La metodología mediante los modelos de ecuaciones estructurales (Structural Equation Models [SEM]), constituye una de las herramientas más potentes para probar fundamentos teóricos en un gran número de disciplinas, especialmente en ciencias sociales. La popularidad y aceptación de esta técnica radica en que aúna, tanto el análisis de regresión múltiple como el análisis factorial, constituyéndose así, como una técnica muy robusta en cuanto a su validez.
La evaluación de los modelos obtenidos mediante esta técnica se realiza principalmente mediante índices de ajuste (IA) específicos. Sin embargo, a lo largo del proceso de construcción del modelo hasta llegar a un modelo que se ajuste a los datos empíricos, el investigador debe tomar una serie de decisiones en cuanto a las relaciones entre las distintas variables consideradas.
En nuestro estudio1, recientemente publicado por esta revista, tomamos como referencia los IA recomendados por otros autores, y que han sido empleados en otras investigaciones. Por lo que respecta al CFI, Hu y Bentler2 consideran que valores superiores a 0,90 indican un ajuste aceptable, y valores superiores a 0,95 un ajuste óptimo. Estos mismos autores, recomiendan que cuanto más se acerque el valor del SRMR a 0 es mejor, considerándose que valores inferiores a 0,08 son aceptables2. Respecto al RMSEA, Browne y Cudeck3 señalan que valores de 0,06 a 0,08 son recomendables y aceptables; y óptimos si sus valores están por debajo de 0,05.
Desafortunadamente, en raras ocasiones el modelo inicialmente propuesto es el que mejor se ajusta a los datos empíricos. El investigador debe iniciar, entonces, el proceso de reespecificación del modelo, es decir, el proceso de añadir o eliminar los parámetros estimados del modelo original. Dichas modificaciones no deben realizarse al azar hasta conseguir un ajuste aceptable, sino que deben realizarse con sumo cuidado considerando las justificaciones teóricas. En consecuencia, estamos totalmente de acuerdo en que la aceptación de un modelo estructural no debe basarse exclusivamente en la interpretación aislada de los IA. Sin embargo, considerando la extensión máxima permitida por las normas de la revista y por escaparse a los objetivos de la misma, estimamos innecesario detallar la reespecíficación del modelo inicial propuesto. De todas formas, las justificaciones teóricas pueden ser consultadas en la tesis doctoral4 que ha servido de base a la realización de nuestra investigación1.
Por otro lado, en la literatura no existe un total acuerdo de cuál es el punto de corte del coeficiente α para determinar si la fiabilidad de una escala es o no aceptable. En el estudio1 seguimos los criterios de Nunnally5, según los cuales un coeficiente igual o superior a 0,70 es aceptable, mientras que valores iguales o superiores a 0,50 son suficientes para garantizar la fiabilidad de la escala.
Aunque, tanto los IA como los coeficientes de fiabilidad obtenidos en el estudio llevado a cabo pueden ser mejorables, se consideran todos aceptables según la literatura y no se comete, por lo tanto, ni el error tipo II en estadística y ni se aumenta el error de medida. En cuanto a la mejora de dichos índices y coeficientes, y tal y como se subraya en nuestro estudio1, se recomienda la realización de otras investigaciones y que, asimismo, confirmen el modelo estructural obtenido. Por todo ello, agradecemos los comentarios realizados que, sin duda, nos ayudarán de cara a futuros estudios y a la publicación de los mismos.
Finalmente, y aparte de las cuestiones metodológicas, consideramos que nuestro estudio es relevante para la actividad enfermera. Los profesionales de enfermería, y principalmente los de intensivos, están expuestos diariamente a situaciones estresantes que pueden afectar a su bienestar psicológico y, en consecuencia, a su práctica clínica habitual. La mejora de la misma, se puede conseguir dotando a las enfermeras de una serie de recursos que: favorezcan el empleo de estrategias de afrontamiento adaptativas al estrés laboral; promuevan el apoyo social entre sus propios compañeros de trabajo, amigos o familiares; y aumenten su resiliencia o capacidad de adaptarse positivamente al estrés en el trabajo1. De ahí, la necesidad de implementar programas específicos para el desarrollo de dichos recursos, no solo en las universidades, sino también en las propias instituciones sanitarias1.
