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BY CrossMarkclick for updates iD iD RESUMENMuchos instrumentos se crean con el propósito principal de evaluar sujetos con relación a un solo rasgo. Sin embargo, los rasgos psicológicos son frecuentemente complejos y con enen manifestaciones de dominio específico. Como tal, muchos instrumentos brindan información que son consistentes tanto con las estructuras unidimensionales como las mul dimensionales. Por desgracia, muchas veces, los inves gadores aplicados hacen determinaciones sobre la estructura final basado únicamente en los índices de ajuste obtenidos a par r de modelos de ecuaciones estructurales. Dado que los índices de ajuste generalmente favorecen al modelo bifactor sobre los modelos de medición compe dores, es impera vo que los inves gadores hacen uso de la información disponible que los modelos bifactor enen para ofrecer con el fin de calcular los índices informavos incluyendo coeficientes de confiabilidad omega, confiabilidad del constructo, varianza común explicada, y el porcentaje de correlaciones no contaminadas. Dichos índices proporcionan información acerca de la fuerza tanto de los factores generales como de los factores específicos con el fin de sacar conclusiones acerca de la dimensionalidad y la puntuación global de las escalas (y subescalas). En este documento, se describen estos índices y ofrecen un nuevo módulo que facilita su cálculo. PALABRAS CLAVE Análisis factorial confirmatorio;Bifactor;Omega; Confiabilidad del constructo;Varianza común explicada;Porcentaje de correlaciones no contaminadas. ISSN 2411-5940 (impreso) / e-ISSN 2413 Obra bajo licencia de

El presente trabajo sintetiza la obtención de datos normativos (baremos) de laEscala de Procrastinación Académica (EPA) en estudiantes de psicología de Lima. Participaron 717 estudiantes (74.3% mujeres) de edades comprendidas entre 17 y 54 años (M = 22.65,  DE = 6.49). El análisis factorial confirmatorio realizado en la EPA indica que los datos se ajustan a la estructura de dos dimensiones, y los coeficientes de confiabilidad utilizados (? y H) presentan magnitudes elevadas. Los puntajes de la EPA no se ajustan a la normalidad, por lo que fueron elaborados baremos utilizando percentiles. Se discuten los resultados y se sugieren guías para utilizar las normas.

El coeficiente H evalúa la confiabilidad del constructo desde el enfoque SEM, dado que puede ser inadecuado el uso de los estimadores de confiabilidad habituales si no se cumplen algunos supuestos básicos. Para la demostración de la técnica se usó la información de cuatro estudios empíricos y se compararon los coeficientes de confiabilidad obtenidos (α, ω, y H). Del mismo modo, se analizó su aplicación en modelamiento bifactor. Finalmente, se discuten las ventajas, limitaciones y las condiciones para la apropiada aplicación de la técnica en el contexto de la validación de instrumentos de evaluación psicológica.

El objetivo del presente estudio fue obtener evidencias de validez para el uso del Cognitive Emotional Regulation Questionnaire (CERQ)en universitarios limeños. Se administró la escala a 345 estudiantes (hombres = 26.4%; mujeres = 73.6%) de edad promedio 23.17 años. Se evaluó por medio de análisis factorial confirmatorio el modelo original de nueve factores. Los índices de ajuste encontrados así como un análisis conceptual de los hallazgos sugirieron una reespecificación, eliminando uno de los ítems. Luego de dicho procedimiento se mejoró el ajuste del modelo, aunque fue observada la presencia de covariaciones de fuerte magnitud entre los factores. Posteriormente se examinó la consistencia interna mediante el coeficiente alfa y el coeficiente omega, observándose valores aceptables aunque moderados. Asimismo, se realizaron correlaciones con medidas de cansancio emocional y bienestar psicológico a fin de encontrar evidencias externas de validez, encontrándose correlaciones significativas y coherentes en términos teóricos. De esta manera se corrobora que el CERQ posee propiedades psicométricas satisfactorias para su uso en la población universitaria de Lima.

<p>Bifactor models have gained increasing popularity in the literature concerned with personality, psychopathology and assessment. Empirical studies using bifactor analysis generally judge the estimated model using SEM model fit indices, which may lead to erroneous interpretations and conclusions. To address this problem, several researchers have proposed multiple criteria to assess bifactor models, such as a) conceptual grounds, b) overall model fit indices, and c) specific bifactor model indicators. In this article, we provide a brief summary of these criteria. An example using data gathered from a recently published research article is also provided to show how taking into account all criteria, rather than solely SEM model fit indices, may prevent researchers from drawing wrong conclusions.</p>

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