PROPIEDADES PSICOMÃ›TRICAS DEL Ã“NDICE DE PROBABILIDAD DE … · 2020. 8. 6. · Escala de...

MAESTRÍA EN PSICOLOGÍA CLÍNICA

PROPIEDADES PSICOMÉTRICAS DEL ÍNDICE DE PROBABILIDAD DE

RECOMPENSA (RPI) EN POBLACIÓN COLOMBIANA.

Pablo Leonardo Reyes Buitrago

Dirigida por: Javier Mauricio Bianchi Salguero

Asesor Metodológico: Carlos Eduardo Montoya

Bogotá, D.C.

2020

Agradezco a: A la vida y a Dios, por permitirme estar aquí:

a mi familia por su constante apoyo y confianza; A mis

estudiantes, siempre una fuente de motivación; a todos mis

amigos que colaboraron con el proceso en diferentes

momentos; a todas las personas que dedicaron valiosos

minutos diligenciando los instrumentos; a mi Director de

tesis quien siempre me oriento con paciencia y compartió

conmigo su conocimiento; a mi asesor metodológico, por

su amabilidad, cordialidad y motivación constante.

TABLA DE CONTENIDO

Resumen, 1

Abstract, 2

Introducción, 3

Definición de la Depresión, 6

Epidemiología, 6

Activación conductual en la depresión, 7

Refuerzo Positivo Contingente a la Respuesta (RCPR), 9

Instrumentos de medición de la Depresión, 10

Índice de Probabilidad de Recompensa, 15

Aspectos psicométricos, 21

Aspectos metodológicos, 25

Problema de investigación, 25

Objetivos, 25

Objetivo General, 25

Objetivos Específicos, 25

Método, 26

Tipo de estudio, 26

Variables, 26

Probabilidad de Recompensa, 26

Supresores Ambientales, 26

Participantes, 26

Instrumentos, 28

Índice de Probabilidad de Recompensa (RPI), 28

Escala de Observación de Recompensa desde el Entorno (EROS), 29

Escala de Activación Conductual para la depresión (BADS), 29

Escala de Autoevaluación para la Depresión de Zung (EZ-D), 30

Cuestionario de Datos Sociodemográficos, 31

Procedimiento, 31

Fase I. Autorización, 31

Fase II. Juicio de Expertos, 31

Fase III. Adaptación RPI, 31

Fase IV. Aplicación del RPI, 32

Fase V. Análisis de Datos, 32

Consideraciones Éticas, 33

Resultados, 36

Adaptación RPI, 36

Evaluación de contenido, 36

Descriptivos de la escala, 38

Consistencia interna, 39

Relaciones con otras medidas, 41

Análisis factorial exploratorio, 42

Análisis factorial confirmatorio, 43

Discusión, 46

Referencias, 54

Anexos, 69

LISTA DE TABLAS

TABLA 1 – Instrumentos de evaluación de comportamientos depresivos. 12

TABLA 2 – Estudios de Validación del RPI. 18

TABLA 3 – Estudios que utilizaron RPI 19

TABLA 4 – Porcentaje de acuerdo y coeficientes Kappa entre jueces 36

según criterio de evaluación.

TABLA 5 – Medianas de la evaluación de contenido de las preguntas realizada 37

por expertos.

TABLA 6 – Estadísticos de la escala RPI y Coeficientes alfa de Cronbach en 39

ambas muestras.

TABLA 7 – Relaciones con otras medidas. 41

TABLA 8 – Matriz de componente para la solución inicial y la solución rotada. 42

TABLA 9 – Índices de bondad de ajuste al modelo (AFC). 44

LISTA DE FIGURAS

FIGURA 1- Estructura Factorial RPI 45

LISTA DE ABREVIATURAS

AAQ Acceptance and Action Questinnaire

AC Activación Conductual

AFE Análisis Factorial Exploratorio

AFC Análisis Factorial Confirmatorio

APA American Psychological Association/ American Psychiatric Association

BA Activación del Conductual

BADS Escala de Activación Conductual para la Depresión

BADS-SF Escala de Activación Conductual Para la Depresión Forma Corta

BAI Inventario de Ansiedad de Beck

BATD Tratamiento Breve de Activación Conductual para la Depresión

BDI- II Inventario de Depresión de Beck

BIS/BAS Scale Behavioural Inhibition System/Behavioural Activation System Scale

CAD Curso para el Afrontamiento de la Depresión

CBAS Escala Cognitivo-Conductual de Evitación

CES-D Center for Epidemiological Studies Depression Scale

CFI Comparative Fit Index

DE Desviación Estandar

DSM Manual Diagnóstico y Estadístico de los Trastornos Mentales

EROS Escala de Observación de Recompensa desde el Entorno

EZ-D Escala Auto Aplicada para la Depresión de Zung

IC Intervalo de Confianza

IFI Incremental Fit Index

KMO Índice de Adecuaciòn muestral Kaisser Meyer Olkin

MSPSS Escala Multidimensional de Apoyo Social Percibido

NFI Normed Fit Index

OMS Organización Mundial de la Salud

PES Escala de Sucesos Placenteros

RCPR Refuerzo Positivo Contingente a la Respuesta

RMSEA Root Mean Square Error Approximation

RMSR Root Mean Square Residual

RPI Índice de Probabilidad de Recompensa

STAI-B Inventario estado/rasgo de ansiedad – forma B

TCC Terapia Cognitivo Conductual

TCT Teoría Clásica de los Test

TDM Trastorno Depresivo Mayor

UES Escala de Acontecimientos Displacenteros

VIH Virus de Inmunodeficiencia Humana

WHO World Health Organization

Validación: Índice de Probabilidad de Recompensa (RPI) 1

Resumen

El objetivo de esta investigación fue estimar las propiedades psicométricas del Reward

Probability Index (RPI) en una muestra colombiana de 1129, dividida aleatoriamente en dos

grupos (𝑛1564; 𝑛2=565). Los resultados muestran que esta tiene adecuados niveles de

confiabilidad estimados a partir del alfa de Cronbach y el Omega de McDonald, así como

correlaciones significativas de alta magnitud con otras medidas como la escala para la depresión

de Zung (r=-.74), EROS (r=.79) y la versión completa del BADS (r=.70). En el AFE, el RPI

mostro una estructura factorial con dos dimensiones que explican el 43,54% de la varianza en

concordancia con lo reportado en la literatura, así como adecuados índices de bondad de ajuste

en el AFC para un modelo de dos factores. Es una escala que presenta las propiedades

psicométricas de confiabilidad y validez adecuadas, que permite su uso como medida confiable

del RCPR en población colombiana en el plano investigativo y en el contexto Clínico.

Palabras Clave: Índice de Probabilidad de Recompensa (RPI), Refuerzo Positivo Contingente a

la Respuesta (RCPR), Activación Conductual, Depresión, Adaptación y Validación de Escalas.


Abstract

The research aimed to estimate the psychometric properties of the Reward Probability Index

(RPI) in a Colombian sample of 1129 participants, which has been randomly divided into two

groups (564; =565). The results show that (RPI) has adequated levels of reliability based on

Cronbach's alpha and McDonald's Omega results, as well as evidence of content validity,

significant correlations of high magnitude with other measures such as the Zung depression scale

(r = -. 74), EROS (r = .79) and the full version of the BADS (r = .70). In the EFA, the RPI

showed a two-dimensional factorial structures that explains 43.54% of the variance, reported in

the literature, as well as adequate goodness-of-fit indexes in the CFA for a two-factor model.

This scale presents the psychometric properties of adequate reliability and validity, which allows

its use as a reliable measure of the RCPR in the Colombian population at the research level and

in the Clinical context.

Keywords: Reward Probability Index (RPI), Response-Contingent Positive Reinforcement

(RCPR), Behavioral Activation, Depression, Adaptation and Validation of Scales.


PROPIEDADES PSICOMÉTRICAS DEL ÍNDICE DE PROBABILIDAD DE

RECOMPENSA (RPI) EN POBLACIÓN COLOMBIANA.

La depresión es un trastorno caracterizado según el DSM 5 por un estado de ánimo

deprimido, sentimientos de tristeza, vacío o irritabilidad, acompañado de cambios fisiológicos y

cognitivos que alteran significativamente el funcionamiento del individuo en sus diversas áreas

de ajuste (American Psychiatric Association [APA], 2013). Este es padecido por más de 350

millones de personas según lo refiere la Organización Mundial de la Salud (OMS, 2016). En

Colombia la encuesta de salud mental de 2015 reveló que la prevalencia total de episodios

depresivos mayores es de 4,3%, siendo de 3,2% para hombres y de 5,4% para mujeres

(Ministerio de Salud y Protección Social, 2015).

Dada la alta prevalencia de este trastorno, se han generado diversas estrategias para

aminorar su impacto desde diferentes ámbitos como el farmacológico, psicoterapéutico y

ocupacional, con el fin de promover en el paciente mejoras emocionales y comportamentales.

Puntualmente, en el campo de la psicología existen variadas alternativas de intervención que han

mostrado tener apoyo empírico para la atención de este tipo de problemáticas, tales como la

terapia cognitiva, la psicoterapia interpersonal y diversas tecnologías desarrolladas dentro del

modelo conductual, como la programación de actividades agradables, el entrenamiento en

habilidades sociales, el curso para el afrontamiento de la depresión (CAD), la terapia de

autocontrol de Rehm, la terapia de solución de problemas y la terapia conductual de pareja

(Cuijpers, van Straten, Warmerdam, & Andersson, 2009; Pérez & García, 2001).

La Terapia de Activación Conductual (AC) contempla la depresión desde una visión

contextualista funcional, entendida como subproductos de la interacción entre el sujeto y su


ambiente, cuyo efecto no está sujeto a entidades de orden biológico o intrapsíquico, donde se

reconoce relevancia principalmente al medio ambiente y la historia personal (Kanter, Cautilli,

Busch, & Baruch, 2011; Pérez, 2007). Por consiguiente, busca generar cambios en el entorno del

sujeto que le permitan el aumento de interacciones con éste, lo que favorece su funcionamiento y

el acceso a nuevas y variadas fuentes de reforzamiento (Hopko, Lejuez, Ruggiero, & Eifert,

2003). Por lo anterior, se trata de un tratamiento teóricamente fundamentado, estructurado, de

parsimoniosa aplicación y reconocido por la división 12 de la APA como terapia con fuerte

evidencia para el abordaje de la depresión (APA, 2013; Barraca, 2016).

Así pues, se cuenta con numerosas alternativas terapéuticas para tratar la depresión, cada

una de las cuales responde a hipótesis explicativas diversas, por ende las estrategias de medida,

detección y monitoreo de cambios deben ir dirigidas no solo a las características del diagnóstico

clínico, sino también a la discriminación de las variables o factores implicados en la

modificación del comportamiento que ocurren durante el curso de la intervención, lo que tiene el

potencial de aumentar las tasas de respuesta al tratamiento y determina su eficacia (Eustis,

Hayes-Skelton, Roemer, & Orsillo, 2016), la cual según Pérez (2007) no debe ser medida solo en

términos negativos de reducción de síntomas, sino también en términos positivos de mejoras

personales.

Dado el renovado interés que han despertado las intervenciones conductuales para la

depresión, la comunidad científica reconoce la necesidad de desarrollar métodos prácticos y

fiables para evaluar aspectos relevantes de ésta desde la explicación conductual (Carvalho et al.,

2011; Kanter, Mulick, Busch, Berlín, & Martell, 2007; Manos, Kanter, & Busch, 2010). En el

caso particular de Colombia, actualmente se cuenta con una cantidad restringida de instrumentos

que evalúen los diferentes constructos contemplados dentro del modelo explicativo de la AC.


Para el contexto colombiano se validaron la Escala de Observación de Recompensa

Medioambiental (Enviromental Reward Observation Scale [EROS] Valderrama, Bianchi, &

Villalba, 2015), la Escala de Activación Conductual para la Depresión (Behavioral Activation

Depression Scale [BADS] Leal, Bianchi, & Villalba, 2016) y la Escala de activación conductual

para la depresión, versión corta (Behavioral Activiation Depression Scale- Short form [BADS

SF] García, Bianchi & Montoya, 2019).

De ese modo, al considerar el impacto que ejercen las particularidades del contexto sobre

la confiabilidad de las pruebas (López-Pina, Sánchez-Meca, & Roza-Alcazar, 2009), se requieren

medidas válidas y confiables de la depresión para juzgar la necesidad de su abordaje, evaluar los

efectos del tratamiento y las variables etiológicas relacionadas con su desarrollo y mantenimiento

(Uher et al., 2008).

Respecto a la evaluación de la depresión, Lezama (2012) sugiere que las investigaciones

llevadas a cabo en Colombia sobre dicho trastorno presentan limitaciones relacionadas

principalmente con dificultades para hallar instrumentos de medida confiables y válidos para la

población. Puntualmente para el caso de la AC, algunos autores (Bianchi-Salguero & Muñoz-

Martínez, 2014; Bianchi & Henao, 2015) sugieren realizar estudios de propiedades psicométricas

de escalas desarrolladas para el modelo en población iberoamericana, así mismo consideran que

entre las limitaciones que presentan algunas investigaciones, se encuentra el uso de estrategias de

evaluaciones traducidas pero no validadas ampliamente entre hispano hablantes (Collado et al.,

2014; Collado et al., 2016; Kanter, Diéguez, Rusch, Busch, & Santiago-Rivera, 2008).

Puesto que la AC es una intervención promisoria con la capacidad de adaptarse a las

variables socioculturales de la población Colombiana (Bianchi-Salguero & Muñoz-Martínez


2014; Bianchi & Henao, 2015), es importante contar con instrumentos que cuenten con

propiedades psicométricas apropiadas, por lo cual la validación del RPI facilita la consecución de

datos válidos y confiables ligados a la depresión y la AC en población colombiana, lo cual

permite la identificación de refuerzos medioambientales que afectan la sintomatología depresiva

y que podrán tener, a razón de ésta nueva medición, intervenciones más exactas y resultados que

se asocien a este aspecto, lo cual genera importantes repercusiones en el plano investigativo y

aumenta el apoyo empírico con el que cuenta la AC en la población nacional.

Definición de la Depresión

La depresión es un trastorno mental de frecuente incidencia en la población mundial,

caracterizado usualmente por la presencia de tristeza, anhedonia, sentimientos de culpa,

disminución en la autoestima, alteraciones del sueño, del apetito, sensación de agotamiento y

disminución en la capacidad de concentración (Organización Mundial de la salud [OMS], 2016).

En ésta se distinguen las categorías leve, moderada y grave, donde la última en mención crónica

o recurrente, lo cual puede causar una importante dificultad en la persona para desempeñarse en

situaciones relacionadas con su hogar, trabajo, interacción social, sentimental, y en general en su

vida cotidiana (OMS, 2016).

Epidemiología

Según la OMS (2016), la depresión es padecida por más de 350 millones. Al respecto, en

la revisión realizada por Bromet et al. (2011) acerca de las tasas de prevalencia de la depresión,

se evidencia que en los países de altos ingreso ésta fue de 5.5% y en países de ingresos medios y

bajos 5.9%, considerándose como una problemática de salud pública, en la que la presencia de

sintomatología asociada responde – entre otras – a variables socioculturales de la persona. Así


mismo, los datos epidemiológicos demuestran que el Trastorno Depresivo Mayor (TDM) es

común y recurrente, y que es aproximadamente dos veces más probable su desarrollo en mujeres

que en hombres (Kessler & Bromet, 2013; Salvo, 2014). Además, Pinto et al. (2010)

identificaron un incremento en la prevalencia de depresión a nivel mundial, particularmente en

países en vía de desarrollo, tales como Colombia, en los cuales factores políticos, económicos y

sociales pueden aumentar la vulnerabilidad de presentar un trastorno depresivo.

En Colombia la más reciente encuesta de salud mental (2015) reveló que la prevalencia

total de episodios depresivos mayores es de 4,3%, siendo de 3,2% para hombres y de 5,4% para

mujeres (Ministerio de Salud y Protección Social, 2015). En el caso particular de Bogotá Gómez-

Restrepo, Ospina, Castro-Díaz, Gil, y Arango (2011) reportan una prevalencia del 27,7% de

síntomas depresivos en la última semana en una muestra de 470 pacientes que asistieron al

servicio de urgencias de un hospital de la ciudad de Bogotá. Por otra parte, Salazar et al. (2015)

encontraron una prevalencia de depresión del 18,6% en una muestra de 839 adultos mayores de

60 años de la ciudad de Bogotá. Finalmente, en la encuesta de salud mental 2015, Bogotá

presentó la mayor prevalencia de número de síntomas depresivos en individuos mayores de 18

años comparado con el resto del territorio nacional (Ministerio de Salud y Protección Social,

2015).

Activación conductual en la depresión.

La terapia de AC se aproxima a la depresión desde un punto de vista contextualista,

entendiéndola como una compilación de conductas que se dan en función del contexto, y su

efecto no depende de una entidad biológica o intrapsíquica, sino que contempla el medio

ambiente y la historia personal, como los elementos principales en su explicación (Pérez, 2007).


De ese modo, el comportamiento depresivo es un subproducto de la interacción entre el sujeto y

su ambiente, de tal forma, que la falta de reforzamiento contingente a la respuesta, el castigo

excesivo de respuestas y la pérdida de conductas operantes eficaces conllevan un incremento de

patrones de evitación y escape y, un decremento de conductas mantenidas por reforzamiento

positivo (Kanter et al., 2011).

La AC hace parte de las terapias de tercera generación, cimentándose en el análisis

funcional del comportamiento con el fin de establecer los elementos que mantienen conductas

depresivas. Además, pretende aumentar la frecuencia de comportamientos no depresivos

(saludables) que puedan resultar reforzados, en aras a que el consultante se comprometa en

actividades placenteras e importantes que le permitan entrar en contacto con refuerzos naturales

y de esta manera posibilita que el sujeto se oriente en mayor medida por las contingencias

naturales, lo cual genera mejoras en su estado de ánimo y rompe la cadena de reforzamiento

negativo (Hopko et al., 2003; Pérez, 2006).

Conceptualmente la AC se fundamenta en los trabajos de Ferster (1973) y su análisis

conductual de la depresión, Lewinsohn con la profundización teórica y desarrollo de métodos de

tratamiento conductual aplicables a la depresión, el énfasis de Rehm en la importancia del

refuerzo en el tratamiento de la depresión y la TCC para la depresión de Beck que incluye la

planeación de actividades (activación conductual) como una parte esencial del abordaje (Martell,

Dimidjian, & Dunn, 2010). La AC por su parte surge a partir de la evidencia que demuestra que

el componente conductual de la TCC, es realmente igual de eficaz que la aplicación completa de

la intervención (Jacobson et al., 1996; Martell et al., 2010).


Pese a ser un tratamiento relativamente novedoso, el modelo de AC cuenta con sólidas

bases conceptuales y apoyo empírico, distinguiéndose dos modalidades o formas de AC: la

Activación del Conductual (BA: Martell et al., 2010) y el Tratamiento Breve de Activación

Conductual para la Depresión (BATD: Lejuez et al., 2011). Aunque cuentan con los mismos

objetivos a intervenir, base teórica, y finalidad, las estrategias utilizadas difieren. El primero de

ellos tiene un mayor énfasis de cómo las consecuencias de las contingencias ambientales

funcionan para disminuir la tasa de respuestas ''sana '' dentro de uno repertorio conductual y

aumentarlas, mientras que el segundo implica una evaluación detallada de las contingencias que

mantienen un comportamiento depresivo, de tal manera se realiza una evaluación concreta en el

paciente de sus necesidades y metas, y la posterior orientación de la conducta.

Refuerzo Positivo Contingente a la Respuesta (RCPR)

El RCPR es definido como un incremento en la frecuencia o duración de un

comportamiento como resultado de la presentación de un reforzador, además puede implicar una

mayor probabilidad de comportamiento debido a la experiencia de auto-dominio o un logro tras

la emisión de un comportamiento (Carvalho & Hopko, 2011; Lewinsohn, 1974). De ese modo, la

disminución del refuerzo ambiental y social puede dar lugar a la extinción de las conductas

adaptativas "sanas" y, en consecuencia, dar paso al estado de ánimo disfórico y la pasividad que

a menudo caracterizan a la depresión (Carvalho & Hopko, 2011). Por lo cual se considera la baja

tasa de RCPR como el predictor crítico de la depresión clínica (Lewinsohn, 1974; Lewinsohn &

Graf, 1973).

Así pues, una baja tasa de RCPR es producto de: 1) disminución de número de eventos

que son potencialmente reforzantes para el individuo, 2) disminución de la disponibilidad de esos


potenciales reforzadores en el ambiente, 3) incapacidad para experimentar contingencias

gratificantes debido a comportamientos instrumentales inadecuados y 4) aumento de la

exposición a los estímulos aversivos (p. ej. Castigo) en forma de acontecimientos dolorosos,

molestos o desagradables (Lewinsohn, 1974; Youngren & Lewinsohn, 1980). Por tanto, un

RCPR reducido se cree que es suficiente para producir la disforia y síntomas relacionados

observados en la depresión clínica (Lewinsohn, 1974; Youngren & Lewinsohn,1980). Como

evidencia de las explicaciones conductuales, varios estudios demostraron relaciones entre los

acontecimientos agradables y el estado de ánimo, con las personas que reportan un menor

número de eventos positivos, disminución de la recompensa del medio ambiente, y las

capacidades más limitadas para obtener un refuerzo que suscribe la mayor gravedad de la

depresión (Hopko, Armento, Cantu, Chambers, & Lejuez, 2003; Hopko & Mullane, 2008;

Lewinsohn & Amenson, 1978; Lewinsohn & Graf, 1973; Lewinsohn & Libet, 1972;

MacPhillamy & Lewinsohn, 1974). De ese modo, las personas deprimidas tienden a participar

menos en conductas interpersonales gratificantes, lo que sugiere que la falta de interacción social

y la disminución de refuerzo social pueden predecir el afecto negativo (Joiner, Lewinsohn, &

Seeley, 2002; Lewinsohn & Shaffer, 1971; Libet & Lewinsohn, 1973). Es así como el RCPR es

un constructo importante a la hora de dar razón acerca de la etiología y mantenimiento de los

cuadros depresivos desde una visión conductual que redunda en intervenciones psicológicas de

tercera generación tales como la AC.

Instrumentos de medición de la Depresión

Borja (2004) reconoce la importancia del proceso de evaluación en psicología, momento

en el cual se recolectan y contrastan datos que permitan, por un lado, generar intervenciones

dirigidas a variables claramente reconocidas, y por el otro la fundamentación de teorías


explicativas. Dada la complejidad para la distinción de la depresión, es pertinente contar con

instrumentos que permitan su diagnóstico preciso y veraz (Agudelo, 2009), ya que, a pesar de su

alta prevalencia, cuenta con altas cifras de infradiagnóstico (Vilela et al., 2017). Reconociendo

dicha situación, se han desarrollado diferentes instrumentos psicométricos que abordan diversos

aspectos de este trastorno. En la tabla 1, tomada de Leal et al. (2016) se enumeran instrumentos

utilizados en la evaluación de comportamientos depresivos, objetivos y propiedades

psicométricas de los mismos.


Tabla 1. Instrumentos de evaluación de comportamientos depresivos.

Instrumento Autores Objetivo Propiedades Psicométricas Ítems Año

Escala de Hamilton para la

Depresión (Hamilton

Depression Rating Scale,)

*

M. Hamilton. La gravedad del cuadro depresivo. La consistencia interna .93

test–retest confiabilidad .95

(periodo de una semana)

17, 21

y 24

ítems.

1960

Escala de Depresión de

Montgomery-Asberg*

S. A. Montgomery

y M. A. Asberg.

La gravedad del cuadro depresivo. Confiabilidad

interevaluador r= .90 - .97

10 1979

Inventario de Depresión de

Beck (Beck Depression

Inventory, BDI) *

A. T. Beck, C. H.

Ward, M.

Mendelson, J.

Mock, J. Erbaugh.

La gravedad del cuadro depresivo. Coeficiente Alpha 0.93

Correlación de estabilidad

0.93

21 1961

Escala de Zung para la

Depresión

W. Zung. La gravedad del cuadro depresivo. Alpha de .88 para clientes

con depresión y .93 para no

deprimidos.

20 1965

Escala Hospitalaria de

Ansiedad y Depresión*

A. S. Zigmong, R.

y P. Snaith.

Detección de trastornos depresivos y

ansiosos en el contexto hospitalario no

psiquiátrico.

Consistencia interna Alpha

de Cronbach .90 para la

escala de depresión

14 1983


Escala de depresión para el

centro de estudios

epidemiológicos*

Radloff, L. S. Medir el actual nivel de síntomas que

acompañan la depresión en general

Alpha de .85 para población

general y .90 para muestra

de pacientes

20 1977

Escala de eventos

interpersonales *

Youngren, M. A.,

Zeiss, A., y

Lewinsohn, P. M.

Medir las actividades interpersonales y

cogniciones

Test-retest. periodo de un

mes correlación en un rango

de .44 y .83 entre escalas

160 1975

Escala de Sucesos

Placenteros

(Pleasant Events Schedule

PES) *

MacPhillamy, D.

J., y Lewinsohn, P.

M.

Evaluar la frecuencia y el disfrute

subjetivo de eventos placenteros y

reforzantes.

Validez predictiva,

correlaciones para dos sets

de datos .57 y .62.

320 1976

Escala de Acontecimientos

Displacenteros

(Unpleasant Events

Schedule UES) *

Lewinsohn, P. M.,

Mermelstein, R.,

Alexander, C., y

MacPhillamy, D.

Medir la tasa de ocurrencia y aversión

experimentada a eventos estresantes

Test-Retest (.60-.80).

Consistencia interna, Alpha

de .98 para la escala en

general

320 1983

Escala de Observación de

Recompensa desde el

Entorno (The

Environmental Reward

Observation Scale EROS).

Armento, M. E. A.,

y Hopko, D. R.

Medir la recompensa ambiental,

mediante el contacto con reforzadores

La consistencia interna,

Alpha de .87 - .88.

10 2007

Escala de Activación

Conductual para

Kanter, J. W.,

Mulick, P. S.,

Evaluar los comportamientos que son

responsables del cambio

Consistencia interna (Alpha:

.87). Evidencia de validez

25 2007


Depresión (Behavioral

Activation for Depression

Scale BADS).

Busch, A. M.

Berlin, K. S. y

Martell, C. R.

(comportamientos que deberían

incrementar el contacto con

reforzadores positivos) de acuerdo al

tratamiento de intervención

conductual.

de constructo obteniendo los

siguientes resultados BDI (r

= −.67), ATQ (r = −.62),

AAQ (r = −.51), CBAS (r =

−.37) RSQ-RUM (r = −.56).

Indice de probabilidad de

recompensa (Reward

Probability Index RPI).

Carvalho, J. P.,

Gawrysiak, M. J.,

Hellmuth, J. C.,

McNulty, J. K.,

Magidson, J. F.,

Lejuez, C.W. y

Hopko, D. R.

Medir dimensiones de RCPR

1) Numero potencial de eventos

reforzantes. 2) Disponibilidad de

reforzados potenciales en el ambiente.

3) Habilidad para evocar reforzadores

ambientales. 4) Exposición a estímulos

aversivos en el ambiente.

Consistencia interna en el

test-retest con Alpha de .88

- .92

20 2011

Nota: * información Tomada de Leal et al. (2016)


Índice de Probabilidad de Recompensa (RPI)

Entre los instrumentos desarrollados para la evaluación de comportamiento depresivo,

Carvalho et al. (2011) enuncia algunos que son congruentes con la explicación conductual de la

depresión como la Escala de Sucesos Placenteros (Pleasant Events Schedule, PES; MacPhillamy,

& Lewinsohn, 1971) la cual fue desarrollada inicialmente para medir la frecuencia e intensidad

de los eventos agradables como un medio para evaluar el RCPR (Lewinsohn, 1974 & Youngren;

Lewinsohn,1980). Sin embargo, la escala presenta dificultades principalmente por su extensión

(320 ítems) y no evalúa elementos críticos de RCPR como son los comportamientos

instrumentales y la exposición a estímulos aversivos (Carvalho et al., 2011; Manos et al., 2010).

La Escala de Observación de Recompensa desde el Entorno (The Environmental Reward

Observation Scale - EROS; Armento & Hopko, 2007) fue diseñada como una medida breve de

10 ítems de la percepción de refuerzo medioambiental. Hubo una fuerte relación inversa entre el

EROS y las medidas de depresión empíricamente validados (r = - .54 a - .69), y una relación

moderada entre el EROS y el PES (r = .43; Armento & Hopko, 2007). Sin embargo, a pesar de

que el EROS contempla aspectos relevantes del refuerzo medioambiental, no es lo

suficientemente sensible para evaluar las cuatro dimensiones de RCPR (Carvalho et al., 2011) y

fue criticada por la incorporación de elementos que se superponen con los síntomas de depresión,

como la anhedonia (Carvalho et al., 2011; Manos et al., 2010). Por otro lado, la Escala de

Activación Conductual para la Depresión (The Behavioral Activation for Depression Scale -

BADS; Kanter et al., 2007) busca evaluar la frecuencia de los comportamientos de activación,

conductas de escape y evitación, los cuales generalmente son valorados en la intervención con

AC (Manos et al., 2010). Sin embargo, aunque estos son factores importantes a considerar, esta

medida no se refirió a los elementos teóricos básicos de RCPR, tales como los comportamientos


instrumentales esenciales para provocar consecuencias gratificantes y la exposición a eventos

ambientales aversivos (Carvalho et al., 2011; Manos et al., 2010). Así mismo se encuentran

instrumentos que buscan realizar mediciones validas de evitación, como la Cognitive –

Behavioral Avoidance Scale (CBAS; Ottenbreit & Dobson, 2004) y el Acceptance and Action

Questinnaire (AAQ; Hayes et al., 2004), instrumentos que están relacionados conceptualmente

con la exposición a refuerzo del medio ambiente, pero de manera similar no evalúan

directamente los cuatro componentes de RCPR descritos por Lewinsohn (Carvalho et al., 2011;

Lewinsohn, 1974; Youngren & Lewinsohn,1980).

Con el fin de contar con medidas apropiadas para el RCPR y sus cuatro componentes,

Carvalho et al. (2011) desarrollaron el RPI para evaluar la magnitud de las recompensas

ambientales durante los últimos meses y, más precisamente, la probabilidad de experimentarlas.

Esta escala busca medir las cuatro dimensiones del RCPR mencionadas con anterioridad: 1)

Número potencial de eventos reforzantes, 2) Disponibilidad de reforzadores potenciales en el

ambiente, 3) Habilidad para evocar reforzadores ambientales a través de comportamientos

instrumentales y 4) Exposición a estímulos aversivos en el ambiente (Carvalho et al., 2011;

Lewinsohn, 1974). Para desarrollar este instrumento, los autores evaluaron la estructura factorial

de su escala en una muestra no clínica compuesta por 269 estudiantes universitarios (66,9% de

mujeres; edad media = 19,6, DE = 3,5). El análisis factorial exploratorio revela que una

distribución de dos factores dio lugar a un mejor ajuste en comparación con la estructura de los

cuatro factores del RCPR mencionados anteriormente y en comparación con un modelo

unifactorial de orden superior (Carvalho et al., 2011). Por lo tanto, el factor 1, llamado

"Probabilidad de Recompensa" (11 ítems), combina ítems de las dimensiones "eventos

potencialmente reforzantes" y "comportamientos instrumentales" (por ejemplo, "Tengo muchos


intereses que me dan placer", "tengo las habilidades para obtener placer en mi vida"). El factor 2,

llamado "Supresores ambientales" (9 ítems), combina ítems de "Disponibilidad de refuerzo" y

"estímulos aversivos en el ambiente" (por ejemplo, "tengo pocos recursos financieros, lo que

limita lo que puedo hacer", "Parece que las cosas malas siempre me suceden"). Esta estructura de

dos factores explica el 41,1% de la varianza, demostrando una buena consistencia interna,

obteniendo un alfa de Cronbach para toda la escala de .88 (factor 1, α =.80 y factor 2, α =.87) y

buena validez convergente siendo moderada a fuertemente correlacionada con las puntuaciones

de depresión y medidas de la actividad y evitación (Carvalho et al., 2011).

Respecto a este instrumento Manos et al. (2010) mencionan entre sus dificultades la

limitada investigación que ha recibido hasta el momento, actualmente cuenta con el estudio

llevado a cabo por Wagener y Blairy (2015) referido en la tabla 2, quienes realizaron la

validación de la versión en idioma Francés del EROS y del RPI con una muestra compuesta por

466 adultos no clínicos (119 hombres; 347 mujeres) con una edad media de 36.5 años (rango =

18-69, DE = 14.13). Los participantes fueron reclutados a través de correo electrónico, contacto

personal y por anuncios en las redes sociales. Posteriormente completaron la encuesta en línea de

forma anónima, la cual incluyó preguntas sobre información personal (datos sociodemográficos),

las versiones francesas del EROS y el RPI y otros cuatro cuestionarios: el inventario para

Depresion de Beck – II (BDI-II), el Inventario estado/rasgo de ansiedad – forma B (STAI-B), la

BADS – forma corta (BADS-SF) y la Behavioural Inhibition System/Behavioural Activation

System Scale (BIS/BAS Scale). La consistencia interna se evaluó a través de alfas de Cronbach

de los dos factores del RPI, obteniendo para el factor 1 α =.87 y factor 2, α =.86.


Tabla 2 Estudios de Validación del RPI.

Autores Propiedades Psicométricas Participantes

Wagener y Consistencia Interna: 466 adultos no clínicos (119

Blairy (2015). factor 1 α =.87 hombres; 347 mujeres) con

factor 2, α =.86. una edad media de 36,5 años

RMSEA =.03 (rango = 18-69, DE = 14.13).

CFI =.99.

A pesar de que esta escala no cuenta con numerosos estudios en los cuales se

comprueben sus propiedades psicométricas, diversas investigaciones referidas en la tabla 3

(Barraca, 2016; Magidson et al., 2012; Mazzucchelli et al., 2016) sugieren el uso del RPI como

instrumento de apoyo para la implementación de AC y para medir las recompensas disponibles

en el entorno del cliente.

Así pues, actualmente se encuentran investigaciones que han incluido al RPI como uno

de los instrumentos de medición, cómo la de Read et al. (2016) en la que se evaluó la

efectividad de una intervención de AC de una sola sesión para mejorar resultados del bienestar y

reducir el estrés en los cuidadores; la de Carvalho y Hopko (2011) que tuvo como fin determinar

el papel del refuerzo como variable mediadora entre evitación y depresión; la de Magidson et al.

(2015) acerca de depresión y falta de adherencia a la medicación entre consumidores de drogas

VIH positivos; y la de MacPherson et al. (2016) en el cual se desarrolló una intervención basada

en la activación conductual para adultos jóvenes consumidores de cigarrillo.

Adicionalmente se encuentran 2 investigaciones (Collado et al., 2014; Collado et al.,

2016) en las que se evaluó la efectividad de BATD en latinos de habla española, utilizando una


versión traducida al español del RPI entre otros instrumentos. Esta traducción fue encabezada

por uno de los autores del estudio y conducida por 4 psicólogos bilingües, y posteriormente otro

de los autores tradujo de vuelta los ítems al inglés (Collado et al., 2014). En el primer estudio

(Collado et al., 2014) el alfa de Cronbach para la escala total de RPI osciló entre .83 y .89 a

través de todas semanas de tratamiento; mientras que en el segundo (Collado et al., 2016) se

encontró entre un rango de .82 a .95. Finalmente, entre las limitaciones que presentaron las dos

investigaciones se encuentra el uso de estrategias de evaluaciones traducidas, pero no validadas

ampliamente entre los latinos con una preferencia de habla española (Collado et al., 2014;

Collado et al., 2016).

Tabla 3 Estudios que utilizaron RPI.

Autores Título Descripción Uso del RPI

Read et al.

(2016)

Carvalho y

Hopko

(2011).

Magidson

et al.

(2015).

A preliminary evaluation of

a single session behavioural

activation intervention to

improve well-being and

prevent depression in carers.

Behavioral theory of

depression: Reinforcement

as a mediating variable

between avoidance and

depression.

Can behavioral theory

inform the understanding of

depression and medication

nonadherence among HIV-

positive substance users?.

Efectividad de una

intervención de AC de una

sola sesión para mejorar

resultados del bienestar y

reducir el estrés en los

cuidadores.

Determinar el papel del

refuerzo como variable

mediadora entre evitación y

depresión.

Depresión y falta de

adherencia a la medicación

entre consumidores de

drogas VIH positivos.

Subescala

“Probabilidad de

Recompensa”,

pretest-postest.

Estudio

correlacional

Estudio

correlacional


Autores Título Descripción Uso del RPI

Collado et

al. (2016).

Collado et

al. (2014).

The efficacy of Behavioral

Activation Treatment among

Depressed Spanish-speaking

Latinos.

Pilot of the Brief Behavioral

Activation Treatment for

Depression in Latinos with

Limited English Proficiency:

Preliminary Evaluation of

Efficacy and Acceptability.

Evaluar la efectividad de

BATD en latinos

hispanohablantes.

Evaluar la efectividad de

BATD en latinos

hispanohablantes.

Línea de base, fin

del tratamiento y

seguimiento de un

mes. Medida

semanal.

Línea de base, fin

del tratamiento y

seguimiento de un

mes. Medida

repetida.

Así mismo, como se mencionó con anterioridad, el RPI fue desarrollado por el mismo

grupo de investigadores que desarrollaron el EROS con el fin de dar respuesta a las falencias

encontradas en este último (Manos et al., 2010), por lo cual se encuentran estudios que sugieren

el uso del RPI sobre el EROS, como el desarrollado por Doi et al. (2016) quienes midieron la

variable refuerzo utilizando el EROS, pero en la discusión de su investigación mencionan que

éste instrumento no evalúa los 4 aspectos del RCPR, e incluye elementos que se superponen con

los síntomas de la depresión (Carvalho et al., 2011), por lo cual sugieren que en futuras

investigaciones se considere el uso del RPI. Del mismo modo Ryba et al. (2014) consideran que

el RPI puede haber sido una medida aproximada de refuerzo del medio ambiente ya que, a

diferencia del EROS, evalúa mejor el constructo de RCPR es decir, el número de refuerzos, su

disponibilidad, la capacidad para obtener el refuerzo y la exposición a eventos aversivos

(Lewinsohn, 1974).


Aspectos Psicométricos.

La psicometría es el área de la psicología encargada de estudiar que los instrumentos de

medida cuenten con las propiedades necesarias para lograr diferenciar los constructos

psicológicos entre la población, mediante el diseño de instrumentos psicométricos (González,

2007), los cuales se requiere que apunten hacia una mayor fiabilidad y validez frente al uso

clínico e investigativo, dadas las repercusiones que estos procedimientos tienen de cara al diseño

de intervenciones efectivas (Agudelo, 2009).

Considerando que en psicología se abordan diversos aspectos del comportamiento que no

pueden ser directamente medidos, se han desarrollado constructos entendidos como conceptos

hipotéticos que tienen el objetivo de proporcionar un método conveniente, para clasificar y

describir fenómenos comportamentales complejos. Debido a que para medir los constructos es

necesaria una aproximación indirecta, es posible enfrentarse a dificultades relacionadas con las

distintas definiciones del constructo a medir, la carencia de unidades de medida definidas de

forma clara, entre otras. Para dar respuesta a estos y otros problemas presentes en la medición y

estimación del constructo se han desarrollado planteamientos, conocidos como teorías

psicométricas (Crocker & Algina, 2008).

La Teoría Clásica de los Test (TCT) fue desarrollada por Spearman, se basa en un

modelo lineal y plantea tres supuestos, el primero es la puntuación verdadera en un test haciendo

referencia a la puntuación que se obtiene como medida al aplicar varias veces el test en la misma

persona, el segundo consiste en la existencia de puntuaciones verdaderas con errores bajos pero

no hay relación entre el tamaño de la puntuación verdadera y los errores; y el tercer supuesto

menciona que no hay porque pensar que los errores cometidos durante la aplicación del test

vayan a variar con los errores cometidos en otro test (Muñiz, 2010).


Retomando lo mencionado con anterioridad acerca de las propiedades de las pruebas,

para que estas puedan considerarse como un instrumento objetivo de medida, deben tener validez

y confiabilidad, estos dos términos se encuentran relacionados, ya que un instrumento no puede

ser solamente válido si a la vez no es fiable. Se entiende fiabilidad como la consistencia en las

puntuaciones en las diferentes aplicaciones del test. Para considerar un instrumento fiable se

debe tener en cuenta: a) la estabilidad temporal que se refiere al grado en que las puntuaciones

del test son afectadas por las variaciones diarias que se generan en el sujeto o contexto en el que

se aplica dicho test; b) los coeficientes de consistencia interna tienen como finalidad identificar

el grado en que se relacionan los ítems del instrumento de acuerdo a la homogeneidad y la

consistencia de los ítems; el principal coeficiente utilizado para obtener este tipo de confiabilidad

es el Alpha de Cronbach el cual asume que los ítems miden un mismo constructo y están

correlacionados, cuando el resultado esté más cerca al valor del alfa a 1 hay mayor consistencia

interna de los ítems que están siendo analizados (González, 2007). Sin embargo, respecto a las

limitaciones del coeficiente alfa de Cronbach, se evidencia que está afectado por el número de

ítems, el número de alternativas de respuesta y la proporción de la varianza del test (Domínguez-

Lara & MerinoSoto, 2015), mientras que el Omega de McDonald trabaja con las cargas

factoriales, es decir la suma ponderada de las variables estandarizadas, modificación que hace

más estable los cálculos y refleja apropiadamente el nivel de confiabilidad, no depende del

número de ítems (Ventura-León & Caycho-Rodríguez, 2017). Para considerar un valor aceptable

de confiabilidad mediante el coeficiente omega, éstos deben encontrarse entre .70 y .90

(CampoArias & Oviedo, 2008)

Por otro lado, la validez hace referencia a la capacidad que tiene un instrumento de medir

el constructo por el cual ha sido elaborado, de acuerdo con este concepto se puede encontrar la


validez externa que hace referencia a la generalización de sus conceptos en una investigación y

la validez interna es la habilidad de un instrumento de medir lo que se ha propuesto (Naghi,

2005). Existen seis tipos de validez que se deben tener en cuenta al momento de la elaboración

de un test psicométrico los cuales son: a) la validez de contenido que se refiere al examen

sistemático del contenido del test con el fin de comprender si una muestra es representativa de la

forma de conducta que se va a medir; b) la validez predictiva indica la efectividad del test en la

predicción del resultado en un futuro; c) la validez concurrente es la relación entre las

puntuaciones del test y los índices de criterio obtenidos al mismo tiempo; d) la validez de

hipótesis de trabajo consiste en el grado en que se mide el constructo o rasgo; e) la validez

discriminativa cuando un instrumento tiene la capacidad de discriminar entre varios grupos

clínicos (González, 2007; Luján-Tangarife & Cardona-Arias, 2015) y f) validez de constructo en

la cual se evidencia la implicación de relacionar un instrumento de medición con un marco

teórico con el fin de establecer si la escala está correlacionada con conceptos y consideraciones

teóricas (Naghi, 2005; Luján-Tangarife & Cardona-Arias, 2015). Por otra parte, dentro de esta

investigación se procederá a obtener evidencia de validez convergente y validez discriminante, la

primera permite indicar correlaciones positivas con otros tests que midan el mismo objeto de

investigación (Luján-Tangarife & Cardona-Arias, 2015); mientras que la segunda se fundamenta

en identificar correlaciones inferiores con constructos diferentes, comparado con las mediciones

que se obtienen del propio constructo (Martínez-García, & Martínez-Caro, 2008; Martínez,

Hernández, & Hernández, 2014).

Otro concepto relevante es análisis factorial, el cual es comprendido como una técnica

estadística multivariable que permite estudiar las dimensiones que se establecen entre las

variables, este análisis tiene dos objetivos; el primero es establecer cuál es el número de


dimensiones que puede llegar a medir un test y posteriormente establecer cuál es su significado;

y segundo permite obtener la puntuación de cada individuo o sujeto participante en cada una de

las dimensiones (Abad, Garrido, Olea, & Ponsoda, 2006). Estos objetivos permiten que el

investigador pueda dar significado a cada una de las dimensiones realizando inferencias entre las

mismas, permitiendo la unión de las variables correlacionadas con las diversas dimensiones

(Abad et al., 2006).

Por otra parte, para la presente investigación es importante retomar los conceptos de

Cohen y Swerdlik (2001) quienes afirman que las medidas de discriminación de los reactivos

permiten identificar que tan adecuadamente se diferencia un reactivo entre los participantes que

obtuvieron puntuaciones altas sobre las bajas en una prueba completa. Esto permite determinar

que el índice de discriminación es de gran importancia en cuanto a la validez de los resultados

obtenidos por un instrumento estableciendo si el ítem que se está evaluando mide o no lo que la

prueba pretende medir (Medina & Verdejo, 2001).

Respecto a la validación del instrumento, los instrumentos o fueron aplicados vía internet.

Entre los beneficios de la aplicación de test informatizados se encuentran: mayor control en la

presentación de los ítems a través del monitor, la posibilidad de registrar el tiempo de respuesta,

corrección y almacenamiento de las respuestas, disminución de errores de carga de datos; y

devolución rápida y eficaz de los resultados (Lozzia et al., 2009). Así mismo, las ventajas de las

aplicaciones web cargadas desde internet son: la facilidad de mantener y actualizarlas sin la

necesidad de distribuir e instalar un software, la posibilidad de ser ejecutadas en múltiples

plataformas y la accesibilidad desde cualquier lugar con ayuda de internet; lo cual permite mejor

aprovechamiento de la información (Bacca et al., 2015).


Aspectos Metodológicos

Problema de Investigación

¿Cuáles son las propiedades psicométricas del Índice de Probabilidad de Recompensa (RPI) en

población colombiana?

Objetivos

Objetivo general Estimar las propiedades Psicométricas de validez y de confiabilidad de

la versión traducida y adaptada del RPI en población colombiana.

Objetivos específicos

Adaptar a nivel cultural y lingüístico el RPI para población colombiana.

Estimar la consistencia interna del RPI, mediante el Alpha de Cronbach y el Omega de Mac

Donald.

Explorar y confirmar la evidencia de validez relacionada con la estructura interna del RPI

mediante el análisis factorial exploratorio y confirmatorio.

Estimar la validez discriminante mediante la correlación entre el EZ-D y el RPI.

Estimar la validez convergente del EROS y el BADS mediante la correlación con el RPI


Método

Tipo de Estudio

Esta es una investigación de tipo instrumental-psicométrico (Montero y León 2007). El

objetivo de las investigaciones instrumentales es el desarrollo de instrumentos y pruebas,

incluyendo la adaptación o el diseño, y el estudio de las propiedades psicométricas de los

mismos (Ato, 2013). Este tipo de investigaciones buscan identificar las propiedades

psicométricas, confiabilidad y validez, de los instrumentos científicos de medida en ciencias

sociales (Carretero-Dios y Pérez, 2005; Montero y León, 2005).

Variables

Las variables expuestas corresponden a las medidas que ofrece el RPI, que se dividen en dos

factores o dimensiones a saber:

Probabilidad de Recompensa. Hace referencia a eventos potencialmente reforzantes y

habilidad para evocar reforzadores ambientales a través de comportamientos instrumentales

(Carvalho et al., 2011). En el RPI la Probabilidad de Recompensa se mide a través de los

siguientes ítems 1,2,4,5,6,8,10,11,15,18 y 20 (Carvalho et al., 2011).

Supresores Ambientales. Se refiere a la disponibilidad de reforzadores potenciales en el

ambiente y exposición a estímulos aversivos en el ambiente (Carvalho et al., 2011). En el RPI la

Probabilidad de Recompensa se mide a través de los siguientes ítems 3,7,9,12,13,14,16,17 y 19

(Carvalho et al., 2011).

Participantes

La muestra del pilotaje estuvo conformada por 60 participantes entre hombres y mujeres,

mayores de edad, de nacionalidad colombiana. Para la aplicación definitiva de la escala, se contó

con 1129 participantes mayores de edad (𝑛̅=27.6; DE=8.9), colombianos de 28

departamentos


de las 5 regiones urbanas de Colombia (Atlántica, Bogotá, Central, Oriental y Pacífica), con

interés de participar voluntariamente en la investigación. Se excluyeron los individuos que

reportaron presencia de trastornos o comportamientos psicóticos, presentar diagnóstico actual de

trastornos psiquiátricos o neurológicos severos (tales como trastorno afectivo bipolar,

traumatismo craneoencefálico severo, trastornos generalizados del desarrollo, esquizofrenia,

entre otros) identificados en el cuestionario de datos sociodemográficos y que no cumplan con un

adecuado y completo diligenciamiento de los instrumentos.

Posteriormente se conformaron aleatoriamente dos grupos para cada uno de los análisis

factoriales (𝑛1=564; 𝑛2=565), los cuales no mostraron diferencias significativas en las

puntuaciones de las escalas utilizadas en el estudio, ni en su conformación sociodemográfica. El

tamaño de los grupos se consideró viable para realizar los análisis, dada la cantidad de ítems que

componen la escala ya que se examinaron aproximadamente 28 participantes por ítem. En este

tamaño muestral se propendió por un mínimo de 10 a 15 participantes por ítem para realizar el

análisis factorial confirmatorio (Price, 2016). La muestra 1 estuvo conformada por 414 mujeres

(73.3%), 147 hombres (26%) y 3 personas que no refirieron género (0.53%) con edades entre los

18 y 67 años (𝑛̅=27.3; DE=8.5), principalmente solteros (73%), con nivel de educativo

universitario (52%), de estrato 3 (44.9%) y de la región correspondiente a Bogotá (47.3%). En la

muestra 2 se encontraron características similares, con 424 mujeres (75.1%), 139 hombres

(24.6%) y 2 personas que no refirieron género (0.35%), con edades entre los 18 y 76 años

(𝑛̅=27.8; DE= 9.3), principalmente solteros (72.8%), con nivel de estudios

universitarios (46.1%), de estrato 3 (41.1%) y de la región correspondiente a Bogotá

(45.7%).

Con respecto a la información de salud mental reportada, la distribución de participantes

de la muestra 1 con antecedentes de ideación suicida e intentos de suicidio fue del 49.8% y


11.2% respectivamente, mientras que en la muestra 2 del 48.7% y 14.2%. Por su parte, el 2.5%

de la muestra 1 y el 3.5% de la muestra 2 reportaron antecedentes de hospitalización por salud

mental.

En la muestra 1 y 2 también se encontraron porcentajes similares respecto a tratamiento

psicológico actual (6.5% y 6.4% respectivamente), en historial de diagnóstico de depresión

(8.7% y 7.8% respectivamente) e historial de diagnóstico de trastorno de ansiedad (5.8% y 7.6%

respectivamente). Para más información de los valores porcentuales de las características

sociodemográficas ver anexo 8.

Instrumentos

Índice de Probabilidad de Recompensa (RPI). El RPI (Carvalho et al., 2011) es una

medida de autoinforme de 20 ítems diseñada para medir la magnitud de la recompensa del medio

ambiente como una aproximación de refuerzo positivo contingente de respuesta (RCPR). La

escala evalúa las cuatro dimensiones del RCPR a través de dos factores: Probabilidad de

Recompensa y Supresores Ambientales. Los participantes valoran cada ítem en una escala Likert

de 4 puntos (1= muy en desacuerdo a 4= muy de acuerdo) para el período de tiempo de los

"últimos meses", con puntuaciones más altas indican mayores niveles de recompensa. Las

propiedades psicométricas del RPI fueron establecidas mediante tres estudios (Carvalho et al.,

2011). La medida demostró una fuerte consistencia interna (α = [.88; .92]) y buena fiabilidad test

– retest de dos semanas (r = 0.69). La validez convergente se estableció a través de fuertes

correlaciones con las medidas de actividad, evitación, recompensa, y depresión (r= [.65; .81]).

La validez discriminante fue evidenciada a través de correlaciones menores con medidas de

apoyo social y la ansiedad somática (r= [-.29; -.40]).


Escala de Observación de Recompensa Medioambiental (EROS). La EROS (Armento

& Hopko, 2007) es una escala que evalúa la recompensa ambiental mediante 10 ítems tipo Likert

de 4 valores. La escala busca detectar la magnitud de los eventos reforzantes, la disponibilidad

de refuerzo en el medio ambiente y la capacidad del individuo para provocar dicho refuerzo. La

EROS presenta fuerte consistencia interna (α = [.85; .90]) y excelente fiabilidad de una semana

de test-retest (r =.85) (Armento & Hopko, 2007). En el estudio de validación para población

colombiana (Valderrama et al., 2015) se encontraron apropiados niveles de consistencia interna

(α = 0,87) y una estructura interna de dos factores que explican el 56.93% de la varianza.

También se obtuvo una correlación significativa y negativa con la SDS (r=-.67) y diferencias

significativas entre un grupo clínico y comunitario (t=11.19; p=.00) (Valderrama, Bianchi &

Villalba, 2016).

Escala de Activación Conductual para la Depresión (BADS). Esta escala busca

evaluar el proceso de cambio en los comportamientos depresivos de los consultantes en el

tratamiento de AC. El instrumento cuenta con 25 ítems, ubicados en 4 dimensiones, definidas de

la siguiente forma: Activación, realización de acciones planeadas y la activación dirigida a

objetivos; Evitación/Rumiación, evitación de estados negativos aversivos y realización de

acciones como rumiar en vez de llevar a cabo solución activa de los problemas; Afectación o

dificultades en el trabajo o escuela, representa las consecuencias de la inactividad y pasividad

frente a las responsabilidades académica o escolares; y Afectación o Dificultades en el área

social, se refiere a las consecuencias del aislamiento social y finalmente se encuentra el puntaje

total de la escala (Kanter et al., 2007). El BADS emplea una escala Likert de 6 valores (0=

“completamente en desacuerdo”; 6= “completamente de acuerdo”). Para la validación

colombiana, los resultados evidenciaron apropiados niveles de consistencia interna (α=.92), y


aceptables en sus dimensiones de activación (α =.81), evitación/rumiación (α =.86), afectación

laboral y académica (α =.81) y afectación social (α =.91). En esta adaptación se observó

correlaciones significativas con la escala la EZ-D (r=-.73, p


indicarían presencia de episodio depresivo mayor y la sensibilidad de 88.6% (95%IC= 92.9-

98.9).

Cuestionario de Datos Sociodemográficos. Este cuestionario permite recolectar

información relevante para la investigación como lo son: datos del participante, género, edad,

estado civil, estrato socioeconómico y escolaridad; así como los datos que se consideraron

pertinente para los criterios de inclusión exclusión.

Procedimiento

Fase I –Autorización. Se obtuvo la autorización de los autores originales del RPI para

ser utilizada con fines académicos e investigativos. Dicho permiso fue solicitado y otorgado vía

email a los investigadores encargados del diseño de la escala original (Carvalho et al., 2011) (ver

anexo 5) y a los encargados de la versión traducida utilizada en estudios con hispanohablantes

(Collado et al., 2014) (ver anexo 6).

Fase II- Juicio de Expertos. En ésta fase se utilizó la versión del RPI de Collado et al.

(2014), la cual fue evaluada por un panel de jueces expertos compuesto por 5 profesionales en

Psicología con formación de maestría y conocimientos en el área de análisis conductual aplicado,

AC y psicometría. Los jueces revisaron los ítems según pertinencia, suficiencia, coherencia,

sintaxis y semántica, indicando para cada criterio su opinión de 1 a 5, siendo 1 “totalmente en

desacuerdo” y 5 “totalmente de acuerdo”. Para la evaluación de los ítems según los criterios de

pertinencia, suficiencia, coherencia, sintaxis y semántica con un instrumento de evaluación de

contenido en Excel (ver anexo 1).

Fase III- Adaptación RPI. Se realizó una prueba piloto con un grupo de 60

participantes, con el objetivo de detectar problemas de claridad de cada uno de los reactivos que


componen el RPI. Posteriormente se realizaron los ajustes pertinentes de acuerdo con las

observaciones de la muestra piloto.

Fase IV – Aplicación del RPI. Para la recolección de los datos del análisis psicométrico,

se aplicaron los instrumentos a una muestra de 1129 participantes, que fue conseguida a través de

redes sociales, correos electrónicos y aplicados de forma virtual con una plataforma de

encuestas. Esta muestra fue dividida aleatoriamente en dos grupos (𝑛1564; 𝑛2=565).

Fase V- Análisis de datos. El análisis de datos para estimar las propiedades

psicométricas de RPI se llevó a cabo mediante el programa IBM-SPSS V25 y el programa

FACTOR v 10.9.02.

Las técnicas propuestas para el análisis de resultados para el RPI fueron:

Evidencias de Validez relacionadas con el contenido: Se calculó el Coeficiente de Kappa

de Randolph (𝑛free), con el fin de analizar el nivel de concordancia entre las

valoraciones realizadas por los jueces a cada uno de los ítems del inventario y el porcentaje de

acuerdo entre los

jueces. Los resultados se interpretaron tomando el criterio de Landis y Koch (Citado por, Fleiss,

Levin & Cho, 2003) en los que valores inferiores a .40 son "pobres", valores de .40 a .75 son

"intermedios a buenos", y valores superiores a .75 son "excelentes". Posteriormente se obtuvieron

estadísticos de tendencia central para analizar las valoraciones de los expertos.

Evidencias de Validez relacionadas con el constructo: En el análisis factorial exploratorio se

analizó previamente el índice KMO y la prueba de esfericidad de Bartlett como indicadores de la

adecuación de los datos y se usó una solución para dos factores, y posteriormente una rotación

Oblimín con cargas factoriales consideradas para los factores superiores a .4, adicionalmente se

obtuvieron los índices de bondad de ajuste desde el AFE según los lineamientos del Analisis

factorial semiconfirmatorio de Ferrando y Lorenzo-Seva (2017);y un AFC factorial confirmatorio


con máxima verosimilitud y ajuste mediante índices de modificación, con relaciones entre errores

de ítems que pertenecen a la misma dimensión.

La confiabilidad de la escala se estimó por medio del método de consistencia interna (Alfa

de Cronbach), para el total y las dimensiones del instrumento. Adicionalmente se analizaron las

relaciones ítem dimensión como índice de discriminación.

Evidencia de Validez convergente: Se evaluó por medio del coeficiente de correlación de

Spearman la relación del RPI con la EROS y la BADS, con prueba de normalidad aplicada

previamente para la elección del estadístico.

Validez discriminante: Se evaluó por medio del coeficiente de correlación de Spearman la

relación del RPI con la EZ-D, con prueba de normalidad aplicada previamente para la elección del

estadístico.

Todos los análisis de datos se hicieron por medio del programa IBM SPSS V25 y el

programa Factor V10.9.02.

Consideraciones Éticas

Se solicitó autorización a los autores originales del RPI, (Carvalho et al., 2011) conforme

al artículo 56, capítulo 7 de la ley 1090 de 2006 el cual hace énfasis a los derechos de autor y la

solicitud del debido permiso la cual se encuentra en el anexo 5.

Dado que la aplicación del instrumento será de manera virtual, es pertinente mencionar

que la aplicación de instrumentos informatizados tiene las mismas consideraciones éticas que

cualquier estudio psicométrico (Lozzia et al., 2009). Así pues, de acuerdo con los artículos 6, 7 y

8 de la resolución 8430 de 1993 del Ministerio de Salud, se propende por la integridad de los

sujetos participantes por lo cual se respeta la confidencialidad de datos personales, de igual


manera, se acata su decisión de abandonar o continuar con el diligenciamiento de los

instrumentos. Así mismo, ya que la actual investigación se basa en la aplicación de pruebas

psicométricas, según el artículo 11 de la resolución anteriormente mencionada, el riesgo al que se

expondrán los participantes es mínimo.

Adicionalmente, se contempla lo estipulado en el artículo 20 parágrafo 6 de la ley 1090

del 6 de septiembre de 2006, donde se hace énfasis en la responsabilidad que tienen los

psicólogos de respetar la integridad y proteger el bienestar de los participantes. Se aclaró a los

participantes que las puntuaciones arrojadas por una escala no corresponden a un procedimiento

diagnóstico; no obstante, puntuaciones altas indicarían de manera parcial la posibilidad de

presentar algunos comportamiento o síntomas que podrían en dado caso requerir atención, por lo

cual a los participantes se les informó, en caso de ser necesario, que podrían contar con algunos

servicios en algunos lugares cercanos a su residencia si ellos lo consideran oportuno.

Los principios éticos que se están teniendo en cuenta son autonomía al permitir a los

participantes abandonar la aplicación de los instrumentos cuando lo deseen y solicitar su

consentimiento expreso de participación y divulgación de datos; beneficencia y no maleficencia

salvaguardando su derecho a la confidencialidad al no incluir datos personales que puedan

relacionarse con ellos y aunque el riesgo de este tipo de estudios es mínimo se suministrará

medios de contacto con los investigadores por si se requiere algún tipo de información o

acciones afines; y el principio de justicia ofreciendo a todos los participantes las mismas

condiciones y la posibilidad de acceder a los resultados arrojados.

Así mismo la ley 1090 del 2006 estipula que al trabajar con humanos en proyectos de

investigación se debe tener en cuenta, en el artículo 49 al 56 en el que menciona la importancia

del bienestar, el respeto y la dignidad de los participantes. De acuerdo a lo anterior, se deben


considerar los siguientes apartados: 1. El participante tiene derecho de elegir si participa o no

voluntariamente, 2. El participante puede retirarse en cualquier momento de la investigación, 3.

Los datos sociodemográficos que brinda el participante y que podrían implicar algún tipo de

identificación del mismo permanecerán en confidencialidad, pero las puntuaciones obtenidas en

el instrumento serán utilizadas para fines académicos y al finalizar la investigación puede

conocer sus resultados, 4. Al iniciar se realiza el diligenciamiento del consentimiento informado

(ver anexo 7)el cual menciona en qué consiste la investigación, el objetivo, el tiempo que durará

la aplicación del instrumento y el esfuerzo que deberá realizar.


Resultados

Adaptación RPI

Evaluación de contenido. La tabla 4 muestra los índices de concordancia obtenidos para

la evaluación del contenido de las preguntas según su pertinencia, suficiencia, coherencia,

sintaxis y semántica. Es pertinente mencionar que altos valores de estos índices indicaría una alta

consistencia de las valoraciones realizadas por los jueces, mas no indica qué tan adecuado o altas

son las mismas. Los criterios de sintaxis (𝑛free = .85) pertinencia y coherencia ( free = .81)

mostraron la mejor consistencia en la valoración hecha por los jueces, con coeficientes Kappa

que se consideran excelentes según el criterio de Landis y Koch (Citado por, Fleiss, Levin &

Cho, 2003), en el cual valores superiores a .75 se consideran excelentes, entre .4 y .75 buenos y

menores a .4 pobres en cuanto a su grado de acuerdo. Los demás criterios presentaron altos

porcentajes de acuerdo y coeficientes Kappa aceptables para realizar los ajustes sugeridos.

Tabla 4

Porcentaje de acuerdo y coeficientes Kappa entre jueces según criterio de evaluación.

Criterio Kappa(free) IC Kappa (95%) Porcentaje de acuerdo

Pertinencia .81 .68; .93 84.50%

Coherencia .81 .68; .93 84.50%

Sintaxis .85 .75;.95 88.00%

Semántica .75 .64;.86 80.00%

Nota: Obtenido con una muestra de cinco jueces, y cinco categorías ordinales de calificación para 20 ítems.

Una vez verificada la consistencia adecuada en las valoraciones de los jueces, se hizo el

cálculo de las medianas obtenidas en la calificación de los criterios para cada una de las

preguntas del RPI. En la tabla 5, se pueden revisar estas medidas, que indican valoraciones altas


en la suficiencia, pertinencia, coherencia, sintaxis y semántica de las preguntas calificadas con

una escala Likert (valores 1 a 5).

Tabla 5

Medianas de la evaluación de contenido de las preguntas realizada por expertos.

Dimensión / ítem Criterios

(Collado et al., 2014) Su. Pe. Co. Si. Se.

Probabilidad de recompensa

1. Tengo muchos intereses que me producen

satisfacción/placer.

5

5

5

5

5

2. Aprovecho al máximo las oportunidades que se me presentan.

5

5

5

5

4. Hago amistades fácilmente.

5

5

5

5

5. Hay muchas actividades que me parecen satisfactorias.

5

5

5

5

6. Me considero una persona con muchas habilidades.

5

5

5

5

8. Me siento muy satisfecho con mis logros.

5

5

5

5

10. Me resulta fácil encontrar buenas maneras de utilizar

mi tiempo.

5

5

5

5

11. Tengo habilidades para obtener satisfacción en mi vida.

5

5

5

5

15. Tengo buenas habilidades sociales.

5

5

5

5

18. He sido muy capaz en los empleos que he tenido.

5

5

5

5

20. Tengo muchas oportunidades de socializar con otras

personas.

5

5

5

5

Supresores ambientales.

5


Dimensión / ítem Criterios

trajera más satisfacción a mi vida.

Nota: Su: Suficiencia; Pe: Pertinencia, Co: Coherencia, Si: Sintaxis, Se: Semántica. El criterio de suficiencia (Su.)

solo aplica para la dimensión.

Con respecto a los comentarios de los expertos se hicieron modificaciones a los ítems 7 y

18, buscando que el lenguaje utilizado en los instrumentos fuera apropiado en el contexto

colombiano, de acuerdo con las recomendaciones de la International Test Commission (2005).

Adicionalmente, la evaluación realizada con una muestra piloto (n=60) en cuanto a la

claridad de las preguntas también mostró índices Kappa adecuados (𝑛free = .60; % de

acuerdo 79.93%; IC 95%: [.50, .70]).

Descriptivos de la escala. Al comparar las dos muestras conformadas para los análisis

factoriales (𝑛1=564; 𝑛2=565), no se encontraron diferencias significativas en las

puntuaciones de

(Collado et al., 2014) Su. Pe. Co. Si. Se.

3. A menudo mis comportamientos tienen consecuencias negativas.

5

5

5

5

7. Suceden cosas que me hacen sentir sin esperanza o

inadecuado.

5

5

5

5

9. Ha habido cambios en mi vida que me dificultan disfrutar de las cosas.

5

5

5

5

12. Tengo pocos recursos económicos, y eso limita las

cosas que puedo hacer.

5

5

5

5

13. He tenido muchas experiencias desagradables.

5

5

5

5

14. Pareciera como si las cosas malas siempre me

sucedieran a mí.

5

5

5

5

16. Frecuentemente otras personas me lastiman.

5

5

5

5

17. Las personas han sido malas o agresivas conmigo.

5

5

5

5

19. Me gustaría poder encontrar un lugar para vivir que 5

5

5

5


las escalas RPI (t=.08; gl=1127; p=.94), ZUNG (t=.30; gl=1127; p=.76), EROS (t=-.96; gl=1127;

p=.92) y BADS (t=.86; gl=1127; p=.39).

Consistencia interna. La escala RPI presentó altos coeficientes Omega de Mc Donald y

Alfa de Cronbach tanto en la muestra 1 (ω=.880, α=. 884) como en la muestra 2 (ω=.904, α=.

874). En la tabla 6 se presentan los coeficientes Alfa de Cronbach (α) para cada una de las

escalas y muestras, resultados que indican una alta confiabilidad según el criterio de George &

Mallery (2003). Adicionalmente las correlaciones total-ítem son mayores a .3 en todas las

dimensiones y no se encontraron ítems que aumentaran los α con su eliminación.

Tabla 6

Estadísticos de la escala RPI y Coeficientes alfa de Cronbach en ambas muestras.

Escala Ítem

Media escala si

el ítem se

Varianza escala si

el ítem se

Correlación

total - ítem

Correlación

múltiple al

cuadrado

α si el

ítem se

elimina elimina elimina

Muestra 1

Probabilidad 1

30.83

20.22

.44

.26

.85

de 2 30.85 19.50 .52 .32 .85 Recompenza 4 31.04 18.90 .53 .49 .85 α=.86

5 30.84 19.34 .62 .41 .84

6 30.80 19.24 .60 .41 .84

8 30.80 19.45 .53 .33 .85

10 31.22 19.16 .52 .37 .85

11 30.96 18.73 .69 .54 .84

15 31.01 19.11 .62 .53 .84

18 30.67 20.52 .41 .20 .86

20 30.98 19.30 .58 .44 .84

Supresores 3 21.57 18.46 .40 .21 .83

ambientales 7 21.90 16.62 .60 .39 .81 α=.83 9 21.98 17.60 .51 .29 .82

12 21.91 17.94 .43 .20 .83

13 21.80 16.88 .61 .41 .81

14 21.45 16.69 .66 .46 .80


16 21.48 16.87 .65 .57 .81

17 21.53 16.87 .62 .53 .81

19 22.48 18.08 .41 .19 .83

Muestra 2

Probabilidad 1

30.90

19.27

.41

.25

.84

de 2 30.89 18.69 .53 .33 .83 Recompenza 4 31.12 18.32 .47 .45 .84 α=.85

5 30.87 18.49 .59 .42 .83

6 30.87 17.87 .64 .46 .82

8 30.88 18.50 .52 .35 .83

10 31.24 18.38 .49 .28 .84

11 31.01 17.88 .67 .50 .82

15 31.07 18.26 .58 .48 .83

18 30.77 19.36 .40 .21 .84

20 31.01 18.48 .54 .38 .83

Supresores 3 21.50 17.57 .49 .27 .81

ambientales 7 21.80 16.66 .56 .32 .81 α=.83 9 21.90 16.80 .52 .29 .81

12 21.76 17.42 .41 .20 .82

13 21.71 16.79 .58 .40 .80

14 21.35 16.31 .65 .46 .79

16 21.44 16.65 .61 .46 .80

17 21.45 16.73 .61 .47 .80

19 22.37 17.99 .36 .16 .83

Relaciones con otras medidas. En la tabla 7 se pueden apreciar que todas las

correlaciones con las escalas ZUNG, EROS y BADS versión original resultaron significativas

(p


afectación en Trabajo o Escuela, Social, Evitación/Rumiación y con la escala de depresión

(ZUNG). Cabe resaltar que las correlaciones reportadas son invertidas, debido a que para la

calificación del RPI deben invertirse los ítems del factor Supresores ambientales. La puntuación

total del RPI presentó todas las correlaciones de alta magnitud con la escala Zung (r=-.74),

EROS (r=.79) y BADS (r=.70).

Tabla 7

Relaciones con otras medidas.

RPI

ZUNG EROS

Activación

Evitación

Rumiación

BADS

Trabajo Social Total

Escuela

Probabilidad

de

Recompensa

-.58 .67 .53 -.39 -.40 -.45 .53

Supresores

Ambientales

-.68 .68 .42 -.64 -.50 -.56 .67

Total -.74 .79 .56 -.59 -.53 -.59 .70

Nota: Todas las correlaciones fueron significativas α = .01 (bilateral).

Análisis Factorial Exploratorio Teniendo en cuenta los resultados del Coeficiente de

Correlación, se procedió a examinar la estructura interna del RPI por medio de un Análisis

Factorial Exploratorio obtenido con el método de componentes principales. Inicialmente se


verificó el cumplimiento de los requisitos de prueba de esfericidad y coeficiente de adecuación

muestral (KMO=.91; prueba de esfericidad de Bartlett 𝑛2=3988.7, gl=190, p=.000).

Se encontró con este análisis que dos factores explican el 43.54% de la varianza.,

extraídos según el criterio de Kaiser (Autovalores mayores a 1). Al obtener la matriz de cargas

estandarizadas con el método de extracción cuadrados mínimos no ponderados y rotación

Oblimín, se encontró que el primer componente corresponde a la dimensión Probabilidad de

Recompensa (ítems 1, 2, 4, 5, 6, 8, 10, 11, 15, 18 y 20) que explica 32.16% de la varianza; El

segundo componente se puede relacionar con la dimensión Supresores ambientales (ítems 3, 7,

9, 12, 13, 14, 16, 17 y 19) con un 11.39% de la varianza explicada. Todas las cargas factoriales

corresponden con lo planteado por el autor (Carvalho et al., 2011).

Tabla 8

Matriz de componente para la solución inicial y la solución rotada.

Solución inicial Rotación Oblimin

Factor 1

Probabilidad de

Recompensa

Factor 2

Supresores

Ambientales

Factor 1

Probabilidad de

Recompensa

Factor 2

Supresores

Ambientales

Ítem

1 ,47 -,12 ,42 ,00

2 ,50 -,24 ,59 -,09

3 ,48 ,05 ,20 ,39

4 ,49 -,35 ,54 -,01

5 ,63 -,22 ,63 , 01

6 ,57 -,31 ,71 -,07

7 ,61 ,23 ,17 ,50

8 ,57 -,13 ,54 ,10

9 ,47 ,27 -,01 ,50

10 ,55 -,16 ,50 ,05

11 ,70 -,25 ,70 ,04

12 ,40 ,23 ,11 ,37

13 ,53 ,44 -,03 ,69

14 ,62 ,39 ,01 ,74


15 ,60 -,34 ,65 ,04

16 ,59 ,44 -,04 ,76

17 ,59 ,40 -,00 ,73

18 ,38 -,24 ,51 -,02

19 ,33 ,31 ,01 ,33

20 ,55 -,31 ,54 ,05

Al evaluar la bondad de ajuste del modelo obtenido en el AFE basado en la matriz de

correlaciones policóricas (Ferrando & Lorenzo-Seva, 2017), se observaron los siguientes índices:

𝑛2/gl=2.38, RMSEA (.056), NNFI (.977), CFI (.981), GFI (.982), Hu y Bentler (1999) al referirse

a los criterios para evaluar la bondad de ajuste sostienen que valores cercanos a .95 en el CFI, y

valores cercanos del RMSEA a .06 indicarían un buen ajuste entre los datos observados y el

modelo hipotetizado. De forma complementaria, Sandín, Chorot, Santed y Valiente (2002)

mencionan que generalmente se considera que el CFI se debe hacer a .90 y entre mayor el valor,

mejor ajuste.

Análisis Factorial Confirmatorio. Con la segunda muestra de 565 participantes se

procedió a estimar los índices de bondad de ajuste correspondientes a dos modelos del RPI, los

cuales se presentan en la tabla 9.

Los resultados muestran unos mejores índices de bondad de ajuste del segundo modelo,

donde se tuvo en cuenta los índices de modificación (I.M.= [17.58; 143.83]) para las relaciones

entre errores de los ítems de la misma dimensión. Se tuvo en cuenta para toda relación y

eliminación los índices de modificación elevados, y se alcanzaron valores de 𝑛2/gl < 4, CFI ≥.95

y NFI e IFI >.9, que indican un buen ajuste al modelo (Rial, Valera, Abalo y Lévy, 2006), no

obstante, el índice RMSEA no alcanzó el mínimo de .08.


Tabla 9.

Índices de bondad de ajuste al modelo (AFC).

Modelo 𝑛2/gl NFI IFI CFI GFI RMSEA

1. Estructura original

4.00

.82

.86

.86

.88

.07

2. Índices de modificación

2.08

.91

.95

.95

.94

.04

Finalmente, el modelo final se presenta en la figura 1, en la que se puede apreciar una

correlación positiva entre las variables latentes de Probabilidad de Recompensa y Supresores

Ambientales (.05), y relaciones significativas entre variables observadas (ítems) y variables

latentes (dimensiones). Los valores de regresión λ entre los ítems y la dimensión de Probabilidad

de Recompensa oscilan entre .89 y 1.58, por su parte, los λ entre los ítems y la dimensión de

Supresores Ambientales presentan un rango entre 1.00 y 2.11.


Figura 1. Estructura Factorial RPI.


Discusión

La presente investigación tenía como objetivo estimar y presentar las propiedades

psicométricas del RPI, encontradas en una muestra colombiana, objetivo que se cumplió

mediante la participación de 5 jueces expertos, 60 participantes para el pilotaje de claridad y

1129 para la aplicación definitiva del instrumento, quienes aportaron datos suficientes para dar

cuenta de la confiabilidad y de las evidencias de validez del instrumento.

En primer lugar, las evidencias indican que el RPI es un instrumento que tiene preguntas

con adecuadas semántica y sintaxis, pertinentes, coherentes y suficientes según lo valorado por

los jueces, quienes también mostraron alta consistencia en sus observaciones. Sin embargo, por

sugerencia de los jueces se modificaron los ítems 7 y 18, correcciones que contribuyeron a

obtener una versión del RPI adaptada al contexto colombiano y sin perder de vista la prioridad de

mantener el contenido de la versión original en cuanto a su cantidad de preguntas y en su

contenido esencial (Ver anexo 4). Dados los resultados obtenidos de las evaluaciones de expertos

se cuenta con una evidencia importante de su validez de contenido, y se constituye en un

instrumento con ítems que evalúan la magnitud de la recompensa del medio ambiente, como una

aproximación de refuerzo positivo contingente de respuesta (RCPR) en adultos colombianos.

Por su parte, el análisis realizado para dar cuenta de la confiabilidad del RPI y sus

factores mostró aceptables índices de consistencia interna (α y ω) , con valores más altos en el

factor de Probabilidad de Recompensa (𝑛N1=.859 𝑛N2=.847) que en el de Supresores

ambientales (𝑛N1=0.834 𝑛N2=.827) en cada una de las dos muestras. La discrepancia de

valores de los factores puede estar relacionada a que este índice es sensible al número de

preguntas.

Oviedo y Campo-Arias (2005) sugieren que a medida que se incrementa el número de ítems de

una escala, se aumenta la varianza sistemáticamente y se obtiene un valor sobreestimado de la


consistencia de la escala, razón por la cual considerar la eliminación de preguntas puede llevar

también a disminuciones en los valores de los coe

PROPIEDADES PSICOMÃ›TRICAS DEL Ã“NDICE DE PROBABILIDAD DE … · 2020. 8. 6. · Escala de...

Documents

Transcript of PROPIEDADES PSICOMÃ›TRICAS DEL Ã“NDICE DE PROBABILIDAD DE … · 2020. 8. 6. · Escala de...