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Efecto de la inteligencia sobre el faking en una medida de personalidad en contexto de seleccion de personal: un estudio de dif.

EFFECT OF INTELLIGENCE ON FAKING IN A PERSONALITY MEASURE IN THE CONTEXT OF PERSONNEL SELECTION: A DIF STUDY

INTRODUCCION

El conocimiento de las relaciones entre la personalidad y el desempeno laboral ha supuesto un avance significativo dentro del ambito de la Psicologia del trabajo (Tauriz, 2011). Las medidas de personalidad son buenos predictores de algunos criterios organizacionales relevantes (e.g. Barrick y Mount, 1991). Sin embargo, a pesar de su exito para predecir el desempeno su utilizacion no esta exenta de problemas (Salgado, 2005).

Una de las criticas mas reiteradas es la posibilidad de falseamiento de las respuestas ("Facking"). Este se ha definido como la tendencia a contestar a los items de modo que se responde a las presiones sociales (Ellingson, Smith y Sackett, 2001 citado en Tauriz 2011). Esta distorsion puede ser tanto de signo positivo (Deseabilidad Social), como de signo negativo. La primera, que implica sobredimensionar las actitudes y comportamientos socialmente deseables y reducir aquellos desaprobados (Jimenez & Dominguez-Espinosa, 2010). Esta formada por dos aspectos: "manejo de impresion " (intencion) y "autoengano" (no intencionado) (Paulhus, 1991). La deseabilidad tiende a aumentar las puntuaciones en las dimensiones relacionadas positivamente con el desempeno y a disminuir las relacionadas negativamente (Salgado, 2005). Este falseamiento supone una amenaza a la validez y, por tanto, a las decisiones de contratacion (vease e.g. Douglas, McDaniel, y Snell, 1996).

Algunos autores han propuesto que la habilidad para el "fake" podria reflejar diferencias individuales en inteligencia (e.g. Garcia et al., 2006). Para abordar el estudio de la influencia de la inteligencia sobre la evaluacion de la personalidad en contextos de seleccion, emplearemos una aproximacion basada en el DIF, considerando dos grupos con puntuaciones extremas en inteligencia. Cuando la probabilidad de responder correctamente a un item difiere de un grupo a otro por factores ajenos al propio constructo se produce Funcionamiento Diferencial del Item (DIF). Aqui se analizaran los dos tipos de DIF posibles: uniforme y no uniforme (Abad, Olea, Ponsada & Garcia, 2011).

METODO

Participantes

Se conto con una muestra procedente de un gran proceso de seleccion para una empresa multinacional de transportes (participacion de 18932 personas), extrayendose dos grupos: uno de alto CI (116-130) (N=1004, 50.7% mujeres) y otro de bajo CI (70-85) (N= 996, 50.6% varones). La media de edad estuvo en torno a los 26 anos (DT=5).

Instrumentos

Se aplico un cuestionario de personalidad de 150 items, creado por la empresa a partir del banco disponible en la web "International Personality Item Pool", siguiendo el modelo Big Five. La medida de inteligencia empleada para formar los grupos fue el Test de Matrices Progresivas de Raven, en su escala avanzada.

Procedimiento y Analisis de datos

Los participantes fueron evaluados y entrevistados en distintas ciudades de Espana. El trabajo de campo fue realizado por los tecnicos de Recursos Humanos de la empresa entre octubre-febrero de 2014/2015. Los cuestionarios se administraron en grupos. Se les paso un consentimiento informado y a continuacion, se administro el Raven y la prueba de personalidad. Los datos fueron grabados en una unica base de datos informatizada (marzo-abril de 2015). Para el analisis se empleo una aproximacion basada en DIF mediante: regresion logistica, estandarizacion y SIBTEST.

RESULTADOS

En primer lugar, se analizaron las puntuaciones promedio (tabla 1) para las cinco dimensiones del modelo Big Five, obteniendose tamanos del efecto entre 0.73 y 1.07.

En la tabla 2 se presentan items detectados por los diferentes metodos DIF:

* Regresion Logistica: determina si en la funcion matematica necesaria para predecir las respuestas del item se debe incluir el nivel de habilidad o el grupo de pertenencia o la interaccion entre ambos.

* Estandarizacion: solo detecta DIF uniforme.

* SIBTEST: permite determinar si los items con DIF provocaran un fenomeno de amplificacion o de cancelacion.

Como se observa en la tabla 2, para el modelo de Regresion Logistica existen 78 items que presentan DIF, 65 de ellos uniforme; es decir, que la probabilidad de contestar correctamente a un item es mayor para el grupo de alto CI en todos los niveles de rasgo. En la Estandarizacion se advierte un mayor numero de items con DIF en el grupo de alto CI para el rasgo Responsabilidad (40%), mientras que para el grupo focal, los items que presentan mayor DIF uniforme son los de Neuroticismo. El SIBTEST muestra mayor DIF en Responsabilidad (40%) para el grupo de alto CI, asi como mayor DIF para los de bajo CI en Neuroticismo. Ademas, solo se produce fenomeno de amplificacion al comparar subtest sospechosos de DIF y el subtest valido.

Por ultimo, la decision final de los items que presentan DIF en el test de personalidad, basada en la comparacion entre metodos, determina la presencia predominante de DIF para el rasgo de Responsabilidad. Apertura a la Experiencia, rasgo que menos DIF presenta (40%).

DISCUSION Y CONCLUSIONES

El proposito del presente estudio ha sido determinar si las diferencias observadas en personalidad en un contexto de seleccion son verdaderas en el constructo, o estan contaminadas por un sesgo de capacidad cognitiva. Los resultados muestran diferencias significativas en las cinco dimensiones de personalidad del Big Five.

Se ha detectado una elevada proporcion de items con DIF en la direccion de lo que se podria denominar un perfil socialmente deseable. Abad et al. (2011) han mostrado que este hecho indica que la respuesta depende de una variable externa al constructo evaluado pero que influye en el. Cuando estos items con DIF son eliminados, las diferencias entre grupos se reducen significativamente.

Los resultados sugieren que el nivel de CI es un potente moderador de las tendencias de Faking. Asi pues, candidatos con mayor puntuacion en el test de inteligencia responderian de forma mas sesgada y directa a los items de las dimensiones de Responsabilidad y Amabilidad, mientras que tenderian a mostrar el sesgo inverso en los items de Neuroticismo.

Futuras investigaciones deberian profundizar acerca del alcance del fenomeno estudiado. Asimismo, se deberian poner a prueba hipotesis causales acerca de las razones que subyacen a la presencia del DIF. Seria de gran interes poder analizarlo utilizando cuestionarios de personalidad estandar: por ejemplo el Big Five (Caprara, Borgogni, Barbaranelli & Moreno, 1995).

http://dx.doi.org/10.5209/RCCV.55499

Agradecimientos

Las autoras agradecen al profesor/Dr. Sergio Escorial Martin del Departamento de Metodologia de las Ciencias del Comportamiento, de la Facultad de Psicologia, Universidad Complutense de Madrid por la revision cuidadosa que ha realizado de este texto y sus valiosas aportaciones.

BIBLIOGRAFIA

Abad, F. J., Olea, J., Ponsada, V. & Garcia, C. (2011). Medicion en Ciencias Sociales y de la Salud. Madrid: Sintesis.

Barrick, M.R. y Mount, M.K. (1991). The Big Five personality dimensions and job performance: A meta-analysis. Personnel Psychology, 44, 1-26.

Caprara, G. V., Borgogni, L., Barbaranelli, C., & Moreno, J. B. (1995). BFQ: Cuestionario "Big Five": Manual. Madrid : TEA Ediciones.

Douglas, E. F., McDaniel, M. A. y Snell, A. F. (1996). The validity of non-cognitive measures decays when applicants fake. Academy of Management Proceedings, 6, 127-131.

Garcia, L.F., Cuevas, L., Escorial, S., Aluja, A., De Fruyt, F., Rolland, J.P. (2006, Julio). Differential Item Functioning of NEO-PI-R Items as a Function of Intelligence in Personnel Selection Assessment. Poster presentado en 13th European Conference on Personality. Atenas (Grecia).

Jimenez, F. J., & Dominguez-Espinosa, A. C. (2010). Influencia de la Deseabilidad Social en Reportes de Capacitacion. Psicologia Iberoamericana, 18(1), 69-79.

Paulhus, D. L. (1991). Measurement and control of response bias. In J. P. Robinson, P. R. Shaver & L. S. Wrightsman (Eds.), Measure of personality and social psychological attitudes (pp. 17-59). San Diego, CA: Academic Press.

Salgado, J. F. (2005). Personalidad y deseabilidad social en contextos organizacionales: implicaciones para la practica de la psicologia del trabajo y las organizaciones. Papeles de Psicologos, 26, 115-128.

Tauriz, G. (2011). Falseamiento y validez de las medidas de personalidad en contextos academicos. Revista de Psicologia del Trabajo y de las Organizaciones, 27(2), 103-115.

Ellingson, J. E., Smith, D. B. y Sackett, P. R. (2001). Investigating the influence of social desirability on personality factor structure. Journal of Applied Psychology, 86, 122-133.

Martinez Ordonez, G. y Luzdivina Fisteus, M.

Universidad Complutense de Madrid
Tabla 1. Puntuaciones promedio

         ALTO CI            BAJO CI             d

          Media      D.T     Media     D.T

N         39.47     11.09    50.63     9.81   1.07
N NDIF    19.90     6.64     23.45     6.49   .54
E         80.25     9.12     73.74     8.82   .73
E NDIF    39.42     5.56     36.60     5.49   .51
O         73.15     7.95     66.97     8.05   .77
O NDIF    42.57     5.14     39.97     5.26   .50
A         84.02     8.84     77.04     7.13   .87
A NDIF    37.07     4.43     35.20     4.40   .42
R         90.02     7.34     81.73     9.33   .99
R_NDIF    38.31     3.61     35.72     4.59   .62

Tabla 2. Items detectados por los diferentes metodos DIF y
decision final basada en la comparacion entre metodos.

    REGRESION LOGISTICA    ESTANDARIZACION      SIBTEST

     DIF U     DIF NoU    ALTO CI    BAJO CI    ALTO CI

N   13 (43%)    2 (7%)    4 (13%)    10 (33%)   4 (13%)
E   12 (40%)   3 (10%)    9 (30%)    6 (20%)    9 (30%)
O   10 (33%)   3 (10%)    8 (27%)    5 (17%)    7 (23%)
A   14 (47%)   3 (10%)    10 (33%)   5 (17%)    10 (33%)
R   16 (53%)    2 (7%)    12 (40%)   5 (17%)    12 (40%)

    SIBTEST   DECISION
               FINAL
    BAJO CI

N   9 (30%)   15 (50%)
E   6 (20%)   15 (50%)
O   4 (13%)   12 (40%)
A   5 (17%)   16 (53%)
R   4 (13%)   17 (57%)

Consistencia entre metodos DIF > 90%
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Author:Martinez Ordonez, G.; Luzdivina Fisteus, M.
Publication:Revista Complutense de Ciencias Veterinarias
Date:Jul 1, 2017
Words:1700
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