05 Sesgo de método común
El sesgo de método común aparece cuando la misma persona responde, en el mismo momento y con el mismo formato, tanto la variable independiente como la dependiente. Las correlaciones pueden inflarse por el método y no por la relación real entre constructos (Podsakoff et al., 2003). En esta tesis el riesgo es alto por diseño: un solo cuestionario autoadministrado, 60 ítems en sentido positivo, misma escala de acuerdo y ninguna medida externa (por ejemplo, indicadores financieros o de rotación de la institución).
Se aplicaron cuatro pruebas, de la más débil a la más exigente.
1. Prueba de un factor de Harman
| Base | % varianza del primer componente (ACP) | % varianza del factor único (AF) |
|---|---|---|
| Depurada (n = 223) | 52,2 | 51,4 |
| Original (n = 503) | 51,7 | 50,9 |
| Solo HCC (n = 172) | 54,1 | 53,4 |
El preliminar (alrededor de 52 %) se confirma. Supera el umbral convencional del 50 %, por lo que la prueba no permite descartar el sesgo. Aun si estuviera por debajo, la prueba de Harman es poco sensible (Podsakoff et al., 2003) y no basta por sí sola.
2. AFC de un factor frente al modelo de 12 factores
| Modelo (base depurada) | χ² | gl | CFI | TLI | RMSEA | SRMR |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Un factor | 5908,9 | 1710 | 0,682 | 0,671 | 0,105 | 0,083 |
| Doce factores | 3429,4 | 1644 | 0,865 | 0,855 | 0,070 | 0,063 |
| Diferencia | Δχ²(66) = 2479,5; p < .001 | ΔCFI = 0,183 |
El modelo de un factor ajusta mucho peor, así que un solo factor no explica toda la covarianza. Esta es la evidencia más favorable para la tesis, pero solo descarta el caso extremo.
3. Factor de método latente no medido (ULMC)
Se añadió al modelo de 12 factores un factor de método que carga en los 60 ítems y es ortogonal a los factores sustantivos.
| Base | CFI sin método | CFI con método | ΔCFI | Δχ² (Δgl = 60) | Carga media del método | Varianza media por método | Varianza media por rasgo |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Depurada | 0,865 | 0,900 | 0,035 | 528,8 | 0,61 | 40,3 % | 28,6 % |
| Original | 0,732 | 0,769 | 0,037 | 1403,9 | 0,65 | 45,1 % | 24,6 % |
| Solo HCC | 0,842 | 0,876 | 0,034 | 431,6 | 0,64 | 43,1 % | 26,8 % |
El factor de método mejora el ajuste de forma apreciable (ΔCFI = 0,035) y explica en promedio más varianza de cada ítem (40 %) que su propia dimensión (29 %). Williams, Cote y Buckley (1989) informaron un promedio de alrededor de 25 % de varianza de método en estudios de comportamiento organizacional; aquí es claramente mayor.
Precaución de interpretación: este factor recoge todo lo que los 60 ítems comparten. Una parte puede ser sesgo (aquiescencia, deseabilidad social, efecto de halo hacia la institución) y otra puede ser una evaluación global genuina de la organización. Con un solo instrumento no es posible separar ambas partes; el resultado coincide con el modelo bifactor de la nota 04 (ECV = 0,729).
4. Ajuste por variable marcadora (Lindell y Whitney, 2001)
No se incluyó una variable marcadora teóricamente ajena. Como aproximación se usó la correlación más baja entre dimensiones (retención-desempeño laboral, r = 0,341) como estimación del sesgo, y se corrigieron las correlaciones clave con r ajustada = (r - rM) / (1 - rM).
| Relación (puntajes compuestos, base depurada) | r observada | r ajustada |
|---|---|---|
| GSTH - Desarrollo organizacional (H1) | 0,785 | 0,675 |
| Desarrollo organizacional - Sostenibilidad 56-60 (H2) | 0,828 | 0,739 |
| GSTH - Sostenibilidad 56-60 (H3) | 0,699 | 0,543 |
| GSTH - Sostenibilidad según Cap. III | 0,864 | 0,793 |
| GSTH - Clima | 0,875 | 0,811 |
Las relaciones siguen siendo altas después del ajuste, de modo que la dirección de los hallazgos no se explica solo por el sesgo de método. Pero la magnitud de los coeficientes estructurales (nota 06) debe leerse como un límite superior.
5. Conclusión
| Prueba | Resultado | ¿Descarta el sesgo? |
|---|---|---|
| Harman (ACP) | 52,2 % > 50 % | No |
| AFC de un factor | Ajuste mucho peor que 12 factores | Solo el caso extremo |
| Factor de método latente | 40 % de varianza por método frente a 29 % por rasgo | No; sesgo sustancial |
| Marcador (aproximado) | Correlaciones clave siguen entre 0,54 y 0,81 | La dirección se sostiene |
El sesgo de método común es sustancial y debe declararse como limitación principal. No invalida la dirección de las relaciones, pero sí impide afirmar que la GSTH “causa” la sostenibilidad con la magnitud que sugieren los coeficientes.
Recomendaciones para Héctor:
- Declararlo en el Capítulo IV y en las limitaciones, con estas cuatro pruebas.
- Si es factible, añadir una medida externa de sostenibilidad por institución (rotación de personal, ausentismo, indicadores financieros o de calidad reportados a la Superintendencia), aunque sea descriptiva. Con solo tres instituciones no permite inferencia, pero sí triangulación (el diseño es mixto).
- En futuras aplicaciones: separar en el tiempo la medición de la variable independiente y la dependiente, incluir ítems inversos y una variable marcadora.
Qué escribir en la tesis
Párrafo modelo (provisional; base depurada, n = 223). Dado que todas las variables se midieron mediante autoinforme en un único cuestionario, se evaluó el sesgo de método común. En la prueba de un factor de Harman el primer componente explicó el 52,2 % de la varianza, por encima del umbral de 50 %. Un modelo confirmatorio de un factor ajustó significativamente peor que el modelo de doce factores (Δχ²(66) = 2479,5; p < .001; ΔCFI = 0,183), lo que descarta que un único factor explique la covarianza observada. No obstante, al incorporar un factor de método latente no medido, este explicó en promedio el 40,3 % de la varianza de los ítems, frente al 28,6 % explicado por los factores sustantivos, y mejoró el ajuste (ΔCFI = 0,035). El ajuste de Lindell y Whitney (2001), con la menor correlación entre dimensiones como estimación del sesgo (r = 0,341), redujo pero no eliminó las asociaciones clave (por ejemplo, GSTH y desarrollo organizacional: de r = 0,785 a r = 0,675). En consecuencia, el sesgo de método común se reconoce como una limitación del estudio y los coeficientes estructurales se interpretan como estimaciones máximas de las relaciones entre constructos.
Ver también: 04 Validez de constructo (AFE y AFC), 06 Modelo estructural y mediación.
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