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Introducción
La autoeficacia se define como el juicio que se tienen acerca de las propias capacidades para realizar una tarea o lograr ciertos niveles de rendimiento [1]. La autoeficacia es muy necesaria para lograr que cualquier resultado sea un éxito a través de la conducta y los enfoques que se basan en su creencia de conocimiento en la materia.
En el ámbito académico, se ha demostrado mediante un metaanálisis que el aprovechamiento académico está positivamente relacionado con el nivel de percepción de autoeficacia del estudiante (coeficiente de correlación de Pearson de 0,50) [2]. Esto es, aquellos estudiantes que confían en sus propias capacidades obtienen un mayor rendimiento académico en diferentes áreas, como la ciencia [3] y matemáticas [4].
En el caso particular de la estadística, la autoeficacia aumenta la motivación de los estudiantes para aprender esta materia, ya que aquellos con un alto sentido de eficacia para completar una tarea educativa participarán con mayor disposición, se esforzarán y persistirán durante más tiempo que aquellos que dudan de sus capacidades ante las dificultades [5], propiciando, por tanto, su logro académico en esta disciplina [6]. El estudio de las implicaciones de la autoeficacia estadística en la calificación de esta materia ha sido objeto de estudios internacionales recientes en estudiantes universitarios de psicología [7 8-9], aunque es un problema aún no abordado en el Grado en Medicina.
La bioestadística resulta fundamental en la medicina basada en la evidencia. Para un mayor desempeño en el aprendizaje de esta materia, pensando en los futuros médicos, es crucial el análisis de la autoeficacia estadística del estudiante de medicina durante su formación. Así, se plantean dos objetivos: documentar por primera vez la autoeficacia estadística de estudiantes del Grado en Medicina y explorar la relación entre la autoeficacia estadística y el desempeño en la materia de bioestadística.
Sujetos y métodos
Población en estudio y selección de la muestra
Los participantes en el estudio fueron estudiantes del Grado en Medicina que cursaban la asignatura de bioestadística de primer curso en la Facultad de Ciencias de la Salud y el Deporte (Huesca) de la Universidad de Zaragoza. El reclutamiento se realizó mediante un muestreo no probabilístico de conveniencia. El presente estudio se llevó a cabo el día del examen de bioestadística. Una vez que los estudiantes completaron su examen, se les pidió participar voluntariamente en un proyecto de investigación. Todos los que se ofrecieron como voluntarios tuvieron que cumplimentar la hoja de información demográfica junto con la versión en castellano del cuestionario Current Statistics Self-Efficacy (CSSE) [10]. El investigador estaba disponible para atender cualquier pregunta de los participantes. Tras cumplimentar los cuestionarios, se agradeció a los estudiantes su participación.
Instrumentos
Las características sociodemográficas (edad y sexo) se recogieron mediante un cuestionario realizado ad hoc para este estudio.
Para recoger la autoeficacia hacia la estadística, se utilizó el CSSE [10] en su versión en castellano, validada para estudiantes de Grado en Medicina españoles por Santabárbara [11] (Tabla I), un constructo unidimensional en origen que evalúa la autoeficacia estadística de forma autorreferida y que consta de 14 ítems. Con este instrumento, se solicita a los encuestados que califiquen la creencia actual en su capacidad para completar 14 tareas específicas relacionadas con estadística utilizando una escala de respuesta de 1 (sin confianza) a 6 (confianza completa). Las preguntas incluían declaraciones como 'identifico una escala de medición para una variable', 'interpreto los resultados de un procedimiento estadístico en términos de la pregunta de investigación' e 'identifico los factores que influyen en la potencia', entre otras. El CSSE es completado generalmente por los estudiantes en menos de cinco minutos. Cuanto mayor es la puntuación total en el CSSE, mayor autoeficacia en estadística.
Tabla I. Resumen de la puntuación en los ítems del CSSE (versión española) en la muestra total (n = 40).
| Media ± DE | pa | |
|---|---|---|
| 1. Identifico la escala de medida de una variable | 4,75 ± 1,03 | < 0,001 |
|
| ||
| 2. Interpreto el valor p de un procedimiento estadístico | 3,95 ± 1,11 | 0,018 |
|
| ||
| 3. Identifico si una distribución es asimétrica cuando me dan los tres valores de tendencia central | 5,10 ± 1,06 | < 0,001 |
|
| ||
| 4. Selecciono el procedimiento estadístico adecuado para responder una pregunta de investigación | 3,55 ± 1,11 | 0,729 |
|
| ||
| 5. Interpreto los resultados de un procedimiento estadístico en relación a la pregunta de investigación | 4,05 ± 1,01 | 0,002 |
|
| ||
| 6. Identifico los factores que influyen en la potencia | 2,98 ± 1,05 | 0,004 |
|
| ||
| 7. Entiendo lo que el valor de la desviación típica significa en términos de la variable que está siendo medida | 4,92 ± 0,89 | < 0,001 |
|
| ||
| 8. Diferencio entre el error de tipo I y de tipo II en un contraste de hipótesis | 4,00 ± 1,18 | 0,011 |
|
| ||
| 9. Entiendo lo que el valor de error típico significa en términos de la variable que está siendo medida | 3,23 ± 1,21 | 0,138 |
|
| ||
| 10. Distingo los objetivos de la estadística descriptiva de los objetivos de la inferencia estadística | 4,63 ± 1,05 | < 0,001 |
|
| ||
| 11. Distingo entre la información proporcionada por las tres medidas de tendencia central | 5,30 ± 0,97 | < 0,001 |
|
| ||
| 12. Distingo entre un parámetro poblacional y un estadístico muestral | 5,25 ± 0,90 | < 0,001 |
|
| ||
| 13. Identifico cuándo la media, la mediana y la moda deben utilizarse como medidas de tendencia central | 4,97 ± 1,14 | < 0,001 |
|
| ||
| 14. Explico la diferencia entre distribución muestral y distribución poblacional | 5,05 ± 0,78 | < 0,001 |
Para cada tarea, el estudiante marca una única respuesta que represente su confianza en su capacidad actual para completarla con éxito. La escala del ítem tiene seis respuestas posibles: 1, ninguna confianza en absoluto; 2, una poca confianza; 3, una buena cantidad de confianza; 4, mucha confianza; 5, muchísima confianza; 6, completa confianza. DE: desviación estándar.
aValor p del contraste t de Student (bilateral) para la media de la puntuación igual a 3,5.
Análisis estadístico
La normalidad de las variables en estudio se evaluó mediante el contraste de Shapiro-Wilk para muestras pequeñas. La distribución de la puntuación en el CSSE se ajustó a una normal, aunque no la calificación final.
Se empleó la prueba t de Student para una muestra con el objetivo de contrastar si la puntación media en los ítems del CSSE difería de 3,5 (puntuación neutral en una escala de 6).
La comparación de las puntuaciones de autoeficacia estadística según sexo en la muestra de estudio se presentó mediante la media ± desviación estándar, utilizando el contraste paramétrico t de Student para la comparación de dos muestras independientes.
Finalmente, se calculó el coeficiente de correlación no paramétrico de Spearman para valorar la asociación entre la calificación final y la puntuación total del CSSE.
El análisis de los datos se llevó a cabo con el programa estadístico R v. 3.5.1.
Aspectos éticos
La coordinadora del Grado en Medicina de la Facultad de Ciencias de la Salud y el Deporte (Huesca) de la Universidad de Zaragoza aprobó el protocolo del estudio. A los estudiantes se les indicó que su participación era voluntaria, que los datos serían empleados en beneficio del cursado, que lo declarado no afectaría la calificación que pudieran obtener en la materia y que el instrumento era anónimo. Todos los participantes firmaron un consentimiento informado. Una vez obtenido su consentimiento, se les aplicó el cuestionario.
Resultados
La encuesta fue cumplimentada por 40 de los 45 matriculados (88,9%) en la asignatura de bioestadística en el Grado en Medicina pertenecientes a la Facultad de Ciencias de la Salud y del Deporte de Huesca. La edad media de los estudiantes fue de 18,1 ± 2,3 años, un 67,5% de ellos de sexo femenino.
Los ítems del CSSE y su puntuación se recogen en la tabla I. De forma global, los estudiantes de medicina mostraron una autoeficacia estadística elevada, de modo que la puntuación media de la mayoría de los ítems fue estadísticamente superior al neutral (puntuación media de 3,5 en una escala de 6 puntos; p < 0,05). Esto es, en general, los estudiantes se sentían confiados (o altamente capacitados) en la aplicación de los conceptos de estadística en la práctica. La única excepción fue el ítem número 6 ('identifico los factores que influyen en la potencia'), cuya puntuación fue significativamente menor al neutral (media: 2,98 ± 1,05; p = 0,004), indicativo de que los estudiantes dudan de su capacidad en la identificación de los tres factores que influyen en el valor de la potencia (tamaño muestral, nivel de significación y tamaño del efecto mínimo a detectar).
No se encontraron diferencias estadísticamente significativas en la puntuación total del CSSE según sexo (p = 0,933) (Tabla II).
Tabla II. Correlaciones entre la puntuación total del CSSE y la calificación final en la muestra total y estratificada por sexo.
| Media ± DE | Calificación final | ||
|---|---|---|---|
|
| |||
| rs (IC 95%) | p | ||
| Varones (n = 13) | 61,5 ± 7,1 | 0,139 (-0,446 a 0,641) | 0,652 |
| Mujeres (n = 27) | 61,8 ± 10,6 | 0,389 (0,011 a 0,670) | 0,023 |
| Muestra total (n = 40) | 61,7 ± 9,5 | 0,291 (-0,023 a 0,552) | 0,034 |
DE:Desviación estándar; IC 95%: intervalo de confianza al 95%;
p:valor p (unilateral);
rs:coeficiente de correlación de Spearman.
Los resultados de la relación entre la calificación final y la puntuación total del cuestionario de autoeficacia estadística se muestran en la tabla II. Existe una correlación positiva y estadísticamente significativa entre la puntuación total en el CSSE y la calificación final en bioestadística (rs = 0,29), es decir, aquellos estudiantes con mayor grado de autoeficacia estadística obtuvieron mejores calificaciones en la materia (p = 0,034). Esta tendencia se observa también en el estrato de mujeres (rs = 0,39; p = 0,023), aunque esta asociación resulta débil en varones (rs = 0,14; p = 0,652).
Discusión
Los resultados del primer trabajo en estudiantes de Grado en Medicina en España sugieren que éstos poseen una elevada autoeficacia estadística y que se incrementa el rendimiento en bioestadística en aquellos con mayores creencias de autoeficacia.
Los encuestados estaban familiarizados con conceptos como 'valor p' y la aplicación de los distintos tipos de procedimientos estadísticos, como encuentran Looney et al [12] en estudiantes de medicina norteamericanos. Sin embargo, a diferencia de este trabajo, nuestros estudiantes tienen problemas para interpretar la potencia de un test, como demuestra la bajo puntuación del ítem número 6 ('identifico los factores que influyen en la potencia') del CSSE (media: 2,98; p = 0,004). La cuestión que se plantea es cómo debe afrontar el docente de bioestadística este problema. Schutz et al [13] sugieren evitar el uso de terminología estadística y complejas fórmulas matemáticas, ya que esto únicamente provoca miedo y ansiedad en el aprendizaje de bioestadística por parte del alumnado. En ese sentido, Meletiou-Mavrotheris et al [14] proponen un mayor uso de nuevas tecnologías y Bland [15] otorga una mayor importancia al aprendizaje basado en problemas. Además, estudios internacionales apuntan una mejora en los conocimientos de estadística que suponen la realización de talleres de aplicación de programas estadísticos [16]. Por todo lo anterior, se plantearía la impartición de un taller práctico de cálculo de potencia estadística mediante el uso de un programa gratuito específico como Epidat (https://www.sergas.es/Saude-publica/EPIDAT?idioma=es) o G*Power (http://www.gpower.hhu.de), e incluso una calculadora web como Open Epi (https://www.openepi.com/Menu/OE_Menu.htm), cuyo acceso precisa sólo un dispositivo móvil con conexión a Internet, utilizando preferiblemente datos de investigación reales, lo que prepararía mejor a los estudiantes de medicina para su carrera posterior, como sugieren Miles et al [17].
En el presente estudio no se encuentran diferencias de sexo en relación con la autoeficacia estadística. Sin embargo, este resultado contrasta con un metaanálisis que halló una diferencia significativa en áreas matemáticas a favor del sexo masculino [18].
La correlación positiva encontrada entre la autoeficacia estadística y la calificación en bioestadística en este trabajo sugiere que una mejora en la autoeficacia estadística en los alumnos podría incrementar el aprendizaje de esta materia en estudiantes de medicina. Este resultado concuerda con otros autores que reportan que la autoeficacia estadística es un factor predictivo importante del rendimiento del curso en estadística del Grado de Psicología [7 8-9]. Este hallazgo es particularmente relevante porque sugiere que los estudiantes alcanzarían potencialmente éxito si se les proporcionaran las herramientas de aprendizaje correctas [7]. Luego, el reto actual sería fomentar la autoeficacia estadística de los alumnos. En ese sentido, Olani et al [19], en un estudio en alumnos que cursaban un curso introductorio de estadística en el Grado de Psicología, resaltan la importancia del papel del docente al observar que los alumnos con una percepción favorable del apoyo del profesor tuvieron mayores cambios positivos en la autoeficacia estadística. Adicionalmente, este estudio neerlandés [19] concluye que los alumnos pueden lograr metas relacionadas con el contenido de la asignatura de estadística independientemente de su background matemático.
Según Bandura [20], aquellos que poseen altos niveles de autoeficacia tienden a tener bajos niveles de ansiedad porque creen manejar las situaciones estresantes. Este hecho resulta capital porque en un trabajo anterior sobre esta misma muestra de estudiantes de Grado en Medicina se documentó que aquellos con mayor nivel de ansiedad obtuvieron peores resultados en bioestadística [21]. Así, una pérdida del 'miedo' hacia la estadística, mediante el aumento de la autoeficacia estadística, podría generar un mayor aprendizaje y una mejor asimilación de estos conocimientos por parte del alumnado [22].
Por todo lo anterior, es importante aumentar la autoeficacia estadística porque, cuando los estudiantes no desarrollan creencias de autoeficacia, a menudo adoptan patrones de comportamiento desadaptativos que afectan su capacidad para aprender [23]. Por ejemplo, a menudo no pueden determinar cómo abordar una tarea u objetivo, lo que lleva a una disminución de la motivación [23] y del rendimiento [7].
La principal limitación reseñable del presente estudio es la utilización de muestreo no probabilístico de conveniencia en un único centro y con escaso tamaño muestral, lo que imposibilita la generalización de los hallazgos.
En conclusión, los estudiantes de Medicina presentan una elevada autoeficacia estadística, aunque hay que aumentar la confianza que tienen en conceptos clave como la potencia estadística. Los estudiantes de medicina con mayor autoeficacia estadística mostraron también mejores calificaciones en bioestadística.
Ya desde el grado, hay que fomentar la autoeficacia estadística mediante el aprendizaje basado en problemas, la utilización de ejemplos reales y estudios con datos propios, y la impartición de talleres con programas específicos de bioestadística, entre otros métodos de enseñanza.
Se precisan futuros estudios que analicen la modificación de la autoeficacia estadística mediante la implementación de dichas técnicas en el grado y su potencial efecto positivo en el desempeño de la materia.
