Introducción

Agotamiento emocional académico

El burnout académico (BA) hace referencia a un proceso insidioso caracterizado por el sentimiento de agotamiento emocional académico (AEA) a causa de las demandas del estudio, menguando el compromiso del estudiante generando una actitud cínica (cinismo) y disminuyendo sus creencias de autoeficacia (ineficacia académica; Schaufeli, Martínez, Pinto, Salanova, & Bakker, 2002). En ese sentido, su estudio surgió como una necesidad para entender la forma en que los estudiantes universitarios experimentan ese agotamiento y distanciamiento de las actividades académicas como consecuencia de las exigencias propias del contexto educativo, y considerando que ha sido asociado con ansiedad, depresión y otros aspectos vinculados al malestar físico y emocional (Caballero, Breso, & González Gutiérrez, 2015; Caballero, Hederich, & Palacio, 2010; Marenco-Escuderos, Suárez-Colorado, & Palacio-Sañudo, 2017; Rosales Ricardo & Rosales Paneque, 2013), traería consigo consecuencias negativas a corto o largo plazo, a nivel personal, como el desarrollo de los trastornos antes mencionados, así como académicas, sea por la desaprobación de alguna asignatura o el abandono de la institución educativa.

El BA, como ya se mencionó, es un proceso gradual, y se conoce que la primera fase y núcleo de este proceso es el AEA (Maslach & Leiter, 2016; Nikodijević, Labrović, & Đoković, 2012; Tuithof et al., 2017), el cual se caracteriza por una sensación progresiva de pérdida de energía y de recursos emocionales para hacer frente a las demandas del contexto (García, Escorcia, & Pérez, 2017). Por ello, es necesaria su evaluación a nivel preventivo, dado que si el estudiante consolida el BA, cualquier intervención para revertir la situación tendrá algunos obstáculos.

Escala de Cansancio Emocional

Para la evaluación del AEA en habla hispana se elaboró la Escala de Cansancio Emocional (ECE; Ramos, Manga, & Morán, 2005), que es una medida unidimensional del constructo que consta de 10 ítems escalados en formato Likert de cinco opciones. Este instrumento ha recibido evidencia psicométrica favorable en estudiantes universitarios de Argentina (Fontana, 2011), México (González Ramírez & Landero Hernández, 2007), España (Herrera Torres, Mohamed Mohand, & Cepero Espinosa, 2016), Perú (Dominguez-Lara, Fernández-Arata, Manrique-Millones, Alarcón-Parco, & Díaz-Peñaloza, 2018) y Colombia (Dominguez-Lara et al., 2021), y el panorama es similar: estructura unidimensional, indicadores de confiabilidad elevados, grado aceptable de invarianza entre hombres y mujeres, estabilidad temporal y asociación coherente con constructos teóricamente relevantes.

Sin embargo, toda esa evidencia fue obtenida bajo los supuestos de la Teoría Clásica de los Test (TCT), lo que no representa una limitación en sí misma, pero si se considera que un supuesto de la TCT es que la relación entre los ítems y el constructo es lineal, sería necesario ampliar la perspectiva para tener un panorama sobre su funcionamiento psicométrico en vista de otros enfoques que podrían complementar o, inclusive, contradecir estos hallazgos. En esta línea de argumentación, es necesario conocer algunas limitaciones de la TCT (Embretson & Reise, 2000; Hambleton & Slater, 1997) a fin de lograr una mejor comprensión del enfoque elegido: (a) los índices psicométricos obtenidos dependen de la muestra de participantes que se utilice; (b) las estimaciones calculadas tienen validez específicamente para esa muestra u otra similar; (c) si el instrumento presenta índices de dificultad y discriminación diferentes genera resultados distintos en la misma muestra y (d) los resultados de dos o más escalas, aunque midan el mismo constructo, no se pueden comparar directamente.

Aplicación de la Teoría de la Respuesta al Ítem (TRI)

La Teoría de la Respuesta al Ítem (TRI) es una familia de modelos no lineales para la medición psicológica y educativa (Birnbaum, 1968; Rasch, 1960), y se basa en el concepto de rasgo latente (θ; Lazarsfeld, 1950). Los θ se estiman a partir de todos los ítems que configuran la escala y representan el nivel del constructo evaluado (e.g., el nivel de AEA), de tal forma que la puntuación de los sujetos en determinado instrumento de medición sirve para estimar θ (Muñiz Fernández, 1997). Existen algunos supuestos de los modelos más tradicionales de la TRI que deben considerarse: la unidimensionalidad, independencia local de los ítems, y la ausencia de funcionamiento diferencial de los ítems (DIF). El primero espera que todos los ítems representen al θ que está midiendo; el segundo, que no debe existir varianza irrelevante compartida entre los ítems, dado que, si existen pares de ítems localmente dependientes, puede existir otra dimensión (sustantiva o no); y el último, el DIF, se asocia con la evaluación de la invarianza de medición, es decir, que la ausencia de DIF implicaría que el θ se mide de forma distinta entre los grupos (e.g. Auné, Abal, & Attorresi, 2019 ). Actualmente, existen modelos que permiten romper con alguno de estos supuestos, por ejemplo, los modelos multidimensionales de la TRI (e.g. Auné, Abal, & Attorresi, 2022), aunque su implementación es mucho más compleja. Por último, la valoración de la confiabilidad en la TRI permite saber en qué niveles del θ las puntuaciones son más confiables, mientras que la confiabilidad entendida desde la TCT se refiere a la consistencia de las respuestas procurando la homogeneidad de los ítems que miden el constructo (Attorresi, Lozzia, Abal, Galibert, & Aguerri, 2009; Toland, 2014).

El presente estudio

El objetivo de este estudio fue evaluar las propiedades psicométricas de la ECE en una muestra de estudiantes peruanos utilizando la TRI. La justificación del trabajo es estrictamente metodológica, basándose en dos aspectos.

El primero está referido a la potencial invariabilidad de las propiedades psicométricas, ya que si bien la ECE cuenta con evidencias favorables de confiabilidad y validez desde la TCT, quedaba como tarea pendiente evaluar su desempeño bajo otros enfoques en psicometría como la TRI (Dominguez-Lara et al., 2021). De ese modo, este análisis permitiría conocer algunos indicadores relevantes, como su capacidad discriminativa en distintos niveles del θ, así como su confiabilidad.

Esto es importante porque el supuesto de la relación lineal entre ítems y constructo de la TCT en ocasiones no aplica a algunos constructos psicológicos dado que no siempre existe una relación de homogeneidad entre todos los ítems con relación al rasgo que se está evaluando. Por ejemplo, dos ítems respondidos con la misma opción de respuesta (e.g., siempre) pueden tener un contenido que se diferencie en cuanto a la representatividad o intensidad del constructo. Esto puede apreciarse, por ejemplo, en escalas como el Patient Health Questionnaire – 9 (Kroenke, Spitzer, & Williams, 2001) donde los primeros ítems representan los síntomas relevantes de depresión (1. Poco interés o placer en las cosas; 2. Sentirse desanimado(a) deprimido(a) o sin esperanza, otros más leves (e.g., 7. Dificultad para concentrarse en las cosas, tales como leer el periódico o ver la televisión), y otro más grave (9. Pensamientos de que sería mejor estar muerto[a] o que quisiera lastimarse de alguna forma); pero todos se califican en la misma escala (de cero a cuatro). De este modo, es probable que presente dentro de la ECE ocurra algún tipo de variación considerando que los ítems no son completamente homogéneos.

Asimismo, la invarianza de medición es un procedimiento recomendado en la actualidad para realizar comparaciones justas entre grupos (Pendergast, von der Embse, Kilgus, & Eklund, 2017) pero aún no se ha consolidado como una exigencia a nivel de estudios psicométricos bajo la TCT que garantice su uso en cada caso. Respecto a este punto, un estudio previo con el ECE evidenció que la medida del AEA es invariante según el sexo (Dominguez-Lara et al., 2018), por lo que sería esperable que en este estudio cumpla el supuesto del DIF.

Por último, desde la TCT fueron hallados indicadores aceptables de confiabilidad, pero en la medida en que la concepción del procedimiento es distinta en TRI, esta podría verse afectada cuando existen ítems que evalúan diferente intensidad del rasgo que se pretende medir.

El segundo aspecto a considerar es el práctico, ya que al tener la posibilidad de conocer qué ítems poseen mayor capacidad discriminativa, podría aumentarse el valor predictivo de la ECE y así detectar estudiantes que estén en verdadero riesgo de desarrollar BA.

Método

El estudio es de tipo instrumental (Ato, López, & Benavente, 2013), el cual busca analizar las propiedades psicométricas, confiabilidad y validez, de la ECE mediante la TRI.

Participantes

La muestra intencional se conformó por 517 estudiantes peruanos (76.21% mujeres) de psicología del 3er al 8vo ciclo entre los 17 y 53 años (M_edad = 20.76 años; DE_edad = 3.143), predominantemente solteros (95.16%) y sin trabajo actual (77.76%).

Instrumento

Escala de Cansancio Emocional (ECE; Ramos et al., 2005). Es una medida unidimensional del AEA compuesta por 10 ítems en respuesta categórica ordenada de cinco opciones que va desde raras veces [1] hasta siempre [5]. A mayor puntuación, mayor presencia de AEA. Fue utilizada la versión peruana (Dominguez-Lara et al., 2018).

Procedimiento

Esta investigación forma parte de un proyecto mayor aprobado por la universidad del segundo autor, en el cual fueron incluidas otras escalas, además de la ECE, y fue conducida según principios de la declaración de Helsinki (Asociación Médica Mundial, 1964) y del código de ética del Colegio de Psicólogos del Perú (Colegio de Psicólogos del Perú, 2017). De forma previa a la administración de los instrumentos en horario de clase se solicitó el permiso respectivo a las instancias pertinentes, lo que posteriormente fue coordinado con los docentes de cada asignatura. Entonces, después de firmar el consentimiento informado, los estudiantes completaron los cuestionarios de manera voluntaria y anónima.

Análisis de datos

De forma previa al análisis principal, se analizó si los datos cumplían con los supuestos de los modelos de la TRI, la unidimensionalidad, independencia local de los ítems, y la ausencia de funcionamiento diferencial de los ítems (DIF). La evaluación del cumplimiento del primer supuesto fue realizada mediante un Análisis Factorial Exploratorio (AFE) usando el método de mínimos cuadrados no ponderados con base en la matriz de correlaciones policóricas, e implementando el Análisis Paralelo (Timmerman & Lorenzo-Seva, 2011) para determinar el número de factores.

Además del supuesto de unidimensionalidad, el Modelo de Respuesta Graduada (MRG; Samejima, 1968) también asume que, dado un nivel fijo del rasgo a medir, las respuestas a los ítems son independientes entre sí (independencia local). Para corroborar este supuesto, se calculó el índice X²_LD (Chen & Thissen, 1997) para cada par de ítems. Si dicho índice es mayor que 10, se indica que el supuesto no se cumple.

Por último, se exploró la presencia de DIF según sexo con el test de Wald modificado (Cai, 2012; Cai, Thissen, & du Toit, 2011; Langer, 2008). Este se aplicó a cada uno de los diez ítems que componen la ECE, tomando al resto como anclaje. Un resultado estadísticamente significativo indica que el ítem posiblemente exhiba DIF, es decir, que mida el rasgo de forma distinta entre los grupos.

Luego de verificar el cumplimiento de los supuestos, se implementó el MRG (Samejima, 1968), que es el más utilizado en la actualidad para respuesta politómica ordenada, utilizando el método de estimación de máxima verosimilitud (Bock & Aitkin, 1981). El ajuste global de los datos al MRG se calculó con el estadístico M² (Maydeu-Olivares & Joe, 2005, 2006) y el índice RMSEA asociado, aceptándose un ajuste óptimo si este último es menor o igual a .05. El ajuste de cada ítem al modelo se evaluó con el índice S-χ² (Orlando & Thissen, 2000, 2003), considerando que ajusta si p > .01 (Toland, 2014).

Mediante la implementación del MRG, se obtuvieron los parámetros . (discriminación) y b_m(de umbral o de localización) de cada ítem. Mientras que el parámetro . permite conocer qué tan bien el ítem distingue entre participantes con diferentes niveles de AEA, los parámetros b_mindican la dificultad de cada categoría de respuesta. Entonces, si el parámetro de inclinación . es moderado (> .65), alto (> 1.35) o muy alto (> 1.70; Baker, 1985) y las distancias entre los parámetros b_m de un mismo ítem son amplias, sus categorías de respuesta son eficaces para discriminar entre participantes con diferentes niveles de AEA. Las Curvas Características de las Categorías del Ítem (CCCI) grafican, para cada nivel de AEA, la probabilidad de seleccionar cada una de las categorías de respuesta.

Por otro lado, se hallaron evidencias de confiabilidad en el marco de la TRI, tanto para el ítem como para el test. La Función de Información del Ítem (FII) indica la precisión de determinado ítem en la medición de cada nivel de AEA, y su sumatoria de forma la Función de Información del Test (FIT), que informa la confiabilidad de la escala según el nivel de AEA. Finalmente, la Confiabilidad Marginal (CM) permite conocer la fiabilidad global de la escala.

En cuanto a los programas estadísticos utilizados, el AFE fue realizado con el programa FACTOR versión 10.5 (Ferrando & Lorenzo-Seva, 2017), mientras que los análisis de independencia local, DIF y modelización con TRI con el programa IRTPRO 4.2 (Cai et al., 2011).

Resultados

Cumplimiento de supuestos

Inicialmente se analizó la unidimensionalidad, y mediante la implementación del análisis paralelo sobre las respuestas a la ECE se concluyó que una única dimensión explicó una variabilidad significativa de los ítems (49.11%) y el análisis paralelo señaló una estructura de un solo factor. Entonces, el supuesto de unidimensionalidad pudo darse por satisfecho, dado que los valores del estadístico de Bartlett (p < .01) y del test KMO (0.948) indicaron que la matriz de correlaciones podía ser factorizada.

Posteriormente, los resultados del DIF por sexo, la prueba basada en el 𝜒² de Wald indicó que la totalidad de los ítems se encuentran libres de DIF uniforme y no uniforme por sexo (. > .05; Tabla 1).

Para terminar, con respecto a la independencia local, el estadístico X²_LD tomó valores para cada par de ítems entre -0.7 y 9.7, menores al valor límite de 10. Por lo tanto, se consideró que los pares de ítems son lo suficientemente independientes para implementar el MRG.

Análisis principal

En cuanto al ajuste del modelo, se apreció que el ajuste global (M₂ = 1288.17; gl = 710; p < .001; RMSEA = .04) y el ajuste de cada ítem (S-χ² asociados a un p > .01) al MRG resultaron adecuados, lo que hace viable su implementación (Tabla 2).

Con respecto a los parámetros de discriminación ., éstos tuvieron valores que representan una capacidad moderada/alta de las categorías de respuesta para distinguir entre participantes con diferentes niveles de AEA (≥ 1.16), siendo los ítems del seis, siete y nueve los que presentan niveles más elevados de discriminación (> 2.00) y, en consecuencia, brindan más información del AEA. Por otro lado, la distancia entre los b_m fue amplia, indicando que fue posible discriminar entre distintos niveles de AEA con cada categoría de respuesta (Tabla 3).

En cuanto a la interpretación individual de la CCCI de algunos ítems, el segundo (Creo que me esfuerzo mucho para lo poco que consigo) tiene un nivel moderado de discriminación entre los participantes (a = 1.20), que va desde niveles bajos hasta muy altos de AEA (los b_m van desde -1.56 hasta 2.77 en una escala estandarizada del rasgo), pero es el de menor capacidad discriminativa entre los 10 ítems. No obstante, discrimina menos entre participantes que tengan niveles muy bajos de AEA (Figura 1).

Por otro lado, el ítem siete (Me siento emocionalmente agotado por mis estudios) tiene la mejor capacidad de discriminación entre los participantes (a = 2.68) desde niveles bajos hasta niveles altos de AEA (los b_m van desde -1.21 hasta 1.69 en una escala estandarizada del rasgo). Empero, discrimina menos entre participantes que tengan niveles extremos de AEA (muy altos o muy bajos; Figura 2).

La confiabilidad desde la TRI fue estimada con la FII y la FIT para determinados niveles de la ECE. La escala es muy informativa desde niveles bajos hasta a altos del rasgo, disminuyendo en los extremos (Tabla 4). Los últimos cinco ítems (6 al 10) son los que aportan mayor información al test.

Por último, la confiabilidad marginal obtuvo un indicador de .91, siendo su interpretación similar al coeficiente alfa de la TCT. En este caso su obtención es adecuada, dado que la FIT tuvo forma de meseta. No obstante, si el test brindara información sólo en niveles altos o bajos del rasgo (o formar asimétricas de la FIT), el índice de confiabilidad marginal no sería interpretable (Figura 3).

Discusión

La ECE cumplió con el supuesto de unidimensionalidad, lo cual está en concordancia con estudios previos (Dominguez-Lara et al., 2018, 2021; Fontana, 2011; González Ramírez & Landero Hernández, 2007; Herrera Torres et al., 2016; Ramos et al., 2005) dado que se partió de un enfoque basado en la TCT, como el AFE. Con todo, el ajuste de los datos al MRG también fue favorable, lo que indicaría que también desde la TRI tiene carácter unidimensional. Por otro lado, el análisis DIF replicó lo que ocurrió en otro estudio con universitarios peruanos en cuanto al grado de invarianza de la ECE (Dominguez-Lara et al., 2018).

En cuanto al análisis de la ECE bajo el MRG, se evidenció que la escala tiene un nivel de discriminación adecuado desde niveles bajos hasta altos del rasgo, y teniendo en cuenta que los criterios de valoración que fueron usados son más restrictivos dado que se basan en pruebas de rendimiento (Baker, 1985) y la ECE es una escala de comportamiento típico, le daría un valor agregado. No obstante, al interior de la ECE existe heterogeneidad con relación a la capacidad discriminativa de los ítems.

Por un lado, los ítems que brindan más información del rasgo son el siete (Me siento emocionalmente agotado por mis estudios), seis (Hay días que noto más la fatiga y me falta energía para concentrarme) y nueve (Estudiar pensando en los exámenes me produce estrés) dado que el parámetro de discriminación (a) es muy alto y las distancias entre los parámetros de localización (b_m) son amplias, lo que indica que las categorías de respuesta resultan eficaces para discriminar entre participantes con diferentes niveles de AEA. En tal sentido, son los que poseen mayor calidad psicométrica para la medición del rasgo, lo que se puede explicar en la medida que recogen los aspectos esenciales del constructo y son los más vinculados a la experiencia académica.

Por otro lado, los ítems con los parámetros (a y b_m) de magnitud menos favorable tienen un contenido más general en cuanto a aspectos negativos, como el pesimismo (ítem 2: Creo que me esfuerzo mucho para lo poco que consigo), tristeza (ítem 3: Me siento bajo de ánimo, como triste, sin motivo aparente), o poca calidad de sueño (ítem 4: Hay días que no duermo bien a causa del estudio). Esto indicaría que algunas emociones negativas generales (e.g., pesimismo) pueden estar asociadas pero no determinan la experiencia de AEA. Es decir, si el estudiante marca las opciones más elevadas (e.g., siempre) no existe la certeza que experimente un elevado nivel de AEA, mientras que una respuesta similar en el ítem seis o siete, sí lo indicaría y sería, por tanto, de mayor importancia para el evaluador.

Con relación a la confiabilidad, la ECE es capaz de informar apropiadamente entre niveles bajos y altos, pero en los extremos (muy altos o muy bajos) de AEA el error de medición crece. En forma general, la capacidad discriminativa, así como el nivel de información alcanzado tuvieron valores adecuados para la totalidad de los ítems que componen la escala, destacando los últimos cinco ítems, y considerando que no es una prueba diagnóstica, es algo favorable.

Existen algunas limitaciones asociadas a los participantes que es necesario mencionar, ya que aspectos como el tipo de muestreo (no probabilístico) y características de la muestra (solo estudiantes de psicología) pudieron afectar los procedimientos realizados, aunque la calidad de indicadores psicométricos permite suponer que las características de la muestra no los afectan sustancialmente. En cuanto a las limitaciones metodológicas, cuando se midió la independencia local, se halló un grado de dependencia entre los ítems algo cercano al límite de lo deseable. Por ello, puede ser útil en posteriores estudios el análisis de las causas de este nivel de dependencia local. Por otra parte, será deseable la aplicación de otros modelos de la TRI aptos para ítems de respuesta politómica, a los mismos datos y el cálculo de medidas de ajuste relativo. En este caso, se ha implementado en forma directa el MRG por haber sido, en numerosos estudios, el que mejor ha ajustado.

En cuanto a las recomendaciones, dado que en el ámbito aplicado son más importantes los niveles altos de AEA, podrían incorporarse ítems para que la escala pueda ampliar precisión a esos niveles del rasgo. Del mismo modo, conocer que determinados ítems (6, 7 y 9) brindan mayor información del rasgo podría sugerir la validación de una versión ultra breve, aunque para ello es conveniente usar otras estrategias analíticas, sobre todo con relación a criterios externos. Asimismo, si bien las propiedades psicométricas fueron favorables con la TRI, es conveniente replicarlo en estudiantes de otras nacionalidades.

Para concluir, la ECE obtuvo excelentes evidencias de calidad psicométrica mediante la TRI, dados los valores de los parámetros, el ajuste del modelo a los datos, los valores de la función de información de los ítems y del test y el coeficiente de confiabilidad marginal. Las mismas son compatibles con un constructo que no tiene características psicopatológicas y con un instrumento apto para realizar un rastrillaje del agotamiento emocional académico, necesario para prevenir el burnout académico.

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Notas de autor

Enviar correspondencia a: Dominguez-Lara, S. E-mail: sdominguezmpcs@gmail.com

Información adicional

Citar este artículo como: Auné, S., Dominguez-Lara, S. & Attorresi, H. (2022). Análisis psicométrico de una escala de agotamiento emocional académico con la teoría de la respuesta al ítem. Revista Argentina de Ciencias del Comportamiento, 14(3), 41-51.

Enlace alternativo

https://revistas.unc.edu.ar/index.php/racc/article/view/29548/40212 (pdf)