Participaron 1.792 estudiantes de Educación Secundaria Obligatoria (ESO) y Bachiller (BAT), pertenecientes a 14 centros públicos. Se descartaron a 68 participantes por presentar patrones azarosos o de deseabilidad social o haber dejado en blanco un 20% o más del cuestionario. La muestra definitiva de estudio quedó formada por 1.724 adolescentes, con edad media de 16,52 años (DT= 0,759; Rango: 15-19). De ellos, un 46% son chicos. Un 17,8% de los participantes refirió haber apostado en los últimos 30 días.

Después de obtener la autorización de la autoridad competente en materia de educación, el estudio fue aprobado por el Comité de Ética de la Universidad Miguel Hernández (DPS.DLI.01.17). Los centros educativos fueron seleccionados al azar, con una proporción de dos centros por municipio, y dentro de cada centro se seleccionaron todas las clases de cada curso. Se solicitó el consentimiento informado de las madres/padres y tutores de los participantes. Los adolescentes participaron voluntariamente después de haber sido informados del propósito del estudio. La duración de las sesiones fue de 20 minutos, y la prueba se completó colectivamente, bajo la supervisión del equipo de investigación.

La escala IGAS fue traducida del inglés al español siguiendo un proceso de adaptación cultural para garantizar su equivalencia lingüística, conceptual y métrica. Concretamente para la equivalencia lingüística se llevó a cabo una traducción-retrotraducción ciega siguiendo las indicaciones de protocolos para la adaptación transcultural de medidas autoinformadas35-37.

A partir de la versión traducida y consensuada, un panel de expertos aportó propuestas de mejora y posibles adaptaciones transculturales referidas al juego de apuestas, dando lugar a una versión traducida consensuada. Esta versión se aplicó en un programa piloto con un grupo de 20 adolescentes para comprobar la comprensión. Ningún ítem tuvo dificultades de comprensión.

Impacto de la publicidad de juego. Impacts of Gambling Advertising Scale27 formada por nueve ítems con respuesta Likert de cuatro puntos (1=muy en desacuerdo a 4=muy de acuerdo). Tres factores: participación, conciencia y conocimiento sobre opciones de apuesta.

Gasto - Intensidad de juego. Cuestionario ad-hoc de ocho ítems adaptado de la encuesta europea ESPAD que mide la cantidad en euros jugada en los últimos 30 días en cada una de las ocho modalidades de juego.

Severidad de Juego. Cuestionario SOGS-RA (South Oaks Gambling Scale-RA). Consta de 12 ítems dicotómicos, SÍ/NO, que proporcionan tres categorías según los puntos de corte sugeridos por Winters et al.38: Sin problemas ≤1, Riesgo 2-3 puntos, y Problema ≥4. La fiabilidad en esta muestra α de Cronbach = 0,73.

Intención de jugar. Cuestionario de tres preguntas sobre la intención de jugar en un futuro próximo: «¿Tienes intención de jugar a juegos de apuestas?», «¿Tienes planeado apostar online próximamente?», y «Si tuvieras la oportunidad, ¿querrías entrar en un salón de juego?». El formato de respuesta es Likert (Totalmente no=0 - Totalmente sí=6). La consistencia interna para este estudio fue de α = 0,729.

Accesibilidad. La facilidad para acceder a locales o webs de juegos de apuestas se evaluó mediante la subescala de accesibilidad de EDGAR-A39 formada por seis ítems con tipo de respuesta Likert con cinco opciones de acuerdo (Nada de acuerdo=1 - Muy de acuerdo=5) y mismo rango. La consistencia interna para este estudio fue de 0,67.

• 1)

  Análisis descriptivo de los ítems. Frecuencia, media y desviación estándar para los ítems, así como correlaciones de Pearson entre el ítem y la puntuación total. Además, se calculó la media y las desviaciones de los factores. Comparaciones de medias (t Student) para evaluar posibles diferencias en función del sexo. Finalmente, se comprobó la asimetría, el apuntamiento y estadísticos de normalidad.

• 2)

  La consistencia interna se midió con el coeficiente alfa de Cronbach, considerando valores desde 0,70 hasta 0,80 como buenos, y valores desde 0,80 hasta 0,90 como muy buenos40. Esta medida se basa en las correlaciones entre distintos ítems dentro de la misma prueba y permite valorar si los ítems miden la misma variable.

• 3)

  Análisis factorial confirmatorio (AFC). Para evaluar la idoneidad de la estructura factorial propuesta llevamos a cabo un modelo de ecuaciones estructurales utilizando la aproximación WLSMV (Weighted Least Squares Mean & Variance). Índices de ajuste: Ji Cuadrado (χ2 y χ2/gl), CFI (Comparative Fit Index), y RMSEA (Root Mean Square Error of Approximation) (RMSEA, IC del 90%)41. Un buen ajuste del modelo se asocia con valores pequeños y no significativos de χ2, CFI>0,90 y RMSEA<0,1042. Los análisis estadísticos se llevaron a cabo con el paquete estadístico SPSS versión 22 (IBM Corp: Armonk, NY, EE. UU.) y MPlus versión 8.1 (Muthén & Muthén: Los Angeles, CA, EE. UU.).

• 4)

  La validez convergente se basa en la idea de que la correlación entre dos tests que miden rasgos teóricamente relacionados debe ser alta. Como no se dispone de una medida similar que sirva de referencia, gold estándar, se utilizó la correlación de Pearson para calcular las correlaciones entre las subescalas de IGAS y el número de veces que apuesta sólo en los últimos 30 días, la mayor cantidad de dinero apostado en los últimos 12 meses, la severidad (SOGS), la intención de apostar y la accesibilidad.

La Tabla 1 muestra el porcentaje de participantes que eligieron cada una de las categorías de respuesta a los ítems del cuestionario. Además, se muestra también la correlación de cada ítem con la puntuación total. Todos los ítems presentan una correlación con la puntuación total mayor que 0,30 (los valores ri-t oscilan entre 0,398 y 0,789). Esto indica que todos los ítems contribuyen a calcular lo que el test pretende medir.

Se evaluaron las diferencias en función del sexo con una prueba de comparación de medias (t de Student). La Figura 1 muestra el gráfico de caja con la representación gráfica de las puntuaciones de la escala total y cada uno de los factores en función del género. Los resultados indican que los chicos tienen puntuaciones más altas en los factores «participación» y «conocimiento» así como en la puntuación total de la escala. El factor «conciencia» no muestra diferencias estadísticamente significativas en función del sexo.

Figura 1.

Mediana y cuantiles de la puntuación total y las tres dimensiones en función del género y resultados de las pruebas de comparación de medias t de Student.

(0.33MB).

Los índices de la forma de la distribución de los datos (asimetría y apuntamiento) y los test de normalidad (Kolmogorov-Smirnov y Shapiro-Wilk) indican que las puntuaciones obtenidas no seguían una distribución normal (Tabla 2). Los ítems 2, 6 y 7 presentan asimetría negativa (asimetría a la izquierda). Los ítems 8 y 9 presentan índices de apuntamiento positivo (distribución leptocúrtica).

La consistencia interna es buena (α de Cronbach=0,782), lo que revela que los ítems miden la misma variable. Igualmente, la fiabilidad de dos mitades también indica que el grado de consistencia de las puntuaciones es bueno (α=0,708 para la primera parte de la escala y α=0,699 para la segunda parte). La correlación entre las partes es 0,490. Con la corrección de Spearman-Brown, la correlación es de 0,657.

Dado que las pruebas de normalidad indicaron que las puntuaciones de los ítems no ajustaban a una distribución normal, para poner evaluar la estructura de tres factores de la prueba calculamos el modelo de ecuaciones estructurales utilizando el método de estimación WLSMV, que se ha mostrado más efectivo con variables categóricas con pocas categorías43. Evaluamos un modelo con tres variables latentes (participación, conocimiento y conciencia). El ajuste del modelo se evaluó con los siguientes indicadores44: ji cuadrado (χ2), RMSEA (un valor<0,06 indica un buen ajuste) y el CFI (un valor <0,90 sugiere un ajuste satisfactorio entre las estructuras teóricas y los datos empíricos). Aunque el índice de ji cuadrado fue estadísticamente significativo, otros índices de ajuste mostraron buenos valores: CFI y Tucker-Lewis Index (TLI) obtuvieron valores superiores a 0,90 y el RMSEA un valor inferior a 0,10. En este sentido, algunos autores indican que el índice de ji cuadrado es muy sensible al tamaño de la muestra43,45 y que el uso de múltiples índices de ajuste ofrece una visión más holística de la bondad de ajuste. Los índices del modelo se muestran en la Tabla 3. La Figura 2 muestra la representación gráfica del modelo de ecuación estructural de tres variables. El resultado del modelo de tres factores (participación, conciencia, conocimiento) mostró en general un buen ajuste a los datos, indicando que la estructura factorial propuesta se confirma.

Figura 2.

Representación gráfica del modelo de ecuación estructural obtenido.

(0.2MB).

Para el análisis de la validez convergente se calculó la asociación de las puntuaciones de la escala IGAS con la conducta de juego (apostar solo, dinero apostado y severidad), la intención de apostar y la accesibilidad. En línea con lo esperado, las puntuaciones de las tres subescalas y del total de IGAS presentan correlaciones positivas y significativas, casi con la totalidad de variables. Si bien la mayoría de ellas son bajas, tres superan la magnitud de 0,30 y pueden considerarse como moderadas. El factor Participación está especialmente asociado a la intención de apostar (r=0,328). La percepción de que apostar es fácil, que presenta índices moderados con Participación, Conocimiento y el Total de la escala indican que los métodos mencionados anteriormente y el IGAS miden las mismas variables (Tabla 4).