La Revista Española de Geriatría y Gerontología se caracteriza por publicar artículos originales que tienen como objetivo estudiar las propiedades psicométricas de diversos instrumentos de medida. Estos estudios que utilizan el modelo estadístico de análisis factorial exploratorio (AFE) y confirmatorio (AFC) para determinar la estructura de un instrumento de medida en función de las puntuaciones de sus ítems, deben tener en cuenta el cumplimiento de un conjunto de consideraciones metodológicas1, como el cálculo del tamaño muestral mínimo necesario (Nmin) para estos estudios. Así, el objetivo de la presente carta es poder brindar algunas precisiones para determinar el Nmin para conseguir que los instrumentos de medida utilizados en geriatría y gerontología tengan una estructura factorial estable y generalizable.
Tradicionalmente para el AFE, algunos autores1 consideran que Nmin debe oscilar alrededor de 400 participantes, mientras que otros proponen que un Nmin=50 es muy deficiente; Nmin=100 deficiente; Nmin=200 aceptable; Nmin=300 bueno; Nmin=500 muy bueno y Nmin≥1.000 excelente. Asimismo, considerando la proporción de participantes de acuerdo a la cantidad de ítems se sugiere un Nmin 5 o 10 veces más que la cantidad de ítems2. Así, si se tuviera como objetivo analizar la estructura factorial de la versión de 15 ítems de la escala de depresión geriátrica de Yesavage (GDS-15) se necesitaría un Nmin=75 a 150 participantes. Algunos autores3 consideran que estos criterios tradicionales no parecen contar con evidencia sólida que justifique su uso.
En la actualidad, para determinar el Nmin en estudios que utilicen AFE se requiere analizar condiciones importantes como la matriz de correlación producto-momento y la matriz policórica, donde un AFE basado en la primera matriz tenderá a requerir un Nmin mayor que aquel basado en la segunda1. Se hace también necesario considerar la cantidad de ítems por cada factor, la homogeneidad muestral y la comunalidad de los ítems. En este sentido, si las comunalidades son ≥0,70 y se tiene como mínimo 6 ítems por factor, un Nmin entre 150 o 200 participantes permitirá una óptima estabilidad y generalización de la estructura factorial4. Incluso comunalidades ≥0,80 y la presencia de 3 factores conformados por 3 o 4 ítems harían solamente necesario Nmin=1003. Cuando las comunalidades oscilan entre 0,40 y 0,70, y se presentan factores con 3 o 4 ítems se hace posible aceptar un Nmin=2001. Finalmente, comunalidades ≤0,30 y un número de 3 ítems por cada factor haría necesario un Nmin entre 400 o 500 participantes5.
Respecto al AFC, algunos autores6, buscando tener una mejor estimación de la matriz de covariación asintótica, señalan que el Nmin está en función de la siguiente fórmula: (p+ 1) (p + 2)/2, donde p indica el número de ítems. En este sentido, y siguiendo con el ejemplo con la GDS-15 se requeriría un Nmin=136 participantes para realizar el AFC. Otros estudios señalan que el Nmin se relaciona con la complejidad del modelo a evaluar7. Así, para modelos unidimensionales simples se sugiere un Nmin=150 participantes, mientras que modelos más complejos necesitarán un Nmin>2658. Finalmente, tomando como base un modelo de dos factores oblicuos (relacionados) de 10 ítems se sugiere que un Nmin=200 es pequeño, Nmin=500 promedio y Nmin=1.000 es grande. La determinación de Nmin es importante, teniendo en consideración que puede tener influencia sobre diferentes índices de bondad de ajuste utilizados en el AFC9.
A pesar de todas las consideraciones antes mencionadas, no existe en la actualidad un criterio claro y fijo acerca del Nmin para estudios de validación de instrumentos, pues este va a depender del conjunto de factores ya mencionados. Aun así, revisiones sistemáticas de estudios que utilizan AFE y AFC indican que un Nmin de 200 a 389 participantes puede ser suficiente para evaluar las propiedades psicométricas de un instrumento de medida, aun en condiciones de elevadas comunalidades y factores adecuadamente determinados y que, a partir de este número, mientras mayor sea N, mayor será la confianza en los resultados obtenidos1,10,11.
Así, el problema acerca de la determinación del tamaño de la muestra es importante en estudios instrumentales, no solo en el ámbito de la geriatría y gerontología, sino en ciencias de la salud en general, teniendo consecuencias en la validez de las puntuaciones del instrumento y la generalización de los resultados obtenidos. Si bien el problema del tamaño muestral es complejo, lo breve del espacio permitido en esta carta, sugiere que se profundice más al respecto en escritos posteriores.
