α = 0.05, lo que significa que los datos tomados de la población estadística no se distribuyen como una normal o como una distribución de Gauss, por tanto, para el análisis de los datos se aplican los criterios de la Estadistica no Paramétrica.
Análisis de correlacion de spearman
El análisis de correlación de Spearman evalúa la asociación o algún nivel de relación entre dos variables continuas o cualitativas de tipo ordinal, que no cumplen los supuestos de normalidad.
El coeficiente de correlación no paramétrico ó índice de correlación de Spearman entre dos variables X e Y, para su cálculo, se procede a ordenar todos los casos para cada una de las variables de interés y luego se asigna un rango consecutivo a cada observación de cada una de las variables por separado, por consiguiente el coeficiente se calcula en base a las diferencias que existen entre los rangos de las variables, luego la sumatoria de la diferencia de los rangos se reemplazan en la siguiente fórmula:
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d r cal n 2 i 1 i1 n(n2 1) Donde:n : Número de pares de datos
di: Diferencia de rangos en las observaciones de las variables del par i.
Alfa de Cronbach
Alfa de Cronbach basada en elementos estandarizados
N de elementos
0,826 0,864 112
Propiedades de la correlación
El coeficiente de correlación varía desde -1 hasta 1. 1
r
1- Si r > 0, entonces existe “correlación directa positiva”
- Si r < 0, expresa una “correlación inversa negativa”
- Si r = +1, hay una correlación perfecta positiva.
- Si r = -1, hay una correlación perfecta negativa.
- Si r = 0, las variables son incorrelacionadas.
La interpretación clásica del coeficiente de correlación:
Coeficiente Interpretación
0 Relación nula
0.0 – 0.2 Relación muy baja
0.2 – 0.4 Relación baja
0.4 – 0.6 Relación moderada
0.6 – 0.8 Relación alta
0.8 – 1.0 Relación muy alta
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n 1
HEn el proceso de validación de hipótesis se postula lo siguiente. H0: las variables son incorrelacionadas
H1: Las variables son correlacionadas
H 0 :
xy 0
1 :
xy 0Las hipótesis se pruebabn con un 95% de confianza y 5% de significancia o (1-α = 0.95 y α = 0.05) y el estadístico de prueba es:
Para muestras pequeñas es t cal rcal que tiene una distribución T –
Student con (n – 2) grados de libertad y para muestras grandes n > 30 se us la distribución normal
Z r
cal , si estos valores calculados son mayores que los valores teóricos de Tteorico o Zteorico, entonces se rechaza la hipótesis nula, caso contrario se acepta.La otra posibilidad para hacer el contraste de hipótesis es cuando se trabaja con el Software, con la matriz de datos cálcula el coeficiente de correlacion de Spearman r cal y este estadístico asocia un p = 0.05 que comparado con el nivel de significancia de la
prueba α = 0.05, se presentan dos posibilidades de decisión: Sí p < α = 0.05 se rechaza la hipótesis nula H0, caso contrario se acepta la hipótesis nula H0.
Alpha de cronbach
El estadístico alfa de Cronbach tiene la finalidad de cuantificar el nivel de fiabilidad de una escala de medida para la magnitud inobservable construida a partir de las “n” variables observadas, asi mismo, se define al alfa de Cronbach como una media ponderada de las correlaciones entre las variables (o ítems) que forman parte de la
n 2 1 r cal 2
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K
S
t
escala. Puede calcularse de dos formas: a partir de las varianzas o de las correlaciones de los ítems.
El alfa de Cronbach en términos de la varianza se calcula así:
S 2 K i 1 i1 K 1 2 Donde:es la varianza del ítem i,
es la varianza de la suma de todos los ítems y K es el número de preguntas o ítems.
A partir de las correlaciones entre los ítems, el alfa de Cronbach se calcula así:
np
1
p(n 1)
Donde:
n: Es el número de ítems y
p: Es el promedio de las correlaciones lineales entre cada uno de los ítems.
El alfa de Cronbach no viene acompañado de ningún p-valor que permita rechazar
la hipótesis de fiabilidad en la escala. No obstante, cuanto más se aproxime a su valor máximo, que es 1, mayor es la fiabilidad de la escala. Además, en determinados
contextos y por tácito convenio, se considera que valores del alfa superiores a 0,7 o 0,8 (dependiendo de la fuente) son suficientes para garantizar la fiabilidad de la escala.
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