The present study aims to investigate whether the psychometric results proposed for the Spanish version of the scales of Psychological Well-being Ryff. The total sample was 1528 Mexican university, with an average age of 20.56 years (SD = 1.87). The factorial structure of the questionnaire was analyzed through exploratory and confirmatory factor analysis. Analyses show that three factors is feasible and appropriate. The structure of three factors (personal growth, positive relationships and self-acceptance), based on statistical and substantive criteria, and has shown adequate adjustment indicators of reliability and validity. However, the model does not match the obtained raised by the reference version (2006). Future research should replicate these findings in larger samples.
INTRODUCCIÓN
Los investigadores y filósofos alrededor del mundo se están preguntando ¿qué hace feliz a la gente? Encontrar el propósito de la vida y la búsqueda de la felicidad determinan los pensamientos y las acciones de cada uno, además las personas también quieren saber cómo aumentar su bienestar (Klug & Mainer, 2014). Sin embargo, el bienestar es una construcción compleja que afecta la experiencia y el funcionamiento óptimo; la investigación actual se ha derivado en dos corrientes sobre este constructo; la primera, refleja la opinión de que el bienestar subjetivo consta de placer y felicidad y la evitación del dolor, la cual se denomina hedonismo; y la segunda perspectiva se refiere al eudemonismo o bienestar psicológico, donde el bienestar no es solo felicidad, sino que este se encuentra en la actualización de los potenciales humanos (Anić y Tončić, 2013; Nuñez, León, González & Martín-Albo, 2011; Véliz, 2012).
Por otro lado, ingresar a la universidad puede presentar múltiples estresores para los jóvenes debido al cambio de vida, se aproximan a un mundo desconocido, hay nuevas expectativas, en algunos casos requieren dejar su ciudad de origen, hogar, familia, amigos y el entorno cotidiano. Por ello, es probable que los estudiantes presenten dificultades al adaptarse y con ello se exponen a factores que amenazan su bienestar, donde los que no son capaces de ver positivamente su entorno y aceptarlo difícilmente podrán aceptarse ellos mismos como individuos insertos en él; en cambio, los que se adaptan y se valoran muestran una mejor visión a las alternativas que les depara el futuro (Taylor, Black, Novak, Ishida & Judson, 2014).
Las investigaciones que examinan la relación entre salud y bienestar psicológico han revelado vínculos con la salud física, psicológica y social (Salsman et al. 2014). Se ha evidenciado también que existe una relación positiva entre el bienestar psicológico y el rendimiento académico (Chow, 2010; Salanova, Martínez, Bresó, Llorens & Grau, 2005). De ahí la importancia de contar con instrumentos adecuados que evalúen el bienestar psicológico en el ámbito universitario y de probar sus características psicométricas con el fin de aportar nuevas evidencias y contribuir con la adaptación de estos (Durán-Aponte & Pujol, 2013; Ferrando, Demestre, Anguiano-Carrasco & Chico, 2011).
Existen varios instrumentos para medir el bienestar psicológico entre ellos se encuentra el cuestionario Escalas de Bienestar Psicológico de Ryff & Keyes (1995) que consta de seis factores: autoaceptación, relaciones positivas con otras personas, autonomía, dominio del entorno, propósito en la vida y crecimiento personal; este instrumento es uno de las más utilizados en el ámbito estudiantil, dos estudios realizados al oeste de México (Medina-Calvillo, Gutiérrez-Hernández & Padrós-Blázquez, 2013; Padrós-Blázquez, Herrera-Guzmán & Gudayol-Ferré, 2012) y uno en el centro del país (Merino, Privado & Gracia, 2015), pero ninguno realizado con población al norte de México.
Por ello, el presente estudio instrumental (Montero & León, 2005) se ha dirigido a proporcionar apoyo empírico a la división factorial la versión española del cuestionario Escalas de Bienestar psicológico de Ryff propuesta por Díaz et al. (2006); lo que se justifica por la importancia de comprobar la estructura factorial de un instrumento y la equivalencia psicométrica del mismo en distintos grupos; ya que en el contexto de la comparación intergrupal es indispensable plantearse la necesidad de llevar a cabo la adaptación de un instrumento de medida psicológica que cumpla con todos los criterios de equivalencia, pero sobre todo plantearse si la misma estructura factorial es aplicable a distintos grupos de sujetos o, de modo más genérico, a distintas poblaciones (Abalo, Lévy, Rial & Varela, 2006).
MÉTODO
Participantes
Participaron en el estudio 1528 sujetos, 818 mujeres y 710 hombres todos estudiantes universitarios de México. La edad de los sujetos fluctuó entre los 18 y 26 años, con una media de 20.56 y una desviación estándar de 1.87 años.
La muestra fue aleatoriamente dividida en dos partes utilizando el Statistical Package for the Social Sciences (SPSS) en su versión 18.0; con el fin de realizar estudios paralelos que permitieran corroborar y verificar los resultados obtenidos (validación cruzada).
La primera mitad (submuestra 1) quedo constituida por 735 sujetos; 410 mujeres y 325 hombres. Las edades fluctúan entre los 18 y 26 años, con una media de 20.56 y una desviación estándar de 1.84 años.
Instrumento
Cuestionario Escalas de Bienestar Psicológico de Ryff, Versión española de Díaz et al. (2006), consta de 39 ítems que se agrupan en 6 dimensiones o subescalas: autoaceptación, relaciones positivas con otras personas, autonomía, dominio del entorno, propósito en la vida y crecimiento personal.
La autoaceptación se encuentra definida por el nivel en que el individuo se siente satisfecho con sus atributos personales. Las relaciones positivas con los demás pondera la importancia de la franqueza y la confianza en las relaciones interpersonales; dominio del entorno se trata de la capacidad de elegir, crear y manejar de manera oportuna ambientes complicados; crecimiento personal es el nivel en que la persona se encuentra abierta a nuevas experiencias, las cuales representan retos los cuales tienen como resultado logros; propósito en la vida se refiere a que la persona establece objetivos en su vida, si tiene sentido y dirección e intenciones concretas, sentirá que su vida tiene significado y que no existe problema en vivirla; autonomía se refiere a la capacidad para poder regular su propia conducta y tener independencia.
Procedimiento
Se invitó a participar en el estudio a los alumnos de las licenciaturas que se ofrecen en la Facultad de Ciencias de la Cultura Física (FCCF) de la Universidad Autónoma de Chihuahua. Los que aceptaron participar firmaron la carta de aceptación correspondiente. Luego se aplicó el instrumento antes descrito por medio de una computadora personal (módulo administrador del instrumento del editor de escalas de ejecución típica), en una sesión de aproximadamente 25 min; en los laboratorios o centros de cómputo de la FCCF. Al inicio de cada sesión se hizo una breve introducción sobre la importancia de la investigación y de cómo acceder al instrumento. Se les solicitó la máxima sinceridad y se les garantizó la confidencialidad de los datos que se obtuvieran. Las instrucciones de cómo responder se encontraban en las primeras pantallas; antes del primer reactivo del instrumento. Al término de la sesión se les agradeció su participación.
Una vez aplicado el instrumento se procedió a recopilar los resultados por medio del módulo generador de resultados del editor de escalas versión 2.0 (Blanco et al., 2013).
Por último, los resultados obtenidos, se analizaron mediante el paquete SPSS 18.0 y AMOS 21.0.
Análisis de datos
El análisis psicométrico se realizó en dos etapas: 1) análisis factorial exploratorio y 2) análisis factorial confirmatorio y de invarianza factorial; con el fin de obtener una prueba que presente las mejores propiedades para la conformación de los puntajes de la imagen corporal en universitarios.
Análisis Clásico de las Propiedades Psicométricas de la Escala
El primer paso del análisis de las propiedades psicométricas del cuestionario consistió en calcular la media, la desviación estándar, la asimetría, la curtosis y los índices de discriminación de cada ítem. Para luego eliminar de la escala aquellos que obtienen una curtosis o asimetría extremas, o un índice de discriminación por debajo de 0.40.
Luego, para determinar el número mínimo de factores comunes capaces de reproducir de un modo satisfactorio, las correlaciones observadas entre los ítems del instrumento (con buena discriminación), se realizaron sendos análisis factoriales exploratorios con las submuestras 1 y 2, a partir del método de máxima verosimilitud, tomando como base el criterio de Kaiser-Guttman (Costello & Osborne, 2005), además de que para garantizar una adecuada representación de las variables (ítems), solo se conservaron aquellos cuya comunalidad inicial fuera superior a 0.40; después de una rotación varimax (Costello & Osborne, 2005).
Posteriormente, se calculó la fiabilidad de cada uno de los factores de los modelos obtenidos en ambas submuestras, a través del Coeficiente Alpha de Cronbach (Elosua & Zumbo, 2008) y del Coeficiente Omega (Revelle & Zinbarg, 2009; Sijtsma, 2009).
Análisis factorial confirmatorio y de invarianza factorial
Se sometieron a comparación tres modelos de medida: el Modelo 1 (M6), modelo de seis factores acorde a la distribución original de los ítems dentro del cuestionario; el Modelo 2 (M6b), que responde a la estructura factorial del modelo anterior, eliminando los ítems con índices de discriminación por debajo de 0.40 y el Modelo 3 (M3), modelo de tres factores acorde a los resultados de los análisis factoriales exploratorios.
Para conducir los análisis factoriales confirmatorios se utilizó el software AMOS 21 (Arbuckle, 2012), las varianzas de los términos de error fueron especificados como parámetros libres, en cada variable latente (factor) se fijó uno de los coeficientes estructurales asociados a uno, para que su escala sea igual a la de una de las variables observables (ítems). El método de estimación empleado fue el de Máxima Verosimilitud; siguiendo la recomendación de Thompson (2004), en el sentido de que cuando se emplea análisis factorial confirmatorio se debe corroborar no solo el ajuste de un modelo teórico, sino que es recomendable comparar los índices de ajuste de varios modelos alternativos para seleccionar el mejor.
Para evaluar el ajuste del modelo se emplearon el estadístico Chi-cuadrado, el índice de bondad de ajuste (GFI, por sus siglas en inglés), la raíz media cuadrática residual estandarizada (SRMR, por sus siglas en inglés) y el error cuadrático medio de aproximación (RMSEA, por sus siglas en inglés) como medidas absolutas de ajuste. El índice de bondad ajustado (AGFI, por sus siglas en inglés), el índice Tucker-Lewis (TLI, por sus siglas en inglés) y el índice de bondad de ajuste comparativo (CFI, por sus siglas en inglés) como medidas de ajuste incremental. La razón de Chi-cuadrado sobre los grados de libertad (CMIN/GL, por sus siglas en inglés) y el Criterio de Información de Akaike (AIC, por sus siglas en inglés) como medidas de ajuste de parsimonia (Byrne, 2010; Gelabert et al., 2011).
Posteriormente, siguiendo las recomendaciones de Abalo et al. (2006), se llevó a cabo un análisis de la invarianza factorial del cuestionario para las submuestras tomando como base el mejor modelo de medida obtenido en la etapa anterior.
Por último, se calculó la fiabilidad de cada una de las dimensiones, de los modelos de medida obtenidos en cada submuestra, a través del Coeficiente Alpha de Cronbach (Elosua & Zumbo, 2008) y del Coeficiente Omega (Revelle & Zinbarg, 2009; Sijtsma, 2009).
RESULTADOS
Análisis factorial exploratorio (primera y segunda soluciones factoriales)
En la submuestra 1, las respuestas a todos los ítems reflejan puntuaciones medias que oscilan entre 2.28 y 4.42, y la desviación estándar ofrece, en todos los casos, valores mayores a 0.75 (dentro de un rango de respuesta entre 0 y 5). La mayoría de los reactivos muestran valores de asimetría de ± 2.00 y ± 4.00 de curtosis; por lo que se infiere que las variables se ajustan razonablemente a una distribución normal. En cuanto a los índices de discriminación la mayoría de los ítems discriminan satisfactoriamente; únicamente los ítems 10, 14, 15, 16, 34, 35 y 39 obtienen un índice de discriminación por debajo de 0.40 (Brzoska & Razum, 2010).
En la submuestra 2, las respuestas a todos los ítems reflejan puntuaciones medias que oscilan entre 2.29 y 4.40, y la desviación estándar ofrece, en todos los casos, valores mayores a 0.80 (dentro de un rango de respuesta entre 0 y 5). La mayoría de los reactivos muestran valores de asimetría de ± 2.00 y ± 4.00 de curtosis; por lo que se infiere que las variables se ajustan razonablemente a una distribución normal. En cuanto a los índices de discriminación la mayoría de los ítems discriminan satisfactoriamente; únicamente los ítems 10, 14, 15, 16, 34, 35 y 39 obtienen un índice de discriminación por debajo de 0.40 (Brzoska & Razum, 2010).
Después de una rotación varimax (Costello & Osborne, 2005), el análisis factorial exploratorio de los 25 ítems con un índice de discriminación satisfactorio, en ambas submuestras, puso de manifiesto una estructura trifactorial; llevando a eliminar 16 de los ítems analizados. El conjunto de los factores seleccionados explicaron el 47.18% de la varianza en la primer submuestras y el 51.45% de la varianza en la segunda submuestra.
Los valores de los Coeficientes de Congruencia y de los Coeficientes de correlación de Pearson (con excepción del coeficiente de correlación para autoaceptación) entre los pesos factoriales de los factores obtenidos en los análisis factoriales exploratorios llevados a cabo con las submuestras 1 y 2; indican, de acuerdo a lo sugerido por Cureton & D'Agostino (1983), una alta congruencia entre pares de factores.
Las subescalas (factores) resultantes en los análisis factoriales exploratorios, de ambas submuestras, poseen, en su mayoría, valores de consistencia interna por encima de 0.65 en ambas muestras evidenciando una consistencia interna adecuada para este tipo de subescalas, particularmente si se considera el número reducido de ítems.
Análisis factorial confirmatorio para las submuestras 1 y 2
Los resultados globales del análisis factorial confirmatorio en la submuestra 1 (GFI 0.795; RMSEA 0.062; CFI 0.760) y la submuestra 2 (GFI .806; RMSEA 0.061; CFI 0.780) para el modelo M6 indican que el modelo de medición, en ambas submuestras, es no aceptable (tabla 1).
Tabla 1.
Índices absolutos, incrementales y de parsimonia para los modelos generados. Submuestras 1 y 2.
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Índices absolutos
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Índices incrementales
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Índices de parsimonia
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Modelo
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x2
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GFI
|
RMSEA
|
SRMR
|
AGFI
|
TLI
|
CFI
|
CMIN/DF
|
AIC
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Primera solución factorial (submuestra 1)
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M6
|
2739.755*
|
0.795
|
0.062
|
0.069
|
0.767
|
0.741
|
0.760
|
3.988
|
2925.755
|
|
M6b
|
1064.274*
|
0.891
|
0.063
|
0.062
|
0.864
|
0.840
|
0.861
|
4.093
|
1194.274
|
|
M3
|
63.682*
|
0.983
|
0.046
|
0.030
|
0.968
|
0.968
|
0.978
|
2.653
|
105.682
|
|
Segunda solución factorial (submuestra 2)
|
|
M6
|
2575.174*
|
0.806
|
0.061
|
0.065
|
0.780
|
0.762
|
0.780
|
2.748
|
2761.174
|
|
M6b
|
1046.821*
|
0.886
|
0.064
|
0.058
|
0.858
|
0.847
|
0.867
|
4.026
|
1176.821
|
|
M3
|
73.974*
|
0.979
|
0.053
|
0.032
|
0.960
|
0.963
|
0.975
|
3.082
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233.742
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Nota: * p < 0.05.
Fuente: Elaboración propia.
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Nota: * p < 0.05.
Fuente: Elaboración propia. Close
El conjunto de los seis factores del modelo M6 explican aproximadamente el 45.73% de la varianza en la primera submuestra y el 46.95% de la varianza en la segunda submuestra. Por otro lado, solo 3 de los 39 ítems tienen saturaciones iguales o mayores 0.70 en su dimensión prevista (ítems 2, 19 y 31) en la primera submuestra y 4 en la segunda submuestra (ítems 2, 31, 37 y 38). Observándose, además, en ambas submuestras, intercorrelaciones elevadas entre los factores dominio del entorno y propósito en la vida y de estos con los factores autoaceptación y autonomía evidenciando una pobre validez discriminante entre ellos.
Los resultados globales del análisis factorial confirmatorio en la primer (GFI 0.891; RMSEA 0.063; CFI 0.861) y segunda submuestra (GFI 0.886; RMSEA 0.064; CFI 0.867); del segundo modelo sometido a prueba (M6b) que corresponde a una estructura exadimensional del cuestionario sin los ítems (3, 6, 10, 11, 14, 15, 16, 22, 30, 32, 34, 35, 36 y 39) de más baja saturación en cada uno de los factores, indican que este modelo de medición aunque mejor que el modelo anterior su ajuste es no aceptable (tabla 1). Los seis factores de este modelo explican en conjunto aproximadamente el 56% de la varianza en ambas submuestras.
Por otro lado, solo 4 de los 25 ítems tienen saturaciones iguales o mayores a 0.70 en su dimensión prevista (ítems 2, 19, 31 y 37) en la primera submuestra y otros 4 en la segunda submuestra (ítems 2, 31, 37 y 38). Observándose intercorrelaciones elevadas entre los factores dominio del entorno y propósito en la vida y de estos con los factores autoaceptación y autonomía evidenciando una pobre validez discriminante entre ellos.
Los resultados globales del análisis factorial confirmatorio en la primer (GFI 0.983; RMSEA 0.046; CFI 0.978) y segunda submuestra (GFI 0.979; RMSEA 0.053; CFI 0.975), del tercer y último modelo sometido a prueba (M3) que corresponde a una estructura tridimensional acorde a los resultados de los análisis factoriales exploratorios de los ítems del cuestionario, indican que este modelo de medición es mejor que el modelo anterior y que su ajuste es óptimo (tabla 1). Los dos factores de este modelo, en ambas submuestras, explican en conjunto más del 60% de la varianza. De acuerdo a los resultados de la tabla 2; solo 2 de los 9 ítems saturan por debajo de 0.65 en su dimensión prevista (ítems 8 y 24) en la primera submuestra y uno (ítem 20) en la segunda submuestra. Observándose intercorrelaciones moderadas entre los tres factores evidenciando una adecuada validez discriminante entre ellos.
Los índices de ajuste obtenidos (tabla 3) permiten aceptar la equivalencia de los modelos de medida básicos entre las dos muestras. Aunque el valor de Chi-cuadrado excede al exigido para aceptar la hipótesis de invarianza, los índices CFI = 0.977, RMSEA = 0.035 y AIC = 221.657 contradicen esta conclusión lo que nos permite aceptar el modelo base de la invarianza (modelo sin restricciones).
Añadiendo al modelo base restricciones sobre las cargas factoriales caracterizamos la invarianza métrica. Los valores que se recogen en la tabla 3 permiten aceptar este nivel de invarianza. El índice de ajuste general (GFI 0.980) y el error cuadrático medio de aproximación (RMSEA 0.034) siguen aportando información convergente en esta dirección. Además, el criterio de información de Akaike (AIC 219.012) y el índice comparativo de Bentler (CFI 0.976) no sufren grandes variaciones respecto al modelo anterior. Haciendo uso del criterio para la evaluación de los modelos anidados propuesto por Cheung & Rensvold (2002), quienes sugieren que si el cálculo de la diferencia de los CFI de ambos modelos anidados disminuye en 0.01 o menos, se da por bueno el modelo restringido y por tanto el cumplimiento de la invarianza factorial; la diferencia entre CFIs obtenida permite aceptar el modelo de invarianza métrica. Podemos concluir hasta ahora que las cargas factoriales son equivalentes en las dos muestras.
Una vez demostrada la invarianza métrica entre las muestras, se evaluó la equivalencia entre interceptos (invarianza factorial fuerte). Los índices (tabla 3) muestran un ajuste aceptable de este modelo, tanto evaluado de modo independiente como analizándolo respecto a su anidamiento con el modelo de invarianza métrica. La diferencia entre los índices comparativos de Bentler es de 0.002; el índice de ajuste general es 0.978 y el error cuadrático medio de aproximación es 0.033. Aceptada la invarianza fuerte, los dos modelos evaluados son equivalentes respecto a los coeficientes factoriales y a los interceptos.
Los factores obtenidos en los análisis factoriales confirmatorios alcanzan, en su mayoría, valores de consistencia interna por encima de 0.70 en ambas submuestras; evidenciando una consistencia interna adecuada para este tipo de subescalas, particularmente si se considera el número reducido de ítems (tabla 4).
Los análisis factoriales exploratorios y confirmatorios llevados a cabo pusieron de manifiesto una estructura trifactorial: crecimiento personal, relaciones positivas y autoaceptación para la versión en español del cuestionario Escalas de Bienestar Psicológico de Ryff. Los factores de ambas submuestras evidenciaron una fiabilidad adecuada; así como una alta congruencia entre pares de factores, particularmente si se considera el número reducido de ítems en cada uno de ellos. Lo que significa que los resultados del modelo son plenamente confirmatorios. Sin embargo, el modelo obtenido no coincide con el planteado por Díaz et al. (2006) ya que para lograr un mejor ajuste y una mayor capacidad de discriminación hubo que eliminar 30 de los 39 ítems analizados y cambiar la saturación original de algunos ítems; esto último con base en los índices de modificación y a su justificación teórica.