Psychometric properties of the Reward Probability Index in a Colombian sample

Propiedades psicométricas del Índice de Probabilidad de Recompensa en una muestra colombiana

Referencia completa: Reyes-Buitrago, P. L., Bianchi, J. M., Suárez-Falcón, J. C., & Ruiz, F. J. (2023). Psychometric properties of the Reward Probability Index in a Colombian sample. Revista Latinoamericana de Psicología, 55, 1-9. https://doi.org/10.14349/rlp.2023.v55.1

Tipo de estudio: Validación y adaptación de escala / Estudio de estructura factorial

Contexto y objetivos

El reforzamiento positivo contingente a la respuesta (RCPR) representa un factor crítico en el bienestar psicológico y la salud mental. La disminución de RCPR se asocia con síntomas depresivos, apatía y pasividad, elementos centrales en la depresión clínica según perspectivas conductuales. Investigaciones previas han documentado la relación empírica entre tasas bajas de RCPR y malestar emocional, lo que fundamenta intervenciones basadas en evidencia como la activación conductual (AC).

El Índice de Probabilidad de Recompensa (RPI) fue desarrollado por Carvalho et al. (2011) para evaluar la capacidad de experimentar recompensas ambientales. Aunque estudios previos han documentado las propiedades psicométricas del RPI en poblaciones de habla inglesa y francesa, no existía evidencia empírica rigurosa de sus propiedades en contextos hispanohablantes. Una versión en español fue traducida por Collado et al. (2014) para un estudio preliminar de eficacia de AC en poblaciones latinas estadounidenses, pero esta traducción no había sido sometida a análisis psicométricos formales.

El objetivo del presente estudio fue analizar sistemáticamente las propiedades psicométricas, la estructura factorial, e invarianza de medida del RPI en una muestra amplia de adultos colombianos. Esta investigación representa el primer análisis formal de la versión en español del instrumento, permitiendo su uso confiable en investigación y práctica clínica en países hispanohablantes.

Método

Participantes

La muestra estuvo compuesta por 1129 participantes adultos (M = 27.56 años, DE = 8.92; 74.2% mujeres, 25.3% hombres, 0.44% sin reporte de género) provenientes de 28 departamentos colombianos distribuidos en las cinco regiones del país (Bogotá, Atlántica, Central, Oriental y Pacífica). Los participantes fueron reclutados voluntariamente mediante muestreo por bola de nieve a través de redes sociales e Internet, y proporcionaron consentimiento informado. Se excluyeron 26 participantes que no cumplieron criterios de edad y 6 que no completaron la encuesta. Los criterios de exclusión incluyeron la presencia de psicosis o diagnóstico actual de trastorno psiquiátrico o neurológico grave; ningún participante reportó estas condiciones. No se proporcionó compensación financiera.

Demográficamente, los participantes eran principalmente empleados (39.4%), solteros (72.9%), con educación universitaria (48.9%), de nivel socioeconómico medio (42.9%), y residentes de Bogotá (46.5%). Treinta y cuatro participantes (3%) reportaron antecedentes de hospitalización por razones de salud mental.

Instrumento(s) evaluado(s)

Índice de Probabilidad de Recompensa (RPI). El RPI es una medida de 20 ítems autoadministrada diseñada para aproximar RCPR mediante la evaluación de la magnitud de recompensas ambientales. El instrumento evalúa cuatro dimensiones de RCPR a través de dos factores: Probabilidad de Recompensa (11 ítems) y Supresores Ambientales (9 ítems). Los participantes respondieron en una escala Likert de 4 puntos (1 = totalmente en desacuerdo; 4 = totalmente de acuerdo) sobre los últimos meses, con puntuaciones más altas indicando mayores niveles de recompensa. El instrumento original (Carvalho et al., 2011) demostró consistencia interna fuerte (α = .88) y buena confiabilidad test-retest a dos semanas (r = .69).

Para este estudio, se adaptó la versión en español del RPI. En la Fase II se condujo una prueba piloto con 60 estudiantes de pregrado para detectar problemas de claridad en los ítems, realizándose ajustes apropiados según las observaciones.

Otros instrumentos de medida

Escala de Observación de Recompensa Ambiental (EROS). Instrumento de 10 ítems que evalúa la percepción de recompensa ambiental en escala Likert de 4 puntos (rango: 10-40). Detecta la magnitud de eventos reforzantes, disponibilidad de reforzamiento ambiental, y capacidad del individuo para generarlo. La validación colombiana (Valderrama et al., 2016) reportó consistencia interna apropiada (α = .87) y estructura unidimensional que explica 46.82% de la varianza.

Escala de Activación Conductual para la Depresión (BADS). Instrumento de 25 ítems en escala Likert de 7 puntos que evalúa comportamientos responsables del cambio según el modelo de AC. Comprende cuatro dimensiones: Activación, Evitación/Rumiación, Dificultades en el Trabajo/Escuela, e Deterioro Social. Rango de puntuación: 0-150. Puntuaciones más altas indican mayor activación. La validación colombiana (Leal et al., 2016) mostró consistencia interna apropiada (α = .92).

Escala de Depresión Autoadministrada de Zung (Zung-SDS). Instrumento de 20 ítems en escala Likert de 4 puntos (rango: 20-80). Puntuaciones ≥40 indican probable depresión clínica. La validación colombiana (Campo-Arias et al., 2005) reportó consistencia interna adecuada (α = .85), sensibilidad de 88.6% y especificidad de 74.8%.

Análisis de datos

Se examinaron los datos previo a los análisis estadísticos sin hallar valores perdidos. La muestra se dividió aleatoriamente en dos submuestras (n₁ = 563; n₂ = 566) usando SPSS 19.

Para la primera submuestra (EFA): Se condujo análisis factorial exploratorio usando Factor 10.5, con técnica de correlación policórica, método de estimación robusto DWLS con rotación oblicua directa. Se aplicó análisis paralelo óptimo con análisis de factores de mínimo rango y método Hull usando CFI robusto y RMSEA robusto para determinar número de factores a retener. Se computaron índices de Congruencia Unidimensional (UniCo), Varianza Común Explicada (ECV), y Media de Cargas Residuales Absolutas de Ítems (MIREAL) para evaluar esencialidad de la unidimensionalidad (valores >0.95 y >0.85 en UniCo y ECV respectivamente sugieren unidimensionalidad; para MIREAL, <0.30 sugiere unidimensionalidad). Se obtuvieron correlaciones ítem-total corregidas para analizar índice de discriminación.

Para la segunda submuestra (CFA): Se adoptó método robusto DWLS con correlaciones policóricas usando LISREL 8.71 para conducir análisis factorial confirmatorio del modelo unifactorial y bifactorial. Se computó prueba chi-cuadrado Satorra-Bentler e índices de bondad de ajuste: RMSEA, CFI, NNFI, SRMR, ECVI, PNFI. Criterios: RMSEA <0.05 (muy buen ajuste), <0.08 (buen ajuste); CFI/NNFI >0.95 (muy buen ajuste), >0.90 (buen ajuste); SRMR <0.05 (buen ajuste), <0.08 (ajuste razonable).

Fiabilidad y validez: Se calculó coeficiente de fiabilidad compuesta (CR) para fiabilidad de constructo (>0.70 indica alta confiabilidad). Criterios de validez convergente: cargas factoriales estadísticamente significativas (>0.40 idealmente >0.70); CR >0.70; AVE ≥0.50. Para validez discriminante: correlaciones inter-constructo <0.80; √AVE de cada factor > correlaciones inter-constructo.

Invarianza de medida: Análisis factorial confirmatorio multigrupo en muestra total (N=1129) comparando modelos anidados (baseline, métrico, escalar, estricto). Criterios: ΔRMSEA <0.01; ΔCFI, ΔNNFI ≥-0.01.

Consistencia interna: Se computaron Cronbach's alfa y omega de McDonald's usando paquete MBESS en R con intervalos de confianza bootstrap percentil al 95%. Correlaciones de Pearson entre RPI y otras escalas interpretadas según directrices de Cohen (1988): r 0.10-0.30 (pequeña), 0.30-0.50 (mediana), >0.50 (grande); >0.70 (muy fuerte, necesaria para validez convergente).

Resultados

Calidad psicométrica de los ítems

Todos los 20 ítems del RPI mostraron buena discriminación en la primera submuestra (n=563), con correlaciones ítem-total corregidas que oscilaron entre .32 (Ítem 19) y .64 (Ítem 11). La consistencia interna fue excelente: Cronbach's α = .88 (IC 95% [.87, .89]); omega de McDonald = .88 (IC 95% [.87, .89]) para la muestra total. Las dos dimensiones también mostraron buena consistencia interna: Probabilidad de Recompensa: α = .85 (IC 95% [.84, .87]), ω = .86 (IC 95% [.84, .87]); Supresores Ambientales: α = .83 (IC 95% [.82, .85]), ω = .83 (IC 95% [.82, .85]).

Evidencia de validez basada en la estructura interna

Dimensionalidad. El análisis factorial exploratorio confirmó que dos factores debían extraerse, explicando 51% de la varianza total. El análisis paralelo sugirió dos factores; el método Hull aplicado a CFI robusto y RMSEA robusto también recomendó retener dos factores comunes para obtener muy buen ajuste (CFI = .970; RMSEA = .067). Las cargas factoriales fueron adecuadas: Probabilidad de Recompensa de .479 (Ítem 1) a .864 (Ítem 15); Supresores Ambientales de .336 (Ítem 3) a .887 (Ítem 16). Los índices de unidimensionalidad (UniCo = .925, ECV = .765, MIREAL = .314) sugieren que los datos no deben tratarse como esencialmente unidimensionales.

Análisis factorial confirmatorio. En la segunda submuestra (n=566), el modelo unifactorial mostró pobre ajuste (χ²/gl = 9.724, p < .001; RMSEA = .124, CFI = .885, NNFI = .871; SRMR = .111). En contraste, el modelo bifactorial produjo resultados claramente superiores (χ²/gl = 3.440, p < .001; RMSEA = .066, CFI = .968, NNFI = .964; SRMR = .067). Los valores ECVI y PNFI también respaldaron la superioridad del modelo bifactorial.

Fiabilidad de constructo y validez convergente y discriminante. Los valores CR fueron superiores a .70 en ambos factores (Probabilidad de Recompensa = .89; Supresores Ambientales = .87), indicando alta fiabilidad de constructo. Respecto a validez convergente, todas las cargas factoriales fueron estadísticamente significativas, con seis cargas estandarizadas >0.70 y 13 >0.40. Solo el Ítem 19 mostró carga levemente bajo el punto de corte (.39). Los valores AVE fueron inferiores al punto de corte de .50 (Probabilidad de Recompensa = .44; Supresores Ambientales = .43), sin embargo, la validez convergente se considera aceptable cuando CR >0.70 y AVE >0.40, condiciones que se cumplieron. Para validez discriminante, la correlación inter-constructo fue <0.80 (r = .55 entre Probabilidad de Recompensa y Supresores Ambientales), y las raíces cuadradas de AVE (√AVE Probabilidad = .66; √AVE Supresores = .66) fueron superiores a la correlación inter-constructo.

Invarianza de medida

El análisis de invarianza de medida (N=1129) respaldó invarianza métrica, escalar y estricta entre géneros, ya que los cambios en RMSEA, CFI y NNFI estuvieron por debajo de .01.

Evidencia de validez basada en relaciones con otras variables

Las correlaciones del RPI con otros constructos relevantes fueron teóricamente coherentes y estadísticamente significativas (p < .001). El RPI mostró correlaciones fuertes con medidas de activación y evitación (BADS Activación = .57; BADS Evitación/Rumiación = -.60), recompensa ambiental (EROS = .81), y depresión (Zung-SDS = -.75). Estas correlaciones respaldan la validez de constructo convergente del RPI, tanto en la puntuación total como en sus dos factores por separado.

Discusión y conclusiones

Los hallazgos de este estudio respaldan la adequacidad del modelo bifactorial del RPI en población colombiana. La estructura de dos factores (Probabilidad de Recompensa y Supresores Ambientales) demostró un ajuste excelente a los datos, replicando la estructura reportada por Carvalho et al. (2011) en población general estadounidense y Wagener & Blairy (2015) en versión francesa. Los índices de unidimensionalidad rechazaron un modelo unifactorial, validando la importancia de mantener ambos factores.

Este es el primer estudio que proporciona evidencia empírica de invarianza de medida del RPI entre géneros, ampliando hallazgos previos de Voss et al. (2021) que documentaron equivalencia factorial entre grupos étnicos y niveles de educación. La invarianza de medida es relevante porque permite la comparación válida de puntuaciones del RPI entre grupos diferentes de participantes. Adicionalmente, la confiabilidad de constructo fue alta (CR > .87) y la consistencia interna excelente (α = ω = .88), similar a estudios previos.

Una fortaleza significativa fue la validez de constructo convergente con alta magnitud de correlaciones (>0.70) con constructos conceptualmente relacionados: percepción de reforzamiento ambiental (EROS, r = .81), activación (BADS, r = .57), y depresión (Zung-SDS, r = -.75). Estas relaciones coherentes con la teoría respaldan el uso del RPI como indicador clínico, especialmente en intervención de depresión y otros trastornos, así como en investigaciones sobre disponibilidad de reforzamiento y exposición a eventos aversivos.

Limitaciones importantes incluyen: (1) el análisis se condujo en muestra no clínica; estudios futuros deberían incluir muestras clínicas con mayor prevalencia de RCPR bajo; (2) la proporción 3:1 de mujeres a hombres permitió mejor generalización a población femenina, aunque esto se mitigó con la demostración de invarianza de medida; (3) evidencia de validez convergente se obtuvo solo con medidas relacionadas a depresión, siendo recomendable explorar relaciones con constructos como evitación experiencial e inhibición conductual; (4) análisis realizado en un único país hispanohablante, recomendándose estudios en otras naciones con esta lengua; (5) no se obtuvieron datos sobre sensibilidad del RPI a intervenciones psicológicas como AC, siendo necesario evaluar esta propiedad en estudios futuros.

Importancia y contribución

Este estudio constituye la primera evaluación psicométrica rigurosa de la versión en español del RPI, estableciendo su validez y confiabilidad para uso en contextos hispanohablantes. La demostración de estructura bifactorial estable, alta confiabilidad, y validez convergente significativa respalda su utilización en investigación y evaluación clínica en países de habla hispana, particularmente en intervenciones basadas en activación conductual para depresión. Al validar una herramienta de medida del reforzamiento positivo contingente a la respuesta con propiedades psicométricas sólidas, el estudio enriquece el arsenal disponible para investigadores y clínicos en poblaciones latinoamericanas, permitiendo evaluaciones más precisas de un constructo central en teoría conductual de la depresión.