Validación de la Escala de Esperanza Disposicional para Adultos en Paraguay
DOI:
https://doi.org/10.35670/1667-4545.v19.n1.23880Keywords:
análisis factorial confirmatorio, modelos bifactor, corrección Satorra-Bentler, Escala de Esperanza Disposicional para Adultos, adaptación transculturalAbstract
Hace algunas décadas, la esperanza disposicional se propuso como un constructo bifactorial. Sin embargo, evidencia reciente sugiere que podría entenderse mejor con un modelo unifactorial. En el presente estudio, mediante análisis factoriales confirmatorios se probó el ajuste de estructuras unifactoriales, con dos factores correlacionados, con dos factores más un factor de segundo orden, y bifactor, de la Escala de Esperanza Disposicional para Adultos (Snyder et al., 1991), traducida al español y adaptada a la población
paraguaya. Se realizó el cuestionario a 219 estudiantes universitarios de Paraguay (edad promedio de 23 años; DE = 3.717; 55 participantes de sexo masculino y 163 de sexo femenino). Los resultados indican un excelente ajuste
para los tres modelos, considerándose preferible el modelo bifactor debido a que los índices complementarios indican que la escala es primariamente unidimensional. La escala demuestra propiedades psicométricas adecuadas para su uso en poblaciones latinoamericanas.
Downloads
References
Brower, D., Meijer, R. R., Weekers, A. M., & Baneke, J. J. (2008). On the dimensionality of the Dispositional Hope Scale. Psychological Assessment, 20(3), 310-315. doi: 10.1037/1040-3590.20.3.310
Bustos, V., Oliver, A., & Galiana, L. (2015). Validación del autoconcepto forma 5 en universitarios peruanos: Una herramienta para la psicología positiva. Psicologia: Reflexão e Crítica, 28(4), 690-697. doi: 10.1590/1678-7153.201528406
Cheung, G. W., & Rensvold, R. B. (2002). Evaluating goodness-of-fit indexes for testing measurement invariance. Structural Equation Modeling, 9(2), 233-255. doi: 10.1207/s15328007sem0902_5
Dueber, D. M. (2017). Bifactor Indices Calculator: A Microsoft Excel-based tool to calculate various indices relevant to bifactor CFA models [software de cálculo]. Disponible en https://doi.org/10.13023/edp.tool.01 , https://uknowledge.uky.edu/edp_tools/1/
Fernández, A., Pérez, E., Alderete, A. M., Richaud, M. C., & Fernández-Liporace, M. (2010). ¿Construir o adaptar tests psicológicos? Diferentes respuestas a una cuestión controvertida. Revista Evaluar, 10(1), 60-74. Recuperado de https://revistas.unc.edu.ar/index.php/revaluar
Flores-Kanter, P. E., Dominguez-Lara, S., Trógolo, M. A., & Medrano, L. A. (2018). Best practices in the use of bifactor models: Conceptual grounds, fit indices and complementary indicators. Revista Evaluar, 18(3), 44-48. Recuperado de https://revistas.unc.edu.ar/index.php/revaluar
Finney, S. J., & DiStefano, C. (2013). Nonnormal and categorical data in structural equation modeling. En G. R. Hancock & R. O. Mueller (Eds.), Structural equation modeling: A second course (2a ed., pp. 439-492). Charlotte, NC: Information Age.
Galiana, L., Oliver, A., Sancho, P., & Tomás, J. M. (2014). Dimensionality and validation of the Dispositional Hope Scale in a Spanish sample. Social Indicators Research, 120(1), 297-308. doi: 10.1007/s11205-014-0582-1
Gana, K., Daigre, S., & Ledrich, J. (2012). Psychometric properties of the French version of the Adult Dispositional Hope Scale. Assessment, 20(1), 114-118. doi: 10.1177/1073191112468315
Guillén, F., & Angulo, J. (2016). Análisis de rasgos de personalidad positiva y bienestar psicológico en personas mayores practicantes de ejercicio físico vs no practicantes. Revista Iberoamericana de Psicología
del Ejercicio y el Deporte, 11(1), 113-122. Recuperado de http://www.riped-online.com/index.php/riped/inicio
Hammer, J. H. (2016). Construct Replicability Calculator: A Microsoft Excel-based tool to calculate the Hancock and Mueller (2001) H index [software de cálculo]. Recuperado de http://drjosephhammer.com el
06/03/2019
Hirschi, A., Abessolo, M., & Froidevaux, A. (2015). Hope as a resource for career exploration: Examining incremental and cross-lagged effects. Journal of Vocational Behavior, 86, 38-47. doi: 10.1016/j.jvb.2014.10.006
Hu, L., & Bentler, P. M. (1999). Cutoff criteria for fit indexes in covariance structure analysis: Conventional criteria versus new alternatives. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 6(1), 1-55. doi: 10.1080/10705519909540118
Little, T. D. (2013). Longitudinal Structural Equation Modeling. New York, NY: Guilford.
MacCallum, R. C., Browne, M. W., & Sugawara, H. M. (1996). Power analysis and determination of sample size for covariance structure modeling. Psychological Methods, 1(2), 130-149. doi: 10.1037/1082-989X.1.2.130
Preacher, K. J., & Coffman, D. L. (2006). Computing power and minimum sample size for RMSEA [software de cálculo]. Recuperado de http://quantpsy.org
Reise, S. P., Scheines, R., Widaman, K. F., & Haviland, M. G. (2013). Multidimensionality and structural coefficient bias in structural equation modeling: A bifactor perspective. Educational and Psychological Measurement, 73(1), 5-26. Recuperado de https://psycnet.apa.org/record/2012-34046-001
Rodriguez, A., Reise, S. P., & Haviland, M. G. (2016). Applying bifactor statistical indices in the evaluation of psychological measures. Journal of
Personality Assessment, 98(3), 223-237. doi: 10.1080/00223891.2015.1089249
Rosseel, Y. (2012). lavaan: An R package for structural equation modeling. Journal of Statistical Software, 48(2), 1-36. doi: 10.18637/jss.v048.i02
Snyder, C. R. (2002). Hope theory: Rainbows in the mind. Psychological Inquiry: An International Journal for the Advancement of Psychological Theory, 13(4), 249-275. doi: 10.1207/S15327965PLI1304_01
Snyder, C. R., Feldman, D. B., Taylor, J. D., Schroeder, L. L., & Adams, V. H. (2000). The roles of hopeful thinking in preventing problems and enhancing strengths. Applied and Preventive Psychology, 9(4), 249-269. doi: 10.1016/S0962-1849(00)80003-7
Snyder, C. R., Harris, C., Anderson, J. R., Holleran, S. A., Irving, L. M., Sigmon, S. T. … Harney, P. (1991). The will and the ways: Development and validation of an individual-differences measure of hope. Journal of Personality and Social Psychology, 60(4), 570-585. doi: 10.1037/0022-3514.60.4.570
Snyder, C. R., Hoza, B., Pelham, W. E., Rapoff, M., Ware, L., Danovsky, M., … Stahl, K. J. (1997). The development and validation of the Children’s Hope Scale. Journal of Pediatric Psychology, 22(3), 399-421. doi: 10.1093/jpepsy/22.3.399
Snyder, C. R., Sympson, S. C., Ybasco, F. C., Borders, T. F., Babyak, M. A., & Higgins, R. L. (1996). Development and validation of the State Hope Scale. Journal of Personality and Social Psychology, 70(2), 321-335. doi: 10.1037/0022-3514.70.2.321
Stucky, B. D., & Edelen, M. O. (2015). Using hierarchical IRT models to create unidimensional measures from multidimensional data. En S. P. Reise & D. A. Revicki (Eds.), Handbook of item response theory modeling:
Applications to typical performance assessment (pp. 183-206). New York, NY: Routledge.
Yarcheski, A., & Mahon, N. E. (2014). Meta-analyses of predictors of hope in adolescents. Western Journal of Nursing Research, 38(3), 345-368. doi: 10.1177/0193945914559545
Zárate-Torres, R. A., & Acosta-Prado, J. C. (2015). Esperanza y atributos de los colaboradores. Suma de Negocios, 6(14), 178-182. doi: 10.1016/j.sumneg.2015.07.002
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2019 María Alexandra Vuyk, Gerónimo Codas
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Revista Evaluar aplica la Licencia Internacional de Atribuciones Comunes Creativas (Creative Commons Attribution License, CCAL). Bajo esta licencia, los autores retienen la propiedad de copyright de los artículos pero permiten que, sin que medie permiso de autor o editor, cualquier persona descargue y distribuya los artículos publicados en Evaluar. La única condición es que siempre y en todos los casos se cite a los autores y a la fuente original de publicación (i.e. Evaluar). El envío de artículos a Evaluar y la lectura de los mismos es totalmente gratuito.