PROPIEDADES PSICOMÛTRICAS DEL ÓNDICE DE PROBABILIDAD DE … · 2020. 8. 6. · Escala de...
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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
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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.
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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
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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
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Discusión, 46
Referencias, 54
Anexos, 69
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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
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LISTA DE FIGURAS
FIGURA 1- Estructura Factorial RPI 45
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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
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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
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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.
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Validación: Índice de Probabilidad de Recompensa (RPI) 2
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.
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Validación: Índice de Probabilidad de Recompensa (RPI) 3
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
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Validación: Índice de Probabilidad de Recompensa (RPI) 4
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.
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Validación: Índice de Probabilidad de Recompensa (RPI) 5
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
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Validación: Índice de Probabilidad de Recompensa (RPI) 6
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
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Validación: Índice de Probabilidad de Recompensa (RPI) 7
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).
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Validación: Índice de Probabilidad de Recompensa (RPI) 8
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).
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Validación: Índice de Probabilidad de Recompensa (RPI) 9
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
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Validación: Índice de Probabilidad de Recompensa (RPI) 10
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
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Validación: Índice de Probabilidad de Recompensa (RPI) 11
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.
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Validación: Índice de Probabilidad de Recompensa (RPI) 12
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
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Validación: Índice de Probabilidad de Recompensa (RPI) 13
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
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Validación: Índice de Probabilidad de Recompensa (RPI) 14
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)
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Validación: Índice de Probabilidad de Recompensa (RPI) 15
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
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Validación: Índice de Probabilidad de Recompensa (RPI) 16
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
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Validación: Índice de Probabilidad de Recompensa (RPI) 17
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.
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Validación: Índice de Probabilidad de Recompensa (RPI) 18
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
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Validación: Índice de Probabilidad de Recompensa (RPI) 19
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
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Validación: Índice de Probabilidad de Recompensa (RPI) 20
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).
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Validación: Índice de Probabilidad de Recompensa (RPI) 21
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).
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Validación: Índice de Probabilidad de Recompensa (RPI) 22
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
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Validación: Índice de Probabilidad de Recompensa (RPI) 23
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
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Validación: Índice de Probabilidad de Recompensa (RPI) 24
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).
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Validación: Índice de Probabilidad de Recompensa (RPI) 25
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
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Validación: Índice de Probabilidad de Recompensa (RPI) 26
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
-
Validación: Índice de Probabilidad de Recompensa (RPI) 27
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
-
Validación: Índice de Probabilidad de Recompensa (RPI) 28
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]).
-
Validación: Índice de Probabilidad de Recompensa (RPI) 29
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
-
Validación: Índice de Probabilidad de Recompensa (RPI) 30
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
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Validación: Índice de Probabilidad de Recompensa (RPI) 31
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
-
Validación: Índice de Probabilidad de Recompensa (RPI) 32
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
-
Validación: Índice de Probabilidad de Recompensa (RPI) 33
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
-
Validación: Índice de Probabilidad de Recompensa (RPI) 34
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
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Validación: Índice de Probabilidad de Recompensa (RPI) 35
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.
-
Validación: Índice de Probabilidad de Recompensa (RPI) 36
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
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Validación: Índice de Probabilidad de Recompensa (RPI) 37
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
-
Validación: Índice de Probabilidad de Recompensa (RPI) 38
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
-
Validación: Índice de Probabilidad de Recompensa (RPI) 39
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
-
Validación: Índice de Probabilidad de Recompensa (RPI) 40
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
-
Validación: Índice de Probabilidad de Recompensa (RPI) 41
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
-
Validación: Índice de Probabilidad de Recompensa (RPI) 42
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
-
Validación: Índice de Probabilidad de Recompensa (RPI) 43
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.
-
Validación: Índice de Probabilidad de Recompensa (RPI) 44
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.
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Validación: Índice de Probabilidad de Recompensa (RPI) 45
Figura 1. Estructura Factorial RPI.
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Validación: Índice de Probabilidad de Recompensa (RPI) 46
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
-
Validación: Índice de Probabilidad de Recompensa (RPI) 47
consistencia de la escala, razón por la cual considerar la eliminación de preguntas puede llevar
también a disminuciones en los valores de los coe