Validez de constructo y consistencia interna de tres estructuras factoriales y dos sistemas de puntuación del cuestionario de salud general de 12 ítems

Abstract

Introducción. El análisis de las propiedades psicométricas de un instrumento reviste importancia para el control de sesgos en la medición. Objetivo. Comparar la validez de constructo y la consistencia interna de tres estructuras factoriales del cuestionario de salud general de 12 ítems. Materiales y métodos. Se hizo un estudio de validación en una muestra anidada de 483 estudiantes de odontología de Cartagena, Colombia. Además de las preguntas del instrumento, se hicieron otras sobre aspectos personales. Se evaluó la validez de constructo de la estructura unidimensional, de la unidimensional con corrección del sesgo de respuesta, y de la de dos y tres factores y sistemas de puntuación del tipo de la escala de Likert (0-1-2-3) y dicotómico (0-0-1-1). La validez se determinó con un análisis factorial confirmatorio y, la consistencia interna, con el coeficiente alfa de Cronbach para la escala de Likert y la fórmula 20 de Kuder-Richardson para el método dicotómico empleando los programas Stata™, versión 13.2 (Stata Corp, USA) y Mplus™, versión 7.11 (Muthen and Muthen, USA). Resultados. Los índices de ajuste revelaron que el mejor modelo era el unidimensional con corrección del sesgo de respuesta y puntación dicotómica (grados de libertad=36; ji al cuadrado=52,432; raíz cuadrada del error medio de aproximación=0,03; IC90% 0,008-0,048; índice comparativo de ajuste=0,982; índice de Tucker-Lewis=0,966). La consistencia interna fue de 0,70. Conclusiones. El ajuste del modelo obtenido en este estudio permitió controlar el sesgo de medición y, así, garantizar la validez externa de los resultados del uestionario de salud general de 12 ítems para la evaluación de las condiciones mentales en esta población. Las propiedades psicométricas de las escalas deben evaluarse críticamente antes del análisis de los resultados.

Keywords

• validation studies
• factor analysis, statistical
• bias (epidemiology)
• psychometrics
• mental health
• students, dental