4.- Resultados

A.- Escala Thurstone:

En la Figura 1, se expresa la distribución de las puntuaciones para el total de la escala, obsérvese que el resultado de la prueba de Kolmogorov-Smirnov fue: K-S = 1,1597 (p = 0,1357), por lo que aceptamos la hipótesis de normalidad.

Así mismo, en la Figura 2, se puede apreciar la distribución de los índices de discriminación y el coeficiente a de la escala (a = 0,749).

Para comprobar la validez se calculó la correlación entre las puntuaciones totales y la "variable 50" (criterio interno de validez), siendo ésta r = 0,543 (p = 0,000).

Por lo que respecta a la validez factorial de la escala se realizó un análisis factorial por el método de componentes principales. Siguiendo el criterio de Kaiser-Meyer se obtuvieron 10 factores que explicaban el 62.9 % de la varianza.

B.- Escala Likert:

En este caso, se procedió a buscar estadísticamente el mayor valor del coeficiente de fiabilidad (ver Figura 3). De esta manera, se obtuvo una escala compuesta por 30 items con un = 0,9101 (con 6 alternativas de respuesta).

Posteriormente examinó la distribución de puntuaciones (ver Figura 4) y se aplicó la prueba Kolmogorov-Smirnov (K-S = 1,2481; p = 0.0887). La correlación de las puntuaciones totales con la "variable 50" fue r = 0,6993 (p = 0.000) y con la puntuación total de la "escala Thurstone" r = 0,806 (p= 0,000).

Con el objetivo de investigar si los items se distribuían de una manera uniforme a lo largo del continuo de actitud, se examinó la distribución de los valores escalares (mediana de las puntuaciones otorgadas por los jueces) de los mismos. Como puede observarse en la Figura 5, los items que tuvieron mayores índices de discriminación (aquellos que optimizaron el valor de ) se agruparon en torno a los valores escalares extremos.

Por otro lado, nos propusimos estudiar en qué medida se veía afectado el coeficiente de fiabilidad de la "escala Likert" si se reducía el número de alternativas de respuesta. Para ello utilizamos distintas variaciones:

Con 3 alternativas y 30 items a = 0,8931.

Con 2 alternativas y 30 items a = 0,8650.

Por último los coeficientes a de los 18 items comunes a ambas escalas fueron:

Con el fin de optimizar la validez factorial se procedió del siguiente modo:

1.- En primer lugar se realizó un análisis de cluster de manera exploratoria, utilizando como método de conglomeración la vinculación inter-grupos y como medida la correlación de Pearson. Se obtuvieron dos clusters, tal y como se muestra en la Figura 6: el primero formado por 11 items y el segundo por 9 (total 20 items); el resto de los items formaron clusters individuales por lo que fueron rechazados.

2.- Posteriormente se procedió a hacer un análisis factorial de estos 20 items, utilizando el mismo método de extracción y de retención de factores que se siguió para la "Escala Thurstone". De esta manera, se obtuvieron 4 factores (véase Tabla I) que explicaban el 58.4 % de la varianza (hay que señalar que con dos factores se explica el 45,6 % de la varianza).

En los dos primeros factores (ver Tabla II) cargaron todos los items relacionados con una dimensión cognitivo-evaluativa: el primero relacionado con regulación "normativa" del reparto del trabajo y el segundo, con las consideraciones sobre si mejora o empeora la calidad del trabajo en caso de repartirse el mismo. Los factores 3 y 4 tienen que ver con las implicaciones personales (planteamientos económicos, solidarios...).

Se calculó la fiabilidad de estos 20 items, siendo a= 0,9055. También se obtuvieron las puntuaciones totales y se aplicó la prueba de Kolmogorov-Smirnov (K-S = 1,1646; p = 0,1327). Las correlaciones que se encontraron con la "variable 50" y con las puntuaciones de la "escala Thurstone" fueron r = 0,6674 ( p = 0,000) y r= 0,757 (p = 0,000), respectivamente.