Evaluación Empírica de un Modelo Teórico de los Efectos del Faking sobre las Medidas de Personalidad Ocupacional

TESIS DE DOCTORADO EVALUACIÓN EMPÍRICA DE UN MODELO TEÓRICO DE LOS EFECTOS DEL FAKING SOBRE LAS MEDIDAS DE PERSONALIDAD OCUPACIONAL ALEXANDRA MARTÍNEZ GÓMEZ ESCUELA DE DOCTORADO INTERNACIONAL (EDI) EN ARTES Y HUMANIDADES, CIENCIAS SOCIALES Y JURÍDICAS PROGRAMA DE DOCTORADO EN PSICOLOGÍA DEL TRABAJO Y LAS ORGANIZACIONES, JURÍDICA-FORENSE Y DEL CONSUMIDOR Y USUARIO SANTIAGO DE COMPOSTELA 2019 DECLARACIÓN DE LA AUTORA DE LA TESIS Evaluación empírica de un modelo teórico de los efectos del faking sobre las medidas de personalidad ocupacional Dña. Alexandra Martínez Gómez Presento mi tesis, siguiendo el procedimiento adecuado al Reglamento, y declaro que: 1) La tesis abarca los resultados de la elaboración de mi trabajo. 2) En su caso, la tesis hace referencia a las colaboraciones que tuvo este trabajo. 3) La tesis es la versión definitiva presentada para su defensa y coincide con la versión enviada en formato electrónico. 4) Confirmo que esta tesis no incurre en ningún tipo de plagio de otros autores ni de trabajos presentados por mí para la obtención de otros títulos. En Santiago de Compostela a 9 de octubre de 2019 Fdo.: Alexandra Martínez Gómez AUTORIZACIÓN DE LOS DIRECTORES / TUTORES DE LA TESIS Evaluación empírica de un modelo teórico de los efectos del faking sobre las medidas de personalidad ocupacional D. Jesús Fernando Salgado Velo y Dña. Silvia Moscoso Ruibal INFORMAN: Que la presente tesis corresponde con el trabajo realizado por Dña. Alexandra Martínez Gómez bajo nuestra dirección, y autorizamos su presentación considerando que reúne los requisitos exigidos en el Reglamento de Estudios de Doctorado de la USC, y que como directores de ésta no incurrimos en causas de abstención establecidas en la Ley 40/2015. Santiago de Compostela, 9 de octubre de 2019 Fdo: Jesús Fernando Salgado Velo Fdo: Silvia Moscoso Ruibal Aos meus pais 9 AGRADECIMIENTOS La realización de una tesis doctoral supone un importante reto y esfuerzo para cualquier persona que decida embarcarse en esta “aventura”. En mi caso esta oportunidad llegó inesperadamente hace cinco años y, sin duda, ha sido el mayor desafío al que me enfrentado hasta el momento. Hoy puedo decir que ha merecido la pena. Finalizar esta tesis doctoral supone para mí la meta de una etapa de gran aprendizaje profesional y desarrollo personal. Son innumerables las experiencias que se han quedado guardadas en mi memoria y de las que me siento tremendamente orgullosa y agradecida por haberlas vivido. Pero no habría llegado hasta aquí sin el apoyo, dedicación y orientación de muchas personas que han sido partícipes de este proceso. Me gustaría comenzar agradeciendo al Dr. Jesús F. Salgado y a la Dra. Silvia Moscoso por la oportunidad que me han brindado. Me siento muy orgullosa de formar parte de su equipo y estoy convencida de que no hubiera podido tener mejores directores de tesis. Su estímulo y guía han sido fundamentales en la finalización de esta tesis doctoral. Quiero agradecer especialmente al Dr. Jesús F. Salgado por haber sido el primero en apostar por mí y darme la confianza como para creer que podría llegar hasta aquí. Estaré siempre en deuda con él por las horas que me ha prestado para resolver infinidad de dudas, por su sabiduría, paciencia, comprensión y apoyo y por sus palabras de ánimo en los momentos más duros, especialmente en estos últimos meses en los que el agobio y la ilusión libraban una batalla constante. Infinitas gracias también a la Dra. Silvia Moscoso, su ayuda y sus sabios consejos han sido fundamentales para lograr este objetivo. Su experiencia ha sido una fuente de estímulo para mi desarrollo profesional. Les estaré siempre agradecida por la confianza que han depositado en mi desde el primer momento. Del mismo modo, quiero expresar mi gratitud al. Dr. Marco Dipolo por la amabilidad y la hospitalidad con la que me ha acogido en su grupo de investigación. Por su ayuda y dedicación y por poner a mi disposición todos los medios y servicios para que 17 ÍNDICE INTRODUCCIÓN ........................................................................................................ 27 MARCO TEÓRICO Aproximaciones Teóricas, Efectos, Medición y Control del Faking CAPITULO 1 Faking: Concepto y Características ................................................. 37 1. FAKING: CONCEPTO .......................................................................................... 39 2. TAXONOMÍAS DEL FAKING ............................................................................. 44 3. OPERATIVIZACIÓN DEL FAKING ................................................................. 47 3.1 Comparaciones Entre Grupos ............................................................................ 48 3.2 Diferencias de Medias ........................................................................................ 50 3.3. Escalas de Deseabilidad Social ........................................................................ 50 4. PREVALENCIA DEL FAKING ............................................................................ 51 CAPITULO 2 Personalidad y Faking ........................................................................ 59 1. PERSONALIDAD: MODELO DE LOS CINCO GRANDES .............................. 61 2. VALIDEZ PREDICTIVA DEL MODELO DE LOS CINCO GRANDES ........... 64 2.1 Modelo de los Cinco Grandes Factores y Desempeño Ocupacional................. 65 2.2 Modelo de los Cinco Grandes Factores y Desempeño Académico ................... 68 2.3 Modelo de los Cinco Grandes Factores y Validez Añadida .............................. 69 3. EFECTOS DEL FAKING SOBRE LAS MEDIDAS DE PERSONALIDAD ....... 70 3.1 Efectos del Faking sobre las Puntuaciones ....................................................... 70 3.2 Efectos Sobre la Fiabilidad ................................................................................ 77 3.3 Efectos del Faking Sobre la Validez .................................................................. 79 3.4 Efectos Sobre el Ranking de los Candidatos ...................................................... 88 CAPITULO 3 Modelos Teóricos Explicativos del Faking ...................................... 93 1. VARIABLES ANTECEDENTES ANALIZADAS EN LA LITERATURA CIENTÍFICA .............................................................................................................. 95 1.1 Características Individuales o Disposicionales ................................................. 96 1.2 Características Situacionales o Contextuales .................................................. 101 1.3 La Motivación Como Antecedente del Faking ................................................. 103 2. TEORÍAS SOBRE LOS ANTECEDENTES DEL FAKING .............................. 103 2.1 Teoría de Snell et al. (1999) ............................................................................. 104 2.2 Teoría de McFarland y Ryan (2000) ............................................................... 106 2.3 Teoría de Mueller-Hanson et al. (2006) .......................................................... 108 2.4 Teoría de Goffin y Boyd (2009) ....................................................................... 109 18 2.5 Teoría de la Clasificación Contrato-Rasgo (Griffith et al., 2011) .................. 111 2.6 Teoría de Marcus (2009) ................................................................................. 113 2.7 Modelo Autoregulatorio del Faking (Komar, Komar, Robie y Taggar, 2010) ................................................................................................... 115 2.8 Teoría de la Activación de los Rasgos (Tett y Simonet, 2011) ......................... 115 2.9 Teoría de los Heurísticos (Kuncel, Goldberg y Kiger, 2011) .......................... 116 2.10 Teoría VIE: Valencia-Instrumentalidad-Expectativa (Ellingson y McFarland, 2011) ............................................................................................. 117 3. TEORÍAS SOBRE LAS CONSECUENCIAS DEL FAKING ........................... 118 3.1 Teoría del Faking como Error Transitorio (Heggestad, George et al, 2006) . 118 3.2 Teoría del Faking como Error Sistemático de la Medida (Ziegler y Buehner, 2009) ................................................................................................................. 120 3.3 Modelo Teórico de los Efectos Psicométricos del Faking (Salgado, 2016) .... 121 CAPITULO 4 Métodos de Detección y Control del Faking ................................. 127 1. EVALUACIÓN DEL FAKING ........................................................................... 129 2. MÉTODOS QUE DETECTAN EL FAKING ...................................................... 130 2.1 Escalas de Detección de Deseabilidad Social (EDS) ...................................... 131 2.2. Técnica de la Respuesta Exagerada o Ítems Trampa (ítems bogus) .............. 135 2.3. Baremos Basados en Muestras de Solicitantes ............................................... 136 2.4 Tiempo de Latencia .......................................................................................... 137 2.5 Ítems Idiosincrásicos ........................................................................................ 139 2.6 Detección A Través del Lenguaje .................................................................... 139 2.7 Técnicas TRI ..................................................................................................... 141 2.8 Métodos de Corrección del Faking .................................................................. 141 3. MÉTODOS DE CONTROL DEL FAKING ........................................................ 143 3.1 Estrategias de Advertencia .............................................................................. 143 3.2 Test de Razonamiento Condicionado ............................................................... 145 CAPITULO 5 Cuestionarios de Elección Forzosa y el Modelo Psicométrico de los Efectos del Faking ............................................................................................ 147 1. LOS CUESTIONARIOS DE ELECCIÓN FORZOSA ........................................ 149 1.1 Características de los Cuestionarios de EF ..................................................... 149 1.2 Propiedades Psicométricas de los Cuestionarios de EF ................................. 153 1.3 Validez Predictiva de los Cuestionarios de los Cuestionarios de EF .............. 156 2. CUESTIONARIOS DE ELECCIÓN FORZOSA Y FAKING ............................ 158 19 PARTE EMPIRICA Evaluación Empírica del Modelo Teórico en Cuestionarios de Elección Forzosa ESTUDIO 1 Meta-Análisis de los Efectos Psicométricos del Faking sobre los Cuestionarios de Personalidad de Elección Forzosa ............................................... 167 Introducción .............................................................................................................. 169 Hipótesis de Estudio ................................................................................................. 171 Método ...................................................................................................................... 172 1. Búsqueda de Estudios ........................................................................................ 172 2. Criterios de Inclusión ......................................................................................... 173 3. Codificación de Estudios .................................................................................... 175 4. Reglas de Decisión ............................................................................................. 175 5. Análisis de Variables Moderadoras ................................................................... 179 6. Estimación del Tamaño del Efecto ..................................................................... 180 7. Fiabilidad ........................................................................................................... 181 RESULTADOS ........................................................................................................ 183 1. Resultados de los Meta-Análisis Según el Diseño ............................................. 184 2. Resultados de los Meta-análisis Jerárquicos Según el Tipo de Cuestionario de Elección Forzosa ......................................................................................... 187 DISCUSIÓN ............................................................................................................. 193 Limitaciones del Estudio ........................................................................................ 194 Implicaciones Prácticas ......................................................................................... 195 Sugerencias de Investigación ................................................................................. 195 ESTUDIO 2 Efectos del Faking sobre la Estructura Factorial de los Cuestionarios de Personalidad de Elección Forzosa Quasi-Ipsativos: Invarianza/Equivalencia de la Medida ..................................................................... 197 INTRODUCCIÓN .................................................................................................... 199 MÉTODO ................................................................................................................. 200 1. Muestra .............................................................................................................. 200 2. Instrumento de Medida de la Personalidad ....................................................... 201 3. Procedimiento .................................................................................................... 203 RESULTADOS ........................................................................................................ 204 1. Análisis Factorial Exploratorio de la Estructura del QI5F_tri ......................... 205 2. Análisis de Componentes Principales de la Estructura del QI5F_tri ................ 221 3. Análisis Factorial Confirmatorio de la Estructura del QI5F_tri ...................... 230 DISCUSIÓN ............................................................................................................. 232 Implicaciones Prácticas ......................................................................................... 234 Limitaciones del Estudio ........................................................................................ 234 ESTUDIO 3 Efectos del Faking sobre la Validez Predictiva de los Cuestionarios de Personalidad de Elección Forzosa Quasi-Ipsativos ............................................ 237 INTRODUCCIÓN .................................................................................................... 239 MÉTODO ................................................................................................................. 242 20 1. Muestra .............................................................................................................. 242 2. Instrumentos de medida ..................................................................................... 243 3. Procedimiento .................................................................................................... 244 RESULTADOS ........................................................................................................ 246 DISCUSIÓN ............................................................................................................. 264 Implicaciones de los Resultados para la teoría y la práctica de la evaluación de la Personalidad ................................................................................................. 267 Limitaciones del estudio ......................................................................................... 268 CONCLUSIONES GENERALES ............................................................................ 271 Impliaciones para la Práctica ................................................................................ 277 Sugerencias para Investigaciones Futuras ............................................................ 278 Limitaciones ........................................................................................................... 278 ANEXOS ..................................................................................................................... 281 REFERENCIAS ......................................................................................................... 293 21 ÍNDICE DE TABLAS Tabla 1. Conceptualización de los Tipos de Respuesta Distorsionada ....................................... 42 Tabla 2. Revisión de Estudios sobre la Prevalencia del Faking de Griffith y Converse (2012) .......................................................................................................... 52 Tabla 3. Resultados del Meta-análisis de la Prevalencia del Faking ........................................... 56 Tabla 4. Resultados del Meta-análisis de Hooper (2007) que Compara los Efectos del Faking entre Estudios Experimentales y Correlacionales para los Big Five ............... 73 Tabla 5. Resultados del Meta-análisis de Salgado (2016) que Compara los Efectos del Faking entre Tres Tipos de Muestras: Candidatos, Empleados y Diseño Intragrupo ........................................................................................................................... 74 Tabla 6. Coeficientes de Homogeneidad del Meta-análisis de Salgado (2016) entre Muestras de Trabajadores Motivados y no Motivados a Cometer Faking .................. 83 Tabla 7. Coeficientes del Análisis Confirmatorio de la Estructura Factorial del Estudio de Cellar, Miller, Doverspike y Klawsky (1996) ............................................................. 87 Tabla 8. Características Individuales Relacionadas con la Tendencia a Cometer Faking .......... 96 Tabla 9. Características Situacionales Relacionadas con la Tendencia a Cometer Faking ....... 101 Tabla 10. Breve Descripción de las Escalas de Deseabilidad Social Incluidas en Cuestionarios de Personalidad .................................................................................. 133 Tabla 11. Resultados del Meta-análisis de Nguyen y McDaniel (2000) sobre los Efectos del Faking en los Cuestionarios de EF según el Tipo de Diseño .................................... 160 Tabla 12. Resultados del Meta-análisis General de Cao y Drasgow (2019) de los efectos del Faking en los Cuestionarios de EF ............................................................................ 161 Tabla 13. Cuestionarios de Personalidad Incluidos en el Meta-análisis ................................... 174 Tabla 14. Distribuciones de los Coeficientes de Fiabilidad de las Variables Incluidas en los Meta-análisis ............................................................................................................. 182 Tabla 15. Meta-análisis de la Resistencia al Faking de los Cuestionarios de Elección Forzosa según el Tipo de Diseño .............................................................................. 186 Tabla 16. Meta-análisis Jerárquico de la Resistencia al Faking de los Cuestionarios de Elección Forzosa Ipsativos........................................................................................ 190 Tabla 17. Meta-análisis Jerárquico de la Resistencia al Faking de los Cuestionarios de Elección Forzosa Quasi-Ipsativos ............................................................................. 191 Tabla 18. Meta-análisis de la Resistencia al Faking de los Cuestionarios de Elección Forzosa Normativos .................................................................................................. 192 Tabla 19. Características Demográficas de la Muestra (N = 1,141) .......................................... 201 Tabla 20. Agrupación de los Ítems del Cuestionario de EF en Clústers ................................... 205 Tabla 21. Estadísticos Descriptivos de las Variables para la Muestra Total ............................. 206 22 Tabla 22. Matriz de Cargas Factorial Rotadas del Análisis Factorial Exploratorio del QI5F_tri Contestado Bajo Instrucciones de Honestidad, Empleando la Muestra Total (N = 939).......................................................................................................... 207 Tabla 23. Indicadores de Bondad de Ajuste del Modelo de Cinco Factores con Instrucciones de Respuesta Honesta al QI5F_Tri, Empleando la Muestra Total (N = 939) ........................................................................................................................ 208 Tabla 24. Matriz de Cargas Factoriales Rotadas del Análisis Factorial Exploratorio del QI5F_tri Contestado Bajo Instrucciones de Faking, Empleando la Muestra Total (N = 692) ................................................................................................................... 209 Tabla 25. Indicadores de Bondad de Ajuste del Modelo de Cinco Factores con Instrucciones de Respuesta que Inducían Faking al QI5F/tri Empleando la Muestra Total (N = 692) ........................................................................................... 210 Tabla 26. Estadísticos Descriptivos de las Variables en el Diseño Intra-Grupo (N = 490)....... 211 Tabla 27. Matriz de Cargas Factoriales Rotadas del Análisis Factorial Exploratorio del QI5F_tri Contestado Bajo Instrucciones de Honestidad, con un Diseño Intra- Grupo (N = 490) ........................................................................................................ 212 Tabla 28. Indicadores de Bondad de Ajuste del Modelo de Cinco Factores con Instrucciones de Respuesta Honesta al QI5F_tri con un Diseño Intra-Grupo (N = 490) ........................................................................................................................... 213 Tabla 29. Matriz de Cargas Factoriales Rotadas del Análisis Factorial Exploratorio del QI5F_tri Contestado Bajo Instrucciones de Faking, con un Diseño Intra-grupo (N = 490) ........................................................................................................................ 214 Tabla 30. Indicadores de Bondad de Ajuste del Modelo de Cinco Factores con Instrucciones de Respuesta que Inducían al QI5F_tri, con un Diseño Intra-Grupo (N = 490) ................................................................................................................... 215 Tabla 31. Estadísticos Descriptivos de la Variables en el Diseño Inter-Grupos ....................... 216 Tabla 32. Matriz de Cargas Factoriales Rotadas del Análisis Factorial Exploratorio del QI5F_tri Contestado Bajo Instrucciones Honestas, con un Diseño Entre-Grupos (N = 449) ................................................................................................................... 217 Tabla 33. Indicadores de Bondad de Ajuste del Modelo de Cinco Factores con Instrucciones de Respuesta que Inducía Honestidad al QI5F_tri, con un Diseño Entre-Grupos (N = 449) ............................................................................................ 218 Tabla 34. Matriz de Cargas Factoriales Rotadas del Análisis Factorial Exploratorio del QI5F_tri Contestado Bajo Instrucciones de Faking, con un Diseño Entre-Grupos (N = 202) ................................................................................................................... 219 Tabla 35. Indicadores de Bondad de Ajuste del Modelo de Cinco Factores con Instrucciones de Respuesta que Inducían Faking al QI5F_tri, con un Diseño Entre-Grupos (N = 202) ............................................................................................ 220 Tabla 36. Matriz de Cargas Rotadas de Cinco Componentes Principales en la Condición Honesta para la Muestra Total (N = 939) .................................................................. 222 Tabla 37. Matriz de Cargas Rotadas de Cinco Componentes Principales en la Condición Faking para la Muestra Total (N = 692) .................................................................... 224 Tabla 38. Coeficientes de Ajuste del Modelo del Análisis de Componentes Principales ......... 225 Tabla 39. Matriz de Cargas Rotadas de Cinco Componentes Principales en la Condición Honesta para la Muestra Intra-Grupo (N = 490) ....................................................... 226 23 Tabla 40. Matriz de Cargas Rotadas de Cinco Componentes Principales en la Condición Faking para la Muestra Intra-Grupo (N = 490) ......................................................... 227 Tabla 41. Coeficientes de Ajuste del Modelo del Análisis Factorial Exploratorio de la Muestra Intra-Grupo ................................................................................................. 228 Tabla 42. Coeficientes de Congruencia entre los Factores de Personalidad de la Condición Honesta (N = 939) ..................................................................................................... 229 Tabla 43. Coeficientes de Congruencia entre los Factore de Personalidad de la Condición Faking (N = 692) ....................................................................................................... 229 Tabla 44. Coeficientes de Congruencia entre los Factores de Personalidad de la Condiciones Honesta y Faking ................................................................................. 230 Tabla 45. Coeficientes de Ajuste del Modelo del Análisis Factorial Confirmatorio para la Muestra Total ............................................................................................................ 231 Tabla 46. Coeficientes de Ajuste del Modelo del Análisis Factorial Confirmatorio para la Muestra Intra-Grupo ................................................................................................. 232 Tabla 47. Características Demográficas de la Muestra (N = 939) ............................................. 242 Tabla 48 A. Medias, Desviaciones Típicas y Correlaciones Observadas entre las Variables de la Muestra Total en la Condición Honesta ........................................................... 248 Tabla 49 A. Medias, Desviaciones Típicas y Correlaciones Observadas entre las Variables del Diseño Inter-Grupos en la Condición Honesta ................................................... 252 Tabla 50 A. Medias, Desviaciones Típicas y Correlaciones Observadas entre las Variables del Diseño Intra-Grupo en la Condición Honesta ..................................................... 255 Tabla 51 A. Medias, Desviaciones Típicas y Correlaciones Observadas entre las Variables del Diseño Intra-grupo en la Condición Faking ........................................................ 258 Tabla 52. Fiabilidad y Valor de Restricción en el Rango (u) de los Big Five en Condición Honesta y Faking y Fiabilidad de las Medidas Criterio ............................................ 261 Tabla 53. Correlaciones entre los Big Five en Condiciones Honesta y Faking con el Desempeño Global Empleando la Muestra del Diseño Intra-Grupo ......................... 262 Tabla 54. Correlaciones entre los Big Five en Condiciones Honesta y Faking con el Desempeño Académico Total Empleando la Muestra del Diseño Intra-Grupo ........ 263 25 ÍNDICE DE FIGURAS Figura 1. Teoría de Snell et al. (1999). .................................................................................... 105 Figura 2. Teoría de McFarland y Ryan (2000). ....................................................................... 107 Figura 3. Teoría de Mueller-Hanson et al. (2006). .................................................................. 109 Figura 4. Teoría de Goffin y Boyd (2009). .............................................................................. 111 Figura 5. Teoría de la Clasificación.. ....................................................................................... 112 Figura 6. Teoría de Marcus (2009). ......................................................................................... 114 Figura 7. Teoría VIE (2011). ................................................................................................... 118 ALEXANDRA MARTÍNEZ GÓMEZ 32 resistencia al faking de estas medidas de personalidad. Asimismo, se hizo un metaanálisis jerárquico para analizar variables moderadoras que puedan estar afectando a los resultados, en este caso, el tipo de diseño del estudio y el tipo de cuestionario de EF. Todos los meta-análisis llevados a cabo se realizaron siguiendo el método de metaanálisis experimental de diferencias con corrección de artefactos desarrollado por Hunter y Schmidt (1990, 2004; Schmidt y Hunter, 2015). Esta tesis es el único estudio empírico hasta el momento en el que se ha realizado un meta-análisis jerárquico de moderadores del faking y en el que se aplican correcciones por error de medida. El segundo estudio incluido en esta tesis, que lleva por título “Efectos del faking sobre la estructura factorial de los cuestionarios de personalidad de elección forzosa quasi-ipsativos: invarianza/equivalencia de la medida” tuvo como objetivo examinar si el faking afecta a la estructura factorial de esta medida de personalidad de EF. Esta cuestión se examinó en una muestra general, en un diseño inter-grupos y en un diseño intra-grupo. Se realizaron análisis factoriales exploratorios (método de máxima verosimilitud), análisis de componentes principales y análisis factoriales confirmatorios para comprobar el ajuste de los datos al modelo de cinco componentes propuesto. Asimismo, se calcularon los coeficientes de congruencia de Burt-Tucker para obtener un índice más robusto de la similitud entre estructuras factoriales de la condición honesta y la condición faking. El tercer estudio de esta tesis, “Efectos del faking sobre la validez predictiva de los cuestionarios de personalidad de elección forzosa quasi-ipsativos”, tuvo como principal objetivo determinar si las medidas de EF predicen el desempeño y los resultados académicos en condiciones de faking. Para ello se llevó a cabo un análisis de correlaciones para estimar la validez predictiva de estas medidas en condiciones de respuesta honesta y de respuesta inducida de faking. Además, en este estudio también se examinó el efecto moderador del tipo de medida (escalas de valoración vs. datos de resultados) y se ponen a prueba dos de las predicciones de la teoría psicométrica del faking, la reducción de la fiabilidad y de la validez predictiva (Salgado, 2016). Como cierre, se presentan las conclusiones generales de los estudios empíricos realizados. Se resumen las aportaciones que se derivan de esta tesis doctoral y las principales implicaciones que tienen los resultados obtenidos para la teoría y la práctica profesional. Por último, se enumeran las limitaciones encontradas en los estudios realizados y se proponen algunas sugerencias para futuras investigaciones sobre el faking y los cuestionarios de EF. INTRODUCCIÓN 33 Las referencias utilizadas para la redacción de la tesis y para los meta-análisis junto con los anexos figuran al final de esta memoria, lo que puede permitir a otros investigadores comprobar (re-analizar) nuestros resultados o servirse de ellos para futuros estudios. MARCO TEÓRICO APROXIMACIONES TEÓRICAS, EFECTOS, MEDICIÓN Y CONTROL DEL FAKING CAPITULO 1 FAKING: CONCEPTO Y CARACTERÍSTICAS CAPÍTULO 1: FAKING: CONCEPTO Y CARACTERÍSTICAS 39 El faking es uno de los fenómenos más importantes a la vez que controvertidos de la psicología del trabajo y las organizaciones (de aquí en adelante PTO) y, particularmente, de la SP (de aquí en adelante SP). Existen diversas definiciones, planteamientos teóricos y consecuencias que se han asociado a este comportamiento a lo largo del tiempo, a pesar de que actualmente existe un amplio consenso en cuanto a los efectos negativos que provoca sobre las medidas no cognitivas, especialmente, sobre las medidas de personalidad. Por esta razón, este primer capítulo presenta una revisión de la evolución del concepto de faking, cómo se ha medido y su prevalencia en los procesos de selección. 1. FAKING: CONCEPTO La definición de faking es esencialmente compleja. Una revisión de la literatura científica sobre este fenómeno nos muestra las múltiples perspectivas desde las que se ha enfocado su estudio, bien como un rasgo de personalidad (Griffith, Malm, English, Yoshita y Gujar, 2006; Burns y Christiansen 2011), un sesgo en las respuestas (Paulhus, 1986, 2002), un estilo de respuesta (Ziegler, Toomela y Buehner, 2009) o inclusive desde una perspectiva puramente psicométrica (Zickar, Gibby y Robie, 2004). Además, han sido numerosos los términos con los que se le ha denominado o relacionado. Principalmente, se ha equiparado a conceptos como respuesta distorsionada (response distortion), respuesta socialmente deseable (social desirable responding), manejo de impresiones (impression management), deseabilidad social (social desirability), falsificación (misrepresentation) o engaño (deception). Pero también se han utilizado términos como sesgo de respuesta (response bais), conjuntos de respuesta (response sets), estilos de respuesta (response styles), mostrar virtudes improbables (displaying unlikely vistures) o autoensalzamiento (self-enhancement) para referirse a este mismo fenómeno (Griffith et al., 2006; Griffith, Chmielowski y Yoshita, 2007; Hough, et al., 1990; Mesmer-Magnus, Viswesvaran, Deshpande y Joseph, 2006; Ones, Viswesvaran y Reiss, 1996; Paulhus, 2002; Robie, Tuzinski y Bly, 2006; Ziegler,et al, 2012; Zickar y Gibby, 2006; entre otros). Todos estos términos parten de la concepción del faking como la acción de modificar las puntuaciones en las pruebas evaluativas (Griffith y McDaniel, 2006; Robie et al., 2006). Aunque existe una tendencia a utilizarlos indistintamente, lo cierto es que existen ciertos matices que los diferencian entre sí. Por ello, consideramos de especial ALEXANDRA MARTÍNEZ GÓMEZ 40 relevancia comenzar este capítulo definiendo qué es el faking y diferenciándolo de otros conceptos a los que ha estado estrechamente ligado a lo largo de las investigaciones, particularmente, de los conceptos de deseabilidad social y manejo de impresiones. Uno de los principales puntos de debate en el estudio del faking ha sido la propia naturaleza de este fenómeno. Aunque la perspectiva más extendida es que se trata de un comportamiento intencionado, existe una gran controversia sobre si es un proceso consciente o inconsciente. Los estudios más tempranos, en los años 30, que han planteado la posibilidad de que las respuestas a los test de personalidad se puedan distorsionar, únicamente han sugerido que esta conducta sólo se produciría cuando las personas tuviesen una motivación para hacerlo (Kelly, Miles y Terman, 1936; Vernon, 1934). No es hasta una década después cuando Meehl y Hathaway (1946) realizaron una importante diferenciación entre dos tipos de motivación, motivación consciente (faking o lying, según sus términos) y autoengaño inconsciente (unconscious self-deception). Los autores describieron el primero como un comportamiento relativo a personas que tienen disfunciones morales ya que voluntariamente falsean sus respuestas para alcanzar un objetivo personal. Por su parte, el autoengaño inconsciente es inherente a la persona y reflejo de un comportamiento natural en el que los evaluados ensalzan sus respuestas debido a que al hacerlo se sienten mejor consigo mismos. Meehl y Hathaway (1946) fueron, por tanto, los primeros en señalar que si las personas lo deseaban podían voluntariamente distorsionar sus respuestas. Sin embargo, fue Edwards (1957) el primero en usar el término deseabilidad social para referirse a la tendencia de las personas a mostrarse de un modo socialmente aceptable. Muchas investigaciones han equiparado la respuesta de faking a la respuesta socialmente deseable (p. ej. Ellingson, et al., 2001; Ones y Viswesvaran, 1999). Sin embargo, esta comparación no es lo suficientemente precisa en el contexto de la SP (Levashina y Campion, 2007). El concepto de deseabilidad social ha sido extensamente estudiado y diversas investigaciones han puesto de manifiesto que se trata de un concepto multidimensional (Messick, 1960). En ese sentido, replicando la propuesta dual de la motivación de Meehl y Hathaway (1946), han sido varios los estudios factoriales que han analizado la deseabilidad social como un constructo compuesto por al menos dos factores. Wiggins (1964) fue uno de los primeros autores en explorar empíricamente la estructura de la deseabilidad social. Sus hallazgos dieron apoyo empírico a que este constructo tiene dos componentes, a los que llamó factor alfa y factor gamma. Ambos factores se CAPÍTULO 1: FAKING: CONCEPTO Y CARACTERÍSTICAS 41 corresponden conceptualmente con los denominados posteriormente como autoengaño y manejo de impresiones, respectivamente (Paulhus, 1991, 2002). Esta estructura dual ha sido replicada en estudios posteriores y con diversas denominaciones. Damarin y Messick (1965) distinguieron entre sesgo autista, entendido como la manifestación de una visión distorsionada de uno mismo y sesgo propagandístico, que los autores consideran como una tendencia ingenua a proyectar una imagen aceptable socialmente. Sackeim y Gur (1978), desde un enfoque puramente racional, diferenciaron la existencia de dos posibles procesos a la hora de responder a un cuestionario de personalidad, autoengaño y engaño hacia otros. En el primero, los sujetos reportan, convencidos de su veracidad, respuestas excesivamente positivas. El segundo se trata de una distorsión deliberada de la realidad. Ambas clasificaciones distinguen los componentes de la deseabilidad en base al nivel de consciencia de la conducta. Sin embargo, no es hasta los estudios de Paulhus, (1984, 1986, 1991) cuando se reafirma la concepción de la deseabilidad social como un constructo compuesto por dos factores. Paulhus llevó a cabo tres estudios experimentales que consistieron en un análisis factorial exploratorio y confirmatorio y un estudio experimental del modelo bifactorial. Los resultados de estas investigaciones aportaron evidencia de que los dos factores que componen la deseabilidad social representan los constructos autoengaño y manejo de impresiones. Paulhus (1986) definió el autoengaño como “la tendencia de las personas a describirse de un modo más positivo, pero sin ser conscientes de ello” (pág. 144). Es decir, realmente creen que son como se describen, por lo tanto, es una conducta intrínseca al individuo y derivada de su autopercepción. El segundo componente, manejo de impresiones se refiere a “la distorsión intencionada de la propia imagen para crear una impresión favorable” (pág. 144). Por lo tanto, es un comportamiento consciente y temporal para alcanzar un fin concreto. Si lo aplicamos a un contexto de selección, cuando un candidato responde a las pruebas seleccionando la respuesta más deseable y no la más precisa sobre sí mismo está usando el manejo de impresiones. Por lo tanto, las respuestas podrían variar en función de las demandas sociales y la motivación (Paulhus, 1991). Actualmente, la terminología de Paulhus (1991) es la más ampliamente aceptada y extendida, si bien existen otras conceptualizaciones del modelo de dos factores que se pueden enmarcar dentro de ésta. En la Tabla 1 se presenta un resumen de las más relevantes. ALEXANDRA MARTÍNEZ GÓMEZ 48 3.1 COMPARACIONES ENTRE GRUPOS Se trata de una medida directa del faking basada en comparar las respuestas de muestras de sujetos en condiciones faking y condiciones honestas (Mesmer-Magnus y Viswesvaran, 2006; Smith y McDaniel, 2012). Esta estrategia se puede llevar a cabo combinando dos tipos de características: (a) el tipo de diseño utilizado (inter-grupos o intra-grupo) y; (b) el contexto en el que se desarrolle (experimental o real). Respecto al tipo de diseño se pueden diferenciar entre: 1. Intra-grupo. En los diseños intra-grupo los mismos participantes contestan al cuestionario en condiciones honestas y bajo instrucciones que incitan a cometer faking. La literatura ha mostrado el importante poder estadístico de este tipo de diseño, ya que con una misma muestra se obtienen el doble de observaciones del funcionamiento del grupo. Asimismo, permite comparar las diferencias individuales que se pueden producir dentro de un mismo grupo ante diferentes condiciones. No obstante, esta metodología no está exenta de críticas. La más destacada es la sugerencia compartida por varios autores de que los resultados pueden estar afectados por la experiencia pretest del sujeto (recordemos que cubren dos veces la misma prueba) además de por las propias características personales de cada evaluado (Cook y Campbell, 1979; Mesmer-Magnus y Viswesvaran, 2006; Viswesvaran y Ones, 1999). 2. Inter-grupos. En este caso, el estudio se realiza con dos muestras independientes. Uno de los grupos contesta a la prueba de forma honesta y el otro grupo responde siguiendo instrucciones de falseamiento. Una cuestión que se plantea sobre estos dos tipos de diseños es si se obtienen resultados igual de veraces independientemente de cuál de ellos se aplique. Viswesvaran y Ones (1999) estudiaron la incidencia de la falsificación en las medidas de personalidad utilizando ambos diseños y compararon los estimadores resultantes en cada uno. Concluyeron que los diseños intra-grupo son mucho más precisos explicando los efectos del faking. La principal crítica a los diseños inter-grupos es que se asume que el efecto del faking será igual para todos los sujetos aun cuando no tenemos datos de esa interacción con parte de la muestra ya que en los diseños inter-grupos sólo parte de la muestra responde en condiciones faking. Además, en estos diseños no existe necesariamente una equivalencia entre los grupos. Por lo tanto, se asume que los diseños CAPÍTULO 1: FAKING: CONCEPTO Y CARACTERÍSTICAS 49 intra-grupo tendrán un mayor poder estadístico al permitir equiparar totalmente ambos grupos. En cuanto al contexto podemos diferenciar dos tipos: 1. Estudios correlacionales o en contextos reales. Se trata de la comparación de las puntuaciones entre muestras de candidatos y de ocupantes de puestos de trabajo. Este paradigma asume que las personas que ya tienen el trabajo estarán menos motivadas a modificar sus respuestas, por lo tanto, las diferencias en las medias de las puntuaciones que se observen entre ellos y los solicitantes indicarán si se ha cometido faking (Mesmer-Magnus y Viswesvaran, 2012). Existe otra variante de este procedimiento y es comparar muestras de trabajadores con alta motivación y baja motivación a cometer faking. En cualquiera de los casos, este método se puede considerar un indicador del desempeño típico, es decir, la diferencias que se producen de modo natural en un contexto laboral normal. No obstante, dado el complejo planteamiento de este tipo de investigaciones en contextos reales, la mayoría de los estudios se realizan en contextos experimentales en los que se simulan procesos de selección. 2. Procedimientos experimentales. Los estudios que siguen este método se realizan en contextos controlados de laboratorio. A través de las instrucciones que se facilitan a los participantes, estos son asignados a la condición fake good (equivalente al papel de candidato) o a la condición honesta (equivalente al ocupante del puesto) antes de responder a las pruebas. En el falseamiento positivo (fake good) los participantes son instruidos para que respondan al test tratando de mostrar una imagen mejorada de sí mismos durante la evaluación. En la condición honesta se les indica que deben ser totalmente sinceros al responder a los test. En este caso se considera que los resultados reflejan los efectos del faking en contextos de desempeño máximo en los que claramente se pretende encontrar la mayor diferencia entre ambas condiciones experimentales. También existe otro tipo de instrucciones, las referidas a la condición de faking negativo o fake bad pero es poco común que en el ámbito de la SP se le requiera al candidato que responda mostrando una imagen negativa de sí mismo, reduciéndose a contextos muy específicos. Salgado (2016) realizó una revisión meta-analítica sobre los efectos del faking en la que diferenció entre ambos procedimientos. Los resultados alcanzados sugieren que el ALEXANDRA MARTÍNEZ GÓMEZ 50 faking en un contexto real y el faking en un contexto experimental (con un diseño intragrupo) produce los mismos efectos. Esto tiene una importante implicación para la investigación empírica ya que se puede asumir que los resultados encontrados en estudios experimentales tienen la misma veracidad que los encontrados en contextos reales. Por lo tanto, el uso de ambos procedimientos en la investigación del faking estaría más que respaldado. 3.2 DIFERENCIAS DE MEDIAS Se centra específicamente en analizar las diferencias en las puntuaciones medias que obtienen los sujetos en las pruebas. Se trata de una estimación de la incidencia del faking mediante la aplicación de intervalos de confianza (Griffith et al., 2007; Peterson, Griffith, O´Connell y Isaacson, 2008). El objetivo es identificar a las personas cuyo cambio en las puntuaciones excede los límites que se pueden esperar teniendo en cuenta el error de medida. Parte de la consideración de que las puntuaciones falsas son aquellas que se encuentran fuera de un intervalo de confianza del 95% asociado a la media de ese factor. Para calcular el límite superior del intervalo se han utilizado típicamente dos técnicas: (a) el cálculo a partir de error estándar de medida de la prueba (SEM; por ejemplo, Griffith et al., 2007) y (b) el cálculo a partir del error estándar de la diferencia (SED; Peterson et al., 2008). Una vez obtenido este valor, se crea un intervalo de confianza basado en la puntuación del contexto de investigación, por ejemplo, se multiplica por 1.96 para obtener un intervalo de confianza del 95%. El resultado es el establecimiento de lo que esencialmente podría denominarse una puntuación de corte para el faking. Si la puntuación de un individuo excede el límite superior de este intervalo de confianza se considera un “faker”. De este modo, al conocer que personas han mentido, se puede estimar la incidencia del faking. 3.3. ESCALAS DE DESEABILIDAD SOCIAL Esta metodología parte de la consideración de que la mejor manera de saber si las personas distorsionan sus respuestas es administrando, junto con las medidas de personalidad, una medida que evalúe las respuestas deseables. Se asume que las personas que obtienen puntuaciones altas en estas escalas están exagerando sus respuestas en toda la medida de personalidad. Una alternativa a este método son las escalas que incorporan ítems “bogus”, es decir, preguntas que incluyen información que no tiene relación con el CAPÍTULO 1: FAKING: CONCEPTO Y CARACTERÍSTICAS 51 puesto de trabajo o tareas falsas que no se realizan en el puesto de trabajo. Si los sujetos eligen estas respuestas se considera que están distorsionando los resultados. A pesar de lo extendido de esta práctica, no son pocas las críticas a este paradigma. Principalmente se pone en duda la adecuación de los criterios que se aplican para discernir cuando se está cometiendo faking de cuando se está respondiendo honestamente a las preguntas (Burns y Christiansen, 2006; Goffin y Christiansen, 2003; Smith y Ellingson, 2002). Este método se ha utilizado, además de como una medida de análisis de la prevalencia de faking, como un método de detección de este fenómeno. Por ello, será analizada en mayor profundidad en capítulos posteriores de esta tesis doctoral. 4. PREVALENCIA DEL FAKING La literatura ha respaldado la existencia del fenómeno del faking. Pero esta afirmación genera una segunda cuestión y es ¿en qué medida realmente los candidatos comenten faking cuando participan en un proceso de evaluación? (Rees y Metcalfe, 2003). Para responder a esta pregunta es necesario obtener un estimador preciso de la prevalencia del faking (Donovan, Dwight y Hurtz, 2003). Sin embargo, apenas existen estudios que hayan centrado su atención en esta cuestión debido, en gran medida, a la dificultad que supone evaluar la incidencia del faking al tratarse, como ya hemos indicado, de un comportamiento interno o cognitivo (Griffith y Converse, 2012). Con el fin de aclarar esta cuestión, Griffith y Converse (2012) realizaron una revisión narrativa de los principales estudios que han tratado de estimar el porcentaje de personas que cometen faking. En su trabajo revisan sobre todo estudios basados en lo que ellos denominan estudios de evidencia directa del faking, en el que se comparan los resultados de personas motivadas y no motivadas a cometer faking. En el ámbito laboral se traduciría en comparar las respuestas de trabajadores con candidatos en procesos de selección. Esto autores se centran, especialmente, en las investigaciones que utilizan diseños intra-grupo, ya que, como hemos indicado, la literatura ha puesto de manifiesto que este diseño es más riguroso (Viswesvaran y Ones, 1999). Los estudios incluidos en esta revisión se resumen en la Tabla 2. De izquierda a derecha aparecen el tipo de diseño y autores, el contexto en el que se ha desarrollado la investigación, el tamaño de la muestra, el constructo sobre el que se evalúa la prevalencia del faking y el porcentaje de faking encontrado en cada una de las investigaciones. ALEXANDRA MARTÍNEZ GÓMEZ 52 Tabla 2. Revisión de Estudios sobre la Prevalencia del Faking de Griffith y Converse (2012) Estudio Contexto N Constructo Porcentaje Intra-grupo Griffith, Chmielowski y Yoshita (2007) Real 141 Conciencia 22 ⁓ 31 Peterson, Griffith, O´Connell y Isaacson (2008) Real 123 Conciencia 15 ⁓ 26 Donovan, Dwight y Schneider (2008) Experimental 198 Logro Potencial 27 19 Arthur, Glaze, Villado y Taylor (2009) Experimental 296 Amigabilidad Conciencia E. Emocional Apertura 36 34 33 15 Peterson, Griffith y Converse (2009) Experimental 370 Conciencia 19 Items “Bogus” Anderson, Warner y Spencer (1984) Real 351 Desempeño 45 Pannone (1984) Real 221 Desempeño 35 Donovan, Dwight y Schneider (2008) Real 198 Logro (Conciencia) 21 Autoinforme McDaniel, Douglas y Snell (1997) Real 192 Curriculum 42 Donovan, Dwight y Hurtz (2003) Real 743 (4 muestras) Desempeño 29 Robie, Brown y Beaty (2007) Experimental 12 Conciencia Amigabilidad 25 Otros: revisiones Hough (1998b) Revisión - Conciencia Amigabilidad 39 49 Aamodt (2003) Revisión - Curriculum 25 Levashina y Campion (2007) Compilación Estudios Experimentales 825 Entrevista de selección 49 % promedio 30.5 Nota. Tabla adaptada de “The rules of evidence and the prevalence of applicant faking”, de R. L. Griffith y P. D. Converse, 2012. En M. Ziegler, C. MacCann y R. D. Roberts (Eds.), New perspectives of faking in personality assessment, págs. 34-52, Nueva York, NY: Oxford University Press. CAPÍTULO 1: FAKING: CONCEPTO Y CARACTERÍSTICAS 53 Tomando en conjunto los resultados de estos estudios se puede concluir que: 1. Los resultados en todos los estudios reflejan claramente que un considerable número de sujetos distorsionan sus respuestas cuando responden una prueba evaluativa no cognitiva, principalmente test de personalidad. Los estudios revisados demuestran que no sólo intentan cometer faking, sino que al menos un 20% de los sujetos llegan a modificar realmente sus respuestas (Donovan, Dwight y Schneider, 2008). En algunos casos, incluso, casi la mitad de los participantes en el estudio incurren en faking (49%) como, por ejemplo, en los trabajos de Hough (1998b) y Levashina y Campion (2007). No obstante, hablamos de que, en promedio un 30% de las personas comete faking. 2. Se constata que los candidatos tienden a cometer faking en mayor medida que las personas que ya desempeñan un trabajo. En los resultados se observa que las muestras de candidatos tienen valores más elevados en sus medias que las muestras de trabajadores. Esta revisión de la literatura abarca muchos de los estudios realizados hasta el año 2012, pero no son los únicos trabajos que han tratado de cuantificar el faking. Por ejemplo, Rosse, Stecher, Miller y Levin (1998) encuentran que al menos un 18% de las personas (N = 197) cometen faking en procesos de selección y que, de nuevo, los candidatos abusan en mayor medida de este comportamiento. Asimismo, en los últimos años han surgido más investigaciones sobre la prevalencia de este fenómeno. Es el caso del trabajo de Donovan, Dwigth y Schneider publicado en el año 2014. Estos autores consideraron que la mayoría de los estudios previos se han realizado en contextos de laboratorio y que apenas unos pocos han tenido en cuenta criterios organizacionales reales para llevar a cabo la recopilación de datos. Por ello, realizaron un estudio sobre la prevalencia del faking en un contexto real de selección. A través de un diseño intra-grupo compararon las puntuaciones de una muestran de 162 individuos antes y después de ser contratados en una compañía farmacéutica. Para el estudio utilizan como instrumento el Disposicional Goal Orientation (VandeWalle, 1997) que evalúa la orientación al logro de metas. Los resultados de este estudio siguen la línea de sus predecesores. Concretamente, encontraron que al menos un 49.7% de los participantes son categorizados como fakers en al menos una de las tres dimensiones evaluadas. Los resultados también muestran que en torno al 9.3% de la muestra tiene comportamientos ALEXANDRA MARTÍNEZ GÓMEZ 54 de faking más extremos, es decir distorsionan sus respuestas en la mayor parte de las dimensiones de la prueba. Bahri (2013) obtuvo resultados similares en una muestra real de candidatos a una escuela de medicina en Malasia (N = 162). Encontró que un 50.8% de los sujetos distorsiona sus respuestas en al menos un factor de personalidad. Bott, O’Connell, Ramakrishnan y Doverspike (2007) compararon los resultados de personalidad entre una muestra de candidatos (5,629) y una de empleados (303) y también encontraron diferencias significativas entre ambos grupos, d = 1.05 para amigabilidad y conciencia y d = 0.66 para estabilidad emocional. En términos de contratación, estas diferencias implicarían que se pasaría de un 22,4% de sujetos que cumplen los requisitos de contratación a un 62%, siendo estos resultados una evidencia más de que los candidatos tienden a aumentar sus puntuaciones y, por tanto, de que el faking se produce. Alternativamente, otros autores han llevado a cabo estudios de opinión sobre los comportamientos de faking. Estos estudios no aportan porcentajes o datos concretos sobre la incidencia del faking pero permiten obtener una visión de las actitudes que existen hacia este comportamiento en los contextos en los que se evalúa, en nuestro caso las organizaciones. En términos generales estos trabajos analizan los puntos de vista y percepciones del faking en colectivos que pueden verse afectados por este fenómeno bien sea por ser potenciales participantes en procesos de selección o por ser personas que desempeñan trabajos en puestos de gestión de recursos humanos. Rees y Metcalfe (2003) realizaron un estudio para analizar las opiniones sobre el faking de potenciales candidatos o usuarios de test de personalidad en el que entrevistaron a 190 trabajadores de diferentes departamentos de recursos humanos del noroeste de Inglaterra. Los participantes cubrieron un cuestionario anónimo que exploraba sus opiniones sobre los comportamientos de faking. Los resultados mostraron que la mayoría de los entrevistados consideran que es fácil para los candidatos distorsionar sus respuestas en los test de personalidad (r = .38; p < 0.01). Además, creen que es muy difícil detectar quién está cometiendo faking, lo que alienta a cometer faking a pesar de que se considera este comportamiento como poco ético (r = .39; p < 0.01). Estos resultados revelan el punto de vista de una muestra de potenciales candidatos sobre el faking y evidencian la facilidad con la que creen que se pueden distorsionar los resultados de las pruebas de personalidad. Por su parte, English, Griffith, Graseck y Steelam (2005) encuestaron a una muestra de solicitantes de trabajo sobre sus percepciones del faking y reportaron que el CAPÍTULO 1: FAKING: CONCEPTO Y CARACTERÍSTICAS 55 74% de los solicitantes están convencidos de que los candidatos llevan a cabo comportamientos de faking. Además, de la evidencia y prevalencia del faking en medidas de personalidad, también se ha constatado sus efectos sobre otras herramientas de selección no cognitivas (entrevistas y curriculum vitae; CV) y en otros contextos evaluativos. Aunque estos últimos no sean el foco de atención de esta tesis doctoral, se considera pertinente citar sus aportaciones. Levashina y Campion (2007) estudiaron los efectos del faking sobre la entrevista de selección y encontraron que en torno al 90% de los participantes tienen comportamientos de faking y que al menos un 25% de los sujetos distorsionan severamente sus respuestas. Respecto a la predominancia del faking en los CV, una revisión de la literatura muestra que, al menos, un 20% de los CV contiene modificaciones en los estudios cursados (Griffith y Converse, 2012). Igualmente, Aamodt (2003), tras examinar los datos proporcionados por 15 empresas y portales de empleo, concluyó que, en promedio, un 25% de los candidatos distorsiona el CV y Callahan (2004) encuentra que un 41% de las personas admite haber falsificado su CV. En conjunto, estas cifras evidencian que el faking no sólo se limita a los test de personalidad y medidas relacionadas, sino que se extiende en igual medida a otras herramientas no cognitivas popularmente utilizadas en los procesos de SP. Si dirigimos nuestra atención hacia otros entornos de evaluación, podemos encontrar resultados similares sobre la prevalencia de faking. Así, Hall y Hall (2011) estudiaron la prevalencia del faking en contextos de evaluación médica y psicológica. Estimaron que, tanto si se trata de casos de lesiones físicas como de simulación de enfermedades mentales o evaluaciones criminales, alrededor del 30% de las personas distorsionaba sus respuestas, tal y como ocurre en contextos de selección. En definitiva, en todos los estudios citados se han obtenido conclusiones similares a través de diferentes muestras, contextos y pruebas. Estos resultados permiten concluir que el faking ocurre y que, al menos, un tercio de las personas distorsionan sus respuestas. Sin embargo, todos los estudios que se han citado son investigaciones primarias que aportan datos de casos particulares de muestras reducidas o revisiones que incluyen datos de diversa naturaleza que pueden estar produciendo un sesgo en la interpretación de los datos. Por ejemplo, comparar muestras en contextos reales y experimentales o no diferenciar el tipo de medida sobre la que se está evaluando la incidencia del faking. Estas ALEXANDRA MARTÍNEZ GÓMEZ 56 limitaciones ponen de manifiesto la necesidad de llevar a cabo una revisión más exhaustiva de los estudios sobre la prevalencia del faking. Con el objetivo de superar las limitaciones descritas, consideramos necesario terminar este capítulo realizando la primera contribución empírica de esta tesis doctoral con la realización de un meta-análisis para obtener conclusiones más robustas sobre la prevalencia real del faking en los procesos de evaluación y selección. Por tanto, se llevó a cabo un meta-análisis bare-bones en el que, además de realizar un análisis general, se estudió el papel moderador de dos variables criterio sobre la prevalencia del faking (a) el tipo de diseño experimental y (b) el tipo de medida utilizada. Todos los estudios incluidos en este meta-análisis aportaban el valor del tamaño de la muestra y el porcentaje estimado de prevalencia. En los casos en los que se presentaban varios valores de prevalencia se procedió calculando un valor promedio para el constructo medido. Los datos obtenidos se resumen en la Tabla 3. Los resultados obtenidos muestran que, independientemente de la variable criterio, un 37% de los sujetos cometen faking en los procesos de evaluación. No obstante, si no tenemos en cuenta las muestras más grandes, en este caso el estudio de Bott et al. (2007) cuya muestra representa más de la mitad de los datos recogidos y, por lo tanto, podría estar condicionando los resultados obtenidos, el valor de prevalencia se reduce hasta el 34%. Este valor es ligeramente superior al obtenido directamente de los estudios primarios, aunque en el caso de las medidas de personalidad y los estudios experimentales la prevalencia promedio no alcanza el 30%. Tabla 3. Resultados del Meta-análisis de la Prevalencia del Faking Muestra total Sin muestras grandes N K %W N K %W Total 9820 16 37 4191 15 34 Diseño Experimental 1701 5 28 1701 5 28 Real 8119 11 38 2490 10 33 Medida Personalidad 7488 11 37 1859 10 27 Desempeño 2332 5 40 2332 5 40 Nota. N = tamaño muestral acumulado; K = número de muestras independientes; %w = porcentaje de prevalencia observado ponderado por el tamaño de la muestra. CAPÍTULO 1: FAKING: CONCEPTO Y CARACTERÍSTICAS 57 Si comparamos los resultados según el tipo de diseño, nos encontramos con un porcentaje mayor de prevalencia del faking en los procesos de selección reales, que oscila entre un 33% y un 38%, mientras que en los estudios experimentales no supera el 28%. Por su parte, centrándonos en el tipo de medida, los datos muestran, en conjunto, que entre un 27% y un 37% de las personas llegan a modificar sus puntuaciones en los test de personalidad y que este valor se agrava en medidas de desempeño hasta alcanzar el 40% de prevalencia. Aun así, hemos de indicar que los datos pueden estar condicionados por el tamaño de las muestras, ya que a medida que aumenta este valor también lo hace el porcentaje de prevalencia. En todo caso, estos resultados demuestran que al menos un tercio de los sujetos cometen faking en los procesos de SP independientemente del tipo de diseño o medida utilizada. A lo largo de este capítulo hemos puesto de manifiesto la singularidad y complejidad de este fenómeno, así como lo extendido que se encuentra en la práctica profesional. Los datos revelan que el faking no se trata sólo de un controvertido constructo teórico, sino que los datos empíricos revelan que se produce en la práctica profesional de la SP y que, particularmente, afectan a los procesos de SP. En ese sentido, es de gran importancia el avance en el conocimiento de este fenómeno, especialmente en la estimación de su impacto real en las medidas y los procesos de evaluación, pero también en el desarrollo de estrategias que permitan contenerlo. Esta tesis pretende ser una contribución a estos objetivos. De todo lo expuesto se pueden destacar las siguientes conclusiones: 1. El faking se refiere a distorsión voluntaria de las respuestas a las pruebas evaluativas con el fin de mostrar una imagen favorable que permita obtener los objetivos deseados. Por lo tanto, la principal característica que define al faking es que se trata de un comportamiento intencionado, es decir, voluntario. 2. Cuando se define el faking se debe diferenciar del concepto de deseabilidad social. Este último, consiste en un constructo más amplio que abarca todos los comportamientos de adaptación (consciente e inconsciente) a lo socialmente aceptable. Uno de los factores que lo componen es el manejo de impresiones, en donde se ubicaría el faking. 3. Han surgido varias taxonomías del faking. La más extendida y que utilizaremos a lo largo de esta tesis doctoral, diferencia dos tipos de faking ALEXANDRA MARTÍNEZ GÓMEZ 64 4. Amigabilidad. La persona amigable se caracteriza por su altruismo, tiene una clara necesidad de ayudar a otros y considera que la ayuda le será devuelta. Las personas altas en este factor se desviven por ayudar a los demás, son dóciles, honestos, cooperadores y amables. En su polo opuesto, la hostilidad, el egocentrismo y el escepticismo hacia los demás son las características dominantes. Estas cualidades, que por sí mismas son interpretadas como negativas, pueden ser beneficiosas en ciertos contextos y una ventaja práctica ya que el pensamiento crítico y escéptico contribuye a la elaboración de valoraciones juiciosas más objetivas (Salgado, 1998). Se trata por tanto de personas más competitivas que cooperativas. 5. Conciencia. Por último, el factor conciencia, también denominado responsabilidad o deseo de logro, hace referencia la capacidad de auto-control. Agruparía características como la eficacia, el orden y la organización, el sentido del deber, la responsabilidad o la perseverancia. Este factor está asociado con el logro académico y ocupacional (Salgado, 1998). Las personas altas en este factor, por tanto, son concienzudas, rigurosas y se desviven por cumplir con sus obligaciones. Los que obtienen puntuaciones bajas en este factor son personas más perezosas en el cumplimiento de sus obligaciones, siendo más laxos e informales en sus comportamientos (Costa y McCrae, 1992; Salgado, 1998). 2. VALIDEZ PREDICTIVA DEL MODELO DE LOS CINCO GRANDES La validez de las medidas de personalidad para predecir diversos criterios organizacionales ha centrado una importante parte de la literatura científica de la SP desde comienzos del siglo XX (Barrick, Mount y Judge, 2001; Rothstein y Goffin, 2006). Los primeros estudios sobre esta cuestión plantearon que la personalidad no resultaba ser un adecuado predictor del desempeño. La revisión narrativa de Guion y Gottier (1965) fue uno de los trabajos que mejor evidenció esta visión pesimista sobre las medidas de personalidad. Estos autores hallaron que sólo alrededor de un tercio de los estudios que incluyeron en su revisión evaluaban la validez predictiva de estas medidas, por lo que concluyeron que no se podía mostrar la validez de las medidas de personalidad para la SP. CAPÍTULO 2: PERSONALIDAD Y FAKING 65 Sin embargo, con el comienzo de la década de los 90 la perspectiva cambia, la consolidación del Modelo de los Cinco Grandes da lugar a numerosas investigaciones y meta-análisis que evidencian la validez de las medidas de personalidad como predictor de diversos criterios ocupacionales y académicos. Debido a lo extenso de la literatura científica que se ha centrado en investigar esta cuestión, en este apartado resumiremos brevemente los trabajos empíricos más relevantes y las principales conclusiones obtenidas en relación con la validez predictiva de los Cinco Grandes. 2.1 MODELO DE LOS CINCO GRANDES FACTORES Y DESEMPEÑO OCUPACIONAL Las medidas de personalidad se han utilizado desde hace décadas como una herramienta preferente para la evaluación de los candidatos en los procesos de selección. Por ejemplo, Heller (2005) encontró que al menos un 30% de las compañías americanas utilizaba test de personalidad para evaluar a los solicitantes de trabajo. Sin embargo, hasta hace poco ha existido cierta controversia en relación a si verdaderamente son una medida que permite predecir el desempeño de los candidatos (Rothstein y Goffin, 2006). El meta-análisis de Hough et al. (1990) fue de los primeros trabajos en publicar resultados robustos sobre esta cuestión. Estos autores analizaron la validez predictiva de varios constructos de personalidad sobre seis criterios relacionados con el trabajo: resultados educativos (desempeño), éxito en la formación, implicación laboral, eficacia laboral, abuso de sustancias y los comportamientos delictivos. Los resultados mostraron que cada uno de los factores predecía diferentes aspectos. Los factores Adjustement, Intellectance (apertura a la experiencia) y Dependability (conciencia) correlacionaron con casi la totalidad de las variables analizadas, con valores superiores a r = .13. El factor surgency (extraversión) se relacionó con el desempeño en el ámbito educacional (r = .15) y los comportamientos delictivos (r = -.29). Por último, el factor Agreeableness (o amigabilidad) predeciría el éxito en la formación (r = .10) y los comportamientos delictivos (r = -.31). No obstante, se trata de valores no corregidos ni por falta de fiabilidad en las medidas ni por restricción en el rasgo por lo que los resultados podrían resultar aún más contundentes con los ajustes pertinentes. Si bien, estos resultados ya contribuyen a mostrar la validez predictiva de las medidas de personalidad. Se puede notar que estas medidas no están basadas, aunque sí podrían considerarse equivalentes, en el modelo de los Big Five sino en la estructura de seis ALEXANDRA MARTÍNEZ GÓMEZ 66 factores propuesta por Hogan (1983). Fue un año más tarde cuando Barrick y Mount (1991) publican uno de los estudios de mayor relevancia sobre la validez predictiva de las medidas de personalidad basadas en los Big Five. Barrick y Mount (1991) llevaron a cabo el meta-análisis más importante de la década de los 90 sobre las medidas de personalidad. Estos autores examinaron la relación entre los Big Five y el desempeño ocupacional en cinco categorías profesionales a través de tres variables criterio. Los resultados hallados mostraron que conciencia es el único predictor válido para todos los puestos y ocupaciones analizados en el meta-análisis, obteniéndose una ρ promedio de .22. Además, el rango de valores de ρ para este factor osciló entre .20 y .23 lo que refleja una importante consistencia de la validez predictiva de este factor en las diferentes categorías ocupacionales. Respecto a los restantes factores de personalidad, su validez varía en función de los puestos analizados. De este modo, extraversión obtuvo una correlación significativa con aquellos puestos orientados a la atención a terceros, en este caso, puestos de gerencia o ejecutivos (ρ = .18) y ventas (ρ = .15). Amigabilidad predice el desempeño también en puestos orientados a la gerencia y policías, ambos con un valor ρ = .10 y, por su parte, el factor estabilidad emocional se relaciona significativamente con la categoría de policías (ρ = .10). El meta-análisis mostró que apertura a la experiencia no resulta ser un predictor válido para ninguna categoría profesional analizada. Con relación a las variables criterio examinadas en este metaanálisis (eficacia en el trabajo, éxito formativo y datos del personal), los resultados siguen la misma línea de los descritos para las categorías profesionales. Conciencia vuelve a ser el factor que generaliza su validez a través de los tres criterios analizados, ρ promedio de .22. Respecto a los restantes factores de personalidad, destaca que se encontró que todos los factores son predictores válidos del éxito en la formación y que amigabilidad lo es también de la variable criterio datos de personal, que engloba características como el salario o la antigüedad en el puesto. No obstante, como los propios autores recalcan “el resultado más importante es sobre la dimensión conciencia” (Barrick y Mount, 1991, pág. 17) al mostrarse que su validez se generaliza a través de los diferentes puestos y criterios analizados. Una década después, Barrick et al., (2001), llevaron a cabo un nuevo metaanálisis, pero en este caso se trató de una meta-análisis de segundo orden con el objetivo de resumir cuantitativamente los resultados de 15 meta-análisis realizados hasta esa fecha sobre la relación entre el modelo de los Cinco Grandes Factores de personalidad y el desempeño laboral. En esta investigación, analizaron un amplio conjunto de variables CAPÍTULO 2: PERSONALIDAD Y FAKING 67 criterio relativas al desempeño y todos los estimadores fueron corregidos por error de medida en el predictor y el criterio y por restricción en el rango para, como los propios autores indican, “hallar la verdadera relación teórica entre los Big Five y el desempeño” (pág. 13). Los resultados obtenidos fueron consistentes con los hallados por Barrick y Mount (1991), esto es, conciencia demostró ser el único factor que generaliza su validez para todos los puestos y variables criterio analizadas. Asimismo, en todos los casos este factor obtuvo los valores ρ más altos, entre .20 y .30. Los demás factores sólo generalizaron su validez para algunos criterios en algunas categorías ocupaciones. No obstante, los autores destacan el factor de estabilidad emocional debido a que es el único de los restantes que muestra correlaciones que difieren de cero en todos los criterios analizados, lo que demuestra su valía como predictor del desempeño. Los resultados descritos fortalecen la relevancia del modelo de los Big Five para la predicción de diversos criterios organizacionales y consolidan al factor conciencia como el mejor predictor del desempeño. Sin embargo, como señaló Salgado (1997), los meta-análisis realizados hasta ese momento estaban basados sólo en muestras americanas y canadienses, por lo que existía la necesidad de comprobar si las conclusiones obtenidas no se verían afectadas por las diferencias culturales. Para dar respuesta a esta cuestión, Salgado (1997) realizó un meta-análisis en el que sólo incluyó muestras europeas que examinaban la relación entre los Big Five y tres criterios organizacionales: desempeño en el trabajo, éxito en la formación y datos personales. Los resultados mostraron que los factores de conciencia y estabilidad emocional son los mejores predictores del desempeño independientemente del puesto y los criterios analizados. Los tamaños del efecto, corregidos por error de medida y restricción en el rasgo, fueron en promedio ρ = .25 para conciencia y ρ = .19 para estabilidad emocional. Destaca también que se encontró que apertura a la experiencia y amigabilidad generalizaban su validez sobre el criterio éxito en la formación (ρ = .26 y ρ = .31 respectivamente). Los resultados descritos demuestran que la validez predictiva de los Big Five es generalizable a diferentes países y culturas. Las investigaciones descritas no son las únicas que se han llevado a cabo sobre la relación entre los Big Five y el desempeño. Se han publicado nuevos trabajos metaanalíticos que han contribuido a la consolidación de estos resultados, demostrando que las medidas de personalidad son una importante herramienta para la PTO, en general, y la SP, en particular, y destacando en especial la utilidad de los factores conciencia seguido de estabilidad emocional como predictores de importantes criterios organizacionales (p. ALEXANDRA MARTÍNEZ GÓMEZ 68 ej., Hurtz y Donovan, 2000; Salgado, 2003; Salgado y Táuriz; 2014; Salgado, Anderson y Táuriz, 2015). 2.2 MODELO DE LOS CINCO GRANDES FACTORES Y DESEMPEÑO ACADÉMICO El contexto académico ha sido otro de los ámbitos en los que más se ha estudiado la validez predictiva de los Big Five. Este interés se podría justificar en los resultados de los meta-análisis de Roth, Bevier, Switzer y Schippmann (1996) y Kuncel, Hezlett y Ones (2004) sobre la relación entre desempeño académico y ocupacional. Roth, BeVier, Switzer y Schippmann (1996) mostraron que el desempeño académico predecía el desempeño ocupacional al encontrar una correlación corregida de ρ = .35 entre ambas variables. Asimismo, Kuncel et al. (2004) concluyeron en un meta-análisis más reciente que los factores que determinan el desempeño académico son los mismos que describen el rendimiento en el contexto laboral. Estos hallazgos demuestran la importante relación existente entre ambas variables. Por lo tanto, cuanto más conocimiento tengamos sobre los determinantes del desempeño académico más información tendremos sobre el futuro desempeño laboral de los sujetos. En ese sentido, una parte de las investigaciones en el campo educativo han tratado de analizar si el modelo de los Big Five es capaz de predecir diferentes criterios de éxito académico. Los hallazgos a este respecto se aproximan a los obtenidos en el ámbito laboral. El meta-análisis de Poropat (2009) es considerado uno de los estudios más importantes que han analizado la relación entre los Big Five y el desempeño académico (entendido como las calificaciones obtenidas por los estudiantes). Poropat (2009) encontró que el factor conciencia fue el mejor predictor de desempeño académico con una ρ = .22, seguido del factor apertura a la experiencia que obtuvo una ρ de .12. El autor aclara que, aunque estos valores se puedan considerar bajos, se aproximan a los alcanzados por medidas de inteligencia (p. ej. la prueba SAT o Scholastic Aptitude Test) que han sido empíricamente avaladas como predictores del desempeño académico. Por su parte, Salgado y Táuriz (2014) publicaron uno de los meta-análisis más recientes sobre esta cuestión. En este caso, además de analizar la relación entre personalidad y desempeño académico, también examinaron si el tipo de medida de personalidad utilizada afectaba la relación entre ambas variables. Estos autores llegaron a la misma conclusión que Poropat (2009), conciencia es el factor que mejor predice el CAPÍTULO 2: PERSONALIDAD Y FAKING 69 desempeño académico en todos los casos. No obstante, matizan que su validez es superior si se utilizan medidas de personalidad de EF quasi-ipsativas (ρ = .21). 2.3 MODELO DE LOS CINCO GRANDES FACTORES Y VALIDEZ AÑADIDA La evidencia empírica ha demostrado que las medidas de personalidad basadas en los Big Five son un adecuado predictor del desempeño tanto académico como ocupacional. Sin embargo, en la práctica real, estos instrumentos suelen administrarse junto a otras medidas como las entrevistas o los test de inteligencia. Se presupone que la utilización conjunta de medidas de diversa naturaleza proporcionará una mayor cantidad de información sobre los criterios de interés. Nos referimos al concepto de validez añadida de las medidas, es decir, a la magnitud de la contribución de un predictor tras conocer la varianza explicada por otros predictores. En ese sentido, en el ámbito organizacional y académico se sabe que la inteligencia es el mejor predictor del desempeño (Postlethwaite, 2011; Salgado, 2017), por lo que, si los factores de personalidad no contribuyen sobre las medidas de inteligencia en la predicción de cualquier variable criterio relativa al contexto organizacional o académico su utilidad práctica y teórica sería cuestionada. Salgado y De Fruyt (2005), al examinar la validez predictiva añadida de los Big Five sobre el desempeño ocupacional y académico, encontraron que los factores conciencia, estabilidad emocional y amigabilidad añadían un 30.30%, 9.07% y 20.12% de validez, respectivamente, sobre la medida de inteligencia en la predicción de criterios ocupacionales. Por su parte, respecto al criterio éxito en la formación, hallaron que conciencia (24.20%), apertura a la experiencia (22.24%), extraversión (18.04%) y amigabilidad (7.47%) añadían validez sobre las medidas cognitivas. Salgado y De Fruyt (2005) concluyeron, por tanto, que una medida de inteligencia junto con un test de personalidad basado en los Big Five serían una óptima combinación para predecir el desempeño. Resultados que se han refutado en otros estudios, consolidando a utilidad de los Big Five como medida predictiva del desempeño. Sin embargo, a pesar de la evidencia encontrada sobre las medidas de personalidad, la inquietud sobre su uso no se ha disipado. Numerosos autores han manifestado su preocupación sobre la vulnerabilidad que presentan las medidas de personalidad frente al fenómeno del faking en la selección y evaluación de personal (Viswesvaran y Ones, 1999). ALEXANDRA MARTÍNEZ GÓMEZ 70 En el capítulo anterior se ha analizado la prevalencia del faking en los contextos de SP y hemos comprobado que las personas, bajo las circunstancias apropiadas, tal y como plantean los modelos teóricos descritos, pueden falsificar sus respuestas para obtener un mejor resultado durante su evaluación. Por ello, parece indiscutible la necesidad de conocer cuáles son los efectos que puede llegar a causar el faking para poder desarrollar herramientas específicas que atajen las consecuencias que este fenómeno pueda provocar. A continuación, se presenta una revisión de los principales trabajos empíricos que han investigado los efectos del faking sobre las medidas de personalidad, primordialmente, y los procesos de evaluación para, seguidamente, exponer los modelos teóricos que han surgido para explicar los efectos encontrados. 3. EFECTOS DEL FAKING SOBRE LAS MEDIDAS DE PERSONALIDAD La evidencia empírica ha mostrado resultados dispares a la hora de describir cómo actúa el faking y qué consecuencias reales provoca sobre las medidas no cognitivas y los procesos de selección (Donovan et al., 2014; Lebreton, Barksdale, Robin y James, 2007). Como resultado, se puede encontrar en la literatura un diverso conjunto de estudios primarios, meta-análisis y revisiones que han tratado de esclarecer cuánto de perjudicial es la presencia del faking (Holden y Book, 2012; Salgado, 2016; Tett, Anderson, Ho, Yang, Huang y Hanvongse, 2006; Ziegler et al., 2012). La mayoría de estas investigaciones han estudiado los efectos que tiene el faking centrándose en las medidas de personalidad por ser, como hemos indicado, uno de los instrumentos más extensamente utilizados en los procesos de contratación y han tratado de explicar las consecuencias que tiene sobre cuatro aspectos esenciales: (a) las puntuaciones de los tes; (b) la fiabilidad de las medidas; (c) la validez de las medidas y (d) el ranking de los candidatos. En las próximas líneas se resumen los principales resultados que se han hallado para cada uno de estos aspectos. 3.1 EFECTOS DEL FAKING SOBRE LAS PUNTUACIONES Comprender cómo influye el faking sobre las puntuaciones de los candidatos en las pruebas ha sido el principal objetivo de la investigación sobre faking. La mayoría de los estudios que han analizado esta cuestión se han basado en la comparación de las CAPÍTULO 2: PERSONALIDAD Y FAKING 71 medias entre personas que respondían a las pruebas en condiciones honestas y bajo condiciones que incitaban a cometer faking, tanto en contextos reales como experimentales. En su mayor parte estos estudios primarios han encontrado que la distorsión provoca un aumento (o disminución cuando se trata de faking negativo) de las medias de las puntuaciones en los factores de personalidad (Hough et al.; 1990; Douglas et al., 1996). Estos resultados de estudios primarios se han visto ratificados en varios estudios meta-analíticos (Viswesvaran y Ones, 1999; Birkeland, et al., 2006; Hooper, 2007; Salgado, 2016). El meta-análisis llevado a cabo por Viswesvaran y Ones (1999) se ha considerado como una de las mayores evidencias empírica de los efectos del faking sobre las medidas de personalidad tradicionales (single stimulus; de aquí en adelante SS) Estos autores examinaron la capacidad de los sujetos para cometer faking y las implicaciones que tiene sobre las medidas de personalidad. En su trabajo, compuesto por 51 estudios experimentales, analizaron de modo independiente los resultados para muestras intergrupos e intra-grupo. En el caso de los diseños inter-grupos, los resultados mostraron que los participantes aumentan sus puntuaciones en torno a media desviación típica, los valores d estandarizados fueron d = 0.64 para estabilidad emocional, d = 0.63 para extraversión, d = 0.65 para apertura a la experiencia, d = 0.48 para amigabilidad y d = 0.60 para conciencia. En las muestras intra-grupo, encontraron un mayor impacto del faking sobre las medidas con valores promedio de d = 0.70, siendo los valores del tamaño del efecto para estabilidad emocional d = 0.93, para extraversión d = 0.54, para apertura a la experiencia d = 0.76, para amigabilidad d = 0.47 y para conciencia d = 0.89. Este meta-análisis también demostró que el faking actúa disminuyendo la desviación típica de las puntuaciones. Por tanto, concluyeron que este fenómeno provoca un aumento de las medias de las puntuaciones en los test y una diminución de los valores de la desviación típica. Ambos procesos unidos producen una homogeneización artificial de las muestras. Paralelamente, otros autores se han interesado por estudiar los efectos del faking sobre las puntuaciones en entornos reales de selección, como un indicador del desempeño típico, es decir, la diferencias que se dan de modo natural en un contexto laboral normal. Entre los estudios primarios que más se han citado se encuentran los trabajos de Rosse et al. (1998), Hough (1998a) o Stark, Chernyshenko, Chan, Lee y Drasgow (2001). Sus investigaciones muestran que los candidatos obtenían puntuaciones medias significativamente más altas que los trabajadores. ALEXANDRA MARTÍNEZ GÓMEZ 72 No obstante, fueron Birkeland et al. (2006) quienes llevaron a cabo un metaanálisis con el objetivo de corroborar los resultados obtenidos en los estudios primarios y determinar si el faking producía los mismos efectos en el ámbito laboral real que los encontrados en estudios experimentales. Este meta-análisis incluyó 33 estudios independientes que comparaban muestras de candidatos y de trabajadores. Los resultados apoyaron el supuesto del que parten todas las hipótesis relativas al faking, los solicitantes de trabajo distorsionan sus respuestas en procesos de selección reales para tener más posibilidades de ser contratados. Además, se comprobó que obtienen puntuaciones promedio más altas que los ocupantes en cuatro de los factores de personalidad, siendo los valores más altos para los factores conciencia (d = 0.45) y estabilidad emocional (d = 0.44). Los tamaños del efecto estimados para los restantes factores de personalidad fueron d = 0.11 para extraversión, d = 0.16 para amigabilidad, y d = 0.13 para apertura a la experiencia. Al comparar estos datos con los encontrados por Viswesvaran y Ones (1999) en su meta-análisis, se observa que los tamaños del efecto obtenidos en contextos reales siguen la misma tendencia de los encontrados en los estudios de laboratorio, aunque sus valores son ligeramente inferiores. Birkeland et al. (2006) indicaron que una posible explicación de estas diferencias podría ser que en la condición experimental el faking es inducido, es decir, se les pide explícitamente a los participantes que distorsionen sus respuestas y este hecho puede que resulte en un ligero aumento de las puntuaciones respecto a las que obtendrían en contextos reales. Hooper (2007) refutaría en su meta-análisis los resultados encontrados en los meta-análisis previos al concluir que el faking produce un aumento de las medias en las puntuaciones de personalidad, especialmente en los factores conciencia y estabilidad emocional, y que estas diferencias son sustancialmente más elevadas en estudios realizados en contextos experimentales. Sus resultados se resumen en la Tabla 4. CAPÍTULO 2: PERSONALIDAD Y FAKING 73 Tabla 4. Resultados del Meta-análisis de Hooper (2007) que Compara los Efectos del Faking entre Estudios Experimentales y Correlacionales para los Big Five K N d SDd IC 90% Inf. Sup. Experimentales EE 24 26,086 0.75 .35 0.64 0.87 EX 26 50,460 0.42 .29 0.32 0.51 AP 16 15,850 0.23 .32 0.10 0.36 A 18 32,675 0.52 .23 0.43 0.61 C 27 60,684 0.75 .42 0.61 0.88 Correlacionales EE 98 12,709 0.93 .59 0.84 1.03 EX 99 11,922 0.63 .33 0.58 0.69 AP 46 7,038 0.37 .29 0.30 0.44 A 57 8,797 0.57 .39 0.49 0.66 C 75 13,387 1.07 .47 0.99 1.16 Nota. EE = estabilidad emocional; EX = extraversión; AP = apertura a la experiencia; A = amigabilidad; C = conciencia; Experimentales = estudios en contextos de laboratorio; Correlacionales = estudios en contextos reales; K = número de tamaños del efecto; N = muestra acumulada; d = tamaño del efecto ponderado por tamaño de la muestra; SDd = desviación estándar del tamaño del efecto ponderado; IC 90% Inf. / Sup. = valores inferior y superior del intervalo de confianza del 90%. Tabla adaptada de “Self-Presentation on personality measures in lab and field settings: A meta-analysis”, de A. C. Hooper, 2007. Tesis doctoral, Universidad de Minnesota pág. 122. El número de publicaciones que han investigado esta cuestión no ha parado de crecer en los últimos años. Algunos estudios han discrepado sobre el alcance real de los efectos del faking sobre las puntuaciones. Por ejemplo, Ellingson et al. (2007) y Hogan, et al. (2007) argumentan que las diferencias en las puntuaciones apenas son notorias y es poco probable que afecten al proceso de toma de decisiones. Pero la mayoría de estos trabajos obtiene resultados que, de nuevo, demuestran el importante cambio que se produce en las puntuaciones como consecuencia del faking (p. ej., Boss, König y Mechels, 2015; Donovan et al., 2014; Jeong, et al., 2017; Krammer, 2017; Peterson, Griffith y Converse, 2009). Entre ellos, cabe resaltar el meta-análisis recientemente publicado por Salgado (2016) que ha contribuido a incrementar el apoyo empírico a los efectos que tiene el faking sobre las puntuaciones de los tests de personalidad. Como se puede observar en la Tabla 5, Salgado (2016) compara los efectos de faking en muestras de candidatos, de trabajadores y en diseños intra-grupo. Destacan los valores del tamaño del efecto de los factores estabilidad emocional, extraversión y conciencia, cuya magnitud es superior a la de los restantes factores en las tres muestras. Asimismo, si hacemos una comparación de los resultados de la muestra de trabajadores y de la de candidatos, estos últimos tienen en ALEXANDRA MARTÍNEZ GÓMEZ 80 futuro desempeño de los candidatos para decidir si se adecuan al puesto ofertado y la medida no cognitiva más ampliamente utilizada son los test de personalidad basados en el modelo de los Big Five. Asimismo, la utilidad de un proceso de selección se basa en la validez de las medidas que se utilicen, si la validez se modifica producirá un impacto directo sobre la rigurosidad de la toma de decisiones (Komar, Brown, Komar y Robie, 2008). Por este motivo, resulta de crítica importancia conocer si el faking produce una disminución de la validez de los predictores de desempeño. Una visión general de la literatura que ha estudiado los efectos de faking sobre la validez de criterio nos permite realizar dos afirmaciones. La primera de ellas es que existe una gran controversia en cuanto a los verdaderos efectos que producen este tipo de conductas sobre la validez de criterio. La segunda es que, a pesar del cuantioso número de estudios primarios que se han publicado, apenas existen estudios meta-analíticos que aporten conclusiones sólidas sobre esta cuestión. Ones, Viswesvaran y Schmidt (1993) llevaron a cabo uno de los primeros metaanálisis en que analizaron la validez de criterio de los test de integridad para predecir conductas contraproductivas en el trabajo. En uno de sus supuestos compararon los resultados entre muestras de ocupantes y candidatos. Los valores de validez resultantes (corregidos por falta de fiabilidad en el criterio y restricción en el rango) fueron de ρ = 0.40 para la muestra de candidatos y ρ = 0.29 en el caso de los trabajadores. Estos resultados señalarían que, al menos cuando se utilizan medidas de integridad, el faking no sólo no atenúa la validez, sino que la aumenta (aproximadamente un 38%). Pocos años después, Ones et al. (1996) publicarían un de los meta-análisis más destacados y citados sobre el impacto del faking (deseabilidad social) en la validez de criterio de las medidas de personalidad basadas en los Big Five. Tras evaluar el faking a través de escalas de deseabilidad social (EDS), encontraron que la validez de las medidas de personalidad no se ve afectada, es decir, no aumenta una vez controlada la distorsión, sino que los valores ρ permanecen intactos (ver Ones, et al., 1996, pág. 669). Es más, los autores mostraron que lo único que reflejan el faking son las diferencias individuales en los factores de personalidad, al no encontrar una correlación significativa (corregida por falta de fiabilidad en ambas medidas) entre las EDS y el desempeño en el trabajo (ρ = .01) pero sí con los factores de personalidad conciencia y estabilidad emocional, con valores ρ = .13 (N = 4,850, K = 27) y ρ = .18 (N = 1,648, K = 14), respectivamente. Basándose en estos hallazgos, estos autores concluyen que no sería necesario ejercer un CAPÍTULO 2: PERSONALIDAD Y FAKING 81 control específico sobre el faking ya que no se trataría de una medida predictora del desempeño. Sin embargo, este trabajo ha generado importantes críticas por sus limitaciones conceptuales y metodológicas. Rosse et al. (1998) exponen que Ones et al. (1996) no diferenciaron entre los dos componentes cualitativamente diferentes de la deseabilidad social (ver capítulo 1; Paulhus, 1991). Se sabe que sólo el componente de manejo de impresiones representa las respuestas intencionadas y por lo tanto el único que podría introducir varianza y afectar a la validez y utilidad de la medida. Ones et al. (1996) al no hacer esta diferenciación, pudieron haber obtenido resultados muy sesgados en su metaanálisis. En el aspecto metodológico, Rosse et al. (1998) también apuntan a la presencia de otras posibles problemáticas y sostienen que el análisis de correlaciones puede no verse afectado por los cambios que se pueden producir en el ranking de candidatos cuando se comete distorsión. Aunque la validez observada de la muestra en general no varíe, la validez de los solicitantes que estarían en los primeros puestos del ranking sí podría estar afectada y se aproximaría a cero al tomar en consideración que la distorsión ocurre principalmente entre los solicitantes que reciben las puntuaciones más altas. Además, Rosse y colaboradores (1998) exponen otros factores metodológicos que podrían estar moderando los efectos de la distorsión en la validez predictiva como la distribución sesgada del faking, el ratio de selección, la restricción en el rango y la validez moderada de las pruebas de personalidad utilizadas. Estos autores, en base a estas explicaciones, ponen en duda la generalización de los resultados encontrados por Ones et al (1996). Para superar las críticas realizadas a Ones et al. (1996), Li y Bagger (2006) replicaron su meta-análisis pero en este caso diferencian entre los dos componentes de la deseabilidad social. Los resultados obtenidos siguieron la misma línea de los encontrados por Ones et al. (1996), tanto el manejo de impresiones como la deseabilidad social apenas afecta a la validez de criterio de las medidas. Al eliminar su efecto no se detectó una atenuación de la validez predictiva de la medida. A pesar de que estos resultados ratifican las evidencias señaladas por Ones et al. (1996), se deben tomar con cautela ya que exclusivamente se han centrado en estudios que han utilizado la medida Balanced Inventory of Desirable Responding (BIDR; Paulhus, 1984) y en muchos casos los análisis se han basado en un número reducido de tamaños del efecto. Contrariamente, Hough (1998a) realizó revisión de la literatura empírica publicada sobre esta cuestión y concluyó que la mayoría de los resultados encontrados en estudios con muestras reales apoyaron la hipótesis de que el faking afecta la validez de ALEXANDRA MARTÍNEZ GÓMEZ 82 criterio, produciendo una importante atenuación de la misma. Y, además, aclaró que esta disminución de la validez de criterio se agrava a medida que incrementa la distorsión en las pruebas. En ese mismo año, Ones y Viwesvaran (1998) publicaron otra revisión cualitativa de los principales estudios que habían tratado de analizar el impacto del faking sobre las medidas de personalidad basadas en los Big Five y sobre los test de integridad. Sus conclusiones contradijeron a las obtenidas por Hough (1998a). Tras revisar un amplio conjunto de datos, incluidos los meta-análisis antes mencionados, afirman que el faking no tiene impacto sobre la validez de criterio. Los resultados encontrados en las citadas revisiones reflejan claramente las discrepancias en sus conclusiones sobre los efectos del faking sobre la validez (Donovan et al., 2003). En este sentido, otros estudios han tratado de esclarecer esta relación. Muchas investigaciones han demostrado que el faking atenúa la capacidad predictiva de las medidas de personalidad, tanto en estudios experimentales (Converse, Peterson y Griffith, 2009; Douglas et al., 1996; Komar et al., 2008; Marcus, 2006; Schmitt y Oswald, 2006; Táuriz, 2011), como en estudios correlacionales (Christiansen, Goffin, Johnston y Rothstein, 1994; Donovan et al., 2014; Jeong, Christiansen, Robie, Kung y Kinney, 2017; Peterson, Griffith, Isaacson, O'Connell y Mangos, 2011). Mientras que otros estudios han defendido que los efectos que se pueden encontrar son mínimos y no afectan a la validez de criterio de las medidas (Barrick y Mount, 1996; Hogan et al., 2007; Hough y Ones, 2002). Ingold, Kleinmann, König, y Melchers (2015) encontraron un efecto positivo de la falsificación en la validez predictiva de una medida de personalidad. Hallaron, en una simulación de un proceso de selección, que las puntuaciones de personalidad de la muestra de candidatos tenían mayor validez predictiva (r = .20/.30) que las puntuaciones de la condición honesta (r = -.08/.03). Estos resultados se asemejarían a los encontrado por Ones et al. (1993) en su meta-análisis. Más recientemente, la revisión de Holden y Book (2012) propuson que estas variaciones pueden estar justificadas en la diversidad de procedimientos aplicados: diferentes contextos de evaluación y características de las muestras (militares, estudiantes, diversidad de puestos de trabajo), variables criterio (desempeño, calificaciones), operativizaciones del faking (comparaciones entre grupos, grupos de prevalencia, EDS) e incluso diferentes métodos de análisis (análisis de covarianza, moderadores, correlaciones). No obstante, estos autores consideran que se ha demostrado, CAPÍTULO 2: PERSONALIDAD Y FAKING 83 examinando los resultados conjuntamente, que el faking tiene un sustancial impacto sobre la validez predictiva de las escalas de personalidad, a pesar de que cuando se analiza en contextos reales de selección (o no manipulados), las discrepancias en los resultados aumentan. Salgado (2016), tratando de superar las críticas a los resultados de los estudios previos por la diversidad de procedimientos utilizados, analizó, en el meta-análisis más reciente sobre esta cuestión, las consecuencias de este fenómeno sobre la validez de las medidas mediante el coeficiente de homogeneidad (u). Encontró un valor u más próximo a 1 en la muestra motivada a cometer faking, lo que se traduce en que los resultados en la muestra de candidatos son más restringidos. Esto datos mostraron, por tanto, que el faking provoca una subestimación de la validez de los Big Five. Tabla 6. Coeficientes de Homogeneidad del Meta-análisis de Salgado (2016) entre Muestras de Trabajadores Motivados y no Motivados a Cometer Faking K N u SDu ICu 80% Inf. Sup. Candidatos EE 11 32,599 .81 .051 .75 .87 EX 11 32,599 .82 .049 .76 .88 AP 12 32,599 .78 .063 .70 .86 A 10 31,203 .89 .012 .88 .90 C 13 33,002 .80 .061 .72 .88 Promedio .82 Empleados EE 18 5,566 .91 .069 .82 1.00 EX 20 5,897 .98 .052 .91 1.05 AP 19 5,518 1.02 .111 .88 1.16 A 17 5,240 .97 .121 .82 1.22 C 20 5,769 .96 .106 .82 1.10 Promedio .97 Nota. EE = estabilidad emocional; EX = extraversión; AP = apertura a la experiencia; A = amigabilidad; C = conciencia; K = número de tamaños del efecto; N = muestra acumulada; u = coeficiente de homogenidad; SDu = desviación estándar de u; ICu 80% Inf. / Sup. = valores inferior y superior del intervalo de confianza del 80%. Tabla adaptada de “A theoretical model of psychometric effects of faking on assessment procedures: Empirical findings and implications for personality at work” de J.F. Salgado, 2016, International Journal of Selection and Assessment, 24, pág. 220. ALEXANDRA MARTÍNEZ GÓMEZ 84 3.3.2 Efectos sobre la validez de constructo La validez de constructo de una medida se define como “el grado en que ciertos conceptos (psicológicos, económicos, sociológicos) explican el rendimiento en una medida” (Salgado y Moscoso, 2018, pág. 32). Se trata de la validez de la estructura interna de la prueba. Parte de la literatura sugiere que el faking, no sólo afectaría a las puntuaciones de los test de personalidad y su validez predictiva, sino que apunta a que también alteraría la estructura factorial de estas medidas. De confirmarse, estos resultados pondrían en serias dudas la validez de las medidas de personalidad en los procesos de selección. Cuando se trata de analizar las consecuencias del faking sobre la validez de constructo de las pruebas es necesario tener una medida de equivalencia de las pruebas. En ese sentido, el método más ampliamente utilizado es el uso combinado de un análisis factorial exploratorio y confirmatorio. Cuando se encuentran diferencias en la estructura factorial entre los grupos analizados se considera una evidencia de que el faking tiene un efecto negativo sobre la validez de constructo de la medida (Stark et al., 2001). No obstante, existen otros métodos que, aunque menos utilizados, también se han aplicado para detectar cómo afecta el faking a la estructura factoral de las medidas no cognitivas. Por ejemplo, el método IRT se centra en el nivel del ítem y trata de estimar si se producen diferencias en el funcionamiento de los ítems a través de los grupos (Stark et al., 2001). Los resultados empíricos encontrados sobre esta cuestión han sido contradictorios. Se ha encontrado que el faking puede dar lugar al mismo número de factores, es decir, no producir ningún efecto sobre la validez de constructo, pero también aumentar o incluso reducir la estructura factorial de las medidas de personalidad. Respecto al primero de los casos, uno de los estudios más tempranos y relevantes fue el desarrollado por Michaelis y Eysenck (1971) que analizaron los efectos sobre la estructura factorial del test Eysenck Personality Inventory (EPI). Estos autores estimaron índices de comparación de factores entre condiciones de alta y baja motivación para falsear y encontraron que la estructura factorial se preservaba, a pesar de la presencia de distorsión en las puntuaciones. Ellingson et al. (2001) llegaron a la misma conclusión en un estudio más amplio en el que evaluaron cómo afectaba el faking a la estructura factorial en cuatro grandes muestras, provenientes de varias organizaciones, que respondieron a diferentes tests de personalidad muy utilizados en los contextos organizacionales: Assessment of CAPÍTULO 2: PERSONALIDAD Y FAKING 85 Background and Life Experiences (ABLE; N > 10,000), California Psychological Inventory (CPI; N > 6,000), Sixteen Personality Factor (16PF; N > 13,000) y Hogan Personality Inventory-Revised (HPI-R; N > 2,000). Los tamaños de las muestras oscilaron entre 1,000 y 7,570 sujetos para cada condición y en todos los casos se compararon las respuestas entre sujetos que respondieron honestamente al test y aquellos que manipularon sus respuestas para mostrar una imagen más socialmente aceptable. Tras realizar los análisis factoriales correspondientes y comparar la estructura factorial en las cuatro muestras, los resultados mostraron, en todos los casos, que las estructuras factoriales eran equivalentes entre los grupos, lo que sugiere que la validez de constructo no se ve alterada por las conductas de faking. Smith, Hanges y Dickson (2001) obtuvieron resultados similares con tres muestras independientes de estudiantes, trabajadores y solicitantes de trabajo, compuestas por 2,500 personas cada una, que contestaron al HPI. Smith et al. (2001) encontraron que la estructura factorial de los Big Five se mantuvo estable en las tres muestras evaluadas. Los estadísticos obtenidos muestran un ajuste adecuado de los datos al modelo en todos los casos con valores para los índices GFI y AGFI superiores a .94 en todos los casos y valores RMSEA entre .06 y .05. Smith y Ellingson (2002) tampoco encontraron diferencias sustantivas en la estructura factorial en su revisión del HPI entre una muestra de estudiantes (N = 406) y otra de candidatos (N = 370), los índices de ajuste de los modelos para cada muestra mostraron que las relaciones entre los factores de personalidad no cambiaron sustancialmente al pasar de un contexto motivador (X2 = 336.29; p < .005; GFI = .97; AGFI = .96; CFI = .98; RMSEA = .07), a uno no motivador (X2 = 355.60; p < .005; GFI = .95; AGFI = .94; CFI = .97; RMSEA = .08). Los resultados de Marshall, De Fruyt, Rolland y Bagby (2005) fueron muy similares. No hallaron diferencias significativas en la validez de constructo al comparar muestras de candidatos motivados y no motivados a cometer faking en dos estudios independientes, uno realizado en Francia y otro en Bélgica. La congruencia en la estructura factorial entre las muestras motivadas y no motivadas fue del 96% para el primer estudio y 97% para la muestra belga. Contrariamente a los hallazgos de los estudios citados, otras investigaciones mostraron que la presencia de faking produce modificaciones en la estructura factorial, encontrándose dos tipos de efectos: (a) la reducción de la estructura factorial de las medidas o (b) el aumento de número de factores establecido. ALEXANDRA MARTÍNEZ GÓMEZ 86 Dentro del primer caso, Ellingson, Sackett y Hough (1999) comprobaron en un diseño intra-grupo con 245 militares, que completaron la prueba Assessment of Background and Life Experiences (ABLE; Hough, Kamp y Ashworth, 1993) que la distorsión daba lugar a la reducción de la estructura factorial de esta medida de personalidad de diez a un único factor. Encontraron que las correlaciones entre las escalas en la condición faking eran extremadamente altas y significativas en prácticamente todos los casos (los valores d oscilaron entre .58 y .91), resultados que sugirieron la presencia de un único factor en esta condición. Al aumentar las correlaciones entre las dimensiones se produce una reducción en el número de factores extraídos. Van Iddekinge, et al. (2005) llegaron a resultados similares, aunque en su caso la reducción factorial no resultó tan drástica. Concretamente, estudiaron los efectos del faking en la validez de constructo en una prueba de autoinforme y una entrevista de selección que medían los mismos constructos de personalidad. El análisis factorial mostró que en ambas pruebas el faking afectaba a la estructura factorial pero que el efecto más grave se producía sobre el test de personalidad. Los índices de ajuste obtenidos sugirieron que un modelo de dos factores, en lugar de los tres factores en el que se basa el test, podría explicar mejor los datos obtenidos en la condición faking. Pauls y Crost (2005b) también encontraron que las instrucciones específicas para cometer faking positivo atenúan la validez de constructo y que los cambios que se producen sobre la validez dependen en gran medida del tipo de faking (faking positivo, faking específico para un puesto de trabajo, etc.) que cometan los participantes. Por otro lado, algunas investigaciones han concluido con sus resultados que el faking produce más factores que los predeterminados en las medidas. Por ejemplo, Schmit y Ryan (1993) compararon la estructura factorial de NEO-FFI (versión corta del NEOPI-R; Costa y McCrae, 1992) en una muestra de estudiantes y una de candidatos. Los resultados del análisis factorial sugirieron un claro ajuste de los datos en la primera muestra (X2 (80, N = 590) = 200.28; p < .001; GDI = .94; NNFI = .90; NCNFI = .96), mientras que en el caso de los candidatos esto no se produce, los valores de los tres índices de ajuste fueron inferiores a .90 (X2 (130, N = 590) = 437.79; p < .001; GDI = .88; NNFI = .83; NCNFI = .88). Schmit y Ryan (1993) justifican este hecho debido a que, en esta condición, los candidatos tienen una motivación, la de ser contratados, que hace emerger un factor general al que llaman “factor del empleado ideal”, es decir, atribuyen este desajuste al efecto que tiene el faking sobre la validez de constructo y que produce la CAPÍTULO 2: PERSONALIDAD Y FAKING 87 irrupción de un nuevo factor general que incluye facetas de cuatro de los cinco factores de los Big Five. De igual modo, Cellar, Miller, Doverspike y Klawsky (1996) encontraron que, en una muestra de asistentes de vuelo (N = 423) que cubrieron dos pruebas diferentes de personalidad, se producía un mejor ajuste de los datos a un modelo de personalidad de seis factores que al tradicional modelo de cinco (Big Five) cuando se producía faking. Los valores de índice de bondad fueron más próximos a .90 y los valores RMSEA rondaron o incluso fueron inferiores a .05 en el modelo de seis factores, resultados que mostraron el mejor ajuste de este modelo a los resultados en la condición faking (Tabla 7). Tabla 7. Coeficientes del Análisis Confirmatorio de la Estructura Factorial del Estudio de Cellar, Miller, Doverspike y Klawsky (1996) Muestra X2 CFI RMSEA NEO-PI Cinco factores 1,059.57 .79 .10 Seis factores 737.79 .85 .06 Goldberg´s Test Cinco factores 226.99 .91 .05 Seis factores 139.76 .95 .03 Nota. CFI = índice de bondad de ajuste comparativo; RMSEA = raíz del residuo cuadrático promedio de aproximación. El conjunto de resultados de estos estudios primarios muestra que existe un amplio abanico de posibles efectos que provoca el faking sobre la validez de constructo. Esta diversidad de resultados suscita dudas sobre si verdaderamente el faking resulta tan peligroso para la estructura factorial de las medidas, de personalidad primordialmente, como se había planteado. Una de las hipótesis que han surgido para explicar estas discrepancias es que al combinar en una misma muestra candidatos para diferentes puestos puede producir una atenuación los efectos del faking que podrían ser más graves si las muestras fuesen más homogéneas (Holden y Book, 2012). Salgado (2016) trata de despejar esta incógnita y ofrece una explicación para esta diversidad de hallazgos basándose en los resultados que obtiene en su estudio metaanalítico. Salgado (2016) concluye que el faking aumenta las puntuaciones (ver Tabla 5) y atenúa la validez de criterio de las medidas de personalidad (ver Tabla 6). Estos dos efectos unidos tienen implicaciones sobre la validez de constructo de las medidas de ALEXANDRA MARTÍNEZ GÓMEZ 88 personalidad. Salgado (2016) aclara que lo que se debe tener en cuenta es que el efecto del faking puede ser univariado o secuencial dependiendo de si es una o son varias las variables distorsionadas, ya que, como se ha concluido anteriormente, no existen un único patrón de respuesta de faking (Birkeland et al., 2006). Si el efecto es univariado se traduce en una subestimación de las correlaciones y, consecuentemente, en una reducción de la estructura factorial. Por el contrario, si el faking es secuencial, produce factores adicionales. 3.4 EFECTOS SOBRE EL RANKING DE LOS CANDIDATOS Más allá de las consecuencias que tiene el faking sobre las propiedades psicométricas de las pruebas existe una cuestión de crítica importancia para los procesos de evaluación y es cómo afecta el faking a la toma de decisiones. Los resultados descritos en las páginas precedentes aportan evidencia empírica de las consecuencias del faking sobre las puntuaciones, la fiabilidad y la validez de las medidas de personalidad, pero estas conclusiones no clarifican si el propio proceso de selección se vería afectado. Algunos autores han destacado esta situación, por ejemplo, Rosse et al. (1998) afirmaron que el faking podía alterar el orden de los candidatos, contratándose a personas menos cualificadas que han inflado sus respuestas para mejorar sus características. Christiansen, el al. (1994) encontraron discrepancias en el ranking de candidatos en función de si se usaba el test 16PF con o sin una medida de corrección del faking. Concretamente, aquellas personas que fueron seleccionadas tras la valoración con una medida no corregida no lo serían si se controlase el efecto del faking. La discrepancia en el ranking de candidatos, en función del ratio de selección, oscilaría entre un 4%, para un ratio de .95 y un 16%, para un ratio de .15. A la misma conclusión llegarían Mueller- Hanson, Heggestad y Thornton III (2003), hallaron que el porcentaje de personas contratadas que cometen faking aumenta rápidamente a medida que disminuye el ratio de selección. Otros estudios han llegado a resultados similares (Douglas et al., 1996; Zickar, 2000; Zickar, Rosse y Levin, 1996), cuando se produce faking el listado de seleccionados sufre importantes cambios respecto a la condición honesta. Alliger y Dwight (2000) indicaron que el análisis de la validez de criterio es insuficiente para evaluar el impacto del faking. En su lugar, propusieron que las consecuencias del faking se determinan por un examen de la calidad de la toma de decisiones en la contratación de los empleados. Además, plantearon que, aunque el faking CAPÍTULO 2: PERSONALIDAD Y FAKING 89 no afectase a la validez de la medida, no implicaría que este fenómeno no afectase al proceso de selección. Para justificar su planteamiento expusieron el caso de la selección mediante la estrategia top-down, en la que sólo los sujetos que obtengan puntuaciones más altas en las pruebas pasan el proceso de selección. Indicaron que puede darse el caso de que pocas personas hayan distorsionado sus respuestas y esto conlleve que los estadísticos descriptivos no reflejen los efectos que provoca el faking sobre las puntuaciones y la validez. Sin embargo, este comportamiento ha permitido a esos sujetos estar entre los candidatos mejor valorados. Por es muy probable que pasen el corte de selección y sean contratados, a pesar de que su puntuación real en las dimensiones evaluadas era más baja. Por consiguiente, debido a los afectos del faking, incluso aunque un escaso número de personas lo cometan, se estaría contratando a gente no cualificada para el trabajo y, por consiguiente, afectando al proceso de toma de decisiones. Por último, el estudio realizado por Griffith et al. (2007) es uno de los más recientes que tratan esta cuestión. Sus resultados son inequívocos, el faking modifica gravemente el ranking de candidatos en los procesos de selección. En general, los estudios sobre los cambios que produce el faking en el ranking de los candidatos se focalizan en aquellos procesos de toma de decisiones que utilizan la estrategia top-down. Con el uso de esta técnica sólo se contratarían a aquellas personas que están en los puestos más altos del ranking ya que se consideran que son los más cualificados para realizar el trabajo. Sin embargo, las personas al falsificar sus respuestas ocupan estar primeras posiciones no por méritos propios si no por los cambios que han realizado de modo consciente en sus respuestas desplazando a los demás solicitantes y perjudicando la calidad de la selección (Morgeson, Campion, Dipboye, Hollenbeck, Murphy y Schmitt, 2007; Táuriz, 2011) Por lo tanto, se puede concluir que la falsificación puede atenuar la utilidad de las medidas de personalidad en los procedimientos de contratación, especialmente cuando se aplica la estrategia top-down, al cambiar el orden de clasificación de los solicitantes. A continuación, se detallan las principales conclusiones de este capítulo: 1. Las medidas de personalidad, específicamente las basadas en los Big Five, han demostrado ser una importante herramienta predictiva de relevantes criterios ocupacionales y académicos. Concretamente: a) En lo que respecta al desempeño ocupacional, la evidencia metaanalítica ha demostrado que todos los factores de personalidad son predictores de ALEXANDRA MARTÍNEZ GÓMEZ 96 1.1 CARACTERÍSTICAS INDIVIDUALES O DISPOSICIONALES Se ha contemplado una gran diversidad de variables individuales (o disposicionales) como desencadenantes de las conductas de faking. Los estudios y revisiones narrativas citadas se han centrado especialmente en los factores de personalidad. Aunque también variables sociodemográficas, las capacidades cognitivas y las percepciones han sido examinadas. En la Tabla 8 se puede visualizar una síntesis de las características individuales examinadas como antecedentes del faking. Tabla 8. Características Individuales Relacionadas con la Tendencia a Cometer Faking Categoría Variables examinadas 1.Variables sociodemográficas Sexo, edad, raza/etnia, religión. 2.Variables de personalidad Modelo de los Big Five (estabilidad emocional, extraversión, amigabilidad, apertura a la experiencia y conciencia), integridad, autoconciencia, maquiavelismo, rasgos psicopáticos, narcisismo, ambición, competitividad, locus de control, autocontrol, autoeficacia, manejo de impresiones, deseabilidas social, frialdad (coolness) exageración (over-claiming), autoestima, necesidad de aprobación, inteligencia emocional, empatía, imaginación. 3.Variables cognitivas Capacidad cognitiva, capacidad intelectual, sesgos cognitivos (negación, aquiescencia, sesgo temporal). 4.Percepciones y actitudes Ética, valores éticos, moralidad, código moral, norma subjetiva, actitudes hacia el faking, percepción, de justicia, percepción de control sobre el comportamiento, percepción de la habilidad de engañar, percepción de la frecuencia con la que se cometer faking, creencias sobre las actitudes y comportamientos de otros. 5.Otras variables Conductas contraproductivas. 1.1.1 Variables de personalidad La personalidad es una de las variables que más atención ha acaparado en el estudio de los antecedentes del faking. Se ha considerado que algunos rasgos de personalidad podrían determinar que un individuo cometa faking (p. ej., Griffith et al., 2006; McFarland y Ryan, 2000; Snell, et al. 1999). Estos rasgos influirían sobre las CAPÍTULO 3: MODELOS TEÓRICOS EXPLICATIVOS DEL FAKING 97 actitudes, interpretaciones y comportamientos individuales. Estabilidad emocional y conciencia han sido los factores con los que se han encontrado correlaciones más altas (McLarnon, DeLongchamp y Schneider, 2019; Ones et al., 1996). Integridad. Esta variable se relaciona con conceptos como la honestidad o la justicia. Para las personas íntegras disimular su verdadera manera de ser al responder a un test de personalidad sería una actitud incorrecta. En ese sentido, algunos autores han sugerido la existencia de una relación negativa entre este rasgo y las conductas de faking. Por ejemplo, McFarland y Ryan (2000) encontraron que las personas altas en integridad están menos inclinadas a manipular sus respuestas. Es decir, a más integridad, menos probabilidad de cometer faking. Maquiavelismo. También es uno de los rasgos de personalidad más estudiados como antecedente de faking. Aquellas personas altas en esta variable son más propensos a tener conductas de faking (Bolino y Turnley, 2003; Jonason et al., 2014). Rasgos psicopáticos. Book, Holden, Starzyk, Wasylkiw y Edwards (2006) plantearon que las personas que manifiestan rasgos psicopáticos tendrán más facilidad para distorsionar su imagen cuando responden a un test de personalidad. Propusieron esta relación partiendo de la definición de psicopatología de Mealey (1995): “el uso social del engaño para aprovecharse de otros”. Book y colaboradores realizaron un estudio con 201 estudiantes con el que obtuvieron apoyo empírico a su hipótesis. Jonason et al. (2014) también obtuvieron resultados similares. Narcisismo. Forma, junto con la psicopatía y el maquiavelismo, la denominada Tríada Oscura de la personalidad, por lo que también se ha considerado como un determinante de las conductas de engaño. Jonason et al. (2014) encontraron una conexión entre la presencia de este rasgo y la estrategia de engañar. Locus de control. Se entiende como el grado en el que el individuo siente que tiene control sobre su vida. Se diferencia entre locus de control interno, en el que el comportamiento y sus consecuencias dependen del propio individuo, y locus de control externo, donde la persona considera que lo que sucede está fuera de su control personal. El locus de control externo es el que más próximo estaría a las conductas de faking. La lógica de esta relación es que las personas con bajo locus de control (locus externo) se sentirán más libres de distorsionar sus respuestas en procesos de selección. La literatura ha apoyado este planteamiento, se ha encontrado que aquellos que son más altos en locus de control interno toman decisiones más éticas y, por lo tanto, son menos propensos a ALEXANDRA MARTÍNEZ GÓMEZ 98 cometer faking y se siente totalmente responsables de sus comportamientos (Coleman y Mahaffey, 2000; Raymark y Tafero, 2009; Treviño y Youngblodd, 1990). Autocontrol. Es la autorregulación del comportamiento. Aquellas personas que puntúan alto en autocontrol tienen un gran dominio de sus conductas, por lo que se ha considerado que son más propensas a cometer faking para mostrar una imagen que se adecue en mayor medida al contexto. McFarland y Ryan (2000) y Wrensen y Biderman (2005) encontraron una relación significativa entre la capacidad de cometer faking y esta variable. LaHuis (2005) Turnley y Bolino (2001), Fandt y Ferris (1990) y Shore y Wayne (1993) también han determinado que esta variable es un importante antecedente de las conductas de faking. Autoeficacia. LaHuis (2005) realizó un estudio en el que analizó el efecto moderador de esta variable focalizándola en la búsqueda de trabajo. Los resultados que obtuvo concluyen que la eficacia que se siente a la hora de encontrar trabajo afecta al comportamiento de los candidatos en los procesos de selección. Además de las citadas, otras variables de personalidad que se han examinado por su posible relación con la intención de cometer faking han sido la exageración (overclaiming) como tendencia de personalidad, la autoestima o la inteligencia emocional, encontrándose son potenciales predictores de las respuestas socialmente deseables (Bing, Kluemper, Davison, Taylor y Novicevic, 2011; Marcus, 2009; Mesmer-Magnus et al., 2006). 1.1.2 Variables sociodemográficas Sexo. El sexo una variable sociodemográfica que se ha considerado como antecedente del faking. En términos generales, los estudios han mostrado que las mujeres tienden a cometer menos faking que los hombres (Bolino y Turnley, 2003; Graham, Monday, O’Brien y Steffen, 1994; Newstead, Franklyn-Stokes y Armstead, 1996). Además, se ha encontrado que el sexo modera la relación entre las actitudes y la intención de cometer faking (Tibbetts, 1997). Edad. También se ha considerado como un moderador de las actitudes hacia el faking, planteándose que la edad está inversamente relacionada con la realización de conductas de faking. Graham et al. (1996) encontraron que los jóvenes cometen conductas de engaño en mayor medida. No obstante, algunos autores han indicado que estos resultados no pueden considerarse concluyentes (Snell et al., 1999). CAPÍTULO 3: MODELOS TEÓRICOS EXPLICATIVOS DEL FAKING 99 Raza/etnia. La investigación sobre si la raza es un predictor de las conductas de faking es limitada, siendo el trabajo de Granello y Wheaton (1998) único, hasta el momento, en investigar esta cuestión. Esto autores encontraron una relación predictiva significativa entre ambas variables, concretamente, la población afroamericana tiende a puntuar más alto que la americana. 1.1.3 Variables cognitivas Capacidad cognitiva. La literatura ha mostrado que las personas que puntúan alto en capacidad cognitiva son personas que se adaptan más fácilmente al contexto, que tiene una mayor capacidad de aprendizaje y que fácilmente aplican diferentes estrategias para resolver problemas (Hunt, 2011; Salgado y Moscoso, 2008). Por ello, se considera que los candidatos altos en capacidad cognitiva tendrán más facilidad para detectar cuándo es beneficioso cometer faking y, sobre todo, cómo deben responder de modo deseable para ser contratados (Griffith et al., 2006). Sin embargo, las investigaciones han mostrado resultados ambiguos, mientras que algunos estudios no han refutado esta hipótesis (p. ej., Burkhart, Gynther y Christian, 1978; Anderson, Sison y Wester, 1984). Investigaciones más recientes han encontrado una relación significativa entre la capacidad cognitiva y la capacidad de cometer faking (p. ej., Alliger, Lilienfeld y Mitchell, 1996; Mersman y Shultz, 1998; Levashina, Morgenson y Campion, 2009; Wrensen y Biderman, 2005). Sesgos cognitivos. Los sesgos cognitivos, aunque relacionados con la capacidad cognitiva, tienen una particular influencia sobre el faking. Griffith et al. (2006) consideran que estos sesgos afectan a la percepción que tenga el sujeto de sus propios atributos. Los sesgos más comunes que afectan a las respuestas a los test no cognitivos son la negación (tendencia a responder negativamente a los test) la aquiescencia (tendencia a responder siempre afirmativamente) y el sesgo temporal (tendencia a responder de un modo más optimista cuando se describe el desempeño futuro). Este último se explica por la consideración de que las personas tienden a sentir más control sobre su futuro que sobre el pasado o presente y esa seguridad provoca que respondan de un modo más deseable sobre el futuro (Robinson y Ryff, 1999). 1.1.4 Percepciones y actitudes Valores éticos y moralidad. Esta variable está relacionada con la variable integridad. Varios autores han recogido en sus planteamientos que la ética, los valores, la ALEXANDRA MARTÍNEZ GÓMEZ 100 moralidad son importantes determinantes del faking. Boyce (2005) subrayó que la visión de la ética de cada candidato condicionará si comete o no faking y, en la misma línea, Grieve y McSwiggan (2014) pusieron atención en el papel que juegan las normas morales y la ética en la intención de falsear los test psicológicos. Estos autores encontrado que las normas morales personales predicen la intención de cometer faking, una visión positiva de la moralidad del faking incrementa la intención de cometer este tipo de conductas. Actitudes hacia el faking. McFarland y Ryan (2006) y Snell et al. (1999) también plantearon la influencia de las actitudes hacia el faking como un elemento condicionante de su aparición. Buehl y Melchers (2017) analizaron esta hipótesis y encontraron que la actitud hacia el faking es un predictor directo del faking, si las personas tienen una actitud positiva hasta este tipo de conductas serán más propensas a cometerlas. Percepción de justicia. También se ha planteado que la percepción de justicia del proceso de selección y de las pruebas utilizadas afectará al deseo de obtener el trabajo, considerándose esta variable como un moderador de la aparición de conductas de faking (Snell et al. 1999). En ese sentido, Chapman y Webster (2006) encontraron que la percepción que los candidatos tengan del proceso de selección es un determinante de su actitud durante el proceso y por tanto de la elección de mostrar una mejor imagen para alcanzar el trabajo. Percepción de control sobre el comportamiento. Mueller-Hanson, Heggestand y Thornton III (2006) y Pauls and Crost (2005a) propusieron que el control que perciba el candidato sobre la situación y su comportamiento afectará a la intención de cometer faking. A mayor percepción de control más probabilidad de que se cometa faking. Percepción de la habilidad de engañar. Varios autores han planteado que cuánto más seguros se muestren los candidatos de que pueden modificar sus respuestas más propensos se mostrarán a cometer faking (McLarnon et al., 2019; Raymark y Tafero, 2009). 1.1.5 Otras características personales Conductas contraproductivas. McLarnon et al. (2019) han mostrado que aquellas personas que son más propensas a tener un desempeño negativo en el trabajo tienen más probabilidades de distorsionar sus respuestas a los test de personalidad. CAPÍTULO 3: MODELOS TEÓRICOS EXPLICATIVOS DEL FAKING 101 1.2 CARACTERÍSTICAS SITUACIONALES O CONTEXTUALES Además de las variables personales, las características situacionales (o contextuales) ha sido el otro gran conjunto de atributos que se han examinado como determinantes del faking. Los factores relacionados con el entorno pueden dificultar o facilitar que se produzcan conductas de faking (Garry, 1953; Kim, 2011). Las revisiones y estudios enumerados al principio de este capítulo también recogen las principales variables situacionales analizadas como determinantes del faking. Estas variables se han clasificado en dos grandes categorías. La primera engloba las variables situacionales más estrechamente relacionadas con el sujeto y su experiencia y la segunda agrupa las características relativas a las pruebas y procedimientos. La clasificación de estas variables se puede encontrar en la Tabla 9. Tabla 9. Características Situacionales Relacionadas con la Tendencia a Cometer Faking Categoría Variables examinadas Variables relacionadas con el sujeto Experiencia del sujeto en otros procedimientos, entrenamiento, percepción del conocimiento sobre el puesto, conocimiento de los requisitos del trabajo, importancia del resultado, percepción de la necesidad de cometer faking, percepción de las consecuencias negativas, expectativas de éxito, valencia, instrumentalidad, expectativa. Variables relacionadas con las pruebas y procedimientos Oportunidad de mentir, características de las pruebas (tipo de prueba, formato y modo de puntuación), advertencia, condiciones del proceso de selección, instrucciones de faking. 1.2.1 Variables relacionadas con el sujeto Experiencia del sujeto. Se ha planteado que el hecho de tener información previa o haber pasado por situaciones similares afecta a la intención de los candidatos de distorsionar sus respuestas (Levashina y Campion 2007; Snell et al., 1999). Valencia, instrumentalidad y expectativa. Estos tres conceptos, basados en la Teoría de la Expectativa (Vroom, 1964), surgen para explicar cómo el contexto influye en las conductas de faking. La valencia hace referencia a cuánto de apropiado es cometer faking y se basa en la necesidad de conseguir aquello que se desea (Shiflett y Cohen, ALEXANDRA MARTÍNEZ GÓMEZ 102 1982). La instrumentalidad describe el grado de necesidad de cometer faking. Por último, la expectativa refleja la creencia en las propias capacidades para cometer faking (Ellingson, 2012). Han sido varias las investigaciones que han analizado la relación de cada uno de estos constructos con las conductas de faking. Shiflett y Cohen (1982) encuentran que la valencia es un antecedente del faking mucho más importante que las expectativas o la instrumentalidad, las personas estarán más inclinados a cometer faking cuando consideran que así alcanzarán sus objetivos personales y, por lo tanto, que existe una valencia positiva para cometer faking. Por su parte, Bott et al. (2010) encontraron que las variables expectativa e instrumentalidad correlacionan con los comportamientos de faking. Importancia del resultado. Estrechamente relacionado con el concepto de valencia. Cuánto más relevante sea para las personas alcanzar resultados favorables en las pruebas, existirá una mayor probabilidad de que cedan ante el faking como un modo de alcanzar los resultados deseados (Snell et al., 1999). 1.2.2 Variables relacionadas con las pruebas y procedimientos Características de las pruebas. Variables como el formato de los ítems, el sistema de puntuación o el grado de familiaridad que se tenga con los test, pueden afectar a la intención de los candidatos de cometer. Las pruebas objetivas y aquellas en que es más difícil distinguir cuál es la respuesta correcta son más efectivas contra el faking (Salgado, 2005; Snell et al., 1999). Asimismo, las preguntas centradas en comportamientos pasados se han mostrado más resistentes al faking (Levashina y Campion, 2007). Advertencia. Esta variable también se ha considerado como un antecedente del faking. Se ha considerado que advertir a los candidatos sobre las consecuencias de distorsionar las respuestas a las pruebas no cognitivas reduce el faking (Salgado, 2005). Por ejemplo, Dwight y Donovan (2003) han examinado cómo afecta dar instrucciones con diferentes tipos de advertencia antes de responder a varias pruebas no cognitivas (personalidad y autodesempeño) y Kluger y Colella (1993) estudiaron el efecto de la advertencia en ítems de biodata. Los resultados obtenidos muestran que son una medida efectiva contra el faking. CAPÍTULO 3: MODELOS TEÓRICOS EXPLICATIVOS DEL FAKING 103 1.3 LA MOTIVACIÓN COMO ANTECEDENTE DEL FAKING Por último, es necesario hacer una mención específica a una última variable, la motivación. Algunos autores la han catalogado como una variable individual desencadenante del faking. Otros, en cambio, ha considerado que se trata de una característica contextual. No obstante, en todos los casos, se ha tratado la motivación como una variable necesaria para que se produzca el faking. Por estos motivos se ha considerado la necesidad de dedicarle un apartado propio. Leary y Kowalski (1990) fueron de los primeros en considerar que la motivación es uno de los principales antecedentes que da lugar al faking. Ellingson (2012) propone que la motivación es el antecedente esencial para que tenga lugar el faking. Si el faking es un comportamiento voluntario que persigue un fin concreto, las personas tienen que dirigir su atención para responder de modo socialmente aceptable. Esto hace necesario que exista una motivación por parte del sujeto para que cometa faking (Ellingson, 2012). Sin embargo, si esta variable se analiza de modo pragmático se evidencia que el nivel de motivación no es igual para todas las personas ante las mismas circunstancias e incluso varía en una misma persona ante situaciones semejantes. Por lo tanto, se plantea que la motivación es producto de la interacción entre factores ambientales e individuales (Pinder, 1998) jugando de este modo un papel moderador entre estas variables y la tendencia a cometer faking. De hecho, como se podrá comprobar en el próximo apartado, al analizar los diferentes modelos teóricos que han surgido para explicar las conductas de faking, la motivación se ha considerado en gran parte de ellos como un producto fruto de la interacción entre las variables disposicionales y las contextuales y no como una simple variable antecedente, teniendo un papel clave en la decisión de los sujetos de comer faking. 2. TEORÍAS SOBRE LOS ANTECEDENTES DEL FAKING La diversidad de teorías sobre los antecedentes del faking que ha generado un marco teórico extenso desde el que guiar las investigaciones empíricas sobre los comportamientos del faking (Griffith y Peterson, 2011; Goffin y Boyd, 2009, entre otros). No obstante, podemos considerar dos como las principales teorías sobre los antecedentes del faking (Goffin y Boyd, 2009). El trabajo de Snell et al. (1999) plantea una teoría centrada en las diferencias individuales y características contextuales como los factores ALEXANDRA MARTÍNEZ GÓMEZ 104 desencadenantes de la conducta de faking, y la teoría de McFarland y Ryan (2000) que propone un modelo enfocado en las diferencias individuales en el que enfatizan las posibles interacciones entre las variables antecedentes. Pero no han sido los únicos, Goffin y Boyd (2009), Griffith, Lee, Peterson y Zickar (2011), Marcus (2009) y Mueller- Hanson et al. (2006), entre otros, han descrito otros planteamientos que han surgido como variantes de las primeras teorías y que se consideran también en este apartado. A continuación, se describen brevemente los principales componentes de cada teoría y se mencionan algunos de las investigaciones empíricas más relevantes que les han dado apoyo. 2.1 TEORÍA DE SNELL ET AL. (1999) Snell et al. (1999) plantearon uno de los modelos de referencia sobre los antecedentes del faking (Mueller-Hanson et al., 2006). Propusieron que el faking tiene dos componentes principales: la motivación para cometer faking y la capacidad para cometer faking. Cada uno de estos elementos está afectado por un conjunto de variables disposicionales (o personales) y situacionales (o contextuales) tal y como se representa en la Figura 1. Con respecto al primero de los componentes, Snell y colaboradores (1999) indicaron que la motivación para cometer faking viene definida por tres tipos de factores: demográficos, disposicionales y las percepciones del sujeto. Dentro de los factores demográficos estos autores se han centrado en dos variables, el sexo y la edad. Los factores disposicionales, se refieren a una serie de rasgos estables: manejo de impresiones, integridad, maquiavelismo, manipulación, delincuencia organizacional, locus de control y moralidad. El modelo considera que estas variables disposicionales son relevantes para conocer qué sujetos estarán más motivados para falsear, pero también indica que el contexto tiene una importante influencia en el comportamiento final del sujeto, es decir, la presencia de estas características personales por sí solas no provoca las conductas de faking, si no que el comportamiento final se verá también afectado por la percepción que tenga el sujeto del contexto. Por último, el factor perceptual o actitudinal, que los autores consideraron como el principal antecedente del faking, incluye un conjunto de variables relacionadas con la percepción que tendrían los sujetos sobre las actitudes y comportamientos de los demás, su percepción de justicia, su actitud hacia el faking, sus expectativas de éxito y la CAPÍTULO 3: MODELOS TEÓRICOS EXPLICATIVOS DEL FAKING 105 importancia del resultado. La percepción que tengan los candidatos de estas seis variables afectará a la motivación para cometer faking. Cuanto más común, aceptable y favorable consideren esta práctica, más proclives serán a incurrir en ella. El segundo componente del modelo, la capacidad para cometer faking, vendría precedida por las características de las pruebas (factores contextuales), la experiencia del sujeto y factores disposicionales. No todos los sujetos que llevan a cabo conductas de faking lo hacen de modo exitoso. En ese sentido, estos autores plantearon que existen un conjunto de variables que permiten discernir cuándo un sujeto tendrá la capacidad de llevar a cabo conductas de engaño con éxito. Este éxito se basaría en la capacidad intelectual de los candidatos (factores disposicionales) y su conocimiento del puesto, de las medidas y de los procedimientos utilizados por las organizaciones (experiencia del sujeto). Además, el tipo de pruebas, el formato y el modo de puntuarlas también influiría sobre la capacidad de los sujetos para cometer conductas de faking (características de las pruebas). Snell et al. (1999) incluyeron esta última variable apoyándose en los resultados de investigaciones previas que mostraron que existen medidas más fácilmente falsables que otras (Christiansen, Edelstein y Fleming, 1998). F. Demográficos: edad y sexo. F. Disposicionales: manejo de impresiones, integridad, maquiavelismo, manipulación, delincuencia organizacional., locus de control y moralidad. Percepción del sujeto: sobre las actitudes y comportamientos de otros, percepción de justicia, actitud hacia el faking, expectativas de éxito e importancia del resultado. Características de las pruebas: tipo de pruebas, formato y modo de puntuación. Experiencia del sujeto: conocimiento del puesto, medidas y procedimientos. F. Disposicionales: capacidad intelectual Motivación para cometer faking Capacidad para cometer faking Faking Figura 1. Teoría de Snell et al. (1999). Adaptada de “Towards a theory of applicant faking: integrating studies of deception”, de A.F. Snell, E. J. Sydell y S. B. Lueke, 1999, pág. 222. ALEXANDRA MARTÍNEZ GÓMEZ 112 Figura 5. Teoría de la Clasificación. Adaptada de “First date and little white lies: a trait contract classification theory of applicant faking behavior”, de R. L. Griffith, L. M. Lee, M. H. Peterson y M. J. Zickar, 2011, pág. 342. Por último, los autores aclararon que, a medida que los sujetos avancen en el proceso de selección, realizarán una revaluación de la situación que podría afectar a su nivel de motivación para cometer las conductas de engaño, es decir, el nivel de motivación no es fijo ni se tiene en cuenta en un momento único del proceso, sino que podría fluctuar a lo largo de la realización de las pruebas. Partiendo de esta premisa, los autores consideraron que no existía un único tipo de faking, sino que se pueden diferenciar cuatro niveles que representarían los diferentes procesos de respuesta según el nivel de motivación y las características personales de los sujetos: 1. Autopresentación (self presentation). Es el primer nivel de la taxomonía. Las personas que cometen este tipo de distorsión realzan su imagen, pero siendo fieles a sí mismos. Tienen como objetivo mantener una reputación concreta y con sus respuestas reflejarán una imagen que luego mantendrán en la organización. Se relacionaría con los rasgos de autoestima y autocontrol. 2. Exageración (exaggeration). En este caso los sujetos exageran las respuestas para dar una imagen que excede la realidad. Las respuestas siguen reflejando la personalidad del candidato, pero idealizándolo. Estas respuestas aún se considerarían válidas descripciones de las características del sujeto porque se Locus de Control (externo) Narcisismo Autocontrol Motivación para cometer faking Autoestima Impulsividad Integridad (baja) Contrato Psicológico Anticipatorio Faking CAPÍTULO 3: MODELOS TEÓRICOS EXPLICATIVOS DEL FAKING 113 basan en sus características reales. Está asociada a los rasgos personales de autoestima y narcisismo. 3. Respuesta reactiva (reactive responding). Es el faking más oportunista. Los sujetos englobados en este nivel son falsificadores “torpes”, impulsivos, que no se basan en su autoesquema para modificar sus respuestas. Contestan a cada ítem sin tener en cuenta las respuestas que han dado previamente. Se vincula a los rasgos impulsividad e integridad. 4. Respuesta Fraudulenta (fraudulent responding). Este último nivel de la taxonomía hace referencia a aquellos sujetos que engañan deliberadamente si tener en cuenta su propio autoconcepto, su único objetivo es alcanzar la puntuación del candidato ideal. Este nivel se relacionaría con los rasgos de locus de control e integridad. 2.6 TEORÍA DE MARCUS (2009) Marcus (2009) presentó una teoría con dos diferencias fundamentales respecto a las teorías que la preceden (McFaland y Ryan, 2000; Snell et al. 1999). La primera, es que adopta una perspectiva diferente a la de modelos anteriores, más centrados en el punto de vista del empleador. En este caso, Marcus (2009) se basó en el punto de vista de los candidatos y sugirió que la mayoría de los solicitantes mienten durante los procesos de evaluación. La segunda diferencia, derivada de la primera, es que el concepto de faking se sustituye por uno más inclusivo, el de autopresentación. Este concepto es definido por el autor como “cualquier intento consciente o inconsciente de controlar las impresiones de los compañeros en las interacciones sociales y que permite describir el comportamiento de los solicitantes al puesto” (pág. 418). La acepción de este nuevo concepto estaría fundamentada en una serie de evidencias. La primera, el término autopresentación implica que el sujeto valora dos cuestiones a la hora de tomar la decisión de distorsionar sus respuestas, estás son: ¿cómo consigo el trabajo? y ¿deseo este trabajo? Aunque modelos como el de McFarland y Ryan (2000) sí que incluyeron como variable antecedente el deseo de alcanzar el trabajo, la mayoría sólo ha prestado atención al primero de los interrogantes. La segunda, el concepto de autopresentación no tiene una naturaleza negativa como se asume para el concepto de faking. La tercera, autopresentación es un concepto más amplio que incluye un mayor número de conductas. Y, la cuarta, el término autopresentación va más allá de los contextos típicos de selección. ALEXANDRA MARTÍNEZ GÓMEZ 114 Asimismo, este autor propuso un modelo sobre cómo sería el proceso que llevaría a un candidato a cometer conductas de engaño durante un proceso de selección. Marcus (2009) aclaró que cada uno de los pasos del proceso de autopresentación estaría afectado por un conjunto de variables situacionales y personales. Las variables situacionales englobarían la necesidad de alcanzar el puesto de trabajo, el conocimiento de las pruebas de evaluación y del puesto, atracción hacia el puesto, y la experiencia. Por su parte, el grupo de las variables personales hace referencia, entre otras, al manejo de impresiones, autocontrol, autoconcepto, empatía, habilidad cognitiva o estabilidad emocional. De nuevo, este modelo incorporara variables situacionales y personales ya recogidas en modelos precedentes. Sin embargo, este autor especificó que se producirían cambios en la influencia de estas variables a lo largo del proceso de selección. Así, los candidatos comenzarían el proceso de selección con un nivel inicial de motivación para modificar sus respuestas y presentar una imagen más favorable. Pero a medida que avanza el proceso, los solicitantes realizan un análisis continuo de la situación (contexto, pruebas, organización, etc.). Esta nueva evaluación influiría sobre el nivel de motivación del sujeto y determinaría el tipo de autopresentación que realizaría y que se vería reflejado en los resultados de las pruebas. Por lo tanto, el nivel de motivación variaría en función de los resultados del análisis que realizan los candidatos durante el proceso. Figura 6. Teoría de Marcus (2009). Adaptada de “Faking from the applicant´s perspective: a theory of self-presentation in personnel selection settings” de B. Marcus, 2009, pág. 420. Habilidad Analítica Evaluación de la Motivación Habilidad de Comportamiento Autopresentación (Faking) Motivación Inicial Variables Situacionales Variables Personales CAPÍTULO 3: MODELOS TEÓRICOS EXPLICATIVOS DEL FAKING 115 Paralelamente, han surgido otros planteamientos teóricos que, aunque menos extendidos, han obtenido cierta repercusión en la literatura sobre los determinantes del faking. 2.7 MODELO AUTOREGULATORIO DEL FAKING (KOMAR, KOMAR, ROBIE Y TAGGAR, 2010) Komar y colaboradores (2010) desarrollaron un modelo basándose en la Teoría de la Asignación de Recursos (TAR; Ackerman, 1986; Kanfer y Ackerman, 1989) y en los hallazgos de Robie et al. (2000). La TAR propone que las personas tienen una cantidad de atención limitada que pueden emplear en diferentes actividades relativas al desempeño de tarea, lúdico o a tareas de autocontrol, entre las que se incluirían las conductas de faking. Por su parte, Robie et al. (2000) encontraron que al limitar el tiempo de respuesta a un test de personalidad se reducía la capacidad de los sujetos para poder responder de modo deseable. Estos autores concluyeron que este hecho era debido a que los sujetos tenían que dividir su atención entre responder al test y controlar el tiempo de la prueba. Komar et al. (2010), partiendo de estos hallazgos, proponen que la capacidad de autorregulación y el tiempo dedicado a la prueba son determinantes del faking. Estos autores plantearon que restringir el tiempo reduce la capacidad de los sujetos de asignar recursos cognitivos a la autorregulación, por lo que resulta más complejo que los sujetos distorsionen sus respuestas. Sin embargo, cuando pusieron a prueba su propio modelo con una muestra de 243 estudiantes, los resultados no apoyaron sus planteamientos. Encontraron que no existía una relación estadísticamente significativa entre el tiempo de exposición a la prueba y el faking y tampoco obtuvieron relaciones significativas entre los factores de personalidad y la capacidad cognitiva (autorregulación) cuando se imponía un límite temporal. Estos resultados indicarían que la limitación temporal de las pruebas no supone una exigencia cognitiva para los sujetos y, por lo tanto, no afectaría su intención de distorsionar sus respuestas. 2.8 TEORÍA DE LA ACTIVACIÓN DE LOS RASGOS (TETT Y SIMONET, 2011) Tett y Simonet (2011) propusieron un modelo “multisaturado”, la Teoría de la Activación de los Rasgos, para explicar las conductas de faking basado en la Teoría Clásica de la Medición (TCM). La TCM plantea que la puntuación observada (X) es la ALEXANDRA MARTÍNEZ GÓMEZ 116 suma de su puntuación real en el test (T) y el error aleatorio (e). Por lo tanto, la ecuación se representaría del siguiente modo: 𝑋=𝑇+𝑒 (1) Tett y Simonet (2011) partiendo de esta simple ecuación propusieron que el faking es un tipo de desempeño que afectaría a las puntuaciones de los sujetos y por lo tanto a la puntuación observada del individuo. Por consiguiente, la puntuación observada cuando se comete faking resultaría de la suma de la puntuación verdadera del test, del comportamiento de faking (impression management; IM), del nivel de autoengaño (selfdeception) y del error asociado a la medida (e). De este modo la ecuación en este caso sería: 𝑋=𝑇+𝐼𝑀+𝑆𝐷+𝑒 (2) Explicando el modelo, cuanto más alta sea la puntuación real en el rasgo deseable (T) menos intención tendrán los sujetos de cometer conductas de faking. Asimismo, cuanto más crean que tienen ese rasgo (SD), menos probabilidades tendrán de cometer faking. Por último, Tett y Simonett (2011) señalan que la conducta de faking depende de tres factores antecedentes ya propuestos en modelos anteriores: la oportunidad de mentir, la capacidad de mentir y la motivación para mentir, cada uno de los cuales está afectado por múltiples influencias individuales y contextuales. 2.9 TEORÍA DE LOS HEURÍSTICOS (KUNCEL, GOLDBERG Y KIGER, 2011) Los heurísticos son atajos cognitivos que permiten a las personas reformular un problema y simplificarlo para que pueda ser resuelto de un modo más rápido y sencillo (Kahneman, Slovic, Slovic y Tversky, 1982; Tversky y Kahneman, 1986). Según el planteamiento propuesto por Kuncel et al. (2011), los sujetos utilizan un número limitado de heurísticos para tomar la decisión de cometer faking. Además, siguiendo a otros autores (Ellingson, 2011, Johnson y Hogan, 2006), plantearon que las metas que desean alcanzar los candidatos son clave para entender cómo responden a los test. Basándose en esta suposición, Kuncel y colaboradores propusieron que el heurístico que se aplique para cometer faking dependerá de los objetivos que quieran alcanzar los sujetos y del contexto de selección. Por consiguiente, si se conociese qué heurísticos pueden aplicar los candidatos y ante qué circunstancias los usan, se podría detectar y controlar en mayor medida el faking. Sin embargo, estos autores no llegan a profundizar más en este punto y CAPÍTULO 3: MODELOS TEÓRICOS EXPLICATIVOS DEL FAKING 117 no aportan una taxonomía de los posibles heurísticos que podrían ser utilizados por los candidatos cuando quieren cometer faking. 2.10 TEORÍA VIE: VALENCIA-INSTRUMENTALIDAD-EXPECTATIVA (ELLINGSON Y MCFARLAND, 2011) Ellingson y McFarland (2011) plantean un modelo basado en la Teoría Valencia–Instrumentalidad–Expectativa sobre la motivación del comportamiento. Sugieren que los candidatos seleccionan una alternativa de acción, cometer o no faking, basándose en las creencias, percepciones y actitudes que tengan sobre cada comportamiento y los resultados que asocian a cada uno. El comportamiento, de este modo, se basa en tres aspectos clave: (a) la valencia o afectividad que cada individuo tiene hacia un resultado; (b) la instrumentalidad, entendida como el grado en que un individuo cree que puede alcanzar los resultados de segundo nivel a través de su desempeño y (c) la expectativa, descrita como la medida en que un individuo cree que conseguirá alcanzar metas de primer nivel. Con resultados de primer nivel, los autores se refieren a aspectos ligados al desempeño, por ejemplo, contestar a un test no cognitivo. Los resultados de segundo nivel son los resultados que se alcanzan fruto del desempeño en el primer nivel, por ejemplo, la oportunidad de ser contratado u obtener un ascenso debido a los resultados del test. Aplicando este modelo a la conducta de faking, la valencia se refiere al grado en que el individuo desea obtener ese trabajo por encima de otras opciones. La instrumentalidad sería la creencia de que cometer faking ayudará a obtener los resultados adecuados para conseguir el puesto de trabajo y, por último, la expectativa, se refiere a la creencia del propio sujeto de que puede incurrir en faking exitosamente. Además, los autores incluyen un cuarto factor que actuaría de moderador, la capacidad de cometer faking, es decir, la capacidad real que tiene el individuo de llevar a cabo conductas de faking. Cada uno de estos antecedentes del faking, nuevamente, estaría afectado por variables individuales y contextuales. ALEXANDRA MARTÍNEZ GÓMEZ 118 3. TEORÍAS SOBRE LAS CONSECUENCIAS DEL FAKING La TCM (Teoría Clásica de la Medición) ha sido el eje central a partir del cual se han desarrollado los modelos estadísticos más importantes que han tratado de explicar los efectos que provoca el faking sobre las medidas de personalidad. Si la TCM define la puntuación que se obtiene en un test como la suma de la puntuación verdadera más un componente de error, el efecto del faking se reflejaría en este segundo componente de error. En el conjunto de modelos propuestos en base a esta teoría, tres han sido los más destacados por sus relevantes aportaciones para entender los efectos del faking. A continuación, explicaremos los aspectos más importantes de cada uno de ellos, las aportaciones que han realizado sobre el proceso de faking y las consecuencias que provoca sobre las propiedades psicométricas de las medidas. 3.1 TEORÍA DEL FAKING COMO ERROR TRANSITORIO (HEGGESTAD, GEORGE ET AL, 2006) Heggestad, George et al. (2006) desarrollaron su modelo teórico partiendo de la consideración del faking como error transitorio en las puntuaciones observadas. El error transitorio refleja la interacción entre los sujetos y el contexto de evaluación. Este error varía en cada ocasión, pero es consistente dentro de una misma evaluación, es decir, afecta a todos los ítems medidos en un proceso concreto. El error transitorio puede ser provocado por diferentes variables de tipo contextual tales como el estado de ánimo, una enfermedad temporal o un cambio transitorio en la capacidad de procesamiento de la información. Expectativas Motivación para cometer faking Capacidad para cometer faking Faking Instrumentalidad Valencia Figura 7. Teoría VIE (2011). Adaptada de “Undertanding faking behavior through the lens of motivation: an application of VIE theory”, de J. E. Ellingson y L. A. McFarland, 2011, pág. 326. CAPÍTULO 3: MODELOS TEÓRICOS EXPLICATIVOS DEL FAKING 119 De acuerdo con estos autores, el faking, al ser error transitorio, reflejaría la varianza en las puntuaciones individuales debido a fuentes no relacionadas con el constructo que se pretende medir sino asociadas al momento de la medición. Por tanto, consideraron que controlar el efecto del error transitorio en las medidas de personalidad es de crítica importancia debido a sus consecuencias sobre la fiabilidad y, por consiguiente, sobre otros parámetros de calidad. Como hemos expuesto, existen diversos estimadores de la fiabilidad (ver Capítulo 2), pero son los coeficientes de equivalencia (CE) los que más extensamente se han utilizado en el ámbito práctico debido a que para su cálculo sólo se requiere una única administración de la medida. Sin embargo, Heggestad, George et al. (2006) plantearon que, si la varianza de error transitorio es consistente en toda la prueba, al calcular la fiabilidad con un CE se confundiría con varianza verdadera (Schmidt & Hunter, 1999). Consecuentemente, el CE sobreestimaría la fiabilidad del conjunto de puntuaciones que contengan error transitorio y provocaría que los resultados de las pruebas de personalidad se considerasen más fiables de lo que verdaderamente son cuando se ven afectadas por este error. Asimismo, usar los valores de la fiabilidad obtenidos con CE para corregir los coeficientes de la validez de criterio y para calcular el error estándar de medición podría dar lugar a subestimaciones de sus valores reales. Heggestad. George et al. (2006) propusieron que el uso del coeficiente de equivalencia y estabilidad (CES) permitiría solventar este problema ya que su cálculo permite controlar los efectos debidos al error transitorio. Además, indican que la diferencia entre los valores de CE y CES sería un estimador de la Varianza debida al Error Transitorio (VET). Dado que el faking es error transitorio, los autores señalaron que la estimación de la VET será mucho mayor cuando se comete faking que cuando las puntuaciones son honestas, donde el error sería mucho menor. Para poner a prueba sus planteamientos, Heggestad, George et al. (2006) realizaron un estudio de medidas repetidas en el que comparan los resultados bajo condiciones de respuesta honesta y faking. El primer hallazgo que encontraron es que bajo condiciones de faking se produce un mayor error transitorio. Este resultado corroboraría su hipótesis de que las conductas de faking son error transitorio y que el contexto influye en el sujeto a la hora de cometer faking. El segundo fue que los coeficientes CE sobreestiman los valores de fiabilidad en condiciones de faking. Para llegar a esta conclusión realizaron una comparativa entre los estimadores CE y CES y concluyeron que el coeficiente CE, en comparación con la medida CES, sobreestima, en ALEXANDRA MARTÍNEZ GÓMEZ 120 promedio, un 27.5% la fiabilidad en la condición faking, en comparación al 9.7% obtenido para la condición honesta. Por lo tanto, los coeficientes CE no serían una herramienta idónea para estimar la fiabilidad en medidas que han podido ser distorsionadas. En su lugar el uso de CES permitiría un control más efectivo del faking sobre la fiabilidad de las medidas de personalidad. Si bien, esta teoría propone una explicación estadística del efecto del faking amparada en la evidencia empírica, los propios autores advierten de que se trata de un estudio experimental primario con una muestra de estudiantes, por lo que sería necesario replicar el estudio con otras muestras y en otros contextos para poder generalizar los resultados que encontraron. Asimismo, aunque la aplicación del estimador CES permitiría controlar el efecto del faking, lo cierto es que se trata de un estadístico poco utilizado en la literatura científica por lo complejo que resulta su cálculo al necesitar la administración de dos medidas paralelas en dos momentos diferentes. No obstante, Schmidt, Le y Ilies (2003) publicaron un trabajo con una serie de ecuaciones que permiten obtener el parámetro CES a partir de la aplicación múltiple de la misma medida, lo que facilitaría enormemente su cálculo. 3.2 TEORÍA DEL FAKING COMO ERROR SISTEMÁTICO DE LA MEDIDA (ZIEGLER Y BUEHNER, 2009) Ziegler y Buehner (2009) consideran el faking como un error sistemático de medida o error espurio (Schmidt et al.ues, 2003). En la TCM, el componente de error que contiene la medida se define como un error aleatorio, es decir, que no es debido a influencias sistemáticas. Sin embargo, tal y como propusieron estos autores, el faking se trataría de un error que representaría una varianza sistemática producto de la interacción entre el sujeto y las demandas del contexto. Esto autores asumieron que se trata de un error sistemático debido a que consideraron que el comportamiento de faking no ocurre siempre, pero cuando ocurre lo hace siempre bajo las mismas circunstancias, lo que dificultaría diferenciarlo de la varianza verdadera. Su modelo surgió de los resultados de estudios meta-analíticos previos que mostraron que, según las características del puesto, los candidatos distorsionan en mayor medida ciertos factores de personalidad (Birkeland et al., 2006). Ziegler y Buener (2009) se basaron en las teorías antecedentes del faking para explicar estos resultados y desarrollar su modelo teórico sobre los efectos del faking. En esta teoría, estos autores CAPÍTULO 3: MODELOS TEÓRICOS EXPLICATIVOS DEL FAKING 121 explicaron que el afán de los sujetos por ofrecer una imagen más deseable provoca que modifiquen las puntuaciones en las medidas de personalidad (Birkeland et al., 2006; Hooper, 2007; Viswesvaran y Ones, 1999). Si bien, el faking no afectaría por igual a todos los factores, sino que sólo afectaría a aquellas escalas que fuesen consideradas por los candidatos cómo más relevantes para el puesto deseado. De este modo, la distorsión estaría influenciada por variables contextuales, tal y como proponen los modelos sobre los antecedentes del faking. Por lo tanto, estos autores llegaron a la conclusión de que la falsificación es específica de contexto y, como tal, puede entenderse como un error sistemático de medida provocado por la interacción entre la persona y las demandas situacionales. Asimismo, Ziegler y Buehner (2009) propusieron que era posible diferenciar entre los rasgos que han sido falseados y los que no analizando la carga factorial de la medida en faking. El faking, como error espurio, sólo aumentaría las correlaciones entre las variables que han sido distorsionadas, aunque no midan el mismo rasgo o factor. Así, consideraron que el error sistemático de medida es varianza de método común y todos los elementos que han sido falseados no sólo cargarán en su propio factor si no también en un factor de método común que representa el faking. Como el error sólo afecta a algunos de los rasgos, sólo estos rasgos compartirán falsa varianza. Estos autores realizaron un estudio empírico para apoyar su teoría. Encontraron que el faking modifica la media y la covarianza y, además, comprobaron, a través de un análisis de ecuaciones estructurales, que la varianza provocada por el faking se podía separar de la varianza verdadera de los factores, es decir, corroboraron que el error sistemático, es decir el faking, genera varianza de método común. 3.3 MODELO TEÓRICO DE LOS EFECTOS PSICOMÉTRICOS DEL FAKING (SALGADO, 2016) Salgado (2016) planteó el modelo más reciente sobre los efectos del faking en procesos de evaluación. Este modelo surge con la finalidad de justificar algunos efectos del faking que los anteriores modelos no consideraron en sus planteamientos. Como hemos descrito, las teorías de Heggestad, George et al. (2006) y Zeigler y Buehner (2009) permiten explicar los efectos del faking sobre la fiabilidad o la validez de las medidas. Sin embargo, no explican otros importantes efectos asociados a este fenómeno como son los cambios en el número de factores de personalidad o los efectos del faking sobre la desviación típica. Como las teorías precedentes, para desarrollar su modelo se centró en CAPÍTULO 4: MÉTODOS DE DETECCIÓN Y CONTROL DEL FAKING 129 Uno de los principales objetivos de la SP es controlar toda fuente de error que afecte a los resultados de los procesos evaluativos para que, de este modo, la toma de decisiones sea lo más objetiva, fiable y rigurosa posible. Sabiendo que el faking se puede considerar como una de las principales fuentes de error que afecta las medidas evaluativas, el desarrollo de herramientas que permitan detectar este fenómeno es esencial. Sin embargo, esta tarea no ha resultado en absoluto sencilla debido a la propia complejidad de la conducta de faking. Se han desarrollado y aplicado estrategias de naturaleza diversa a lo largo de la historia reciente de la SP para tratar de atajar el perjudicial impacto que provoca sobre los resultados organizacionales. Si embargo, no todas han obtenido los resultados y el apoyo empírico deseado. A lo largo de este capítulo, se presentan los principales métodos que se han utilizado, sus características, efectividad y las principales críticas que han recibido. 1. EVALUACIÓN DEL FAKING Debido a la importancia de sus efectos, han surgido diferentes métodos para intentar mitigar la respuesta socialmente deseable (Nederhof, 1985; Ones et al., 1996; Paulhus, 1981, 1991). Tal ha sido la producción de herramientas que se han desarrollado que ha dado lugar a diferentes clasificaciones según las características básicas que las definen. Así, Paulhus (1991) distinguió cinco grandes categorías: (1) técnicas racionales, aquellas en las que el propio formato del test ayuda a controlar el faking para prevenir la respuesta deseable (p. ej. cuestionarios de EF; (2) técnicas de análisis factorial, que se aplicarían durante la construcción del test si el proceso engloba seleccionar los ítems que más carguen en cada factor. Si algunos de los ítems más relevantes representan una opción deseable se eliminaría o se rotaría el factor teniendo en cuenta su deseabilidad. De este modo, se asegura que los restantes ítems muestren las verdaderas diferencias entre sujetos creando un test libre de faking; (3) técnicas de covariables, en este caso no se centran en evitar las respuestas socialmente deseables, si no que los test incluyen una escala de detección de la deseabilidad social; (4) reducción de la demanda, engloba aquellos métodos que reducen la presión de responder de modo socialmente deseable (p. ej., responder de modo anónimo). Esta categoría engloba métodos diversos como cubrir los test de modo anónimo, usando por ejemplo un alias o código numérico, la técnica llamada bogus pipeline, un equipamiento que detecta los comportamientos de faking a través de ALEXANDRA MARTÍNEZ GÓMEZ 130 parámetros fisiológicos, es una de las técnicas más agresivas. Una alternativa a este método es la inclusión de una escala de deseabilidad social, cuando los sujetos la cubren saben que se está valorando su intención de responder de modo socialmente deseable; (5) técnicas dirigidas a la minimización del estrés, se trata simplemente de guías para reducir los niveles de estrés en procesos de evaluación y de este modo controlar aquellos estresores asociados a cometer faking. Por su parte Ones et al. (1996) distinguieron seis categorías: (1) persuadir a los participantes de que no mientan, (2) advertir a los candidatos de las consecuencias negativas de mentir en los procesos de selección, (3) utilizar preguntas clave para la detección del faking, (4) usar escalas de deseabilidad social, (5) aplicar escalas de corrección (p. ej. Escala K, del MMPI) y, por último, (6) utilizar cuestionarios de EF. Más recientemente, Robie et al. (2006) diferenciaron siete tipos de métodos que han surgido para tratar de reducir los efectos del faking: (1) técnicas de EF, (2) instrumentos con ítems encubiertos, (3) estrategias de advertencia, (4) medidas de adecuación, (5) tiempos de respuesta (latencia), (6) puntuaciones observadas de personalidad y (7) medidas indirectas de personalidad. Esta diversidad de clasificaciones y nomenclaturas muestra claramente la amplitud de métodos que se han desarrollado para trata de contener los efectos que el faking puede provocar sobre las medidas. Como comprobaremos, de nuevo, casi la totalidad de las estrategias de reducción del faking están enfocadas a los cuestionarios de personalidad. Si bien, algunas de estas estrategias se pueden aplicar ante otras pruebas no cognitivas. Para estructurar este capítulo, no nos hemos ceñido a ninguna de las clasificaciones citadas, sino que hemos tomado como referencia las revisiones de Dilchert y Ones (2012), Kuncel y Borneman (2007) y Zickar y Gibby (2006) quienes indican que todas estas técnicas se pude catalogar en dos grandes grupos: (a) medidas que detectan el faking y (b) medidas que reducen el faking. 2. MÉTODOS QUE DETECTAN EL FAKING Son estrategias que permiten distinguir aquellas personas que están distorsionando sus respuestas de quienes responden honestamente a los test, por lo tanto, se trata de medidas que sólo ayudan a identificar a aquellos sujetos que están mintiendo, pero que en ningún caso reducen la incidencia del faking. Las escalas de deseabilidad CAPÍTULO 4: MÉTODOS DE DETECCIÓN Y CONTROL DEL FAKING 131 social (EDS), son la medida de detección de faking más extendida, aunque estrategias como los ítems bogus, el desarrollo de baremos específicos o el control del tiempo de latencia son otras medidas tradicionalmente utilizadas para identificar si se está cometiendo faking. 2.1 ESCALAS DE DETECCIÓN DE DESEABILIDAD SOCIAL (EDS) Las escalas de detección de la deseabilidad social, más popularmente conocidas como escalas de deseabilidad social tiene su origen en los trabajos de Ruch (1942) y Humm y Wadsworth (1934) considerados como los primeros intentos de desarrollar una prueba que ayudase a determinar qué personas manipulan sus respuestas (Burns y Christiansen; 2006; Zickar y Gibby, 2006). Su desarrollo parte de la concepción del faking como un potencial moderador de la validez de criterio de los cuestionarios de personalidad. Se asume que estas escalas reflejarán las conductas de faking que afectan a la validez de estas medidas (Ones et al., 1996). Se trata de escalas diseñadas específicamente para medir el grado de falseamiento que contienen las respuestas de los candidatos. Están compuestas por ítems altamente deseables ante los que los sujetos deben indicar su grado de acuerdo, de tal modo que las personas que obtengan puntuaciones altas se considera que están distorsionando sus respuestas para mostrar una imagen más positiva (Salgado, 2005; Taúriz, 2011). Estas escalas pueden ser pruebas independientes o estar incluidas en los test de personalidad: A. Escalas Independientes de Deseabilidad Social. Paulhus (1991) realizó una revisión de las EDS con mayor repercusión en la práctica profesional de la SP y en la literatura científica sobre la deseabilidad social. Estas escalas han evolucionado de acuerdo con las teorías que han ido surgiendo sobre la deseabilidad social y sus componentes. Por orden cronológico debemos destacar: 1. Edwards Social Desirability Scale (EDS; Edwards, 1957). Se ha llegado a considerar como una versión corta del Minnesota Multiphasic Personality Inventory (MMPI; Hathaway y McKinley, 1943). Muy ligada a la evaluación de psicopatología. 2. Marlowe-Crowne Social Desirability Scale (MC-SDS; Crowne y Marlowe, 1960). Compuesta por 33 ítems que evalúan comportamientos, actitudes ALEXANDRA MARTÍNEZ GÓMEZ 132 y acciones típicas. Los sujetos tienen que indicar si cada una de las afirmaciones son ciertas o falsas. Un ejemplo de ítem sería: “Nunca dudo en obviar mis objetivos para ayudar a alguien en el camino”. 3. Children´s Social Desirability Scale (CSDS; Crandall, Crandall y Katkovsky, 1965). Formada por 48 preguntas de verdadero-falso, es la versión para población infantil de la MC-SDS. 4. Self-Deception Questionnaire (SDQ; Sackeim y Gur, 1978, 1979). Compuesta por 20 ítems que evalúan sentimientos y pensamientos que sólo el propio sujeto puede reconocer que ha tenido. También desarrollaron la escala Other-Deception Qestionnaire (ODQ) que evalúa comportamientos visibles que son más difíciles de negar. Ha sido respaldada empíricamente y se considera una de las primeras medidas que más claramente conceptualizó y determinó la presencia de deseabilidad social en las pruebas. 5. RD-16 (Schuessler, Hittle y Cardascia, 1978). A través de 16 preguntas esta escala analiza el impacto que pueden tener las categorías sociales sobre la actitud hacia el faking. Estas primeras escalas se basaron en la interpretación de la deseabilidad social como un constructo unidimensional. Sin embargo, tras la consolidación del modelo bidimensional de Paulhus (1991, 2002; ver capítulo 1), surgen otras medidas adaptadas a este nuevo planteamiento. Una de las más consolidadas ha sido el Balanced Inventory of Desirable Responding (BIDR; Paulhus, 1984). Este inventario se compone de dos subescalas, de 20 ítems cada una, que evalúan independientemente los dos componentes de la deseabilidad social. Desde su creación se han publicado siete versiones de la escala (Mesmer-Magnus y Viswesvaran, 2006). La más reciente, el BIRD-7 (Paulhus y John, 1998), se compone de tres subescalas que evalúan el manejo de impresiones y dos formas específicas de deseabilidad social: mejora autoengañosa y negación autoengañosa. B. Tests que incluyen escalas de deseabilidad social. Muchos de los cuestionarios de personalidad más importantes tienen incorporados una escala de deseabilidad social (o escala de faking). Goffin y Christiansen (2003) realizaron en su revisión de estas medidas de detección del faking, detallaron las características de las más populares. En la tabla 10 se recoge un breve resumen de éstas. CAPÍTULO 4: MÉTODOS DE DETECCIÓN Y CONTROL DEL FAKING 133 Tabla 10. Breve Descripción de las Escalas de Deseabilidad Social Incluidas en Cuestionarios de Personalidad Autores Cuestionario de Personalidad Nombre de la EDS Descripción EDS Gough (1957) California Psychological Inventory (CPI) Good Impression Scale Deseo de crear una impresión favorable Comrey (1970) Comrey Personality Scales (CPS) Response Bias Tendencia a la respuesta socialmente deseable (RSD) Berman (1993) Employment Inventory Frankness Expresión de franqueza y defectos comunes Inwald, Knatz y Shusman (1983) Inwald Personality Inventory (IPI) Guardedness Negación de carencias y defectos/ tendencia a la RSD Eysenck (1959) Maudsley Personality Inventory (MPI) - Evalúa la presencia de RSD Hathaway y McKinley (1943); Meehl y Hathaway (1946) Minnesota Multiphasic Personality Inventory (MMPI-2) K Scale L Scale Voluntad de admitir problemas e información personal negativa Exageración de atributos positivos Saville, Holdsworth, Nyfield, Cramo y Mabey (1984) Occupational Personality Questionnaire (OPQ) Social Desirability Crear una buena impresión Jackson (1999) Personality Research Form (PRF) Desirability Mostrar una imagen socialmente deseable Cattell, Cattell y Cattell, (1968) 16PF (4ª edición) Faking Good (FG) Faking Bad (FB) Tendencia a la RSD Tendencia a la RS no deseable. Cattell, Cattell y Cattell, (1993) 16PF (5ª edición) Impression Management (IM) Tendencia a la RSD Nota. Tabla adaptada de “Correcting personality test for faking: a review of popular personality tests and an initial survey of researchers.”, de R. D. Goffin y N. D. Christiansen, 2003. International Journal of Selection and Assessment, 11, pág. 342. Las EDS son una de las herramientas que más tiempo se llevan aplicando para la detección del faking y una de las prácticas más extendida en los procesos de selección (Griffith, Peterson, Quist y Benda, 2008; Zickar y Gibby, 2006). El hecho de tratarse de un método de bajo coste y fácil aplicación y corrección ha favorecido su uso. Por ejemplo, ALEXANDRA MARTÍNEZ GÓMEZ 134 Goffin y Christiansen (2003) realizaron una encuesta a 36 grupos investigadores de EEUU, Canadá y Europa sobre el uso de este tipo de medidas en los procesos de selección y encontraron que, al menos un 69%, de los encuestados favorecen el uso de herramientas que contienen esta medida correctiva del faking. Aunque, sólo un 56% hace uso asiduo de la EDS. Aunque a priori, resulten un método adecuado para controlar la incidencia del faking, lo cierto es que son varias las críticas que han recibido por los criterios en lo que se basa para definir quién comete faking. Una de las críticas más importantes que tienen las EDS es que esta medida asocie rasgos que son estables de la persona con conductas de faking, dicho de otro modo, que catalogue como fakers a personas que están respondiendo honestamente a la prueba simplemente porque sus características se ajustan al perfil “típico” de distorsionador en el que se basan estas pruebas (Burns y Christiansen, 2006; Salgado, 2005; Swanson y Ones, 2002). De hecho, se ha constatado que el falseamiento solo explica el 10% de la varianza de las escalas de deseabilidad, por lo tanto, que los sujetos obtengan puntuaciones elevadas en este tipo de pruebas no indica que se deba a que estén cometiendo faking, sino que puede tratarse de falsos positivos (Burns y Christiansen, 2011). Esta crítica supone un problema práctico ya que pone en duda la eficacia de este tipo de medidas para detectar el faking objetivamente. Es más, estudios recientes han encontrado que la deseabilidad social que se evalúa en las EDS y el comportamiento de faking no estaban relacionados, identificándolos como constructos independientes, lo que pone más en duda la utilidad de esta medida para reducir el faking (Burns y Christiansen, 2006; Peterson et al., 2008). Una última desventaja es que el uso de esta estrategia también genera ciertos costes de aplicación y corrección, aunque menores que los asociados al uso de otras estrategias, como pueden ser las escalas de EF. Otras medidas con una metodología muy similar a las EDS, aunque mucho menos extendidas y conocidas, son las Escalas de Respuesta Inconsistente (Response Inconsistency Scales) y las Escalas de Infrecuencia (Infrequency Scales). La primera medida se centra en analizar la consistencia de las respuestas, de tal modo que cada escala contiene pares de ítems que, aunque miden el mismo constructo, reflejan ideas contrapuestas. De tal modo que si un sujeto contesta lo mismo en ambos estaría entrando en una contradicción a la hora de responder, lo que reflejaría que está cometiendo faking. Este tipo de escalas se caracterizan por componerse de muchos ítems para evaluar de modo fiable la inconsistencia en las respuestas y evitar que se detecten falsos positivos. Además, por norma general suelen estar incluidas en escalas mayores, un ejemplo es la True Response CAPÍTULO 4: MÉTODOS DE DETECCIÓN Y CONTROL DEL FAKING 135 Inconsistency Scale del MMPI-2, compuesta de 23 pares de ítems. No obstante, existe el riesgo de que los candidatos contesten a los nuevos ítems teniendo en cuenta la información previa o que puedan revisar sus respuestas para marcar la opción coherente con su primera respuesta. Por su parte las Escalas de Infrecuencia, analizan la frecuencia con que los sujetos escogen opciones de respuesta que reflejan comportamientos poco habituales en la población. La acumulación de este tipo de respuestas es un indicador de faking. Sin embargo, dadas las similitudes con las EDS, presenta la misma limitación, la posibilidad de catalogar como falsificadores a personas que verdaderamente tienen puntuaciones altas en rasgos deseables (Dilchert y Ones, 2012). 2.2. TÉCNICA DE LA RESPUESTA EXAGERADA O ÍTEMS TRAMPA (ÍTEMS BOGUS) Esta metodología se presenta como una alternativa a las escalas de deseabilidad social. Aunque en sus inicios se ha tratado como una técnica para la medición de la capacidad cognitiva (Paulhus y Harms, 2004), también se ha orientado a la evaluación del desempeño, experiencia, habilidades y/o conocimientos de los candidatos. Esta herramienta está diseñada para medir, simultánea pero independientemente, el conocimiento real de los candidatos y las respuestas exageradas sobre sus virtudes. Se trata de una técnica en la que se pregunta por el grado de familiaridad que tiene los sujetos con un conjunto de ítems relativos a un dominio concreto. Entre esos ítems se incluyen tareas o información que, aunque aparentemente relevantes para el trabajo, no se pueden realizar o no existen para el puesto (Paulhus, 2012; Paulhus y Harms, 2004). Estos ítems se administran a los candidatos junto con otras preguntas que incluyen información real relativa al puesto (Kuncel y Borneman, 2007; O´Connell, Kung y Tristan, 2011; Reeder y Ryan, 2012). El grado de exageración del candidato se calcula teniendo en cuenta: (a) la proporción de ítems reales que han marcado como familiares y (b) la proporción de ítems inventados que han marcado como conocidos. Aquellos candidatos que marcan mayor proporción de ítems inventados se asume que están exagerando sus respuestas y, por lo tanto, cometiendo faking. Un ejemplo de ítem de este tipo de medida sería: “He resuelto disputas mediante análisis isométricos.” Esta técnica de análisis no existe como tal y, por lo tanto, no se puede aplicar para la resolución de disputas. Si los sujetos la marcada como una tarea familiar se entiende que están exagerando su conocimiento y experiencia. ALEXANDRA MARTÍNEZ GÓMEZ 136 El estudio de Pannone (1984) aplicó esta técnica y puso de manifiesto su efectividad para detectar a los sujetos que están cometiendo distorsión, aunque no ha sido el único. Anderson, Warner y Spencer (1984) y Dwight y Donovan (2003) también han aplicado este tipo de medidas en sus investigaciones. Asimismo, este procedimiento ha obtenido unos valores de fiabilidad razonables en los estudios en los que se ha utilizado, con valores α que oscilaron entre .70 y .94. Por lo que se puede considerar como una técnica sencilla y robusta en diferentes contextos: SP, educación e inclusive, marketing (Paulhus, 2012; Roeder y Paulhus, 2009) No obstante, esta estrategia también tiene sus inconvenientes. Primero, es posible que los evaluados no tengan un conocimiento completo del puesto de trabajo al que optan, especialmente en puestos más complejos o que requieren el uso de herramientas muy específicas y que, por lo tanto, consideren como realistas tales tareas. Es decir, que se catalogue como un comportamiento intencional una respuesta basada en el desconocimiento o la mala interpretación de los ítems, dando lugar a falsos positivos. Asimismo, algunos autores han propuesto que la naturaleza del concepto de “exageración” se asocia al “sentimiento de conocer” es decir, al sesgo de creer que se conoce verdaderamente la información que aportan los ítems falsos. Por otro lado, también se ha analizado si las respuestas pueden estar influidas por un componente motivacional asociado al narcisismo. Esto implicaría que en muchos casos la respuesta exagerada no es intencional si no que tiene un componente cognitivo (sesgo de conocimiento) y motivacional (narcisismo) involuntario (Paulhus, 2012). La segunda desventaja es que se trata de escalas fácilmente manipulables por los sujetos si son conocedores del funcionamiento de este tipo de estrategias y reciben el entrenamiento adecuado (Kuncel y Borneman, 2007). 2.3. BAREMOS BASADOS EN MUESTRAS DE SOLICITANTES Crear baremos específicos para muestras de solicitantes en sustitución de baremos de muestras de población general es otra de las estrategias que se han desarrollado para la detección del faking. Estos baremos se elaborarían a partir de puntuaciones obtenidas en contextos en los que los sujetos están motivos a distorsionar sus respuestas, por ejemplo, procesos de selección o de evaluación de competencias. Estos nuevos baremos tendrían en cuenta que parte de la puntuación normativa, que es común a todos los evaluados, se corresponde con las conductas de faking. De este modo, la baremación CAPÍTULO 4: MÉTODOS DE DETECCIÓN Y CONTROL DEL FAKING 137 tendrá un mayor ajuste a las condiciones reales de aplicación, al utilizar un marco de referencia que incluye a sujetos que tienen un interés en distorsionar sus respuestas (Salgado, 2005). Aunque se trate de una de las medidas posiblemente más eficaces para la detección del faking, también tiene inconvenientes, el principal es que su desarrollo es una tarea compleja. La creación de nuevos baremos para una prueba implica necesariamente disponer de medios y recursos suficientes para obtener una muestra altamente representativa de la población que responda al test en condiciones de faking. Por lo tanto, se trata de un proceso laborioso que muchas ocasiones es muy complejo llevar a la práctica profesional. 2.4 TIEMPO DE LATENCIA Alternativamente, se ha propuesto que el tiempo de latencia puede ser un indicador de la presencia de faking en las medidas (Holden, Kroner, Fekken y Popham, 1992; Paulhus y Holden, 2010; Robie, Brown y Beaty, 2007). Esta aproximación se basa en la idea de que en condiciones de faking los sujetos tienen tiempos de latencia diferentes a cuando responden honestamente. El período de latencia dependería del tipo de faking (positivo, negativo) y de los rasgos sobre los que son preguntados los sujetos (Kuncel y Borneman, 2007). Centrándonos en el faking positivo, objeto de nuestro interés, el planteamiento más consolidado es que los tiempos de latencia aumentan cuando las personas tratan de mostrar una imagen más positiva de la real. La Teoría Cognitiva de Procesamiento de la Información (TCPI) plantea que a mayor carga cognitiva mayor tiempo se necesita para procesar la información (Jensen, 1985). Aplicando esto a la conducta de faking, se deduce que se requiere un mayor esfuerzo cognitivo para responder de modo deshonesto a un test que cuando se responde honestamente (Fine y Pirak, 2016). Desarrollando este planteamiento, Walczyk, Roper, Seemann y Humphrey (2003) explican que hay que tener en cuentas tres elementos cognitivos cuando los sujetos deciden cometer faking: la respuesta verdadera de los sujetos, el proceso de toma de decisión para elegir si falsifican o no la respuesta y, la respuesta final, que en los casos en los que se comete faking implica un proceso de “reestructuración” de la misma. De este modo, al tener más “pasos” cognitivos, decidir y construir la nueva respuesta, los sujetos tienen un mayor procesamiento mental, lo que se traduce en un mayor tiempo de latencia para presentar ALEXANDRA MARTÍNEZ GÓMEZ 144 distinguieron hasta cinco tipos de advertencia: (a) advertencia de detección y (b) advertencia sobre las consecuencias, equivalentes a la propuesta de Dwight y Donovan (2003); (c) apelación a la razón, en este caso se busca alterar la concepción del faking como algo positivo y que los sujetos entiendan que decir la verdad supone consecuencias más positivas para ellos; (d) advertencia educativa, se trata de explicar la naturaleza del proceso y que la precisión en las respuestas es beneficioso para todas las partes, empresa y candidatos y (e) apelación a la moral, se centra en las convicciones morales de los sujetos para explicar que la honestidad en las respuestas es lo moralmente correcto. Las estrategias de advertencia son una de las medidas consideradas como más efectivas para la reducción del faking, altamente eficaz y sin efectos negativos hacia las percepciones de los solicitantes sobre la organización (Salgado, 2005). Varios estudios han demostrado que esta estrategia logra una reducción significativa del faking. McFarland (2003), Robson, Jones y Abraham (2008) y Alonso y Táuriz (2010) constataron que se produce una reducción (d) promedio de .45, .35 y .60, respectivamente. Landers, Sackett y Tuzinski (2011) encontraron que la advertencia reduce aproximadamente un 60% la intención de cometer faking en un contexto real de evaluación. Sin embargo, algunos autores recalcan que su efectividad puede estar asociada a que la mayoría de estos estudios se han realizado en contextos experimentales (Dilchert y Ones, 2012). Dwight y Donovan (2003) realizaron un meta-análisis para investigar el verdadero impacto de esta medida sobre el faking. En una primera comparación de los tamaños del efecto (d) encontraron diferencias sustanciales entre los estudios incluidos en el metaanálisis, lo que reflejaba una inconsistencia en la efectividad de esta medida. No obstante, se obtuvo una d promedio de .23. lo que sugería que, en términos generales, la advertencia puede reducir el faking. Sin embargo, observaron que los resultados en los estudios primarios podrían estar condicionando los resultados del meta-análisis ya que sólo 5 de los 11 estudios primarios reportan un tamaño del efecto positivo. Por otro lado, Dwight y Donovan (2003) analizaron si el tipo de advertencia podría influir sobre la eficacia de esta medida. Distinguieron dos tipos de advertencia: (a) advertencia que informaba de que el test utilizado detectaba el faking y (b) advertencia sobre las consecuencias de distorsionar las respuestas. Los resultados mostraron que la segunda técnica (d = 0.30) o una combinación de ambas (d = 0.25) eran los métodos más efectivos. Por último, estos autores llevaron a cabo un estudio primario sobre la efectividad de la advertencia para reducir el faking. Los resultados apoyaron los obtenidos en su revisión. La estrategia de CAPÍTULO 4: MÉTODOS DE DETECCIÓN Y CONTROL DEL FAKING 145 advertencia reduce la conducta de faking y, aunque este efecto se puede considerar pequeño, ha resultado más efectivo que otros métodos basados en EDS e ítems bogus. Asimismo, el tipo de advertencia afecta sobre la efectividad de la medida, no obstante, tomados en conjunto, los tres tipos analizados reducen la presencia de faking. Si esta técnica reduce del faking, debería producirse un aumento de la validez de las medidas no cognitivas. Sin embargo, los efectos de esta estrategia sobre la validez son menos convincentes. Robson et al. (2008) no encontraron un aumento de la validez convergente al utilizar esta estrategia, mientras que McFarland (2003) afirmó que la validez de las medidas aumentaba tras observar que con el uso de esta estrategia las correlaciones entre las dimensiones se reducían, es decir, que cada dimensión realizaba una mayor aportación singular en la predicción del constructo deseado, en este caso el desempeño. Táuriz (2011) también llevo a cabo una investigación en la que analizó los efectos de esta estrategia sobre la validez predictiva de la personalidad. Comparó los resultados en tres condiciones, honesta, faking y de advertencia. Encontró que la condición de advertencia no evitó los efectos de atenuación que provoca el faking sobre la validez de la medida. En ese sentido, concluye que esta estrategia no permite recuperar la validez perdida como consecuencia del faking. 3.2 TEST DE RAZONAMIENTO CONDICIONADO James (1998) presentó los problemas de razonamiento condicionado como una medida de control de los sesgos de autopresentación. Este tipo de pruebas se caracteriza por presentar problemas que requieren inducir inferencias a partir de la información ofrecida para seleccionar la respuesta correcta. Cada problema de razonamiento condicional propone dos respuestas inducibles a partir de la información, la elección de los sujetos indicará si están aplicando un mecanismo de justificación o están basando su respuesta en algún tipo de sesgo. Lebreton et al. (2007) propusieron este tipo de medidas como una herramienta adecuada para el control del faking; al obligar a los sujetos a centrar su atención en inducir la respuesta correcta provocan que la atención para responder de modo socialmente deseable decrezca. Estos mismos autores analizaron en la práctica la eficacia de esta medida y encontraron que, en condiciones en las que no se les explica la naturaleza real de la prueba, es decir, no se indica que es una medida indirecta de los sesgos, la prueba no es susceptible al faking. ALEXANDRA MARTÍNEZ GÓMEZ 146 Si bien se trata de una herramienta que aún está en desarrollo, estos resultados alientan a los investigadores de la SP a seguir explorando el uso de medidas indirectas para reducir el faking. En lo que respecta a este capítulo se puede concluir que: 1. Se ha desarrollado un amplio conjunto de estrategias con el fin de detectar los efectos perjudiciales del faking que han alcanzado diferentes niveles de respaldo y aplicabilidad. Estas metodologías se pueden dividir en dos grandes grupos: a) Aquellas que únicamente permiten discernir cuándo un sujeto está cometiendo faking, conocidas como estrategias de detección del faking. En esta categoría se incluyen las EDS, el análisis del tiempo de latencia o el uso de baremos específicos para muestras de candidatos. b) Las estrategias conocidas como de reducción del faking, su característica principal es que están ideadas para mitigar las respuestas distorsionadas, de tal modo que se reduce la capacidad o la intención de los sujetos de cometer faking. La advertencia o los test de razonamiento condicionado se incluyen dentro de esta categoría. 2. De los métodos descritos, la advertencia previa a los candidatos, así como los baremos basados en muestras de candidatos parecen ser los mejores métodos para controlar los efectos del faking (Salgado, 2016). No obstante, los cuestionarios de EF, que detallaremos en el siguiente capítulo, han surgido como un método para superar las críticas hacia los aquí descritos. CAPITULO 5 CUESTIONARIOS DE ELECCIÓN FORZOSA Y EL MODELO PSICOMÉTRICO DE LOS EFECTOS DEL FAKING C APÍTULO 5: C UESTIONARIOS DE E LECCIÓN F ORZOSA Y EL M ODELO P SICOMÉTRICO DE LOS E FECTOS DEL F AKING 149 En el capítulo precedente se ha enumerado una importante variedad de métodos y estrategias que se han aplicado con el fin de disminuir la ocurrencia de este fenómeno, pero que, sin embargo, no han alcanzado el éxito deseado debido a las importantes limitaciones que presentan. En ese sentido, no se ha cesado en la búsqueda de mecanismos para reducir el impacto del faking en los procesos de evaluación y, especialmente, sobre las medidas de personalidad, siendo los cuestionarios de personalidad de EF una de las herramientas sobre las que más se ha investigado en los últimos años. En este capítulo se realiza una revisión sobre los cuestionarios de personalidad de EF y su utilidad como medida de reducción del faking con el objetivo de comprender en profundidad el mecanismo que subyace a esta estrategia y su importancia como medida contra el faking. 1. LOS CUESTIONARIOS DE ELECCIÓN FORZOSA Los cuestionarios de EF se han posicionado como una estrategia de reducción del faking en las medidas de personalidad, tratando de superar las críticas asociadas a otras medidas de control de este fenómeno. Su aparición se remonta a los años cuarenta (ver Gordon, 1951; Hicks, 1970; Zavala, 1965). Sin embargo, es ahora cuando ha despertado más el interés de la SP. Tett, Christiansen, Robie y Simonet (2011) encontraron que el 30% de las organizaciones utilizaban cuestionario de EF, pasando de ser una estrategia prácticamente olvidada a convertirse, en las últimas décadas, en una herramienta de referencia para combatir los efectos del faking. 1.1 CARACTERÍSTICAS DE LOS CUESTIONARIOS DE EF El formato de EF surgió como medida para evaluar la personalidad hace más de setenta años. La idea original sobre este método fue concebida por Horst, mientras desarrollaba escalas de personalidad y por Wherry, quién planteó una idea similar aplicando medidas de personalidad en personal aeronáutico. No obstante, este primer acercamiento no se desarrolló en profundidad hasta los años cincuenta cuando se creó el primer test de personalidad estandarizado de EF, el Edwards Personal Preference Schedule (EPPS; Edwards, 1954), al mismo tiempo que proliferó la publicación de trabajos que realizaban un análisis crítico de este nuevo formato de medida de personalidad (ver Travers, 1951; Zavala, 1965). ALEXANDRA MARTÍNEZ GÓMEZ 150 La principal característica de los cuestionarios de EF es que cada ítem agrupa varias alternativas de respuesta, generalmente pares, tríadas o tétradas, de similar grado de deseabilidad, de tal modo que es más compleja la tarea de seleccionar la respuesta más aceptable socialmente. Se basan en el supuesto de que debido a la dificultad que tendrá el candidato para responder, éste siempre elegirá aquella alternativa que más lo identifique, reduciéndose así el efecto del faking sobre las puntuaciones (Christiansen, et al., 2005; Converse et al., 2006; Jackson, et al., 2000). Por lo tanto, los cuestionarios de EF se distinguen de las medidas SS (p. ej., escalas tipo Likert, verdadero/falso, grado de acuerdo, sí/no, etc.) en que lo sujetos tienen que hacer una elección “forzada” entre varios ítems y no sólo calificar independientemente cada alternativa como ocurre en las medidas SS (Salgado, 2017). Generalmente, las instrucciones de este tipo de cuestionarios obligan a los candidatos a escoger, entre las alternativas de cada ítem, aquella opción que “más le defina” o con lo que más identificado se sienta y/o la opción que “menos le defina” o que menos refleje su manera de ser. Un ejemplo de ítem de un cuestionario de EF sería: Soy una persona… a) con grandes aptitudes b) a la que le encantan los deportes acuáticos c) que aprovecha todas las oportunidades para aprender Como se puede comprobar en el ejemplo, todas las alternativas son altamente deseables por lo que supondrá un mayor esfuerzo para el candidato deducir cuál de las opciones es la más relevante para el propósito de la evaluación, consecuentemente, como se presume, los sujetos tenderán a reflejar su propia personalidad en las respuestas. No obstante, como ocurre con otras estrategias de evaluación de la personalidad, se pueden distinguir diferentes formatos de cuestionarios de EF en función del diseño y procedimientos metodológicos aplicados para obtener las puntuaciones en cada una de las categorías. 1.1.1 Tipos de ítems Dentro de los cuestionarios de EF se diferencian dos tipos de ítems: multidimensionales y unidimensionales. A. Los ítems multidimensionales. Son aquellos en los que cada una de las alternativas que componen cada pregunta refleja una dimensión o factor de la C APÍTULO 5: C UESTIONARIOS DE E LECCIÓN F ORZOSA Y EL M ODELO P SICOMÉTRICO DE LOS E FECTOS DEL F AKING 151 personalidad. Las medidas ipsativas y quasi-ipsativas están compuestas por este tipo de ítems. B. Los ítems unidimensionales. Están formados por conjuntos de afirmaciones que reflejan diferentes niveles de una única dimensión. Los ítems unidimensionales se asocian exclusivamente a medidas normativas. Algunos autores han puesto de manifiesto la dificultad de desarrollar medidas unidimensionales ya que resulta muy complejo reflejar diferentes grados de un constructo, especialmente cuando se trata de personalidad, siendo una tarea muy crítica y subjetiva. Asimismo, al tratarse de ítems que hacen referencia al mismo rasgo, podría ser más sencillo para los sujetos deducir qué está midiendo el ítem y, por consiguiente, reducir la eficacia de esta medida contra el faking (Converse et al., 2006). 1.1.2. Tipos de medida Cuando nos referimos a los cuestionarios de EF debemos tener en cuenta que también se pueden distinguir tres categorías en función de las propiedades metodológicas que posean, es decir, de cómo se obtengan las puntuaciones para los factores que mide la prueba (Bartram, 1996; Clemans, 1966; Hicks, 1970). Concretamente, se pueden diferenciar medidas normativas, ipsativas y quasi-ipsativas o también denominadas parcialmente ipsativas. A. Medidas normativas. Las medidas de EF normativas permiten realizar comparaciones a nivel de sujeto y entre grupos en cada una de las variables de personalidad que mide el test. Se trata, por tanto, de puntuaciones inter-individuales, de tal modo que los resultados que una persona obtenga en un factor evaluado por el test dependerá de los obtenidos en la población, pero serán independientes de las puntuaciones que obtenga el propio sujeto en otros factores. La característica que define a este tipo de cuestionarios es que cada ítem supone una elección en una escala bipolar que representa un único factor, es decir son ítems unidimensionales. Un ejemplo de test de personalidad de EF normativo sería el Myers-Briggs Type Indicator (MBTI; Myers, McCaulley, Quenk y Hammer, 1998). B. Medidas ipsativas. Las medidas ipsativas son el segundo tipo de formato de EF. Clemans (1966) aclaró que una puntuación es ipsativa “cuando la suma de los ALEXANDRA MARTÍNEZ GÓMEZ 152 atributos medidos para cada sujeto es constante” (pág. 4). Los cuestionarios ipsativos se caracterizan por que todas las alternativas de cada ítem reciben una puntuación. En cada bloque el sujeto debe puntuar cada alternativa comparándola con las demás alternativas que presenta el ítem. En otras palabras, la puntuación que un sujeto obtiene en un factor depende de la puntuación que obtenga en los restantes factores que mida el test. Por lo tanto, se trata de puntuaciones intra-individuales, los resultados son dependientes a nivel individual pero independientes de las puntuaciones que otros sujetos obtengan. Este formato únicamente permite analizar los resultados a nivel de sujeto, pero se debe tener en cuenta que sólo nos muestra la importancia relativa de cada factor, no la puntuación real que posee un individuo. Es precisamente por este motivo por el que no se recomienda el uso de este tipo de medidas en contextos en los que sea necesario realizar una comparativa o ranking de todos los participantes, como es el caso de los procesos de selección, debido a que la información que partiríamos con esta medida estaría sesgada (Heggestad, Morrison, Reeve y McCloy, 2006). En esta categoría podemos encontrar varios test de personalidad ampliamente conocidos en la práctica profesional de la SP como, por ejemplo, el Occupational Personality Questionnaire (OPQ; SHL, 1993), Edwards Personal Preferences Schedule (EPPS; Edwards, 1957) o el Description en Cinq Dimensions (D5D; Rolland y Mogenet, 2001). C. Medidas quasi-ipsativas. Los cuestionarios de EF quasi-ipsativos suponen una tipología que incluye medidas que no cumple con todos los criterios que se asocian a las medidas ipsativas, aunque comparten características con éstas. Hicks (1970), al comparar las propiedades de todos los formatos de EF, detalló que para que una medida sea quasiipsativa debe cumplir alguno de los siguientes requisitos en el diseño de la prueba: (1) los sujetos no tienen que ordenar todas las alternativas de cada ítem, lo hacen sólo parcialmente; (2) las escalas tienen diferente número de ítems; (3) no todas las alternativas clasificadas por lo candidatos son puntuadas; (4) las escalas se califican de forma diferente para los sujetos utilizando distintas transformaciones normativas en función de sus características; (5) las alternativas seleccionadas se ponderan de modo diferente; (6) algunas escalas ipsativas pueden ser eliminadas cuando se analizan los datos y, por último, (7) los tests tienen secciones normativas. Hicks (1970) y Meade (2004) indican que las puntuaciones quasi-ipsativas se definen por las siguientes condiciones: (a) los resultados para cada factor varían entre los individuos a lo largo de un cierto rango de puntuaciones; (b) las puntuaciones no suman la misma constante para todos las personas, a pesar de que los test posean propiedades en C APÍTULO 5: C UESTIONARIOS DE E LECCIÓN F ORZOSA Y EL M ODELO P SICOMÉTRICO DE LOS E FECTOS DEL F AKING 153 común con las pruebas ipsativas y (c) el aumento de la puntuación en un factor no necesariamente produce una disminución de la puntuación en otros factores. Pruebas como el Gordon Personal Profile-Inventory (GPPI-I; Gordon y Chevrier, 1993), el IPIPMFC (Heggestad, Morrison et al., 2006) o el más reciente QI5F-tri de Salgado (2014) son ejemplos de cuestionarios quasi-ipsativos. En resumen, los cuestionarios quasi-ipsativos comparten propiedades con las medidas normativas e ipsativas puras. Esta singularidad hace que las puntuaciones obtenidas con este formato de EF se puedan analizar a nivel intra e inter-individual (Salgado, 2017). En otras palabras, los resultados permiten conocer las diferencias individuales de cada sujeto y al mismo tiempo nos aportan información sobre las diferencias respecto a un grupo de referencia, lo que las hace que estas medidas sean más adecuadas que las ipsativas para la investigación desde el punto de vista estadístico. No obstante, no debemos obviar que al tratarse de una medida quasi, se mantiene cierto grado de dependencia entre las diferentes escalas (factores) que componen este tipo de cuestionarios (McCloy Heggestad y Reeve, 2005) y es esta dependencia entre los factores lo que ha generado el mayor número de críticas asociadas a este tipo de medidas. Se han encontrado algunas desventajas metodológicas que afectan especialmente a las propiedades psicométricas de los cuestionarios de EF y que consideramos necesario abordar en el siguiente apartado (Carvajal y Gómez, 2014; Clemans, 1966; Converse et al., 2006; Dilchert y Ones, 2012; Hicks, 1970; Zavala, 1965, entre otros). 1.2 PROPIEDADES PSICOMÉTRICAS DE LOS CUESTIONARIOS DE EF Las propiedades psicométricas han sido una de las mayores críticas que se han asociado a las medidas de EF. Autores como Hicks (1970), Baron (1996) o Bartram (1996) han publicado importantes trabajos analizando las propiedades psicométricas de este tipo de medidas y, especialmente, comparando las características de las medidas ipsativas con las medidas normativas. En términos generales las conclusiones a las que llegan estos autores son semejantes y ponen en entredicho la utilidad de los cuestionarios de EF como una medida para evaluar la personalidad. La principal limitación asociada a las medidas ipsativas se deriva de la interdependencia de las escalas que la conforman. Como hemos explicado, los cuestionarios ipsativos se caracterizan por tener una restricción en las puntuaciones de suma constante, es decir, el conjunto de respuestas del test siempre sumará el mismo valor ALEXANDRA MARTÍNEZ GÓMEZ 256 Tabla 50B. Tamaños Muestrales Utilizados para el Cálculo de las Correlaciones Observadas entre las Variables del Diseño Intra-grupo en la Condición Honesta M SD EE EX AE A C CAP CDTE CDCE CDAN 1. EE 22.49 6.52 - 2. EX 27.34 7.96 490 - 3. AE 29.97 9.30 490 490 - 4. A 29.46 6.64 490 490 490 - 5. C 26.34 8.47 490 490 490 490 - 6. CAP (z) 7.01(.33) .92(1.03) 439 439 439 439 439 - 7. CDTE 102.76 14.80 472 472 472 472 472 433 - 8. CDCE 107.99 12.68 468 468 468 468 468 431 468 - 9. CDAN 61.30 13.68 469 469 469 469 469 431 469 466 - Nota. M = puntuación promedio de la variable; SD = desviación típica de las puntuaciones de la variable; EE = estabilidad emocional; EX = extraversión; AE = apertura a la experiencia; A = amigabilidad; C = conciencia; CAP = calificación académica promedio; CDTE = desempeño de tarea; CDCE = desempeño contextual; CDAN = desempeño académico contraproductivo. *p < .05. **p < .01. E STUDIO 3: E FECTOS DEL F AKING SOBRE LA V ALIDEZ P REDICTIVA DE LOS C UESTIONARIOS DE P ERSONALIDAD DE E LECCIÓN F ORZOSA Q UASI -I PSATIVOS 257 A continuación, se examinó si el faking afecta a la validez predictiva de estas medidas. En Tabla 51A se incluyen los resultados obtenidos para la condición faking en el diseño intra-grupo. En conjunto, los resultados muestran que la personalidad evaluada con cuestionarios de EF quasi-ipsativos predice el desempeño en condiciones de faking. Los resultados, por tanto, apoyan la H1 planteada en este estudio. No obstante, se produce una reducción de los tamaños del efecto. Si examinamos individualmente los resultados para cada uno de los factores de personalidad, los datos muestran que el factor estabilidad emocional sigue siendo en condiciones faking predictor del desempeño académico, en base al criterio CDTE, y del desempeño contextual CDCE, con valores de r = -.11 (p < .01) y r = -.15 (p < .01), respectivamente. El factor extraversión no muestra correlaciones significativas con ninguno de los criterios evaluados, obteniéndose resultados semejantes a los encontrados para este factor en la muestra total. En el caso del factor apertura a la experiencia, los resultados muestran que tampoco predice ningún criterio de desempeño bajo esta condición experimental, encontrándose en todos los casos correlaciones muy bajas y próximas a cero. Los resultados son muy similares a los obtenidos para este factor en la muestra total y en el diseño inter-grupos. Con el factor amigabilidad ocurre una situación semejante, ya que no se han obtenido correlaciones significativas en ninguna de las relaciones examinadas, encontrándose en todos los casos tamaños del efecto muy próximos a cero. El factor conciencia es el único factor que predice, en condiciones faking, la práctica totalidad de los criterios de desempeño evaluados. Muestra una correlación de r = .11 (p < .05) con los resultados académicos CAP y de r = .16 (p < .01) con la escala CDTE, lo que indica que incluso en condiciones de faking, el factor conciencia predice el desempeño académico. Asimismo, se ha obtenido una correlación de r = -.15 (p < .01) con la escala CDAN, por tanto, conciencia predice la propensión de las personas a cometer conductas contraproductivas académicas también en condiciones de faking. El único criterio con el que la correlación obtenida no es significativa es con el desempeño contextual (CDCE). Si bien es cierto, que, en condiciones honestas, las correlaciones obtenidas han sido más bajas entre conciencia y este criterio en comparación con los restante criterios de desempeño examinados. Por lo tanto, los resultados obtenidos apoyan la Hipótesis 1 en lo referente al faking. ALEXANDRA MARTÍNEZ GÓMEZ 258 Tabla 51 A. Medias, Desviaciones Típicas y Correlaciones Observadas entre las Variables del Diseño Intra-grupo en la Condición Faking M SD EE EX AE A C CAP CDTE CDCE CDAN 1. EE 24.51 5.53 - 2. EX 25.80 6.41 -.04 - 3. AE 30.94 7.52 -.12** -.13** - 4. A 27.02 5.89 -.08 -.05 -.19** - 5. C 32.99 8.29 -.01 -.36** -.03 -.37** - 6. CAP (z) 7.01(.33) .92(1.03) -.02 .01 .05 -.05 .11* - 7. CDTE 102.76 14.80 -.11* -.00 .03 -.04 .16** .30** - 8. CDCE 107.99 12.68 -.15** .04 .02 .05 .06 .18** .57** - 9. CDAN 61.30 13.68 .02 .03 -.03 .06 -.15** -.24** -.55** -.38** - Nota. M = puntuación promedio de la variable; SD = desviación típica de las puntuaciones de la variable; EE = estabilidad emocional; EX = extraversión; AE = apertura a la experiencia; A = amigabilidad; C = conciencia; CAP = calificación académica promedio; CDTE = desempeño de tarea; CDCE = desempeño contextual; CDAN = desempeño académico contraproductivo. *p < .05. **p < .01. E STUDIO 3: E FECTOS DEL F AKING SOBRE LA V ALIDEZ P REDICTIVA DE LOS C UESTIONARIOS DE P ERSONALIDAD DE E LECCIÓN F ORZOSA Q UASI -I PSATIVOS 259 Tabla 51B. Tamaños Muestrales Utilizados para el Cálculo de las Correlaciones Observadas entre las Variables del Diseño Intra-grupo en la Condición Faking M SD EE EX AE A C CAP CDTE CDCE CDAN 1. EE 24.51 5.53 - 2. EX 25.80 6.41 490 - 3. AE 30.94 7.52 490 490 - 4. A 27.02 5.89 490 490 490 - 5. C 32.99 8.29 490 490 490 490 - 6. CAP (z) 7.01(.33) .92(1.03) 439 439 439 439 439 - 7. CDTE 102.76 14.80 472 472 472 472 472 433 - 8. CDCE 107.99 12.68 468 468 468 468 468 431 468 - 9. CDAN 61.30 13.68 469 469 469 469 469 431 469 466 - Nota. M = puntuación promedio de la variable; SD = desviación típica de las puntuaciones de la variable; EE = estabilidad emocional; EX = extraversión; AE = apertura a la experiencia; A = amigabilidad; C =conciencia; CAP = calificación académica promedio; CDTE= desempeño de tarea; CDCE= desempeño contextual; CDAN = desempeño académico contraproductivo. ALEXANDRA MARTÍNEZ GÓMEZ 260 Los resultados encontrados también han dado cobertura a la Hipótesis 2, que planteaba que el factor de conciencia era mejor predictor de los criterios basados en escalas de valoración que en resultados académicos. Así, los resultados en el caso de la muestra total (Tabla 48A), la validez para la CAP (r = .24) es menor que la encontrada para el desempeño de tarea y las conductas contraproductivas (r = .38 y r = -.31, respectivamente), aunque mayor que la encontrada para el desempeño contextual (r = .17). En el caso del diseño entre grupos, la validez para predecir la CAP (r = .34) es menor que la validez para predecir el desempeño de tarea (r =.38), semejante a la validez para predecir el desempeño contraproductivo (r = .33) y mayor que la validez para predecir el desempeño contextual (r = .15). En el caso del diseño intra-grupo, la validez para predecir la CAP (r = .17) es menor que la validez para las tres medidas de escalas de valoración, con correlaciones de .38, .18 y -.30 para CDTE, CDCE y CDAN, respectivamente. Por último, en el caso de la condición faking en el diseño intra-grupo, la validez para predecir la CAP (r = .11) es menor que la validez para predecir el desempeño de tarea y el contraproductivo (correlaciones de .16 y -.15, respectivamente). Por tanto, en conjunto los resultados muestran un apoyo importante a la Hipótesis 2. Sin embargo, las comparaciones anteriores no son totalmente adecuadas, ya que, por un lado, se está comparando los resultados para la CAP, que es una medida amplia (broad) del desempeño, con los resultados para las escalas que evalúan criterios facetas o subdimensiones del desempeño, por tanto, son medidas estrechas (narrow). Por otro lado, las correlaciones observadas bajo instrucciones de faking están sometidas a una potencial atenuación debida a los efectos del faking sobre la fiabilidad de las medidas de personalidad y también a una potencial subestimación debida a la potencial restricción en el rango. Una manera más adecuada de realizar la comparación es comparar los resultados para la CAP con los resultados de un compuesto de las tres facetas del desempeño académico y al propio tiempo corregir tales correlaciones por error de medida en el predictor y el criterio y restricción en el rango del predictor. Esta comparación se ha hecho en tres pasos. En primer lugar, se realizó un análisis de componentes principales y se obtuvieron la puntuación factorial para cada sujeto de la combinación de las tres escalas. El análisis de componentes principales mostró que un único componente, con una raíz latente de 2.001 (el siguiente tenía una raíz latente de .618), explicaba el 66.7% de la varianza y las cargas factoriales eran .89, .79 y .78 para CDTE, CDCE y CDAN, respectivamente. Por tanto, un componente global del desempeño académico explica adecuadamente la relación entre las tres facetas o E STUDIO 3: E FECTOS DEL F AKING SOBRE LA V ALIDEZ P REDICTIVA DE LOS C UESTIONARIOS DE P ERSONALIDAD DE E LECCIÓN F ORZOSA Q UASI -I PSATIVOS 261 subdimensiones. El segundo pasó consistió en obtener la correlación entre el factor global de desempeño académico y las cinco dimensiones de personalidad, tanto en respuesta honesta como con instrucciones de faking. El tercer paso consistió en corregir las correlaciones observadas por error de medida en el predictor y el criterio y por restricción en el rango directa en el predictor, para lo que se empleó el programa VALCOR (Salgado, 1997). La Tabla 52 muestra los coeficientes de fiabilidad y restricción en el rango empleados en los análisis y las correlaciones, tanto observadas como corregidas, aparecen en la Tabla 53. Tabla 52. Fiabilidad y Valor de Restricción en el Rango (u) de los Big Five en Condición Honesta y Faking y Fiabilidad de las Medidas Criterio ______________________________________________________________________ Variable α-Honesta α-Faking u ______________________________________________________________________ EE .645 .515 .834 EX .747 .645 .807 AE .824 .730 .809 AM .669 .601 .887 CO .782 .780 .978 CAP .830 .830 - CDTE .782 .782 - CDCE .540 .540 - DAG .750 .750 - DAT .700 .700 - _____________________________________________________________________________ Nota. EE = estabilidad emocional; EX = extroversión; AE = apertura a la experiencia; AM = amigabilidad; CO = conciencia; CAP = calificación académica promedio; CDTE = desempeño de tarea; CDCE = desempeño contextual; CDAN = desempeño académico contraproductivo; DAG = desempeño académico global; DAT = desempeño académico total; u = valor de restricción en el rango. ALEXANDRA MARTÍNEZ GÓMEZ 262 Tabla 53. Correlaciones entre los Big Five en Condiciones Honesta y Faking con el Desempeño Global Empleando la Muestra del Diseño Intra-Grupo ______________________________________________________________________ Criterio EEH EXH AEH AMH COH EEF EXF AEF AMF COF ______________________________________________________________________ CAP – Obs -.06 .05 -.01 -.17 .17 .02 .01 .05 -.05 .11 CAP – Corr -.08 .06 -.01 -.23 .21 .04 .02 .08 -.08 .14 DAG – Obs -.13 -.03 -.10 -.01 .35 -.11 .00 .03 -.02 .15 DAG – Corr -.19 -.04 -.13 -.01 .47 -.21 .00 .05 -.03 .20 ______________________________________________________________________ Nota. EEH = estabilidad emocional, condición honesta; EXH = extroversión, condición honesta; AEH = apertura a la experiencia, condición honesta; AMH = amigabilidad, condición honesta; COH = conciencia, condición honesta; EEF = estabilidad emocional, condición faking; EXF = extroversión, condición faking; AEF = apertura a la experiencia, condición faking; AMF = amigabilidad, condición faking; COF = conciencia, condición faking; CAP – Obs = correlación observada de los Big Five con la calificación académica promedio; CAP – Corr = correlación corregida de los Big Five con la calificación académica promedio; DAG – Obs = correlación observada de los Big Five con el desempeño académico global; DAG – Corr = correlación observada de los Big Five con el desempeño académico global. Los resultados reproducidos en la Tabla 53 indican que el factor de conciencia predice mejor el desempeño académico cuando está evaluado mediante escalas de valoración (juicios) que cuando está evaluado mediante resultados (calificación promedio), tanto en la condición de respuesta honesta como en la condición de respuesta con instrucciones de faking, aunque hay mayor diferencia absoluta en el primer caso. En la condición de respuesta honesta encontramos una correlación corregida de .47 para el desempeño evaluado con escalas de valoración y una correlación corregida de .21 cuando se evalúa a través de la calificación promedio. En la condición de respuesta bajo instrucciones de faking, las correlaciones corregidas fueron .20 para el desempeño medido por las escalas de valoración y .14 para la medida de resultados. Resultados semejantes se encontraron en el caso del factor de estabilidad emocional, aunque tales resultados no habían sido anticipados en una hipótesis. Por lo que se refiere a la Hipótesis 3, los resultados han mostrado que los efectos del faking sobre la validez de las medidas de personalidad EF quasi-ipsativas son independientes de que el criterio se evalúe mediante escalas de valoración (juicios) o con datos objetivos como la CAP, es decir en ambos casos se produce una reducción en la correlación observada. No obstante, las correlaciones tanto observadas como corregidas muestran que la magnitud de la reducción es mayor en el caso de la evaluación del desempeño mediante escalas de valoración. E STUDIO 3: E FECTOS DEL F AKING SOBRE LA V ALIDEZ P REDICTIVA DE LOS C UESTIONARIOS DE P ERSONALIDAD DE E LECCIÓN F ORZOSA Q UASI -I PSATIVOS 263 Los resultados de la Tabla 52 deben ponerse también en relación con las Hipótesis 4 y 5 de este estudio. Si se observan los coeficientes de fiabilidad en condiciones honestas y faking y el valor de la restricción del rango puede comprobarse que las hipótesis derivadas de la teoría del faking han sido apoyadas empíricamente, por lo que tales resultados dan un apoyo importante a la teoría psicométrica del faking, añadiendo nueva evidencia en apoyo de la misma en relación con un tipo de cuestionario de personalidad que no había sido investigado hasta el presente. El último análisis que se presenta en esta tesis tiene que ver con la predicción del criterio de desempeño más amplio posible con las medidas realizadas en esta tesis. Hemos combinado en un único compuesto las cuatro medidas de desempeño realizadas, para lo cual se ha realizado un análisis de componentes principales y se han salvado las puntuaciones factoriales de cada sujeto. Seguidamente, tales cargas se emplearon como variable para correlacionar con las puntuaciones de los Big Five tanto en respuesta honesta como en respuesta faking. El análisis de componentes principales mostró que sólo había un componente significativo, con una raíz latente de 2.123 (el siguiente componente tenía una raíz de .860) y que explicaba el 53.1% de la varianza. Las cargas factoriales fueron .502, .859, .750 y .756 para CPA, CDTE, CDCE y CDAN, respectivamente. Por tanto, un compuesto global del desempeño académico explica adecuadamente la relación entre las cuatro medidas. En la Tabla 54 se presentan las correlaciones observadas y corregidas entre los cinco factores y el compuesto de desempeño académico total, obtenidas tanto para la condición honesta como para la condición faking. Tabla 54. Correlaciones entre los Big Five en Condiciones Honesta y Faking con el Desempeño Académico Total Empleando la Muestra del Diseño Intra-Grupo ______________________________________________________________________ Criterio EEH EXH AEH AMH COH EEF EXF AEF AMF COF ______________________________________________________________________ DAT – Obs -.11 -.04 -.09 -.04 .37 -.11 -.03 .06 -.02 .17 DAT – Corr -.16 -.06 -.12 -.06 .50 -.21 -.05 .10 -.03 .24 ______________________________________________________________________ Como puede observarse la correlación corregida de conciencia con el compuesto de desempeño total en la condición honesta es de .50, es decir, un 6.4% mayor que la ALEXANDRA MARTÍNEZ GÓMEZ 264 correlación obtenida para el desempeño global evaluado por las escalas de valoración. En el caso de la condición faking, la correlación corregida ha sido de .24, es decir un 20% mayor que la correlación para el desempeño global. Estos dos resultados, tomados en conjunto, indican que el factor de conciencia predice aún mejor un compuesto amplio de desempeño académico que incluya tanto evaluación de juicios como datos de resultados. DISCUSIÓN Este estudio tenía tres objetivos principales. Primero determinar si las medidas de personalidad EF quasi-ipsativas predicen el desempeño y los resultados académicos tanto en condiciones honestas como de faking y, particularmente, examinar la validez predictiva del factor de conciencia. Segundo, comprobar si el método de medida del desempeño se asocia con un tamaño diferente de validez predictiva. A este respecto se planteó la hipótesis de que el factor de conciencia predice mejor el desempeño medido con escalas de valoración que con datos de resultados académico. El tercer objetivo era comprobar si los efectos del faking (p. ej., reducción del tamaño de validez) se producen con independencia del método de medición del desempeño (juicios o resultados). En relación con el primer objetivo, se examinó, en primer lugar, la validez predictiva de la personalidad en condiciones honestas y se presentaron los resultados de la muestra total y de dos submuestras (a) una submuestra inter-grupos y (b) una submuestra intra-grupo. Los resultados obtenidos para la condición de respuesta honesta mostraron que el factor conciencia es el mejor predictor del desempeño cuando se utilizan medidas de EF quasi-ipsativas con valores de r significativos en todos los casos, siendo las correlaciones más altas en el diseño inter-grupos donde, a excepción de la relación con el desempeño contextual (r = 15), el valor de r fue superior a .30. El mejor estimador de la validez del factor de conciencia para predecir el desempeño académico total de os estudiantes es de .50 (ver Tabla 54) en la condición honesta y de .24 en la condición de faking. Estos resultados coinciden con los obtenidos por Salgado y Táuriz (2014) y Salgado et al. (2015) quienes encontraron que el factor conciencia era el mejor predictor del desempeño académico. Esta es, por tanto, la primera contribución única de este estudio. También se pudo observar que estabilidad emocional y extraversión eran predictores de varios criterios de desempeño académico en la condición honesta. No obstante, las correlaciones significativas que se obtienen entre estos factores y las medidas E STUDIO 3: E FECTOS DEL F AKING SOBRE LA V ALIDEZ P REDICTIVA DE LOS C UESTIONARIOS DE P ERSONALIDAD DE E LECCIÓN F ORZOSA Q UASI -I PSATIVOS 265 de desempeño varían en cada muestra analizada. Así, por ejemplo, el factor extraversión muestra correlaciones significativas con todos los criterios de desempeño evaluados a excepción de la medida de desempeño de tarea en la muestra inter-grupos, mientras que no se encontraron correlaciones significativas con este factor en la muestra intra-grupo. Con los factores apertura a la experiencia y amigabilidad ocurrió una situación similar, y aunque no han destacado como predictores del desempeño, académico, han obtenido correlaciones significativas con alguno de los criterios de desempeño analizados en el diseño intra-grupo (en el caso del factor amigabilidad también en la muestra total). Estos resultados ponen de manifiesto la relevante variabilidad que se produce entre los diseños experimentales de la condición honesta. En relación con el primer objetivo, en segundo lugar, se examinaron los resultados obtenidos en la condición faking en un diseño intra-grupo. Los resultados ponen de manifiesto la robustez del factor conciencia como predictor del desempeño académico. Aun bajo condiciones de faking, este factor ha mostrado correlaciones significativas con casi todas las variables de desempeño analizadas, a excepción del criterio de desempeño contextual, con tamaños observados del efecto aceptables entre .10 y .15, que se aproximan a los obtenidos para medidas tradicionales en condiciones honestas (Salgado et al., 2015). Esta es, por consiguiente, la segunda contribución única de este estudio. Asimismo, se han encontrado correlaciones significativas con el factor estabilidad emocional para los criterios de desempeño de tarea y contextual, lo que muestra que este factor es, tras conciencia, un predictor válido del desempeño incluso en condiciones de faking. Estos resultados siguen la línea de los obtenidos en la condición honesta de este estudio y de los resultados de meta-análisis previos sobre la validez predictiva de las medidas de EF quasi-ipsativas (en condiciones honestas) que indicaron que, tras conciencia, estabilidad emocional, es un predictor adecuado del desempeño (Salgado et al., 2015). Finalmente, los factores extraversión, apertura a la experiencia y amigabilidad no han destacado como predictores del desempeño en esta condición. Los resultados obtenidos muestran, por tanto, que la personalidad evaluada con medidas de EF quasi-ipsativas predice el desempeño incluso en condiciones de faking. No obstante, existe una reducción de los tamaños del efecto de las correlaciones en esta condición, aunque la misma no puede ser totalmente atribuible al faking en el presente estudio, ya que cuando se examinan las correlaciones corregidas por error de medida y restricción en el rango no se aproximan a los valores de las correlaciones en condiciones de respuesta honesta. CONCLUSIONES GENERALES 273 CONCLUSIONES GENERALES El faking es uno de los principales problemas de la evaluación de la personalidad, especialmente en los contextos de selección personal y en los procesos de admisión de alumnos en las universidades. Las consecuencias negativas del faking sobre las puntuaciones, las propiedades psicométricas y la potencial alteración del ranking de los evaluados cuando se emplean instrumentos de evaluación de la personalidad singlestimulus (p. ej., cuestionarios con formatos de respuesta tipo Likert), ha llevado a los investigadores y profesionales de la evaluación a la búsqueda de herramientas alternativas que controlen este fenómeno. Entre los procedimientos evaluativos alternativos se encuentran los cuestionarios de elección forzosa. Los cuestionarios de EF son un método de evaluación de la personalidad que podría reducir los efectos del faking, al caracterizarse por obligar a las personas a realizar una elección entre ítems de similar grado de deseabilidad social, reduciendo, de este modo, las posibilidades de responder escogiendo la opción más deseable o más favorable para los intereses de quien responde al cuestionario. No obstante, aunque se habla de los cuestionarios de EF como una entidad única, lo cierto es que existen diferencias entre ellos debido a la naturaleza de las puntuaciones que pueden obtenerse y de las características de dichas puntuaciones (Cattell, 1948; Clemans, 1966; Hicks, 1970; Salgado y Táuriz, 2014). Así, por lo general, se considera que existen tres tipos de cuestionarios de EF en función de la naturaleza de las puntuaciones que proporcionan (a) normativos, (b) ipsativos y (c) quasi-ipsativos. A pesar de ser instrumentos que presentan a priori ventajas metodológicas relevantes en relación con el control del faking, todavía falta investigación sobre cuestiones tales como su grado de resistencia al faking y los posibles efectos del faking sobre las propiedades de la medida, cuestiones que o bien no han sido investigadas en su totalidad o bien no lo han sido suficientemente para lograr una respuesta concluyente o que haya suscitado un elevado consenso. ALEXANDRA MARTÍNEZ GÓMEZ 274 Esta tesis doctoral, que se ha realizado teniendo como marco teórico el modelo psicométrico del efectos del faking (Salgado, 2016), ha tenido como propósito principal investigar tres aspectos específicos de los efectos del faking sobre los cuestionarios de EF que no habían sido examinados previamente. El primer objetivo ha sido estudiar la resistencia de los tres tipos de cuestionarios de EF (es decir, normativos, ipsativos y quasiipsativos) a los efectos del faking sobre las distribuciones de las puntuaciones (media y SD) y la fiabilidad, con la finalidad de comprobar si existen diferencias relevantes entre las condiciones de respuesta honesta y faking cuando se utilizan los cuestionarios de EF. El segundo objetivo de esta investigación ha sido analizar los efectos del faking sobre la invarianza o equivalencia de la medida, es decir, sobre la equivalencia de la estructura factorial de los cuestionarios de EF quasi-ipsativos para comprobar si dicha estructura factorial se mantiene invariante o, por el contrario, se altera en condiciones de faking. Por último, como tercer objetivo se ha examinado si el faking afecta a la validez de criterio de los cuestionarios de EF quasi-ipsativos, y a la validez del factor conciencia en particular, para predecir el desempeño y los resultados académicos tanto en condiciones honestas como de faking. Para dar respuestas a estas estas cuestiones se realizaron tres estudios empíricos cuyas conclusiones se presentan a continuación. El meta-análisis presentado en el Estudio 1 es único en el sentido de que incluye un meta-análisis jerárquico de moderadores (tipo de diseño y formato del cuestionario) lo que ha permitido obtener resultados más precisos sobre las cuestiones analizadas y que no había sido realizada hasta el momento. Por ello, ha supuesto un avance significativo en el conocimiento de la resistencia de los cuestionarios de EF al faking. En primer lugar, los resultados del meta-análisis han indicado que los cuestionarios de EF (en los tres formatos analizados) tienen resistencia al faking. De hecho, si se comparan los tamaños del efecto obtenidos en este estudio con los hallados por Viswesvaran y Ones (1999) para los cuestionarios de personalidad SS, se puede comprobar que, en general, los tamaños del efecto proporcionados por nuestro metaanálisis son más pequeños que los obtenidos por Viswesvaran y Ones (1999), lo que indica que los cuestionarios EF presentan más resistencia al faking que las medidas SS. Con relación a los meta-análisis jerárquicos, los resultados obtenidos permiten afirmar que los dos moderadores, el tipo de cuestionario de EF (normativo, ipsativo o quasi-ipsativo) y el tipo de diseño experimental, afectan a los resultados. Se ha encontrado que el tipo quasi-ipsativo es más resistente al faking que los otros tipos de cuestionarios, especialmente en el factor de conciencia que es el más CONCLUSIONES GENERALES 275 relevante desde el punto de vista predictivo del desempeño ocupacional y del desempeño académico. Con respecto al tipo de diseño, los hallazgos indican que el faking se produce en mayor grado en los estudios experimentales, particularmente en los que emplean diseños intra-grupo, mientras que los diseños correlacionales con muestras de candidatos y empleados presentan tamaños del efecto notablemente más reducidos o irrelevantes, siendo los tamaños más pequeños los encontrados con empleados, en los que solo se aprecia faking en dos factores, extraversión y apertura, y en ambos casos de escasa magnitud. No obstante debe precisarse que el diseño típico antes-después empleado en el estudio del faking no es lo suficientemente potente para descartar los efectos de los errores de medida transitorios (transient error), lo que sugiere que una porción del tamaño del efecto atribuido al faking en tales diseños podría ser una consecuencia del error transitorio. Por todo lo anterior, se puede afirmar que la magnitud del faking puede ser en parte un fenómeno de laboratorio. Por un lado, los tamaños de efecto más altos encontrados en los estudios de laboratorio no se producen en los escenarios reales de selección y con empleados. Por otro lado, los diseños experimentales utilizados no controlaron el efecto del error de medida transitorio, cuyos efectos se asignan al faking. El Estudio 2 es también una aportación única de esta tesis al conocimiento del faking y sus efectos en los cuestionarios de EF, ya que se trata del primer estudio que ha examinado la invarianza o equivalencia de la medida de un test de EF quasi-ipsativo en condiciones de faking. Este estudio es relevante también por el hecho de haber examinado la invarianza de la medida en tres muestras y con dos diseños experimentales (inter e intra-grupo), lo que ha permitido determinar el posible efecto moderador del diseño en los resultados. Además, el examen no se limitó a la realización de un análisis estructural único, sino que se llevaron a cabo tres tipos de análisis de la estructura latente. Se realizaron análisis factoriales exploratorios (método de máxima verosimilitud) análisis de componentes principales y análisis factorial confirmatorio.En el caso de los dos tipos de análisis factoriales se calcularon los índices de bondad de ajuste y de test de equivalencia y en el caso de los análisis de componentes principales se calcularon los Coeficientes de Burt-Tacker, para obtener un índice más robusto de las similitudes entre las estructuras factoriales de ambas condiciones. Se trata por tanto del estudio más exhaustivo realizado hasta el momento con cuestionarios de EF quasi-ipsativos sobre esta cuestión. Los resultados hallados mostraron: (a) el buen ajuste de una estructura de cinco factores o componentes a los datos en los dos tipos de análisis exploratorios; (b) índices de bondad ALEXANDRA MARTÍNEZ GÓMEZ 276 de ajuste buenos o excelentes en los dos tipos de análisis factoriales y (c) coeficientes de congruencia entre componentes convergentes muy altos en todas las condiciones analizadas. Por tanto, estos resultados han demostrado la robustez de la estructura factorial de cinco factores en los cuestionarios de EF quasi-ipsativos que resultó invariante tanto en condiciones de respuesta honesta como bajo instrucciones de faking. Resultados que apoyan la validez de constructo de este tipo de cuestionarios basados en el modelo de los Big Five para evaluar la personalidad basada en este modelo y, por tanto, los convierten una herramienta apropiada para su uso en contextos aplicados de selección. El Estudio 3 también supone una aportación empírica única ya que es el primero que ha examinado simultáneamente los efectos que la validez de criterio de los cuestionarios de EF quasi-ipsativos tiene el hecho de contestar honestamente y en condiciones de faking. Se ha examinado la validez predictiva de estas medidas de personalidad para criterios académicos y se han comparado los resultados entre un diseño inter-grupos y un diseño intra-grupo. Los resultados permiten concluir que la personalidad evaluada con cuestionarios de EF quasi-ipsativos predice el desempeño incluso en condiciones de faking. Se ha constatado que el factor conciencia es el mejor predictor del desempeño académico, independientemente de la condición (honesta o faking) o el diseño experimental en el que se evalúe. Estos resultados concuerdan con los obtenidos en el meta-análisis de Salgado y Táuriz (2014) sobre la validez predictiva de las medidas de EF. El Estudio 3 ha permitido también analizar el efecto moderador que tiene el tipo de medida de desempeño sobre la validez predictiva de los cuestionarios de EF quasiipsativos en condición honesta y de faking. Se encontró que el factor conciencia predice mejor el desempeño medido con escalas de valoración que con datos de resultados (calificaciones) en ambas condiciones. Estudios previos han mostrado, por ejemplo, que las capacidades cognitivas presentan coeficientes de validez diferentes para predecir el desempeño en el trabajo, según se haya medido éste con escalas de valoración o con datos de producción (p. ej., Salgado y Moscoso, 2019). Sin embargo, esta cuestión no había sido analizada en el ámbito del desempeño académico. Los resultados, han demostrado en nuestro estudio que el tipo de medida de desempeño es un potente moderador de la validez de los instrumentos predictivos. Respecto a esta cuestión también se ha demostrado que el faking reduce los coeficientes de validez tanto si se emplean datos de CONCLUSIONES GENERALES 277 juicios como datos de resultados, aunque se ha observado una mayor reducción de la validez cuando se usan datos de juicios. Finalmente, el Estudio 3 ha proporcionado evidencia empírica que apoya las predicciones de la teoría de psicométrica del faking (Salgado, 2016). Los resultados han demostrado que los coeficientes de fiabilidad son más pequeños y se produce cierto grado de restricción en el rango (con la excepción de factor conciencia) en la condición faking con respecto a la honesta. Siendo el primer estudio que analiza este efecto en una medida de EF quasi-ipsativa. IMPLIACIONES PARA LA PRÁCTICA Los resultados obtenidos en los tres estudios realizados tienen implicaciones relevantes desde el punto de vista práctico en lo que a los procesos de selección y evaluación se refiere. Una primera implicación es que los cuestionarios de EF quasi-ipsativos han demostrado ser una medida de personalidad robusta contra el faking. Los resultados han puesto de manifiesto que es una medida resistente al faking, con un elevado grado de equivalencia de medida en condiciones de faking y honestas y, además, ha mostrado ser un adecuado predictor del desempeño incluso en condiciones de faking. Por todo ello, podemos afirmar que los cuestionarios de EF en formato quasi-ipsativo son una herramienta útil para el control del faking y válida para la evaluación de la personalidad. Así, se proponen como una alternativa adecuada a las medidas SS para la evaluación de la personalidad en contextos aplicados que puedan motivar faking. Una segunda implicación para la evaluación de personalidad en contextos académicos aplicados es que los cuestionarios de EF quasi-ipsativos han mostrado una validez predictiva importante sobre diferentes criterios del desempeño académico. Por lo tanto, sería muy recomendable que se emplee este tipo de medidas en los procesos de evaluación (procesos de admisión de estudiantes, procesos de selección para formación) por la doble razón de ser buenos predictores del desempeño académico y de ser resistentes al faking. Una tercera implicación práctica de los resultados de esta tesis es que se ha mostrado que la validez de los cuestionarios de personalidad varía en función de la medida que se utilice para evaluar el desempeño académico. Por lo tanto, los evaluadores ALEXANDRA MARTÍNEZ GÓMEZ 278 deben tener presente qué medida de desempeño pretenden predecir, ya que no se predicen por igual medidas distintas (juicios y datos de resultados) del desempeño académico. SUGERENCIAS PARA INVESTIGACIONES FUTURAS Esta tesis ha supuesto una contribución al conocimiento de los efectos del faking sobre las medidas de personalidad de EF y ha puesto de manifiesto la utilidad de las mismas para el control del faking. No obstante, existen aspectos que es necesario seguir investigando en este ámbito. En ese sentido se proponen algunas sugerencias para futuras investigaciones. En el Estudio 1 se podido observar que en varios casos se ha producido error de muestreo de segundo orden y que, además, no se ha podido analizar la resistencia al faking en los cuestionarios de EF normativos, en ambos casos por el escaso número de estudios existente. Por ello se recomienda seguir realizando estudios primarios que examinen la capacidad de los cuestionarios de EF, en todos sus formatos, para reducir el faking con el objetivo de ampliar el meta-análisis presentado. También es necesario seguir investigando los efectos del faking sobre la validez de constructo y de criterio para ampliar el conocimiento sobre esta cuestión. Los resultados presentados en esta tesis apoyan las predicciones del modelo psicométrico del faking, pero estudios adicionales son necesarios. En ese sentido, la segunda sugerencia de investigación que se plantea es realizar réplicas de estos estudios con nuevas muestras en el contexto experimental pero también ampliar su estudio a un contexto real (candidatos vs empleados) para obtener una mayor evidencia y apoyo empírico a los resultados encontrados. También cabe señalar, la necesidad de ampliar las investigaciones aquí realizadas en contextos de faking a otros formatos de cuestionarios de EF (ipsativos y normativos) así como a otros criterios (desempeño laboral, satisfacción, etc.) con el objetivo de acumular estudios primarios para poder llevar a cabo meta-análisis que presenten resultados más robustos sobre la relación entre estas variables. LIMITACIONES Como toda investigación empírica esta tesis doctoral también presenta limitaciones. La primera de ellas es que no se ha podido realizar un meta-análisis CONCLUSIONES GENERALES 279 jerárquico para el formato normativo, lo que ha impedido comparar la resistencia al faking entre los tres tipos de puntaciones de EF (normativas, ipsativas y quasi-ipsativas). Asimismo, en este análisis se han incluido medidas de EF tanto basadas en los Big Five como en otros modelos de personalidad, por lo que sería recomendable analizar el efecto que tiene el faking sobre estos modelos por separado para comprobar si se corroboran los resultados encontrados. Por lo que respecta a los Estudios 2 y 3, se han realizado en un contexto experimental de laboratorio con una muestra muy específica, estudiantes universitarios, por lo que los resultados obtenidos pueden estar afectados por las características particulares de estas muestras. Otro punto a tener en cuenta es que los análisis no se han llevado a cabo con muestras totalmente independientes, dado que la muestra intra-grupo formaba parte de la muestra total analizada. Asimismo, los datos de la condición faking sólo se han obtenido bajo un contexto de desempeño máximo, es decir, se ha inducido a los sujetos, con instrucciones específicas, a cometer faking, por lo que falta información sobre qué resultado se obtendrían en condiciones de desempeño normal. Aunque se espera que los tamaños el efecto sean más bajos, no se ha podido realizar esta comparación (faking en desempeño máximo vs faking en desempeño típico). Una última limitación de estas investigaciones es que estos estudios se han llevado a cabo con una medida de EF quasi-ipsativa, por lo que se desconoce de qué manera afectaría el faking a la validez predictiva y de constructo de las medidas ipsativas y normativas. SUMARIO El faking es un problema importante para la evaluación de la personalidad en contextos académicos y laborales. Los cuestionarios de personalidad EF han surgido como una herramienta que presenta ventajas metodológicas para controlar y reducir el faking. Sin embargo, varios los aspectos sobre este tipo medida y su resistencia al faking no habían sido investigados. Poniendo a prueba las predicciones del modelo psicométrico de efectos del faking, esta tesis ha contribuido al conocimiento de los efectos del faking sobre las medidas de personalidad de EF en general, y sobre las medidas quasi-ipsativas en particular, a través de la realización de tres estudios. En el primero se ha constatado que las medidas de EF ALEXANDRA MARTÍNEZ GÓMEZ 280 presentan resistencia a los efectos del faking. En el segundo estudio se ha podido demostrar que la estructura factorial de cinco componentes de los cuestionarios de EF quasi-ipsativos no se ve afectada por el faking. Y el tercer estudio ha puesto de manifiesto que la personalidad evaluada con este formato de cuestionario predice el desempeño académico incluso en condiciones de faking. Por todo ello, se puede afirmar que los cuestionarios de EF quasi-ipsativos son una herramienta válida en los procesos de selección y evaluación en contextos aplicados, incluso en condiciones de faking. No obstante, existen otros aspectos sobre los que es necesario seguir profundizando en investigaciones futuras. ANEXOS ALEXANDRA MARTÍNEZ GÓMEZ 288 Anexo 3. Matriz de Correlaciones Observadas entre las Variables en la Condición Faking de la Muestra Total (N = 692) V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 V10 V11 V12 V13 V14 V15 V16 V17 V18 V19 V20 V1 - V2 .18 - V3 .23 .22 - V4 .19 .24 .18 - V5 -.08 -.01 .03 -.15 - V6 .06 .03 .07 -.14 .37 - V7 -.00 .08 .03 -.07 .25 .30 - V8 -.03 .08 .03 -.15 .36 .42 .25 - V9 -.13 .00 -.09 .05 -.15 -.11 -.03 -.15 - V10 -.08 .04 -.05 .08 -.03 -.10 -.08 -.07 .38 - V11 -.10 .04 -.14 .06 -.08 -.10 -.00 -.14 .40 .47 - V12 -.16 -.06 -.02 -.13 -.05 -.08 -.10 -.09 .39 .39 .38 - V13 -.03 -.21 .05 -.20 .05 .07 -.08 -.00 -.21 -.20 -.29 .05 - V14 -.01 -.19 .02 -.17 -.06 -.04 -.04 -.01 -.15 -.15 -.20 .07 .44 - V15 .03 .13 .00 .09 -.17 -.10 .11 -.02 .05 -.04 -.00 -.01 -.06 .07 - V16 -.09 -.02 .03 -.11 -.03 -.01 -.01 -.04 -.13 -.11 -.14 .06 .34 .30 .13 - V17 .00 -.04 -.10 .09 -.20 -.24 -.12 -.20 -.00 -.06 .02 -.12 -.24 -.15 .00 -.09 - V18 -.06 -.03 -.11 .22 -.26 -.26 -.09 -.20 .08 .05 .08 -.15 -.33 -.22 .06 -.17 .41 - V19 -.05 -.03 -.21 .20 -.23 -.28 -.08 -.21 .06 .04 .10 -.12 -.34 -.19 .08 -.14 .35 .51 - V20 -.05 .02 -.14 .20 -.19 -.27 -.13 -.20 .06 .07 .10 -.13 -.33 -.15 .06 -.16 .31 .44 .53 - ANEXOS 289 Anexo 4. Matriz de Correlaciones Observadas entre las Variables en la Condición Honesta de la Muestra Intra-grupo (N = 490) V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 V10 V11 V12 V13 V14 V15 V16 V17 V18 V19 V20 V1 - V2 .25 - V3 .35 .37 - V4 .35 .29 .32 - V5 -.10 .13 -.06 -.23 - V6 .01 .17 .06 -.14 .54 - V7 -.10 .09 -.01 -.16 .45 .42 - V8 -.03 .16 -.05 -.09 .54 .54 .37 - V9 -.07 -.06 -.02 -.10 -.13 -.01 -.01 -.12 - V10 -.07 -.00 -.06 -.09 -.09 -.09 -.05 -.13 .58 - V11 -.15 -.10 -.05 -.08 -.09 -.06 .03 -.09 .52 .58 - V12 -.13 -.11 -.03 -.14 -.11 -.06 -.01 -.10 .54 .57 .55 - V13 -.04 -.11 .07 .07 -.18 -.13 -.07 -.12 -.11 -.12 -.16 .03 - V14 -.15 -.19 -.04 -.04 -.12 -.11 -.02 -.08 -.15 -.20 -.15 -.03 .47 - V15 .05 .12 .07 .16 -.13 -.08 -.03 -.07 -.08 -.08 -.08 -.00 .21 .21 - V16 -.10 .02 .06 .05 -.11 -.13 .02 -.12 -.09 -.10 -.11 .04 .44 .45 .24 - V17 -.03 -.22 -.09 .04 -.35 -.36 -.25 -.39 -.06 -.13 -.06 -.14 -.06 .00 -.11 -.01 - V18 -.05 -.27 -.14 .03 -.25 -.28 -.22 -.29 -.14 -.10 -.04 -.18 -.10 -.07 -.10 -.12 .47 - V19 -.08 -.27 -.24 .02 -.21 -.35 -.26 -.24 -.24 -.16 -.07 -.16 -.17 -.08 -.08 -.08 .47 .56 - V20 -.01 -.15 -.15 .06 -.18 -.24 -.17 -.18 -.16 -.06 -.01 -.09 -.18 -.07 -.06 -.09 .36 .44 .56 - ALEXANDRA MARTÍNEZ GÓMEZ 290 Anexo 5. Matriz de Correlaciones Observadas entre las Variables en la Condición Faking de la Muestra Intra-grupo (N = 490) V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 V10 V11 V12 V13 V14 V15 V16 V17 V18 V19 V20 V1 - V2 .19 - V3 .27 .25 - V4 .26 .18 .16 - V5 -.09 -.02 .03 -.17 - V6 .04 .05 .10 -.13 .41 - V7 -.03 .06 .06 -.06 .24 .27 - V8 -.03 .09 .02 -.14 .41 .45 .24 - V9 -.11 .03 -.05 .01 -.15 -.11 -.00 -.14 - V10 -.08 .06 -.05 .08 -.03 -.12 -.07 -.07 .38 - V11 -.10 .04 -.13 .00 -.05 -.11 .03 -.11 .39 .51 - V12 -.18 -.05 -.05 -.22 -.01 -.05 -.06 -.05 .39 .40 .38 - V13 -.03 -.21 .06 -.19 .06 .06 -.07 .01 -.20 -.22 -.30 .09 - V14 -.03 -.16 .02 -.14 -.06 -.05 -.03 -.04 -.15 -.16 -.22 .09 .48 - V15 .04 .09 .03 .09 -.18 -.14 .11 -.01 .06 -.02 .01 -.01 -.06 .08 - V16 -.03 .03 .09 -.11 -.01 -.00 -.01 -.06 -.16 -.13 -.15 .05 .35 .35 .12 - V17 .03 -.06 -.09 .12 -.22 -.25 -.13 -.21 -.06 -.09 -.00 -.15 -.28 -.19 .04 -.10 - V18 -.05 -.03 -.13 .23 -.25 -.24 -.05 -.22 .11 .05 .08 -.21 -.38 -.28 .09 -.21 .43 - V19 -.04 -.05 -.24 .19 -.23 -.28 -.09 -.24 .03 .02 .10 -.13 -.38 -.20 .10 -.18 .39 .55 - V20 -.04 -.00 -.16 .21 -.19 -.23 -.12 -.19 .00 .07 .09 -.19 -.39 -.23 .08 -.17 .32 .49 .55 - ANEXOS 291 Anexo 6. Matriz de Correlaciones Observadas entre las Variables en la Condición Honesta Inter-grupos (N = 449) V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 V10 V11 V12 V13 V14 V15 V16 V17 V18 V19 V20 V1 - V2 .30 - V3 .32 .40 - V4 .40 .29 .34 - V5 -.03 .18 -.04 -.20 - V6 .03 .15 .03 -.14 .62 - V7 -.04 .11 .00 -.20 .36 .40 - V8 .02 .19 -.05 -.08 .55 .60 .41 - V9 -.06 -.01 .02 -.04 -.08 -.02 -.04 -.11 - V10 -.05 .02 -.04 -.02 -.10 -.09 -.10 -.13 .53 - V11 -.11 .01 -.10 -.06 -.07 -.01 -.02 -.09 .56 .64 - V12 -.08 -.06 -.01 -.06 -.04 -.03 -.00 -.15 .61 .58 .61 - V13 -.12 -.08 .15 .09 -.18 -.18 .00 -.15 -.13 -.13 -.20 .04 - V14 -.22 -.20 -.04 -.10 -.18 -.15 .01 -.14 -.08 -.14 -.10 .00 .50 - V15 .10 .17 .16 .19 -.16 -.16 -.06 -.12 .01 -.01 -.04 .03 .34 .27 - V16 -.09 .02 .08 .04 -.12 -.09 .02 -.08 -.18 -.13 -.11 -.03 .46 .42 .30 - V17 -.01 -.12 -.09 -.05 -.25 -.33 -.22 -.26 -.10 -.02 -.06 -.11 -.05 .03 .01 -.04 - V19 -.09 -.18 -.14 .02 -.27 -.30 -.25 -.28 -.17 -.08 -.10 -.19 -.06 .02 -.01 -.06 .42 - V18 -.04 -.23 -.23 -.00 -.22 -.31 -.23 -.20 -.13 -.05 -.04 -.15 -.17 .01 -.05 -.07 .43 .55 - V20 .04 -.18 -.14 .05 -.23 -.30 -.21 -.21 -.12 -.01 -.02 -.06 -.06 .08 -.01 -.06 .34 .39 .53 - ALEXANDRA MARTÍNEZ GÓMEZ 292 Anexo 7. Matriz de Correlaciones Observadas entre las Variables en la Condición Faking Inter-grupos (N = 202) V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 V10 V11 V12 V13 V14 V15 V16 V17 V18 V19 V20 V1 - V2 .11 - V3 .12 .13 - V4 .03 .39 .24 - V5 -.06 .01 .03 -.11 - V6 .08 -.05 -.05 -.18 .24 - V7 .04 .12 -.05 -.10 .27 .36 - V8 -.05 .03 .05 -.14 .19 .30 .25 - V9 -.17 -.04 -.14 .15 -.16 -.11 -.09 -.16 - V10 -.05 -.00 -.02 .08 -.04 -.05 -.11 -.09 .38 - V11 -.08 .05 -.14 .20 -.16 -.06 -.08 -.22 .43 .37 - V12 -.06 -.06 .07 .08 -.15 -.12 -.17 -.18 .38 .38 .37 - V13 .02 -.18 .04 -.25 .04 .13 -.11 -.01 -.26 -.16 -.28 -.09 - V14 .05 -.26 .04 -.25 -.07 -.01 -.07 .08 -.16 -.14 -.17 .00 .32 - V15 -.00 .21 -.07 .11 -.14 -.02 .10 -.05 .03 -.11 -.03 .00 -.04 .04 - V16 -.18 -.10 -.09 -.13 -.05 -.01 -.01 .03 -.08 -.09 -.15 .05 .28 .18 .19 - V17 -.04 .04 -.10 -.00 -.11 -.18 -.08 -.17 .13 .04 .06 -.08 -.12 -.04 -.10 -.12 - V18 -.02 .04 -.02 .16 -.26 -.31 -.17 -.12 -.00 .03 .07 -.03 -.21 -.08 .01 -.12 .30 - V19 -.06 .05 -.12 .20 -.22 -.25 -.05 -.12 .12 .07 .09 -.10 -.22 -.17 .04 -.04 .21 .37 - V20 -.04 .10 -.06 .16 -.15 -.35 -.12 -.21 .18 .06 .11 -.02 -.18 .04 .05 -.15 .26 .28 .45 - REFERENCIAS REFERENCIAS 295 Las referencias marcadas con asterisco (*) indican los estudios que han sido incluidos en el meta-análisis (Estudio 1). 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