Consideraciones sobre la naturaleza de la escala de Likert a través de diferentes estructuraciones de los datos Una aplicación para identificar estilos de aprendizaje en un entorno universitario

Abstract

La controversia sobre la consideración de los ítems-Likert medidos en escala ordinal o de intervalo dentro de los cuestionarios, así como la construcción de una escala-Likert mediante agregación de estos ítems, sigue enfrentando a los investigadores. Técnicas de análisis de datos multidimensionales como el análisis de correspondencias múltiples (ACM) y el análisis de componentes principales (ACP) obtienen estructuras dependiendo de la naturaleza de los datos, mientras que el análisis factorial múltiple dual (AFMD) permite construir configuraciones comparables para cada grupo de una muestra. En este trabajo, se estudian los diferentes estilos de aprendizaje (EA) mediante un cuestionario. El objetivo radica en mostrar configuraciones multidimensionales estables con estas técnicas, compartiendo una estructura común que relaciona los estilos colaborativo, dependiente y participativo. Se evidencia que estos estilos se contraponen al elusivo. Igualmente, se obtienen algunas diferencias multidimensionales por sexo, considerado como variable ilustrativa (ACM y ACP) y también de forma activa (AFMD).

Keywords

• ítem-Likert
• escala-Likert
• tabla múltiple
• correspondencias múltiples
• análisis factorial múltiple dual
• GRSLSS estilos de aprendizaje