Retos, 14(28), 2024 Revista de Ciencias de la Administración y Economía
ISSN impreso: 1390-6291; ISSN electrónico: 1390-8618
www.retos.ups.edu.ec
octubre 2024-marzo 2025
pp. 277-292
https://doi.org/10.17163/ret.n28.2024.06
Revista de Ciencias de Revista de Ciencias de
Administración y EconomíaAdministración y Economía
Escala de Clima de Innovación: análisis psicométrico en
trabajadores peruanos
Innovation Climate Scale:
psychometric analysis in Peruvian workers
Sergio Dominguez-Lara
Profesor e investigador de la Universidad de San Martín de Porres, Perú
sdominguezl@usmp.pe
https://orcid.org/0000-0002-2083-4278
Manuel Fernández-Arata
Profesor e investigador de la Universidad de San Martín de Porres, Perú
mfernandeza1@usmp.pe
https://orcid.org/0000-0002-8582-9904
Patricia Bárrig-Jó
Profesora e investigadora de la Pontificia Universidad Católica del Perú, Perú
pbarrig@pucp.pe
https://orcid.org/0000-0003-4685-5760
Recibido: 23/05/24 Revisado: 08/06/24 Aprobado: 23/08/24 Publicado: 01/10/24
Resumen: 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 anali-
zar 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 confia-
bilidad 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 ecuacio-
nes estructurales, análisis de confiabilidad.
Cómo citar: Dominguez-Lara, S., Fernández-Arata, M. y Bárrig-Jó, P. (2024). Escala de Clima de Innovación: análi-
sis psicométrico en trabajadores peruanos. Retos Revista de Ciencias de la Administración y Economía, 14(28), 277-292.
https://doi.org/10.17163/ret.n28.2024.06
© 2024, Universidad Politécnica Salesiana, Ecuador
ISSN impreso: 1390-6291; ISSN electrónico: 1390-8618
278 Sergio Dominguez-Lara, Manuel Fernández-Arata y Patricia Bárrig-Jó
Abstract: the changes caused by the COVID-19 pandemic pushed organizations to attempt to remain current and competitive. Thus, the ability
to respond to new demands and adapt to shifting conditions was an unavoidable requirement, which implies innovating in the development of
their processes. In that sense, the growing importance of innovative work behaviors in the development of organizations has driven researchers
to investigate mechanisms that foster such behaviors in workers. The objective of this study was to analyze the psychometric properties of the
Innovation Climate Scale (ICS). The instrumental study involved 273 Peruvian workers (50.916 % male) ranging in age between 22 and 76 years
old (Mean = 45.224), employed for the most part in the private sector (75.092 %). The psychometric analysis explored item clarity and relevance
by means of assessment by expert judges (content validity). Internal structure was assessed via confirmatory factorial analyses, both of oblique
models and bi-factor. Finally, scoring reliability (alpha coefficient) and construct reliability (omega coefficient) were estimated. This study finds
the ICS items to be clear and relevant, a greater empirical support for the unidimensional model as its internal structure, and an adequate relia-
bility. In conclusion there is favorable evidence of validity and reliability for the application of the ICS in Peruvian companies as a useful tool to
measure the innovative climate perceived by its workers, providing information for decision making and planning of innovation strategies and
organizational creativity.
Keywords: innovation, innovation climate, workers, content analysis, factorial analysis, multivariate analysis, structural equation models, relia-
bility analysis.
Introducción
Las medidas de emergencia establecidas para
hacer frente a la pandemia por COVID-19 deman-
daron una serie de cambios en las actividades y
procesos de empresas e instituciones públicas,
así como en el comportamiento de consumidores
y usuarios. Por ejemplo, el distanciamiento so-
cial y las restricciones de movilidad alteraron las
transacciones comerciales y propiciaron despidos
y pérdida de trabajos. Si bien algunos rubros la-
borales, como los de servicios sanitarios y venta
de productos básicos, mantuvieron la atención
presencial aunque con limitaciones, otros em-
pleos se trasladaron a la modalidad virtual. Por
su parte, el comercio electrónico tuvo un impulso
al implementarse plataformas digitales para aten-
der la actividad económica y las necesidades del
consumidor (Cámara Peruana de Comercio Elec-
trónico, 2021; Lizarzaburu, 2023; United Nations
Conference on Trade and Development, 2021).
La innovación es fundamental para la pro-
ductividad, la rentabilidad y el desarrollo sos-
tenible de toda organización; la globalización,
el desarrollo tecnológico y la tendencia a aso-
ciarse que tienen los sectores público y privado
ha incrementado signicativamente la impor-
tancia de la innovación (Chan et al., 2014). Para
que las organizaciones se mantengan vigentes y
competitivas en entornos en constante cambio,
deben contar con la capacidad para responder
a las nuevas demandas y con la habilidad para
innovar y adaptarse a estos cambios (Kodden,
2020). La innovación en las organizaciones puede
entenderse tanto por los resultados innovadores
en sí mismos, como por el proceso por el cual se
desarrollan y establecen prácticas innovadoras
en la organización (Pichlak, 2016).
El clima de innovación podría ser afectado
positivamente por un clima de apoyo, por la res-
puesta emocional positiva al cambio y por estar
sujeto a toma de riesgos en el lugar de trabajo
(Ye et al., 2022). Existen factores que apoyan o
limitan el desarrollo de climas de innovación
dentro de las empresas, cuya identicación pue-
de ayudarnos a comprender los benecios que
un clima de innovación ofrece a la organización
y sus trabajadores, así como a conocer también
aquellas contingencias que se presentan entre el
clima de innovación, el equipo, factores y resul-
tados organizacionales (Newman et al., 2020).
Precisamente, uno de estos factores es el clima
organizacional, que se reere a los lineamientos
de interacción establecidos en la organización y al
ambiente psicosocial que la caracteriza, mientras
que, a nivel individual, o psicológico, denota la
percepción que tienen los trabajadores sobre el
clima del centro de labores en general, o del área
en el que se desempeñan, en particular (Ehrhart
y Schneider, 2016; Patterson et al., 2005)
A nivel organizacional, el clima innovador
se reere a organizaciones que promueven y
orientan sus esfuerzos para incentivar el com-
portamiento innovador de sus trabajadores, re-
compensando su desempeño e invirtiendo en sus
propuestas innovadoras (Newman et al., 2020). A
nivel individual el clima innovador es denido
como las representaciones cognitivas del entor-
no organizacional que tienen los trabajadores
producto de interpretaciones psicológicamente
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signicativas del contexto (Baltes et al., 2009).
Así, la persona se comportaría de acuerdo con
aquello que considera relevante y esperado de
ella en el centro de labores.
Considerando la perspectiva individual-psi-
cológica, Scott y Bruce (1994) denieron al clima
organizacional innovador como el grado en que
los integrantes de un centro laboral perciben un
clima que apoya la innovación. Estos autores
evaluaron un modelo explicativo del comporta-
miento innovador del trabajador, encontrando
que las percepciones de un clima organizacional
que apoya la innovación tienen un efecto en dicho
comportamiento, y actúan como una variable
mediadora en la inuencia que tienen las inte-
racciones líder-trabajador y el estilo sistemático
de solución de problemas en el comportamiento
innovador de los individuos.
Para West y Sacramento (2012), las organi-
zaciones creativas e innovadoras son lugares en
los que la mayoría de sus miembros comparte
la rme creencia en la visión inspiradora de la
organización y los logros que quiere alcanzar.
Algunos de los aspectos que caracterizan a las
organizaciones innovadoras son la consistencia,
las normas que fomentan la diversidad, el desa-
rrollo continuo, la participación de sus miembros
y el liderazgo (Kanter, 1996; Siegel y Kaemmerer,
1978). Más aún, existe evidencia de que el clima
innovador depende, en parte, de las interaccio-
nes con el líder y colegas así como de la cultura
organizacional (Sarros et al., 2008). Además, el
liderazgo transformacional está relacionado con
el desempeño laboral del trabajador a través del
clima de innovación (Brimhall, 2019) y la crea-
tividad (Mumford et al., 2023). Otros elementos
que promueven la innovación y creatividad en
una organización son las estrategias (misión
institucional, medios para alcanzar metas), los
estímulos para innovar (reconocimiento, dispo-
nibilidad de recursos, consideración de ideas) y
la comunicación compartida en la organización
(entre áreas y grupos de trabajo, información de
toma de decisiones) (Carmona et al., 2020).
Es por las características propias de las orga-
nizaciones, así como por la perspectiva desde la
cual se dene el clima organizacional innovador,
que existen diversas maneras de medir el cons-
tructo (Isaksen, 2023). Por ejemplo, Patterson et
al. (2005) elaboraron y validaron una medida del
clima organizacional que incluye las prácticas
administrativas de la institución, así como la
productividad e innovación de la organización,
mientras que Siegel y Kaemmerer (1978) constru-
yeron una escala para evaluar la percepción de
trabajadores sobre el apoyo a la innovación en sus
centros de labores identicando tres dimensiones,
apoyo a la creatividad, tolerancia de diferencias
y compromiso personal.
Por su parte, Scott y Bruce (1994) propusieron la
Escala de Clima de Innovación (ECI) para evaluar
el apoyo organizacional a la innovación con una
versión propia modicada con base a dos dimen-
siones de la escala de Siegel y Kaemmerer (1978),
apoyo a la creatividad y tolerancia a las diferencias.
Además, los autores agregaron preguntas para eva-
luar la percepción de recompensas a la innovación
en el ámbito organizacional y el grado en el que
las personas creen que los recursos disponibles
son adecuados para lograr las metas de innova-
ción. Para evaluar la estructura de los 26 ítems
de su escala ejecutaron un análisis factorial con
enfoque exploratorio con el método de extracción
de componentes principales y rotación Varimax.
Al evaluar una estructura de dos dimensiones
retuvieron 22 de los 26 ítems iniciales, ya que con-
taron con cargas factoriales por encima de .40 y
fueron factorialmente complejos, es decir, que car-
guen en más de un factor a la vez. En ese sentido,
identicaron un primer factor compuesto por 16
ítems, al que denominaron apoyo a la innovación el
cual explicó el 31.67 % de la varianza. Esta dimen-
sión evalúa si los miembros de una organización
la perciben como abierta al cambio, tolerante de
la diversidad y que apoya la búsqueda de nuevas
ideas. El segundo factor, suministro de recursos, con-
tó con seis ítems que midieron el grado en que los
recursos humanos, de nanciamiento y de tiempo
en la organización son percibidos como adecuados
por los trabajadores, explicando el 15.74 % de la
varianza. Todos los ítems presentaron cargas fac-
toriales entre .52 a .80 y el alfa de Cronbach fue
de .92 en la dimensión de apoyo a la innovación
y .77 en la de suministro de recursos.
La ECI es uno de los instrumentos más solicita-
dos para evaluar el clima de innovación (Newman
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280 Sergio Dominguez-Lara, Manuel Fernández-Arata y Patricia Bárrig-Jó
et al., 2020), y fue utilizado de forma conjunta con
otras variables, como liderazgo transformacional e
innovación organizacional (Jung et al., 2003), cultu-
ra organizacional (Sarros et al., 2008), o creatividad
y clima de apoyo a la innovación (Khalili, 2016).
Si bien no tiene estudios psicométricos conocidos,
en un trabajo se reportaron coecientes alfa de
Cronbach de .94 para apoyo a la innovación y .76
para suministro de recursos (Sarros et al., 2008),
mientras que otros asumieron su unidimensio-
nalidad, reportando coecientes de conabilidad
adecuados (Chan et al., 2014; Dhar, 2015).
De acuerdo con lo expuesto, el objetivo de
este estudio fue analizar las propiedades psi-
cométricas de la ECI en trabajadores peruanos
debido a que en los últimos años las empresas
están orientando su atención a la creación de un
clima organizacional más propicio para promo-
ver el comportamiento innovador de sus traba-
jadores, esto es, cómo los trabajadores perciben
su ambiente de trabajo (Ye et al., 2022). Entre las
variadas implicancias de esta situación, se en-
cuentra la necesidad de disponer de instrumen-
tos de evaluación con evidencias psicométricas,
validez y conabilidad, para valorar el clima de
innovación presente en las organizaciones.
En este orden de ideas, el estudio es impor-
tante a nivel aplicado porque el uso de un ins-
trumento, en un contexto y población distintos a
los del estudio original, requiere evidencias tanto
de validez como de conabilidad para garantizar
su aplicabilidad. Además, contar con una escala
de medición del clima de innovación constituye
un recurso importante para el desarrollo de la
conducta innovadora de sus miembros (Dhar,
2015), y puede contribuir a conocer el grado en
que los empleados en el país perciben a sus or-
ganizaciones como abiertas al cambio, que apo-
yan nuevas ideas con tolerancia a la diversidad
de sus miembros, así como el grado de acuerdo
con la adecuación de los recursos con los que
disponen. Se puede conocer también los factores
que apoyan o limitan el desarrollo de los climas
de innovación, lo cual facilitaría comprender los
benecios y desventajas del clima de innovación,
y sus implicancias organizacionales e individua-
les. De ese modo, una medida con propiedades
psicométricas apropiadas permitiría conocer y
comprender el clima de innovación de una em-
presa a n de que los profesionales desarrollen
acciones que fomenten la innovación al interior
de la organización (Newman et al., 2020).
La creciente y signicativa importancia del
comportamiento laboral innovador en el desarrollo
y supervivencia de las organizaciones competiti-
vas ha impulsado a los investigadores a buscar
los mecanismos que estimulen este tipo de com-
portamiento en los empleados (Afsar y Umrani,
2019). En ese sentido, diversos estudios destacan la
necesidad de crear una estructura organizacional
de clima que apoye y proporcione los recursos
para el desarrollo de la innovación, tolerando el
riesgo, por su signicativa inuencia en el com-
portamiento laboral innovador de los empleados
(Afsar y Umrani, 2019; Shanker et al., 2017). El
modelo de interaccionismo social en que se basa
el estudio enfatiza que el liderazgo, las relaciones
en grupo de trabajo y la resolución de problemas
afecta directa o indirectamente el comportamiento
innovador individual mediante las percepciones
de clima de innovación (Scott y Bruce, 1994).
Por otra parte, se justica a nivel metodológico
porque, además del estudio original, no existen
otras publicaciones cientícas sobre evidencias
de validez psicométrica de la Escala de Clima
de Innovación (Scott y Bruce,1994) en contextos
nacionales internacionales, por lo que brindar
evidencia psicométrica legitimaría su uso tanto
en el contexto de aplicación profesional como
en el académico, ya que solo se encontraron
estudios empíricos cuyo uso de la ECI no sería
concluyente debido a que las evidencias de va-
lidez son condiciones necesarias para interpre-
tar apropiadamente los resultados (American
Educational Research Association et al., 2014),
y la estimación de conabilidad no reemplaza
a la validez (Cortina, 1993). Asimismo, aunque
algunos instrumentos usen ítems invertidos, es
relevante el estudio de su impacto sobre su es-
tructura factorial (Dominguez-Lara et al., 2019),
ya que la literatura recomienda prescindir de
ese tipo de ítems (Suárez-Álvarez et al., 2018),
porque en ocasiones suelen eliminarse durante el
proceso de investigación (Sánchez-Villena et al.,
2021). Asimismo, en vista de la potencial asocia-
ción entre dimensiones es necesario explorar la
posible presencia de un factor global mediante
modelamiento bifactor (Rodríguez et al., 2016).
Con base en lo expuesto, como hipótesis de
investigación se establece que los ítems son repre-
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sentativos del constructo (hipótesis 1), predomina
una estructura interna de dos dimensiones (hipó-
tesis 2), y presenta magnitudes de conabilidad
adecuadas (hipótesis 3).
Materiales y método
Diseño
Se trata de un estudio no experimental y
transversal. De manera especíca, es un estu-
dio instrumental (Ato et al., 2013) que analiza
las propiedades psicométricas, particularmente
evidencias de validez de contenido y de estruc-
tura interna, así como de conabilidad, de la ECI
en trabajadores peruanos.
Participantes
Fueron evaluados 273 trabajadores peruanos
entre 22 y 76 años de edad (Media = 45.224; Des-
viación estándar = 12.794). Del total, el 75.092 %
(n = 205) laboraba en empresas privadas con nes
de lucro. Se muestran las características de género,
ocupación de los participantes, tipo de contrato
laboral, rango de años laborando en la institución,
modalidad de trabajo y cantidad de trabajadores
en la empresa (tabla 1).
Tabla 1
Características de los participantes
Variable sociodemográfica Categorías Frecuencia (n) Porcentaje (%)
Género
Masculino 139 50.9
Femenino 133 48.7
Prefiero no decirlo 1 0.4
Ocupación
Analista 16 5.9
Asistente 29 10.6
Especialista 62 22.7
Coordinador / Supervisor 37 13.6
Jefe de área 34 12.4
Gerente / Directivo 94 34.4
Otro 1 0.4
Contrato laboral
Contrato plazo determinado 71 26.0
Contrato plazo indeterminado 130 47.6
Emprendedor 37 13.6
Freelance o por producto 18 6.6
Otro 17 6.2
Años laborando en empresa o
institución
De 1 a 5 años 114 41.7
De 6 a 10 años 67 24.5
De 11 a 15 años 39 14.2
De 16 a 20 años 20 7.3
Mas de 20 años 33 12.3
Modalidad de trabajo
Presencial 100 % 26 51.3
Mixto o híbrido no flexible 26 9.5
Híbrido flexible 68 24.9
Remoto 100 % 37 13.6
Otro 2 0.7
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Variable sociodemográfica Categorías Frecuencia (n) Porcentaje (%)
Cantidad de trabajadores en
empresa
Trabajadores independientes 7 2.6
Hasta 10 (microempresa) 47 17.2
Hasta 50 (pequeña empresa) 51 18.7
Hasta 200 (empresa mediana) 45 16.5
Más de 200 (empresa grande) 123 45.0
Instrumentos
Se utilizó la Escala de Clima de Innovación
creada por Scott y Bruce (1994), que mide cómo
los empleados perciben el clima de innovación
organizacional. Está conformada por 22 ítems
(anexo 1) que se integran en las dimensiones de-
nominadas soporte de innovación (16 ítems), que
evalúa si los empleados ven a la organización
como abierta al cambio, apoyo a nuevas ideas y
tolerancia a la diversidad de miembros, y sumi-
nistro de recursos (6 ítems), que mide el grado
en que se percibe que los recursos en la organi-
zación son adecuados. Cada ítem se responde en
un rango ordinal desde totalmente en desacuerdo
(1) hasta totalmente de acuerdo (5).
Procedimiento
La traducción se realizó conforme a reco-
mendaciones especializadas (Muñiz et al., 2013).
Inicialmente se solicitó el permiso a los autores
del instrumento para traducirlo al idioma espa-
ñol como se habla en Perú. Posteriormente se
usó el método back-translation, que consiste en
tener una primera traducción del instrumento,
incluyendo instrucciones, redacción de ítems y
opciones de respuesta de dos profesionales de
nacionalidad peruana, y luego esa versión se tra-
dujo nuevamente al inglés con dos traductores
de lengua materna inglesa.
El protocolo de evaluación se construyó como
formulario de Google. En su primera página gu-
raba el consentimiento informado, donde además
del objetivo de la investigación se mencionaban
otros aspectos del proceso de recolección de da-
tos, como la condencialidad en el manejo de
datos, la participación voluntaria y anónima, así
como la posibilidad de abandonar la evaluación
si así lo considera la persona. La segunda sección
comprendía la escala objetivo de este trabajo.
La evaluación se realizó siguiendo las normas
de la declaración de Helsinki (Asociación Médica
Mundial, 2017), así como el código de ética del
Colegio de Psicólogos del Perú (2018), y del Stan-
dards for Educational and Psychological Testing
(American Educational Research Association et
al., 2014).
Análisis de datos
Las evidencias de validez basadas en el con-
tenido de los ítems se exploraron con base en la
opinión de jueces expertos respecto a la claridad
y relevancia, y dicha opinión se cuanticó usando
el coeciente V de Aiken incluyendo intervalos
de conanza (IC; Peneld y Giacobbi, 2004). En
ambos casos, la claridad y relevancia percibidas
fueron signicativas cuando el límite inferior del
IC estuvo por encima de .50 y el cálculo se reali-
zó con un módulo especializado (Merino-Soto y
Livia-Segovia, 2009).
La estructura interna de la escala se analizó
bajo un enfoque analítico factorial, pero de forma
preliminar se exploró la presencia de puntajes
atípicos (outliers) multivariados con la distancia
de Mahalanobis y aquellos casos con p-valores
menores que .001 se eliminaron de la base de
datos. Por otro lado, se exploró la normalidad
univariada de los ítems con la asimetría (< 2; Fin-
ney y DiStefano, 2006) y curtosis (< 7; Finney y
DiStefano, 2006), y la normalidad multivariada se
valoró con el coeciente de curtosis multivariada
de Mardia (G2 < 70; Dominguez-Lara et al., 2022).
Se implementó un análisis factorial conrma-
torio (AFC), y los modelos se estimaron con el
método WLSMV ya que es un método orientado
al análisis de variables ordinales (Li, 2016) y es
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útil en un amplio rango de tamaños muestrales
(Bovaird y Koziol, 2012), y con correlaciones po-
licóricas con el programa Mplus versión 8.4. Se
evaluó el modelo original de la ECI (dos factores
oblicuos; Scott y Bruce, 1994), en adelante modelo
1 (gura 1a); adicionalmente se implementó un
modelo que incluye un factor de método (FM) que
agrupa los ítems invertidos de cada dimensión
(modelo 2; gura 1b), y por último un modelo
bifactor que incluye un factor general (FG) de
base (Rodríguez et al., 2016) nombrado modelo
3 (gura 1c).
Figura 1
Representación abreviada de los modelos de medición
Para evaluar el ajuste general de los modelos
se consideró la magnitud del CFI (> .90; McDo-
nald y Ho, 2002), el RMSEA (< .08; Browne y
Cudeck, 1993), y el SRMR (< .08; Hu y Bentler,
1999). De forma complementaria, la validez inter-
na convergente se valoró con las cargas factoriales
(> .50; Dominguez-Lara, 2018) y con la varianza
media extraída por factor (vme > .37; Moral-de la
Rubia, 2019), que representa la proporción de la
varianza explicada por el constructo. Asimismo,
la validez interna discriminante se valoró según
la magnitud de las correlaciones interfactoriales
(ϕ < .80; Brown, 2015), y la comparación entre
el cuadrado de la correlación interfactorial (ϕ2),
que indica la varianza compartida entre factores,
y la VME
Por otro lado, la relevancia del FG en el mode-
lo bifactor, es decir, si este explica más varianza
que los factores especícos se analizó con indi-
cadores complementarios: omega jerárquico del
FG (ωH; > .75; Rodríguez et al., 2016), omega je-
rárquico de los factores especícos (ωHS; < .30;
Smits et al., 2015), y varianza común explicada
(ECV > .60; Rodríguez et al., 2016).
Finalmente, se usó el coeciente α (> .70; Pon-
terotto y Charter, 2009) para valorar la conabili-
dad de las puntuaciones, mientras que la cona-
bilidad del constructo se estimó con el coeciente
ω (> .80; Raykov y Hancock, 2005)
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Resultados y discusión
En cuanto a la evidencia de validez de conte
-
nido de los ítems, los jueces indican que los ítems
son claros y relevantes para la evaluación del
constructo (tabla 2). La hipótesis 1 (los ítems son re-
presentativos del constructo) recibió respaldo, y ello
aportaría a la operacionalización del constructo
en Perú, ya que de acuerdo con los expertos los
ítems reejan apropiadamente las características
principales del clima de innovación.
Tabla 2
Validez de contenido de la Escala de Clima de Innovación
Clima de innovación V de Aiken
Claridad (IC 95%) Relevancia
Apoyo a la innovación
Ítem 1 .925 (.823, .970) .980 (.900, .996)
Ítem 2 .888 (.777, .948) .962 (.873, .989)
Ítem 3 .852 (.734, .923) .980 (.900, .996)
Ítem 4 .852 (.734, .923) .685 (.552, .793)
Ítem 5 .667 (.534, .778) .740 (.610, .838)
Ítem 6 .962 (.873, .989) .943 (.847, .980)
Ítem 7 .795 (.670, .881) .777 (.649, .867)
Ítem 8 .907 (.800, .959) .962 (.873, .989)
Ítem 9 .907 (.800, .959) .925 (.823, .970)
Ítem 10 .980 (.900, 996) .870 (.755, .936)
Ítem 11 .925 (.823, .970) .740 (.610, .838)
Ítem 12 .925 (.823, .970) .980 (.900, 996)
Ítem 13 .833 (.713, .910) .907 (.800, .959)
Ítem 14 .943 (.847, .980) .962 (.873, .989)
Ítem 15 .925 (.823, .970) .943 (.847, .980)
Ítem 16 .777 (.649, .867) .907 (.800, .959)
Suministro de recursos
Ítem 1 .943 (.847, .980) .943 (.847, .980)
Ítem 2 .943 (.847, .980) .980 (.900, 996)
Ítem 3 .925 (.823, .970) .925 (.823, .970)
Ítem 4 .925 (.823, .970) .925 (.823, .970)
Ítem 5 .888 (.777, .948) .777 (.649, .867)
Ítem 6 .907 (.800, .959) .925 (.823, .970)
Nota. IC= Intervalos de conanza
El análisis preliminar al AFC sugiere eliminar
11 casos que se consideraron como outliers multi-
variados. Luego de ello, los ítems se aproximan a
la normalidad univariada (tabla 3) y multivariada
(G2 = 72.502). Esto informa que los ítems, por lo
general, no evidencian distribuciones empíricas
que afecten de forma signicativa la estimación
de los modelos de medición.
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Tabla 3
Estadísticos descriptivos de la Escala de Clima de Innovación
M DE g1 g2 M DE g1 g2
Ítem 1 3.879 1.009 -0.620 -0.231 Ítem 12 2.795 1.321 0.142 -1.084
Ítem 2 4.048 0.932 -0.863 0.339 Ítem 13 2.674 1.364 0.256 -1.228
Ítem 3 4.103 0.893 -0.857 0.352 Ítem 14 3.271 1.188 -0.286 -0.676
Ítem 4 3.905 0.882 -0.331 -0.727 Ítem 15 3.425 1.253 -0.416 -0.877
Ítem 5 2.974 1.341 0.056 -1.191 Ítem 16 2.777 1.282 0.130 -1.021
Ítem 6 3.934 1.012 -0.874 0.330 Ítem 17 3.656 1.053 -0.645 -0.162
Ítem 7 2.766 1.354 0.245 -1.065 Ítem 18 3.260 1.145 -0.227 -0.643
Ítem 8 2.853 1.317 0.098 -1.062 Ítem 19 3.278 1.155 -0.228 -0.762
Ítem 9 2.901 1.321 0.010 -1.111 Ítem 20 3.176 1.215 -0.217 -0.796
Ítem 10 3.923 1.049 -0.808 0.010 Ítem 21 3.015 1.200 0.010 -0.826
Ítem 11 3.198 1.280 -0.312 -0.966 Ítem 22 3.267 1.178 -0.274 -0.709
Nota. M: Media; DE: Desviación estándar; g1: asimetría; g2: curtosis.
El primer modelo, de dos factores oblicuos
(modelo 1), obtuvo índices de ajuste inaceptables
(tabla 4), así como cargas factoriales por debajo
de lo esperado (tabla 5). Posteriormente se eva-
luó el modelo que incluyó un FM (modelo 2) y
si bien obtuvo índices de ajuste con magnitudes
adecuadas respecto al modelo anterior (tabla 4),
resalta que en presencia del FM algunos ítems
disminuyen su carga factorial de forma drástica
(e. g., ítem 4; tabla 5) e incluso llegan a magnitudes
negativas (e. g., ítem 5; tabla 5), lo que reeja la
fortaleza empírica del FM. En ese caso, al tratarse
de un artefacto metodológico, se eliminaron los
ítems que componen el FM. En este sentido, se
corroboró que los ítems invertidos suelen tener
evidencia psicométrica insuciente para retener-
los como elementos de valoración del constructo
(Dominguez-Lara et al., 2019; Sánchez-Villena et
al., 2021; Suárez-Álvarez et al., 2018).
Además, cabe precisar que si bien los exper-
tos sostuvieron la pertinencia de los ítems para
evaluar las dos dimensiones del clima de innova-
ción (apoyo a la innovación y suministro de recursos),
al momento de someterlos a prueba empírica
algunos no evidenciaron la asociación con los
otros ítems que permiten inferir la presencia de
dimensiones bien denidas. Por este motivo es
necesario analizar los datos más allá del juicio de
expertos, ya que es solo una fuente de evidencia
y no determina la conguración del instrumento.
Tabla 4
Índices de ajuste de los modelos de medición
Modelo de medición CFI RMSEA IC 90% SRMR
Modelo 1 .391 .346 .339, .353 .333
Modelo 2 .921 .128 .121, .136 .067
Modelo 2 modificado .971 .142 .126, .158 .043
Modelo 3 .993 .080 .061, .100 .019
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Tabla 5
Parámetros factoriales de los ítems de la Escala de Clima de Innovación: Modelo oblicuo y con factor de método
Modelo de dos factores oblicuos Modelo de dos factores con un factor de método
F1 F2 F1 F2 FM
Ítem 1 .770 .864
Ítem 2 .796 .896
Ítem 3 .592 .756
Ítem 4 .369 .168 .520
Ítem 5 .441 -.255 .739
Ítem 6 .761 .880
Ítem 7 .552 -.402 .806
Ítem 8 .678 -.308 .841
Ítem 9 .669 -.259 .836
Ítem 10 .772 .900
Ítem 11 .402 .228 .560
Ítem 12 .420 -.359 .777
Ítem 13 .412 -.342 .783
Ítem 14 .793 .813
Ítem 15 .818 .864
Ítem 16 .445 -.066 .737
Ítem 17 .861 .887
Ítem 18 .912 .899
Ítem 19 .882 .894
Ítem 20 .138 -.107 .539
Ítem 21 .189 -.046 .530
Ítem 22 .629 .622
r .771 .885
VME .394 .467 .365 .466 .502
Nota. F1: Apoyo a la innovación; F2: Suministro de recursos; FM: Factor de método; VME: Varianza media extraída
por factor.
El ajuste del modelo oblicuo sin los ítems in-
versos (modelo 2 modicado) mejoró, excepto por
el RMSEA (tabla 4), y si bien las cargas factoriales
fueron moderadas y elevadas en todos los casos
(tabla 6), la correlación interfactorial fue elevada
y no existe una distinción empírica entre factores
(ϕ2 > VME; tabla 6). El modelo bifactor (modelo 3)
presentó el mejor ajuste entre todos los modelos
evaluados (tabla 4), y los estadísticos asociados al
FG indican que tiene el suciente respaldo como
para considerar una puntuación total obtenida
a partir de los 11 ítems (tabla 6). La hipótesis 2
(predomina una estructura interna de dos dimensio-
nes) no recibió soporte empírico, ya que se trata
de una escala unidimensional. De este modo,
se inere que algunos ítems (e. g., ítem 20) no
guardaban relación empírica con el constructo,
mientras que los ítems positivos que se mantu-
vieron luego de eliminar los ítems invertidos,
debido a su mal funcionamiento psicométrico,
conguraban factores que presentaban una aso-
ciación elevada. Se obtuvo evidencia mediante
modelamiento bifactor que es recomendable una
versión más abreviada y unidimensional de 11
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287
ítems, la cual sería la versión denitiva. En este
sentido, al menos en la muestra de estudio, las
dimensiones originales (apoyo a la innovación
y suministro de recursos) aparecen de forma
conjunta, por lo que se deduce que el clima de
innovación requiere tanto del apoyo como de los
recursos de la empresa para que se ejecuten las
ideas innovadoras.
Tabla 6
Parámetros factoriales de los ítems de la Escala de Clima de Innovación: Modelo oblicuo modicado y bifactor
Modelo modificado de dos factores
oblicuos Modelo bifactorial
F1 F2 FG F1 F2
Ítem 1 .858 .822 .822
Ítem 2 .891 .802 .802
Ítem 3 .742 .640 .640
Ítem 6 .869 .826 .826
Ítem 10 .887 .854 .854
Ítem 14 .826 .859 .859
Ítem 15 .864 .884 .884
Ítem 17 .876 .837 .837 .160
Ítem 18 .903 .831 .831 .356
Ítem 19 .894 .810 .810 .471
Ítem 22 .642 .594 .594 .258
VME
φ
φ2
ECV
ωh
ωhs
.722
.903
.815
.699
.851
.921
.064 .128
Nota. F1: Apoyo a la innovación; F2: Suministro de recursos; FG: Factor general; VME: varianza media extraída por
factor; φ: correlación interfactorial; φ2: varianza compartida entre factores; ECV: varianza común explicada; ωH:
omega jerárquico; ωHS: omega jerárquico de los factores especícos.
Para terminar, la conabilidad fue elevada a
nivel de puntuaciones (α = .939) y de constructo
(ω = .960), lo que da apoyo a la hipótesis 3 (pre-
senta magnitudes de conabilidad adecuadas), lo que
indica que la medida es precisa para valorar el
clima de innovación.
En cuanto a las implicaciones para el ámbito
aplicado, la evaluación del clima de innovación
mediante una medida breve, unidimensional y de
sólidas propiedades psicométricas, es importante
porque proporciona a la empresa una información
que le permitiría tomar decisiones con respecto
al desarrollo de estrategias efectivas para crear
contextos laborales que promuevan la creatividad
y la innovación, incluyendo el diseño del trabajo
autónomo y desaante, apoyando las activida-
des creativas, así como otorgando benecios y
recompensas, todo dentro de un entorno positivo
y clima efectivo para la mejora de la calidad del
liderazgo y un ambiente de trabajo sin condicio-
nes negativas (Ye et al., 2022).
Es por ello que las personas en puestos direc-
tivos podrían invertir en el desarrollo de sus re-
cursos humanos para una rápida adaptación de la
empresa a entornos cambiantes, inspirando a los
empleados a través de la explicación y creación
de objetivos colectivos, promoviendo las metas
de logro, y construyendo relaciones amistosas y
de conanza (Usmanova et al., 2023). Entonces,
también se podría diseñar prácticas empresariales
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que permita a los empleados elaborar un sistema
de gestión del conocimiento asociado a un com-
portamiento innovador positivo (Huang y Li,
2021), dado el impacto que tiene el intercambio
de conocimientos en el comportamiento inno-
vador, en donde la tecnología de la información
puede ayudar a reducir o eliminar las barreras
de comunicación entre los empleados, a través
de una plataforma interactiva para compartir
conocimientos (Ye et al., 2022).
De esta forma, los miembros de una institu-
ción que cuenta con un clima de innovación fa-
vorable estarían más dispuestos a difundir sus
ideas innovadoras, promover comportamientos
innovadores y participar en programas de in-
novación (Jiang et al., 2023). En resumen, en un
clima de innovación organizacional favorable,
el comportamiento de compartir y difundir co-
nocimientos suele ser valorado y reconocido por
los líderes y las organizaciones (Liu et al., 2019).
Conclusiones
Se concluye que la ECI es una herramienta
que tiene evidencias favorables de validez en
cuanto a su contenido y a su estructura inter-
na, así como una conabilidad elevada. A pesar
de la relevancia del clima de innovación en el
comportamiento innovador de los trabajadores
y en la adaptabilidad de las empresas, no exis-
tirían instrumentos adaptados en el medio pe-
ruano que permitan evaluarlo, por lo que para
su estudio se recurre a escalas con información
psicométrica del momento y contexto en el que
fueron construidas. Entonces, al ser la ECI una
medida breve y robusta que se basa en el modelo
interaccionismo social, su aplicación podría per-
mitir a las empresas comprender los benecios
y desventajas que el clima de innovación ejerce
sobre las organizaciones y sus empleados, y de-
sarrollar acciones a n de fomentar la innovación
al interior de la organización, mediante las áreas
de recursos humanos y la gestión de negocios
(Newman et al., 2020).
En cuanto a las limitaciones, la muestra no
pertenece a un solo rubro de actuación laboral,
profesional o de servicios, y en vista de que las
características muestrales e institucionales son
aspectos inuyentes en el comportamiento psi-
cométrico de los ítems, ello puede reejarse en
la estructura interna denitiva del instrumento.
Igualmente, debido a que los datos se recolectaron
mediante cuestionario y de manera online, me
-
diante la plataforma Google Forms, podría haberse
presentado algún sesgo (e. g., deseabilidad social)
en la respuesta de los encuestados.
Para futuros estudios se recomienda contar
con muestras ocupacionales especícas, así como
utilizar estrategias adicionales para obtener otras
evidencias de validez (e. g., por su relación con
otras variables), que respalden la adecuación de
sus propiedades psicométricas y su poder pre-
dictivo. Por otro lado, el clima de innovación ha
sido evaluado a un nivel individual de análisis, es
decir, considerando cómo los empleados perciben
el clima de innovación en sus organizaciones, por
lo que sería pertinente además la comparación
con una medida de la evaluación del clima a ni-
vel organizacional para contar con información
acerca de la correspondencia con las percepcio-
nes compartidas de los trabajadores. Igualmente,
resulta necesario desarrollar trabajos empíricos
que incluyan aspectos relacionados como el clima
creativo y la cultura organizacional de la institu-
ción (Newman et al., 2020).
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Anexo 1
Escala de Clima de Innovación
Responda su acuerdo o desacuerdo con las
siguientes armaciones referidas a su centro la-
boral, considerando la escala que se le presenta
a continuación.
1 2 3 4 5
Completamente en desacuerdo En desacuerdo Ni de acuerdo ni en desacuerdo De acuerdo Completamente de acuerdo
En esta empresa, se promueve la creatividad. 1 2 3 4 5
Los jefes respetan nuestra capacidad de trabajar creativamente. 1 2 3 4 5
En esta empresa se permite a las personas tratar de resolver problemas de distintas maneras. 1 2 3 4 5
La principal función de los miembros de esta organización es seguir las directivas que llegan por los
medios establecidos. 1 2 3 4 5
En esta empresa, uno puede meterse en muchos problemas por hacer su trabajo de manera diferente. 1 2 3 4 5
Esta organización puede describirse como flexible porque continuamente se adapta al cambio. 1 2 3 4 5
Uno no puede hacer cosas que sean muy diferentes en esta empresa porque provoca enojo/ira. 1 2 3 4 5
La mejor manera de llevarse bien en esta organización es pensar como el resto del grupo. 1 2 3 4 5
En esta empresa, se espera que todas las personas enfrenten los problemas de la misma manera. 1 2 3 4 5
Esta organización es abierta y receptiva al cambio. 1 2 3 4 5
Las personas a cargo en esta empresa generalmente reciben reconocimiento por las ideas de otros. 1 2 3 4 5
En esta organización hacemos las cosas como se hicieron en el pasado. 1 2 3 4 5
Esta empresa parece más interesada en continuar con el estado actual de las cosas que en el cambio. 1 2 3 4 5
En esta organización el sistema de recompensas promueve la innovación. 1 2 3 4 5
Esta organización reconoce públicamente a los innovadores. 1 2 3 4 5
En esta empresa el sistema de recompensas beneficia principalmente a los que no van en contra de lo
establecido. 1 2 3 4 5
© 2024, Universidad Politécnica Salesiana, Ecuador
ISSN impreso: 1390-6291; ISSN electrónico: 1390-8618
292 Sergio Dominguez-Lara, Manuel Fernández-Arata y Patricia Bárrig-Jó
El apoyo para desarrollar nuevas ideas está disponible cuando se necesita. 1 2 3 4 5
En esta organización se destinan recursos suficientes para la innovación. 1 2 3 4 5
En esta empresa se dispone de tiempo suficiente para desarrollar ideas creativas. 1 2 3 4 5
En esta organización la falta de fondos para explorar ideas creativas es un problema. 1 2 3 4 5
En esta organización la escasez de personal dificulta la innovación. 1 2 3 4 5
Durante la jornada laboral tengo tiempo libre para desarrollar ideas creativas. 1 2 3 4 5
165-174
