RIDE. Revista Iberoamericana para la Investigación y el Desarrollo Educativo
Factores de efectividad en equipos de trabajo Seis Sigma: cuestionario validado por juicio de expertos
Dec 31 2024
Resumen
Esta investigación presenta el procedimiento para validar un cuestionario/instrumento de medida (IM) por medio de juicio de expertos, el cual fue diseñado a partir de la identificación de factores o criterios a través de una revisión de literatura de forma sistemática. Para ello, se determinaron 54 factores, los cuales que se discriminaron con la aplicación de un metaanálisis que permitió reducirlos a 29. Posteriormente, un grupo de cinco profesionales expertos en equipos de trabajo y Seis Sigma evaluaron el cuestionario a partide de dos criterios: calidad y coherencia. Los resultados de manera empírica muestran que, en una escala del uno al cuatro, al 52.6 % de los ítems se les evaluó con calificación de 4. Luego, a través del análisis estadístico de Friedman se confirmó el desacuerdo para los dos criterios evaluados. En consecuencia, el instrumento de medición fue revisado, mejorado y aplicado a un grupo de cuatro expertos diferentes al primer grupo, por lo que se repitió la prueba de Friedman y en la segunda evaluación se obtuvo un valor de P mayor de 0.05. Por tanto, se concluye que existe acuerdo entre los expertos por los 29 ítems del IM y que este es válido (adecuado), de ahí que se pueda continuar con su aplicación.
Introducción
Las empresas aplican la metodología Seis Sigma (SS) con el objetivo de mejorar las operaciones mediante el uso de herramientas estadísticas en la gestión de la calidad (Goh y Xie, 2004), ya que permite reducir la variabilidad del proceso y eliminar actividades que no añaden valor (Bañuelas et al., 2005; Rodríguez-Medina et al., 2021). Esta metodología se implementa a través de proyectos liderados por equipos de trabajo (Lloréns-Montes y Molina, 2006), elemento fundamental para el éxito.
Sin embargo, a pesar de su amplia utilización, la literatura informa resultados a veces inferiores a los proyectados, por lo que es pertinente examinar la literatura para identificar y evaluar los factores de éxito, y determinar su importancia relativa. Este trabajo, por tanto, se centra en la validación de un instrumento de medida (IM) en forma de cuestionario mediante el juicio de un grupo de expertos, el cual se utilizará para recopilar datos destinados al desarrollo de un modelo que predice los factores de efectividad de equipos de trabajo en proyectos que aplican la metodología SS en la industria.
Los factores críticos de éxito (FCE), definidos como variables, características o condiciones que afectan significativamente el éxito de los proyectos organizacionales (Milosevic y Patanakul, 2005), representan áreas de interés para que los responsables puedan implementar medidas eficaces para la administración, por lo cual se centra la atención en estos factores para tomar decisiones informadas (Suárez y Díaz, 2013).
Durante la fase de investigación, se identificaron los factores de efectividad de equipos de trabajo que aplican la metodología SS en proyectos de la industria manufacturera. Para ello, se llevó a cabo una búsqueda de artículos científicos (figura 1) publicados entre 2017 y 2021, mientras que la literatura se analizó utilizando la metodología PRISMA.
En total, se revisaron un total de 139 artículos, de los cuales se seleccionaron 61. Los restantes fueron excluidos por considerarlos no relevantes. Estos artículos fueron estudiados por medio de metaanálisis para establecer factores que contribuyen en el éxito de proyectos SS y su relación con la efectividad del equipo de trabajo que lo administra en las plantas industriales. En total, se identificaron 29 factores presentados en la tabla 1.
La medición es un procedimiento utilizado para vincular conceptos abstractos, identificados como constructos supuestos o variables latentes. Para medir estos conceptos, solo puede hacerse a través de variables observables (Cupani, 2012), lo cual se logra mediante un instrumento de medición (IM) en forma de cuestionario, entendiendo como el recurso que utilizan los investigadores para registrar datos y generar información sobre las variables de la investigación.
Por otra parte, se entiende como cuestionario el conjunto o serie de preguntas sobre una o varias variables que serán medidas, utilizado en encuestas de diferentes tipos. Por lo tanto, el IM debe cumplir con tres requisitos esenciales: ser objetivo, válido y confiable (Hernández Sampieri et al., 2014).
Según la literatura, la objetividad se refiere al nivel en el que el IM está influenciado por tendencias y sesgos que podrían generar los investigadores que lo manejan, califican e interpretan. Para reforzar la objetividad del IM, se recomienda su aplicación estandarizada, es decir, con instrucciones y condiciones iguales para todos los jueces, así como en la evaluación de resultados. Además, se sugiere que el IM sea administrado por personal con conocimientos, capacitación y experiencia en dicho instrumento.
Por otro lado, la validez se describe como el grado en que un IM mide efectivamente la variable deseada. La literatura reporta tres enfoques de validez: la relacionada con el contenido, la del criterio y la del constructo. En este instrumento, se entiende la validez como el grado en que el IM mide la variable en cuestión según el criterio del experto.
En cuanto a la confiabilidad, se refiere al nivel en el que el IM proporciona resultados consistentes, revelando el grado de confianza en dicho instrumento. Esto significa que, si se aplica repetidamente al mismo experto, deberían obtenerse resultados similares (Mondy y Noe, 2005). Es importante destacar que, aunque un IM sea confiable, no necesariamente es válido. Por lo tanto, es necesario demostrar tanto confiabilidad como validez para garantizar la seriedad de los resultados (Hernández Sampieri et al., 2014).
Con el objetivo de validar el IM mediante el juicio de un grupo de expertos, se analizaron los datos utilizando estadísticos no paramétricos como el test de Friedman, que, según Granato et al. (2014), se presenta como una alternativa para analizar la varianza entre dos factores.
Metodología
La metodología empleada en esta investigación fue cuantitativa, ya que se recopilaron datos para la prueba de hipótesis, basada en la medición numérica y el uso de análisis estadístico. Este enfoque implica una serie de procesos de investigación que van desde la recolección, análisis, integración y discusión de datos cuantitativos con el objetivo de obtener un mayor entendimiento del fenómeno estudiado a través de la inferencia de los resultados de la información obtenida (Hernández Sampieri et al., 2014; Malhotra, 2008).
Materiales
Para esta investigación, se utilizaron artículos y publicaciones disponibles en diversas bases de datos seleccionadas por su reconocimiento y calidad informativa, así como la cantidad de artículos encontrados, como Springer, Sciencedirect, IEEE, Elsevier, Emerald, entre otras, durante el periodo comprendido entre 2017 y 2021, incluyendo también publicaciones de años anteriores. Para la evaluación de los factores, se diseñó un IM en forma de cuestionario, derivado de la revisión sistemática de literatura y la aplicación del metaanálisis. Los análisis estadísticos de datos se llevaron a cabo con la versión 18 del programa de cómputo Minitab.
Métodos
Siguiendo un procedimiento similar a estudios previos (García Martínez et al., 2021; Rodríguez Medina et al., 2021), y dado que la medición busca establecer relaciones entre conceptos abstractos y datos empíricos que registran información sobre variables, de la misma manera que un IM registra datos observables representando los conceptos o variables de estudio, la presente investigación se planificó en tres pasos: identificación de factores, diseño del IM y validación del IM por juicio de expertos (figura 2).
El primer paso consistió en identificar los factores que impactan en la efectividad de los equipos Seis Sigma (SS) a través de una revisión literaria del estado de la cuestión y la consulta con asesores expertos en la aplicación de la metodología SS. De esta manera, se logró una primera aproximación a los factores críticos que deberían incluirse en el IM.
En el segundo paso, se diseñó el IM con base en la información obtenida y considerando los 29 factores identificados en el metaanálisis. Se redactaron los ítems que se incluirían en el cuestionario, y se preparó un borrador. Para este propósito, se llevó a cabo la operacionalización de constructos, que es un concepto teórico utilizado para definir relaciones (Hair et al., 1999). Como resultado, se obtuvieron 7 constructos, los cuales se presentan en la tabla 2.
Finalmente, en el tercer paso se llevó a cabo la validación del contenido del IM mediante el método de juicio de personas expertas en el tema. Se solicitó la colaboración de un grupo de expertos para evaluar el IM en términos de claridad y coherencia, siguiendo la metodología propuesta por Escobar-Pérez y Cuervo-Martínez (2008). En esta investigación, se evaluaron las dos categorías mencionadas anteriormente, aprovechando los resultados del metaanálisis (MA) como evidencia para integrar los hallazgos de varios estudios anteriores. El MA determinó los 29 factores más relevantes, mencionados repetidamente en la literatura.
La validación por juicio de expertos (JE) se llevó a cabo mediante el uso de pruebas no paramétricas, dado que se utilizaron datos nominales. Para determinar las diferencias en la ubicación del centro (mediana) y probar el análisis de manera recurrente con tres o más muestras dependientes (Granato et al., 2014), se seleccionó la prueba estadística de Friedman. En esta investigación, se aplicó para determinar el nivel de acuerdo entre los expertos y calcular el valor P, discriminando así entre las dos hipótesis en relación con los datos recabados.
- H0: Hay acuerdo significativo entre los expertos.
- H1: No hay acuerdo significativo entre los expertos.
Resultados
Como resultado del primer paso, se logró la identificación de los aspectos que debían ser incluidos en el cuestionario (Valles Chávez et al., 2023) para evaluar el impacto de estos factores en el éxito de la implementación de Seis Sigma (SS). Además, se solicitó a dos investigadores del Departamento de Ingeniería Industrial y Manufactura del IIT-UACJ revisar la lista de ítems propuestos para el IM y proporcionar comentarios al respecto. Con esta retroalimentación, se elaboró una primera lista de ítems para incluir en el borrador del IM, que comprendía siete criterios y veintinueve condiciones por evaluar (tabla 3).
El resultado del segundo paso (en diseño del IM) fue la elaboración del IM que se presentó a los expertos evaluadores, partiendo de la lista previamente elaborada y tomando en cuenta los comentarios y adecuaciones (figura 3).
Para el tercer paso, que corresponde a la validación del IM por expertos, se seleccionó un total de cinco especialistas, los cuales debían cumplir con tres criterios: tener al menos cinco años de experiencia laboral, poseer el grado de doctor en ingeniería o área afín como formación académica y contar con experiencia en los temas relevantes. Estos expertos evaluaron el instrumento en dos categorías distintas: claridad y coherencia. Durante este paso, se descartaron las respuestas de un experto debido a inconsistencias.
En una exploración inicial de los dos criterios, los resultados de las evaluaciones mostraron que, de las 232 asignaciones de un valor a los ítems, los jueces coincidieron en asignar un valor de 4 en un 52.6 % de las veces y un valor de 3 en un 34.5 %. Estos resultados evidencian empíricamente un desacuerdo entre los jueces (figura 4).
Por ejemplo, en el criterio claridad, los expertos evaluadores establecieron a cada ítem un valor entre 1 y 4, de acuerdo con su consideración conveniente (tabla 4).
Posteriormente, se analizaron los datos estadísticamente presentados en la tabla 5 con software Minitab, versión 18, utilizando el estadístico de Friedman. En esta fase se plantearon las siguientes hipótesis:
- H0: Los efectos del tratamiento son igual a cero.
- H1: No todos los efectos de los tratamientos son iguales a ceros.
También, realizó la prueba estadística de Friedman para el criterio de coherencia. En la tabla 6 se observan los resultados para S (ajustado para empates).
En la tabla 6, se observa que los resultados del análisis estadístico de datos revelan que tanto para el criterio de claridad como para el de coherencia, el estadístico de prueba S tiene un valor P menor al valor de alfa de 0.050 (el cual no es ajustado para empates). Por lo tanto, se cuenta con evidencia suficiente para rechazar la hipótesis nula (H0). En ambos criterios, la hipótesis de que los efectos del tratamiento son iguales a cero es refutada por los datos. En otras palabras, no hay concordancia entre los expertos sobre los elementos bajo análisis. Debido a esto, se requiere una revisión del cuestionario y realizar mejoras en dichos criterios.
Discusión de resultados
Después de la primera revisión, se llevó a cabo una segunda evaluación con 4 expertos diferentes a los primeros. Nuevamente, se evaluaron ambos criterios (claridad y coherencia). En este caso, el estadístico de prueba S tuvo un valor P mayor al valor de alfa de 0.05 (no ajustado para empates), lo que indica que no hay evidencia suficiente para rechazar la hipótesis nula (H0). Por ejemplo, en el criterio de claridad, el valor de S fue 0.33 y el valor P fue 0.954, lo que significa que hay concordancia entre los expertos.
En la figura 5 se observa que el 96.6 % de los ítems fueron evaluados con una calificación de 4, lo que permite concluir que, al haber concordancia entre los expertos, el IM es válido para su aplicación. Empíricamente, este trabajo de investigación refleja que el 96.6 % de los ítems recibieron una calificación asignada de 4, considerado el valor más alto en una escala del 1 al 4. La prueba de Friedman utilizada para el análisis estadístico confirma la concordancia entre los expertos evaluadores en los criterios. Por lo tanto, el cuestionario (anexo) se considera válido para medir los factores de efectividad de los equipos de trabajo en proyectos Seis Sigma (Álvarez et al., 2021).
Por último, cuando se especifican los criterios por evaluar con una revisión sistemática de literatura, se aplica la validación por juicio de expertos y se utiliza el análisis estadístico, como la prueba de Friedman, se puede afirmar que es posible lograr la validación de un instrumento de medición más eficiente.
Conclusiones
Esta investigación partió del supuesto de que la falta de un instrumento de medición (IM) validado y confiable podría tener un impacto negativo en la identificación y cuantificación de los factores críticos de la efectividad del trabajo en equipo Seis Sigma (SS). Este objetivo se considera cumplido, ya que se ha desarrollado un IM en forma de cuestionario formal, lo que facilita su utilización tanto para estudiantes como para profesores, y ha sido validado por juicio de expertos de manera adecuada.
Por otro lado, es importante destacar que, en la etapa de selección de expertos que participarán en la evaluación del IM, es crucial considerar que posean conocimiento del tema por tratar, ya sea por su formación profesional, experiencia laboral o trayectoria académica. Además, se recomienda definir con antelación el número de expertos participantes en relación con las características de la prueba y el análisis estadístico a aplicar.
Una limitación de este trabajo de investigación es que la primera validación del IM por juicio de expertos se realizó de manera presencial, mientras que la segunda evaluación se llevó a cabo de manera virtual, por lo que los resultados no deben ser generalizados. Sin embargo, dado que las etapas y los resultados se han presentado de manera clara y concisa en el método de validación, este procedimiento puede ser útil para aplicarse en otros instrumentos de medición.
Futuras líneas de investigación
El presente trabajo forma parte de la segunda etapa del proyecto de investigación destinado al desarrollo de un modelo predictor de efectividad de equipos de trabajo en proyectos Seis Sigma. Por ende, el siguiente paso se enfocará en la evaluación de la confiabilidad, o consistencia interna, del instrumento de medición (IM) mediante el coeficiente alfa de Cronbach en una corrida piloto. Esto se llevará a cabo tomando una muestra de la población objetivo. Además, se contempla la aplicación del análisis factorial y el modelado de ecuaciones estructurales.
Resumen
Introducción
Metodología
Materiales
Métodos
Resultados
Discusión de resultados
Conclusiones
Futuras líneas de investigación