medigraphic.com
ISSN 0138-7103 (Impreso)

2016, Número 1

Siguiente >>

Revista del Hospital Psiquiátrico de La Habana 2016; 13 (1)


Análisis estructural del Inventario de Depresión Estado–Rasgo en pacientes con diagnóstico de depresión de Lima

Dominguez-Lara SA

Idioma: Español
Referencias bibliográficas: 31
Paginas:
Archivo PDF: 119.37 Kb.


RESUMEN

Introducción: El Inventario de Depresión Estado-Rasgo es un instrumento de reciente aplicación para la valoración del componente afectivo de la depresión, pero no posee estudios instrumentales en muestras clínicas.
Método: Se evaluó una muestra clínica de 103 pacientes con diagnóstico de depresión (51,5% hombres) con edades comprendidas entre 18 y 59 años (M = 31.72). Mediante el modelamiento de ecuaciones estructurales, se evaluó el modelo de dos factores oblicuos, eutimia y distimia, predominante en la literatura, en cada sección del inventario, Estado y Rasgo.
Resultados: La estructura de dos factores fue confirmada, resultados similares a los obtenidos en otros estudios. Del mismo modo, fue evaluada la confiabilidad de las puntuaciones y del constructo, obteniendo indicadores apropiados.
Conclusión: Fueron confirmadas las adecuadas propiedades psicométricas con la muestra del estudio. Se discuten las implicaciones prácticas y las limitaciones del estudio.


REFERENCIAS (EN ESTE ARTÍCULO)

  1. World Health Organization. World Health Report 2002. Reducing Risks, promoting Healthy Life. Ginebra: World Health Organization; 2002.

  2. World Health Organization. Mental Health and development: targeting people with mental health conditions as a vulnerable group. Ginebra: World Health Organization; 2010.

  3. Spielberger CD, Agudelo D, Buela-Casal G. Inventario de Depresión Estado/ Rasgo (IDER). Madrid: TEA Ediciones; 2008.

  4. Sotelo L, Sotelo N, Dominguez S, Poma I, Cueto E, Alarcón D, et al. Propiedades Psicométricas del Inventario de Depresión Estado-Rasgo (IDER) en una muestra de Adultos de Lima Metropolitana. Av Psicol. 2012; 20(2): 59-68.

  5. Agudelo D. Propiedades psicométricas del Inventario de Depresión Estado/Rasgo (IDER) con adolescentes y universitarios de la ciudad de Bucaramanga. Pensam psicol. 2009; 5(12): 139-60.

  6. Agudelo D, Spielberger CD, Buela-Casal G. La depresión: ¿un trastorno dimensional o categorial? Salud Mental 2007; 30(3): 20-8.

  7. Agudelo D, Gómez Y, López P. Propiedades Psicométricas del Inventario de Depresión Estado Rasgo (IDER) con una muestra de población general colombiana. Av Psicol Latinoam. 2014; 32(1): 71-84.

  8. Ocampo L. Análisis correlacional del Cuestionario de Depresión Estado/Rasgo (ST/DEP) con una muestra de adolescentes y universitarios de la ciudad de Medellín (Colombia). Psicol Caribe 2007; 20(2): 28-49.

  9. Vera-Villarroel P, Buela-Casal G, Celis-Atenas K, Córdova-Rubio N, Encina-Olea N, Spielberger CD. Chilean experimental version of the State-Trait Depression Questionnaire (ST-DEP): Trait Sub-scale (T-DEP). Int J Clin Health Psychol. 2008; 8(2): 563-75.

  10. Merino C, Pflucker D, Riaño-Hernández D. Análisis factorial exploratorio del Inventario de Depresión Estado-Rasgo (ST-DEP) en adolescentes. Diversitas Perspect Psicol. 2012; 8(2): 319-30.

  11. Agudelo D, Carretero-Dios H, Blanco A, Pitti, C, Spielberger CD, Buela- Casal, G. Evaluación del componente afectivo de la depresión: análisis factorial del ST/DEP revisado. Salud Mental 2005; 28(3): 32-41.

  12. Graham J, Guthrie A, Thompson B. Consequencs of not interpreting structure coefficients in published CFA research: A reminder. Struct Equ Modeling 2003; 10(1): 142-53.

  13. Thompson B. The importance of structure coefficients in structural equation modeling confirmatory factor analysis. Educ Psychol Meas. 1997; 57(1): 5-19.

  14. Cronbach LJ. Coefficient alpha and the internal structure of tests. Psychometrika 1951; 16(3); 297-334.

  15. Graham JM. Congeneric and essentially tau-equivalent estimates of score reliability: What they are and how to use them. Educ Psychol Meas. 2006; 66(6): 930 – 44.

  16. Dunn TJ, Baguley T, Brunsden V. From alpha to omega: A practical solution to the pervasive problema of internal consistency estimation. Br J Psychol. 2014; 105(3): 399 – 412.

  17. McDonald RP. Test theory: A unified treatment. Mahwah, N.J.: L. Erlbaum Associates; 1999.

  18. Hancock GR, Mueller RO. Rethinking construct reliability within latent variable systems. En: Cudeck R, du Toit SHC, Sörbom D, coordinador. Structural equation modeling: Past and present. A Festschrift in honor of Karl G. Jöreskog. Chicago: Scientific Software International; 2001. p. 195–261.

  19. Lee SY, Poon WY, Bentler PM. A two-stage estimation of structural equation models with continuous and polytomous variables. Br J Math Stat Psychol. 1995; 48: 339–58.

  20. Dominguez S. Propuesta para el cálculo del Alfa Ordinal y Theta de Armor. Rev Invest Psicol. 2012; 15(1): 213-17.

  21. Dominguez S. ¿Matrices Policóricas/Tetracóricas o Matrices Pearson? Un estudio metodológico. Rev Argent Cienc Comport. 2014; 6(1): 39-48.

  22. Remthulla M, Brosseau-Liard PÉ, Savalei V. When can categorical variables be treated as continuous? A comparison of robust continuous and categorical SEM estimation methods under suboptimal conditions. Psych Method. 2012; 17(3): 354-73.

  23. Lei PW, Wu Q. Estimation in structural equation modeling. En: Hoyle RH (Ed.), Handbook of structural equation modeling. New York: Guildford Press; 2012, p. 164–79.

  24. Fornell C, Larcker DF. Evaluationg structural equation models with unobservable variables and measurement error. J Marketing Res. 1981; 18(1): 39 – 50.

  25. Dominguez S, Merino C ¿Por qué es importante reportar los intervalos de confianza del coeficiente alfa de Cronbach? Rev Latino Cien Social Niñez Juventud 2015; 13(2): 1326-28.

  26. Merino C, Navarro J, García W. Revisión de la consistencia interna del Inventario de Inteligencia Emocional de Bar-On, EQ-I: YV. Revista Peruana de Psicología y Trabajo Social 2014; 3(1):141-54.

  27. Ponterotto JG, Ruckdeschel DE. An overview of coefficient alpha and a reliability matrix for estimating adequacy of internal consistency coefficients with psychological research measures. Percep Mot Skills 2007; 105: 997 – 1014.

  28. Van der Schoot R, Lugtig P, Hox J. A checklist for testing measuremente invariance. Eur J Dev Psychol. 2012; 9(4): 486-92.

  29. Reise, S. The rediscovery of bifactor measurement models. Multivar Behav Res. 2012; 47(5): 667-96.

  30. Ponterotto JG, Charter RA. Statistical extensions of Ponterotto and Ruckdeschel´s (2007) reliability matriz for estimating the adecuacy of internal consistency coefficients. Percep Mot Skills 2009; 108: 878 – 86.

  31. Baader T, Molina JL, Venezian S, Rojas C, Farías R, Fierro-Freixenet C, et al. Validación y utilidad de la encuesta PHQ-9 (Patient Health Questionnaire) en el diagnóstico de depresión en pacientes usuarios de atención primaria en Chile. Rev Chil Neuro-Psiquiat. 2012; 50(1): 10-22.




2020     |     www.medigraphic.com