Comportamientos proactivos en el trabajo: adaptación

y análisis psicométrico de una escala

Resumen.

Objetivo: adaptar la Escala de Comportamientos Proactivos de Belschak y Den Hartog, y analizar

sus propiedades psicométricas. Método: se realizó un estudio instrumental sobre una muestra no probabilística

de 461 trabajadores argentinos. Resultados: análisis factoriales indicaron la pertinencia de un modelo oblicuo de

tres factores (SBχ

= 1.79; GFI = .95; CFI = .94; RMSEA = .03) rotulados como comportamientos proactivos

orientados a la organización, a los demás, y a uno mismo, respectivamente; con 10 variables observables, invariante

según sexo y con adecuada confiabilidad (α = .78;

= .77; ω= .72). Se obtuvo evidencia de validez convergente-

discriminante y concurrente a partir del cómputo del índice AVE (AVE > .50; √AVE < r

), y de sus correlaciones

con medidas de personalidad proactiva (CP orientados a la organización: r

= .34,

< .01; CP orientados a

los demás: r

= .30,

< .01; CP orientados a uno mismo: r

= .36,

< .01), satisfacción (CP orientados a la

organización: r

= .40,

p <

.01; CP orientados a los demás: r

= 31,

< .01; CP orientados a uno mismo: r

= .44,

< .01) e implicación laboral (CP orientados a la organización: r

= .36,

< .01; CP orientados a los demás: r

.25,

< .05; CP orientados a uno mismo: r

= .42,

< .01). Conclusión: se han obtenido evidencias de validez,

invarianza factorial y confiabilidad de la versión argentina del instrumento.

Palabras clave.

Proactividad, comportamientos auto-motivados, trabajadores, instrumento de medida, análisis

factorial.

Abstract.

Objective: To adapt the Belschak & Den Hartog Proactive Behaviours Scale and analyze their

psychometric properties. Method: An instrumental study was carried out on a non-probabilistic sample of 461

Argentine workers. Results: Factorial analysis indicated an oblique model of three factors (SBχ

= 1.79; GFI

= .95; CFI = .94; RMSEA = .03) labeled as proactive behaviours pro-organizational, prosocial and pro-self,

respectively, with 10 observable variables, invariant across to sex and with adequate composite reliability (α =

.78;

= .77; ω = .72). Evidence of convergent, discriminate and concurrent validity was obtained from the

calculation of the AVE index (AVE > .50; √AVE < r

) and its correlations with measures of proactive personality

(pro-organizational proactivity: r

= .34,

< .01; prosocial proactivity: r

= .30,

< .01; pro-self proactivity: r

= .36,

< .01), job satisfaction (pro-organizational proactivity: r

= .40,

< .01; prosocial proactivity: r

= 31,

< .01; pro-self proactivity: r

= .44,

< .01) and job involvement (pro-organizational proactivity: r

= .36,

.01; prosocial proactivity: r

= .25,

< .05; pro-self proactivity: r

= .42,

< .01). Conclusion: evidence of validity,

factor invariance and reliability of the Argentine version of the scale were obtained.

Keywords.

Proactivity, self-starting behaviours, workers, measuring instrument, factorial analysis.

Solana Magalí Salessi. Universidad Nacional de Rosario, Argentina, Consejo Nacional de Investigaciones Cientíﬁ cas y Técnicas.

Argentina. Dirección Postal: Ins. de Investigaciones de la Fac. de Hum. y Artes: Entre Ríos 758, CP (2000), Rosario, Argentina.

E-mail: solanasalessi@uca.edu.ar

Alicia Omar. Universidad Nacional de Rosario, Argentina, Consejo Nacional de Investigaciones Cientíﬁ cas y Técnicas. Argentina.

E-mail: agraomar@yahoo.com

Solana Magalí Salessi

Alicia Omar

Universidad Nacional de Rosario, Argentina

Consejo Nacional de Investigaciones Cientíﬁ cas y Técnicas, Argentina

Proactive Work Behaviours: Adaptation and

Psychometric Analysis of a Measure

ISSN 2215-3535

DOI: https://doi.org/10.15517/ap.v32i124.30642

Actualidades en Psicología, 32(124), 2018, 33-49

http://revistas.ucr.ac.cr/index.php/actualidades

Esta obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional.

Salessi & Omar

Actualidades en Psicología, 32(124), 2018, 33-49

Introducción

El término proactividad hace referencia a un conjunto amplio y diverso de conductas

auto-motivadas y orientadas al cambio, que pretenden influir en el ambiente con el fin

de lograr ciertos objetivos individuales, grupales u organizacionales (Belschak & Den

Hartog, 2017; Fatimah, Ferris, & Frese, 2016; Grant & Ashford, 2008; Parker & Collins,

2010). Si bien las primeras publicaciones sobre la temática se remontan al último

cuarto del siglo XX (Ashford & Cummings, 1985; Bateman & Crant, 1993; Frese, Fay,

Hilburger, Leng, & Tag, 1997), solo recientemente la proactividad se ha posicionado

como un tópico central para los estudiosos del comportamiento organizacional. Este

renovado interés quizás se deba al reconocimiento de que, además de erigirse en una

fuente de mayor satisfacción y compromiso, el comportamiento proactivo puede

contribuir a la competitividad organizacional (Thomas, Whitman, & Viswesvaran, 2010;

Tornau & Frese, 2013).

En el estudio de la proactividad se identifican dos tendencias. Por un lado, una

perspectiva de rasgo; por otro lado, un enfoque de corte situacional o interaccionista.

Mientras la primera entiende a la proactividad como una disposición endógena estable

y permanente (Bateman & Crant, 1993; Frese et al., 1997); la segunda la concibe como

un modo de comportarse que varía en función de las diversas circunstancias y contextos

(Belschak & Den Hartog, 2017; Parker & Bindl, 2017). La investigación contemporánea

se encuentra enmarcada en esta segunda perspectiva, argumentando que, conceptualizar

a la proactividad en los términos de rasgo, ofrece muy poca información respecto a qué

comportamientos deberían ser considerados “proactivos”. Asimismo, en la literatura

actual la denominada personalidad proactiva (Bateman & Crant, 1993) es considerada

tan solo uno de los componentes de una constelación más amplia de constructos

relacionados a la proactividad (Crant, Hu, & Jiang, 2017; Parker & Collins, 2010;

Thomas et al., 2010; Tornau & Frese, 2013).

Si bien podría presuponerse que la proactividad se reduce, exclusivamente, a conductas

extra-rol, los especialistas (Belschak & Den Hartog, 2017; Fatimah et al., 2016; Grant

& Ashford, 2008; Parker & Collins, 2010) coinciden en señalar que, todos los tipos

de desempeño, sean ejecuciones inherentes al rol o acciones que trascienden sus

requerimientos formales, pueden ser más o menos proactivos.

En efecto, los criterios actuales para identificar a una conducta como tal son: (1) que

sea un comportamiento voluntario basado en motivaciones intrínsecas antes que una

acción requerida o coaccionada; (2) que sea una acción centrada en el futuro, es decir,

relacionada con la anticipación de oportunidades o problemas; (3) y finalmente, que sea

una conducta orientada a producir cambios en uno mismo, en el entorno o en los demás

(Belschak & Den Hartog, 2017; Fatimah et al., 2016; Parker & Bindl; 2017; Tornau &

Frese, 2013).

La investigación desarrollada a lo largo de estos treinta años ha proporcionado numerosas

evidencias de las diferentes formas que puede asumir el comportamiento (Ashford &

Cummings, 1985; Frese et al., 1997; Morrison & Phelps, 1999). No obstante, Parker y

Collins (2010) han demostrado que todas ellas pueden ser subsumidas en tres categorías

Validación escala comportamientos proactivos en el trabajo

Actualidades en Psicología, 32(124), 2018, 33-49

de orden superior; a saber: (a) comportamientos proactivos de ajuste persona-ambiente,

que abarcan acciones tendientes a lograr una mayor compatibilidad entre los propios

atributos y el entorno organizacional (búsqueda de retroalimentación, negociación de

tareas, incitativa personal, etc.); (b) comportamientos laborales proactivos, que engloban

los esfuerzos orientados a introducir mejoras en el entorno de trabajo inmediato (toma de

control, comportamientos de voz, prevención de problemas, etc.) y; (c) comportamientos

estratégicos proactivos, que incluyen acciones orientadas a promover la adaptación de

la organización al sistema del cual forma parte (por ejemplo, persuasión sobre temas

estratégicos y exploración del mercado en busca de oportunidades o amenazas).

En la misma línea, otros autores (Belschak & Den Hartog, 2010; 2017; Grant & Ashford,

2008) han propuesto que los comportamientos proactivos pueden ser clasificados

en función de si se dirigen a objetivos individuales, grupales u organizacionales.

Estableciendo así las categorías de: (a) proactividad pro-individual, centrada en mejorar

el propio desempeño del empleado; (b) proactividad prosocial, direccionada a potenciar

el funcionamiento de los compañeros y, a través de ellos, del equipo; y (c) proactividad

pro-organizacional, focalizada en contribuir al logro de las metas organizacionales. En

el marco de esta conceptualización, Belschak y Den Hartog (2010) han desarrollado un

instrumento de medida: la Escala de Comportamientos Proactivos.

La validación inicial fue realizada sobre una muestra de trabajadores holandeses

pertenecientes a 86 empresas e industrias de diversos rubros. El conjunto preliminar

de ítems se elaboró a partir de medidas preexistentes de iniciativa personal (Frese

et al., 1997), proactividad hacia las organizaciones (Griffin, Neal, & Parker, 2007) y

comportamientos de ayuda (Podsakoff, MacKenzie, Paine, & Bachrach, 2000). Si bien

estudios previos (Belschak & Den Hartog, 2010; 2017; Hwang, Han, & Chiu, 2015)

han reportado evidencias de validez y confiabilidad de este instrumento, hasta el

momento no se dispone de una versión adaptada para poblaciones hispanoparlantes.

Con miras a cubrir ese vacío empírico-instrumental, el presente estudio se propuso:

(a) adaptar la Escala de Comportamientos Proactivos (Belschak & Den Hartog,

2010) para su empleo en el ámbito laboral argentino, y; (b) analizar las propiedades

psicométricas del instrumento.

Método

Diseño

El presente estudio se inscribe en la categoría de investigaciones instrumentales (Ato,

López, & Benavente, 2013). Su ejecución se llevó a cabo, de acuerdo con los lineamientos

éticos establecidos por la Asociación Americana de Psicología y las recomendaciones del

CONICET para las investigaciones en las ciencias sociales y humanas (Resolución 2827/06).

Participantes

Se integró una muestra inicial de 510 participantes, de los cuales fueron descartados 36

casos incompletos. La muestra definitiva quedó conformada por 474 trabajadores (68%

mujeres) de diversas organizaciones argentinas públicas y privadas localizadas en el centro-

sur de la provincia de Santa Fe y norte de la provincia de Buenos Aires. El promedio de

Salessi & Omar

Actualidades en Psicología, 32(124), 2018, 33-49

edad fue de 36 años (DE = 10.84). La antigüedad laboral media fue de 9 años (DE =

10.21). El 86.5% de la muestra tenía estudios superiores terciarios y/ o universitarios. El

69% de los trabajadores tenía un trabajo efectivo, en tanto que el 31% un contrato de

duración limitada. En promedio, los empleados trabajaban 42 horas y media por semana.

El 56.7% trabajaba en el sector privado. La distribución por rubros de actividad fue la

siguiente: 32.2% industria, 30.5% comercio y servicios, 25.3% salud, 12% educación.

Procedimiento

La recolección de los datos se llevó a cabo en el seno de las organizaciones que aceptaron

participar en la investigación, en días y horarios previamente pautados con las autoridades y en

los lugares físicos que las mismas dispusieron a tal efecto. La participación de los trabajadores

fue voluntaria, anónima y confidencial. No se brindaron incentivos de ningún tipo. La

administración de las técnicas estuvo a cargo de personal entrenado a tal efecto. En todos los

casos, los participantes completaron de manera individual un cuadernillo que contenía en su

primera hoja el objetivo del estudio y las instrucciones para responder; en la segunda hoja, el

formulario de consentimiento informado y; en las restantes páginas los ítems correspondientes

a los instrumentos que a continuación se describen, distribuidos aleatoriamente.

Instrumentos

Escala de Comportamientos Proactivos. Se utilizó la escala desarrollada por Belschak y Den

Hartog (2010). El instrumento está integrado por 11 ítems presentados en formato Likert

de 5 puntos (1 = totalmente en desacuerdo; 5 = totalmente de acuerdo). Los reactivos se

distribuyen a lo largo de tres sub-escalas denominadas: (a) comportamientos proactivos

pro-organizacionales (3 ítems; ej.: “sugiero ideas frente a los problemas que afronta mi

organización”; α = .82); (b) comportamientos proactivos pro-sociales (4 ítems; ej.: “ayudo

a mis compañeros para que desarrollen e implementen nuevas ideas”; α = .86) y; (c)

comportamientos proactivos pro-individuales (4 ítems; ej: “encuentro nuevas maneras de

realizar mis tareas y ser más efectivo”; α = .89).

Escala de Personalidad Proactiva. Se administró la versión breve de la escala homónima

elaborada por Bateman y Crant (1993). El instrumento está integrado por 10 ítems

(ej.:“siempre estoy buscando formas de hacer mejor las cosas”) valorados sobre una

escala tipo Likert de 5 puntos (1 = totalmente en desacuerdo; 5 = totalmente de

acuerdo). Los ítems fueron traducidos del inglés al español por parte de dos jueces

expertos. Se revisaron estas versiones hasta obtener una versión consensuada, con

especial énfasis en aspectos lingüísticos y culturales. La versión utilizada en este estudio

presentó evidencias de confiabilidad compuesta (CR = .78) y consistencia interna (α =

.80). El AFC ejecutado mostró que los datos se ajustaban apropiadamente a un modelo

uni-factorial integrado por 10 variables observables (S-Bχ

/gl = 1.71; GFI = .95; CFI=

.94; RMSEA = .03).

Escala de satisfacción laboral. Se utilizó la Escala de Satisfacción Laboral Genérica (Salessi &

Omar, 2016). El instrumento está integrado por siete ítems (ej.: “en mi trabajo puedo

aplicar todas mis capacidades y habilidades”; α = .87) valorados sobre una escala tipo

Likert de 5 puntos (1 = totalmente en desacuerdo; 5= totalmente de acuerdo).

Validación escala comportamientos proactivos en el trabajo

Actualidades en Psicología, 32(124), 2018, 33-49

Escala de Implicación con el trabajo. Se empleó la escala desarrollada por Kanungo (1982).

El instrumento está integrado por 10 ítems (ej.: “estoy personalmente comprometido

con mi trabajo”) valorados sobre una escala tipo Likert de 5 puntos (1 = totalmente

en desacuerdo; 5 = totalmente de acuerdo). Los ítems fueron traducidos del inglés al

español por parte de dos jueces expertos. Se revisaron estas versiones hasta obtener

una versión consensuada, con especial énfasis en aspectos lingüísticos y culturales. La

versión utilizada en este estudio presentó evidencias de confiabilidad compuesta (CR =

.78) y consistencia interna (α = .81). El AFC ejecutado indicó que los datos se ajustaban

apropiadamente a un modelo uni-factorial integrado por 10 variables observables (S-

Bχ

/gl = 1.96; GFI = .92; CFI = .95; RMSEA = .01).

Estrategia de análisis

El procesamiento y análisis de datos se realizó con los programas Factor, SPSS (versión

22.0) y EQS (versión 6.3). La estrategia adoptada para el análisis se detalla a continuación.

Preparación del instrumento. Se analizaron las evidencias de validez de constructo referidas

al contenido, la equivalencia semántica y la equivalencia operacional entre el instrumento

original y su versión adaptada (Muñiz, Elosua & Hambleton, 2013). Se efectuaron tareas

de revisión bibliográfica y consultas con expertos para establecer el significado del

constructo “proactividad”, tanto en la cultura donde fue desarrollado el instrumento,

como en la cultura objetivo. Se realizó una traducción de los ítems siguiendo un

procedimiento iterativo de traducción y re-traducción. En este sentido, dos traductores

profesionales tradujeron los ítems desde su idioma original al idioma de la población

objetivo. Seguidamente, otros dos profesionales bilingües retradujeron los ítems desde el

español al inglés. Finalmente, dos nuevos traductores científicos compararon “a ciegas”

las dos formas del instrumento. Con miras a establecer la equivalencia operacional, la

versión prototípica fue aplicada a una muestra por disponibilidad de 42 estudiantes de

un postgrado en administración de empresas quienes, además, trabajaban en diversas

organizaciones (55% varones; edad media: 34 años, DE = 7.64; antigüedad laboral media:

5.34 años, DE = 3.24). Se explicitó la naturaleza y objetivos del estudio, solicitando la

colaboración voluntaria de los alumnos. Al finalizar, se habilitó un espacio para que los

participantes pudieran opinar sobre el instrumento.

Análisis factoriales. Sobre una mitad de la muestra se ejecutó un análisis factorial

exploratorio (AFE), previa obtención de los índices de adecuación muestral (pruebas de

Kaiser-Meyer-Olkin y de esfericidad de Bartlett). Por la naturaleza ordinal de los datos

se utilizó la matriz de correlaciones policóricas y el método de mínimos cuadrados

no ponderados (Hoffmann, Stover, De la Iglesia, & Fernández-Liporace, 2013). Para

determinar el número de factores, se ejecutó un análisis paralelo optimizado, extrayendo

aleatoriamente 500 sub-matrices e implementando el análisis de rango mínimo. Se

efectuó la extracción de los factores sugeridos, optando por la rotación oblicua Promin,

ya que existía la presunción que los elementos de la escala estuvieran relacionados

(Baglin, 2014). El criterio para la selección de los ítems fue que pesaran .40 o más sobre

el factor, y que no saturaran sobre más de un factor al mismo tiempo (Lloret-Segura,

Ferreres, Hernández, & Tomás, 2014).

Salessi & Omar

Actualidades en Psicología, 32(124), 2018, 33-49

Sobre la otra mitad de la muestra se llevó a cabo un análisis factorial confirmatorio (AFC). Se optó

por la estrategia de modelos rivales (Hair, Black, Babin, Anderson, & Tatham, 2010),

contrastando el modelo derivado del AFE con un modelo alternativo uni-factorial

sugerido por la literatura (Kamia & Porto, 2009). Para estimar cada modelo se utilizó

el método de máxima verosimilitud con la corrección robusta de Satorra-Bentler (S-B),

dada la naturaleza ordinal de los datos (Bentler, 2006). Para evaluar la bondad de ajuste

se analizó que: (a) el índice S-Bχ sobre los grados de libertad (S-Bχ

/gl) fuera inferior

a 3; (b) que el índice de bondad de ajuste (GFI, Goodness of Fit Index) y el índice de

ajuste comparativo (CFI, Comparative Fit Index) alcanzaran valores iguales o superiores

a .90; y (c) que el error cuadrático medio de aproximación (RMSEA, Root Mean Square

Error of Approximation) fuera inferior a .05. Asimismo, se examinó el Criterio de

Información de Akaike (AIC, Akaike Information Criterion), a sabiendas que cuanto

menor sea su valor, más parsimonioso es el modelo (Hair et al., 2010).

Análisis de invarianza factorial. Dada la desproporción en la representación de ambos

sexos en la muestra se procedió a realizar un análisis de invarianza según sexo.

Específicamente, se examinó la invarianza configural (referente a la estructura

factorial) y la invarianza de medida estricta (relativa a las cargas factoriales, varianzas,

covarianzas y varianza residual). Para esto, inicialmente se estimó un modelo de base

sin restricciones para ambos grupos. En segundo lugar, se propusieron modelos

alternativos con restricciones en los diversos parámetros. Para la comparación de

los modelos anidados se utilizó la prueba de diferencia de χ

, a sabiendas que si

es estadísticamente significativa, los mismos no son equivalentes entre los grupos

(Dimitrov, 2010).

Análisis de validez. Se obtuvo evidencia de validez convergente, discriminante y

concurrente. La validez convergente y discriminante se determinaron mediante el

cálculo de la varianza media extraída (AVE, Average Variance Extracted) y de su raíz

cuadrada, respectivamente (Bagozzi & Yi, 2012; Henseler, Ringle, & Sarstedt, 2015).

El AVE permite estimar la varianza común entre los indicadores y su factor latente,

considerando que valores superiores a .50 indican que más del 50% de la varianza

del constructo es debida a sus indicadores. Por su parte, valores de la raíz cuadrada

del AVE superiores a la correlación entre los factores latentes demuestran que cada

constructo comparte más varianza con sus indicadores que con los demás. La validez

concurrente se analizó a partir del cálculo de las correlaciones entre los constructos

estudiados, mediante el cómputo del coeficiente de rho Spearman.

Análisis de confiabilidad. Las evidencias de confiabilidad se establecieron a partir del

cómputo del coeficiente alfa ordinal, del coeficiente de confiabilidad compuesta (CR,

Composite Reliability) y del coeficiente Omega de McDonald (ω) con sus respectivos

intervalos de confianza. Valores de alfa y CR por encima de .70 se consideran evidencia

de adecuada confiabilidad (Gadermann, Guhn & Zumbo, 2012; Hair et al., 2010). El

coeficiente ω es un estimador de consistencia interna basado en las cargas factoriales,

que indica la proporción de varianza atribuida a la totalidad de la varianza común. Valores

entre .70 y .90 se consideran aceptables (Ventura-León & Caycho, 2017).

Validación escala comportamientos proactivos en el trabajo

Actualidades en Psicología, 32(124), 2018, 33-49

Resultados

Preparación del instrumento

El análisis de la literatura permitió concluir que el constructo proactividad es equivalente

en ambas culturas (Salessi & Omar, 2017). Los profesionales indicaron que se había

mantenido inalterada la concordancia entre cada ítem original y el traducido al español.

Con respecto a la equivalencia operacional, los participantes del estudio piloto señalaron

que las instrucciones para realizar la tarea estaban claramente redactadas; que no tuvieron

inconvenientes para comprender el contenido de los ítems y que la escala tipo Likert

utilizada para responder no generaba dificultades.

Análisis exploratorios

El porcentaje de datos perdidos en cada ítem no superó el 5%, respondiendo a una

distribución aleatoria. Los valores faltantes fueron reemplazados mediante el método de

Estimación-Maximización (Tabachnick & Fidell, 2013). Se detectaron 13 casos atípicos, los

que fueron excluidos de la matriz de datos. La muestra final quedó, entonces, constituida por

461 participantes. Excepto el ítem 10 (que mostró valores de curtosis superiores a 1.5), en el

resto de los ítems los índices de asimetría y curtosis se encontraron dentro del rango esperado.

Las correlaciones ítem-total fueron todas positivas. La tabla 1 presenta los estadísticos

descriptivos, índices de asimetría y curtosis e índices de discriminación correspondientes.

Tabla 1

Estadísticos descriptivos, índices de asimetría y curtosis y correlación ítem-total corregida

correspondientes a los ítems de la adaptación argentina de la Escala de Comportamientos Proactivos

en el Trabajo

ÍTEM Media DE Asimetría Curtosis r i-total

1 3.02 1.05 -.73 -1.36 .55

2 3.81 1.10 -.88 .94 .50

3 3.32 1.13 .47 .81 .54

4 3.31 1.26 -.31 -.91 .67

5 3.46 1.00 -.92 1.07 .65

6 3.48 1.17 -.72 .77 .63

7 3.04 1.22 .80 -.74 .72

8 3.47 1.06 .65 -.95 .61

9 3.30 1.11 .93 -.99 .68

10 3.24 1.12 -1.38 -1.81 .40

11 3.65 1.04 -.85 .73 .65

Salessi & Omar

Actualidades en Psicología, 32(124), 2018, 33-49

Análisis factoriales

Atendiendo a la recomendación de contar con un mínimo de 200 observaciones para

asegurar que la solución factorial fuera estable y generalizable (Lloret-Segura et al., 2014),

se seleccionaron en forma aleatoria simple 231 casos (n = 461). La matriz de datos

fue considerada factorizable (Test de esfericidad de Bartlett: χ

(36;231) = 560.82, p <

.001; Índice de adecuación muestral de Kaiser-Meyer-Olkin = .80). El análisis paralelo

optimizado, sugirió tres factores con autovalores superiores a sus equivalentes de la matriz

de datos aleatorios. El porcentaje global de varianza común explicada por los factores

extraídos fue de 68.70%. La distribución de los reactivos coincidió con las dimensiones

propuestas originalmente por Belschak y Den Hartog (2010), las que fueron rotuladas

como comportamientos proactivos orientados a la organización, comportamientos

proactivos orientados a los demás y comportamientos proactivos orientados a uno mismo.

En la tabla 2 se informa, tanto la matriz de configuración con las saturaciones factoriales

de cada ítem en cada factor, como la matriz de estructura que contiene las correlaciones

entre las variables observables y las variables latentes.

Sobre la otra mitad de la muestra (n = 230) se llevó a cabo un análisis factorial

confirmatorio siguiendo los lineamientos de la estrategia de modelos rivales (Kline, 2011;

Bentler, 2006). Los resultados obtenidos para un modelo uni-factorial (un factor general

de proactividad con 11 ítems como variables observables y sus respectivos errores de

medida) indicaron un ajuste inadecuado (SBχ

= 3.41; GFI = .80; CFI = .77; RMSEA =

.11, IC 95% [0.10; 0.14]; AIC = 194.33). Las cargas factoriales se ubicaron entre .30 y .65

estandarizadas (p < .05). La eliminación de los ítems con menores cargas (ítem 6: “oriento

a los nuevos compañeros” e ítem 10: “me esfuerzo por lograr mis objetivos personales

en mi trabajo”) no produjo una mejora significativa en el ajuste (SBχ

= 2.94; GFI = .82;

CFI = .80; RMSEA = .10, IC 95% [.09; .12]; AIC = 164.89). La inspección de los índices

de modificación, permitió observar que un cambio en los parámetros estimados entre

los errores pertenecientes al par conformado por el ítem 3 (“optimizo la distribución de

mi trabajo para ayudar a que la organización logre sus metas”) e ítem 8 (“busco nuevos

modos de realizar mi trabajo para ser más eficiente”) produce una ganancia en el modelo.

No obstante, tampoco fue suficiente para alcanzar un ajuste satisfactorio (SBχ

= 2.11;

GFI = .84; CFI = .82; RMSEA = .09, IC 95% [.08; .11]; AIC = 151.29).

Por su parte, los resultados obtenidos para un modelo tri-factorial (3 factores oblicuos,

con 11 ítems como indicadores observables y sus respectivos errores de medida) indicaron

un grado de ajuste aceptable pero no óptimo (SBχ

= 2.79; GFI = .85; CFI = .81; RMSEA

= .04, IC 95% [.03; .05]; AIC = 143.91). Las cargas factoriales se ubicaron entre .42 y .79

estandarizadas (p < .05). La eliminación del ítem con menor carga factorial (ítems 10: “me

esfuerzo por lograr mis objetivos personales en mi trabajo”) produjo una leve mejora en

el ajuste (SBχ

= 2.36; GFI = .88; CFI = .86; RMSEA = .04, IC 95% [.03; .05]; AIC =

123.18). La inspección de los índices de modificación permitió observar que un cambio

en los parámetros estimados entre los errores pertenecientes al par conformado por el

ítem 9 (“me capacito para desarrollarme profesionalmente”) e ítem 11 (“asumo tareas

que contribuyen al desarrollo de mi carrera laboral”) produce una ganancia en el modelo

(SBχ

= 1.79; GFI = .95; CFI = .94; RMSEA = .03, IC 95% [.04; .05]; AIC = 112.68). Los

Validación escala comportamientos proactivos en el trabajo

Actualidades en Psicología, 32(124), 2018, 33-49

tres factores correlacionaron positiva y significativamente, con coeficientes variando entre

.47 y .59 (p < .001). Las cargas factoriales estandarizadas en el factor comportamientos

proactivos orientados a la organización se ubicaron entre .56 y .68 (p < .05); entre .54 y .66

(p < .05) en el factor comportamientos proactivos orientados a los demás y; entre .48 y .75

(p < .05) en el factor comportamientos proactivos orientados a uno mismo.

Análisis de invarianza factorial

El modelo de base estuvo compuesto por tres factores latentes oblicuos, 10 ítems como

variables observables y sus respectivos errores de medición. Los índices de ajuste obtenidos

por este modelo fueron adecuados (S-Bχ

= 218.01, GFI = .91, CFI = .90, RMSEA =

Tabla 2

Matriz de estructura y matriz de configuración correspondiente a los ítems de la adaptación argentina de la Escala

de Comportamientos Proactivos en el Trabajo

Dimensiones y contenido del ítem

Matriz de

Configuración

Matriz de

estructura

I II III I II III

Comportamientos proactivos orientados a la organización

1. Sugiero soluciones para los problemas de mi organización

.73 .80

2. Aprendo nuevos conocimientos que beneficiarán a mi

organización

.68 .66

3. Optimizo la distribución de mi trabajo para ayudar a que la

organización logre sus metas

.72 .93

Porcentaje de varianza explicada: 26.81%

Comportamientos proactivos orientados a los demás

4. Comparto mis conocimientos con mis compañeros .75 .81

5. Colaboro con las tareas de mis compañeros, aunque no esté

obligado a hacerlo

.72 .78

6. Oriento a los nuevos compañeros .78 .80

7. Ayudo a que mis compañeros concreten sus ideas .76 .87

Porcentaje de varianza explicada: 22,19%

Comportamientos proactivos orientados a uno mismo

8. Busco nuevos modos de realizar mi trabajo para ser más

eficiente

.80 .81

9. Me capacito para desarrollarme profesionalmente

.86 .85

10. Me esfuerzo por lograr mis objetivos personales en mi

trabajo

.42 .45

11. Asumo tareas que contribuyen al desarrollo de mi carrera

laboral

.85 .80

Porcentaje de varianza explicada: 18.98%

Salessi & Omar

Actualidades en Psicología, 32(124), 2018, 33-49

.03). Similares valores de ajuste se observaron para el modelo con restricciones en los

pesos factoriales (S-Bχ

= 218.88, GFI = .90, CFI = .89, RMSEA = .04); con restricciones

en las varianza y covarianza (S-Bχ

= 239.91, GFI = .89, CFI = .89, RMSEA = .04) y con

restricciones en la varianza residual de los factores (S-Bχ

= 247.27, GFI = .88, CFI = .87,

RMSEA .05). En todos los casos, la diferencia entre los respectivos χ

entre el modelo de

base y los modelos con restricciones no fue estadísticamente significativo (Dχ

= .80, gl

= 4, p = .93; Dχ

= 21.9, gl = 18, p = .23; Dχ

= 21,1, gl = 23, p = .18, respectivamente),

demostrando la invarianza de la escala entre varones y mujeres.

Análisis de validez convergente, discriminante y concurrente

La tabla 3 muestra los coeficientes de correlación y los valores correspondientes al índice

AVE y a su raíz cuadrada. Se observa que todos los comportamientos proactivos se relacionan

positivamente a la personalidad proactiva, a la satisfacción laboral y a la implicación con

el trabajo; siendo tales asociaciones levemente superiores para los comportamientos

proactivos orientados a uno mismo y para los comportamientos proactivos orientados a

la organización. Los coeficientes AVE obtenidos evidencian validez convergente, habida

cuenta que la varianza capturada por los factores identificados es mayor que la debida a

los errores de medida. Asimismo, todos los constructos presentan evidencia de validez

discriminante, desde el momento que la raíz cuadrada del AVE es mayor que la correlación

al cuadrado entre cada factor y los demás (Bagozzi & Yi, 2012; Henseler et al., 2015).

Análisis de confiabilidad

Se obtuvo evidencia de fiabilidad tanto para escala total (α = .78; CR = .77; ω = .72, IC

95% [.69; .75] como para cada uno de sus sub-escalas. En este sentido, los valores para el

factor comportamientos proactivos orientados a la organización se encontraron dentro

del rango esperado (α = .80; CR = .79; ω = .74, IC 95% [.72; .79]); mientras que, los

valores obtenidos para los factores comportamientos proactivos orientados a los demás

y comportamientos proactivos orientados a uno mismo, fueron ligeramente superiores (α

= .82; CR = .80; ω = .79, IC 95% [.77; 83]; α = .81; CR = .79; ω = .76, IC 95% [.73; 81],

respectivamente).

Tabla 3

Índices de correlación y varianza media extraída correspondientes a las variables bajo estudio

Variables 1 2 3 4 5 6 AVE

1. CP orientados a la organización (.86) .55* .48* .34* .40* .36* .74

2. CP orientados a los demás (.87) .42* .30* .31* .25** .76

3. CP orientados a uno mismo (.88) .36* .44* .42* .79

4. Personalidad proactiva (.87) .38* .30* .77

5. Satisfacción laboral (.92) .67* .85

6. Implicación laboral (.84) .72

Nota: Sobre la diagonal se informa la raíz cuadrada del AVE. CP = comportamientos proactivos.

p < .10.* p < .05.**

Validación escala comportamientos proactivos en el trabajo

Actualidades en Psicología, 32(124), 2018, 33-49

Discusión

La investigación realizada tuvo como objetivos adaptar y validar la Escala de

Comportamientos Proactivos en el Trabajo desarrollada por Belschak y Den Hartog

(2010). Los análisis factoriales desarrollados indican que, en comparación a un modelo

uni-factorial, un modelo oblicuo de tres factores correlacionados es el que mejor se

ajusta a la matriz de varianzas y covarianzas analizada. Tales hallazgos armonizan con

las conclusiones de los autores del instrumento (Belschak & Den Hartog, 2010; 2017),

así como con la adaptación efectuada por Hwang et al. (2015) sobre una muestra de 259

trabajadores taiwaneses. Sin embargo, a diferencia de estas versiones, en esta adaptación

solo se retuvieron 10 ítems como indicadores observables, prescindiendo de uno de los

reactivos que integraban la sub-escala comportamientos proactivos orientados a uno

mismo, dada su baja saturación en dicho factor.

Paralelamente, los resultados obtenidos proporcionan evidencia favorable a la invarianza

factorial del instrumento en relación con el sexo de los participantes. Vale decir que, el

modelo de medida sugerido por el AFE y confirmado por el AFC no presenta variaciones

significativas entre varones y mujeres. Asimismo, el presente estudio presenta evidencias

de validez convergente-discriminante, desde el momento que la varianza capturada por

los factores identificados es mayor que la debida a los errores de medida y se puede

explicar adecuadamente a través de los indicadores elegidos (Bagozzi & Yi, 2012; Henseler

et al., 2015). Las relaciones entre los tres factores se ubicaron en el orden de .42 a .55,

coincidiendo con las asociaciones informadas por Belschak y Den Hartog (2010; 2017).

Los índices de confiablidad obtenidos fueron adecuados, encontrándose en línea con

los valores informados en otros estudios (Belschak & Den Hartog, 2017; Hwang, et al.,

2015). En conjunto, estos hallazgos proporcionan evidencia favorable a la homogeneidad

de los ítems, permitiendo aseverar que las 3 sub-escalas miden de forma consistente la

característica para la cual fueron elaboradas. Del mismo modo, se muestran en armonía

con la literatura especializada (Belschak & Den Hartog, 2017; Grant & Ashford, 2008;

Parker & Collins, 2010); la que señala que los comportamientos proactivos se desglosan

en tres categorías diferentes en función de los objetivos (individuales, grupales u

organizacionales) que los motivan.

En lo que respecta a la validez concurrente, el análisis de correlaciones indica que los

comportamientos proactivos se asocian en la dirección esperada, tanto entre sí como

con el resto de los constructos evaluados. Así, por ejemplo, las correlaciones entre

comportamientos proactivos y satisfacción laboral coinciden con la literatura publicada

(Ismaeli, Nowalid, & Bakar, 2016; Thomas et al., 2010; Tornau & Frese, 2013) mostrando,

una vez más, que la proactividad se asocia a actitudes positivas hacia el trabajo y hacia

las organizaciones. En lo que respecta a la implicación laboral, si bien hasta la fecha son

escasos los estudios que se han interesado por examinar sus vinculaciones directas, la

evidencia disponible se encuentra en línea con los presentes hallazgos. En este sentido,

las conclusiones de Mallin, Ragland y Finkle (2014) subrayan que los trabajadores que

desarrollan comportamientos proactivos se encuentran cognitiva y emocionalmente

absorbidos y comprometidos por su trabajo, concibiéndolo como un dominio central

en sus vidas y un aspecto crítico para su autoestima y autoimagen. Finalmente, las

Salessi & Omar

Actualidades en Psicología, 32(124), 2018, 33-49

asociaciones positivas observadas con personalidad proactiva replican los resultados de

múltiples metaanálisis (Crant, et al., 2017; Thomas et al., 2010; Tornau & Frese, 2013),

corroborando la vinculación entre la predisposición a controlar el ambiente (personalidad

proactiva) y la posibilidad de manifestar acciones deliberadas orientadas al cambio

(comportamientos proactivos).

Entre las principales limitaciones de la investigación realizada hay que citar la

representatividad de la muestra; la que, por un lado, presentó un porcentaje superior

de mujeres y, por otro lado, fue seleccionada en forma no probabilística. Si bien la

generalización de los resultados a la población en su conjunto se ve obstaculizada, vale

destacar que, a pesar de la desproporción en el sexo de los participantes, la invarianza

factorial de la escala quedó garantizada. Una segunda limitación podría estar vinculada

con la validez externa del instrumento aquí presentado. En este sentido, como no se

ha verificado la estabilidad de las dimensiones a lo largo del tiempo sería recomendable

que próximos estudios exploren la confiabilidad test-retest. Del mismo modo, no haber

analizado otros aspectos tales como la validez predictiva e incremental, podría constituir

una tercera limitación. Frente a este panorama, se alienta a que otras investigaciones

examinen si las puntuaciones en esta escala constituyen predictores válidos y precisos de

comportamientos relevantes para las organizaciones.

Por último, cabe remarcar que no haber examinado la posibilidad de que los hallazgos pudiesen

estar contaminados por sesgos, tales como los asociados al método común y a la deseabilidad

social, también podría considerarse una limitación del presente estudio. Producto de estos

fenómenos las relaciones entre las variables de interés se verían indefectiblemente afectadas,

desde el momento que tales sesgos son independientes de la varianza sustantiva que pueda

existir entre ellas. Así, por ejemplo, si el deseo de “aparecer mejor” influyó las respuestas;

entonces, la correlación encontrada obedecería más a este hecho que a su verdadera asociación

teórica. Incluso, cabe la posibilidad que variables que no comparten varianza alguna exhiban

correlaciones significativas como resultado del método de recolección utilizado. Esto último

quizás podría explicar por qué, tanto en este estudio como en investigaciones precedentes

(Crant, et al., 2017; Thomas et al., 2010), la personalidad proactiva exhibe asociaciones con

medidas que operacionalizan a la proactividad en términos de comportamientos, cuando

tales correlaciones deberían ser exiguas (Tornau & Frese, 2013). Frente a este panorama, se

sugiere que futuros estudios correlacionales sobre proactividad que midan simultáneamente

los constructos de personalidad proactiva y comportamientos proactivos por medio de

una encuesta autoadministrada, analicen la existencia de sesgos debido a la varianza del

método común, apelando a algunas de las estrategias desarrolladas a tal efecto (Podsakoff,

MacKenzie, & Podsakoff, 2012). Asimismo, sería importante que pudieran incluir otros

mecanismos de validez interna tales como, escalas específicamente desarrolladas para medir

la deseabilidad social.

Como corolario de estas reflexiones vale subrayar que, aun cuando la utilización de

instrumentos de autoinforme constituye una práctica habitual en la evaluación psicológica

por razones pragmáticas, la investigación contemporánea sobre proactividad precisa de

métodos de medición consistentes con la concepción situacional vigente. La literatura

sobre la temática se encuentra atravesada por una profunda confusión e incongruencia

Validación escala comportamientos proactivos en el trabajo

Actualidades en Psicología, 32(124), 2018, 33-49

entre las definiciones conceptuales y operacionales del constructo. Al respecto, diversos

autores (Frese et al., 1997; Parker, Williams, & Turner, 2006; Torneau & Frese, 2013) han

subrayado que identificar un comportamiento como “proactivo” depende en parte del

contexto, por lo que es indispensable desarrollar un enfoque de medición específico que

atienda a las particularidades de este.

Del mismo modo, obtener información de otras fuentes, tales como compañeros

y supervisores, constituiría una alternativa superadora en la evaluación de los

comportamientos proactivos. Así, por ejemplo, las entrevistas podrían constituir un

método idóneo, desde el momento que la información del observador se encuentra basada

en la observación del comportamiento y no en la personalidad del empleado objeto de la

observación; vale decir, en sus sentimientos y pensamientos internos (Frese et al., 1997;

Hogan & Shelton, 1998; Torneau & Frese, 2013). Además, las evaluaciones situacionales

podrían constituir un recurso valioso para la predicción de comportamientos proactivos

(Lievens & Motowidlo, 2016).

En última instancia, la elección del método deberá obedecer a una constelación de factores,

tales como el diseño del estudio, el acceso a la muestra, quién se encuentra en la mejor

posición para evaluar con precisión la proactividad, etc.

Entre las fortalezas, vale destacar que el trabajo realizado constituye la primera tentativa

de operacionalizar el constructo proactividad en Argentina, por lo que representa una

contribución genuina para que futuros estudios puedan ser concretados con el recurso

de un instrumento respaldado por evidencias de confiabilidad y validez. La validación

efectuada abre la necesidad de llevar a cabo nuevos estudios instrumentales en otros

contextos laborales y socioculturales. En este sentido, sería necesario presentar evidencias

adicionales de las propiedades psicométricas de la escala aquí presentada, analizando

para ello los datos proporcionados por otras muestras de trabajadores. Del mismo

modo, sería importante desarrollar otras pruebas más adecuadas y eficientes, enmarcadas

en modelos más idóneos (por ejemplo, modelos tipo Rasch), capaces de subsanar las

limitaciones de las pruebas construidas según la teoría clásica de los tests. Más allá de

estas recomendaciones, el instrumento aquí validado queda a partir de este momento,

disponible para investigadores y profesionales de recursos humanos.

Contar con una herramienta adaptada a la realidad local conlleva múltiples beneficios

prácticos. El más importante quizás, sea la posibilidad de hacer un diagnóstico preliminar

del comportamiento proactivo y delinear acciones consecuentes. Al respecto, vale destacar

que la investigación contemporánea (Belschak & Den Hartog, 2017; Fatimah et al., 2016;

Grant & Ashford, 2008; Parker & Wang, 2015) muestra que la variabilidad interindividual

de la proactividad, no se debe tanto a las diferencias en rasgos fijos y estables, sino a

características maleables y abiertas al cambio. De aquí que sea lícito sostener que, en mayor

o menor medida, todas las personas pueden ser proactivas en diversas circunstancias y;

paralelamente, que la proactividad pueda ser desarrollada con intervenciones específicas.

Por lo tanto, las organizaciones preocupadas por incrementar su productividad y garantizar

su competitividad, deberían concentrarse en la creación de un entorno capaz de contribuir

al florecimiento de comportamientos proactivos. En efecto, la evidencia empírica

Salessi & Omar

Actualidades en Psicología, 32(124), 2018, 33-49

(Caesens, Marique, Hanin, & Stinglhamber, 2016) señala que aquellos trabajadores que

perciben que la organización valora sus contribuciones y se preocupa por su bienestar

presentan mayor cantidad de comportamientos proactivos; principalmente del tipo pro-

organizacionales. Del mismo modo, se ha subrayado (Parker & Wing, 2015) que las

percepciones de apoyo y la confianza en el equipo actúan como facilitadores de este tipo de

conductas. Paralelamente, se ha comprobado que un estilo de liderazgo transformacional

resulta en mayor proactividad en rol y extra rol (Schmitt, Den Hartog, & Belschak, 2016).

Finalmente, se ha indicado (Maden, 2016) que procesos de trabajos flexibles y puestos

enriquecidos por la autonomía y la diversidad de tareas predisponen favorablemente a

comportamientos proactivos; posiblemente, dada la mayor libertad, responsabilidad y reto

que presuponen para el trabajador.

Referencias

Ashford, S. J., & Cummings, L. L. (1985). Proactive feedback seeking: The instrumental

use of the information environment. Journal of Occupational Psychology, 58,67-79.

doi: 10.1111/j.2044-83251985.tb00181.x

Ato, M., López, J. J., & Benavente, A. (2013). Un sistema de clasificación de los diseños

de investigación en psicología. Anales de Psicología, 29(3), 1038-1059. doi: 10.6018/

analesps.29.3.178511

Baglin, J. (2014). Improving your exploratory factor analysis for ordinal data: A

demonstration using FACTOR. Practical Assessment, Research & Evaluation,

19(5), 2-15. Retrieved February 2015 from http://pareonline.net/getvn.

asp?v=19&n=5

Bagozzi, R. & Yi, Y. (2012). Specification, evaluation, and interpretation of structural

equation models. Journal of the Academy of Marketing Science, 40, 8-34. doi: 10.1007/

s11747-011-0278-x

Bateman, T. S., & Crant, J. M. (1993). The proactive component of organizational-

behaviour: A measure and correlates. Journal of Organizational Behaviour, 14, 103-

118. doi: 10.1002/job.4030140202

Belschak, F., & Den Hartog, D. (2017). Foci of proactive behaviour. In S. Parker, & U.

Bindl, (Eds.), Proactivity at work: Making things happen in organizations (pp. 169-189).

New York, NY: Routledge.

Belschak, F. D., & Den Hartog, D. N. (2010). Pro-self, prosocial, and pro-organizational

foci of proactive behaviour: Differential antecedents and consequences.

Journal of Occupational and Organizational Psychology, 83, 475-498. doi:

10.1348/096317909x439208

Bentler, P. (2006). EQS 6 Structural Equations Program Manual. Los Angeles, CA: Multivariate

Software Inc.

Caesens, G., Marique, G., Hanin, D., & Stinglhamber, F. (2016). The relationship between

perceived organizational support and proactive behaviour directed towards the

Validación escala comportamientos proactivos en el trabajo

Actualidades en Psicología, 32(124), 2018, 33-49

organization. European Journal of Work & Organizational Psychology, 25, 398-411. doi:

10.1080/1359432X.2015.1092960

Crant, M. Hu, J., & Jiang, K. (2017). Proactive personality: A twenty-year review. In S.

Parker, & U. Bindl, (Eds.), Proactivity at work: Making things happen in organizations

(pp. 194-225). New York, NY: Routledge

Dimitrov, D. M. (2010). Testing for factorial invariance in the context of construct

validation. Measurement and Evaluation in Counselling and Development, 43(2), 121-149.

doi: 10.1177/0748175610373459

Fatimah, S., Ferris, L., & Frese, M. (2016). Proactivity research: New directions and

concepts. Academy of Management Annual Meeting Proceedings, 1-1. doi: 10.5465/

AMBPP.2016.12840symposium.

Frese, M., Fay, D., Hilburger, T., Leng, K., & Tag, A. (1997). The concept of personal

initiative: Operationalization, reliability and validity in two German samples.

Journal of Occupational & Organizational Psychology, 70, 139-161. doi: 10.1111/j.2044-

83251997.tb00639.x

Gadermann, A. M., Guhn, M., & Zumbo, D. (2012). Estimating ordinal reliability for

Likert-type and ordinal item response data: A conceptual, empirical, and practical

guide. Practical Assessment, Research & Evaluation, 17(3), 1-13. Retrieved March 2014

from http://pareonline.net/pdf/v17n3.pdf

Grant, A. M., & Ashford, S. J. (2008). The dynamics of proactivity at work. Research in

Organizational Behaviour, 28, 3-34. doi: 10.1016/j.riob.2008.04.002

Griffin, M., Neal, A., & Parker, S. (2007). A new model of work role performance: Positive

behaviour in uncertain and interdependent contexts. Academy of Management

Journal, 50, 327-347. doi: 10.5465/AMJ.2007.24634438

Hair, J. E., Black, W. C., Babin, B. J., Anderson, R. E., & Tatham, R. L. (2010). Multivariate

data analysis (6th ed.). Upper Saddle River, NJ: Pearson-Prentice Hall.

Henseler, J., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2015). A new criterion for assessing discriminant

validity in variance-based structural equation modelling. Journal of the Academy of

Marketing Science, 43(1), 115-135. doi: 10.1007/s11747-014-0403-8

Hoffmann, A., Stover, J., De la Iglesia, G., & Fernández-Liporace, M. (2013). Correlaciones

policóricas y tetracóricas en estudios factoriales exploratorios y confirmatorios.

Ciencias Psicológicas, 7, 151-164.

Hogan, R., & Shelton, D. (1998). A socioanalytic perspective on job performance. Human

Performance, 11, 129-144. doi: 10.1080/08959285.1998.9668028

Hwang, P., Han, M., & Chiu, S. (2015). Role breadth self-efficacy and foci of

proactive behaviour: Moderating role of collective, relational, and

individual self-concept. The Journal of Psychology, 149(8), 846-865. doi:

10.1080/00223980.2014.985284

Salessi & Omar

Actualidades en Psicología, 32(124), 2018, 33-49

Ismaeli, A., Nowalid, W., & Bakar, R. (2016). Proactive behaviour as a mediator of

the relationship between career management and career satisfaction. Journal

Pengurusan, 48, 1-19.

Kamia, M., & Porto, J. B. (2009). Desenvolvimento e validação da escala de Comportamento

Proativo nas Organizações – ECPO. Avaliação Psicológica, 8, 359-367. doi: 10.1590/

s1414-98932011000300003

Kanungo, R. N. (1982). Measurement of job and work involvement. Journal of Applied

Psychology, 67, 341-349. doi: 10.1037/0021-9010.67.3.341

Kline, R. B. (2011). Principles and practice of structural equation modeling. New York, NY:

Guilford Press.

Lievens, F., & Motowidlo, S. (2016). Situational judgment tests: From measures of

situational judgment to measures of general domain knowledge. Industrial and

Organizational Psychology, 9(1), 3-22. doi:10.1017/iop.2015.71

Lloret-Segura., Ferreres, A., Hernández, A., & Tomás, I. (2014). El análisis factorial

exploratorio de los ítems: una guía práctica, revisada y actualizada. Anales de

Psicología, 30(3), 1151-1169. doi: 10.6018/analesps.30.3.199361

Maden, C. (2016). Linking high involvement human resource practices to employee

proactivity. Personnel Review, 44, 720-738. doi: 10.1108/PR-01-2014-0030

Mallin, M., Ragland, C., & Finkle, T. (2014). The proactive behaviour of youngest

salespeople: Antecedents and outcomes. Journal of Marketing Channels, 21(4), 268-

278. doi: 10.1080/1046669X.2014.945359

Morrison, E. & Phelps, C. (1999). Taking charge at work: Extra-role efforts to initiate

workplace change. The Academy of Management Journal, 42, 403-419. doi:

10.2307/25701

Muñiz, J., Elosua, P., & Hambleton, R. (2013). Directrices para la traducción y

adaptación de los tests: segunda edición. Psicothema, 25, 151-157. doi: 10.7334/

psicothema2013.24

Parker, S. K. & Bindl, U. (2017). Proactivity at work: A big picture perspective on a

construct that matters. In S. K. Parker & U. Bindl, U. (Eds.), Proactivity at work:

Making things happen in organizations (pp. 1-20). New York, NY: Routledge.

Parker, S. K., & Collins, C. (2010). Taking stock: Integrating and differentiating

multiple proactive behaviours. Journal of Management, 36, 633-662. doi:

10.1177/0149206308321554

Parker, S. K., Williamns, H., & Turner, N. (2006). Modelling the antecedents of proactive

behavior at work. Journal of Applied Psychology 91(3), 636-652. doi: 10.1037/0021-

9010.91.3.636

Parker, S. K. & Wang, Y. (2015). Helping people to ‘make things happen’: A framework for

proactivity at work. International Coaching Psychology Review, 10, 62-75.

Validación escala comportamientos proactivos en el trabajo

Actualidades en Psicología, 32(124), 2018, 33-49

Podsakoff. P. M., MacKenzie, S. B., & Podsakoff, N. (2012). Sources of method bias in

social science research and recommendations on how to control it. Annual Review

of Psychology 63(1), 539-569. doi: 10.1146/annurev-psych-120710-100452

Podsakoff, P. M., MacKenzie, S. B., Paine, J. B., & Bachrach, D. G. (2000). Organizational

citizenship behaviours: A critical review of the theoretical and empirical literature

and suggestions for future research. Journal of Management, 26(3), 513-563. doi:

10.1177/014920630002600307

Salessi, S., & Omar, A. (2017). Comportamientos proactivos en el trabajo: una revisión

bibliográfica sistemática. Revista Argentina de Ciencias del Comportamiento 9(3), 82-103.

Salessi, S. & Omar, A. (2016). Satisfacción laboral genérica. Propiedades psicométricas de

una escala para medirla. Revista Alternativas en Psicología, 34, 93-108.

Schmitt, A., Den Hartog, D. N. & Belschak, F. D. (2016). Transformational leadership

and proactive work behaviour: A moderated mediation model including work

engagement and job strain. Journal of Occupational & Organizational Psychology, 89,

588-610. doi: 10.1111/joop.1214

Tabachnick, B. G., & Fidell, L. S (2013). Using Multivariate Statistics (6th ed.). Boston, MA: Pearson.

Thomas, J., Whitman, D., & Viswesvaran, C. (2010) Employee proactivity in organizations: A

comparative meta-analysis of emergent proactive constructs. Journal of Occupational

& Organizational Psychology, 83, 275-300. doi: 10.1348/09637910X502359

Tornau, K. & Frese, M. (2013). Construct clean-up in proactivity research: A meta-

analysis on the nomological net of work-related proactivity concepts and their

incremental validities. Applied Psychology: An International Review, 62, 44-96. doi:

10.1111/j.1464-0597.201200514.x

Ventura-León, J. & Caycho, T. (2017). El coeficiente omega: un método alternativo para la

estimación de la fiabilidad. Revista Latinoamérica de Ciencias Sociales, Niñez y Juventud,

15, 625-627.

Recibido: 28 de Setiembre 2017

Aceptado: 16 de Febrero 2018