Las actitudes hacia las matemáticas

26 Pages·2013·0.3 MB·Spanish

Revista de Psicodidáctica, 2014, 19(1), 67-91 ISSN: 1136-1034 eISSN: 2254-4372
www.ehu.es/revista-psicodidactica © UPV/EHU
DOI: 10.1387/RevPsicodidact.8961
Las actitudes hacia las matemáticas:
construcción y validación de un instrumento
para su medida
Andrés Palacios*, Víctor Arias**, y Benito Arias*
Universidad de Valladolid (España)*, Universidad de Talca (Chile)**
Resumen
La medida de las actitudes hacia las matemáticas supone un campo de gran valor dentro de lo que se co-
noce como dominio afectivo matemático por el número de investigaciones y por la amplitud de sus re-
laciones. No obstante, los instrumentos disponibles en la actualidad para medir estas actitudes están en
la mayoría de los casos validados mediante procedimientos psicométricos poco robustos y, en algunas
ocasiones, con tamaños muestrales no muy elevados. A partir de una muestra de 4807 alumnos de todos
los niveles no universitarios y siguiendo tanto el acercamiento de la Teoría Clásica de los Test como los
modelos de ecuaciones estructurales (modelos de medida) y el planteamiento de la Teoría de Respuesta
a los Ítems (modelo de respuesta graduada) se presenta un instrumento de medida de las actitudes hacia
las matemáticas sólido y robusto y con evidencias contrastadas de validez y fiabilidad.
Palabras clave: Actitudes hacia las matemáticas, análisis factorial exploratorio, análisis factorial
confirmatorio, modelo de respuesta graduada, psicometría.
Abstract
The measure of attitudes towards mathematics is a valuable area within the so-called affective domain
in mathematics due to the number of investigations and the extension of their relations. However, most
of the instruments currently available to measure these attitudes are validated by not overly robust
psychometric procedures and, sometimes, in not very large samples. Using a sample of 4807 students
of all the non-university levels and following both the classical test theory, structural equation models
(measurement models), and the proposal of the item response theory (graded response model), a solid
and robust instrument to measure attitudes towards mathematics is presented, with contrasted evidence
of validity and reliability.
Keywords: Attitudes toward mathematics, exploratory factor analysis, confirmatory factor analysis,
graded response model, psychometrics.
Agradecimientos: Esta investigación ha sido subvencionada por el Ministerio de Ciencia e Innovación
(EDU2009-12063).
Correspondencia: Andrés Palacios Picos. Escuela Universitaria de Magisterio. Plaza Alto de los Leo-
nes de Castilla. Campus María Zambrano. 40005 Segovia. E-mail: [email protected]
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Introducción el gusto por esta disciplina subra-
yando más la vertiente afectiva que
Los trabajos de McLeod (1988, la cognitiva. Las actitudes matemá-
1992) sobre los afectos en mate- ticas, por el contrario, tendrían que
máticas marcaron un punto de in- ver con el modo de utilizar capaci-
flexión en unas investigaciones en dades generales que son relevantes
las que, hasta entonces, primaba para el quehacer matemático (tales
los racional y lo cognitivo. En una como la apertura mental, la flexibi-
de sus obras (McLeod, 1988) que, lidad en la búsqueda de soluciones
en cierto sentido supone el inicio a un problema o el pensamiento re-
de la preocupación por las emocio- flexivo), aspectos todos más rela-
nes y los sentimientos en matemá- cionados con la cognición que con
ticas, se establece una distinción, ya los afectos.
clásica, entre actitudes, creencias y En relación con las actitudes
emociones como componentes de hacia las matemáticas, es de so-
lo que hoy se conoce como dominio bra conocida la trascendencia que
afectivo matemático. De entre es- tienen en el proceso de enseñanza-
tos componentes, las actitudes han aprendizaje y sobre el rendimiento
ocupado un papel preponderante en matemático de los alumnos (Mi-
la educación matemática por el nú- ñano y Castejón, 2011; Miranda,
mero de investigaciones que han 2012; Sakiz, Pape, y Hoy, 2012).
generado. Asimismo, está sobradamente cons-
Gil, Blanco, y Guerrero (2005) tatada la influencia negativa que
señalan que, en el mundo de las ma- las buenas actitudes hacia las ma-
temáticas, este concepto de actitud temáticas tienen sobre la ansiedad
ha sido usado con una definición (Akin y Kurbanoglu, 2011). Traba-
menos clara que para la Psicología jos al respecto han encontrado que
como una predisposición, con cierta los estudiantes con mejores acti-
carga emocional, que dirige y/o in- tudes hacia las matemáticas tienen
fluye en la conducta; definición que más altas percepciones de utilidad
remarca tres componentes básicos de las matemáticas, y denotan mo-
de la actitud: la cognición o creen- tivaciones intrínsecas relacionadas
cias sobre el objeto de la actitud, el con su estudio (Perry, 2011), poseen
afecto o carga evaluativa de dichas mejores autoconceptos matemáti-
creencias y una intención de con- cos (Hidalgo, Maroto, y Palacios,
ducta en relación a dicha actitud. 2005), mayor confianza en el apren-
No obstante, en relación a las dizaje de las matemáticas (McLeod,
matemáticas, cabe distinguir entre 1992) y, sobre todo, muestran con-
actitudes matemáticas y actitudes ductas de acercamiento a esta mate-
hacia las matemáticas. La actitud ria (Fennema y Sherman, 1976).
hacia las matemáticas tendría que Seguramente por su importan-
ver con la valoración, el aprecio y cia, los intentos de medir las ac-
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CONSTRUCCIÓN Y VALIDACIÓN DE UN INSTRUMENTO PARA SU MEDIDA 69
titudes hacia las matemáticas son y Marsh (2004), la más popular de
tempranos en el tiempo siendo los las medidas de las actitudes hacia
trabajos de Aiken (Aiken, 1972, las matemáticas de las últimas tres
1974, 1979; Aiken y Dreger, 1961), décadas. El origen de esta escala es
junto con las aportaciones de Dutton el estudio de las diferencias entre
y Blum (1968), pioneros en el tema hombres y mujeres en sus actitudes
que nos ocupa. hacia las matemáticas así como su
En uno de los primeros instru- influencia en el rendimiento. Esta
mentos de medida de estas actitu- escala ha sido objeto de amplios
des, Aiken y Dreger (1961) elaboran estudios de replicación, traducida
un cuestionario compuesto por 20 a diferentes lenguas y modificada
ítems con dos subescalas: Agrado y para ser aplicada a diferentes situa-
Miedo a las matemáticas. Dado que ciones.
ambas dimensiones pueden conside- La aportación de Tapia y Marsh
rarse como dos polos de un mismo (2004) denominada Inventario de
continuo, algunos autores la han Actitudes hacia las Matemáticas
considerado como una escala uni- (The Attitude Toward Mathematics
dimensional (Auzmendi, 1992). En Inventory - ATMI) es, sin duda, uno
una versión posterior, Aiken (1972) de los instrumentos más utilizados
introduce el factor Disfrute de las en la medida de las actitudes hacia
Matemáticas. Dos años más tarde las matemáticas. Su versión final
este mismo autor (Aiken, 1974) pre- consta de 49 ítems que pretenden
senta la que es, sin duda, una de las valorar seis aspectos de dichas ac-
escalas estándar en la medida de ac- titudes cuales son: Confianza-auto-
titudes hacia las matemáticas com- concepto, Ansiedad, Utilidad-valor
puesta de dos subescalas: escala de de las matemáticas, Gusto por las
Valor de las matemáticas y escala matemáticas, Motivación y Expec-
de Disfrute de las matemáticas. En tativa de los padres y profesores.
una versión posterior, Aiken (1979) Entre las aportaciones más re-
aumentará el número de factores cientes en habla inglesa cabe resal-
hasta un total de cuatro: Gusto por tar el trabajo de Kadijevich (2008),
las matemáticas, Motivación mate- a partir del informe TIMSS-2003,
mática, Valor-Utilidad de las mate- así como los de Tahara, Ismailb, Za-
máticas y Miedo a las matemáticas. manic, y Adnand (2010). Adelson y
Las adaptaciones de estas es- McCoach (2011) han elaborado una
calas de Aiken (1974, 1979) han escala de actitudes hacia las mate-
sido numerosas y coincidentes en máticas para alumnos de primaria
los valores de fiabilidad originales que denominan The Math and Me
y la estructura factorial de las cuatro Survey y que, tras los análisis preli-
subes ca las mencionadas. minares, presenta dos factores rela-
La escala de Fennema y Sher- cionados con la percepción de efica-
man (1976) es, en palabras de Tapia cia y el gusto por las matemáticas.
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Las adaptaciones al castellano matemáticas en castellano dado que
tanto de las escalas de Aiken (1974), todos los conocidos hasta esa fecha
como las de Fennema y Sherman provenían del mundo anglosajón.
(1976), como las posteriores de Ta- De las propuestas del autor, cabe
pia y Marsh (2004) son escasas y, destacar su escala verbal compuesta
generalmente, orientadas a objeti- de 22 ítems medidos con una escala
vos distintos del análisis psicomé- Likert de tres dimensiones relacio-
trico propiamente dicho. Tal es el nadas con el gusto por las matemáti-
caso de la adaptación de Cazorla, cas, la utilidad de las matemáticas y
Silva, Vendramini, y Brito (1999) la confianza-ansiedad hacia las ma-
de la escala de Aiken (1974) sobre temáticas. Los índices de fiabilidad
la base de una anterior al portugués de estos tres factores obtenidos me-
de Brito (1998) orientada al estudio diante la técnica del test-retest pre-
de las actitudes hacia la estadística, sentan correlaciones en el intervalo
las de Quiles (1993) en un intento de .77 a .93, siendo de .84 la fiabili-
de relacionar las actitudes hacia las dad de la escala en su conjunto.
matemáticas y el rendimiento es- Pero es Auzmendi (1992) quien
colar, la más moderna de Estrada y elabora la que es, sin duda, la es-
Díez-Palomar (2011) centrada en la cala de actitudes hacia las matemá-
educación matemática de familia- ticas más citada de las realizadas en
res o la de González-Pienda, Fer- lengua castellana. Como en Gairín
nández-Cueli, García, Suárez, Fer- (1990), la autora justifica la elabo-
nández, Tuero-Herrero, y Helena da ración de una nueva escala en la au-
Silva (2012) con el objetivo de de- sencia de este tipo de instrumentos
terminar las diferencias en las acti- elaborados en castellano. La prueba
tudes matemáticas entre hombres final consta de 25 ítems que, tras los
y mujeres. Esta falta de adaptacio- análisis factoriales correspondientes,
nes al castellano fue señalada en los presenta cinco componentes prin-
primeros trabajos de Gairín (1990) cipales: Sentimiento de ansiedad y
y más recientemente por Muñoz y temor que el alumno manifiesta ha-
Mato (2008), quienes se hacen eco cia las matemáticas, Agrado-gusto
de esta inexistencia en nuestro con- por las matemáticas, Utilidad de las
texto de adaptaciones de estas es- matemáticas y Motivación y con-
calas. fianza. El alfa de Cronbach de estas
Como se acaba de señalar, en escalas oscila entre .91 en la escala
la medida de las actitudes hacia las de ansiedad, al valor menor de la es-
matemáticas en lengua castellana cala de confianza de .49. La muestra
puede considerarse pionero el tra- de validación estuvo compuesta por
bajo de Gairín (1990). En este tra- 1221 alumnos de Secundaria y Ba-
bajo, el autor se hace eco de la nece- chillerato.
sidad de contar con un instrumento Como instrumentos igualmente
de medida de actitudes hacia las lejanos en el tiempo, cabe reseñar
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CONSTRUCCIÓN Y VALIDACIÓN DE UN INSTRUMENTO PARA SU MEDIDA 71
las aportaciones de Escudero y Va- mento diferenciador de este trabajo
llejo (1999) quienes elaboran un es que la muestra de validación está
instrumento para medir actitudes formada por alumnos de origen ét-
hacia las matemáticas a partir de nico berebere y elaborada tanto en
un total de 18 ítems relacionados castellano como en lengua tama-
con el gusto, la utilidad y la motiva- zight. Con la versión final se obtuvo
ción. Un año antes, Bazán y Sotero un alfa de Cronbach de .92 en una
(1998) habían elaborado una escala muestra de 236 estudiantes de 2.º y
denominada EAHM-V compuesta 3.º de Educación Secundaria.
por 31 ítems, dividida en cuatro di- Como se acaba de resumir, las
mensiones: Afectividad, Aplicabili- diferentes escalas de actitudes ha-
dad, Fiabilidad y Ansiedad. La es- cia las matemáticas tanto en inglés
cala estaba orientada a la medida de como en castellano presentan, en
las actitudes de alumnos recién in- general, índices de fiabilidad ade-
gresados en la universidad. La fia- cuados, si no se tienen en cuenta las
bilidad de la escala total presentó un limitaciones del coeficiente alfa de
valor de .90. Para su cálculo, se uti- Cronbach para evaluar la fiabilidad
lizó una muestra de 256 estudiantes (c.f. comentario más abajo, en el
universitarios. apartado «Evidencias de fiabilidad
En los últimos años, se han rea- y consistencia interna»). No obs-
lizado nuevas propuestas de entre tante, la disparidad de subescalas
las que destacan las aportaciones hace difícil una interpretación cohe-
de Muñoz y Mato (2008) y de Ale- rente o al menos unificada del sen-
many y Lara (2010). tido del constructo actitudes hacia
Muñoz y Mato (2008) presen- las matemáticas. En una parte im-
tan una escala de actitudes hacia portante de estas escalas, al menos
las matemáticas construida con una en las versiones en castellano, los
muestra de 1220 alumnos de educa- valores psicométricos han sido ob-
ción secundaria. La prueba final del tenidos a partir de muestras peque-
cuestionario consta de 19 ítems que, ñas y con un alumnado muy cen-
tras el análisis factorial correspon- trado en la Enseñanza Secundaria
diente, presenta dos únicos factores: Obligatoria.
Actitud del profesor percibida por Se pretende, en las líneas que
el alumno y Agrado-utilidad de las siguen, presentar una escala de ac-
matemáticas. La versión final ob- titudes hacia las matemáticas multi-
tuvo una fiabilidad de .97. dimensional con ítems recogidos de
Por último, cabe reseñar la apor- la bibliografía al respecto adaptados
tación de Alemany y Lara (2010) a nuestro actual contexto histórico-
quienes diseñan y validan una nueva cultural, con una muestra de gran
escala de actitudes hacia las mate- tamaño de los niveles de Primaria,
máticas para alumnos de secunda- Secundaria y Bachillerato y con
ria compuesta por 37 ítems. Un ele- valores psicométricos obtenidos a
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partir tanto del planteamiento de la tados y/o privados. La toma de da-
Teoría Clásica de los Test como de tos en estos centros se realizó en to-
los modelos de ecuaciones estruc- das las líneas de los cursos elegidos.
turales (modelos de medida) y de El 67% de los participantes realiza-
la Teoría de Respuesta a los Ítems ban sus estudios en centros educati-
(Hambleton, Swaminathan, y Ro- vos localizados en capitales de pro-
gers, 1991; Samejima, 1969, 2010). vincia y el 34% restante en zonas
rurales. La selección de los centros
educativos participantes se realizó
Método mediante muestreo aleatorio estra-
tificado tomando como estratos de
Participantes selección la zona geográfica, el ni-
vel educativo y la titularidad de los
El estudio se ha llevado a cabo centros. La edad media de los par-
con una muestra de 4.807 estudian- ticipantes fue de 14 años, con un
tes de 14 colegios e institutos públi- rango de edad comprendido entre
cos, privados y concertados perte- los 11 y los 23 años. La distribución
necientes a 5 provincias de España. por niveles educativos se resume en
De los 14 centros participantes, 3 la Tabla 1. El 53% de los participan-
correspondían a Segovia (25%), 3 a tes fueron hombres y el 47% res-
Ávila (8% del alumnado), 3 a Soria tante mujeres. La nota en la asigna-
(10%), 2 a Valladolid (40%) y 3 a tura de matemáticas presentaba una
Zamora (17%). De estos centros, 2 distribución normal con un valor
eran colegios y/o institutos concer- medio de 5.62 (DE = 1.95).
Tabla 1
Nivel Educativo de los Participantes
N % % hombres % mujeres
6.º Primaria 394 8.20 53.8 46.2
1.º ESO 828 17.22 54.0 46.0
2.º ESO 1.035 21.53 55.1 44.9
3.º ESO 1.267 26.36 52.2 47.8
Válidos 4.º ESO 680 14.15 49.5 50.5
1.º Bachiller 348 7.24 51.4 48.6
2.º Bachiller 189 3.93 51.3 48.7
Total 4.741 98.63 52.8 47.2
Perdidos 66 1.37 — —
Total 4.807 100.00 53.0 47.0
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Variables e instrumentos instrumentos de medida como los
realizados por Pietsch, Walker, y
Para la elaboración de la Escala Chapman (2003).
de Actitudes hacia las Matemáticas Todas estas preguntas fueron
(EAM) se partió de los trabajos re- evaluadas por expertos en Didáctica
sumidos en el apartado anterior que de la Matemática. Con estas eva-
presentan cinco factores de manera luaciones, se seleccionaron las más
generalizada: agrado-gusto por las pertinentes por su relevancia (los
matemáticas, ansiedad hacia las ma- ítems deberían estar claramente re-
temáticas, percepción de dificultad, lacionados con el objeto de estudio)
utilidad percibida y autoconcepto ma- y claridad (fácilmente comprensi-
temático, que fueron los campos te- bles, con afirmaciones simples). A
máticos elegidos para la elaboración partir de esta selección, se realizó
de los primeros ítems de la prueba. un estudio piloto con una muestra
En un primer momento, se di- pequeña. Tras la eliminación y/o se-
señaron un conjunto amplio de pre- lección de los ítems más adecuados
guntas relacionadas con estos cinco se elaboró la escala final compuesta
factores. Para la evaluación de los por un total de 37 preguntas que se
factores asociados con el gusto o presentan agrupadas por factores en
agrado hacia las matemáticas se la Tabla 3.
partió de la subescala de disfrute de En esta escala final todos los
las matemáticas de Aiken (1974) y ítems se responden según el grado
de la escala de agrado de Fennema de acuerdo con el enunciado en una
y Sherman (1976). Para la selección métrica tipo Likert de cinco puntos
de las preguntas relacionadas con la (valores de 0 a 4).
ansiedad hacia las matemáticas se
partió de los trabajos de Richardson Procedimiento
y Suinn (1972). Para medir la per-
cepción de dificultad de las mate- La administración de las escalas
máticas se partió de los trabajos ci- se realizó por parte de los autores y
tados anteriormente de Aiken (1974) de profesores colaboradores durante
y Fennema y Sherman (1976). Las los cursos académicos 20009/2010,
preguntas del factor de percepción 2010/2011 y 2011/2012. Tenían un
de utilidad de las matemáticas fue- carácter anónimo y fueron cum-
ron desarrolladas a partir de las pro- plimentadas por los sujetos de la
puestas de Aiken (1974) y Fennema muestra en presencia del profesor
y Sherman (1976). Para la cons- y/o colaborador. Con anterioridad a
trucción de preguntas relacionadas la toma de datos, se obtuvo tanto el
con la percepción de eficacia y/o de consentimiento de los padres de los
competencia en esta materia (auto- alumnos participantes como la auto-
concepto matemático) se partió de rización de los directores de los cen-
trabajos anteriores en este tipo de tros educativos correspondientes.
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Resultados Likelihood, ML), a fin de verificar
si ambos métodos llegaban a resul-
Análisis factorial exploratorio tados equiparables. Ambos análi-
sis se realizaron sobre las matrices
Se dividió la muestra original de correlaciones policóricas, dada
(n = 4741) en dos submuestras ex- la naturaleza ordinal de los datos de
traídas aleatoriamente (n1 = 2371 y entrada. Se aseguró la adecuación
n2 = 2370). La primera de ellas se de los datos de entrada mediante la
utilizó para realizar el análisis fac- prueba de esfericidad de Bartlett, el
torial exploratorio y la segunda se índice KMO y el determinante de la
utilizó como muestra de validación matriz (Tabla 3).
en el análisis factorial confirmato- Tanto la matriz de configura-
rio y en los análisis basados en la ción (pattern matrix) como la de
Teoría de Respuesta a los Ítems que estructura (structure matrix) llega-
se detallarán más adelante. Se eli- ron a resultados similares en la pri-
minaron tres ítems («Me hace más mera submuestra, toda vez que los
ilusión tener un 10 en matemáticas ítems presentaron una distribución
que en cualquier otra asignatura», de las saturaciones prácticamente
«Mis padres se preocupan más de idéntica en los diferentes factores.
los resultados y notas» y «Cuando Tal similaridad se corroboró calcu-
tengo alguna dificultad con las ma- lando las correlaciones de Pearson
temáticas suelo pedir ayuda a mi y los coeficientes de congruencia.
familia») por presentar índices de Como se puede observar en la Ta-
homogeneidad corregidos inferiores bla 2, las correlaciones de Pearson
a .20. Se comprobó si las distribu- han alcanzado una media de .991
ciones de las variables edad y sexo y cubren un rango de .982 a .996.
eran semejantes en ambas submues- Por su parte, los coeficientes de
tras. El rango de los residuos estan- congruencia calculados sobre las
darizados de Pearson fue de –1.09 a saturaciones de la Pattern Matrix
1.03, y el modelo [EDAD, MUES- abarcan un rango de .987 a .997
TRA][SEXO] resultó no significa- (superan holgadamente, por tanto,
tivo (χ2 = 11.859, p = .690), con el límite de .95 habitualmente con-
(15)
lo que queda aceptada la hipótesis siderado como aceptable para este
de equivalencia de ambas submues- tipo de análisis). Similares resulta-
tras. dos se obtuvieron al comparar las
El análisis factorial explorato- matrices de las dos submuestras
rio se ha llevado a cabo mediante aleatorias utilizando el método de
el programa SAS, v. 9.2. Para de- extracción PAF. Los coeficientes
terminar la estructura factorial de de correlación de Pearson abarcan
la EAM se utilizaron dos procedi- un rango de .901 a .986, y los coe-
mientos de extracción (Principal fi cien tes de congruencia de .955 a
Axis Factoring, PAF, y Maximum .997.
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LAS ACTITUDES HACIA LAS MATEMÁTICAS:
CONSTRUCCIÓN Y VALIDACIÓN DE UN INSTRUMENTO PARA SU MEDIDA 75
Tabla 2
Correlaciones de Pearson y Coeficientes de Congruencia
Métodos de extracción Submuestras aleatorias
r CC r CC
F1 .994 .997 .986 .997
F2 .996 .997 .980 .994
F3 .992 .994 .962 .985
F4 .982 .987 .901 .955
Se utilizó una rotación oblicua común y comprende solo dos ítems
PROMAX, puesto que la investiga- adscribibles a una dimensión que
ción previa señala que las dimensio- podría denominarse «Indefensión
nes de la ansiedad hacia las mate- aprendida» («Salvo en unos pocos
máticas están correlacionadas (p. e., casos, por mucho que me esfuerce
Pajares y Miller, 1994). no consigo entender las matemáti-
Los resultados del AFE que se cas» y «Haga lo que haga, siempre
presentan en los párrafos siguientes saco notas bajas en matemáticas»).
corresponden al método de extrac- Al no ser estadísticamente justifica-
ción PAF, dado el carácter más «clá- ble la estructura de cinco factores,
sico» de dicho método sobre el de se llevó a cabo un análisis paralelo
ML (Pett, Lackey, y Sullivan, 2003, optimizado (Timmer man y Lorenzo-
p. 103). Seva, 2011) comparando los valo-
Para determinar el número de res propios obtenidos por el análi-
factores a retener se tomaron en con- sis con los generados aleatoriamente
sideración distintos criterios: la re- sobre 1.000 submuestras obtenidas
gla de Kaiser-Gutman, el scree-test de la muestra original. Este análisis
de Cattell y el análisis paralelo. La es considerado hoy día el más ade-
regla de Kaiser-Guttman (valores cuado para tomar la decisión del nú-
propios superiores a 1.00) sugirió mero de factores a retener (Hayton,
la retención de cinco factores, y la Allen, y Scarpello, 2004). A partir
misma sugerencia se deriva del exa- del cuarto factor la magnitud de los
men del scree-test. Sin embargo, se valores propios generados aleatoria-
optó por desechar tal recomendación mente supera a la de los obtenidos
debido a que ambos métodos sue- por el análisis, por lo que se decidió
len llevar a la sobre-factorización; retener la solución de cuatro facto-
de hecho, el quinto factor ha presen- res.
tado un valor propio de solo 1.10, En conformidad con los crite-
explica menos del 3% de la varianza rios convencionales en este tipo de
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Tabla 3
Coeficientes de Configuración, Coeficientes Estructurales y Comunalidades
Coeficientes de configuración Coeficientes estructurales
h2
F1 F2 F3 F4 F1 F2 F3 F4
i29 En matemáticas me cuesta trabajo
decidir qué tengo que hacer .750 –.048 .064 .067 .769 .407 .327 .297 .598
i28 Me suelo sentir incapaz de resolver
problemas matemáticos .738 .025 .019 .140 .803 .480 .324 .386 .665
i36 Suelo tener dificultades con las ma-
temáticas .732 .148 –.128 .175 .820 .544 .238 .439 .727
i34 Me siento más torpe en matemáticas
que la mayoría de mis compañeros .722 –.084 .005 .202 .743 .379 .265 .400 .587
i35 Las matemáticas me confunden .700 .112 .063 .056 .800 .534 .379 .329 .661
i22 Siempre he tenido problemas con
las matemáticas .691 –.028 .001 .230 .749 .427 .281 .438 .606
i25 Haga lo que haga, siempre saco no-
tas bajas en matemáticas .687 –.085 –.072 .024 .623 .257 .143 .196 .400
i10 En matemáticas me quedo con la
mente en blanco con frecuencia... .660 .146 .014 –.040 .730 .489 .315 .225 .549
i27 No sé estudiar las matemáticas .651 .104 .048 .024 .732 .482 .337 .277 .549
i14 Salvo en unos pocos casos, por mu-
cho que me esfuerce no consigo en-
tender las matemáticas .642 –.079 –.025 –.039 .578 .237 .166 .130 .343
i23 No tengo ni idea de qué van las ma-
temáticas .533 –.186 .414 .145 .631 .344 .548 .317 .545
i12 Me será siempre difícil aprender
matemáticas .457 .082 .079 .046 .544 .379 .291 .235 .313
i32 Soy una de esas personas que no na-
ció para aprender matemáticas .456 .012 .202 .028 .544 .359 .378 .212 .335
i05 Cuando estudio matemáticas estoy
más incómodo que cuando lo hago
con otras asignaturas .391 .409 .040 –.130 .583 .587 .348 .154 .462
i08 Me resulta divertido estudiar ma-
temáticas .018 .848 –.022 .073 .485 .875 .390 .392 .771
i39 Cuando tengo que estudiar mate-
máticas voy a la tarea con cierta
alegría –.059 .835 –.081 .112 .392 .808 .303 .391 .671
Revista de Psicodidáctica, 2014, 19(1), 67-91