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 KaiserGuttman (^{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 sis 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}).

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).

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.

Invarianza de la estructura factorial entre las submuestras

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 Chicuadrado 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).