CUADERNO DE PEDAGOGÍA UNIVERSITARIA | VOL. 20 NÚMERO 39 | PP 121 - 131
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Propiedades Psicométricas de la Escala de Satisfacción con la
Vida (SWLS) y su aplicabilidad en estudiantes universitarios de
la República Dominicana1
_______________________________
Psychometric properties of the Satisfaction with
Life Scale (SWLS) and its applicability in university
students in the Dominican Republic
Recibido: 1 de agosto de 2022 | Aprobado: 18 de octubre de 2022
Resumen
El objetivo de este estudio es examinar las propiedades psicométricas y la
aplicabilidad de la Escala de Satisfacción con la Vida (SWLS, por sus siglas
en inglés) en estudiantes universitarios de la República Dominicana. Una
muestra intencional (N = 102) conformada por un grupo de estudiantes de
una universidad privada fue seleccionada para responder a un cuestionario
en línea que contenía el instrumento SWLS. A partir de los datos recogidos,
se empleó técnicas de análisis factorial exploratorio y conrmatorio, se estimó
la evidencia de validez de la estructura interna y conabilidad. Los resultados
del estudio conrman un modelo de un solo factor (λ1 = 3,299, σ2x1 > 65 %);
(NFI = .984; CFI = 1.000; GFI = .986; RMSEA = .000; AIC = .237; AGFI = .957),
alta conabilidad (α = .866) y muestran resultados favorables y evidencias
signicativas acerca de la idoneidad de SWLS como instrumento válido,
conable y aplicable para evaluar la satisfacción con la vida en estudiantes
universitarios en la República Dominicana.
Palabras clave: Escala de satisfacción con la vida, Análisis factorial exploratorio,
Análisis factorial conrmatorio, estudiantes universitarios dominicanos.
Carlos Zerpa García2
Universidad Simón Bolívar
czerpa@usb.ve
Cristóbal Rodríguez Montoya3
Ponticia Universidad Católica
Madre y Maestra
jcrodriguez@pucmm.edu.do
Diana Frías Rodríguez4
Ponticia Universidad Católica
Madre y Maestra
dfrias@pucmm.edu.do
Raquel de Castro Morel5
Ponticia Universidad Católica
Madre y Maestra
rdcastro@pucmm.edu.do
_____________________________
1 Esta investigación se deriva de un proyecto subvencionado por L’Agence Universitaire de la Francophonie
2 Departamento de Ciencia y Tecnología del Comportamiento, Universidad Simón Bolívar. ORCID 1814441442-7150-384X. Para contactar al autor:
czerpa@usb.ve
3 Escuela de Negocios, Campus Santiago, Ponticia Universidad Católica Madre y Maestra. ORCID 1814441442-8988-0248. Para contactar al autor:
jcrodriguez@pucmm.edu.do
4 Escuela de Negocios, Campus Santiago, Ponticia Universidad Católica Madre y Maestra. ORCID 1814441441-8568-8147. Para contactar a la autora:
dfrias@pucmm.edu.do
5 Escuela de Negocios, Campus Santiago, Ponticia Universidad Católica Madre y Maestra. ORCID 1814441443-3993-1868. Para contactar a la autora:
rdcastro@pucmm.edu.do
_____________________________
ISSN (en línea): 1814-4414 / Sitio web: http://cuaderno.pucmm.edu.do
CÓMO CITAR: Zerpa García, C., Rodríguez-Montoya, C., Frías-Rodríguez, D. y De Castro Morel, R. (2023). Propiedades Psicométricas de la Escala de
Satisfacción con la Vida (SWLS) y su aplicabilidad en estudiantes universitarios de la República Dominicana. Cuaderno de Pedagogía Universitaria, 20
(39), 121-131
123122
Abstract
The aim of this paper is to examine the psychometric properties and applicability of the Satisfaction with Life
Scale (SWLS) in university students in the Dominican Republic. An intentional sample (N = 102) made up of
a group of students from a private university was selected to answer an online questionnaire containing the
SWLS instrument. From the data collected, using exploratory and conrmatory factor analysis techniques,
the evidence of validity of the internal structure and reliability was estimated. The results of the study conrm
a one-factor model (λ1= 3.299, σ2x1 > 65 %); (NFI = .984; CFI = 1,000; GFI = .986; RMSEA = .000; AIC =
.237; AGFI = .957), high reliability (α = .866), and show favorable results and signicant evidence about the
suitability of SWLS as a valid, reliable and applicable instrument for to evaluate satisfaction with life in university
students in the Dominican Republic.
Keywords: Satisfaction with life scale, Exploratory factor analysis, Conrmatory factor analysis, Dominican
university students.
1. Introducción
La Escala de satisfacción con la vida (SWLS por
sus siglas en inglés) es un instrumento objetivo
que mide una de las dimensiones del constructo
Bienestar subjetivo (felicidad, satisfacción con la
vida y afecto positivo) formulado por Diener (1984)
y Diener et al. (1985). Dicho constructo fue revisado
por su autor posteriormente (Diener, 2000) e incluyó
la satisfacción con diferentes ámbitos (por ejemplo,
el trabajo). La Escala de satisfacción con la vida
está conformada por 5 ítemes con una gradación
de respuestas tipo Likert de siete (7) opciones,
que va desde Totalmente en desacuerdo (1) hasta
Totalmente de acuerdo (7); mide el juicio global
cognitivo, no emocional, acerca de la satisfacción
(agrado, gusto) por la vida propia (Vinaccia et
al., 2019) y es el instrumento de medición más
ampliamente utilizado en el mundo para la evaluación
de dicha variable (Pavot y Diner, 2009) en diversos
contextos y disciplinas.
Siguiendo a Pavot y Diener (1993), esta variable da
cuenta de la valoración que las personas hacen
de su calidad de vida con base a sus propios
criterios únicos de juicio: una percepción personal
de bienestar o felicidad, valoración de la vida, que
se hace en relación con los objetivos propios,
expectativas o intereses mediados por el contexto
cultural al que pertenece el sujeto (Diener, et al.,
1995).
En el artículo de análisis primario de sus propiedades
psicométricas, Diener et al. (1995) reeren que para
una muestra de universitarios de N = 176, obtuvieron
conabilidad por test-retest rtt = .82 y estimación de
consistencia interna por Alfa de Cronbach = .87; la
varianza explicada para su estructura unidimensional
fue σ
2x1
= 66 %. Propiedades similares se han
reportado en investigaciones a nivel mundial; por
ejemplo, Erdem (2022) encuentra óptimos índices
de ajuste para el modelo de un factor en una
muestra de adultos en Turquía de N = 483 (χ2/gl =
3.91, GFI = .99, CFI = .98 y RMSEA = .079, 90 %
I.C[ .111- .049]).
Por otro lado, Vásquez et al. (2013) reportaron una
investigación con N = 2964 adultos españoles en
la que el análisis factorial conrmatorio muestra
una estructura unifactorial e índices de ajuste
adecuados (CFI = .993, TLI = .988 y RMSEA =
.047), estimando conabilidad por consistencia
interna α = 0.88 y ausencia de diferencias entre
géneros. Hinz et al. (2018) emplearon una muestra
considerable de adultos en Alemania (N = 9711),
conrmando igualmente la estructura unifactorial
del instrumento (CFI =.999, TLI =.998 y RMSEA
=.069, (90 % IC [0.062–0.076]) y conabilidad α =
.89. En Latinoamérica, diversos estudios también
dan cuenta de sus propiedades psicométricas
y coinciden en su estructura unidimensional
(compuesta por un solo factor) y estimaciones de
conabilidad de los estudios internacionales.
Por ejemplo, Vinaccia et al. (2019) con N = 121
estudiantes universitarios colombianos estiman un
coeciente de conabilidad Alfa de Cronbach = .839
con varianza explicada para el primer factor de σ2x1=
62.3 % e índices de ajuste para análisis factorial
conrmatorio (AFC) de χ2/gl <3, GFI >.95, AGF
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>.95, CFI >.95 y RMSEA <.05. Otra investigación
realizada en México es la reportada por Jurado et
al. (2019), quienes la administraron a estudiantes
universitarios (N = 400) y encuentran adecuación
de una estructura unifactorial del instrumento (CFI
=.991, TLI =.982, AGFI = .959, RMSEA = .067) y α
= .857. También en Perú, Calderón de la Cruz et al.
(2018) reportan unidimensionalidad del instrumento
administrado a N = 177 trabajadores, con índices
óptimos de ajuste (CFI = .998, RMSEA = .052, 90 %,
IC [.000, .125]) reportando índices de conabilidad
ω = .90 y H = .92. En Puerto Rico, González-Rivera
et al. (2020) reportan para N = 1973 adultos buen
ajuste del instrumento a un modelo unifactorial
(CFI = .998, RMSEA = .03) y conabilidad α = .90.
En general, la literatura existente acerca de las
propiedades psicométricas del instrumento SWLS
da cuenta de una estructura unidimensional evaluada
con análisis factorial conrmatorio que muestra
óptima adecuación, junto a alta conabilidad.
Tal conrmación de la estructura factorial del SWLS
es muy relevante en el contexto universitario al que
pertenece la muestra del presente estudio, en tanto
puede resultar en un instrumento con propiedades
óptimas para la investigación en el campo del
bienestar subjetivo en estudiantes y de utilidad para
los servicios de orientación universitaria y centros
universitarios de desarrollo humano. En efecto, la
literatura temática reere que la satisfacción con la
vida en estudiantes universitarios muestra relación
con variables académicas y psicológicas.
Por ejemplo, O´Sullivan (2011) reportó correlaciones
signicativas entre la satisfacción con la vida y el
eustress (efectos positivos frente a situaciones
estresantes) y entre la primera variable y la
autoecacia en una muestra de jóvenes estudiantes
(N = 118; 73.73 % mujeres) de diferente origen
étnico y cultural (caucásicos, hispánicos, asiático-
americanos y afroamericanos).
En un sentido similar, Antaramian (2017) reportó
en un estudio (N = 387; 54 % mujeres) que los
estudiantes con una satisfacción con la vida muy
alta tenían una ventaja signicativa sobre aquellos
con una satisfacción con la vida promedio en
términos de rendimiento académico, incluido un
mayor compromiso de los estudiantes, autoecacia
académica y ejecución orientada a objetivos y
menor estrés académico; de tal forma, estudiantes
más satisfechos también obtuvieron promedios de
calicaciones más altos que otros estudiantes menos
satisfechos. En consecuencia, una satisfacción
con la vida muy alta está asociada con ventajas
académicas que no están presentes entre los
estudiantes con niveles de satisfacción medios
o bajos, lo cual resulta de gran interés para la
investigación académica en las universidades, pero
que requiere de un instrumento de propiedades
óptimas que mida la variable satisfacción con la
vida convenientemente.
En República Dominicana el instrumento SWLS
ha sido empleado en algunas investigaciones con
muestras de jóvenes estudiantes (p. ej.: Jiménez et
al. (2021): N = 1030 estudiantes entre 11 y 19 años
(M = 14.68; DT =1.73), 56.2 % mujeres); sin embargo,
no hay evidencia clara de estudios de adaptación
que conrmen la estructura factorial universalmente
reportada, hecho de enorme relevancia a la hora
de emplear la escala con población universitaria
local, por lo que se hace necesario dar cuenta de
las evidencias de validez de su estructura interna
y concluir si el instrumento puede emplearse de
forma satisfactoria en la investigación acerca del
bienestar subjetivo – satisfacción con la vida, en
esta población.
De allí que el objetivo del presente estudio fue
examinar las propiedades psicométricas del
instrumento SWLS empleando análisis factorial
exploratorio y conrmatorio en una muestra de
estudiantes universitarios de República Dominicana;
especícamente se pretende concluir si el
instrumento es adecuado para su empleo por
parte de unidades de asesoramiento académico
universitario en el país.
El artículo, en adelante, se organiza en seis apartados:
a) la exposición de los aspectos de método que
orientaron la investigación; b) la caracterización
sociodemográca de la muestra de participantes en
el estudio; c) la evidencia de validez de la estructura
interna a través del análisis factorial exploratorio; d)
el análisis factorial conrmatorio para la validación
del constructo que mide el instrumento; e) el reporte
de la conabilidad del instrumento; f) la discusión y
conclusiones nales de la investigación.
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2. Metodología
Participantes
En cuanto a los participantes, se administró el
instrumento a una muestra de naturaleza intencional,
conformada por N = 102 estudiantes universitarios
de una universidad privada de República Dominicana
entre el 7 y el 13 de julio de 2022; 69.6 % eran
mujeres, 60.8 % con edad igual o menor a 21 años,
M = 27 años, D. T. = 5.16
Instrumento
Para este estudio se consideró la administración
en línea del instrumento SWLS sobre la base de un
cuestionario elaborado en formularios de Google®.
La escala administrada se corresponde con la
traducción al idioma español del instrumento SWLS
original en inglés, de dominio público de Ed Diener,
realizada por J. A. Reyes2. Comprendía cinco ítemes
y un gradiente de siete opciones de respuesta.
Procedimiento y análisis de datos
1. - Análisis de las características
sociodemográcas de la muestra, a través
de estadígrafos de tendencia central.
2. -
Cálculo de la prueba KMO y el índice de Bartlett
a n de establecer la conveniencia de realizar
la reducción de dimensiones del instrumento.
3. -
Identicación de las evidencias de validez
relacionada con la estructura interna, a través de
un análisis factorial exploratorio con parámetros
de factorización de ejes principales (a n de
reducir los componentes en combinaciones
lineales, sobre la base de la existencia teórica
de un factor, tal como se reere en la literatura)
y rotación varimax con solución Kaiser (para
vericar si existen factores independientes).
2 SWLS traslations authors (en el sitio web del autor: https://eddiener.com/scales/7) https://commondatastorage.googleapis.
com/eddiener/uploads/support/le/20/SWLS_Translators_REV_8.17.21.pdf
4. -
Contrastación de autovalores (λi) empíricos con
el modelo teórico de Lautenschlager (1989),
en tanto el autovalor medio de matrices de
correlación aleatoria esperado, suponiendo
independencia, para un instrumento de P =
5 (número de variables) y una muestra de N
= 100, hallado en simulaciones Monte Carlo,
arroja una estimación mínima que el autovalor
empírico hallado debe igualar o superar.
5. - Observación del gráco de sedimentación y
vericación con el paso 4.
6. -
Estimación de índices de ajuste para un
modelo factorial conrmatorio unidimensional,
conforme a lo reportado por la revisión de
literatura (χ2/gl, NFI, CFI, GFI, RMSEA), para
vericar el ajuste del modelo teórico a los
datos muestrales.
7. -
Estimación de la conabilidad por consistencia
interna (α de Cronbach) de la escala global y
contraste con lo esperado de acuerdo con la
literatura publicada. Los pasos 1 a 5 y 7 se
realizaron empleando el programa de cómputo
SPSS 23. El paso 6 se realizó empleando
los programas de cómputo Statistica 7.0 y
Amos 16.
3. Análisis de resultados
3.1 Caracterización de la muestra de
participantes
La tabla 1 muestra algunas de las características
sociodemográcas de los participantes. Se observa
que, del total de estudiantes evaluados (N = 102),
la mayoría eran mujeres (69.6 %), jóvenes con 21
años o menos (60.8 %) y solteros (89.2 %), que viven
con sus familias (84.3 %). Un 9.8 % arma tener
hijos y el 42.2 % inicia sus estudios de pregrado.
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3.2 Evidencia de validez relacionada con la
estructura interna
Para estudiar la validez del instrumento se procedió a
calcular la prueba de Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) para
vericar si los datos son apropiados para la reducción
factorial, resultados que se observan en la tabla 2.
Para KMO se obtuvo un valor >.80, como se espera
teóricamente y la prueba de esfericidad resulta
signicativa (p = .000), por lo que se consideran
óptimos ambos valores y concluyéndose que el
análisis factorial puede continuarse en tanto los
datos resultan satisfactorios. Del mismo modo, se
estimó la adecuación normal de los puntajes totales
de la escala (M = 21.93; DT = 7.03), resultando no
signicativa la prueba de normalidad de Kolgomorov-
Smirnov (K-S = .72; gl = 102; p = .200), con valores
de asimetría (As = -.163) y Kurtosis (K = -.833),
aceptables, dentro del rango esperado (-1,1) (ver
Figura 1). De igual forma, se contrastó si existían
diferencias signicativas entre hombres y mujeres
participantes del estudio, encontrándose valores
no estadísticamente signicativos en la prueba
de Levene de homogeneidad de varianza de W =
3.33; gl = 1,100; p = .71) y en el contraste ANOVA
para ambos grupos (F = .130; gl = 1, 100; p = .719).
Tabla 1.
Características sociodemográcas de la muestra de estudio
Variable %
Género
Masculino 31 30.4
Femenino 71 69.6
Edad
Masculino 31 30.4
Femenino 71 69.6
Estado Civil
Soltero/a 91 89.2
Unión libre 4 3.9
Casado/a 6 5.9
Divorciado/a 1 1.0
Con quien vive
Familia 86 84.3
Solo/a 10 9.8
Pareja 6 5.9
Hijos
Si tiene 10 9.8
No tiene 92 90.2
Nivel actual en el programa de estudios
Iniciando (primeros dos años) 43 42.2
En la mitad 16 15.7
Finalizando (últimos dos años) 39 38.42
Esperando acto de graduación 4 3.9
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Figura 1.
Histograma de la distribución del puntaje total en
el instrumento SWLS.
Tabla 2. Estimación KMO y prueba de Bartlett
Medida de adecuación muestral de
Kaiser-Meyer-Olkin.
.843
Prueba de esfericidad de Bartlett Chi-cuadrado
aproximado 245.067
GL 10
Sig. .000
De otro lado, los estadísticos descriptivos para
los ítemes muestran en la tabla 3 que la media
aritmética de las respuestas a los reactivos oscila
entre 3.912 ≤ M ≤ 4.686, con dispersiones muy
similares para los ítemes 1, 2 y 3 (1.736 ≤ DT ≤
1.757), más homogénea en el caso del ítem 4 y
una mayor variabilidad para el ítem 5. En cuanto a
la correlación entre los reactivos, se obtienen en
su mayoría correlaciones bivariadas medias (.478 ≤
rxy ≤ .646), excepto para las correlaciones entre los
ítemes 2-3 y 3-4 que resultan medio-altas (.706 ≤
rxy ≤ .708), siendo signicativas en todos los casos.
Tabla 3. Estadísticos descriptivos, correlación entre ítemes y consistencia interna de la escala total (N = 102)
Descriptivos Correlación (α)1
M DT Ítem1Ítem2Ítem3Ítem4Ítem5
1.
En la mayoría de los sentidos, mi vida está cerca de mi ideal
4.13 1.72 1.000 .581* .646* .544* .478*
2. Las condiciones de mi vida son excelentes 4.69 1.76 - 1.000 .706* .554* .411*
3. Estoy satisfecho con mi vida 4.68 1.77 - - 1.000 .708* .597*
4.
Hasta ahora he conseguido las cosas importantes que
quiero en la vida 4.43 1.57 - - - 1.000 .478*
5. Si pudiera volver a vivir mi vida, no cambiaría casi nada 3.91 1.92 - - - - 1.000
Escala total 21.83 7.03 .866
p ≤.05; 1 Coeciente de Cronbach
En cuanto a la varianza total explicada por los
ítemes del instrumento SWLS, se observa en la
tabla 4 que el valor obtenido para el primer factor
extraído es de λ
1
= 3.299. Para este factor se
obtiene una varianza explicada de σ2x1 > 65 %.
Al contrastar con el criterio de Lautenschlager
(1989), se observa que el primer factor extraído
supera el valor teórico esperado (λ1 = 1.297). Este
criterio supone el autovalor medio de matrices de
correlación aleatoria suponiendo independencia
para un instrumento de P = 5 (número de variables)
y una muestra de N = 100. El contraste del valor
teórico estimado del primer autovalor indica que
el resultado obtenido es óptimo. De igual modo,
la inspección del gráco de sedimentación de la
Figura 2 evidencia inexión a partir del primer factor,
lo cual corrobora el hallazgo empírico basado en la
estimación del parámetro referido. Este resultado
apoya la hipótesis de la existencia de una estructura
unifactorial en el instrumento.
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Tabla 4. Varianza explicada por los reactivos del
instrumento SWLS
Factor Autovalores iniciales (λi)
Total Criterio de
Lautenschlager(1)
%
Varianza
% Varianza
Acumulada
1 3.299 λ1 = 1.297 65.972 65.972
2 .609 λ2 = 1.120 12.180 78.152
3 .466 λ3 = .989 9.311 87.462
4 .410 λ4 = .867 8.209 95.671
5 .216 λ5 = .729 4.329 100
(1) P = 5; N = 100
Figura 2.
Gráco de sedimentación de los autovalores del
instrumento SWLS.
La tabla 5 muestra el resultado de la reducción de
las variables a un factor único. Las cargas factoriales
de los reactivos del instrumento oscilan entre .623
(ítem 5) y .930 (ítem 1), ubicándose el resto en
valores cercanos a .740. Las comunalidades de
los ítemes oscilan entre .378 (ítem 5) y .709 (ítem
1), ubicándose el resto en valores cercanos a .500
Tabla 5. Matriz factorial y comunalidades de los
ítemes del SWLS
Ítem Carga
factorial Comunalidades1
1. En la mayoría de los sentidos,
mi vida… .930 .471
2. Las condiciones de mi vida… .754 .530
3. Estoy satisfecho con… .745 .709
4. Hasta ahora he conseguido… .733 .520
5. Si pudiera volver a vivir… .623 .378
3.3. Análisis factorial conrmatorio (AFC)
Se procedió a realizar un análisis factorial
conrmatorio. De acuerdo con Brown (2006), se trata
de un tipo de modelo de ecuaciones estructurales
(MEE), aplicable a modelos de medición de variables
que establece relaciones entre variables observadas
y variables o factores latentes; el procedimiento
compara la variabilidad implícita en un modelo
teórico dado con la variabilidad observada en los
datos y por lo tanto puede determinar la ecacia de
un determinado modelo en términos de su ajuste
a los datos empíricos.
Para este análisis se estimaron diversos índices
frecuentemente usados: de ajuste absoluto, de
ajuste incremental y de ajuste de parsimonia. Correa
(2007) resume el signicado y la lógica de cada uno
de los índices de ajuste en AFC:
1. -
los índices de ajuste absoluto indican la
medida en que los datos de una muestra
denida pueden considerarse adecuados
a la especicación de un modelo teórico
propuesto; es decir, el grado de acuerdo entre
el modelo propuesto y el modelo estadístico
efectivamente calculado;
2. -
los índices de ajuste incremental evalúan el
aumento obtenido en el ajuste de un modelo
al compararse con otros modelos similares;
3. - los índices de ajuste de parsimonia permiten
comparar, con base en los grados de libertad
resultante de cada modelo a comparar, si
dos modelos coinciden igualmente bien a
las relaciones observadas entre las variables,
siendo el modelo más sencillo el modelo
“cierto” y por tanto el más fácil de replicar.
Hu y Bentler (1998) ya recomendaban emplear
múltiples índices de ajuste para interpretar la calidad
de modelos de ecuaciones estructurales. Según
Herrero (2010), “en la práctica, si un modelo presenta
un buen ajuste a través del CFI y del RMSEA
conjuntamente, es muy poco probable que el
modelo no sea adecuado a los datos.
Estos índices de ajuste son, por tanto, una buena
guía en la búsqueda del modelo que mejor se
129128
ajusta” (p. 293). Los índices especícos de cada
clase estimados, valores resultantes y los valores
teóricos de referencia pueden observarse en la
tabla 6 (Modelo unidimensional; basado en De
Freitas, 2020).
Tabla 6. Índices de ajuste del modelo factorial conrmatorio
Tipo de Ajuste Índice Acrónimo Valor obtenido Valor óptimo
Absoluto
Chi-cuadrado χ2 3.937 ≥ 0; ≤ 2
Chi-Cuadrado relativo (PCMIN) χ2/gl .787 ≥ 0; < 3
Error de aproximación de
la raíz media cuadrática RMSEA .000
90 % IC [.000, .117] ≥ 0; < .05
Incremental
Índice de bondad de ajuste GFI .986 ≥ .95; ≤ 1
Índice de ajuste comparado CFI 1.000 ≥ .95; ≤ 1
Índice de ajuste normado NFI .984 ≥ .95; ≤ 1
Parsimonia Criterio de información AKAIKE AIC .237 pequeño ~ 0
Índice ajustado de bondad de ajuste AGFI .957 ≥ .90
Los resultados muestran que varios de los índices
de ajuste estimados se corresponden con los
valores estadísticamente esperados. En el caso
del ajuste absoluto, PCMIN (χ2/gl= .787) y RMSEA
(.000) obtienen valores óptimos; no siendo así el
caso de χ2 el cual suele ser sensible al tamaño
muestral (Moral de la Rubia, 2006). Del lado de
los índices de ajuste incremental estimados, todos
resultaron ubicarse en valores óptimos esperados
(GFI, CFI, NFI >.95). Igualmente, los índices de
parsimonia resultan adecuados (AIC: bajo; AGFI
≥ .90) La representación de la especicación del
modelo factorial para el instrumento SWLS, versión
en español para la muestra del estudio, puede
observarse en la Figura 3.
Figura 3. Modelo de variable latente resultante
del análisis factorial conrmatorio del instrumento
SWLS, versión en español
3.4. Análisis de conablidad
Finalmente, se procedió a realizar la estimación del
índice de conabilidad del instrumento como medida
de su consistencia interna (Alpha de Cronbach). El
valor resultante se observa en la tabla 3 y resulta
ser alto (α = .866), lo cual garantiza la abilidad de
la escala.
4. Discusión
Los datos resultantes de los análisis efectuados al
instrumento SWLS arrojan estimaciones diversas
que dan cuenta de sus propiedades psicométricas.
De un lado, el análisis factorial exploratorio permitió
sustentar la hipótesis de una estructura factorial
unidimensional que se conforma con los cinco
ítemes de la versión empleada. En efecto, tanto la
varianza explicada para el primer factor (σ2x1 > 65 %)
como la inspección del gráco de sedimentación
soportan, sin lugar a duda, la existencia de un
único factor en el instrumento, con estimación de
cargas factoriales satisfactorias y correlaciones
signicativas entre los reactivos.
Similares resultados han sido reportados
originalmente por Diener et al. (1995) y en otros
estudios, tanto con muestras de adultos de origen
anglosajón y asiáticos (Whisman y Judd, 2016),
adolescentes españoles y portugueses (Atienza, et
al., 2016) y adultos latinoamericanos de Argentina,
Nicaragua y México (Dimitrova y Domínguez, 2015).
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De otro lado, el análisis factorial conrmatorio permitió
comprobar la hipótesis de unidimensionalidad,
contrastándose el modelo de una sola variable
latente (satisfacción con la vida) para las cinco
variables observadas (reactivos o ítemes) y
hallándose índices de ajuste absoluto, incremental
y de parsimonia con valores óptimos según lo
esperado. Estudios con similares resultados han sido
reportados por Glaesmer et al. (2011) en germano
parlantes. También el estudio transcultural de Jang
et al. (2017) realizado con adultos de 26 países de
cuatro continentes muestra igualmente resultados
similares en cuanto a estructura factorial.
Con estudiantes universitarios, el estudio de
Delgado-Lobete et al. (2020) reporta análisis factorial
conrmatorio de una estructura unidimensional y
alta consistencia interna. Lo anterior evidencia el
carácter universal de la estructura unidimensional
del instrumento, tal como se encontró para la
muestra de estudiantes universitarios dominicanos,
es decir, el constructo satisfacción con la vida es
invariablemente resultante de la reducción factorial
de las cinco variables observadas, con pesos
factoriales y comunalidades satisfactorias, además
de elevada conabilidad.
El instrumento SWLS adaptado al contexto local
dominicano representa una valiosa herramienta
para la investigación en variables que inuyen
en la formación del profesorado considerando,
por ejemplo, que el bienestar subjetivo de los
estudiantes es la base del desarrollo mental, la salud
y el desarrollo juvenil (Urhahne y Zhu, 2015), y que la
satisfacción con la vida puede estar correlacionada
con fortalezas psicológicas conceptualizadas
como factores de covitalidad, que se muestran
individualmente para inuir en la relación entre el
estrés y el bienestar subjetivo (Denovan y Macaskill,
2017), además que también tiene inuencia sobre el
rendimiento académico en la universidad, aunque
se requiere investigación de corte experimental
para precisarla (Bucker et al., 2018).
5. Conclusiones
El objetivo del presente reporte fue estimar las
propiedades psicométricas de un instrumento
que mide el constructo satisfacción con la vida
o SWLS, en su versión de habla hispana, en una
muestra intencional de estudiantes universitarios
de República Dominicana. Los análisis efectuados
con técnicas de análisis factorial exploratorio y
conrmatorio muestran resultados favorables en
cuanto a su consistencia interna y evidencias de
validez de construcción. El instrumento SWLS
puede ser caracterizado por una estructura factorial
de dimensión única, con alta consistencia interna,
propiedades muy similares a las que se han
encontrado en diferentes estudios internacionales
y en diversas poblaciones, incluyendo estudiantes
universitarios que son hispanoparlantes. De lo
anterior puede decirse que el instrumento resulta en
una herramienta válida, conable y útil de emplear
para medir el constructo satisfacción con la vida
de la población representada en la muestra de
estudiantes universitarios de República Dominicana.
Si bien el presente estudio puede presentar
limitaciones en relación con la naturaleza no aleatoria
de la muestra de participantes seleccionada, los
resultados implican una fuerte evidencia de que
el instrumento puede emplearse para realizar
investigación asociada con el bienestar subjetivo
en esta población y su relación con variables de
orden psicológicas y académicas reportadas en
la literatura con estudiantes latinoamericanos
y de otras latitudes, información que puede
ser de relevancia para el diseño de planes de
intervención y asesoramiento en las unidades de
orientación universitaria en torno al papel que
juega dicha variable (satisfacción con la vida) en
el desempeño académico de los estudiantes.
Una investigación futura puede realizarse para
la continuación del estudio de las propiedades
psicométricas del instrumento empleando muestras
más numerosas de participantes, seleccionadas de
forma aleatoria de la población general y proveniente
de universidades tanto del sector público como
privado de la República Dominicana.
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