La Escala de Ansiedad por Estadísticas (STARS) es una escala de 51 ítems comúnmente utilizada para medir la ansiedad de los estudiantes universitarios respecto a las estadísticas. Hasta la fecha, sin embargo, existe una investigación empírica limitada que examine la ansiedad por estadísticas entre estudiantes de posgrado de diversas etnias o de primera generación. Examinamos la estructura factorial y la fiabilidad de las puntuaciones de STARS en una muestra diversa de estudiantes matriculados en cursos de posgrado en una Institución que Sirve a Minorías (n = 194). Para proporcionar orientación sobre la evaluación de la dimensionalidad en muestras pequeñas de universidades, comparamos el rendimiento de las mejores prácticas en técnicas de análisis factorial: análisis factorial confirmatorio (CFA), modelado de ecuaciones estructurales exploratorias (ESEM) y modelado de ecuaciones estructurales bayesianas (BSEM). Encontramos un apoyo modesto para la estructura original de seis factores utilizando CFA, pero los análisis de ESEM y BSEM sugirieron que un modelo de cuatro factores captura mejor las dimensiones del instrumento STARS dentro del contexto de los cursos de estadísticas a nivel de posgrado. Para mejorar la eficiencia de la escala y reducir la fatiga del encuestado, también probamos y encontramos apoyo para una versión reducida de 25 ítems de la escala STARS de cuatro factores. La escala STARS de cuatro factores produjo constructos que representan , , , y . Estos hallazgos amplían la evidencia de validez y fiabilidad del inventario STARS para incluir poblaciones diversas de estudiantes de posgrado. En consecuencia, nuestros hallazgos contribuyen al avance de la educación en ciencia de datos y proporcionan recomendaciones para medir la ansiedad por estadísticas a nivel de posgrado y para evaluar la validez de constructo de instrumentos psicométricos en poblaciones pequeñas o difíciles de encuestar.