Abstract The objective of the study was the psychometric validation of a scale of own elaboration for the measurement of the perspectives of undergraduate students on the competences, training requirements, infrastructure, and human capital that the state of Tabasco, Mexico, requires for recovery of post-COVID-19 economic activity. Data was collected anonymously online, and each participant provided informed consent at the beginning of the questionnaire. A subsample of 368 students was selected. An exploratory factor analysis (EFA) was performed, using the factor extraction method by maximum likelihood with direct Oblimin rotation, reporting factor loadings greater than 0.5, thus meeting the minimum criteria to maintain all items. To validate the theoretical model, a Confirmatory Factor Analysis (CFA) was carried out, which allowed us to demonstrate the validity of the previously obtained structure. The model fit indicators (SRMR, AGFI, RMSEA, TLI, and CFI) were calculated, for which satisfactory values were obtained. The measurement model confirms the theoretical structure through the main adjustment indicators of both the exploratory and confirmatory factor analysis. The results present a contribution to the study of the rehabilitation process of economic activities after the COVID-19 pandemic. From a methodological perspective, it provides a solid and reliable diagnostic tool for the development of regional economic recovery programs.
Resumen El objetivo del estudio fue la validación psicométrica de una escala de elaboración propia para la medición de las perspectivas de estudiantes de pregrado sobre las competencias, los requerimientos de capacitación, la infraestructura y el capital humano que requiere el estado de Tabasco, México, para la recuperación de la actividad económica pos-COVID-19. Los datos se recopilaron en línea de forma anónima, y cada participante brindó su consentimiento informado al comenzar el cuestionario. Se seleccionó una submuestra de 368 estudiantes. Se realizó un análisis factorial exploratorio (AFE), mediante el método de extracción de factores por máxima verosimilitud con rotación Oblimin directo, reportando cargas factoriales superiores a 0.5, cumpliéndose así los criterios mínimos para mantener todos los ítems. Para validar el modelo teórico se realizó un Análisis Factorial Confirmatorio (AFC) que permitió demostrar la validez de la estructura previamente obtenida. Se calcularon los indicadores de ajuste del modelo (SRMR, AGFI, RMSEA, TLI, y CFI), para los cuales se obtuvieron valores satisfactorios. El modelo de medida confirma la estructura teórica a través de los principales indicadores de ajuste, tanto del análisis factorial exploratorio como del confirmatorio. Los resultados presentan una contribución al estudio del proceso de rehabilitación de las actividades económicas posteriores a la pandemia de la COVID-19. Desde una perspectiva metodológica, brinda una herramienta de diagnóstico sólida y confiable para el desarrollo de programas de recuperación económica regional.