Resumen de Diagnóstico del Síndrome de burnout en docentes universitarios por medio del modelo de clases latentes: una aplicación del Bootstrap paramétrico

Carlomagno Araya Alpízar, Harlen Yadira Alpízar Rojas

• español

  El presente artículo tiene el objetivo de diagnosticar el Síndrome de Burnout en docentes universitarios, por medio de modelos de clases latentes. Específicamente, utilizando Bootstrap Paramétrico para la aplicación de estos, dada la naturaleza de los datos: variables manifiestas binarias y datos escasos. La muestra simple aleatoria estuvo formada por 251 profesores, a quienes se les aplicó el Inventario de Burnout, contentivo de 22 variables binarias. Siendo así, el número posible de patrones de respuesta fue de 4194304, pero solamente el 0.000041 (0.004%) de los mismos se encontraron en los datos muestrales. Dada esta baja incidencia, para la evaluación de los modelos de clases latentes se utilizó el método de Bootstrap Paramétrico por medio del programa BLC (BootLatentClass). Se encontró que el modelo apropiado para explicar la dimensionalidad de los datos está formado por tres clases latentes. La primera clase puede interpretarse como los docentes “normales”; no presentan ningún síntoma de estar “quemados” debido a que todas las probabilidades condicionales son muy bajas. La segunda clase está compuesta por los docentes universitarios “infelices”. La tercera clase son los docentes universitarios “optimistas”. Hay diferencias significativas promedios entre las tres clases latentes, a un nivel de confianza del 99%, en los promedios aritméticos de las dimensiones de agotamiento emocional, despersonalización y realización personal.

• English

  The present article has the objective of diagnosing the Burnout Syndrome in university teachers, by means of latent class models. Specifically, using Parametric Bootstrap for their application, given the nature of the data: manifest binary variables and scarce data. The simple random sample consisted of 251 teachers, to whom the Burnout Inventory was applied, containing 22 binary variables. Thus, the possible number of response patterns was 4194304, but only 0.000041 (0.004%) of them were found in the sample data. Given this low incidence, for the evaluation of the late class models, the Parametric Bootstrap method was used through the BLC program (BootLatentClass). It was found that the appropriate model to explain the dimensionality of the data is formed by three latent classes. The first class can be interpreted as "normal" teachers; they do not present any symptoms of being "burned" because all the conditional probabilities are very low. The second class is composed of "unhappy" university teachers. The third class is the "optimistic" university teachers. There are significant mean differences between the three latent classes, at a level of confidence of 99%, in the arithmetic averages of the dimensions of emotional exhaustion, depersonalization and personal fulfillment.