| Revista: | Salud mental |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000440725 |
| ISSN: | 0185-3325 |
| Autors: | Daniel González, Leopoldo1 Moral de la Rubia, José1 Valle de la O, Adrián2 García Cadena, Cirilo H1 |
| Institucions: | 1Universidad Autónoma de Nuevo León, Facultad de Psicología, Monterrey, Nuevo León. México 2Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey, Escuela de Medicina y Ciencias de la Salud, Monterrey, Nuevo León. México |
| Any: | 2020 |
| Període: | May-Jun |
| Volum: | 43 |
| Número: | 3 |
| País: | México |
| Idioma: | Inglés |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Analítico, crítico |
| Resumen en español | Introducción Hay una controversia en torno a la estructura del bienestar subjetivo (BS) y la posibilidad de calcular una puntuación total del BS. Objetivo Contrastar y comparar cinco modelos propuestos para el BS. Método El diseño del estudio fue ex-post-facto de corte transversal. Se usó un muestreo incidental. La Escala de Experiencias Positivas y Negativas y la Escala de Satisfacción con la Vida se aplicaron a una muestra compuesta por 600 estudiantes de ciencias de la salud de dos universidades de Nuevo León, México. Los datos se analizaron por modelamiento de ecuaciones estructurales, usando Máxima Verosimilitud y Percentiles Corregidos de Sesgo. Resultados El modelo bifactor de tres factores específicos tuvo, respecto del modelo compuesto por tres factores correlacionados, tuvo el mejor ajuste a los datos (Δχ2/Δdf = 8.166 > 5, ΔNFI = .018, ΔNNFI = .015 y ΔCFI = .016 > .01) y todos sus índices de ajuste fueron buenos; no obstante, el factor específico de afecto positivo tuvo una contribución pobre. Sin embargo, el modelo de tres factores correlacionados tuvo la mayor parsimonia (PR = .853, PNFI = .804, PNNFI = .813, PCFI = .819 y PGFI = .706) y sus tres factores mostraron validez convergente, validez discriminante y consistencia interna. Discusión y conclusión Los dos modelos con mejores propiedades justifican el uso de una puntuación compuesta de BS integrada por afecto positivo, afecto negativo y satisfacción con la vida, así como puntuaciones para estos tres dominios específicos de contenido. Desde la perspectiva psicométrica, el modelo de tres factores correlacionados proporcionó el mejor resultado |
| Resumen en inglés | Introduction There is controversy regarding the structure of subjective well-being (SWB) and the possibility of calculating a SWB total score. Objective To test and compare five models proposed for the description of SWB. Method The study was implemented with a cross-sectional, ex-post-facto design using an incidental sampling method. The Positive and Negative Experience Scale and the Satisfaction with Life Scale were applied to a sample composed of 600 students of health sciences from two universities of Nuevo Leon, Mexico. Data were analyzed through a structural equation modeling, using Maximum Likelihood and Corrected-Bias Percentile methods. Results The bifactor model comprising three specific factors, vis-à-vis the model composed of three correlated factors, had the best data fit (Δχ2/Δdf = 8.166 > 5, ΔNFI = .018, ΔNNFI = .015, and ΔCFI = .016 > .01), and all its fit indices were close; however, the specific factor related to positive affect had a poor contribution. Nevertheless, the model composed of three correlated factors had the greatest parsimony (PR = .853, PNFI = .804, PNNFI = .813, PCFI = .819, and PGFI = .706) and its three factors showed convergent validity, discriminant validity, and internal consistency reliability. Discussion and conclusion The two models with the best properties justify the use of a composite score of SWB based on the scores of positive affect, negative affect, and satisfaction with life, as well as scores for these three specific domains of content. From a psychometric perspective, the model composed of three correlated factors yielded the best result |
| Disciplines | Psicología |
| Paraules clau: | Psicología social, Psicometría, Bienestar subjetivo, Satisfacción personal, Afecto, Análisis de variables latentes |
| Keyword: | Social psychology, Psychometrics, Subjective wellbeing, Personal satisfaction, Affect, Latent class analysis |
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