SciELO - Scientific Electronic Library Online

 
vol.21 número1Personalidad y Coping en jugadores profesionales de League of LegendsEvidencias adicionales de validez de la versión brasileña del Cuestionario de Percepción del Clima Motivacional en el Deporte PMCSQ-2 índice de autoresíndice de materiabúsqueda de artículos
Home Pagelista alfabética de revistas  

Servicios Personalizados

Revista

Articulo

Indicadores

Compartir


Avaliação Psicológica

versión impresa ISSN 1677-0471versión On-line ISSN 2175-3431

Aval. psicol. vol.21 no.1 Campinas ene./mar. 2022

https://doi.org/10.15689/ap.2022.2101.19747.04 

ARTÍCULOS

 

Análisis psicométrico de la Escala Breve de Satisfacción con los Estudios en universitarios

 

Psychometric analysis of the Satisfaction with Studies Brief Scale in college students

 

Análise psicométrica da Escala Breve de Satisfação com Estudos em universitarios

 

 

Sergio Dominguez-Lara

Universidad de San Martín de Porres, Lima, Perú. https://orcid.org/0000-0002-2083-4278

Dirección para correspondência

 

 


RESUMEN

El objetivo del estudio fue obtener evidencias de validez de una medida breve de satisfacción con los estudios. Fueron evaluados 531 estudiantes de psicología peruanos (77.6% mujeres) con la Escala Breve de Satisfacción con los Estudios (EBSE) y la Escala de Satisfacción con la Vida (ESV). Fueron evaluados tres modelos de medición (unifactorial, dos factores oblicuos, y bifactor) con un modelamiento exploratorio de ecuaciones estructurales (ESEM). La fiabilidad del constructo fue evaluada con el coeficiente omega. Los resultados mostraron que la estructura de dos factores (satisfacción con los estudios y satisfacción con la vida) recibió mayor respaldo, indicando a su vez que los ítems del EBSE corresponden a su factor teórico, y que la relación con la ESV es significativa. Por último, el coeficiente de fiabilidad fue adecuado. En conclusión, la EBSE presenta evidencias de validez favorables con respecto a su asociación con la ESV, y alta confiabilidad del constructo.

Palabras clave: satisfacción con los estudios, satisfacción con la vida, estudiantes universitarios, ESEM


ABSTRACT

The aim was to obtain evidence of validity for a brief measure of satisfaction with studies. A total of 531 Peruvian Psychology students (77.6% women) were evaluated using the Satisfaction with Studies Brief Scale (SSBS) and Satisfaction with Life Scale (SWLS). Exploratory structural equation modeling (ESEM) was carried out for three measurement models (single factor, two oblique factors, and bifactor). The construct reliability was evaluated through the omega coefficient. The results show that the two-factor structure (satisfaction with studies and satisfaction with life) received more support, that the SSBS´s items correspond to their theoretical factors, and that its relationship with the SWLS was significant. An adequate reliability coefficient was obtained. In conclusion, the SSBS shows favorable validity evidence regarding its relationship with the SWLS, and a high level of construct reliability.

Keywords: satisfaction with studies, satisfaction with life, college students, ESEM


RESUMO

O objetivo do estudo foi obter evidências de validade de uma breve medida de satisfação com os estudos. 531 estudantes de psicologia peruanos (77,6% mulheres) foram avaliados com a Escala Breve de Satisfação com Estudos (EBSE) e a Escala de Satisfação com a Vida (ESV). Foram avaliados três modelos de medida (unifatorial, dois fatores oblíquos e bifator) com modelagem exploratória de equações estruturais (ESEM). A confiabilidade do construto foi avaliada com o coeficiente ômega. Os resultados mostraram que a estrutura de dois fatores (satisfação com os estudos e satisfação com a vida) recebeu maior apoio, indicando, por sua vez, que os itens do EBSE correspondem ao seu fator teórico e que a relação com o ESV é significativa. Finalmente, o coeficiente de confiabilidade foi adequado. Em conclusão, o EBSE apresenta evidências favoráveis ​​de validade em relação à sua associação com o ESV e alta confiabilidade do construto.

Palavras-chave: satisfação com os estudos, satisfação com a vida, estudantes universitários, ESEM


 

 

El modelo de bienestar subjetivo (BS) de Diener (1984) considera a la satisfacción con la vida (SV) como el componente cognitivo del BS, con sus contrapartes referidas al afecto positivo y negativo. Al respecto, la SV posee dos formas de evaluación. Una de ellas es la global (es decir, considerar la SV como un todo), y la otra tiene que ver con dominios específicos, como la satisfacción con la familia, trabajo, etc. (Jovanović et al., 2016).

De este modo, los dominios específicos hacen referencia a los contextos en los que se desarrolla la persona y requieren especial atención para comprender su desenvolvimiento en el mismo. Así, en vista de que el principal entorno en el que transitan los estudiantes universitarios es el ámbito académico, sería conveniente abordar la satisfacción con los estudios (SE), dado que se vincularía con una de las metas principales en esta etapa de sus vidas (Marrero et al., 2014).

La SE se define como la valoración que el estudiante hace de sí mismo respecto a sus estudios y su rendimiento actual (Merino-Soto et al., 2017), y es uno de los aspectos más importantes en la dinámica educativa dado que se relaciona directamente con la permanencia en la institución así como con los resultados académicos y facilitaría el cumplimiento de sus objetivos a corto y largo plazo (Dominguez-Lara & Campos-Uscanga, 2017) debido a su influencia sobre el engagement académico (Caballero et al., 2007), así como a su relación inversa con el cansancio emocional (Lledó et al., 2014) y directa con la autoestima y emociones positivas en universitarios (Lledó et al., 2014; Marrero et al., 2014).

Para tal fin, recientemente fue propuesta una medida de SE, la Escala Breve de Satisfacción con los Estudios (EBSE; Merino-Soto et al., 2017) caracterizada por una baja cantidad de ítems (tres), y si bien las evidencias de validez fueron favorables obteniéndose indicadores aceptables asociados a su estructura interna así como una asociación inversa con medidas de afecto negativo y magnitudes adecuadas de confiabilidad, es necesario profundizar en su estudio psicométrico para poder delimitar con mayor precisión su objeto de medición y, sobre todo, diferenciarla empíricamente de medidas generales de SV, a fin de consolidarla como una medida de SE.

Esto último es relevante porque si bien existen planteamientos teóricos que analizan la relación de la SV con sus dominios, el abordaje empírico (específicamente, desde el campo psicométrico) es muy escaso. Desde lo teórico, se plantea que las experiencias positivas en diversos ámbitos de actuación personal (familia, amigos, estudios, etc.) se acumulan y hacen que el individuo tenga una mejor percepción de su vida en general, es decir, una mayor SV (Pérez-Escoda & Alegre, 2016), y aunque esta puede variar dependiendo de los cambios en el contexto (López-Cassá et al., 2018) existe evidencia que sitúa a la SE como uno de los predictores significativos de la SV tanto en adolescentes (López-Cassá et al., 2018) como en universitarios (Marrero et al., 2014), lo que realza su importancia.

Desde lo empírico, existen estudios en otros contextos donde se concluye que las escalas de evaluación general y por dominios de la SV están relacionadas pero no son redundantes (Chang-Ming, 2003; Cho & Tay, 2015; Rojas, 2006), de lo que se infiere que cada aspecto (lo general y lo específico) es interpretable de forma independiente. En esta línea de pensamiento, aunque en un ámbito distinto dado que no se hallaron estudios similares en lo que respecta a SE, una investigación diferenció una medida específica de satisfacción laboral de una escala de SV (Bérubé et al., 2016) encontrando marcadas discrepancias en cuanto a los índices de ajuste del modelo unidimensional (que propone que un solo constructo influye los ítems de los dos instrumentos) y de dos dimensiones (que propone que cada instrumento es explicado por una variable latente) a favor del segundo modelo en el marco del análisis factorial confirmatorio, lo que evidencia que todos los ítem (general y de dominio) no pueden ser influidos simultáneamente por un solo factor (Bérubé et al., 2016), mientras que algunos estudios no existe relación entre la SV y sus dominios controlando la influencia de otras variables (Singley et al., 2010).

De este modo, el estudio de la influencia de los dominios específicos sobre la SV, como la SE, es importante en el contexto universitario peruano debido a la escasa cantidad de estudios tanto empíricos como psicométricos. Por ello, una evaluación de la SE con mayores credencias psicométricas en estudios posteriores permitiría concluir con mayor respaldo estadístico qué otras variables relevantes al proceso enseñanza-aprendizaje la influyen de forma significativa y, de ese modo, implementar las medidas correctivas necesarias, pero para ello es necesario probar su independencia empírica con respecto a la SV mediante los métodos apropiados.

Este último punto es importante, ya que si bien los modelos oblicuos trabajados anteriormente brindan información relevante (e.g., Bérubé et al., 2016), estos solo informan de la asociación entre mediciones, pero no brindan un panorama sobre la potencial superposición entre mediciones. En ese sentido, el modelamiento bifactor (Rodríguez et al., 2016) parece ser una opción analítica viable en la medida que postula que la correlación entre dos o más factores específicos (FE) puede explicarse por la presencia de un factor general (FG). De este modo, si logra determinarse que el FG es dominante no tendría sentido interpretar los FE como independientes (e.g., Dominguez-Lara et al., 2020); aunque por el contrario, si el FG es débil es posible interpretar cada FE de manera individual. En el caso del presente estudio, la fortaleza de un FG indicaría que la medición de la SE y la SV brindan prácticamente la misma información.

En ese sentido, el objetivo del presente estudio fue evaluar las evidencias de validez (American Educational Research Association, American Psychological Association, & National Council on Measurement in Education [AERA, APA, & NCME], 2014) de la EBSE analizando su relación con la Escala de Satisfacción con la Vida (ESV; Diener et al., 1985), que es el estándar de oro para evaluar la SV (Jovanović et al., 2016), en el marco de un modelamiento bifactor (Rodríguez et al., 2016).

Por tal motivo, la hipótesis de trabajo indica que la EBSE se diferencia a nivel empírico de la ESV, dado que los dominios específicos contribuyen con la SV como constructo general, pero no son absorbidos por este (Cho & Tay, 2015), es decir, pueden compartir varianza pero no evaluar el mismo constructo.

 

Método

Participantes

Fueron evaluados 531 estudiantes peruanos (77.6% mujeres) quienes cursaban entre el 3er y 8vo ciclo académico de la carrera de Psicología en una universidad privada. Las edades oscilaron entre 16 y 38 años (Medad = 20.75; DEedad = 2.86; 88.6% entre 18 y 25 años), la mayor parte estaba soltero al momento de realizar la encuesta (92.3%) y no trabajaba (72.1%).

Instrumentos

Escala Breve de Satisfacción con los Estudios (EBSE, Merino-Soto et al., 2017). Es una medida breve de autoinforme que evalúa la satisfacción del estudiante con su manera de estudiar (Actualmente estoy satisfecho con mi manera de estudiar), su rendimiento (Actualmente estoy satisfecho con mi rendimiento) y su experiencia global con los estudios (En general, actualmente estoy satisfecho con mis estudios). Los ítems están escalados con cinco opciones de respuesta (desde muy en desacuerdo hasta muy de acuerdo). En cuanto a las evidencias psicométricas preliminares, los indicadores asociados al análisis factorial fueron adecuados (cargas factoriales por encima de .70), así como su asociación con una medida de afecto negativo (r = -.425) y confiabilidad adecuada (α > .75).

Escala de Satisfacción con la Vida (ESV; Diener et al., 1985). Es un instrumento que evalúa de forma unidimensional la SV con cinco ítems cuyo rango de alternativas de respuesta va de muy en desacuerdo (1) a muy de acuerdo (5). Fue utilizada la una versión validada en Perú (Calderón-De la Cruz et al., 2018), y con los datos del presente estudio presenta un ajuste adecuado (CFI = .999; RMSEA = .057 [IC90% .018 - .099]; WRMR = 0.330), aunque ello fue logrado al modelar un par de residuales (ϕ4,5 = .329), alcanzando un ωcorregido de .875.

Procedimiento

Este estudio forma parte de un proyecto aprobado por el Instituto de Investigación de Psicología de la universidad del autor, el cual involucró la administración de escalas adicionales. La recolección de datos se desarrolló antes de la pandemia por la COVID-19, con el permiso de las autoridades de la Facultad, y las escalas se aplicaron previo consentimiento de los estudiantes, indicando que fue una evaluación anónima y que la información se tratará de forma confidencial.

Análisis de datos

El análisis se realizó en el marco del modelamiento exploratorio de ecuaciones estructurales (ESEM; Asparouhov & Muthén, 2009) con el programa Mplus versión 7 (Muthén & Muthén, 1998-2015). Inicialmente se analizó un modelo unidimensional con el método de estimación WLSMV, en el que se asume que los ítems de SE y SV son influidos por una misma variable latente (satisfacción; S). Luego, fue evaluado un modelo de dos factores oblicuos (SE y SV) con el mismo método de estimación y con rotación geomin (ε = .05) (Figura 1, panel a); y posteriormente un modelo bifactor ESEM con rotación target, donde el factor general (FG) fue satisfacción, y como factores específicos se modelaron la SV y SE (Figura 1, panel b).

La fortaleza de cada modelo se valoró por medio de la magnitud de diversos índices de ajuste como el CFI (> .90; McDonald & Ho, 2002), límite superior del RMSEA (< .10; West et al., 2012), y WRMR (< 1.00 (DiStefano et al., 2018). Asimismo, de forma complementaria fueron consideradas las cargas factoriales (> .50; Dominguez-Lara, 2018), así como el índice de simplicidad factorial (> .70; Dominguez-Lara, 2016) para el ESEM de dos factores oblicuos. Por otro lado, con relación al bifactor desde el marco ESEM, la fortaleza del FG se valoró mediante de la magnitud de varianza común extraída (ECV > .70; Rodríguez et al., 2016), omega jerárquico (ωh > .80 (Zinbarg et al., 2006) y omega jerárquico por dimensión (ωhs < .30; Smits et al., 2015). Finalmente, la fiabilidad del constructo fue evaluada con el coeficiente ω (> .70).

 

Resultados

El modelo unidimensional no recibió respaldo considerando la magnitud de sus índices de ajuste (χ2[20] = 904.835, p < .001; CFI = .851; RMSEA = .289 [IC90% .273- .305]; WRMR = 3.690), mientras que el de dos factores relacionados obtuvo índices de ajuste más favorables (χ2[13] = 82.966, p < .001;CFI = .988; RMSEA = .101 [IC90% .081 - .122]; WRMR = 0.646). Adicionalmente, se aprecia que la correlación interfactorial no es sustancialmente elevada (ϕ = .257), los ítems de la EBSE logran cargas factoriales elevadas (> .70) en su respectivo factor así como cargas secundarias de baja magnitud en el otro factor (que corresponde a SV), presentando a su vez ISF elevados (> .90), lo que indica que son influidos predominantemente por su factor teórico (SE).

En cuando al bifactor-ESEM, previa eliminación del ítem 4 de la ESV (Si pudiera vivir mi vida otra vez, la repetiría tal y como ha sido) debido a que generó parámetros atípicos, el ajuste fue óptimo (χ2[3] = 1.923, p = .580;CFI = 1.000; RMSEA = .000 [IC90% .000 - .062]; WRMR = 0.085), y los resultados indican que el FG no explica de forma predominante la varianza de todos los ítems (ECV < .50; ωh < .60), y los factores específicos son capaces de explicar varianza verdadera de forma independiente aún en presencia del FG (ωhs > .40; Tabla 1).

Para terminar, con base en los resultados del modelo oblicuo, los ítems de la EBSE obtuvieron una elevada fiabilidad del constructo por medio del coeficiente ω (.837).

 

Discusión

El objetivo instrumental del estudio fue alcanzado de forma satisfactoria, dado que los resultados indican que la EBSE evalúa de forma diferenciada la SE en presencia de una medida general de SV (la ESV).

Es conocido que los constructos generales y específicos tienden a presentar asociación significativa, pero si esta es elevada (> .80; Brown, 2015) no tendría sentido empírico interpretar los resultados de las dos escalas de forma independiente. De este modo, la relación observada entre la SV y SE del presente trabajo es similar a la hallada en otras investigaciones (Chang-Ming, 2003; Cho & Tay, 2015; Rojas, 2006), e inclusive guarda similitud con los hallazgos del reporte que trabajó un enfoque factorial aunque en otro ámbito (Bérubé et al., 2016). En ese sentido, la independencia de las escalas puede interpretarse de la siguiente manera: la SE evaluada mediante la EBSE es un constructo asociado a la SV, pero conceptual y empíricamente distinto.

Desde lo conceptual, el vínculo entre constructos era previsible en vista que parten de planteamientos similares, sin embargo destaca la ausencia de superposición entre mediciones, lo que es un indicador de distinción conceptual dado que cada escala estaría orientada a la evaluación de un constructo independiente.

Desde lo empírico, la lectura conjunta de los estadísticos derivados del modelo bifactor indica que tanto la EBSE como la ESV no son influidas de forma determinante por una misma variable latente, lo que permite una interpretación independiente de las dos puntuaciones (SE y SV) y daría realce al modelo de dimensiones oblicuas. Asimismo, los indicadores individuales por ítems, tanto las cargas factoriales como los índices de simplicidad factorial refuerzan esta postura.

En cuanto a los aportes de la investigación, hasta donde se conoce, es el primer estudio desarrollado en Perú que está orientado al análisis conjunto de la evaluación de algún dominio específico de la SV (en este caso, la SE) con relación a un instrumento general de SV (ESV) bajo un enfoque bifactor. Además, destaca el análisis estructural complementario realizado a la ESV que, si bien tiene un estudio psicométrico en universitarios peruanos (Alarcón, 2000), en otros espacios se han destacado las limitaciones que presentaron los análisis ejecutados (Calderón- De la Cruz et al., 2018), por lo que estos hallazgos sirven para darle soporte también a esa escala en el ámbito universitario. Por otro lado, desde un punto de vista metodológico, representa una contribución a la difusión de procedimientos de análisis de uso emergente, tanto en Perú como en Latinoamérica, como son los modelos exploratorios de ecuaciones estructurales (ESEM).

Respecto a las implicaciones prácticas de los resultados, es posible usar la EBSE en estudios empíricos como medida de la SE debido a que se demostró su carácter diferenciado con respecto al constructo general SV. Esto permitiría conocer qué variables psicológicas podrían influir sobre la SE en el ámbito universitarios peruano y de ese modo brindar insumos para que las instituciones tomen decisiones más informadas.

En cuanto a las limitaciones destaca la proporción de mujeres respecto a hombres (3:1), que si bien se ajusta a lo esperado en carreras como psicología, no permitió realizar un análisis de invarianza de medición dado el tamaño muestral de los hombres. Por tal motivo, no fue posible evaluar de forma más precisa algunas relaciones entre la SV y dominios específicos observadas en otros estudios. Adicionalmente, la muestra recolectada corresponde a solo una universidad de gestión privada ubicada en Lima, por lo que los resultados no serían generalizables a todo el Perú. Desde un punto de vista técnico, el RMSEA resultó inadecuado según los puntos de corte establecidos en cada uno de los modelos, pero el motivo de este mal desempeño es que se trata de modelos con pocos grados de libertad, por lo que magnitudes del RMSEA como las encontradas son frecuentes en estos casos (Kenny et al., 2015).

Sobre las líneas de investigación a futuro, podrían implementarse algunos estudios orientados a comparar la relación entre la SV y la SE entre hombres y mujeres (e.g., Jovanović et al., 2016). Además, y si bien el marco analítico de este trabajo no buscó analizar la influencia de la SE sobre la SV (López-Cassá et al., 2018; Marrero et al., 2014), es una idea que puede implementarse en estudios posteriores involucrando otras variables psicológicas, tanto personales (p.e., personalidad) como vinculadas con el ámbito académico (p.e., engagement académico), sobre todo considerando la emergencia sanitaria mundial y todos los cambios que significó a todo nivel (social, personal, económico, etc.). En conclusión, la EBSE presenta evidencias de validez favorables con respecto a su asociación con la ESV, así como una elevada confiabilidad del constructo.

 

Agradecimientos

No hay menciones.

Financiación

La presente investigación no recibió ninguna fuente de financiación, siendo costeada con recursos propios de los autores.

Contribución de los autores

Todos los autores participaron en la preparación del manuscrito.

Disponibilidad de los datos y materiales

Todos los datos y sintaxis generados y analizados durante esta investigación serán tratados con total confidencialidad debido a los requerimientos del Comité de Ética para la Investigación en Seres Humanos. Sin embargo, el conjunto de datos y la sintaxis que respaldan las conclusiones de este artículo están disponibles previa solicitud al autor principal del estudio.

Conflicto de intereses

Los autores declaran que no hay conflictos de intereses.

 

Referencias

Alarcón, R. (2000). Variables psicológicas asociadas con la felicidad. Persona, 3, 147-157.         [ Links ]

American Educational Research Association, American Psychological Association, & National Council on Measurement in Education [AERA, APA, & NCME] (2014). Standards for educational and psychological testing. Washington, DC: American Educational Research Association.         [ Links ]

Asparouhov, T., & Muthén B. (2009). Exploratory structural equation modeling. Structural Equation Modeling, 16(3), 397-438. https://doi.org/10.1080/10705510903008204        [ Links ]

Bérubé, N., Donia, M.B.L., Gagné, M., Houlfort, N., & Lvina, E. (2016). Validation evidence for the work domain satisfaction scale in two languages. International Journal of Psychological Studies, 8(3), 26 - 39. https://doi.org/10.5539/ijps.v8n3p26        [ Links ]

Brown TA. (2015). Confirmatory factor analysis for applied research. 2nd ed. New York: Guilford Press        [ Links ]

Caballero, C., Abello, R., & Palacio, J. (2007). Relación del Burnout y el rendimiento académico con la satisfacción frente a los estudios en estudiantes universitarios. Avances en Psicología Latinoamericana, 25(2), 98-111. https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=79925207        [ Links ]

Calderón-De la Cruz, G., Lozano, F., Cantuarias, A., & Ibarra, L. (2018). Validación de la escala satisfacción con la vida en trabajadores peruanos. Liberabit, 24(2), 249-264. https://doi.org/10.24265/liberabit.2018.v24n2.06        [ Links ]

Chang-Ming, H. (2003). Counting importance: the case of life satisfaction and relative domain importance. Social Indicator Research, 61(2), 227-240. https://doi.org/10.1023/A:1021354132664        [ Links ]

Cho, E., & Tay, L. (2015). Domain satisfaction as a mediator of the relationship between work-family spillover and subjective well-being: A longitudinal study. Journal of Business and Psychology, 31(3), 445-457. https://doi.org/10.1007/s10869-015-9423-8        [ Links ]

Diener, E. (1984). Subjective well-being. Psychological Bulletin, 95(3), 542-575. https://doi.org/10.1037/0033-2909.95.         [ Links ]

Diener, E., Emmons, R., Larsen, R., & Griffin, S. (1985). The satisfaction with life scale. Journal of Personality Assessment, 49(1), 71-75. https://doi.org/10.1207/s15327752jpa4901_13.         [ Links ]

DiStefano, C., Liu, J., Jiang, N., & Shi, D. (2018). Examination of the weighted root mean square residual: Evidence for trustworthiness? Structural Equation Modeling, 25(3), 453-466. https://doi.org/10.1080/10705511.2017.1390394        [ Links ]

Dominguez-Lara, S. (2016). Análisis factorial exploratorio y complejidad factorial: más allá de las rotaciones. Enfermería Clínica, 26(6), 401. https://doi.org/10.1016/j.enfcli.2016.06.001        [ Links ]

Dominguez-Lara, S. (2018). Propuesta de puntos de corte para cargas factoriales: una perspectiva de fiabilidad de constructo. Enfermería Clínica, 28(6), 401-402. https://doi.org/10.1016/j.enfcli.2018.06.002        [ Links ]

Dominguez-Lara, S., & Campos-Uscanga, Y. (2017). Influencia de la satisfacción con los estudios sobre la procrastinación académica en estudiantes de psicología: un estudio preliminar. Liberabit, 23(1), 123-135. https://doi.org/10.24265/liberabit.2017.v23n1.09        [ Links ]

Dominguez-Lara, S., Sánchez-Villena, A. R., & Fernández-Arata, M. (2020). Psychometric properties of the UWES-9S in Peruvian college students. A. Acta Colombiana de Psicología, 23(2), 24-39. http://doi.org/10.14718/ACP.2020.23.2.2        [ Links ]

Jovanović, V., Joshanloo, M., Đunda, D., & Bakhshi, A. (2016). Gender differences in the relationship between domain-specific and general life satisfaction: A study in Iran and Serbia. Applied Research in Quality of Life, 12(1), 185-204. https://doi.org/10.1007/s11482-016-9461-z        [ Links ]

Kenny, D. A., Kaniskan, B., & McCoach, D. B. (2015). The performance of RMSEA in models with small degrees of freedom. Sociological Methods & Research, 44(3), 486-507. https://doi.org/10.1177/0049124114543236        [ Links ]

Lledó, A., Perandones T., Herrera, L., & Lorenzo, G. (2014). Cansancio emocional, autoestima y satisfacción con los estudios en estudiantes universitarios. International Journal of Developmental and Educational Psychology, 1(7), 161-170. https://doi.org/10.17060/ijodaep.2014.n1.v7.787        [ Links ]

López-Cassá, E.; Pérez-Escoda, N., & Alegre, A. (2018). Competencia emocional, satisfacción en contextos específicos y satisfacción con la vida en la adolescencia. Revista de Investigación Educativa, 36(1), 57-73. http://dx.doi.org/10.6018/rie.36.1.273131        [ Links ]

Marrero, R. J., Carballeira, M. & González, J. A. (2014). Relación entre bienestar subjetivo, optimismo y variables sociodemográficas en estudiantes universitarios de la Universidad de San Luis Potosí en México. Universitas Psychologica, 13(3), 1083-1098. http://dx.doi.org/10.11144/Javeriana.UPSY13-3.rbso        [ Links ]

McDonald, R.P., & Ho, M.H.R. (2002). Principles and practice in reporting structural equation analyses. Psychological Methods, 7(1), 64-82. https://doi.org/10.1037/1082-989X.7.1.64        [ Links ]

Merino-Soto, C., Dominguez-Lara, S., & Fernández-Arata, M. (2017). Validación inicial de una escala breve de satisfacción con los estudios (EBSE) en estudiantes universitarios de Lima. Educación Médica, 18(1), 74- 77. https://doi.org/10.1016/j.edumed.2016.06.016        [ Links ]

Muthén, L.K., & Muthén, B.O. (2008-2012). Mplus User's Guide. Los Angeles, CA: Muthén & Muthén. https://www.statmodel.com/html_ug.shtml        [ Links ]

Pérez-Escoda, N., & Alegre, A. (2016). Does emotional intelligence moderate the relationship between satisfaction in specific domains and life satisfaction? International Journal of Psychology & Psychological Therapy. 16(2), 131-140. https://www.researchgate.net/publication/303400658_Does_Emotional_Intelligence_Moderate_ the_Relationship_between_Satisfaction_in_Specific_Domains_and_Life_Satisfaction        [ Links ]

Rodríguez, A., Reise, S.P., & Haviland, M.G. (2016). Evaluating bifactor models: calculating and interpreting statistical indices. Psychological Methods, 21(2), 137-150. https://doi.org/10.1037/met0000045        [ Links ]

Rojas, M. (2006). Life satisfaction and satisfaction in domains of life: is it a simple relationship? Journal of Happiness Studies, 7(4), 467-497. https://doi.org/10.1007/s10902-006-9009-2        [ Links ]

Singley, D.B., Lent, R.W., & Sheu, H.B. (2010). Longitudinal test of a social cognitive model of academic and life satisfaction. Journal of Career Assessment, 18(2), 133-146. https://doi.org/10.1177/1069072709354199        [ Links ]

Smits, I.A.M., Timmerman, M.E., Barelds, D.P.H., & Meijer, R.R. (2015). The Dutch symptom checklist-90-revised: is the use of the subscales justified? European Journal of Psychological Assessment, 31(4), 263-271. https://doi.org/10.1027/1015-5759/a000233        [ Links ]

West, S.G., Taylor, A.B., & Wu, W. (2012). Model fit and model selection in structural equation modeling. In Hoyle RH (Coord.), Handbook of Structural Equation Modeling (p. 209-231). New York, NY: Guilford.         [ Links ]

Zinbarg, R.E., Yovel, I., Revelle, W., & McDonald, R.P. (2006). Estimating generalizability to a latent variable common to all of a scale's indicators: A comparison of estimators for ωh. Applied Psychological Measurement, 30(2), 121-144. https://doi.org/10.1177/0146621605278814        [ Links ]

 

 

Dirección para correspondência:
Sergio Dominguez-Lara
Vicerrectorado de Investigación de la Universidad Privada San Juan Bautista
Lima, Perú.
Av. Juan A. Lavalle S/N, Chorrillos, Perú
Correo electrónico: sergio.dominguez@upsjb.edu.pe; sdominguezmpcs@gmail.com

Recebido em janeiro de 2020
Aprovado em junho de 2021

 

 

Nota dos autores:
Sergio Dominguez-Lara es Psicólogo y Doctor en Psicología. Docente-Investigador de la Universidad Privada San Juan Bautista, Lima, Perú" debe decir "Docente e Investigador del Instituto de Investigación de Psicología de la Universidad de San Martín de Porres (Lima, Perú)

Creative Commons License Todo el contenido de esta revista, excepto dónde está identificado, está bajo una Licencia Creative Commons