Componentes principales para evaluar la mínima intervención en cariología del plan de estudios de la carrera de Estomatología
Introducción: Las evaluaciones al sistema de conocimientos concebido en carreras universitarias precisan de herramientas prácticas para concretar la búsqueda de debilidades en los diferentes procesos. Objetivo: Determinar los componentes principales del instrumento para evaluar las capacidades cogn...
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| Format: | Article |
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| Published: |
Universidad de Ciencias Médicas de La Habana
2021-08-01
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| Series: | Revista Habanera de Ciencias Médicas |
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| Online Access: | http://www.revhabanera.sld.cu/index.php/rhab/article/view/4250 |
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| author | Alain Manuel Chaple-Gil Estela de los Ángeles Gispert Abreu |
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| description | Introducción: Las evaluaciones al sistema de conocimientos concebido en carreras universitarias precisan de herramientas prácticas para concretar la búsqueda de debilidades en los diferentes procesos.
Objetivo: Determinar los componentes principales del instrumento para evaluar las capacidades cognitivo-prácticas necesarias para la enseñanza-aprendizaje de la mínima intervención en el tratamiento de la caries dental en el plan de estudios de la carrera de Estomatología.
Material y Métodos: Estudio descriptivo transversal. Los datos de un estudio piloto previo, resultante del proceso de validación del formulario en cuestión fueron empleados para realizar los análisis paramétricos que se describen basados en los criterios de 52 profesores. Se extrajeron los valores de la evaluación realizada ajustándolo a una muestra aceptable para este tipo de estudio. Se realizó el test de Kaiser-Meyer-Olkin y prueba de esfericidad de Bartlett, análisis de comunalidades, análisis de la varianza y la reagrupación de los ítems en las dimensiones propuestas se realizó con la rotación de Varimax.
Resultados: el Kaiser-Meyer-Olkin sobrepasó el mínimo aceptable (0,763) y el nivel de significación fue p<0.000 según la prueba de Bartlett, por lo que el análisis factorial fue apropiado. Se observó que todas las variables estuvieron bien explicadas por el modelo con cifras entre 85,8 % y 97,7 % de variabilidad. Los 6 primeros componentes tienen mayor peso para explicar los datos, con cifras respectivas de 29,6 %, 24,0 %, 14,0 %, 10,9 %, 8,4 % y 6,7 %, por lo que explican el 93,6 % de la variabilidad.
Conclusiones: Los componentes principales quedaron renombrados de acuerdo con los factores que agrupaban. |
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