El presente estudio pretende contribuir a esclarecer la relación que existe entre el perfeccionismo multidimensional y la autoeficacia académica en población juvenil a partir de un doble enfoque: centrado en la persona y en la variable. La muestra está compuesta de 1.375 estudiantes de entre 15 y 18 años (M=16.36, DT=1.04). Se emplean la Child and Adolescent Perfectionism Scale y la Escala de Autoeficacia Percibida en Situaciones Académicas. A través del análisis de perfiles latentes se obtienen cuatro perfiles perfeccionistas resultado de la interacción entre el perfeccionismo socialmenteprescrito (PSP) y el perfeccionismo autoorientado (PAO): perfeccionismo muy bajo, perfeccionismo bajo, perfeccionismo alto y perfeccionismo moderado. El grupo con perfeccionismo alto puntúa positiva y significativamente más alto en autoeficacia académica que el resto. Además, las comparaciones post-hoc muestran que, en relación con la autoeficacia académica, existen diferencias estadísticamente significativas entre todos los perfiles con tamaños del efecto moderados y grandes, excepto para aquellos con perfeccionismo muy bajo y perfeccionismo bajo. Las regresiones logísticas evidencian que el PAO y el PSP predicen de forma positiva y significativa altas puntuaciones en autoeficacia académica. Al emplear el análisis de las Curvas ROC, se obtiene que la capacidad discriminativa tanto del PAO como del PSP es buena y similar, clasificando correctamente al 79% y 76% de los participantes con y sin altos niveles de autoeficacia académica. Se discuten las posibles explicaciones y las implicaciones de los resultados para el ámbito de la Psicología de la Educación.
The aim of this study is to clarify the relationship between multidimensional perfectionism and academic self-efficacy in adolescents using a dual approach: variable-oriented and person-oriented. The sample consists of 1.375 students aged between 15 and 18 years (M=16.36, SD=1.04). The Child and Adolescent Perfectionism Scale and the Perceived Self-Efficacy in Academic Situations Scale are employed. Four perfectionist profiles as a result of the combination between socially prescribed perfectionism (SPP) and self-oriented perfectionism (SOP) are obtained using the Latent Profile Analysis: very low perfectionism, low perfectionism, high perfectionism, and moderate perfectionism. The high perfectionism group score significantly higher in academic self-efficacy than the others. Moreover, post-hoc comparisons show that there are statistically significant differences in academic self-efficacy between all profiles, with moderate to large effect sizes, except for those with very low and low perfectionism. Logistic regressions demonstrate that SOP and SPP positively and significantly predicted high scores in academic self-efficacy. Analysing ROC curves, it is found that both SOP and SPP have good and similar discriminative ability, correctly classifying 79% and 76% of participants with and without high levels of academic self-efficacy, respectively. Possible explanations and implications for Educational Psychology are discussed.
El estudio del perfeccionismo, como rasgo de la personalidad compleja y multidimensional (Flett et al., 2022), ha ido incrementándose considerablemente para comprender tanto sus orígenes como su desarrollo (Jeong y Ryan, 2022; Vicent et al., 2017). Este rasgo es destacable por su estrecho vínculo con la psicopatología en general (Limburg et al., 2017) y su elevada prevalencia en población tanto clínica como comunitaria, cuyas tasas parecen haber aumentado exponencialmente en las últimas décadas (Curran y Hill, 2019). Pese a que no existe un consenso sobre la definición de perfeccionismo, Flett et al. (2016) atribuyen dos dimensiones al perfeccionismo infantojuvenil. Por un lado, el Perfeccionismo Socialmente Prescrito (PSP) hace alusión a la creencia de que el resto de las personas exigen a uno mismo alcanzar la perfección y, por otro lado, el Perfeccionismo Auto-Orientado (PAO), referido a la autocrítica y los esfuerzos por alcanzar la perfección, así como a la autoimposición de estándares elevados. Aunque diversas investigaciones vinculan positivamente ciertas dimensiones perfeccionistas con variables de ajuste como el rendimiento académico (Madigan, 2019), el bienestar psicológico (Kamushadze et al., 2021), la escrupulosidad (Di Fabio et al., 2019) y la autoeficacia general y creativa (Goulet-Pelletier et al., 2022); otras poseen efectos claramente desadaptativos (Chemisquy et al., 2019). Así, aunque el perfeccionismo en ocasiones es visto desde una perspectiva positiva (Kinman y Grant, 2022), las presiones asociadas para ser perfecto entre los adolescentes son frecuentes y constituyen un problema social cada vez mayor (Campeau et al., 2023).
Perfeccionismo y autoeficacia académicaLa autoeficacia académica se define como el conjunto de creencias de una persona sobre su capacidad para producir un resultado deseado a través de tareas académicas en diferentes ámbitos, circunstancias y niveles de dificultad (Ford et al., 2023; Wuthrich et al., 2021). En al ámbito educativo, resulta ser una variable de gran importancia, dado que afecta a la motivación y al aprendizaje del alumnado (Codella et al., 2020). Así pues, se relaciona positiva y significativamente con el rendimiento académico (Martínez et al., 2021; Weber y Harzer, 2022; Zeinalipour, 2022), la implicación emocional (Bostan et al., 2022), así como con el compromiso y la pertenencia a la escuela (Yang et al., 2022). Asimismo, se desarrolla en gran medida a partir de cómo el alumnado percibe e interpreta las principales fuentes de información (Ford et al., 2023), y es en este sentido donde el perfeccionismo puede tener un importante papel. Así, los altos estándares autoimpuestos, o exigidos por los demás, y la predisposición hacia la búsqueda de la perfección puede influir en la forma en la que el alumnado configura su autoeficacia académica (Ford et al., 2023).
Existen escasos estudios que aporten datos preliminares relativos a la relación entre el perfeccionismo y la autoeficacia específicamente académica en niños y adolescentes. El primer estudio publicado por Bong et al. (2014), con una muestra de 304 alumnos de entre 12 y 13 años, reporta que el PAO se correlaciona de forma positiva y significativa con la autoeficacia académica en el ámbito de las matemáticas y de la lengua inglesa, no siendo así para el PSP. Siguiendo esta línea, Ford et al. (2023) examinan la relación entre el perfeccionismo y la autoeficacia académica matemática en una muestra de 1.683 adolescentes de entre 11 y 14 años, cuyos resultados indican que la autoeficacia matemática se relaciona de forma positiva y significativa con el PAO, mientras que lo hace no significativamente con el PSP.
El resto del conocimiento científico acumulado acerca del vínculo entre estas dos variables se centra en el análisis de la autoeficacia general en estudiantes universitarios o población adulta comunitaria, mostrando resultados contradictorios (Arazzini-Stewart y De George-Walker, 2014; Kurtovic et al., 2019; Pázozdy et al., 2023; Seo, 2008; Wang et al., 2023; Willians y Edwards, 2022). Por un lado, Seo (2008), Wang et al. (2023) y Willians y Edwards (2022) hallan una relación positiva y estadísticamente significativa entre el PAO y la autoeficacia general. No obstante, Wang et al. (2023) observan también que el PSP se vincula significativamente y de forma negativa con la autoeficacia. Por otro lado, empleando otros indicadores de perfeccionismo distintos al PAO y PSP, Arazzini-Stewart y De George-Walker (2014), reportan que entre el perfeccionismo y la autoeficacia existe una correlación significativa y en sentido negativo. En el caso de Kurtovic et al. (2019), la autoeficacia muestra una relación estadísticamente significativa y en sentido negativo con la discrepancia, mientras que para los estándares y el orden hay una correlación positiva y estadísticamente significativa. Por último, Pázozdy et al. (2023) analizan también las correlaciones bivariadas las cuales evidencian asociaciones negativas entre el perfeccionismo y la autoeficacia, alcanzando solamente una significación estadística en la muestra de mujeres.
Tras la revisión de la literatura sobre perfeccionismo y autoeficacia académica, se encuentran una serie de limitaciones. En primer lugar, solo se hallan dos estudios centrados en autoeficacia específicamente académica con resultados coincidentes en cuanto a la relación positiva y estadísticamente significativa entre la autoeficacia académica matemática y el PAO, no siendo así para el PSP (Bong et al., 2014; Ford et al., 2023). Sin embargo, dichos resultados solo arrojan datos referidos a la autoeficacia dentro de esta área de conocimiento concreta por lo que no se pueden extrapolar a la autoeficacia académica general. En segundo lugar, pese a que la infancia y la adolescencia son períodos sensibles para el desarrollo del perfeccionismo (Damian et al., 2022), todos los estudios se realizan en estudiantes universitarios, a excepción de dos centrados en población infantojuvenil (Bong et al., 2014; Ford et al., 2023) y el estudio de Willians y Edwards (2022) que emplea población adulta comunitaria.
Por último, los trabajos citados siguen un enfoque centrado en la variable y no en la persona. No obstante, en la actualidad, el enfoque centrado en la persona se considera una línea de investigación emergente en el campo del perfeccionismo (p. ej. Haraldsen et al., 2021; Seong y Chang, 2021; Stornaes et al., 2019; Vicent et al., 2017; Vicent, Inglés, Gonzálvez, Sanmartín, Aparicio-Flores et al., 2019; Vicent, Inglés, Gonzálvez, Sanmartín, Ortega-Sandoval et al., 2019; Vicent et al., 2021; Vicent et al., 2022), dado que permite identificar la forma en la que las dimensiones perfeccionistas se combinan a través de perfiles, así como los resultados en términos de adaptación y desajuste obtenidos por cada perfil, reflejando mejor la realidad vivida por los individuos (Vicent, Inglés, Gonzálvez, Sanmartín, Aparicio-Flores et al., 2019). Sin embargo, son escasos los estudios de perfiles perfeccionistas llevados a cabo en población infantojuvenil. Además, las soluciones de perfiles obtenidas varían de unos estudios a otros, probablemente debido al empleo de diferentes escalas para medir el perfeccionismo. Por ejemplo, Vicent, Inglés, Gonzálvez, Sanmartín, Aparicio-Flores et al. (2019) y Vicent et al. (2022) recurren a la Child and Adolescent Perfectionism Scale (CAPS; Flett et al., 2016) y obtienen tres perfiles de perfeccionismo (perfeccionismo alto, perfeccionismo moderado y no perfeccionismo) mientras que Haraldsen et al. (2021) utilizan la Frost Multidimensional Perfectionism Scale (FMPS; Frost et al., 1990) e identifican cuatro perfiles (no perfeccionismo, perfeccionismo dominado por los esfuerzos, perfeccionismo dominado por las preocupaciones y perfeccionismo mixto).
El presente estudioEste estudio tiene como finalidad contribuir a esclarecer la relación que existe entre el perfeccionismo multidimensional y la autoeficacia académica en población juvenil a partir de un doble enfoque: centrado en la persona y en la variable. En primer lugar, (1) se pretende identificar perfiles de perfeccionismo juvenil resultado de la combinación de las dimensiones PSP y PAO. Seguidamente; (2) se persigue comprobar si los perfiles identificados difieren entre sí en sus niveles de autoeficacia académica. En base a la literatura previa que ha identificado clases de perfeccionismo empleando la CAPS, se espera encontrar tres clases compuestas por alto, moderado y no perfeccionismo (Vicent, Inglés, Gonzálvez, Sanmartín, Aparicio-Flores et al., 2019; Vicent et al., 2022). Si este modelo de tres clases es hallado, es de esperar que el grupo con un perfeccionismo alto en PAO obtenga unos niveles de autoeficacia académica más altos, ya que según Bong et al. (2014) y Ford et al. (2023), existe una asociación positiva y significativa entre el PAO y la autoeficacia académica matemática, pero no para el PSP. En segundo lugar, partiendo de un enfoque centrado en la variable; (3) se pretende analizar la capacidad predictiva de presentar altas puntuaciones en autoeficacia académica en función de ambas dimensiones perfeccionistas, PAO y PSP; (4) así como la capacidad discriminativa de ambas subescalas para identificar individuos con o sin altos niveles de autoeficacia académica. En este sentido, de acuerdo con Bong et al. (2014) y Ford et al. (2023), se espera que la dimensión PAO obtenga una capacidad predictiva en sentido positivo, así como una buena capacidad discriminativa sobre la condición de presentar o no una elevada autoeficacia.
MétodoParticipantesLos participantes de este estudio se seleccionan a través de un muestreo aleatorio por conglomerados, siendo la unidad primaria la zona geográfica de la provincia de Alicante: centro, norte, sur, este y oeste. Las unidades secundarias son los institutos de Educación Secundaria Obligatoria (entre dos y tres seleccionados al azar y de forma proporcional a cada zona, quedando seleccionados 15 institutos públicos y privados). En tercer lugar, se toman como unidades terciarias las aulas, concretamente, se seleccionan de forma aleatoria cuatro aulas, una por curso académico, desde 3° de Educación Secundaria Obligatoria hasta 2° de bachillerato. Siguiendo este sistema, se obtiene una muestra de 1.375 estudiantes de entre 15 y 18 años (M=16.36, DT=1.04), de los cuales 695 son chicos y 680 chicas. La Tabla 1 refleja la distribución de la muestra en función del sexo y la edad, la cual es homogénea, tal y como evidencia la prueba Chi-cuadrado (χ2=3.103, p=.38). La composición étnica de la muestra es: 86.34% españoles, 6.79% latinoamericanos, 4.12% árabes, 2.55% europeos y 0.20% asiáticos. El nivel socioeconómico de los participantes es medio en la mayoría de los casos.
InstrumentosChild and Adolescent Perfectionism Scale (CAPS; Flett et al., 2016). Esta escala evalúa el PSP (10 ítems; p. ej. «Quiero ser el mejor en todo lo que hago») y el PAO (12 ítems; p. ej. «Siento que las personas preguntan demasiado sobre mí») mediante una escala tipo Likert de 5 puntos (1=falso, 5=muy verdadero). Los niveles de fiabilidad para el PAO en el presente estudio son de α=.80 y Ω=.81, mientras que para el PSP son de α=.80 y Ω=.82. La escala cuenta con una validación española en población infantil entre 8 y 12 años (Vicent, Inglés, Sanmartín et al., 2019).
Escala de Autoeficacia Percibida en Situaciones Académicas (EAPESA; García-Fernández et al., 2010). Este instrumento tiene como objetivo medir las expectativas de jóvenes y universitarios en cuanto a su autoeficacia en situaciones educativas. Se compone de 10 ítems (p. ej. «Me considero lo suficiente capacitado/a para enfrentarme con éxito a cualquier tarea académica») medidos a partir de una escala tipo Likert con 4 puntos (1=nunca, 4=siempre), cuyo nivel de fiabilidad reportado para el presente estudio es de α=.85 y Ω=.87.
ProcedimientoEsta investigación está aprobada por el Comité de Ética de la Universidad de Alicante (UA-2023-03-07). Se concreta una reunión con los directores de los institutos seleccionados para la realización del estudio con la finalidad de informarles sobre los objetivos propuestos e invitarles a colaborar en dicha investigación. Además, se solicita el consentimiento parental por escrito. Los instrumentos se aplican de forma colectiva y anónima, en horario escolar. El tiempo medio empleado para la administración de los instrumentos es de 15 minutos para la CAPS y de cinco minutos para la EAPESA.
Análisis estadísticosSe analizan las correlaciones bivariadas entre las dimensiones perfeccionistas y los diez ítems que componen la EAPESA. Según los valores propuestos por Cohen (1988), la magnitud de dichas correlaciones se estima que es pequeña cuando los valores oscilan entre 0.10 y 0.29; moderada entre 0.30 y 0.49, y grande para valores iguales o superiores a 0.50. Para la identificación de perfiles se recurre al análisis de perfiles latentes. La elección del perfil óptimo se obtiene a partir de la interpretabilidad teórica de cada modelo y considerando los índices propuestos por Song y Kim (2019): los valores más bajos del Criterio de Información Bayesiano (BIC) y el Criterio de Información de Akaike (AIC); valores p inferiores a .05 para el Vuong-Lo-Mendell-Rubin Likelihood-Ratio Test (LRT) y el Bootstrap Likelihood Ratio Test (BLRT); y puntuaciones de entropía cercanas a 1. Además de estos índices y estadísticos, para que la clasificación por clases tenga sentido, no se considera ninguna solución que incluya perfiles pequeños (con menos de 25 sujetos). Estos análisis se llevan a cabo con el programa MPLUS 8.10.
Tras el modelo de perfiles de perfeccionismo con mejor ajuste, se calculan las diferencias interclase en las puntuaciones medias de los diez ítems de la EAPESA mediante el análisis de varianza (ANOVA). Asimismo, se realizan las pruebas post hoc (método de Bonferroni) para identificar entre qué perfiles de perfeccionismo hay diferencias estadísticamente significativas en relación con la autoeficacia académica. Además, se obtiene el tamaño del efecto calculando el índice d de Cohen (1988) para hallar la magnitud de las diferencias encontradas, interpretándolo de la siguiente manera: valores d entre 0.20 y 0.49, entre 0.50 y 0.79, y superiores a 0.80 para tamaños del efecto pequeños, moderados y grandes, respectivamente.
Se emplea el método de regresión logística binaria para analizar la capacidad predictiva del PAO y el PSP sobre las altas puntuaciones en autoeficacia académica (puntuaciones superiores o iguales al centil 75) mediante el procedimiento de regresión por pasos hacia delante a partir del estadístico de Wald. La capacidad predictiva se estima mediante la Odds Ratio (OR), considerándose una predicción positiva, los valores superiores a 1; negativa, los valores inferiores a 1; y ausencia de capacidad predictiva, valores iguales a 1 (De Maris, 2003). Tanto los análisis de varianza como las regresiones logísticas se realizan a través del programa SPSS 28.
Por último, con el fin de comprobar la capacidad discriminativa de las puntuaciones en perfeccionismo para identificar sujetos con o sin altos niveles en autoeficacia académica, se calculan las curvas ROC (sensibilidad frente a especificidad) por separado para cada dimensión de perfeccionismo (p. ej., PAO y PSP). Para la interpretación del valor del área bajo la curva (AUC) se consideran los siguientes criterios: entre .75 y .90, se estima que el test es bueno; entre .90 y .97, se valora que la capacidad discriminativa es muy buena; mientras que valores entre .97 y 1 indican una discriminación excelente (Martínez-Pérez y Pérez-Martin, 2023). La sensibilidad, o razón de verdaderos positivos, es operacionalizada como el porcentaje de sujetos con alta autoeficacia que son correctamente clasificados usando la puntuación obtenida en cada una de las dimensiones de perfeccionismo (PAO y PSP). Por su parte, la especificidad, o razón de verdaderos negativos, es operacionalizada como el porcentaje de sujetos que no presentan alta autoeficacia y que son identificados usando la puntuación en cada una de las dimensiones de perfeccionismo. Para determinar el punto de corte que determina la sensibilidad y especificidad más altas, se recurre al Índice de Youden. En este caso se utiliza el programa MedCalc 19.
ResultadosCorrelaciones entre las dimensiones perfeccionistas y la autoeficacia académicaSe observan correlaciones bilaterales positivas y estadísticamente significativas de carácter moderado entre ambas dimensiones perfeccionistas y la autoeficacia académica (PAO: r=.41, p<.001; PSP: r=.34, p<.001).
Análisis de perfiles latentes de perfeccionismoLa Tabla 2 presenta el ajuste obtenido para cada modelo desde dos hasta siete perfiles. El modelo de seis perfiles es el que menor AIC y BIC obtiene, además de p<.001 para el BLRT. No obstante, este se rechaza porque, aparte de no mostrar la entropía más alta, presenta dos clústeres con menos de 25 sujetos. Por esta misma razón se rechazan los modelos de cinco y siete perfiles, pese a que ambos arrojan datos bajos en cuanto al AIC, BIC y BIC-ajustado y p<.001 para el BLRT. Los modelos de dos y tres perfiles se rechazan también al lograr los niveles de BIC más altos, aunque p<.001 para el LRT y BLRT. En cuanto al modelo de cuatro perfiles, evidencia valores bajos de AIC y BIC, así como la entropía más alta al estar más próxima a 1 y p<.001 para BLRT, y todos los grupos son representativos de la muestra. Por tanto, se selecciona el modelo de cuatro perfiles tanto por presentar una mayor utilidad clasificatoria e interpretabilidad, así como por sus adecuados niveles en todos los índices de ajuste examinados.
Índices de ajuste para los resultados del análisis de perfiles latentes
| Modelos | AIC | BIC | BIC-ajustado | LRT | LRT-ajustado | BLRT | Entropía | Tamaño |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2 | 7307.92 | 7344.50 | 7322.27 | <.001 | <.001 | <.001 | .68 | 0 |
| 3 | 6972.06 | 7024.32 | 6992.55 | <.001 | <.001 | <.001 | .75 | 0 |
| 4 | 6871.15 | 6939.09 | 6897.79 | .002 | .003 | <.001 | .77 | 0 |
| 5 | 6819.05 | 6902.67 | 6851.85 | .099 | .106 | <.001 | .72 | 1 |
| 6 | 6801.68 | 6900.98 | 6840.62 | .050 | .055 | <.001 | .75 | 2 |
| 7 | 6790.35 | 6905.32 | 6835.44 | .165 | .176 | <.001 | .74 | 2 |
Nota. AIC=Criterio de Información de Akaike; BIC=Criterio de Información Bayesiano; LRT=Vuong-Lo- Mendell-Rubin Likelihood-Ratio Test; BLRT=Bootstrap Likelihood Ratio Test.
Negrita: modelo seleccionado.
El modelo de cuatro perfiles se compone de cuatro grupos de perfeccionismo. El primero clasifica a 35 (2.5%) estudiantes con puntuaciones medias muy bajas tanto en PAO (-2.61) como en PSP (-2.44), por lo que se les categoriza como estudiantes con perfeccionismo muy bajo. El segundo está formado por 244 (17.7%) alumnos y alumnas y reporta puntuaciones bajas para el PAO (-1.14) y PSP (-1.19), por lo que se les denomina estudiantes con perfeccionismo bajo. El tercero incluye a 354 (25.7%) participantes con elevadas puntuaciones de PAO (1) y PSP (1.07), considerando que tienen un perfeccionismo alto. Por último, el cuarto se compone de 742 (54%) adolescentes los cuales alcanzan unas puntuaciones moderadas en PAO (-0.05) y en PSP (-0.06), por lo que dicho perfil se etiqueta como perfeccionismo moderado (Figura 1).
Los resultados del ANOVA evidencian diferencias estadísticamente significativas entre las puntuaciones medias en autoeficacia académica obtenidas por cada perfil perfeccionista, F(3, 1371)= 72.46, p=<.001, η2=.14). El perfil con un perfeccionismo alto logra las medias más altas en cuanto a autoeficacia académica (M=29.31, DT=5.40), mientras que el perfil con un perfeccionismo muy bajo muestra la media más baja (M=20.80, DT=7.44) (Tabla 3).
Medias y desviaciones típicas que cada perfil latente obtiene en autoeficacia académica
| Perfiles | Perfeccionismo muy bajo | Perfeccionismo bajo | Perfeccionismo alto | Perfeccionismo moderado | Significación estadística | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| M | DT | M | DT | M | DT | M | DT | F(3,1371) | p | η2 | |
| Autoeficacia | 20.80 | 7.33 | 23.29 | 5.67 | 29.21 | 5.40 | 26.32 | 5.13 | 72.46 | <.001 | .14 |
Las comparaciones post hoc (Tabla 4) evidencian que, en relación con la autoeficacia académica, existen diferencias estadísticamente significativas entre todos los perfiles, excepto entre los perfiles con perfeccionismo muy bajo y perfeccionismo bajo. Además, los tamaños del efecto asociados a estas diferencias son de magnitud grande (d ≥ 0.80) para las comparaciones entre el perfil con perfeccionismomuy bajoy los que tienen un perfeccionismoalto (d=-.1.50) o moderado (d=-1.05), así como entre el perfil perfeccionismobajo y perfeccionismoalto (d=-1.07). Por su parte, las comparaciones entre el perfeccionismo bajo y moderado (d=0.58), y entre el perfeccionismo alto y moderado (d=0.55) alcanzan un tamaño del efecto moderado.
Índices de correlación de Pearson e índices d de Cohen para los contrastes post hoc entre las puntuaciones medias obtenidas por los cuatro perfiles en la autoeficacia académica
| Perfiles | Perfeccionismo muy bajo vs. perfeccionismo bajo | Perfeccionismo muy bajo vs. perfeccionismo alto | Perfeccionismo muy bajo vs. perfeccionismo moderado | Perfeccionismo bajo vs. perfeccionismo alto | Perfeccionismo bajo vs. perfeccionismo moderado | Perfeccionismo alto vs. perfeccionismo moderado | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Autoeficacia | p | n. s. | <.001 | <.001 | <.001 | <. 001 | <.001 |
| d | - | -1.50 | -1.05 | -1.07 | -0.58 | 0.55 | |
La Tabla 5 ofrece los resultados de los análisis de regresión logística para la probabilidad de presentar altas puntuaciones en autoeficacia académica en función de las dimensiones perfeccionistas. La proporción de casos correctos es del 72.3% (PAO) y el 70.9% (PSP). Además, se logran valores para la R2 de Nagelkerke que oscilan entre .29 para el PAO y .25 para el PSP. Ambas dimensiones de la CAPS predicen de forma positiva y significativa altas puntuaciones en autoeficacia académica. De forma concreta, se alcanza un nivel de OR=1.13 tanto para el PAO como para el PSP. De este modo, la probabilidad de presentar altas puntuaciones de autoeficacia académica es un 13% mayor por cada punto que aumentan las puntuaciones en PAO y PSP.
Regresión logística binaria para la probabilidad de presentar altas puntuaciones en autoeficacia en función de las variables de perfeccionismo
| Variable | χ2 | R2 | B | E.T. | Wald | p | OR | I.C. 95% | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| PAO | Clasificados correc.: 72.3% | 156.79 | .29 | .12 | .01 | 124.06 | <.001 | 1.13 | 1.10-1.16 |
| Constante | -4.28 | .24 | 101.93 | <.001 | .01 | ||||
| PSP | Clasificados correc.: 70.9% | 140.09 | .25 | .12 | <.001 | 107.74 | <.001 | 1.13 | 1.10-1.16 |
| Constante | -3.56 | <.001 | 85.74 | <.001 | .02 |
Nota. χ2=Chi cuadrado; R2=Cuadrado de Nagelkerke; B=Coeficiente de regresión; E.T.=Error estándar; Wald=Prueba de Wald; p=Probabilidad; OR=Odds ratio; I.C.=Intervalo de confianza al 95%.
La Figura 2 representa el área por debajo de la curva (AUC) que determina la capacidad discriminativa de las puntuaciones en PAO y PSP para identificar sujetos con o sin alta autoeficacia académica. Los resultados para PAO arrojan que el valor AUC para el punto de corte de 38 es de .79 (IC95%=.76 - .82), siendo significativo frente al azar o una línea ROC aleatoria (p <.001), la sensibilidad es de 70.3, la especificidad de 78.7 y el índice Youden de .49 (IC95%=.43 - .55) lo que sugiere una capacidad discriminativa de la subescala PAO buena.
En lo que respecta al PSP, se obtiene un valor AUC para el punto de corte de 31 de .76 (IC95%=.72 - .79, p<.001), así como valores de sensibilidad y especificidad de 70.1 y 70.6, respectivamente, sugiriendo una capacidad discriminativa de la subescala buena para el punto de corte de .31 (Figura 2), arrojando el Índice de Youden un valor de .44 (IC95%=.34 - .54).
DiscusiónEl presente estudio tiene como objetivo aclarar si existe una relación entre el perfeccionismo multidimensional y la autoeficacia académica en población juvenil a partir de un doble enfoque: centrado en la persona y en la variable. En primer lugar, los resultados del análisis de perfiles latentes permiten observar la existencia de cuatro perfiles de alumnado perfeccionista que reflejan un perfeccionismo muy bajo, bajo, alto y moderado. Este modelo no coincide con la hipótesis propuesta, pese a que se emplea la CAPS al igual que en los estudios de Vicent, Inglés, Gonzálvez, Sanmartín, Aparicio-Flores et al. (2019) y Vicent et al. (2022). No obstante, diversos estudios que utilizan este procedimiento han identificado cuatro perfiles perfeccionistas (Çimşir y Ülker-Tümlü, 2021; Gustafsson et al., 2016; Haraldsen et al., 2021; Seong y Chang, 2021; Vicent et al., 2021). Esto quizá signifique que las diferencias entre el número de perfiles perfeccionistas identificados en la literatura científica dependan más de las características de la muestra específica o la interpretación de los investigadores (Çimşir y Ülker-Tümlü, 2021) que de los instrumentos empleados para evaluar este constructo.
En lo referido al comportamiento de ambas dimensiones perfeccionistas para cada perfil, es similar a los resultados obtenidos por Vicent, Inglés, Gonzálvez, Sanmartín, Aparicio-Flores et al. (2019) no encontrando ningún perfil con niveles de intensidad distintos para PSP y PAO. Esto quizás se deba a que, como afirman Greenspon (2014) y Lundh et al. (2008), las facetas perfeccionistas suelen manifestarse de forma conjunta y no ser separables en la vida diaria.
Respecto a los resultados del ANOVA, los adolescentes con un perfil con perfeccionismo alto para ambas dimensiones reportan las medias más altas en cuanto a la autoeficacia académica. Esto puede deberse a que actúen como un grupo ambicioso (Lin y Muenks, 2022) cuyo deseo por ser perfectos les propicie hacia el mantenimiento de unos niveles de esfuerzo, persistencia y dedicación óptimos para alcanzar con creces los objetivos propuestos (Vicent, Inglés, Gonzálvez, Sanmartín, Aparicio-Flores et al., 2019). O, quizá es que este tipo de alumnado desarrolla en mayor medida rasgos adaptativos, los cuales reducen los niveles de autocompasión negativa, así como el síndrome del impostor (Liu et al., 2023). Además, se hallan diferencias estadísticamente significativas entre todos los perfiles, excepto para los perfiles de perfeccionismo muy bajo y perfeccionismo bajo, alcanzando tamaños del efecto moderados y grandes. Este hecho esclarece los niveles de autoeficacia académica del alumnado según su perfil perfeccionista, evidenciando que, a mayor perfeccionismo en ambas dimensiones, PSP y PAO, mayores niveles de autoeficacia.
Estos resultados obtenidos a través del enfoque centrado en la persona se complementan con los derivados del enfoque centrado en la variable. Así, los resultados de las regresiones logísticas evidencian que tanto el PAO como el PSP predicen de forma positiva y significativa altas puntuaciones en autoeficacia académica. En esta misma línea, aunque los resultados del análisis de las Curvas ROC no se pueden comparar con otros estudios, dado que no existen investigaciones previas que los incorporen en el campo del perfeccionismo y la autoeficacia académica, estos reflejan que la capacidad discriminativa tanto del PAO como del PSP es buena y similar para ambas dimensiones, permitiendo clasificar correctamente al 79% y 76% de los individuos con y sin altos niveles de autoeficacia académica. Los puntos de corte que mejor discriminan a los sujetos con y sin altos niveles de autoeficacia académica son .38 para PAO y .31 para PSP. En ambos casos, se obtienen niveles de sensibilidad y especificidad superiores a 70, lo que indica que estos puntos de corte permiten clasificar correctamente a más del 70% de los sujetos con altos niveles de autoeficacia académica (sensibilidad), y sin altos niveles de autoeficacia académica (especificidad).
En conjunto, los resultados confirman la hipótesis planteada y coinciden parcialmente con los hallazgos de los estudios correlacionales previos elaborados por Bong et al. (2014) y Ford et al. (2023) quienes aportan datos preliminares sobre la relación entre el PAO, el PSP y la autoeficacia académica matemática. Así, mientras que en estos estudios solamente una de las dos dimensiones perfeccionistas se vincula significativamente con la autoeficacia académica, los resultados hallados en la presente investigación aportan evidencias suficientes como para considerar que ambas dimensiones, PSP y PAO, están vinculadas positiva y significativamente con la autoeficacia académica. Tal vez, algunos rasgos perfeccionistas como los altos estándares, la escrupulosidad ante la realización de tareas, el orden o la autocrítica, repercuten en el desarrollo de la autoeficacia académica. Asimismo, cabe destacar que las expectativas y juicios sociales, que tienen lugar mayormente dentro del entorno familiar, pueden potenciar la autoeficacia académica, dado que se asocian con el desarrollo tanto del PAO como del PSP (Smith et al., 2022).
Limitaciones y futuras líneas de investigaciónEste estudio tiene limitaciones que deberían ser consideradas. En primer lugar, los datos se recogen mediante la técnica de autoinforme, por lo que puede haber sesgos de deseabilidad social. En segundo lugar, los resultados deben ser generalizados con cautela a otros grupos de edad y contextos culturales distintos al empleado en este trabajo. De este modo, resulta interesante replicar este estudio en otros países para poder realizar una comparativa y así, observar si las diferencias culturales afectan al modo en el que el perfeccionismo se vincula con la autoeficacia académica. Por último, al tratarse de un diseño transversal, no se pueden concluir relaciones de causalidad entre las variables consideradas. Por ello, deben incorporarse datos longitudinales que permitan estudiar las tendencias perfeccionistas del alumnado durante las diferentes etapas educativas.
Conclusiones e implicaciones prácticasAunque la presente investigación muestra una serie de limitaciones, supone un aporte novedoso para el campo de la Psicología de la Educación, dado que, por un lado, permite esclarecer la relación existente entre el PAO, el PSP y la autoeficacia académica a partir de un doble enfoque (centrado en la variable y centrado en la persona), además de tratarse del primer estudio a nivel internacional que incorpora el análisis de las curvas ROC para entender la capacidad discriminativa de las dimensiones perfeccionistas sobre ser altamente autoeficaz en el ámbito educativo. Los profesionales de la psicología y de la educación deben considerar que la elevada autoeficacia académica puede ser una característica típica y adaptativa de los estudiantes altamente perfeccionistas. Sin embargo, a la luz de la estrecha relación que existe entre el perfeccionismo, especialmente entre el PSP, y la psicopatología en general (Limburg et al., 2017), no se debe olvidar el potencial riesgo que presentan los perfiles con altos niveles de perfeccionismo. Pues, poseer elevados niveles de autoeficacia académica e, incluso, éxito en los estudios no es incompatible con la insatisfacción u otras formas de emocionalidad negativa, dado que dependerá de las habilidades que tenga el alumnado para gestionarlas (p. ej. la responsabilidad o la tenacidad) (Postigo et al., 2021; Serrano et al., 2022).
FinanciaciónEste estudio ha sido financiado por la Conselleria de Innovación, Universidades, Ciencia y Sociedad Digital de la Generalitat Valenciana con los proyectos CIGE/2021/021 y CIAICO/2022/078, concedidos a MV y CG, respectivamente, así como por la ayuda predoctoral CIACIF/2022/252 concedida a AFR.
