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Revista Peruana de Medicina Experimental y Salud Publica

versión impresa ISSN 1726-4634

Rev. perú. med. exp. salud publica vol.34 no.1 Lima ene./mar. 2017

http://dx.doi.org/10.17843/rpmesp.2017.341.2778 

CARTAS AL EDITOR

 

Propiedades psicométricas del FACES-III

Psychometric properties of the FACES-III

 

José L. Ventura-León1,a

1 Universidad Privada del Norte, Lima, Perú.
a Magíster en Psicología Educacional.

 


Sr. Editor. Recientemente se publicó en la revista un artículo acerca de las propiedades psicométricas de la escala de funcionalidad familiar (FACES-III) (1), el cual brinda un excelente aporte científico, debido a que los instrumentos de medición, antes de ser utilizados en una nueva cultura, deben ser sometidos a una revisión en sus propiedades psicométricas.

Los autores en el artículo para la determinación del número de factores han utilizado el método de scree test o gráfico de sedimentación, el mismo que consiste en la visualización de autovalores en una pendiente, debiendo retenerse cuando la línea se torne recta.

No obstante, este método presenta desventajas por las siguientes razones: en primer lugar, es un método ambiguo cuando no es preciso el quiebre de la línea entre factores relevantes y no relevantes, lo que dificulta su interpretación en el gráfico; en segundo lugar, definir el quiebre es menos probable si el tamaño muestral es pequeño y la relación entre las variables es poca (2); en tercer lugar, un estudio de simulación reveló que este método fue preciso en un 57% de las veces y cuando falló, el 90% de ese error consistió en sobreestimar la cantidad de factores (2) ; finalmente, en cuarto lugar, es un método subjetivo que varía en función de la formación recibida por el examinador, presentando una baja confiabilidad interevaluadores, aunque este argumento no está del todo definido (3).

Por esta razón, cada vez es menos común el uso del scree test, prefiriéndose como método de retención de factores el análisis paralelo (AP) (4) , método de simulación que consiste en generar autovalores aleatorios con similar número de variables y casos que la matriz original. Para la determinación del número de factores por retener, se debe revisar que los autovalores aleatorios no sean superiores a los reales. El AP es el método más preciso, por mostrar poca variabilidad y sensibilidad entre los factores y poca tendencia a la sobreestimación (2), además de ser recomendado por algunos editores de revistas científicas (5). Por ende, el AP es un método poderoso para determinar la cantidad de factores que subyace a un conjunto de indicadores.

El AP puede desarrollarse desde el SPSS, software utilizado por los autores del artículo; aunque con una sintaxis desarrollada para estos propósitos (5). Sin embargo, una versión moderna del AP puede ser calculado mediante el programa FACTOR (http://psico.fcep.urv.es/utilitats/factor) o ViSta-PARAN que tienen la ventaja de ser software libres.

Por todo lo antes mencionado, se sugiere utilizar el AP como método para la determinación de factores en vez del scree test en el FACES-III. El cambio de método, tal vez lleve a los autores, quienes han tenido a bien revisar las propiedades psicométricas del FACES-III, a decisiones diferentes. Dicha acción, actualmente indispensable, reduce posibles sesgos en las conclusiones de un estudio a causa del mal funcionamiento del instrumento.

 

REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS

1. Bazo-Álvarez JC, Bazo-Álvarez OA, Águila J, Peralta F, Mormontoy W, Bennett IM. Propiedades psicométricas de la escala de funcionalidad familiar FACES-III: un estudio en adolescentes peruanos. Rev Peru Med Exp Salud Publica.2016;33(3):462-70. doi: 10.17843/rpmesp.2016.333.2299.         [ Links ]

2. Zwick WR, Velicer WF. Comparison of five rules for determining the number of components to retain. PsycholBull. 1986;99(3):432-42. doi: 10.1037/0033-2909.99.3.432.         [ Links ]

3. Hayton JC, Allen DG, Scarpello V. Factor retention decisions in exploratory factor analysis: A tutorial on parallel analysis. Organ Res Methods. 2004;7(2):191-205. doi: : 10.1177/1094428104263675.         [ Links ]

4. Horn JL. A rationale and test for the number of factors infactor analysis. Psychometrika. 1965;30:179-85.         [ Links ]

5. Thompson B, Daniel LG. Factor analytic evidence for the construct validity of scores: An historical overview and some guidelines. Educ Psychol Meas. 1996; 56: 197-208.         [ Links ]

 

Correspondencia: José Luis Ventura-León
Dirección: Av. Tingo María 1122 - Breña. Lima, Perú
Teléfono: (+51) 6044700 anexo 3462.
jose.ventura@upn.pe

Recibido: 18/10/2016
Aprobado: 26/10/2016
En línea: 23/03/2017