Ryff instrumento psicometrico.

1. RYFF
ESCALA DE BIENESTAR PSICOLÓGICO
Sofia Velasquez Lina Velasquez Estefanía Vergara

2. Ficha técnica

4. CLASIFICACIÓN

5. HISTORIA
ORIGEN Y FUNDAMENTO TEÓRICO TEORÍA/CONCEPTOS
Creada para abordar limitaciones en la investigación
sobre bienestar psicológico. Para la creación de esta
escala se da una integración de diversas teorías de
psicólogos clínicos, existencialistas y humanistas, y
concepciones de las virtudes y el buen vivir de la
antigua filosofía griega.
Autorrealización (Maslow), Funcionamiento óptimo de la
persona (Rogers), Individualidad (Jung): Maduración
(Allport), Salud mental (Jahoda), Crecimiento personal
(Erikson), Procesos ejecutivos de la personalidad
(Neugarten), Búsqueda de sentido (Victor Frankl) y
Tendencias básicas de la vida (Bühler).
VERSIÓN DE VAN DIERENDONCK
Tiene como objetivo mejorar la consistencia interna de la
Escala de Bienestar Psicológico de Ryff. Esta versión está
compuesta por un total de 39 ítems, distribuidos
equitativamente entre 6 y 8 ítems por cada una de las seis
escalas
TRASFORMACIONES
De 120 items a 39.

6. CONSTRUCTO

7. MARCO
TEÓRICO
DESCRIBIR CONSISTENCIA
PERSPECTIVA FRUCTIFICACIÓN
"Ryff (1989) define el bienestar
como una consecuencia de un
funcionamiento psicológico
óptimo siendo el bienestar un
constructo más amplio que la
simple estabilidad de las
emociones positivas a lo largo
del tiempo, es decir, el bienestar
va más allá de la felicidad y se
evalúa a partir del resultado
logrado de una determinada
forma de haber vivido.
La prueba es consistente, los
conceptos/base teórica utilizada
para la realización de la prueba
no presenta contradicciones o
vacíos, los ítems dan cuenta de
lo que se definió.
Los artículos no señalan un
rango de edad en específico.
Este instrumento me permitirá
medir el nivel de bienestar
psicológico .
PARSIMONIA
La prueba tiene un lenguaje
claro, y sus preguntas no son
complejas, es sencillo a la hora
de responder Uno de los artículos afirma que
es una prueba que puede ser
realizada por todo el ciclo vital.

8. DISEÑO DE ANALISIS
PSICOMETRICO
CONFIABILIDAD
Discriminación: Este se realizara por tratarse de una
prueba de ejecución mínima politómica.
Correlación: esta se medirá con el coeficiente Alfa de
cronbach porque es una escala politómica. Se espera
que los ítems que componen cada una de las seis
dimensiones muestre una alta correlación, se
consideraran resultados aceptables de 0.70 a 0.90.
CONSISTENCIA INTERNA

9. DISEÑO DE ANALISIS
PSICOMETRICO
CONFIABILIDAD
Ya que es una escala que mide el bienestar psicológico los
errores posibles recaen sobre el sujeto, dependiendo de el
momento histórico personal (j:un duelo, un fracaso o un
triunfo) o social (festividades o fechas semánticamente
significativas) en el que se encuentre.
Por esto se utilizaran las Formas paralelas: Aplicaremos al
mismo tiempo y al mismo sujeto la prueba Escalas de
Bienestar Psicológico de Diez et al, 2006 que consta de 29
preguntas.
ESTABILIDAD

10. VALIDEZ
Aplicaremos la prueba a 10 personas y les haremos las siguientes
preguntas:
¿Son los items comprensibles?
¿Las opciones de respuesta son claras con la información dada?
¿Qué tan relevantes le parecen las preguntas respecto a la
dimensión a la que pertenecen?
¿Que tan relevantes le parecen las preguntas para medir el
bienestar psicológico?
APARENTE
DISEÑO DE ANALISIS
PSICOMETRICO

11. VALIDEZ
DE CONSECUENCIAS
DISEÑO DE ANALISIS
PSICOMETRICO
Se asegurara que el consentimiento informado contenga
todos los elementos eticos pertinentes para la aplicacion de
esta prueba, asi como la informacion especifica de la prueba
a aplicar. Tambien se salvaguardaran las identidades de las
personas que la respondan. Se responderán a las preguntas
que pueda aclarar la prueba y en caso de ser necesario- por
ejemplo en un adulto mayor- se hara contension emocional.

12. VALIDEZ
Por medio del análisis factorial con rotación oblicua Oblimin -
dado que la prueba es multidimensional- y la base de datos de
respuestas de la escala se determinaran si las dimensiones del
constructo arrojadas corresponden con los ítems que
pertenecen a cada una de ellas. La medida de adecuación
muestral KMO debe ser superior a 0,5 para ser valido. Se
espera una varianza total aplicada de 55 para que sea valida.
DE CONSTRUCTO
DISEÑO DE ANALISIS
PSICOMETRICO

13. TEORIA DE MEDIDA
Esta prueba fue construida
bajo la TEORIA CLASICA DE
LOS TEST, dado que el error
de la prueba esta mezclado
con la verdadera puntuacion

14. ANALISIS
PSICOMETRICOS

15. CONSECUENCIAS DE
APLICACIÓN
Al momento de aplicar el instrumento se le informó a los
participante acerca de las posibles implicaciones que podría
tener la ejecución de la prueba.

17. Le realizamos determinadas preguntas a 10 de los sujetos participantes con el fin
de conocer su percepción sobre el instrumento aplicado.
Analizando las respuestas, de manera general podemos observar que los sujetos
coincidieron en que si bien la prueba es sencilla a la hora de responder, tiene
muchas opciones de respuesta, lo cual puede resultar un poco confuso a la hora de
dar un número específico en la escala. También la totalidad de los sujetos
estuvieron de acuerdo en que la prueba parece medir lo que pretende medir.
VALIDEZ APARENTE

18. El instrumento requería la realización
de una ficha sociodemográfica en la
cual se solicitó la siguiente
información: sexo, edad, estado civil,
grados de estudios terminados,
ocupación y lugar de residencia.
El instrumento fue aplicado a 195
personas, las cuales debían ser mayores
de 18 años, el rango de edad estuvo
entre los 19-76 años. El 64% de la
muestra es población femenina y el 36%
restante población masculina.
Dicha prueba se aplicó de manera virtual, usando un formulario de google
forms.
MUESTRA

19. A tener en cuenta antes del análisis:
Existe una diferencia considerable entre los tamaños de los grupos
muestrales, siendo la muestra del artículo mucho mayor que la
nuestra. Otro factor influyente en la diferencia de resultados es el
sexo de los participantes, pues en la prueba del articulo más de la
mitad de personas eran hombres, mientras que en nuestro caso solo
el 36% lo son. Un 83% de nuestra muestra tiene estudios superiores,
entre técnicas, pregrados y posgrados, perteneciendo a la última
categoría un 23,5%, mientras que en la prueba del artículo el 43,2%
tiene educación superior y dentro de este porcentaje un 24,1%
corresponde a diplomados.
La comparación será relizada con el artículo “Adaptación española de las escalas de bienestar
psicológico de Ryff”

20. CONSISTENCIA INTERNA
A pesar de que el α general de la prueba es 0.676,
lo cual es más bajo que lo aceptable, si hacemos
el análisis diferenciando las dimensiones
teóricamente planteadas 4 de los 6 factores
tienen niveles aceptables de consistencia interna.
En el artículo de referencia, la única dimensión
que no tiene una consistencia aceptable es la de
crecimiento personal, α de 0.68, lo cual
corresponde con el análisis de nuestra aplicación,
en el cual está dimensión tuvo un α de 0.667,
muy similar al valor del artículo.

21. Sin embargo en nuestro análisis también la dimensión de dominio de entorno tuvo
un α mucho menor de 0.32, lo cual indica que esta dimensión no tiene consistencia
aceptable. El tamaño de la muestra influye en estos resultados, debido a que entre
más grande sea la población muestral mayor será el valor de la consistencia interna,
correspondiendo con lo encontrado en el artículo en comparación con nuestra
aplicación. Otro aspec to que pudo influir en la diferencia de resultados fué la
forma de aplicación la prueba, pues a la población muestral del artículo se les aplicó
de manera presencial, mientras que nosotros realizamos la encuesta de manera
virtual mediante un formulario de google forms.
CONSISTENCIA INTERNA

22. La prueba de esfericidad de Bartlett mide la linealidad, por lo que queremos que el
valor p sea inferior a 0.05. En este caso el resultado fue significativo ya que fue
menor a 0.01 lo que indica que 1) al ser un valor pequeño podemos rechazar la
hipótesis nula y un análisis factorial puede ser útil con los datos pues las variables
están suficientemente correlacionadas y 2) podemos asumir linealidad. También
este valor nos indica que las variables están interrelacionadas, por lo que se puede
En el artículo se realizaron análisis factoriales confirmatorios, no exploratorios por
lo tanto no se puede realizar una comparación.
ANALISIS FACTORIAL EXPLORATORIO

23. La medida de adecuación
muestral KMO en todos los
ítems fue superior a la
aceptable de 0.5 estando la
gran mayoría entre 0.7 y 0.9.
Según este indicador esta
matriz de datos resulta
apropiada para realizar sobre
ella el análisis factorial y al
ser la mayoría de los valores
altos se puede concluir que
las variables están muy
relacionadas conjuntamente
entre sí.
La varianza total explicada nos indica que
tanta información nos da la prueba RYFF
del atributo que mide, en este caso el
bienestar psicológico. El valor de esta
varianza para los 5 factores fue de 46.7,
esto es inferior a los valores esperados de
mínimo 55, lo cual indica un error
sistemático de 53.3, un valor muy alto, que
nos indica que esta prueba tiene un error
superior a el 50% por lo tanto no mide
significativamente el atributo que pretende
medir.

24. Se utilizó la técnica de análisis factorial exploratorio Oblimin
acorde a la prueba que tiene una estructura multidimensional -
teóricamente de 6 dimensiones-. La prueba se agrupó en 5
factores subyacentes. Las comunalidades fueron en su mayoría
menores a 0.5, por lo cual este criterio se bajó a 0.3 para no
eliminar la mayor parte de los ítems. La mayoría de los ítems que
pertenecían al factor 6 (propósito de vida) y al factor 4 (dominio
de entorno) se agruparon mayoritariamente en un mismo factor.
Esto indica que estas dimensiones no se diferencian
factorialmente, por lo cual no miden el atributo que pretenden
medir o podrían ser considerados como una misma dimensión.
Además, los ítems 10 y 36 tuvieron comunalidades menores a 0.3
por lo cual no sería pertinente agruparlos en alguna dimensión.

25. CONCLUSIONES
No recomendamos la aplicación de este instrumento de 39 items usado a partir
de los siguientes resultados- a parte de los mencionados en el análisis-:
Aunque los valores de KMO todos fueron por encima de 0.5 y la p de esfericidad
fue menor a 0.05 (0.01), lo cual indica que las variables están suficientemente
correlacionadas y que se puede proceder con el análisis factorial exploratorio. En
este último las 6 dimensiones no son suficientemente diferenciadas
factorialmente lo cual esta división no es aceptable.
Por otro lado, según los niveles de consistencia interna, dos de los 6 factores no
son aceptables dado que su α es menor a 0.7 y el α general también es menor a
0.7.

26. Díaz, D., Rodríguez-Carvajal, R., Blanco, A., Moreno-Jiménez, B., Gallardo, I., Valle, C., &
van Dierendonck, D. (2006). Adaptación española de las escalas de bienestar psicológico de
Ryff. Psicothema, 572–577.
López-Aguado, M., y Gutiérrez-Provecho, L. (2019). Cómo realizar e interpretar un análisis
factorial exploratorio utilizando SPSS. REIRE Revista d’Innovació i Recerca en Educació,
12(2), 1–14. http://doi.org/10.1344/reire2019.12.227057
Bibliografía