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Francisco Pablo Holgado Tello, Salvador Chacón Moscoso, Enrique Vila Abad, Begoña Delgado Egido, Susana Sanduvete-Chaves, María Isabel Barbero García
La evaluación de programas se aplica frecuentemente en ámbi-tos de intervención no estandarizados. Esto conlleva, entre otras, las caren-cias de: a) modelo teórico validado previamente; b) instrumentos de medida estándares; c) fiabilidad de las medidas. En este trabajo, se plantea que el Análisis Factorial con correlaciones policóricas y el Análisis Multinivel pue-de ser un procedimiento adecuado hacia el logro de la validez de constructo en contextos no estandarizados de evaluación donde, además, las variables suelen ser no cuantitativas y estar anidadas. El estudio empírico se realiza sobre una muestra de 2754 trabajadores de la Universidad de Sevilla que han respondido a una encuesta de satisfacción elaborada ad-hoc sobre la formación recibida en distintos cursos encaminados a capacitarlos para el correcto desempeño de sus funciones. Cabe destacar la complementariedad entre ambas técnicas de análisis para examinar la variabilidad diferencial aportada por variables explicativas de distinto nivel jerárquico en la predic-ción de la satisfacción percibida
Program evaluation is usually applied to non-standardized inter-vention contexts. This implies, among others, deficiencies of: a) validated theoretical models; b) non-standard measurement instruments; c) reliable measures. In this work, we show that Factor Analysis with polychoric cor-relations and Multilevel Analysis could be an adequate procedure to gain construct validity evidence in non-standard evaluative contexts, where the measures are not quantitative and usually are nested. The empirical study is carried out on a sample of 2754 workers of the University of Seville. They have completed a satisfaction questionnaire about training courses aimed to prepare them for the correct performance of their jobs. We highlight the complementarities between both analytical techniques to study the differ-ential variability provided by explained variables nested in different hierar-chical level to predict the perceived satisfaction.
