La inteligencia emocional: Una investigación meta-analítica de predicción validez y la red nomológica

La inteligencia emocional: Una investigación meta-analítica de predicción validez y la red nomológica.

Estudio de la relación entre Inteligencia Emocional (IE) y los resultados de rendimiento y otras variables como Capacidad Mental General (GMA) y Los cinco grandes factores de personalidad.

Definición de IE en el artículo: conjunto de habilidades (verbales y no verbales) que permiten a una persona generar, reconocer, expresar, comprender y evaluar sus propias emociones y las de los demás para guiar el pensamiento y la acción que satisfacen con éxito las demandas y presiones ambientales.

Las cuatro dimensiones de la inteligencia emocional postulados por Salovey y Mayer:

La percepción de la emoción,

La integración y la asimilación de la emoción,

El conocimiento acerca de las emociones,

La gestión de las emociones.

El EQ-i es un cuestionario de 133 ítems, valorados en un cinco puntos de escala, que mide las capacidades y el potencial de rendimiento más que el rendimiento en sí.

La Escala de Inteligencia Emocional Multifactor (MEIS) es notable, porque a diferencia de otras medidas de la IE, es una prueba basada en el rendimiento.

Moderadores de la IE:

Dominio de criterio de rendimiento.

Instrumentación.

Análisis de sub-dimensiones.

Método de medición de la inteligencia emocional.

Método de medición Criterio.

Resumen e hipótesis:

Es necesario utilizar técnicas de metanálisis para combinar los estudios con el fin de pintar un cuadro más claro de la general en la influencia de la IE sobre diversos resultados de rendimiento.

Hipótesis 1: existe una correlación positiva entre la inteligencia emocional y las medidas de rendimiento.

Hipótesis 2: la validez predictiva de la IE varía según el entorno (es decir, académico, laboral u otro dominio) en el que se evalúa el rendimiento.

Hipótesis 3: La validez de la IE para predecir el rendimiento está influenciada por la medida de la IE utilizada.

Hipótesis 4: La validez de la IE para predecir varios criterios difiere según la dimensión de la IE analizada.

Hipótesis 5: la validez de la IE difiere según el método de calificación utilizado (es decir, calificaciones de expertos versus autoinformes, y autoinformes con puntaje consensuado versus autoinformes con puntaje experto).

Hipótesis 6: La validez de la IE está influenciada por el método de medición de criterios (es decir, calificaciones versus registros organizacionales, y por la fuente de los supervisores de calificaciones, autoevaluación, etc.).

Hipótesis 7: la inteligencia emocional no se correlaciona significativamente con las medidas de GMA.

Hipótesis 8: La inteligencia emocional no se correlaciona significativamente con las cinco dimensiones de la personalidad.

METODO

Recopilación de datos:

Se utilizaron búsquedas en computadora y manuales para buscar artículos sobre inteligencia emocional. La búsqueda inicial implicó una búsqueda por computadora de las bases de datos PsychInfo y PsycFirst. Luego, se recopilaron artículos relevantes que examinaron la influencia de la IE en los resultados de rendimiento y se buscaron en las secciones de referencia otras investigaciones pertinentes. Luego se buscó en una base de datos informática para disertaciones otras investigaciones de la IE que no se hayan publicado en revistas. Finalmente, ocho de los investigadores destacados de la IE fueron contactados por correo electrónico y esto generó cuatro estudios adicionales.

La base de datos final consistió en 57 estudios utilizables, con un tamaño de muestra total de 12,666, que se consideraron apropiados para su inclusión en el meta-análisis. En estos 57 estudios se obtuvieron resultados de 69 muestras independientes con tamaños de muestra de 13 a 1125 participantes. Se incluyeron todos los estudios que exploran la relación IE-Rendimiento.

Curiosamente, muchas de las 69 muestras informaron correlaciones con otros predictores como GMA y personalidad. Quizás este informe exhaustivo es más indicativo de la fuente de publicación: muchos de nuestros estudios fueron seleccionados de informes técnicos, disertaciones y tesis donde generalmente se informan matrices de correlación completas.

Debido a las diversas medidas de IE que se usaron en los estudios seleccionados, no todos usaron los modelos de inteligencia emocional en cuatro o cinco dimensiones. Como resultado, los estudios que utilizaron diferentes dimensiones (por ejemplo, Fox y Spector, 2000) debían clasificarse en los modelos de cuatro y cinco dimensiones. Esto se hizo al tener tres estudiantes de doctorado en Psicología de E / S, y los dos autores clasifican independientemente las dimensiones en Salovey y Mayer, así como en la dimensión Bar-On que más se parecía. Para que se incluyera una reclasificación, al menos cuatro de los cinco evaluadores independientes tenían que estar de acuerdo.

Procedimiento meta-analítico:

Al codificar los estudios nos aseguramos de que cada muestra aportara una correlación única para un metanálisis. Cuando se informaron correlaciones a través de diferentes criterios o diferentes medidas de un predictor, promediamos las correlaciones correspondientes para el metanálisis general. Nos basamos en correlaciones promediadas ya que las intercorrelaciones necesarias para calcular los compuestos no siempre estaban disponibles (Hunter y Schmidt, 1990, p. 456). Sin embargo, al realizar análisis de subgrupos, ingresamos la correlación individual apropiada, o el promedio si se informó más de uno, de esa muestra (aún no violando el supuesto de independencia). Se utilizó el procedimiento de metanálisis de Hunter y Schmidt (1990). El método proporciona una manera de determinar el grado de diferencias correlacionales entre los estudios que pueden ser atribuibles a artefactos estadísticos como el error de muestreo. Además, este enfoque (Hunter y Schmidt, 1990, cap. 3) también corrige las correlaciones observadas para los artefactos estadísticos. Tales correlaciones corregidas pueden ser más teóricamente significativas cuando se investiga la red nomológica de un constructo (Ones, 1993). Específicamente, corregimos el error de muestreo y la falta de fiabilidad en las dos medidas que se correlacionan. Sin embargo, tenga en cuenta que cuando informamos la validez predictiva de la IE para diferentes criterios, no corregimos la falta de fiabilidad del predictor. Hunter y Schmidt (1990) se refieren a correlaciones como la validez operativa de los predictores. Sin embargo, la varianza observada se corrige tanto para la predicción como para la falta de fiabilidad del criterio. Por el contrario, al informar las correlaciones entre EI y GMA o las variables de personalidad, corregimos la falta de fiabilidad en las dos variables que estaban correlacionadas. Se utilizó el programa de metanálisis basado en la distribución interactiva de artefactos. La distribución de artefactos utilizada se obtuvo de nuestra base de datos y no se recurrió a ninguna distribución hipotética. Se calculó la correlación media observada ponderada por el tamaño de la muestra y la desviación estándar. Se obtuvo la correlación media corregida de confiabilidad, y la desviación estándar de la correlación de puntaje real estimada (o cuando se discute la validez predictiva de EI, la validez verdadera estimada también conocida como validez operativa) se usó para probar los efectos de subgrupo.

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