Introducción

La presencia de la estadística en los planes de estudio en diversas áreas del conocimiento ha venido acompañada de una predisposición por parte de los alumnos hacia el aprendizaje, aplicación e interpretación de los conceptos estadísticos (^{Auzmendi, 1992}). En particular, en el campo de la Psicología, el estudio de la estadística adquiere relevancia en tanto permite a los estudiantes universitarios la lectura comprensiva de textos científicos, la interpretación pertinente de pruebas psicométricas, así como el procesamiento y análisis de datos procedentes de proyectos de investigación.

^{Carbonero y Navarro (2006)} afirman que el área de las matemáticas, incluida la estadística, es uno de los conocimientos de más difícil acceso para muchos estudiantes, debido a que su aprendizaje es una tarea compleja que implica, además de dificultades cognitivas, sentimientos y actitudes negativas hacia esta área de conocimiento. En opinión de ^{Comas et al. (2017)} así como de ^{Salinas y Mayen (2016)}, las actitudes de los estudiantes guían el proceso perceptivo y cognitivo que conlleva al aprendizaje así como la enseñanza de la estadística (^{Nortes & Nortes, 2020}; ^{Pedrosa-Jesús et al., 2020}), es por ello que el estudio de las actitudes como un componente afectivo importante en los aprendizajes cognitivos adquiere relevancia debido a que se reconoce el impacto que tiene la percepción de los estudiantes en la adquisición de contenidos específicos.

De acuerdo con ^{Hidalgo et al., (2005)} las dificultades propias de las matemáticas por sí solas son insuficientes para explicar el rechazo a esta materia, pues, ante los mismos contenidos matemáticos, el bajo rendimiento y el fracaso escolar, están presentes por igual en los alumnos menos capaces como en los estudiantes que se muestran competentes en otras materias escolares. Para estos autores, una respuesta sensata a este problema es la llamada experiencia emocional acumulativa. El estudiante en el proceso del aprendizaje de las matemáticas recibe estímulos asociados a su estudio que le generan cierto grado de tensión y reacciona emocionalmente de manera positiva o negativa, consolidando así su actitud a esta área de conocimiento. La consecuencia de estos afectos hacia las matemáticas, y por extensión hacia la estadística, se ve reflejado en cómo los alumnos aprenden y utilizan estos conocimientos en su formación académica, en la estructura del autoconcepto como aprendiz de las matemáticas y, en algunos casos, la actitud de los estudiantes se constituye en un obstáculo para el aprendizaje eficaz de estos contendidos.

En este sentido ^{Kerlinger y Lee (2002}, p. 648), consideran a las actitudes como parte integral de la personalidad, y las describen como "una estructura perdurable de creencias que predispone al individuo a comportarse de manera selectiva hacia los referentes de actitud". Por su parte, ^{Aiken (2003)} distingue tres componentes básicos en las actitudes: el componente cognoscitivo, que alude a las concepciones y creencias acerca del objeto actitudinal; el afectivo, el cual comprende las emociones y los sentimientos que despierta el objeto actitudinal y, por último, el componente de desempeño, que se refiere a la acción o intención del individuo.

Por su parte, ^{Auzmendi (1992)} y ^{Rodríguez (2011)} definen la actitud hacia la estadística como una organización aprendida y duradera de creencias y cogniciones, dotada de una carga afectiva a favor o en contra de esta disciplina y que predispone la respuesta del individuo en interacción con otras variables disposicionales y situacionales. Esta tendencia psicológica se forma en los estudiantes como consecuencia de las emociones y los sentimientos experimentados en el contexto de aprendizaje de la estadística durante su historia académica personal.

Para comprender la actitud de los estudiantes universitarios hacia la estadística y su relación con otras variables, como el rendimiento académico en la materia, se han diseñado diversos instrumentos de medición siendo la Escala de Actitud hacia la Estadística (EAE-25) propuesta por ^{Auzmendi (1992)} uno de los más utilizados en el idioma español (^{Moral de la Rubia et al., 2021}). La escala cuenta con una versión alterna dirigida a medir la actitud hacia las matemáticas (EAM-25), que se distingue por la palabra matemáticas en el enunciado, así como el número de ítems en los factores.

La EAE-25 fue elaborada por Elena Auzmendi Escribano en España, ante la necesidad de contar con un instrumento en lengua castellana que midiera el constructo actitud hacia las matemáticas - estadística en estudiantes de enseñanza media o universitaria. La motivación para construir este instrumento de medida fue que las escalas existentes eran americanas y, por tanto, los estudios sobre su validez y confiabilidad se realizaron con muestras de estudiantes con características socioeducativas diferentes a la de los países de lengua castellana e hispanoparlantes. La escala fue desarrollada considerando que las actitudes hacia las matemáticas -estadística están formadas por aspectos diferenciales, específicos y multidimensionales que otros autores, que han tratado el tema, han considerado más significativos. Además, señala la autora, que la estadística es una materia que se imparte usualmente en todas las carreras universitarias a excepción de aquellas humanísticas (^{Auzmendi, 1992}, p. 76).

Resultado de administrar la escala a distintas muestras universitarias entre las que se incluyen estudiantes de Psicología y de someter el instrumento a rigurosos análisis estadísticos para la construcción de instrumentos, la EAE la conforman 25 enunciados tipo Likert agrupados en cinco dimensiones o factores: Utilidad, Ansiedad, Confianza, Agrado y Motivación. La calidad técnica de la EAE-25 se ha analizado en diferentes ocasiones, en su versión orientada a las matemáticas se pueden citar los trabajos de ^{Fernández et al. (2016)} y el de ^{Flores y Auzmendi (2015)}. En cuanto a los estudios dirigidos hacia la estadística, ^{Noblecilla et al., (2019)} validaron la EAE-25 con 410 estudiantes de Física y Matemáticas en una universidad de Perú. La estructura factorial resultado de este análisis explicó 51.77% de la varianza a partir de cinco dimensiones en las que se incluyen todos los ítems, pero con diferente distribución. Así también, ^{Tejero-González y Castro-Morera (2011)} realizaron un estudio similar con 145 estudiantes españoles de Ciencias de la Actividad Física y del Deporte en donde identificaron una estructura de tres factores con 12 ítems que explica el 68% de la varianza con una confiabilidad de .87. Así también, ^{Palma et al. (2020)}, después de administrar la EAE-25 a 219 estudiantes de las escuelas de formación de oficiales militares en Ecuador, y de eliminar el ítem 16, confirman la estructura original que explica el 66.36% de la varianza total, una confiabilidad entre .896 del factor ansiedad y de .740 en el factor diversión.

Por otra parte, ^{Darias (2000)} validó la EAE-25 con una muestra de 188 estudiantes españoles de Psicología. Identificó cuatro factores con 18 ítems siendo la dimensión de ansiedad la que determina las actitudes hacia la estadística. La estructura factorial encontrada explica el 53.5% de la varianza con una confiabilidad de .90 y se asemeja más a la versión de matemáticas. Por su parte ^{Méndez y Macía (2007)}, administraron la EAE-25 a una muestra de 168 estudiantes chilenos de Psicología. La estructura factorial reportada fue de cuatro dimensiones y 24 ítems con una varianza explicada de 48.91% y una confiabilidad de .85. En estudios más recientes, ^{Moral de la Rubia et al., (2021)}, aplicaron la EAE-25 a 383 estudiantes de Psicología en México. Después de llevar a cabo un análisis factorial confirmatorio, identificaron que el modelo de cinco factores mostró un buen ajuste a los datos con una consistencia interna de .70. Por otra parte, ^{Ruiz-Ruano y López (2023)} administraron la escala a 384 estudiantes españoles de Psicología e identificaron que la mejor estructura factorial del instrumento respondía a los mismos 5 factores, pero con 15 ítems, eliminando dos ítems de cada factor. Esta estructura factorial reducida, según los autores, mostró buenas propiedades psicométricas en cuanto a consistencia interna similares a la versión original, una aceptable estabilidad temporal, así como una buena validez predictiva.

El estudio de las actitudes como un componente afectivo importante en el aprendizaje de la estadística adquiere relevancia en tanto se reconoce el impacto que tiene la percepción de los estudiantes en la adquisición de contenidos específicos. Contar con instrumentos psicopedagógicos que cumplan con las propiedades de confiabilidad y validez que pueden ser utilizados sin dificultad por los interesados en el tema y que permitan explicar el desempeño de los estudiantes ante esta área de conocimiento es sumamente importante. Existen indicios contradictorios sobre la estabilidad factorial de la Escala de Actitud hacia la Estadística de ^{Auzmendi (1992)} además de la ausencia de estudios de este instrumento en México. Motivo por el cual el presente trabajo tiene como objetivo analizar la estructura factorial de la EAE-25 en una muestra de estudiantes mexicanos que cursan la licenciatura en Psicología, aportando evidencia psicométrica en torno al modelo de cinco factores que ha sido cuestionado y así contar con un instrumento válido y confiable que permita medir y comprender la actitud que tienen los estudiantes universitarios hacia la estadística.

Método

Resultados

Para realizar el AFC con el procedimiento ya indicado, se consideró la muestra de 291 sujetos, los 25 ítems propuestos en la escala, y la interpretación de sus resultados desde la propuesta de ^{Byrne ( 2016)} y de ^{Escobedo et al., (2016)}. El ajuste del modelo fue bueno por los índices: X ² /g.l. = 1.288; CFI = 0.977, IFI = 0.977, TLI=0.970 y RMSEA = 0.032 y aceptable por el NFI = 0.905. El análisis de cargas factoriales sugirió la eliminación de los ítems 05 y 10 del factor motivación, el 16 de utilidad, el 23 de confianza y 24 de agrado.

El AFC permite observar valores significativos (p<.05) entre veinte de los veinticinco componentes manifiestos originales. Los pesos estimados de regresión estandarizados indican que entre los ítems y el factor actitud hacia la estadística, existen niveles moderados en los ítems con valores entre .36 y .84 (Figura 1). Se observa que los ítems se relacionan positivamente entre sí en cada factor. Las cargas factoriales más altas corresponden a los ítems 14 (.84), 13 (.78), 17 (.77) y 22 (.71). Las medias más altas corresponden a los ítems 1 (M = 4.21; DE = 0.91), 11 (M = 4.11; DE = 0.87) y 20 (M = 3.93; DE = 1.0). Finalmente, el valor de la consistencia interna de la escala fue aceptable (α = .866).

Figura 1 Diagrama del modelo con la estimación de los parámetros estandarizados UT = utilidad, AN = ansiedad, CON = confianza, AG = agrado y MO = motivación. 

Así configurada la Escala de Actitud hacia la Estadística con 20 enunciados (EAE-20, ver Anexo 1) indica lo siguiente. El promedio de la puntuación total de cada uno de los participantes osciló entre 2.25 y 4.85, el promedio total de la actitud hacia la estadística de la muestra es de 3.48 con una desviación estándar de 0.50, lo que indica que, en promedio, la actitud de los estudiantes de Psicología es neutral con tendencia a ser favorable, de igual forma los factores confianza (3.40), ansiedad (3.59), utilidad (3.96) y motivación (3.68). En cuanto al factor agrado (2.80) se interpreta como una actitud neutral. Así, se observa que el 49.8% de los universitarios participantes manifiesta una actitud favorable hacia la estadística, mientras que el 37.5% declara una actitud neutra o indiferente y el 12.7% una actitud desfavorable.

Por otra parte, se comprobó si los ítems del instrumento EAE-20, así configurado, discriminan la actitud de los estudiantes de Psicología hacia la estadística de acuerdo con su rendimiento académico, representado por la calificación en la materia cursada, en el entendido de que a una actitud favorable hacia esta área de conocimiento se asocian calificaciones altas en la materia de estadística (^{Bautista et al., 2016}; ^{Valencia, 2017}).

El grupo de rendimiento bajo fue conformado por alumnos con una calificación igual o inferior a 71 puntos; el grupo de rendimiento alto fue conformado por alumnos con una calificación igual o superior a 92 puntos. Por medio de la prueba t de Student para muestras independientes se realizó el contraste entre estos dos grupos. Se observó que en los ítems de los factores utilidad, confianza y agrado, los estudiantes universitarios de Psicología del grupo de rendimiento alto muestran una actitud más favorable hacia la estadística, en comparación con los alumnos del grupo de rendimiento bajo, siendo la diferencia significativa (p = .001) y el tamaño del efecto oscila entre moderado y grande. Los estudiantes de rendimiento alto consideran con mayor frecuencia que la estadística es una materia necesaria en su formación profesional, están dispuestos a tener un conocimiento más profundo de ella pues tienen confianza en sí mismos. Así también, destaca de este análisis, que los ítems del factor ansiedad y motivación no discriminan entre los grupos de rendimiento alto y bajo siendo su tamaño del efecto pequeño.

Se realizó el mismo procedimiento de clasificación con la variable actitud hacia la estadística, con el objetivo de identificar si el puntaje en cada uno de los 20 ítems discrimina entre los estudiantes universitarios con una actitud favorable de los estudiantes con una actitud desfavorable hacia la estadística. La prueba t de Student para muestras independientes, mostró diferencias significativas (p = .001) en cada uno de los contrastes realizados a los enunciados del instrumento EAE-20. Los alumnos del grupo actitud favorable hacia la estadística tienen, en promedio, un puntaje mayor en cada uno de los 20 enunciados, en comparación con el grupo de alumnos clasificados como de actitud baja, la diferencia es significativa y el tamaño del efecto oscila entre moderado y grande. Por lo tanto, se puede afirmar que cada uno de los ítems del EAE-20 discrimina a los estudiantes de ambos grupos de manera satisfactoria.

Discusión

El objetivo del presente estudio fue aportar evidencia de validez y confiabilidad en torno al modelo de cinco factores de la Escala de Actitud hacia la Estadística propuesta por ^{Auzmendi (1992)}, utilizando para ello una muestra de estudiantes mexicanos que cursan la licenciatura en Psicología. De acuerdo con la revisión de la literatura reportada, la Escala de Actitudes hacia la Estadística (EAE-25) muestra indicios contradictorios de estabilidad factorial, pues la estructura original propuesta por ^{Auzmendi (1992)} fue validada por ^{Flores y Auzmendi (2015)} con estudiantes nicaragüenses con especialidad en educación, por ^{Moral de la Rubia et al. (2021)} con estudiantes mexicanos de Psicología, mientras que ^{Noblecilla et al. (2019)} al administrar la escala a estudiantes peruanos de Ciencias, reportó modificaciones en la disposición de los 25 ítems en cada factor. Por otra parte, la validación parcial de la escala fue reportada por ^{Darias (2000)} con estudiantes españoles de Psicología, por ^{Méndez y Macía (2007)} con estudiantes chilenos de Psicología, por ^{Tejero-González y Castro-Morera (2011)} con una muestra de estudiantes españoles de ciencias de actividad física y del deporte, y por ^{Fernández et al. (2016)} con estudiantes españoles del grado de maestro en educación.

Los resultados de la presente investigación concuerdan con los estudios que muestran indicios parciales de estabilidad factorial de la EAE-25, se confirmó la estructura de cinco dimensiones, sin embargo, el número de ítems por factor presentó modificaciones. La consistencia interna de la solución factorial identificada en el presente estudio se considera buena (coeficiente alfa de Cronbach de .866) similar a la reportada por ^{Méndez y Macía (2007)}, ^{Noblecilla et al. (2019)} y ^{Moral de la Rubia et al. (2021)}.

El factor ansiedad, con sus cinco ítems originales, se presenta como la dimensión fundamental y con mayor capacidad explicativa del constructo actitud hacia la estadística, como lo señala ^{Ruiz-Ruano et al. (2023)}. El temor y el nerviosismo al trabajar con esta área de conocimiento es un elemento común en la estructura teórica reportada en las investigaciones relacionadas con la validez de la Escala Auzmendi. Investigaciones como las de Arévalo et al. (2020), afirman que la prevalencia de la ansiedad en estudiantes universitarios está asociado con otros factores como el rendimiento académico y el sexo femenino, así también ^{Ávila-Toscano et al. (2020)} y ^{Rojas-Kramer et al. (2018)} demostraron que la materia de estadística provoca elevados niveles de ansiedad durante su estudio y alrededor del periodo de exámenes, situación que se confirma en nuestro trabajo al identificar niveles de ansiedad importantes tanto en alumnos del grupo de rendimiento alto como en el grupo de rendimiento bajo. Este factor emocional adquiere un nivel de importancia igual o mayor que el conocimiento previo de las matemáticas básicas, la ansiedad es una variable relevante para comprender el bajo desempeño académico que muchos estudiantes universitarios presentan ante el aprendizaje de la estadística debido a que los puede incapacitar sino se maneja de manera adecuada.

Los ítems de los factores utilidad, confianza y agrado, desde la percepción de los alumnos del grupo de alto rendimiento, destacan la importancia de la estadística para el estudio de la Psicología, así como la necesidad de llegar a tener un conocimiento más profundo de esta área, pues saber utilizar esta herramienta de análisis incrementa la posibilidad de conseguir empleo. Además, un aspecto importante que la escala Auzmendi permite identificar es la capacidad de autorregulación emocional del alumno presente en el contenido de los ítems del factor confianza, pues confirma los valores reportados en el factor ansiedad, al manifestar que, a mayor confianza y agrado por parte del alumno para trabajar con la estadística se observan niveles moderados de ansiedad y un mejor rendimiento académico en la materia. Estos resultados coinciden con lo reportado por ^{Flores y Olivar (2016)}, al afirmar que cuando los estudiantes desarrollan actitudes y emociones positivas aumenta su probabilidad de aprender y utilizar con éxito la estadística. Así también, con lo reportado por ^{Juárez-Lugo y Jacobo-Mata (2021)} y ^{Regatto y Viteri (2024)} al señalar que los universitarios que presentan altos niveles de ansiedad, pero implementan estrategias metacognitivas como son de autoconocimiento, autorregulación y de autocontrol, presentan un mejor desempeño académico ante el estudio de la estadística.

El factor motivación alude a la preferencia que el alumno siente hacia el estudio y empleo de la estadística como un contenido académico que provoca una gran satisfacción cuando resuelve problemas de esta área y como un conocimiento necesario en el campo profesional. A pesar de que sus cargas factoriales son las más bajas del sistema, es importante su permanencia para medir el constructo, debido a que la experiencia emocional acumulada se convierte en una motivación negativa para el aprendizaje de la estadística. Como ya lo indicaron ^{Flores y Auzmendi (2015)}, cuando los estudiantes reconocen la utilidad de las matemáticas aumenta su confianza, agrado y motivación hacia esta materia, lo que disminuye su ansiedad.

Es importante señalar que las variaciones en la estructura de la Escala Auzmendi, por una parte, se pueden adjudicar a los diferentes procedimientos de análisis factorial implementados en los distintos estudios, así como a la exigencia estadística reportada por los investigadores. Por ejemplo, la elección de saturaciones para conformar los factores con valores desde .30 (^{Méndez & Macía, 2007}) hasta .50 o superiores (^{Tejero-González & Castro-Morera, 2011}) que implica una menor o mayor correlación de los ítems incluidos en la estructura de la escala; la presencia de factores conformados por dos ítems (^{Darias, 2000}; ^{Noblecilla et al., 2019}) lo cual, según ^{Hair et al. (2007)} cuestiona la validez de contenido y afectan la confiabilidad del propio factor, o bien, el número de unidades muestrales por ítem y su relación con la significación estadística para el análisis factorial (^{Lloret-Segura et al., 2014}; ^{Zamora et al, 2009}).

Por otra parte, es necesario considerar un conjunto de variables que forman parte del escenario educativo en el cual fue aplicado el instrumento EAE para su validación, a saber: el programa de educación superior y el papel implícito que tiene la estadística en el plan de estudios, el semestre en el que el universitario cursa la materia y la complejidad cognitiva presente en el programa de la asignatura, lo que en términos de ^{Montes y López (2017)} llaman literacidad académica y literacidad disciplinar, el primero sucede cuando el conocimiento es más generalizable y se enseña en las asignaturas iniciales, es decir, el universitario puede leer y comprender la estadística sin que necesariamente la ejecute de manera continua en distintas asignaturas (^{Cendales et al. 2013}), como es el caso del programa educativo en el que se realizó nuestra investigación, situación académica que puede influir en la importancia de aprendizaje de la estadística. Por otra parte, la literacidad disciplinar se observa cuando el conocimiento es altamente especializado, propio de la disciplina, en el cual los conocimientos estadísticos tienen que ser puestos en práctica en un contexto específico, por ejemplo, en un proyecto de investigación que utiliza instrumentos de recolección de datos de corte cuantitativo y el empleo de los conocimientos estadísticos está presente de manera horizontal en el plan de estudios de la carrera.

Como afirman ^{Arredondo et al. (2020)}, la estadística como instrumento para interpretar la realidad es muy importante, sin embargo, la inserción de los contenidos estadísticos en un programa educativo particular influye en la actitud del alumno y en su aprendizaje. Sin duda, la visión y percepción del estudiante acerca de la Psicología y su relación con la estadística puede verse influida por el conocimiento que los universitarios de los primeros semestres tienen acerca de su formación profesional y de la importancia de la estadística para describir y explicar el comportamiento humano por medio de instrumentos de medición que deben cumplir con una amplia gama de propiedades psicométricas cuya base es la estadística.

En conclusión, la interpretación de la matriz del AF contribuye a explicar la conformación de los cinco factores de la EAE-20 desde la percepción de los estudiantes de Psicología de una universidad pública del Estado de México. Los 20 ítems agrupados en los cinco factores permiten medir con un considerable grado de certeza la actitud hacia la estadística de los estudiantes universitarios, y se presenta como un instrumento con validez y confiabilidad a pesar de las discrepancias en las propiedades psicométricas ya señaladas aún en población mexicana. Es importante considerar que las propiedades psicométricas de un instrumento deben ser estables en la medida de lo posible, pero también deben reflejar las particularidades de la población a la que se aplica el instrumento, de aquí la relevancia del presente estudio. La EAE-20 se presenta como un instrumento con validez y confiabilidad explicada de acuerdo con las características de la población a la que fue administrada y se ofrece como un instrumento que el profesor que imparte la materia de estadística puede utilizar para identificar la actitud de sus alumnos previo a iniciar el curso.

Una limitante que se observa en el presente estudio, y responde a la muestra existente en la carrera de Psicología, es el número de hombres y mujeres participantes, motivo por el cuál es necesario en futuras investigaciones ampliar el tamaño de muestra e igualar las cuotas de la variable sexo, para confirmar que los resultados no difieran debido al sexo de los universitarios. Por último, un aspecto que no considera la EAE de Auzmendi y es importante tener presente en futuras investigaciones, es el relacionado con el aprendizaje de la estadística por medio de programas de cómputo, que, por un lado, suprime el cálculo manual y agiliza el procesamiento estadístico de datos, pero, por otro lado, diversifica e incrementa la información resultante de una prueba estadística, lo que puede elevar la ansiedad del alumno y modificar su actitud hacia esta área de conocimiento. Aunado a esta necesaria actualización en el contenido de la EAE de Auzmendi, se encuentra la disposición de los recursos electrónicos como son los materiales didácticos en los repositorios institucionales de las universidades y los videos tutoriales en YouTube, en ambos casos, el alumno cuenta con recursos asincrónicos a su disposición de los cuales es necesario investigar cómo afectan la actitud hacia el aprendizaje de la estadística. En este sentido, en posteriores estudios acerca de la actitud hacia la estadística, se recomienda incluir las variables de recursos electrónicos como el material didáctico disponible y el empleo de programas de cómputo para el aprendizaje de los contenidos de esta área de conocimiento.