This work aimed to investigate the determinants of entrepreneurial risk among Emirati youth enrolled in a university in the United Arab Emirates. This was a quantitative study, which used a survey of 324 university students with an average age of 20.7 years and a standard deviation of 3.1 years. The collected data were analyzed using two methods—Ordinal Probit Regression Estimation and Structural Equation Modeling—to identify the factors that may determine entrepreneurial risk and assess the research hypotheses among this group of Emirati youth. The results showed that Emirati youth are risk-averse when (a) they do not receive government support, (b) they have a perception of low self-efficacy, (c) they are afraid of failure, and d) they perceive considerable obstacles and barriers. In addition, it is concluded that it is necessary to stimulate creativity and an innovative mindset among students.

ResumenEl emprendimiento es considerado hoy en día como un elemento clave en las sociedades postindustriales. Desde un punto de vista psicológico, el emprendimiento puede ser entendido como un proceso actitudinal condicionado por la intención emprendedora. En este trabajo se construyeron, testearon y utilizaron tres modelos de red bayesiana destinados a clarificar las relaciones establecidas entre variables tradicionalmente asociadas al emprendimiento y la intención emprendedora. Una muestra de 254 estudiantes universitarios (73 hombres y 179 mujeres), con edades comprendidas entre los 18 y los 50 años (M = 22.47, DT = 4.11), rellenó una encuesta destinada a registrar parámetros asociados con la actitud y la intención emprendedora. Con sus respuestas se construyeron tres modelos de red bayesiana que fueron validados y utilizados para realizar predicciones sobre las variables implicadas en el análisis. Los resultados muestran que la deseabilidad percibida, la viabilidad percibida, el locus de control y la influencia familiar son las variables que más influencian la intención emprendedora en emprendedores potenciales. La influencia de estas variables sobre la intención emprendedora fue analizada considerando diferentes escenarios y las relaciones detectadas fueron discutidas con relación a planteamientos teórico-prácticos en el contexto de la potenciación de actitudes emprendedoras.Palabras clave: emprendimiento, educación superior, intención, actitudes, redes bayesianas. AbstractEntrepreneurship is nowadays considered as a key element in postindustrial societies. From a psychological point of view, entrepreneurship can be understood as an attitudinal process conditioned by entrepreneurial intention. We built, tested and used three Bayesian models designed to clarify the relationships between variables commonly associated with entrepreneurship and entrepreneurial intention. A sample of 254 undergraduate university students (73 male and 179 female), ages ranging from 18 to 50 (M = 22.47, SD = 4.11), filled in a questionnaire that registered parameters associated with entrepreneurial attitude and intention. Survey answers were used to build three Bayesian networks models which were validated and used to make predictions about the variables involved in the model. Our results show that perceived desirability, perceived feasibility, and the normative social influence derived from the family and the locus of control reliably predict entrepreneurial intention. The influence of these variables over the entrepreneurial intention was analyzed considering different scenarios, and the discovered relationships between variables where discussed from practical and theoretical points of view in the context of promoting entrepreneurial attitudes.Cómo citar este artículo: López, J. y Ruiz-Ruano, A. M. (2014). Modelado de la intención emprendedora con redes bayesianas. Revista de Psicología, 23(2), 71-87. http://dx.

No abstract

El uso del teléfono móvil se ha convertido en una actividad cotidiana en nuestro entorno más cercano. Dicho uso, según investigaciones recientes, tiene tanto aspectos positivos como negativos. Aunque hay controversia en cuanto a la denominación del fenómeno, se aprecia cierta preocupación por las consecuencias negativas que tiene el uso excesivo del teléfono móvil. Este estudio analiza la relación que se establece entre el uso abusivo del teléfono móvil y la evitación experiencial. Se utilizó una muestra compuesta por 1176 participantes (828 fueron mujeres) con edades comprendidas entre los 16 y los 82 años (M = 30.97; DT = 12.05). Se empleó la escala SAS-SV para valorar el uso problemático del móvil y el AAQ-II para la evitación experiencial. Para modelar la relación que se establece entre las variables se hizo uso de inferencia bayesiana y redes bayesianas. Los resultados muestran una relación directa entre el uso abusivo, la evitación experiencial y las redes sociales. Además, los datos sugieren que el sexo juega un papel mediador entre estas variables. Estos resultados son útiles para entender el uso saludable y patológico del teléfono móvil así como para orientar el tratamiento de los trastornos que pueden surgir de un mal uso de estos dispositivos. Palabras clave: Evitación experiencial; Smartphone; Adicción; Redes sociales; Inferencia bayesiana. The smartphone is a common tool in our everyday lives. However, recent research suggests that using the smartphone has both positive and negative consequences. Although there is no agreement on the concept or the term to label it, researchers and clinical practitioners are worried about the negative consequences derived from excessive smartphone usage. This study aims to analyse the relationship between smartphone addiction and experiential avoidance. A sample of 1176 participants (828 women) with ages ranging from 16 to 82 (M = 30.97; SD = 12.05) was used. The SAS-SV scale was used to measure smartphone addiction and the AAQ-II to assess experiential avoidance. To model the relationship between variables, Bayesian inference and Bayesian networks were used. The results show that experiential avoidance and social networks usage are directly related to smartphone addiction. Additionally, the data suggests that sex is playing a mediating role in the observed relationship between these variables. These results are useful for understanding healthy and pathological interaction with smartphones and could be helpful in orienting or planning future psychological interventions to treat smartphone addiction.

Las técnicas de inferencia estadística son esenciales para las ciencias de la salud. Gracias a estas herramientas estadísticas se pueden identificar, por ejemplo, factores de riesgo que afectan negativamente al estado de salud de las personas. Sin embargo, el proceso de comunicación científica y la relevancia de los hallazgos científicos pueden distorsionarse por el mal uso de estadísticos inferenciales como el p-valor o el factor de Bayes. En este trabajo proporcionamos siete directrices básicas que pretenden ayudar a interpretar y usar conjuntamente el pvalor clásico de un contraste de hipótesis en conjunción con los factores de Bayes. Aunque el factor de Bayes es menos conocido, y de introducción más reciente, que el p-valor es susceptible de ser utilizado superficial o erróneamente. Una comunicación más eficiente de los resultados de la investigación científica favorecería una mejor comprensión de estos y redundaría en mayores cotas de salud pública. Esperamos que estas directrices puedan ser de utilidad para personas de ciencia con poca experiencia, frente a la toma de decisiones políticas relacionadas con hallazgos científicos, en procesos editoriales y para el público en general.