Carta al director
Análisis factorial y confiabilidad del Burnout Screening Inventory
Factor analysis and reliability of Burnout Screening Inventory
Sergio Alexis Dominguez-Lara
Autor para correspondencia
Universidad de San Martín de Porres, Lima, Perú
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Aun cuando los autores declaran <span class="elsevierStyleItalic">«</span>…<span class="elsevierStyleItalic">para el desarrollo de estructura de dominios medibles y extrapolables a la escala original, se requiere de una validez de contenido, constructo, confiabilidad y estabilidad, los cuales se cumplieron para la esta validación</span>…<span class="elsevierStyleItalic">»</span> (p. 162), el manuscrito no refleja todos esos procedimientos, solo la estimación de la confiabilidad de los puntajes (p. ej., coeficiente alfa).</p><p id="par0010" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En primer lugar, el <span class="elsevierStyleItalic">burnout</span> es un fenómeno multidimensional (BSI: <span class="elsevierStyleItalic">dominio emocional</span>, <span class="elsevierStyleItalic">despersonalización</span> y <span class="elsevierStyleItalic">rendimiento</span>) y se esperaría que luego de un análisis factorial (AF) sean obtenidos los 3 factores basados en la teoría.</p><p id="par0015" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Entonces, con base en la matriz las correlaciones inter-ítem reportadas en la tabla 4 del citado manuscrito<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0045"><span class="elsevierStyleSup">1</span></a> fue realizado un re-análisis. Fue utilizado el programa FACTOR v.10, siguiendo el método de mínimos cuadrados no ponderados, extrayendo 3 factores según el criterio teórico, y rotación Promin<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0050"><span class="elsevierStyleSup">2</span></a>. Como puede apreciarse en la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0005">tabla 1</a>, la estructura de 3 factores del BSI no se replica. Además, ítems de diferentes dimensiones originales cargan en un mismo factor (F2), y un factor (F1) posee ítems factorialmente complejos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0055"><span class="elsevierStyleSup">3</span></a>.</p><elsevierMultimedia ident="tbl0005"></elsevierMultimedia><p id="par0020" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En segundo lugar, al no corroborarse la estructura interna del BSI, no es posible analizar la existencia de un factor general denominado <span class="elsevierStyleItalic">burnout</span> mediante modelamiento bifactor<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0060"><span class="elsevierStyleSup">4</span></a>, imposibilitando el reporte de prevalencia. Sobre lo último, es necesario brindar información adicional sobre la confiabilidad de los puntos de corte elegidos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0065"><span class="elsevierStyleSup">5</span></a>.</p><p id="par0025" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En tercer lugar, el reporte de confiabilidad puede mejorarse. A pesar de lo dicho en los 2 puntos anteriores, asumiendo que la estructura factorial sea inestable por el tamaño muestral utilizado y que realmente el BSI posea 3 dimensiones en la muestra estudiada, no fueron evaluados los supuestos para estimar el coeficiente alfa<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0070"><span class="elsevierStyleSup">6</span></a>. A su vez, los coeficientes presentados por cada dimensión podrían tener una magnitud adecuada considerando que están alrededor de 0,70. No obstante, al realizar el cálculo de los intervalos de confianza (IC)<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0075"><span class="elsevierStyleSup">7</span></a> se obtienen rangos de 0,574-0,808; 0,533-0,787 y 0,574-0,808 para <span class="elsevierStyleItalic">emocional</span>, <span class="elsevierStyleItalic">despersonalización</span> y <span class="elsevierStyleItalic">rendimiento</span>, respectivamente. Como puede apreciarse, el límite inferior de cada IC encierra una elevada proporción de error de medición, los cuales podrían tener consecuencias desfavorables para los evaluados<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0080"><span class="elsevierStyleSup">8</span></a>.</p><p id="par0030" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En conclusión, es necesario analizar y reportar la estructura interna de instrumentos multidimensionales, porque al ser construidos en contextos diferentes a donde serán utilizados, probablemente la configuración no sea la misma, independientemente de que tan vastos sean los estudios del constructo en cuestión. Esto permitirá arribar a conclusiones más robustas y defendibles en el contexto de evaluación.</p><span id="sec0005" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0005">Conflicto de intereses</span><p id="par0035" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El autor declara no tener ningún conflicto de intereses.</p></span></span>" "textoCompletoSecciones" => array:1 [ "secciones" => array:2 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "sec0005" "titulo" => "Conflicto de intereses" ] 1 => array:1 [ "titulo" => "Bibliografía" ] ] ] "pdfFichero" => "main.pdf" "tienePdf" => true "multimedia" => array:1 [ 0 => array:8 [ "identificador" => "tbl0005" "etiqueta" => "Tabla 1" "tipo" => "MULTIMEDIATABLA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "detalles" => array:1 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "at1" "detalle" => "Tabla " "rol" => "short" ] ] "tabla" => array:2 [ "leyenda" => "<p id="spar0010" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">BSI: Burnout Screening Inventory; 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|---|---|---|---|
| 2024 Octubre | 10 | 0 | 10 |
| 2024 Septiembre | 20 | 4 | 24 |
| 2024 Agosto | 15 | 4 | 19 |
| 2024 Julio | 20 | 3 | 23 |
| 2024 Junio | 17 | 6 | 23 |
| 2024 Mayo | 14 | 3 | 17 |
| 2024 Abril | 14 | 5 | 19 |
| 2024 Marzo | 29 | 5 | 34 |
| 2024 Febrero | 15 | 7 | 22 |
| 2024 Enero | 18 | 3 | 21 |
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| 2023 Noviembre | 19 | 5 | 24 |
| 2023 Octubre | 31 | 2 | 33 |
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| 2021 Noviembre | 35 | 9 | 44 |
| 2021 Octubre | 46 | 13 | 59 |
| 2021 Septiembre | 41 | 17 | 58 |
| 2021 Agosto | 33 | 7 | 40 |
| 2021 Julio | 15 | 9 | 24 |
| 2021 Junio | 22 | 10 | 32 |
| 2021 Mayo | 27 | 8 | 35 |
| 2021 Abril | 58 | 10 | 68 |
| 2021 Marzo | 41 | 7 | 48 |
| 2021 Febrero | 30 | 5 | 35 |
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| 2020 Agosto | 26 | 9 | 35 |
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| 2020 Junio | 24 | 13 | 37 |
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| 2020 Abril | 14 | 6 | 20 |
| 2020 Marzo | 25 | 6 | 31 |
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| 2019 Noviembre | 20 | 8 | 28 |
| 2019 Octubre | 18 | 7 | 25 |
| 2019 Septiembre | 20 | 9 | 29 |
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| 2019 Julio | 20 | 17 | 37 |
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| 2019 Mayo | 135 | 31 | 166 |
| 2019 Abril | 57 | 13 | 70 |
| 2019 Marzo | 7 | 4 | 11 |
| 2019 Febrero | 11 | 4 | 15 |
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