I. INTRODUCCIÓN
La autoeficacia es un componente crucial en la educación
superior, pues ejerce una influencia en cómo los discentes afrontan las tareas,
regulan su discernimiento y mantienen su compromiso. Es así que, en un estudio
se encontró que la autoeficacia mantiene un vínculo con los logros académicos,
la autorregulación y el compromiso, pero se advierte que su desarrollo depende
de factores a nivel individual, educativo, social y tecnológico, por lo que es
relevante que se incorpore recursos a nivel personal y contextual en su estudio
(Xu et al., 2025).
En el ámbito emprendedor, la autoeficacia emprendedora (AE)
es la percepción individual sobre su capacidad propia para el desarrollo de las
tareas necesarias en la creación y gestión de iniciativas empresariales (Taneja
et al., 2024). Para esta variable, el estudio adopta el modelo multidimensional
de AE propuesto por McGee et al. (2009), que organiza el constructo en 5
dimensiones: (i) búsqueda de oportunidades, (ii) planificación, (iii)
movilización de recursos, (iv) gestión de personas, (v) gestión financiera. En
este sentido, la primera dimensión mencionada involucra generar idea e
identificar oportunidades, en la segunda dimensión se analiza y organiza todo
lo necesario para convertir una idea en una iniciativa viable, la tercera
dimensión incluye reunir recursos y crear una adhesión hacia la propuesta, la
cuarta dimensión es la capacidad que se tiene para el liderazgo y la
organización de equipos y la quinta dimensión es la capacidad para administrar
recursos financieros.
Asimismo, el desempeño académico (DA) se asume desde el
modelo multidimensional de DA universitario propuesto por Li et al. (2022) en
donde se toma en cuenta la percepción del discente respecto de su
desenvolvimiento en distintos aspectos de la experiencia académica (Paduraru et
al., 2025). Es así, que el modelo establece 4 dimensiones: (i) eficacia del
aprendizaje, vinculada con el cumplimiento idóneo de las tareas académicas;
(ii) promoción interpersonal, asociada con la colaboración; (iii) dedicación al
aprendizaje, expresada a través de la persistencia para superar dificultades;
(iv) logro académico, que es la valoración de los resultados académicos
alcanzados.
Adicionalmente, el apoyo familiar (AF) se encuentra
respaldado en el modelo de apoyo social familiar propuesto por Friedman et al. (2003),
que concibe este recurso mediante cuatro dimensiones: (i) apoyo emocional, el
cual comprende la escucha, comprensión y acompañamiento; (ii) apoyo
instrumental, involucra ayuda de tipo tangible; (iii) apoyo informativo,
incorpora orientación; (iv) apoyo de reconocimiento, a través del cual la
familia reconoce los logros del discente. En el ámbito universitario, el
planteamiento de Friedman permite comprender el AF como un recurso
multidimensional que integra apoyo emocional, instrumental, informativo y de
reconocimiento durante la formación del discente (Suud et al., 2024).
En relación con los antecedentes internacionales, diversos
estudios han analizado las variables seleccionadas y sus relaciones en el
ámbito universitario. Shanak y Mansour (2025), en discentes de una universidad
palestina, analizaron el AF como variable moderadora de la vinculación entre
las diferencias de género y el DA; hallaron que el AF cumple un rol crucial en
dicha vinculación, lo que confirma su rol como recurso contextual que
interviene en lo personal y lo académico. Complementariamente, Wijesundara y
Anuradha (2026), en universitarios de Sri Lanka, determinaron que el apoyo
financiero, social y familiar afecta significativamente el DA, pero el apoyo
emocional no alcanzó significación estadística, lo que indica que las distintas
formas de AF pueden relacionarse de forma diferenciada con el desenvolvimiento
académico de cada discente.
Desde la perspectiva de los recursos personales, Salendu et
al. (2026), en discentes universitarios indonesios, analizaron la propensión al
riesgo, el AF, la autoeficacia y la educación emprendedora como factores
vinculados con la intención emprendedora, en donde solamente la autoeficacia
mostró efecto significativo. Por otra parte, Zhi y Han (2026), en 1 182
universitarios chinos, hallaron que la autoeficacia académica predijo de forma
positiva el DA (β = .153), lo que señala que las creencias de eficacia son
relevantes para el ámbito universitario. Además, Zhang (2024) en un tamaño
muestral de 2543 universitarios chinos, encontró una correlación positiva entre
el apoyo social y el DA, en donde resalta el apoyo del profesorado (r = .563) y
de la familia (r = .489). Aunado a lo anterior, los estudios previos a nivel
internacional evidencian que los recursos personales y familiares son
relevantes para la obtención de resultados emprendedores y académicos en la
formación universitaria.
En el contexto nacional, Correa-Rojas et al. (2024), en 305
universitarios peruanos, analizaron la mentalidad de crecimiento, la tenacidad
y la autoeficacia académica como determinantes del DA; encontraron efectos
directos y significativos de estos constructos sobre el desempeño. Asimismo,
Cassareto et al. (2024), con 3 147 discentes de una universidad limeña,
hallaron que la autoeficacia académica y el apoyo social se vincularon con
menores niveles de malestar psicológico, este antecedente evidencia la
importancia conjunta de los recursos sociales y personales en la experiencia
universitaria.
Además, Chavez-Yacolca et al. (2025) en 334 universitarios
peruanos, hallaron que la autoeficacia académica redujo la procrastinación (β =
-.522) y medió parcialmente su vinculación con la adicción al internet, estos
hallazgos subrayan el papel de la autoeficacia en los procesos académicos de
los universitarios. También, Arbulú et al. (2026) en 600 universitarios de
Trujillo, Piura y Chiclayo, Perú, hallaron que el AF moderó significativamente
la relación entre creatividad y actitud emprendedora (β = .11; p < .001). En
definitiva, este antecedente manifiesta el papel moderador del AF en procesos
vinculados con el emprendimiento universitario. Asimismo, Martell et al.
(2026), en 488 universitarios peruanos, hallaron una vinculación significativa
entre actitud y capacidad emprendedora, con 62 % de varianza explicada; en este
sentido, este estudio previo ofrece evidencia sobre los factores emprendedores
que resultan relevantes para entender la AE durante la formación universitaria.
Por otro lado, en el contexto internacional, el DA aún es
considerado una preocupación en la educación superior, debido a las
dificultades que enfrentan los discentes para dar respuesta a las exigencias de
su formación, en donde dichas dificultades pueden estar vinculadas con factores
institucionales, personales, sociales y psicológicos, que inciden en su
progreso y permanencia universitaria. En este sentido, se hace necesario
entender cómo los recursos personales y el respaldo del entorno pueden vincularse
con el desenvolvimiento académico de los discentes (Azami et al., 2024; Meng
& Zhang, 2023; Zhang et al., 2024). Aunado a lo anterior, fortalecer la AE
en universitarios es clave ante contextos laborales cambiantes y competitivos,
pues les posibilita reconocer oportunidades y afrontar exigencias, aunque su
desarrollo puede ser desigual según las condiciones contextuales y personales
(Gonzalez-Tamayo et al., 2024; Sahid et al., 2024).
Este panorama se vuelve más complejo cuando se tiene en
cuenta que los discentes interactúan en contextos institucionales y sociales
que pueden proporcionar distintos niveles de apoyo a su formación emprendedora
y académica; por ende, analizar solamente los recursos personales es
insuficiente para entender su desenvolvimiento universitario; entonces, es
necesario considerar también las condiciones del entorno, esencialmente
aquellas vinculadas con el apoyo recibido, ya que pueden intervenir en la forma
en la que los discentes afrontan sus responsabilidades y desarrollan sus
habilidades emprendedoras (Azami et al., 2024).
A escala nacional, la educación universitaria se enfrenta a
desafíos vinculados con el desarrollo de capacidades a nivel personal que son
esenciales para el cumplimiento de las demandas estudiantiles. La forma en cómo
se percibe la autoeficacia académica varía entre los discentes limeños; además,
está condicionada por el género y la edad, lo que evidencia una percepción
desigual de sus habilidades para asumir los desafíos en el contexto
universitario (Roncal et al., 2024).
A esto se añaden variaciones en el crecimiento de habilidades
emprendedoras en los discentes peruanos. En una universidad estatal, la
proporción de estudiantes con un alto perfil emprendedor llegó al 76,5 % en el
área de Negocios Internacionales, 46,7 % en Contabilidad y 33,3 % en Economía,
lo que manifiesta diferencias considerables entre las distintas carreras
(Pezo-Arteaga & Paredes-Limo, 2024). De igual manera, no todos los
universitarios tienen acceso a la educación emprendedora: de 948 discentes
encuestados, el 75,38 % había recibido este tipo de formación, en contraste con
el 24,62 % que no la poseía (Chavez et al., 2024).
En este contexto, aún persisten barreras que impiden que se
fortalezca la AE durante el periodo universitario. En el caso peruano, las
diferencias institucionales y formativas pueden restringir el desarrollo de la
confianza para abordar las actividades emprendedoras. Además, la urgencia de
contar con instrumentos adaptados a la realidad nacional evidencia la
importancia de valorar estas capacidades de acuerdo con las peculiaridades de
la población universitaria nacional (Torres-Miranda et al., 2024).
A partir de la evidencia analizada, se encuentra un vacío de
conocimiento. Las investigaciones, tanto internacionales como nacionales, han
estudiado la autoeficacia en relación con resultados académicos y
emprendimiento, enfocándose más en la autoeficacia académica. Sin embargo, la
AE se ha vinculado más con la intención y la actitud. Por ello, entre los
estudios revisados no se identifica evidencia suficiente sobre la relación
entre la AE y el DA con la incorporación del AF como variable moderadora,
particularmente en discentes universitarios peruanos. Este vacío es importante
ya que la AE está relacionada con habilidades para oportunidades, planificación
y gestión, mientras que el DA considera la eficiencia del aprendizaje, la
promoción interpersonal, la dedicación al aprendizaje y el logro académico.
Asimismo, la indagación presenta justificación científica ya
que posibilita ampliar el entendimiento entre la AE y el DA, y con la
incorporación del AF como moderador, lo que aporta información acerca de
variables que aún no han sido lo suficientemente estudiadas en discentes
universitarios peruanos. Asimismo, desde el punto de vista social, los
hallazgos pueden ser una guía para el diseño de tácticas universitarias de
formación, acompañamiento y emprendimiento que tomen en cuenta las capacidades
personales de los discentes como el respaldo familiar, lo que favorece su
desarrollo académico y preparación para el futuro profesional.
Ante lo expuesto, el problema general quedó formulado así:
¿En qué medida el apoyo familiar modera la relación entre la autoeficacia
emprendedora y el desempeño académico en estudiantes universitarios de
Lambayeque, 2026? Y los problemas específicos de la siguiente manera: (i) ¿Qué
relación existe entre la autoeficacia emprendedora y el desempeño académico en
estudiantes universitarios de Lambayeque, 2026?; (ii) ¿Qué relación existe
entre el apoyo familiar y el desempeño académico en estudiantes universitarios
de Lambayeque, 2026?; (iii) ¿En qué medida la interacción entre la autoeficacia
emprendedora y el apoyo familiar influye en el desempeño académico en estudiantes
universitarios de Lambayeque, 2026?
Asimismo, el objetivo general fue: Determinar el efecto
moderador del apoyo familiar en la relación entre la autoeficacia emprendedora
y el desempeño académico en estudiantes universitarios de Lambayeque, 2026. Con
respecto a los objetivos específicos, el primero fue determinar la relación
entre la autoeficacia emprendedora y el desempeño académico en estudiantes
universitarios de Lambayeque, 2026. El segundo, determinar la relación entre el
apoyo familiar y el desempeño académico en estudiantes universitarios de
Lambayeque, 2026. Y el tercero, analizar el efecto de interacción entre la
autoeficacia emprendedora y el apoyo familiar sobre el desempeño académico en
estudiantes universitarios de Lambayeque, 2026.
II. METODOLOGÍA
La investigación presentó un enfoque cuantitativo, de tipo
básico, con diseño no experimental y corte transversal, debido a que las
variables se analizaron mediante datos numéricos sin manipulación deliberada y
la información fue recopilada en un único momento durante 2026. El alcance fue
correlacional-explicativo, puesto que se examinaron las relaciones entre la AE,
el AF y el DA, así como el efecto moderador del AF. Esta estructura resultó
coherente con los criterios del enfoque cuantitativo y del diseño no
experimental planteados por Creswell y Creswell (2022). Asimismo, el análisis
estadístico fue desarrollado en dos fases: primero, se evaluó el modelo a
través de un análisis factorial confirmatorio de segundo orden y, luego, se
estimó un modelo de moderación a partir de los puntajes factoriales de los tres
constructos generales. La interpretación del efecto moderador se sustentó en el
enfoque de análisis condicional propuesto por Hayes (2022).
La población estuvo compuesta por estudiantes universitarios
de Lambayeque matriculados durante el año 2026, mientras que la muestra quedó
constituida por 384 discentes. La selección se efectuó mediante muestreo
probabilístico aleatorio simple, procedimiento que permitió que los integrantes
elegibles de la población tuvieran la misma posibilidad de selección. Se
incluyeron estudiantes universitarios matriculados durante el periodo de
estudio que aceptaron participar voluntariamente y completaron el cuestionario,
mientras que se excluyeron los no matriculados en el periodo y los de otras
universidades. Es importante mencionar que los 384 cuestionarios cumplieron con
los criterios y se emplearon en el análisis estadístico.
La técnica empleada fue la encuesta y el instrumento
correspondió al Cuestionario de AE, DA y AF, compuesto por 52 ítems con escala
Likert de cinco categorías: 1 = totalmente en desacuerdo hasta 5 = totalmente
de acuerdo. Del total, 20 ítems evaluaron la AE, 16 correspondieron al DA y 16
al AF. La AE comprendió búsqueda de oportunidades, planificación, movilización
de recursos, gestión de personas y gestión financiera; el DA incluyó eficiencia
del aprendizaje, promoción interpersonal, dedicación al aprendizaje y logro
académico; por su parte, el AF incorporó apoyo emocional, instrumental,
informativo y de reconocimiento.
La medición de la AE se sustentó en el modelo
multidimensional de McGee et al. (2009), el cual representó capacidades
relacionadas con el emprendedurismo. El DA se fundamentó en el modelo
multidimensional empleado por Li et al. (2022), el cual hace énfasis en los
componentes académicos y relacionales; a su vez, el AF se sustentó en el modelo
de apoyo social familiar de Friedman et al. (2003), que comprendió las formas
de apoyo recibido.
La validez de contenido del instrumento fue determinada a
través de juicio de expertos, quienes examinaron la correspondencia de los
ítems con las variables, dimensiones e indicadores considerados en el estudio.
Asimismo, la confiabilidad se evaluó mediante el coeficiente alfa de Cronbach,
cuyos resultados fueron de α = 0.934, α = 0.918 y α = 0.918 para AE, DA y AF,
respectivamente; estos valores permitieron verificar la consistencia interna
del cuestionario antes de su aplicación definitiva. Cada una de las cinco
dimensiones de AE estuvo representada por cuatro ítems, al igual que cada
dimensión del DA y del AF
La recolección de información se efectuó después de obtener
las autorizaciones correspondientes y el consentimiento informado de los
participantes, con respeto por la participación voluntaria, la confidencialidad
y el anonimato. Posteriormente, las respuestas se codificaron, depuraron y
organizaron en una matriz de datos para su procesamiento estadístico, con
verificación previa de registros incompletos, valores atípicos y consistencia
de las respuestas antes de ejecutar los análisis descriptivos e inferenciales.
Además, el procesamiento estadístico se efectuó en R a través
del entorno RStudio. Para la evaluación del modelo de medición se empleó el
paquete lavaan, con apoyo de psych para el análisis de consistencia interna y
de semTools para la evaluación de la validez discriminante. Los 52 ítems,
medidos a través de una escala Likert de cinco categorías, se especificaron
como variables ordinales. Asimismo, el análisis factorial confirmatorio (AFC)
de segundo orden fue estimado a través de Weighted Least Squares Mean and
Variance Adjusted (WLSMV); para la identificación del modelo, las varianzas de
los factores latentes se fijaron en 1.
Adicionalmente, la consistencia interna de los constructos se
examinó a través del coeficiente alfa de Cronbach y la fiabilidad compuesta
(CR), mientras que la validez convergente fue evaluada a través de la varianza
media extraída (AVE), calculadas a partir de las cargas factoriales
estandarizadas. La validez discriminante se examinó mediante el criterio
Heterotrait-Monotrait Ratio (HTMT). El ajuste global del modelo de medición se
valoró mediante el estadístico χ² y los índices Comparative Fit Index (CFI),
Tucker-Lewis Index (TLI), Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA) y
Standardized Root Mean Square Residual (SRMR), con un nivel de significancia de
α = .05.
Luego de confirmar el modelo de medición, se calcularon los
puntajes factoriales de la AE, el DA y el AF, correspondientes a los factores
generales de segundo orden. Los puntajes de la AE y del AF se centraron en
relación con sus promedios, y a partir de esto, se creó el término de
interacción AE × AF. El modelo de moderación se estimó a través del paquete
lavaan con el estimador Maximum Likelihood Robust (MLR) y estructura de medias.
Se consideró que había evidencia de moderación cuando el coeficiente del
término de interacción mostró significancia estadística con p < .05.
Se presentaron los coeficientes estandarizados (β), los
errores estándar, los valores z, los niveles de significancia, los intervalos
de confianza al 95 % y el coeficiente de determinación R² del DA. Dado que el
modelo de moderación incluía una variable dependiente y tres predictores, se
consideró saturado, por lo que sus índices globales de ajuste no se
interpretaron; estos se analizaron a través del modelo de medición. Cuando se
encontró que la interacción era significativa, se investigaron los efectos condicionales
de la AE sobre el DA en tres niveles del AF: bajo (−1 DE), medio (media) y alto
(+1 DE), mediante un análisis de pendientes simples.
En el aspecto ético, se garantizaron los principios de
autonomía, confidencialidad, integridad científica y participación voluntaria.
Los discentes recibieron información sobre la finalidad académica de la
indagación y proporcionaron su consentimiento antes de responder el
cuestionario, mientras que los datos se trataron de manera anónima y únicamente
con fines científicos. No se recopiló información que facilitara la
identificación individual de los participantes y esta se resguardó bajo
criterios de salvaguarda y empleo responsable.
III. RESULTADOS
Los hallazgos de la Tabla 1 manifestaron una adecuada
consistencia interna del instrumento. La AE presentó un alfa de Cronbach de
0.934, el DA de 0.918 y el AF de 0.918; todos superaron el criterio de 0.70;
además, los coeficientes de fiabilidad compuesta fueron 0.926, 0.897 y 0.906,
respectivamente, también superiores a 0.70; en cuanto a la validez convergente,
los valores de AVE fueron 0.716 para AE, 0.685 para DA y 0.706 para AF, todos
mayores a 0.50.
Los resultados de la Tabla 2 evidenciaron un ajuste adecuado
del modelo de medición. El CFI fue 0.984 y el TLI 0.983, ambos superiores al
criterio mínimo de 0.90; asimismo, el RMSEA fue 0.020, con un intervalo de
confianza al 95 % entre 0.011 y 0.026, mientras que el SRMR fue 0.039; ambos se
encontraron por debajo de 0.08; adicionalmente, el chi-cuadrado fue 1238.630
con 1258 grados de libertad y p = 0.646.
Tabla
1.
Fiabilidad y validez convergente de las variables del modelo
|
Variable
|
Alfa
de Cronbach
|
CR
|
AVE
|
|
Autoeficacia
emprendedora
|
0.934
|
0.926
|
0.716
|
|
Desempeño
académico
|
0.918
|
0.897
|
0.685
|
|
Apoyo
familiar
|
0.918
|
0.906
|
0.706
|
Nota. α = alfa de
Cronbach; CR = fiabilidad compuesta; AVE = varianza media extraída. Como
criterios de referencia se consideraron valores ≥ 0.70 para α y CR, y ≥ 0.50
para AVE.
Tabla
2.
Índices de ajuste del modelo de medición
|
Índice
de ajuste
|
Valor
obtenido
|
Criterio
de referencia
|
Evaluación
|
|
χ²
|
1238.630
|
—
|
—
|
|
gl
|
1258.000
|
—
|
—
|
|
p
|
0.646
|
>
0.05
|
Adecuado
|
|
CFI
|
0.984
|
≥
0.90
|
Adecuado
|
|
TLI
|
0.983
|
≥
0.90
|
Adecuado
|
|
RMSEA
|
0.020
|
≤
0.08
|
Adecuado
|
|
IC
95 % RMSEA
|
[0.011;
0.026]
|
—
|
—
|
|
SRMR
|
0.039
|
≤
0.08
|
Adecuado
|
Nota.
χ² = chi-cuadrado; gl = grados de libertad; CFI = Comparative Fit Index; TLI =
Tucker-Lewis Index; RMSEA = Root Mean Square Error of Approximation; SRMR =
Standardized Root Mean Square Residual.
La
evaluación de la validez discriminante mediante HTMT presentada en la Tabla 3,
mostró un valor de 0.539 entre AE y DA, 0.268 entre AE y AF, y 0.393 entre DA y
AF. Todos los coeficientes fueron inferiores a 0.85, lo que indicó una adecuada
diferenciación empírica entre los tres constructos considerados en el modelo.
Como se visualiza en la Tabla 4, la AE presentó un efecto
positivo y estadísticamente significativo sobre el DA (β = 0.541; EE = 0.031; z
= 17.709; p < 0.001; IC 95 % [0.481; 0.601]). El AF también presentó un
efecto positivo y significativo sobre el DA (β = 0.315; EE = 0.033; z = 9.575;
p < 0.001; IC 95 % [0.251; 0.380]). Finalmente, el término de interacción
entre AE y AF fue positivo y significativo (β = 0.167; EE = 0.032; z = 5.167; p
< 0.001; IC 95 % [0.104; 0.230]). Por tanto, se encontró evidencia
estadística de un efecto moderador positivo del AF: la asociación entre AE y DA
se incrementó conforme aumentó el AF.
Tabla
3.
Validez discriminante de las variables mediante el criterio
HTMT
|
Variable
|
Autoeficacia
emprendedora
|
Desempeño
académico
|
Apoyo
familiar
|
|
Autoeficacia
emprendedora
|
1.000
|
0.539
|
0.268
|
|
Desempeño
académico
|
0.539
|
1.000
|
0.393
|
|
Apoyo
familiar
|
0.268
|
0.393
|
1.000
|
Nota.
HTMT = Heterotrait-Monotrait Ratio. Como criterio conservador, valores
inferiores a 0.85 respaldan la validez discriminante.
Tabla
4.
Efectos de la autoeficacia emprendedora, el apoyo familiar y
su interacción sobre el desempeño académico
|
Relación
estructural
|
β
|
EE
|
z
|
p
|
IC
95 %
|
|
Autoeficacia
emprendedora → Desempeño académico
|
0.541
|
0.031
|
17.709
|
<
.001
|
[0.481;
0.601]
|
|
Apoyo
familiar → Desempeño académico
|
0.315
|
0.033
|
9.575
|
<
.001
|
[0.251;
0.380]
|
|
Autoeficacia
emprendedora × Apoyo familiar → Desempeño académico
|
0.167
|
0.032
|
5.167
|
<
.001
|
[0.104;
0.230]
|
Nota. β = coeficiente
estandarizado; EE = error estándar; IC 95 % = intervalo de confianza al 95 %.
Se consideró estadísticamente significativo p < 0.05.
En
la Tabla 5 se observa que el modelo estructural obtuvo un coeficiente de
determinación de R² = 0.549 para el DA. Esto indicó que la AE, el AF y el
término de interacción entre ambas variables explicaron conjuntamente el 54.9%
de la variabilidad del DA en los puntajes factoriales empleados en el modelo.
El 45.1% restante correspondió a variabilidad no explicada por los predictores
incorporados.
El análisis de pendientes simples mostrado en la Tabla 6
permitió precisar la naturaleza del efecto moderador. Cuando el AF fue bajo (−1
DE), el efecto de la AE sobre el DA fue positivo y significativo (b = 0.379; EE
= 0.050; z = 7.569; p < 0.001; IC 95 % [0.281; 0.477]); en el nivel medio,
el efecto aumentó a 0.531 (EE = 0.037; z = 14.399; p < 0.001; IC 95 %
[0.458; 0.603]). Cuando el AF fue alto (+1 DE), el efecto alcanzó 0.682 (EE =
0.044; z = 15.662; p < 0.001; IC 95 % [0.597; 0.767]).
Tabla
5.
Coeficiente de determinación del desempeño académico en el
modelo de moderación
|
Variable
endógena
|
R²
|
Varianza
explicada (%)
|
Varianza no explicada
(%)
|
|
Desempeño
académico
|
0.549
|
54.9
|
45.1
|
Nota.
R² = coeficiente de determinación.
Tabla
6.
Efecto condicional de la autoeficacia emprendedora sobre el
desempeño académico según el nivel de apoyo familiar
|
Nivel de apoyo
familiar
|
Efecto de AE
sobre DA
|
EE
|
z
|
p
|
IC 95 %
|
|
Bajo
(−1 DE)
|
0.379
|
0.050
|
7.569
|
< .001
|
[0.281; 0.477]
|
|
Medio
(media)
|
0.531
|
0.037
|
14.399
|
< .001
|
[0.458; 0.603]
|
|
Alto
(+1 DE)
|
0.682
|
0.044
|
15.662
|
< .001
|
[0.597; 0.767]
|
Nota. AE =
autoeficacia emprendedora; DA = desempeño académico; DE = desviación estándar;
EE = error estándar. Los niveles bajo y alto corresponden a una desviación
estándar por debajo y por encima de la media del moderador.
Figura
1.
Modelo de medición de la autoeficacia emprendedora, el
desempeño académico y el apoyo familiar
Elaboración
propia
IV. DISCUSIÓN
El objetivo general de la indagación fue determinar el efecto
moderador del apoyo familiar (AF) en la relación entre la autoeficacia
emprendedora (AE) y el desempeño académico (DA) en discentes universitarios de
Lambayeque, 2026. En este sentido, los hallazgos confirman que sí: el AF
potencia esa relación; en otras palabras, cuando el AF es elevado, la AE mejora
más DA; cuando es bajo, ese efecto se debilita.
A nivel teórico, este hallazgo integra dos perspectivas: la
sociocognitiva de Bandura (1987), y la de apoyo social de Friedman et al.
(2003) en donde la primera hace énfasis en los recursos personales, y la
segunda en los recursos contextuales, respectivamente. En primer lugar, la AE,
como creencia de competencia, no opera en aislamiento; su efecto sobre el DA se
potencia cuando el discente cuenta con respaldo familiar. En segundo lugar, el
AF aminora las demandas cognitivas y emocionales que compiten con la
autorregulación académica, lo que posibilita que la AE se traduzca en conductas
de estudio sostenidas y finalmente, en mejores resultados. En consecuencia,
este hallazgo extiende los modelos de McGee et al. (2009) y Li et al. (2022),
puesto que evidencia que la interacción entre los recursos contextuales y
personales explica mejor el DA que sus efectos por separado.
El objetivo específico uno fue determinar la relación entre AE y
DA. Los hallazgos mostraron un efecto positivo y significativo (β = 0.541; EE =
0.031; z = 17.709; p < 0.001; IC 95 % [0.481; 0.601]), lo que confirmó la
hipótesis específica 1: Existe una relación significativa entre la AE y el DA.
Al comparar con Zhi y Han (2026), quienes en 1 182 universitarios chinos
encontraron que la autoeficacia académica predijo el DA (β = .153); además, se
observa que la relación encontrada en esta indagación es más fuerte, ya que la
AE incluye habilidades como la planificación, la movilización de los recursos y
la gestión, las cuales se parecen más a las tareas que el discente efectúa en
la universidad que la autoeficacia académica general. También, el hallazgo
concuerda con Correa-Rojas et al. (2024), quienes en 305 universitarios
peruanos también hallaron que la autoeficacia académica influye de forma
directa sobre el DA.
Para entender por qué la AE influye en el DA, conviene revisar qué
habilidades incluye. Al respecto, McGee et al. (2009) mencionan que la AE
incluye cinco habilidades: (i) oportunidades, (ii) planificación, (iii)
recursos, (iv) personas y (v) finanzas. Cuando el discente se siente capaz de
efectuar estas tareas, confía más en su capacidad para aprender, se esfuerza
más y no se rinde fácilmente; entonces, esta confianza no solamente sirve para
su capacidad de emprendedurismo, sino también para el mejoramiento del DA
(Bandura, 1987).
El objetivo específico dos fue determinar la relación entre AF y
DA. Los hallazgos mostraron un efecto positivo y significativo (β = 0.315; EE =
0.033; z = 9.575; p < 0.001; IC 95 % [0.251; 0.380]), lo que confirma la
hipótesis específica dos: Existe una relación significativa entre el AF y el
DA. Asimismo, al comparar con Zhang (2024), quien en 2 543 universitarios de
China halló una vinculación positiva entre apoyo social y DA, y en donde
destacó el AF (r = .489) y del profesorado (r = .563), se observó que la
vinculación en Zhang es más alta que la hallada en el presente estudio, lo que
puede ser debido a que Zhang empleó correlaciones simples, mientras que en esta
indagación se empleó coeficientes que controlan el efecto de la AE y su
interacción. También, en la cultura china la familia suele tener un rol más
fuerte en la educación, lo que podría acrecentar el efecto del AF.
Entonces, para entender por qué el AF influye en el DA, conviene
revisar qué tipos de apoyo ofrece la familia. En este sentido, Friedman et al.
(2003) mencionan que el AF puede ayudar a resolver problemas y mantener la
motivación estudiantil. Por ello, la familia aún es importante en la universidad,
incluso en los últimos años formativos. Esto concuerda con Bandura (1987),
quien menciona que la autoeficacia se desarrolla en contextos sociales que
pueden fortalecerla o limitarla. Adicionalmente, el AF no solamente ofrece
recursos concretos, sino que también le comunica al discente que su esfuerzo
vale, lo que sostiene su motivación y compromiso académico.
El objetivo específico tres fue analizar si el AF modera la
relación entre la AE y el DA. Los hallazgos confirmaron que sí la modera (β =
0.167; p < 0.001), lo que confirmó la hipótesis específica 3. En este
contexto, el efecto de la AE sobre el DA se acrecienta según el nivel del AF
con apoyo bajo, b = 0.379; con apoyo medio, b = 0.531; con apoyo alto, b =
0.682; es decir, la AE acrecienta el DA en mayor medida cuando el discente
percibe más AF.
Este hallazgo concuerda con Arbulú et al. (2026), quienes en 600
universitarios peruanos encontraron que el AF modera la vinculación entre la
creatividad y la actitud emprendedora (β = .11; p < .001). Al respecto, en
esta indagación, ha quedado demostrado que el AF también modera la relación
entre la AE y el DA. Asimismo, la diferencia entre ambos valores (.11 y .167)
puede deberse a que la familia participa más en el apoyo académico diario que
en la formación de actitudes emprendedoras. Además, se concuerda con Shanak y
Mansour (2025), quienes en universitarios palestinos encontraron que el AF
modera la relación entre las diferencias de género y el DA.
No obstante, Salendu et al. (2026) no hallaron efecto del AF en
universitarios indonesios, esto puede deberse a que ellos estudiaron intención
emprendedora y no DA. Además, es probable que el AF influya más en el
rendimiento académico, ya que la familia ofrece recursos y seguimiento diario
que, en la intención emprendedora, más ligada a factores personales. También,
Wijesundara y Anuradha (2026) hallaron que el apoyo emocional no fue
significativo en Sri Lanka, lo que indica que cada tipo de AF actúa diferente de
acuerdo con el contexto cultural.
En cuanto a las implicancias teóricas, los hallazgos confirmaron
la vigencia del modelo de McGee et al. (2009), pues sus dimensiones se vinculan
con el DA. Esto extiende el modelo más allá del contexto empresarial, porque
las competencias emprendedoras y académicas comparten mecanismos de
autorregulación y creencias de eficacia. En segundo lugar, los hallazgos
matizaron el modelo de Friedman et al. (2003), ya que el AF no solamente tiene
efectos directos, sino que también modera la relación AE-DA. Asimismo, el AF no
es un recurso aditivo, sino un facilitador contextual que amplifica los
recursos personales.
Lo mencionado indica un nexo más complejo entre los recursos
individuales y contextuales, en línea con Bandura (1987), dado que el AF
funcionaría como un amplificador de la autoeficacia; en consecuencia, los
modelos de DA deberían contemplar interacciones en lugar de enfocarse solamente
en los efectos directos. En tercer lugar, los hallazgos ampliaron el modelo de
Li et al. (2022), ya que la AE y el AF en conjunto explican el 54.9 % de la
variación en el DA. Esto implica que deben sumarse factores vinculados con el
emprendimiento y la familia a los modelos de DA.
Una posible combinación podría ser un modelo que integre recursos
tanto personales como contextuales para el DA, considerando la AE y el AF como
predictores que interactúan, y que también incorpore otras variables
moderadoras como el apoyo del profesorado y la cultura institucional.
Adicionalmente, sería interesante investigar si la AE actúa como mediador en el
vínculo entre el AF y el DA, o si el AF influye en la conexión entre la AE y el
DA a través de mecanismos específicos como la mitigación del estrés o el
fomento de la motivación.
En cuanto a las implicancias prácticas, los profesionales de
psicología educativa y orientación universitaria deberían enfocarse en
fortalecer la AE y el AF, y no solamente las habilidades a nivel académico,
mediante mentorías y talleres. Las universidades por su parte deberían promover
una mayor participación de las familias a través de becas y talleres,
especialmente en aquellos discentes con situación de vulnerabilidad.
Con respecto a las políticas públicas, los hallazgos justifican la
inversión en AF y emprendimiento juvenil a través de horarios flexibles,
guarderías y subsidios, para optimizar y mejorar el DA. Para la sociedad, la
familia ejecuta un rol educativo crucial; por consiguiente, campañas que
destaquen por qué es importante el AF en la educación superior podrían mejorar
el DA. En síntesis, el éxito a nivel académico depende no solamente del
discente, sino también de factores familiares, universitarios y
gubernamentales.
V. CONCLUSIONES
Con respecto a la hipótesis general, los hallazgos confirman que
el AF modera la relación entre la AE y el DA; es decir, la AE influye más sobre
el DA cuando el discente percibe más apoyo de su familia. Además, cuando el AF
es bajo, esa influencia se debilita. Asimismo, la AE, el AF y su interacción
explican juntos el 54.9 % de las diferencias en el DA de los discentes (β =
0.167; EE = 0.032; z = 5.167; p < 0.001; IC 95 % [0.104; 0.230]; R² =
0.549).
Con respecto a la hipótesis específica uno, los hallazgos
confirman que la AE se vincula de manera significativa con el DA; es decir, una
mayor AE se vincula con mejores resultados académicos. Este fue el efecto más
fuerte del modelo, lo que indica que la AE es el predictor más importante del
DA en esta muestra (β = 0.541; EE = 0.031; z = 17.709; p < 0.001; IC 95 %
[0.481; 0.601]).
En relación con la hipótesis específica dos, los hallazgos
confirman que el AF se vincula significativamente con el DA; es decir, a mayor
AF percibido, mejores resultados académicos. Aunque este efecto es menor que el
de AE, aún es relevante y confirma que la familia desempeña un rol crucial en
la formación universitaria (β = 0.315; EE = 0.033; z = 9.575; p < 0.001; IC
95 % [0.251; 0.380]).
Con respecto a la hipótesis específica tres, los hallazgos
confirman que la interacción entre la AE y el AF tiene un efecto significativo
sobre el DA; es decir, el efecto de la AE sobre el DA se incrementa conforme
aumenta el nivel de AF. Con AF bajo, el efecto es b = 0.379; con AF medio, b =
0.531; y con AF alto, b = 0.682. En otras palabras, el AF no solamente presenta
un efecto directo sobre el DA, sino que también potencia el efecto de la AE
sobre este (β = 0.167; p < 0.001).
Este estudio tiene varias limitaciones. Primero, el diseño
transversal no posibilita establecer causalidad entre AE, el AF y el DA. Aunque
los modelos de ecuaciones estructurales ponen a prueba las relaciones
direccionales teóricas, no se puede descartar la causalidad inversa. Por eso,
estudios futuros deberían emplear diseños experimentales o longitudinales.
Aunado a lo anterior, aunque la muestra estuvo constituida por discentes
universitarios de Lambayeque, su alcance regional restringe la generalización
de los hallazgos a otros contextos; por ende, sería valioso replicar el estudio
en otras regiones y países de Latinoamérica para evaluar la estabilidad del
modelo. Tercero, aunque el AF fue evaluado a través de las cuatro dimensiones
(i) apoyo emocional, (ii) apoyo instrumental, (iii) apoyo informativo, (iv)
apoyo de reconocimiento, el análisis del efecto moderador se efectuó a partir
del constructo global. En consecuencia, no se estimó de forma independiente la
contribución moderadora de cada dimensión sobre la vinculación entre la AE y el
DA, por ello, se recomienda que futuras indagaciones examinen los efectos
diferenciados de cada dimensión.
En relación con futuras investigaciones, estas surgen directamente
de las limitaciones mencionadas. Primero, se sugiere realizar estudios a largo
plazo que examinen cómo la AE y el AF pueden predecir el DA a lo largo del
tiempo. Segundo, es importante llevar a cabo estudios que crucen culturas para
analizar la influencia del AF en la conexión entre AE y DA en naciones con
diferentes tradiciones familiares. Tercero, se necesitan investigaciones
experimentales para crear y evaluar programas destinados a reforzar tanto la AE
como el AF. Cuarto, se requiere hacer análisis de mediación que exploren los procesos
a través de los cuales AE y AF inciden en el DA. Quinto, deben realizarse
estudios mixtos que integren datos cuantitativos con entrevistas o grupos de
discusión.
Con base a estos hallazgos, se sugiere a las universidades
fortalecer la AE a través de la implementación de programas de mentoría y
talleres de habilidades empresariales. Además, se aconseja incluir a las
familias en escuelas de padres y programas de AF. También, a los profesionales
de orientación, se les sugiere diseñar intervenciones que trabajen de manera
conjunta la confianza del discente y el AF. En cuanto a las políticas públicas,
se recomienda facilitar la compatibilidad entre la familia y el estudio, además
de impulsar el emprendimiento juvenil con elementos de autoeficacia y AF. Se
aconseja a los investigadores futuros que analicen los mecanismos que explican
cómo el AF fortalece la educación emprendedora, así como probar iniciativas que
refuercen ambos aspectos.
Así, las futuras líneas de investigación abordan las limitaciones
y amplían el alcance de los resultados obtenidos. En síntesis, este estudio
proporciona evidencia robusta acerca de la AE y el AF como predictores
interactivos del DA en universitarios de Lambayeque. Los resultados validan y
amplían las teorías de McGee et al. (2009), Li et al. (2022) y Friedman et al.
(2003), y presentan implicaciones prácticas para profesionales, instituciones educativas
y políticas gubernamentales. La idea principal es que el DA no depende
únicamente de las capacidades individuales, sino que es el resultado de la
interacción entre los recursos personales (AE) y los contextuales (AF).
Reforzar ambos tipos de recursos de manera conjunta podría enriquecer la
experiencia universitaria y facilitar el éxito académico.
VI. REFERENCIAS
Arbulú, M., Vera, V., Otiniano, M.,
Aguilar, A., Guzmán, M., & Alegría, C. (2026). Cultivating Sustainable
Entrepreneurial Ecosystems: How Creativity Transforms Motivation into
Entrepreneurial Attitudes Among First-Year University Students. F1000Research,
1-31. https://doi.org/10.12688/f1000research.178093.2
Azami, E., Rahimian, F., & Rezaei,
N. (2024). The Role of Self-Efficacy, Stress Management, and Perceived Social
Support in Predicting the Academic Performance of University-Entrance Exam
Students. Mental Health and Lifestyle Journal, 2(3), 84-94. https://mhljournal.com/index.php/mhlj/article/download/69/108
Bandura, A. (1987). Pensamiento y
acción: Fundamentos sociales.
https://dialnet.unirioja.es/servlet/libro?codigo=179081
Cassareto, M., Espinosa, A., & Chau,
C. (2024). Effects
of resilience, social support, and academic self-efficacy, on mental health
among Peruvian university students during the pandemic: The mediating role of
digital inclusion. Front Psychol., 1-10.
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39040968/
Chavez, K., Alderete, J., Alcala, T.,
& Ferrer, R. (2024). Determinant Factors of Entrepreneurial
Culture in University Students: An Analysis from the Theory of Planned Behavior
at a Peruvian University. Sustainability, 16(23), 1-25. https://www.mdpi.com/2071-1050/16/23/10693
Chavez-Yacolca, D., Castro-Champión, R.,
Cisneros-Gonzales, N., Cunza-Aranzábal, D., Morales-García, M., &
Abanto-Ramírez, C. (2025). Relationship between academic
procrastination and internet addiction in Peruvian university students: The
mediating role of academic self-efficacy. Frontiers in Psychology, 01-08.
https://www.frontiersin.org/journals/psychology/articles/10.3389/fpsyg.2024.1454234/full
Correa-Rojas, J., Grimaldo, M.,
Marcelo-Torres, E., Manzanares-Medina, E., & Ravelo-Contreras, E. L.
(2024). Growth mindset, Grit, and Academic Self-efficacy as determinants of
Academic Performance in Peruvian university students. International Journal of
Educational Psychology, 13(2), 124-142. https://doi.org/10.17583/ijep.13115
Creswell, J. W., & Creswell, J. D.
(2022). Research design: Qualitative, quantitative, and mixed methods
approaches (6th ed.). SAGE.
https://www.sagepub.com/shop/buy-a-book/research-design-6-270550
Friedman, M., Bowden, V., & Jones,
E. (2003). Family Nursing: Research, Theory & Practice.
https://books.google.com.pe/books/about/Family_Nursing.html?hl=id&id=mkBtAAAAMAAJ&redir_esc=y
Gonzalez-Tamayo, L., Olarewaju, A.,
Bonomo-Odizzio, A., & Krauss-Delorme, C. (2024). University student
entrepreneurial intentions: The effects of perceived institutional support,
parental role models, and entrepreneurial self-efficacy. Journal of Small
Business and Enterprise Development, 31(8), 205-227.
https://doi.org/10.1108/JSBED-09-2022-0408
Hayes, A. F. (2022). Introduction to
mediation, moderation, and conditional process analysis: A regression-based
approach (3rd ed.). The Guilford Press.
https://www.guilford.com/books/Introduction-to-Mediation-Moderation-and-Conditional-Process-Analysis/Andrew-Hayes/9781462549030?srsltid=AU7gw4X1GPUIox9tYV_rDT6ew7A915Vpoanjm8F7FTRq6jdGwPFvB95H
Li, J., Huang, J., Hu, Z., & Zhao,
X. (2022). Parent-child relationships and academic performance of college
students: Chain-mediating roles of gratitude and psychological capital. Front.
Psychol, 13:794201. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2022.794201
Martell, K., Seijas-Díaz, J.,
Torres-Silva, C., Barbachan-Ruales, E., Rengifo-Amasifen, R., & Cueto-Orbe,
R. (2026). Proposal for an “entrepreneurial attitude” program to improve the
ability to create companies in Peruvian university students. Frontiers in
Education, 11, 1-15. https://www.frontiersin.org/journals/education/articles/10.3389/feduc.2026.1830867/full
McGee, J., Peterson, M., Mueller, S.,
& Sequeira, J. (2009). Entrepreneurial self–efficacy: Refining the measure.
Entrepreneurship Theory and Practice, 33(4), 965-988. https://
doi.org/10.1111/j.1540-6520.2009.00304.x
Meng, Q., & Zhang, Q. (2023). The
Influence of Academic Self-Efficacy on University Students’ Academic
Performance: The Mediating Effect of Academic Engagement. Sustainability,
15(7), 1-14. https://www.mdpi.com/2071-1050/15/7/5767
Paduraru, A., Soponaru, C., Dîrtu, C.,
Gavrilovici, O., & Bucuta, M. (2025). What do I need from myself as a
student but also from others to reduce the impact of stress on academic
performance? Self-efficacy and social support. Front. Educ., 1-11.
https://doi.org/10.3389/feduc.2024.1469865
Pezo-Arteaga, E., & Paredes-Limo, E.
(2024). Perfil de emprendimiento del estudiantado de dos universidades
peruanas: Un estudio comparativo. Revista Electrónica Educare, 28(2), 1-17.
https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=9692281
Roncal, Y., Sánchez, R., & Leiva, F.
(2024). Optimismo
y autoeficacia académica en estudiantes universitarios de Lima Metropolitana en
un contexto de educación virtual. ACADEMO, 11(1), 9-16.
https://www.redalyc.org/journal/6882/688277307002/html/
Sahid, S., Norhisham, N., &
Narmaditya, B. (2024). Interconnectedness between
entrepreneurial self-efficacy, attitude, and business creation: A serial
mediation of entrepreneurial intention and environmental factor. Heliyon,
10(9), e30478. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e30478
Salendu, P., Salsabila, A., Akbar, F.,
Adhilia, F., & Ardi, M. (2026). Determining Entrepreneurial
Intention in Students: The Role of Risk-Taking Propensity, Family Support,
Self-Efficacy and Entrepreneurship Education. Psikoborneo
Jurnal Imiah Psikologi, 14(1), 31-39.
https://e-journals.unmul.ac.id/index.php/psikoneo/article/view/21899
Shanak, H., & Mansour, T. (2025).
The effect of family support on the relationship between gender differences and
academic performance of accounting students at Palestine Technical University
Kadoorie. Palestine Technical University Research Journal, 13(5), 46-58.
https://rj.ptuk.edu.ps/index.php/pturj/article/view/691
Suud, F., Agilkaya-Sahin, Z., Na’Imah,
T., Azhar, M., & Kibtiyah, M. (2024). Full article: The impact of family
social support on academic resilience in Indonesian and Turkish students: The
mediating role of self-regulated learning. INTERNATIONAL JOURNAL OF ADOLESCENCE
AND YOUTH, 29(1). https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/02673843.2024.2361725
Taneja, M., Kiran, R., & Bose, S.
(2024). Relating
entrepreneurial self-efficacy with entrepreneurial success: Perception-based
analysis of students of higher educational institutions. Economic
Research-Ekonomska Istraživanja, 37(1), 1-20.
https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/1331677X.2024.2317145
Torres-Miranda, J., Ccama, C., Niño, J.,
Turpo, J., Castillo, R., & Mamani, O. (2024). Adaptation of the
internet business self-efficacy scale for Peruvian students with a commercial
profile. Frontiers in Education, 9, 1-10.
https://www.frontiersin.org/journals/education/articles/10.3389/feduc.2024.1370490/full
Wijesundara, W., & Anuradha, P.
(2026). View of Impact of Family Support on Academic Performance of
Undergraduates: Evidence from a Selected State University in Sri Lanka. South
Asian Journal of Social Studies and Economics, 23(6), 157-167. https://journalsajsse.com/index.php/SAJSSE/article/view/1337/3131
Xu, X., Binti, Z., & Muhammad, D.
(2025). Self-Efficacy
in University Learning and Teaching: A PRISMA-Guided Systematic Review of its
Multifaceted Dimensions. International Journal of Learning Teaching and
Educational Researc, 24(12). https://doi.org/10.26803/ijlter.24.12.22
Zhang, B., Yin, X., & Ren, Z.
(2024). Can perceived social support influence academic achievement of master’s
students? Evidence from a University in China. Education and Information
Technologies, 29, 21449-21475. https://link.springer.com/article/10.1007/s10639-024-12693-0
Zhi, Y., & Han, C. (2026).
Structural relationships among academic self-efficacy, academic performance,
and career preparation behavior: The roles of value and cost as mediating
variables. Frontiers in Psychology, 16, 01-11. https://www.frontiersin.org/journals/psychology/articles/10.3389/fpsyg.2025.1680088/full
Conflicto
de intereses / Competing interests
Los autores
declaran que no existe conflicto de intereses.
Contribución
de los autores / Authors’ contributions
Cordero Martinez,
Silvya Daniela (autora principal): investigación, conceptualización,
metodología, análisis formal, validación, redacción (borrador original,
revisión y edición).
Quispe Chanta,
Percy Antony (autor principal): investigación, conceptualización, metodología,
análisis formal, validación, redacción (borrador original, revisión y edición).
Aurich Montalvan,
Milagros Elizabeth (autora principal): investigación, conceptualización,
metodología, análisis formal, validación, redacción (borrador original,
revisión y edición).
Fuentes
de financiamiento / Funding
La investigación
fue autofinanciada por los autores.
