Resumen

DOMINGUEZ-LARA, Sergio; FERNANDEZ-ARATA, Manuel  y  BARRIG-JO, Patricia. Escala de Clima de Innovación: análisis psicométrico en trabajadores peruanos. Retos [online]. 2024, vol.14, n.28, pp.277-292. ISSN 1390-8618.  https://doi.org/10.17163/ret.n28.2024.06.

Los cambios, producto de la pandemia, impulsaron a las organizaciones a mantenerse vigentes y competitivas. Por ello fue necesaria la capacidad para responder a las nuevas demandas para adaptarse al cambio, lo que implica innovar en el desarrollo de sus procesos. En ese sentido, la creciente importancia del comportamiento laboral innovador en el desarrollo de las organizaciones impulsó a los investigadores a buscar los mecanismos que estimulen dicho comportamiento en los trabajadores. Por lo expuesto, esta investigación tuvo como objetivo analizar las propiedades psicométricas de la Escala de Clima de Innovación (ECI). El estudio instrumental se realizó en 273 trabajadores peruanos (50.916 % hombres) entre 22 y 76 años (Media = 45.224) pertenecientes en su mayoría a empresas privadas (75.092 %). En cuanto al análisis psicométrico se exploró claridad y relevancia de los ítems por medio de la valoración de jueces expertos (validez de contenido), la estructura interna se evaluó mediante el análisis factorial confirmatorio tanto de los modelos oblicuos como bifactor, y por último se estimó la confiabilidad de las puntuaciones (coeficiente alfa) y del constructo (coeficiente omega). En cuanto a los hallazgos, los ítems de la ECI son claros y relevantes, el modelo unidimensional tiene mayor respaldo empírico como estructura interna, y la confiabilidad es adecuada. Se concluye que la ECI tiene evidencias favorables de validez y confiabilidad para su aplicación en empresas peruanas, constituyendo una herramienta útil para conocer el clima innovador percibido por sus trabajadores, aportando información para la toma de decisiones y planeamiento de estrategias de innovación y creatividad organizacional.

Palabras clave : innovación; clima de innovación; trabajadores; análisis de contenido; análisis factorial; análisis multivariado; modelos de ecuaciones estructurales; análisis de confiabilidad.

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