Análisis Psicométrico Preliminar de la escala Perfil
de Impacto Emocional COVID-19 en Universitarios Peruanos
Preliminary Psychometric Analysis of the
Emotional Impact Profile scale COVID-19 in Peruvian University Students
Recibido: 29 de octubre 2019
Evaluado: 15 de enero 2020
Aceptado: 30 de abril 2020
Luis
Rodríguez de los Ríos
https://orcid.org/0000-0002-2274-695X
Universidad Nacional de Educación Enrique Guzmán
y Valle. Lima-Perú
Alberto
Quintana Peña
https://orcid.org/0000-0003-4305-137X
Universidad Nacional
Mayor de San Marcos. Lima, Perú
Jaime
Aliaga Tovar
https://orcid.org/0000-0002-4091-3205
Universidad Nacional Mayor
de San Marcos. Lima, Perú
Brian
Norman Peña-Calero
https://orcid.org/0000-0002-1073-9306
Universidad
Nacional Mayor de San Marcos. Lima, Perú
Fernando
Antonio Flores Limo
https://orcid.org/0000-0002-5494-9794
Universidad
Nacional de Educación, Lima, Perú
Doi:
https://doi.org/10.35756/educaumch.202015.135
Como citar
Rodríguez de los Ríos, L., Aliaga
Tovar, J., Peña-Calero, B., Quintana Peña, A., & Flores Limo, F. (2020).
Análisis psicométrico preliminar de la escala perfil de Impacto emocional
COVID-19 en universitarios peruanos. Revista EDUCA UMCH, (15), 104-116. https://doi.org/10.35756/educaumch.202015.135
Resumen
Se analiza y establece en este
estudio de tipo instrumental (Ato, López-García, & Benavente, 2013), las cualidades psicométricas fundamentales del
Perfil de Impacto Emocional COVID-19
(García Pérez & Magaz, 2020), con la finalidad de
utilizarlo a posteriori en la población
de estudiantes universitarios con relación al impacto emocional generado por los efectos de este
virus en la población de Lima. En una muestra
de 161 estudiantes universitarios (117M; 44 V) de una edad promedio de 23 años (RIQ = 3), se administró un
formulario virtual del Perfil, estimándose la validez analizando su estructura interna empleando un análisis factorial
confirmatorio (AFC), intercorrelacionando los ítems de las cinco escalas del Perfil: ira/resentimiento, miedo, ansiedad,
estrés y depresión, con el coeficiente policórico y
empleando el estimador Weighted Least Square Mean and Variance Adjusted (WLSMV). Los índices resultantes muestran un ajuste empírico
tipificado de excelente entre la estructura teórica del Perfil y los datos colectados (χ²
= 426.83, gl = 265, CFI = .970,
TLI = .966, RMSEA = .062,
SRMR = .079). Por otro lado, la fiabilidad de las cinco escalas calculadas por los coeficientes alfa y
omega, arrojaron resultados elevados (>.85). Estas excelentes cualidades psicométricas avalan el uso del
Perfil en procesos de investigación
sobre efectos emocionales del COVID-19.
Palabras
Clave: Covid-19, Impacto
emocional, estudiantes universitarios.
Summary
The
instrumental psychometric qualities of the Emotional Impact Profile COVID-19 (García
Pérez & Magaz, 2020) are analyzed
and established in this instrumental study (Ato, López-García, & Benavente, 2013), in order to use it posteriori in the University student population in relation
to the emotional impact generated by the effects of this virus in the Lima population. In a sample
of 161 university students (117M;
44V) of an average age of 23 years (RIQ = 3), a virtual
Profile form was administered, estimating the validity by analyzing its internal structure using a
confirmatory factor analysis (AFC),
intercorrelating the items of the five scales of the Profile: anger /
resentment, fear, anxiety, stress and
depression, with the polychoric coefficient and using
the Weighted Least Square Mean and Variance
Adjusted (WLSMV) estimator. The resulting indices
show an excellent empirical typified
fit between the theoretical structure of the Profile
and the data collected (χ² = 426.83,
gl = 265, CFI = .970, TLI =.966, RMSEA = .062, SRMR = .079).
On the other hand, the reliability of the five scales calculated by the alpha and omega
coefficients, yielded high results (> .85). These excellent psychometric qualities endorse the use of the Profile
in research processes on emotional effects of COVID-19.
Introducción
La pandemia del COVID-19 es
actualmente el principal problema en salud pública a nivel mundial, registrando a la fecha a más de 12 320 000 casos confirmados
y una cifra de fallecimientos superior
a 556 000 personas a la fecha (World Health Organization, 2020). La ausencia de un tratamiento específico y efectivo
(Harapan et al., 2020), ha llevado a los gobiernos a
realizar esfuerzos por frenar la expansión de
la enfermedad mediante la toma de diversas medidas reguladoras obligatorias como la distancia
social, uso de mascarillas, establecimiento de estados de emergencia
y la puesta de cuarentena a fin de restringir el contacto social de las personas
(Lin et al.,
2020; Qarnain, Muthuvel, & Bathrinath,
2020).
Las políticas de gobierno
implementadas han ido cambiando conforme pasan los meses, sustentándose muchas de ellas en estudios científicos y modelamientos matemáticos de la evolución de la
enfermedad (Huamaní, Timaná-Ruiz, Pinedo, Pérez, & Vásquez, 2020). Sin embargo, el impacto
positivo de las medidas tomadas es de difícil valoración en comparación a los efectos
adversos provocados, motivo
por el que algunos países
han desistido de implementar las medidas mencionadas.
La medida con mayor impacto tanto
positivo como negativo en este contexto es la
cuarentena obligatoria (Sánchez-Duque, Arce-Villalobos, & Rodríguez-Morales, 2020).
Los países que la han implementado han obtenido una menor tasa de contagio
de la enfermedad (Shen et al., 2020), pero a la vez consecuencias económicas tanto para las grandes y pequeñas empresas,
como para la población trabajadora (Ashraf, 2020). Es necesario considerar que los países con menor recursos
económicos, como es el caso de América
Latina, presentan una capacidad de reacción menor para hacer frente
a la enfermedad (Sánchez-Duque et al., 2020),
y sus consecuencias.
El
impacto psicológico es otro factor de suma importancia que se encuentra
relacionado con la enfermedad del COVID-19 y situación de cuarentena en
personal de salud (Pappa et al., 2020), en quien la padece (Guo et al., 2020), sus familiares (Sivashanker et al., 2020), y personas en general (Huarcaya-Victoria, 2020), que podrían estar en riesgo de contagiarse o
relacionado de alguna manera con la propagación de la enfermedad. Entre las categorizaciones más comunes con respecto
al impacto en la salud mental de las personas se encuentra los desórdenes de pánico, ansiedad,
depresión (Wang, Wen, Liu, Dong, & Cui, 2020), estrés, autolesiones (Holmes et al., 2020), frustración, ira y miedo al
contagio (Brooks et al., 2020).
La situación del COVID-19 también
ha generado un impacto psicosocial importante
en la población (Dubey et al., 2020), al estar expuestos
constantemente a mensajes gubernamentales sobre reglamentos y regulaciones, noticias
de los medios de comunicación y sobre información sobre la situación. Se ha encontrado relación entre la salud mental afectada durante el
contexto del COVID-19 y el debilitamiento del
sistema inmunológico (Troyer, Kohn, & Hong, 2020),
que podría debilitar
la oportunidad de las
personas de afrontar a la enfermedad.
La población joven, a pesar de ser
menos propensa a tener una situación agravante
a nivel físico producto del contagio de la enfermedad, no está exenta de que su salud mental
se vea afectada con la aparición de cuadros de estrés post-traumático, desórdenes de depresión y ansiedad,
incluyendo la propensión a la ideación suicida
y uso de drogas (Guessoum et
al., 2020). Esta situación está estrechamente relacionada con la caracterización
descrita acerca de la salud mental en jóvenes
universitarios reportado a lo largo de diferentes investigaciones (Chau & Vilela,
2017;
Cova Solar et al.,
2007; Gutiérrez Rodas et
al., 2010; Micin
& Bagladi, 2011; Neponuceno et al., 2019; Perales
et al., 2019); y que se encuentra a su vez relacionado con su desenvolvimiento universitario y rendimiento académico (Feldman et al., 2008; Palacio Sañudo, Martínez de Biava, Ochoa, & Tirado Muñoz, 2006; Suárez-Montes & Díaz-Subieta,
2015).
De esta manera, disponer de
herramientas que permitan recolectar información de calidad acerca de las afecciones en la salud mental producto de
la pandemia del COVID-19 es una necesidad primordial (Holmes et al., 2020). Los instrumentos breves
pueden brindar información valiosa
en corto tiempo
y permitir que su aplicación sea masiva fácilmente. Así, un instrumento de medición podrá
tener la función de recolectar
información necesaria e importante sobre la población general a fin de focalizar esfuerzos e intervenciones en quiénes más lo necesitan.
Así, el objetivo de la
investigación es realizar un análisis psicométrico preliminar de un instrumento para medir el impacto emocional
producto del COVID-19
en la población general.
Metodología
Diseño y participantes
La investigación se enmarca en un enfoque cuantitativo mediante el diseño
de investigación instrumental (Ato, López-García, & Benavente,
2013),
debido a que se analizan las
propiedades psicométricas de un instrumento de medición en población general.
Los participantes de la
investigación estuvieron conformados por 161 estudiantes universitarios con una edad promedio
de 23 años (RIQ = 3), de los cuales 117 fueron
del género femenino y 44,
del masculino.
Instrumento
El instrumento utilizado es el
Perfil de Impacto Emocional de la COVID19 (PIE - COVID19; García Pérez & Magaz, 2020),
creado en España
para la evaluación en población general.
El instrumento se compone de las 5 categorizaciones más comunes
a modo de dimensiones con 5 ítems cada uno y con alternativas de respuesta uniforme en los ítems que
pertenecen a una misma dimensión, pero diferenciadas
entre las distintas dimensiones. Las alternativas de respuesta fueron puntuadas
de 0 a 3 de acuerdo
a las alternativas en cada dimensión:
1. Dimensión Ira/Resentimiento: No me enfada,
me enfada algo, me enfada
bastante y me enfada
mucho.
2. Dimensión Miedo:
Nada de miedo, algo de miedo, bastante
miedo y mucho miedo.
3. Dimensión Ansiedad: Casi nunca, algunas
veces, a menudo y constantemente.
4. Dimensión Estrés:
Casi nunca, algunas
veces, a menudo y constantemente.
5. Dimensión Depresión:
Casi nunca, algunas veces, a menudo y constantemente.
Procedimientos para recolección de información y análisis de datos
Se elaboró un formulario virtual por medio de la herramienta de Formularios de Google
donde se plasmaron algunos datos sociodemográficos a solicitar y la
respuesta a cada uno de los ítems de
acuerdo a las alternativas de respuestas. Los ítems registrados en el formulario se configuraron para ser contestadas de forma obligatoria. En el formulario se informó el motivo del estudio y se dio la
opción de aceptar la recolección de datos
o rechazarla (4 personas rechazaron).
Los datos fueron almacenados en una
hoja de cálculo para su análisis posterior. Se
realizó la limpieza de datos uniformizando información. Posterior a ello
se realizó un análisis descriptivo de
los ítems a fin de verificar la variabilidad de respuesta de las personas a los reactivos. Luego, se buscó
brindar evidencia de validez basada en la estructura interna
de la prueba mediante el análisis factorial
confirmatorio (AFC). Este
análisis se ejecutó teniendo en cuenta la característica de la
ordinalidad de los ítems (correlaciones policóricas) y uso del estimador Weighted Least Square
Mean and Variance
Adjusted (WLSMV). La fiabilidad por el método de
consistencia interna fue estimada mediante
el coeficiente alfa y omega a partir
del modelo factorial evaluado.
Resultados
Análisis
descriptivo
En la Tabla 1, los
ítems pertenecientes a las dimensiones de ira y miedo mostraron respuestas promedio a lo largo de todas sus categorías de respuestas con desviaciones contenidas. Contrariamente, en los ítems de ansiedad, miedo y depresión, se evidencia que el promedio de
respuesta de los ítems presenta una tendencia
hacia las alternativas de casi nunca y algunas veces. Además, el ítem 13. Siento
que me falta el aire para respirar, perteneciente a la dimensión de
Ansiedad, es quien muestra una mayor asimetría.
Análisis factorial confirmatorio y fiabilidad
Se desarrolló el AFC especificando
el modelo teórico original del instrumento sin
ninguna modificación o restricción adicional en el proceso de
especificación. La evaluación del modelo de 5 factores
fue excelente en todos sus índices (χ²
= 426.83, gl = 265,
CFI = .970, TLI = .966,
RMSEA = .062, SRMR = .079).
En la Tabla 2 se muestra las cargas factoriales del modelo evaluado. Todas las cargas
mostradas son mayores a 0.63 y ascienden hasta 0.94. Adicionalmente, Los
índices de fiabilidad estimados en todas las dimensiones son excelentes (> 0.85).
