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El impacto de la Covid-19 ha generado que más de la mitad de estudiantes universitarios tengan ansiedad en distintos niveles debido a las exigencias de la transición universitaria, la limitada socialización, la falta de apoyo socioeconómico e intranquilidad respecto a su formación continua (Coakley, Le, Silva & Wilks, 2021; Lee, Solomon, Stead, Kwon & Ganti, 2021). El profesorado universitario debe ser conocedor del problema de ansiedad en los estudiantes porque esto puede afectar en el proceso de enseñanza-aprendizaje y para ello requiere contar con un instrumento de medición adecuado. Para este fin, Lee (2020a) diseñó la Coronavirus Anxiety Scale (CAS), un instrumento que pretende medir los casos de ansiedad disfuncional por la Covid-19 de los adultos. El estudio se hizo con 775 pobladores residentes en Estados Unidos y evidenció una sólida confiabilidad (α = 0,93) y validez constructiva, asimismo, contiene 5 ítems en una sola dimensión, lo cual facilita su aplicación. Sin embargo, existe la necesidad realizar adaptaciones y réplicas en contextos sociales y lingüísticos para su adecuada aplicación.
En el contexto internacional, las adaptaciones se hicieron para diferentes idiomas y culturas, donde los investigadores tomaron en consideración los índices de ajuste X2 / df, CFI, TFI, SRMR y RMSEA, asimismo, midieron la confiabilidad con alfa de Cronbach. Choi, Lee & Lee (2020) lo adaptaron al contexto coreano con participantes adultos (n=329), donde confirmaron la confiabilidad (α = 0,85) y la unidimensionalidad del modelo pero covariaron los ítems 4 y 5 para mejorar los índices de ajuste, aunque el RMSEA no cumplía con el criterio adecuado (>0,8), dieron como válido el instrumento. En la misma línea, se realizó la adaptación para la población turca (Evren, Evren, Dalbudak, Topcu & Kutlu, 2020) con adecuados ajustes y confiabilidad; asimismo, hizo estudios con verificaciones norteamericanas (Lee, Matis, Jobe & Pappalardo, 2020) y adaptación al contexto portugués (Magano, Guedes, Pedrosa, Pimenta & Leite, 2021). Los estudios evidenciaron distintas variables sociodemográficas como el sexo, la raza o el padecimiento de Covid-19 o no, dado que se orientaban a una población general y no delimitaron un marco muestral.
En países latinoamericanos, se ha adaptado al contexto cubano (Broche et al., 2020); brasileño, donde se estableció covarianzas entre los ítems 2 y 3 para mejorar los ajustes (Padovan-Neto et al., 2021); puertorriquense, donde las covarianzas se dieron entre los ítems 2 y 5 y la consistencia se midió mediante omega (González-Rivera, Rosario-Rodríguez & Cruz-Santos, 2020); argentino, en el que la adaptación fue pertinente y consistente debido a los coeficientes de alfa ordinal y omega (Eidman, Arbizu & Marturet, 2021). En suma, la mayoría de las adaptaciones realizadas en el ámbito internacional consideran el valor de alfa de Cronbach como única medida de consistencia interna, asimismo, no se orientan a una muestra específica, sino a toda una población, pero de todas maneras se confirma la característica unidimensional.
En el caso peruano, el Ministerio de Salud (Minsa, 2020) señala que en el año 2019 se atendió a 1.259.263 casos de salud mental, donde la cuarta parte fue por ansiedad (300 000). Esto hace que la ansiedad sea un problema latente en el Perú. Durante la educación a distancia, el 75,4 % de estudiantes manifiesta algún grado de ansiedad durante la pandemia (Saravia, Cazorla & Cedillo, 2020). En este panorama, Caycho-Rodríguez et al. (2020) realizaron la adaptación del instrumento con 704 estudiantes universitarios de ciencias de la salud de universidades privadas de Lima, donde confirmaron adecuados índices de bondad de ajuste X2 / df, CFI, RMSEA, SRMR y WRMR, asimismo, una adecuada consistencia interna con αordinal (α=0,89) y omega de McDonald (ω = 0,89). Franco-Jimenez (2020) también confirmó la adaptación en la ciudad de Ica, sin embargo, no orientó su investigación hacia el ámbito universitario, sino a la población en general.
Aunque existen estudios que confirman la adaptación del instrumento en el contexto peruano, lo cierto es que no todos se orientan al ámbito de los estudiantes universitarios y en ningún caso al campo del futuro profesorado ni tampoco se hizo adaptaciones en el sur del país. Por lo tanto, el objetivo del presente estudio es verificar la validez de la estructura interna y confiabilidad de la Escala de Ansiedad por Covid-19 en estudiantes de educación con base en la traducción realizada por González-Rivera et al. (2020).
Método
Diseño
El estudio sigue un enfoque cuantitativo de tipo instrumental con diseño no experimental de corte transversal o seccional debido al tiempo de recolección de la información. Asimismo, es de tipo instrumental porque se pretende evaluar las propiedades psicométricas de un instrumento en un contexto determinado (Ato, López & Benavente, 2013).
Participantes
Los participantes fueron estudiantes universitarios matriculados en el año académico 2020-2021 de Perú. La muestra está conformada por 306 estudiantes universitarios de la carrera profesional de Educación de la ciudad de Tacna selectos mediante muestreo por conveniencia con criterios de exclusión: a) estudiantes que no forman parte de la carrera universitaria, b) no están matriculados en el año lectivo 2020-2021, c) no tuvieron conectividad o d) no asistieron el día de aplicación. Para el estudio, la muestra se dividió en dos grupos de 153 estudiantes con la finalidad de obtener los resultados del AFE y AFC.
El 64,1 % fueron mujeres (196) y 35,9 %, hombres (110), 41,7% presentaban edades entre 18 y 20, 33% entre 21 y 23, 13,7 % entre 24 y 26, 3,6% entre 27 y 29 y 2,6 % de 30 a más, es decir, aproximadamente el 80% de la muestra provenía de una población juvenil. La carrera de Educación tiene una duración de 5 años (10 ciclos) y presenta 5 especialidades para la enseñanza en la educación básica, 97 fueron de Idioma Extranjero (31,7%), 66 de Lengua y Literatura (21,6%), 77 de Ciencias Sociales y Promoción Sociocultural (25,2%), 43 de Matemática, Computación e Informática (14,1%) y 23 de Ciencias de la Naturaleza, Tecnología y Ambiente (6,7%). Cuando se aplicó el instrumento, los estudiantes cursaban un semestre par, por lo que quienes se encontraban en su primer año de estudios estaban en el II ciclo (24,5%), los de segundo año estaba en el IV ciclo (22,2%), los de tercero en VI (18%), los de cuarto en VIII (28,4%) y los de quinto año en X ciclo (6,9%).
Instrumento
Aunque existen adaptaciones al contexto peruano realizadas por Caycho-Rodríguez et al. (2020) y Franco-Jimenez (2020), hay ciertas observaciones lingüísticas respecto al uso de tiempos verbales en la traducción de los ítems (mezcla de dos pretéritos perfectos en una oración o un pretérito perfecto con un presente), motivo por el que se optó por la traducción realizada por González-Rivera et al. (2020) de la Coronavirus Anxiety Scale (Lee, 2020a) que toma en cuenta el pretérito perfecto y el imperfecto en una oración para expresar secuencia temporal, por ejemplo, en el ítem 1, “Me sentí mareado, aturdido o débil cuando leía o escuchaba noticias sobre el coronavirus (COVID-19)”.
El instrumento, inicialmente se creó con base en la revisión de la literatura especializada acerca del miedo y la ansiedad. Para la traducción, González-Rivera et al. (2020) emplearon el método de traducción cruzada con el apoyo de un traductor bilingüe y tres psicólogos bilingües quienes dieron garantía de la equivalencia del contenido. La validación interna la hicieron con 327 participantes puertorriquenses, donde hallaron un alfa de Cronbach de 0,91, adecuados índices de bondad de ajuste y confirmaron la unidimensionalidad del instrumento original.
El instrumento tiene como fin evaluar los síntomas asociados al constante pensamiento y exposición frente a la Covid-19. Cada uno de los ítems evalúa distintos síntomas de la siguiente manera: mareos (ítem 1), alteraciones del sueño (ítem 2), inmovilidad tónica (ítem 3), pérdida de apetito (ítem 4) y náuseas o problemas estomacales (ítem 5) tal como se observa en la tabla 1. Cada ítem se valora en una escala de 5 opciones de respuesta así se expresa la constancia del síntoma, que comprende de 0 (en absoluto) a 4 (casi todos los días) durante las últimas dos semanas (tabla 1).
Tabla 1 Distribución de los ítems y síntomas de medición
Nota: basada en el instrumento original Coronavirus Anxiety Scale (Lee, 2020a) y la traducción de González-Rivera et al. (2020)
Procedimiento
Primero, la muestra fue seleccionada por conveniencia, la recolección de información tuvo un período de 2 semanas aproximadamente, del 26 de diciembre del 2020 al 11 de enero de 2021. El período de aplicación fue durante la confirmación de rebrote de la Covid-19 en el Perú, asimismo, la ciudad donde se realizó el estudio forma parte de la región focalizada en cuarentena obligatoria dictada por el presidente de Estado. En este contexto, la investigación se hizo de manera virtual a través del Formulario de Google en colaboración con los docentes universitarios siguiendo las normas éticas de realización de encuestas con seres humanos, se informó a los participantes: a) los fines de la investigación, b) el carácter anónimo, c) la confidencialidad de su información y d) la voluntariedad de su participación, posteriormente brindaron su consentimiento informado y se procedió al llenado del cuestionario. La recolección de información se hizo mediante un enlace compartido a través de distintos medios como Whatsapp, correo electrónico y la plataforma Google Meet, donde los participantes llenaron el cuestionario de manera asincrónica o sincrónica (videollamada).
Análisis de datos
Para el procesamiento de la base de datos se utilizó el programa Excel, donde se hizo las adecuaciones respectivas de los datos. Luego se procedió a hacer el análisis de ítems donde se evaluó la distribución del porcentaje para determinar si existe o no deseabilidad, asimismo se halló la media y desviación estándar para verificar la distribución de la información. Se verificó los coeficientes de asimetría y curtosis, los índices de homogeneidad, las comunalidades y el índice de discriminación que permitieron verificar el adecuado funcionamiento de los reactivos. Con base en esta información se decidió si el ítem era o no aceptable. Para analizar la estructura interna, primero se verificó los supuestos previos de Kaiser-Meyer-Olkin (KMO), que compara los coeficientes de correlación parcial y son adecuados si el valor es > 0,5 y la prueba de Bartlett determina la existencia de una matriz de identidad cuando < 0,05 (Lloret-Segura, Ferreres-Traver, Hernández-Baeza & Tomás-Marco, 2014). En segundo lugar, se realizó el análisis factorial exploratorio (AFE) donde se tomó en cuenta el puntaje de Eigenvalue por encima de 1 según la regla de Kaiser (Lloret-Segura et al., 2014). En el análisis factorial confirmatorio (AFC), al ser una variable de naturaleza ordinal o categórica y sin el supuesto de normalidad se empleó el DWLS o Diagonally Weighted Least Squares (Li, 2016). Los índices de ajuste considerados en el AFC fueron X2/gl (Chi cuadrado/ grados de libertad) el cual debe ser ≤ 5, TLI (índice de Tucker Lewis), CFI (índice de ajuste comparativo) que deben ser ≤ 0,90, el SRMR (residuo estandarizado cuadrático medio) debe ser ≤ 0,05 y RMSEA (error de aproximación cuadrático medio) < 0,08 para que se consideren aceptables (Escobedo, Hernández, Estebané & Martínez, 2016; Hair, Black, Babin & Anderson 2010). Finalmente, se verificó la fiabilidad del instrumento por medio del Coeficiente de Omega, Alfa de Cronbach y Ordinal cuyos valores deben ser > 0,7. Todos los procesos de análisis se hicieron mediante los programas Excel 2016, MPlus y Factor Analysis 10.10.03 por la naturaleza categórica (Lloret, Ferreres, Hernández & Tomás, 2017).
Resultados
Análisis de ítems
La frecuencia de respuestas por cada ítem muestra que en ningún caso los datos exceden el 80 %, esto demuestra que no hubo sesgo en la respuesta. El promedio que presentan los ítems oscila entre 0,55 y 1,06 y la variabilidad con respecto a la media (DE) se encuentra entre ±0,868 y ±1,010. Los indicadores de asimetría y curtosis se encuentran dentro de los rangos ±2, presentan datos superiores a 0, por lo cual, se asume que sigue una asimetría positiva y una distribución leptocúrtica. Los valores del índice de homogeneidad corregida son aceptables, debido a que son mayores a 0,30 y los ítems presentan una condición adecuada, dado que todas las comunalidades son superiores a 0,50 (Hair et al., 2010).
Para hallar el índice de discriminación, se consideraron los grupos extremos de los puntos de corte propuestos por González, Rosario y Cruz (2020), quienes establecen que 0-4=mínimo; 5-9=leve; 10-14=moderado y 15-20=severo. Previamente, se hizo la prueba de normalidad mediante el estadístico de Komogorov-Smirnov con la corrección de significación de Lilliefors y se obtuvo un p < 0,05, lo que indica que los datos no siguen una distribución normal. De este modo, se empleó el estadístico de U de Mann Whitney y se confirmó que los ítems fueron menores o iguales a 0,05, lo que indica que discriminan correctamente los valores extremos, sin embargo, es necesario tomar en consideración que el primer ítem presenta una discriminación leve (tabla 2).
Tabla 2 Análisis estadístico de los ítems de la Escala de Ansiedad por Coronavirus
Nota: 0: ningún día, 1: menos de un día o dos, 2: varios días, 3: más de 7 días, 4: casi todos los días durante las últimas 2 semanas, M: Media; DE: Desviación estándar; g1: coeficiente de asimetría de Fisher; g2: coeficiente de curtosis de Fisher; IHC: Índice de homogeneidad corregida; h2: Comunalidad; ID: Índice de discriminación por el método de grupos extremos.
La tabla 3 muestra las correlaciones policóricas entre los ítems 1, 2, 3, 4 y 5 pertenecientes a la Escala de Ansiedad por Coronavirus y se observa que estas oscilan entre 0,574 y 0,776; esto indica que presentan correlaciones adecuadas ya que son mayores a 0,4 y menores a 0,9, por lo tanto, miden el concepto de manera adecuada.
Análisis Factorial Exploratorio (AFE)
La tabla 4 muestra los resultados de los supuestos previos revelan un valor de Bartlet de 0,000 y un KMO de 0,883 confirmados por el IC 95 % (0,868 - 0,906) los cuales resultan favorables para continuar con el análisis. De acuerdo con los valores obtenidos de Eigen, solo un factor es > 1 y este explica el 75% de la varianza (S2 = 0,754), debido a que supera el mínimo requerido del 60%, por lo tanto, el instrumento es unidimensional (Hair et al., 2010).
Con respecto a las cargas factoriales encontradas en el AFE, con base en las correlaciones policóricas son suficientemente adecuadas que fluctúan entre 0732 (reactivo 5) y 0,903 (reactivo 3), ambos confirmados por los intervalos de confianza. Es así que para el siguiente proceso no es conveniente realizar una rotación, dado que el instrumento revela unidimensionalidad, sino un análisis factorial confirmatorio (tabla 5).
Análisis Factorial Confirmatorio (AFC)
Como el objetivo de la investigación pretende confirmar la unidimensionalidad del instrumento Ansiedad por Coronavirus en el contexto peruano, se realiza el proceso de análisis factorial confirmatorio (AFC). Tras la aplicación a los estudiantes que aspiran a ser docentes de educación secundaria, se halló que los índices de ajuste como X2/gl = 3,341 es aceptable, el valor de p = 0,00 también es adecuado, el CFI = 0,981 indica que el modelo reproduce el 98% de las covarianzas en los datos, lo que confirma su aceptación y el TLI = 0,963 también indica una adecuada parametrización del modelo. Los valores de RMSEA = 0,076 y SRMR = 0,025 también son adecuados de acuerdo con los valores esperados en la tabla 6 (Escobedo et al., 2016; Hair et al., 2010).
Tabla 6 Índice de ajustes del modelo unidimensional
Nota: X2/gl: Chi cuadrado/ grados de libertad; TLI: índice de Tucker Lewis; CFI: Índice de ajuste comparativo; SRMR: Residuo estandarizado cuadrático medio; RMSEA: Error aproximación cuadrático medio
El diagrama de senderos (figura 1) realizado con el programa Mplus con base en el modelo unidimensional del instrumento EAC-19 evidencia cargas factoriales que fluctúan entre 0,622 y 0,786. Estos denotan cargas adecuadas dado que superan el mínimo requerido de 0,5.
Fiabilidad
La consistencia interna se obtuvo mediante 3 estimadores: Omega de McDonald (ΩMcDonald) = 0,846, Alfa de Cronbach (αCronbach) = 0,845 y Alfa ordinal (αordinal) = 0,895. En todos los casos, la confiabilidad mostró buena magnitud, debido a que fueron superiores a 0,8 (Elousa & Zumbo, 2008).
Discusión y conclusiones
El presente estudio es de tipo instrumental y asocia diferentes investigaciones que evalúan las propiedades psicométricas de la Escala de Ansiedad por Coronavirus a partir de la validez y confiabilidad del instrumento, asimismo, se toma en consideración que fue creado en el contexto de pandemia en el año 2020 y adaptado por González-Rivera et al. (2020), lo cual limita la cantidad de literatura disponible.
El análisis factorial confirmatorio (AFC) de la propuesta unidimensional revelan índices de ajuste adecuados X2/gl, TLI, CFI, SRMR y RMSEA de acuerdo con los criterios de Escobedo et al. (2016). Asimismo, la fiabilidad fue adecuada en los tres estimadores de consistencia interna (ΩMcDonald, αordinal y αCronbach). Estos resultados son coincidentes con las adaptaciones peruanas realizadas por Caycho-Rodríguez et al. (2020) en estudiantes de ciencias de la salud de universidades privadas de Lima X2/gl = 1,52, CFI = 0,99, SRMR = 0,02 y RMSEA = 0,03, las cuales son muy similares a las encontradas por el mismo autor y sus colaboradores en otro contexto temporal X2= 33,64; df=5; p < ,001; RMSEA = 0,085; SRMR = ,023; CFI = ,99; TLI = 0,99 (Caycho-Rodríguez et al., 2021). De igual forma, Franco-Jimenez, (2020) realizaron otra adaptación en una universidad pública de Ica donde también confirmó adecuados índices de ajuste (X2(5) = 12,40, CFI = 0,998, TLI = 0,996, RMSEA = 0,049, SRMR = 0,03). De este modo, la validez interna en el contexto peruano para el modelo unifactorial es favorable y coincidente con los hallazgos encontrados, no obstante, todavía es necesario aplicarlo en otras regiones principalmente las de la zona rural y norte de Perú.
Otros estudios realizaron modificaciones a los ajustes mediante las covarianzas entre los errores de los reactivos. Estas correlaciones entre los errores 2 y 3 (Padovan-Neto et al., 2021), 1 y 4 (Magano et al., 2021) e incluso 1 y 2, 2 y 3, 3 y 4 y 4 y 5 (Broche et al., 2020) permitieron mejorar las bondades de ajuste, sin embargo, esto se debe principalmente a que el instrumento es de naturaleza categórica y no sigue el supuesto de normalidad por lo que no es recomendable recurrir al programa AMOS, sino a otros como el Factor, Lisrel o Mplus (Lloret et al., 2017). En el estudio, las bondades de ajuste no requirieron de modificaciones mediante las covarianzas (figura 1).
Las adaptaciones en contextos internacionales como Turquía, Cuba, Irán, Korea, Portugal, Brasil, Perú y Estados Unidos, en la mayoría de evidencias psicométricas que se hicieron, el AFC mostró índices de X2/df <1 y >5; GFI, CFI, TLI > 0,90; SRMR >0,01 y <0,05; el RMSEA >0,04 y <0,15; de igual forma, las cargas factoriales de los estudios fueron superiores a 0,5 (Broche et al., 2020; Choi et al., 2020; Evren et al., 2020; Lee et al., 2020; Magano et al., 2021; Padovan-Neto et al., 2021). En cuanto a la fiabilidad, los estudios antes mencionados utilizaron en su mayoría el Alfa de Cronbach con una consistencia interna superior a 0,80 e inferior a 0,92, pero no es el adecuado debido a que este estadístico asume el carácter continuo de las variables (Elousa & Zumbo, 2008), por lo que para su contraste es necesario realizar mediciones con el Alfa ordinal u Omega de McDonald. Los estudios de Caycho-Rodríguez et al. (2021) y Franco-Jimenez (2020) sí obtuvieron la fiabilidad mediante el omega de McDonald con puntajes >0,80, por lo tanto, la consistencia interna es muy similar al presente estudio, lo que implica un alto nivel de confiabilidad.
Algunos estudios psicométricos se basaron en variables sociodemográficas como el género, nivel educativo, presencia de enfermedades crónicas (Broche et al., 2020) ingresos u orientación política (Choi et al., 2020), relación romántica, convivencia, empleo, diagnóstico de COVID-19, profesional de la salud, historia de ansiedad (Evren et al., 2020), raza, región de vivienda (Lee et al., 2020), estado de empleo (Magano et al., 2021), amistades o conocidos fallecidos por COVID-19 (Padovan-Neto et al., 2021). No obstante, no se halló otros estudios interesados en verificar la profesión o el ciclo de estudios universitarios, por lo que es sugerente realizarlo para futuras investigaciones. Además, el contexto de la pandemia generó que la recolección de información se realice mediante redes sociales, correos electrónicos, plataformas e incluso con incentivos económicos (Lee, 2020b), pero también es posible emplear las videoconferencias sincrónicas para obtener mayor fiabilidad en los resultados, dado que existe una interacción más directa del investigador con los participantes.
En síntesis, la Escala de Ansiedad por Coronavirus evidencia aceptabilidad de los 5 enunciados (reactivos), sin embargo, es necesario tomar en consideración el índice de discriminación del primer ítem. El modelo de un factor explica más del 50 % del total de la varianza, lo que demuestra concordancia con los antecedentes de la literatura y este fue confirmado por los índices de ajuste del instrumento en el AFC, por lo que se puede afirmar que existe validez de constructo. La confiabilidad del modelo mediante αCronbach, αOrdinal y ΩMcDonald permiten inferir una adecuada consistencia interna. Sin embargo, una de las limitaciones del estudio es el tipo de muestreo empleado (no probabilístico) debido al contexto de aislamiento, por lo que es recomendable emplear un muestreo probabilístico y tomar una mayor cantidad de sujetos de estudio del ámbito de la educación tanto de institutos superiores de formación pedagógica como de universidades. También se sugiere realizar comparaciones entre áreas profesionales como salud, ingeniería, humanidades y economía para verificar si la naturaleza de la carrera tiene incidencia en los niveles de estrés por lo que es necesario establecer un marco muestral. Asimismo, los autores determinaron que con un puntaje >9 el sujeto presenta ansiedad por Covid-19 (Lee, 2020b), por lo que se recomienda adaptar el punto de corte a los contextos de futuras investigaciones. Aunque se encontró diferencias significativas entre la ansiedad de hombres y mujeres, se sugiere emplear una muestra más extensa para determinar nuevos puntos de corte para cada sexo si fuese necesario. Por último, una de las limitantes del estudio fue el no haber realizado la validez de criterio, por lo que para los próximos estudios es aconsejable aplicarlo.
