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Revista Cubana de Información en Ciencias de la Salud (ACIMED)

ISSN 2307-2113 (Digital)
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2019, Número 3

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Revista Cubana de Información en Ciencias de la Salud (ACIMED) 2019; 30 (3)


Análisis de componentes principales para obtener indicadores reducidos de medición en la búsqueda de información

Quindemil TEM, Rumbaut LF
Texto completo Cómo citar este artículo Artículos similares

Idioma: Español
Referencias bibliográficas: 14
Paginas: 1-17
Archivo PDF: 361.15 Kb.


PALABRAS CLAVE

competencia para la búsqueda de información, ciencias de la salud, análisis de componentes principales, técnica multivariante.

RESUMEN

Se presenta una investigación, cuyo objetivo fue comprobar la aplicabilidad de la técnica de análisis de componentes principales, para medir la competencia en la búsqueda de información. Se realizó un estudio descriptivo-correlacional y cuantitativo utilizando los ocho indicadores concernientes a la competencia para la búsqueda de información declarados en el cuestionario IL HUMASS (que ofrece un diagnóstico centrado en el usuario sobre sus percepciones y el nivel de logro adquirido en las competencias informacionales), los que fueron ubicados en una encuesta que se administró a 300 estudiantes de los cuatro primeros niveles de estudio quienes cursan carreras de Ciencias de la Salud en la Universidad Técnica de Manabí. El procesamiento de los datos, con el uso del software estadístico SPSS, permitió obtener tres componentes principales: el primero reunió cuatro indicadores referidos a la búsqueda avanzada en las bases de datos usando términos de la especialidad; el segundo agrupó dos indicadores pertenecientes al uso de catálogos automatizados y fuentes impresas de información; y el tercero concentró dos indicadores relacionados con fuentes electrónicas de información (primarias e informales). Estos componentes determinaron, mediante una prueba Anova, que existían diferencias estadísticamente significativas para las diferentes carreras en cada componente. La prueba post hoc con diferencia mínima significativa facilitó conocer cuáles eran los grupos estadísticamente diferentes en cada componente. Como conclusiones se observa la factibilidad de aplicar esta técnica multivariante para efectuar estudios similares con muchas variables y numerosas muestras.


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