Escala de bienestar psicológico para adultos: propiedades psicométricas en usuarios de centros de salud de Lima
Psychological well-being scale for adults: psychometric properties in users of health centers in Lima
Leshlee del Pilar Salazar Gálvez 1,a
ORCID: https://orcid.org/0000-0002-8598-9107
Teléfono: +51 997 209 988
E-mail: leshlee.salazar@unmsm.edu.pe
Fuentes de financiamiento:
La investigación fue autofinanciada y no recibió financiación externa.
Conflictos de intereses:
La autora declara no tener conflictos de intereses financieros o financieros relacionados con el contenido del manuscrito.
Contribuciones de autoría
LPSG: conceptualización, metodología, programación, curación de datos, análisis formal, investigación, recursos, validación, visualización, redacción – borrador original, redacción – revisión y edición, obtención de financiación, administración del proyecto y supervisión.
Recibido: 02/02/26
Aceptado: 30/03/26
Publicado en línea: 20/04/26
Citar como: Salazar-Gálvez LP. Escala de bienestar psicológico para adultos: propiedades psicométricas en usuarios de centros de salud de Lima. Rev Perú Cienc Salud. 2026;8(2). doi: https://doi.org/10.37711/rpcs.2026.8.2.12
RESUMEN
Objetivo. Analizar las características psicométricas BIEPS-A de una población peruana seleccionada. Métodos. El estudio presentó un diseño instrumental y contó con la participación de 300 adultos de un distrito de Lima (media = 42,8). Se aplicó el programa FACTOR, se utilizó un análisis factorial confirmatorio con el método de estimación de mínimos cuadrados no ponderados (ULS) y se revisó la coherencia interna empleando los coeficientes α y Ω. Resultados. El análisis factorial exploratorio sugirió un modelo unifactorial, respaldado por el análisis factorial confirmatorio (CFI = ,96; RMSEA = ,06), y se halló una confiabilidad satisfactoria (ω = ,83; α = ,82). Conclusión. Se sugiere usar el BIEPS-A como una medida general del bienestar psicológico.
Palabras clave: psicometría; análisis factorial; promoción de la salud; adulto; psicológico (fuente: DeCS-BIREME).
ABSTRACT
Objective. To analyze the psychometric properties of the Psychological Well-Being Scale for Adults (BIEPS-A, by its Spanish acronym) in a selected Peruvian population. Methods. An instrumental study was conducted with 300 adults from a district in Lima (mean age = 42.8 years). The FACTOR software was used, and confirmatory factor analysis was performed using the unweighted least squares (ULS) estimation method. Internal consistency was assessed using the α and ω coefficients. Results. Exploratory factor analysis suggested a unidimensional model, which was supported by confirmatory factor analysis (CFI = 0.96; RMSEA = 0.06). Satisfactory reliability was also found (ω = 0.83; α = 0.82). Conclusion. The findings support the use of the BIEPS-A as a general measure of psychological well-being.
Keywords: psychometrics; factor analysis; health promotion; adult; psychological (source: MeSH-NLM).
INTRODUCCIÓN
El bienestar psicológico (BP) valora a la persona respecto a su vida y a su estado emocional, siendo orientado hacia el desarrollo de sus atributos con el propósito de alcanzar su potencial (1). A esto, Huppert (2) adiciona que el BP abarca la experiencia de prosperidad, salud y felicidad, mientras que Davis (3) indica que implica plenitud, propósito de vida, y manejo del estrés.
En ese sentido, el BP forma parte del bienestar emocional y es fundamental en la vida. Además, la Organización para la Cooperación y Desarrollo Económicos (OCDE) (4) expresa la necesidad de tomar medidas proactivas en aras de fortalecer el bienestar humano a nivel mundial, buscando reducir cuestiones vinculadas a la salud emocional. Asimismo, la verificación de características psicométricas del instrumento que mide el BP en una muestra peruana responde a esta necesidad y puede adicionarse a otros esfuerzos realizados en el entorno de la salud mental peruana.
Los instrumentos diseñados para medir el BP desde el campo de la psicología son diversos, donde destaca la escala de bienestar psicológico (SPWB) elaborada según Ryff (1), por tomar como referencia al enfoque eudaimónico del BP, considerando seis dimensiones: autonomía, manejo del ambiente, relaciones constructivas con otras personas, realización personal, propósito de vida y autoaceptación. Originalmente, contó con 42 ítems y, posteriormente, tuvo una adaptación al castellano con una reducción de 29 ítems realizada por Díaz et al. (5). En el caso de la realidad peruana, la SPWB tuvo una adaptación y validación llevada a cabo por Villanueva (6), en una versión de 27 ítems, donde demostró tener pruebas sólidas de validez y confiabilidad (7).
Por otro lado, Diener et al. (8) elaboraron la escala de satisfacción (SWLS), la cual mide de forma global esta área del BP a través de cinco ítems y contaba con adecuadas cualidades psicométricas. Además, Diener et al. (9) elaboraron dos escalas breves que medían el BP considerando los aspectos del florecimiento, así como de los sentimientos positivos y negativos, en las siguientes escalas: florecimiento y experiencias positivas/negativas, respectivamente, donde ambas poseen medidas psicométricas satisfactorias y se asocian fuertemente con otros instrumentos que miden el BP. En el caso de la escala de florecimiento, se evalúan ocho ítems, de forma general, aspectos relacionados con la valoración que la persona tiene sobre sus relaciones sociales, su autoestima, su objetivo de vida o su optimismo. Respecto a la escala de experiencias positivas y negativas, esta se orienta a valorar las emociones que la persona experimenta y que considera que lo hace de forma favorable y desfavorable, la cual está conformada por 12 ítems. Si bien estos instrumentos son alternativas breves y puntuales, al mismo tiempo son limitadas en cuanto a obtener una medida general del BP, así como resultados multidimensionales a partir de un solo instrumento.
Casullo y Castro (10) elaboraron una escala de bienestar emocional para adolescentes (BIEPS-J), basándose en Ryff (1), siendo ambas las primeras escalas desarrolladas originalmente en población hispanohablante. La BIEPS-J se estructuraba en las siguientes dimensiones: aceptación, control, vínculos psicosociales, metas y autonomía, siendo eliminada esta última, debido a la coyuntura cultural de los adolescentes en las regiones hispanohablantes, quienes tienen una relación más cercana con sus parientes. El análisis psicométrico permitió concluir que el BIEPS-J presentó medidas adecuadas respecto a la confiabilidad y evidencias de validez desde el BP como medida global, pero no como medida multidimensional.
Posteriormente, Castro et al. (11) crearon la escala de bienestar psicológico para adultos (BIEPS-A), con sus dimensiones: aceptación/control, autonomía, vínculos y metas; no obstante, igual que el BIEPS-J, esta solo presentó adecuada confiabilidad y evidencia de validez como medida global del BP.
Es relevante considerar que las investigaciones previas que estudiaron las cualidades psicométricas BIEPS-A brindaron resultados variados. Domínguez-Lara (12) analizó las pruebas de veracidad según el enfoque de modelo de ecuaciones estructurales en universitarios limeños, aplicando un modelo de cálculo de máxima verosimilitud, el cual mostró la viabilidad de un esquema de cuatro criterios con índices de ajuste satisfactorios (χ2 = 169,19; CFI = ,96; GFI = ,90; RMR = ,03; RMSEA = ,09), así como una confiabilidad muy satisfactoria (α = ,97). Es posible que estos resultados hayan permitido confirmar el modelo original debido a que consideraron la aplicación en una muestra más homogénea en cuanto al rango de edad, en comparación con estudio de Castro et al. (11).
De forma similar, Robles (13) halló, mediante un análisis factorial corroborativo, que, en adultos de un distrito limeño (Perú), el BIEPS-A presentó adecuadas pruebas de aceptación, de lo que se desprende un esquema de cuatro criterios con 13 ítems originales con buenos índice de ajustes (CFI = ,95; GFI = ,93; RMSEA = ,07; SMRM = ,05) y valores del coeficiente omega entre ,72 y ,87 en sus dimensiones.
Por otro lado, Figuerola-Escoto et al. (14), al analizar BIEPS-A entre la población mexicana, hallaron que el instrumento presentaba una estructura de un factor de 9 ítems y mostraba un 54 % de varianza, además de una confiabilidad aceptable (α = ,78), lo cual indica que aspectos culturales podrían influir en la modificación de la estructura propuesta originalmente, ya que se observó un resultado similar en intentos previos por replicar la estructura exacta del SPWB de Ryff en población mexicana (15).
Asimismo, Dominguez-Lara y Campos-Uscanga (16) verificaron alternativas psicométricas del BIEPS-A en educandos de enfermería mexicanos, corroborando un modelo de cuatro factores, pero eliminando dos ítems por cargas factoriales reducidas en comparación a las demás, brindando índices de ajustes muy aceptables (CFI = ,99; RMSEA = ,01; SRMR = ,11), con una confiabilidad satisfactoria ya sus factores presentan un coeficiente omega entre ,71 y ,83.
Por otro lado, Vera y Tobar-Viera (17) determinaron que, en universitarios ecuatorianos, el BIEPS-A se estructura en base a un modelo conformado por 12 factores de 12 ítems (CFI = ,95; RMSEA = ,06), donde incluso la denominación de los factores es diferente al original, así como la distribución de los ítems. De igual manera, Díaz-Gamarra et al. (18), al emplear el estimador de media ponderada de mínimos cuadrados y varianza ajustadas, proponen un modelo de tres factores y 11 ítems en adultos mayores peruanos (CFI = ,99; TLI = ,98; RMSEA = ,04).
Debido a esta falta de consenso entre las investigaciones realizadas, se planteó como objetivo analizar las propiedades psicométricas de la escala BIEPS-A en una muestra peruana, a fin de generar una actualización y establecer recomendaciones para su optimización y uso.
MÉTODOS
Diseño de estudio
Según la clasificación de Ato et al. (19), la investigación fue instrumental, habiendo empleado una metodología cuantitativa para determinar las pruebas de validez y confiabilidad del BIEPS-A. La investigación fue ejecutada en cuatros centros de salud de San Juan de Lurigancho, en Lima (Perú), en el año 2025.
Participantes
La población correspondió a 800 adultos, de 20 años a más, usuarios de cuatro centros de salud del distrito de San Juan de Lurigancho, provincia de Lima Metropolitana. La muestra fue determinada considerando las sugerencias de Ferrando et al. (20), quienes señalan que estudios psicométricos que utilicen el análisis factorial a fin de estudiar las pruebas de validez según la estructura interna requieren de al menos 200 casos, por lo que en este estudio se supera moderadamente ese límite inferior.
Los criterios de inclusión se basaron en que los involucrados tuvieran al menos 20 años y que asistieran a centros de salud de San Juan de Lurigancho como usuarios habituales con al menos tres visitas previas; asimismo, como criterios de exclusión fueron tomadas en cuenta a las personas que al momento de la evaluación se encontraban recibiendo servicios de diagnóstico o intervención psicológica, así como personas que presentaran alteraciones de los procesos cognitivos que generaran sesgos al responder (e.g.: alucinaciones, delusiones, deterioro cognitivo).
Se empleó un muestreo no probabilístico por conveniencia, debido a la accesibilidad con la que contaba la investigadora a la muestra. Todos participaron voluntariamente y firmaron el consentimiento informado. La muestra consideró a 300 adultos (54,33 % de sexo femenino), entre 20 y 60 años (M = 42,8 años; DE = 12,2), quienes eran usuarios de cuatro centros de salud de San Juan de Lurigancho, Lima.
Instrumentos
La escala de bienestar psicológico adultos (BIEPS-A) (11), compuesta por 13 interrogantes divididos en cuatro criterios: aceptación/control, autonomía, vínculos y proyectos, bajo respuesta de tipo escala de Likert de tres alternativas de respuesta: 1 = en desacuerdo, 2 = ni de acuerdo ni en desacuerdo, 3 = de acuerdo. Posee evidencias de validez según la estructura interna en adultos argentinos mediante análisis factorial exploratorio, donde un modelo de 4 factores explica el 53 % de la varianza; a su vez, presenta una confiabilidad satisfactoria (α = ,70) (11).
Procedimiento
El recojo de información de los participantes fue en los centros de salud, donde estos se encontraban en calidad de usuarios. Se procedía a explicarle el objetivo del estudio a cada uno, así como la naturaleza de su colaboración en el estudio; además, se le indicó que la información que brindara se manejaría de forma confidencial, así como que tenía la libertad de retirarse en cualquier momento si así lo deseara, sin que eso implique algún tipo de perjuicio. Una vez culminada la explicación se le brindaba el consentimiento informado al participante y, si accedía a formar parte del estudio, lo firmaba y luego se le entregaba el protocolo del instrumento. Al finalizar la resolución del instrumento, se verificaba que el protocolo estuviera completamente resuelto y se le entregaba al participante un material psicoeducativo respecto al BP, con consejos para desarrollarlo de forma favorable. Luego, se tabuló la data en una base de datos para su análisis estadístico.
Análisis de datos
El análisis de datos fue realizado por medio del programa FACTOR 12.06.08. El análisis inició con un estudio factorial exploratorio (AFE), posteriormente, fueron obtenidos los estadísticos descriptivos de cada interrogante (i.e., media, desviación estándar, asimetría, curtosis) y la matriz con correlaciones policóricas, debido a que la BIEPS-A se presenta como una escala de Likert de tres opciones de respuesta (21), siendo estos datos categóricos y que algunos ítems superaran el valor de +/−1 en la asimetría y la curtosis (20), pese a que los coeficientes del análisis de asimetría multivariada y curtosis de Mardia no presentaron una significatividad menor a ,05, como lo indica Cain et al. (22). Además, se empleó la medida de adecuación del muestreo (MSA), siendo esta una medida estándar y los valores menores a ,50 implicaran que el ítem era inaceptable, lo que conllevó a su eliminación (23). Luego, se empleó la prueba de esfericidad de Bartlett, buscando una significancia menor a ,05, y el índice Kaiser-Meyer-Olkin (KMO), siendo aceptable un valor a partir del valor de ,75 según Ferrando et al. (20), así como también el porcentaje de la varianza explicada a partir de los valores propios mayores a 1 y el examen paralelo en función del análisis factorial de rango mínimo (24); posteriormente, se realizó una estimación del modelo con el método de mínimos cuadrados no ponderados (ULS).
Finalmente, se realizó un análisis factorial confirmatorio (AFC), donde se consideraron los índices de bondad de ajuste o Comparative Fit Index (CFI), Goodness of Fit Index (GFI), Adjusted Goodness of Fit Index (AGFI), Tucker-Lewis Index (TLI), así como el Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA) en sus valores recomendados (25): CFI ≥ ,95, TLI ≥ ,95; GFI ≥ ,95; AGFI ≥ ,95 y RMSEA ≤ ,06.
Respecto a la confiabilidad, se utilizó el análisis de consistencia interna por medio de los coeficientes omega (ω) y alfa (α), considerando un valor superior a ,70 como medida satisfactoria de la confiabilidad (26).
Aspectos éticos
La consideración de los aspectos éticos se realizó a partir del resguardo de la integridad y la dignidad de los participantes, respetando su autonomía, justicia y no maleficencia, así como mediante la transparencia de los procedimientos ejercidos y los resultados. Así fue asegurada la rigurosidad científica al proceso de investigación, respaldando la veracidad y la confiabilidad de los hallazgos, así como la adecuación al contexto sobre el cual se aplicó el estudio. Estos principios fueron establecidos por el Comité de Ética de la Universidad Nacional Mayor de San Marcos (UNMSM), el cual supervisó todo el proceso de investigación, a partir de la aprobación formalizada mediante la Resolución rectoral 012648-2023-R/UNMSM (27).
RESULTADOS
Respecto al análisis descriptivo de los ítems, la Tabla 1 muestra que la media se ubicó en un rango entre 2,52 y 2,74, mientras que la desviación estándar se situó entre,47 y ,55. Además, en el análisis univariado de asimetría y curtosis se observó que varios ítems superaron el límite de +/−1 (20) y, si bien se prefirió mantener la estructura original del instrumento, se optó por emplear un modelo no lineal. Cabe considerar que al realizar el análisis de Mardia de la asimetría y curtosis multivariadas se halló una significancia mayor a ,05, por lo que se comprobó que se presenta normalidad multivariada. En este sentido, se decidió seguir con el análisis basado en un modelo no lineal, debido a que, además de la superación del límite de las medidas de posicionamiento superan el límite, la categoría de las alternativas de respuestas es menor a cinco.
Posteriormente, como parte del AFE y considerando la matriz sobre correlaciones policóricas, se analizó el coeficiente MSA, donde se obtuvo un valor entre ,65 y ,87, por lo que los ítems son aceptables y no requieren ser eliminados. La evaluación de esfericidad de Bartlett (p < ,001) e índice KMO (KMO = ,76) evidenciaron medidas satisfactorias. Tras el análisis de los valores propios basados en la varianza explicada se halló que cuatro factores superaron el valor mínimo de 1. El primer factor presentó un valor mayor a 4, explicando este solo el 32,04 % de la varianza, mientras que los cuatro factores, en conjunto, explicaron el 61,66 % de la varianza.
Sin embargo, como se muestra en la Tabla 2, a partir del análisis paralelo basado en análisis factorial de rango mínimo es conveniente considerar un modelo de un solo factor, debido a que el primero de estos fue el único donde el porcentaje de la varianza de la data real superó al porcentaje de la varianza calculada teóricamente. Esto refuerza la evidencia respecto a que el BIEPS-A presenta una mejor estructura basada en un solo factor.
De esta forma, para culminar con el proceso del AFE, se decidió procesar nuevamente el modelo recomendado de un solo factor a través de la estimación de mínimos cuadrados no ponderados, observándose índices de ajustes satisfactorios (CFI = ,96; TLI = ,95; GFI = ,94; AGFI = ,93; RMSEA = ,06).
Es así como se procedió a realizar el AFC, a través del cual se corroboró que los índices de ajustes son satisfactorios para un modelo monofactorial que explica el BIEPS-A (CFI = ,96; TLI = ,95; GFI = ,96; AGFI = ,95; RMSEA = ,06). Además, la Tabla 3 expone las cargas factoriales, las cuales estaban entre ,41 y ,63, con la excepción del ítem 4, que presentó un coeficiente menor a ,30, el cual era el mínimo permitido; sin embargo, se analizó este ítem desde su contenido: “Puedo decir lo que pienso sin mayores problemas”, perteneciente a la dimensión “autonomía”, donde se percibe la autodeterminación y la autoridad personal remarcada por Ryff (1) en cuanto a este componente teórico, y siendo capaz de confiar en su propio juicio (11), estando estos conceptos ampliamente respaldados por los modelos teóricos del bienestar psicológico de Rogers (28), y de Ryan y Deci (29). Por lo tanto, se conservó el ítem, manteniendo la estructura inicial del BIEPS-A, donde presentó adecuados índices de ajuste a través del AFC.
Por último, respecto a la confiabilidad por medio del análisis de consistencia interna, se determinó que el BIEPS-A presentó evidencias satisfactorias de confiabilidad con un coeficiente ω = ,83 y un coeficiente α = ,82.
DISCUSIÓN
El estudio tuvo como objetivo analizar las propiedades psicométricas de la Escala BIEPS-A en una muestra peruana, donde los participantes eran usuarios de centros de salud de un distrito de Lima. La relevancia del estudio se basó en la falta de consenso respecto a la estructura de este instrumento, el cual, originalmente, fue diseñado en función a la realidad de la población argentina, y que, al ser replicado en otros contextos latinoamericanos, puede presentar discrepancias en cuanto a su estructura interna.
Desde los hallazgos descriptivos de los ítems, predominaron valores negativos referentes a la asimetría y la curtosis, donde solos algunos superaron el valor de 1, lo cual indica poca dispersión entre los reactivos, y para los análisis posteriores se tomaron las recomendaciones respectivas (e.g.: modelos no normalizados, matriz de correlaciones policóricas).
A partir de los hallazgos establecidos en el estudio, el BIEPS-A en este grupo poblacional presenta satisfactorias evidencias de validez según su esquema interno, por medio del AFE y el AFC, lo que sugiere un esquema de un único factor que conserve los 13 ítems propuestos originalmente. Es necesario tomar en cuenta que, inicialmente, se observó la posibilidad de considerar a cuatro factores dentro del modelo, no obstante, se tomó en cuenta la sugerencia de Timmerman y Lorenzo-Seva (24) de considerar el estudio en simultáneo sobre la base del análisis factorial de rango mínimo, donde se sugiere emplear un modelo de un solo factor, lo cual evidencia adecuados índices de ajuste. Esto se terminó de corroborar a través del análisis de AFC, el cual se realizó considerando un modelo unifactorial, del que se obtuvo índices de ajustes satisfactorios y cargas factoriales apropiadas, a excepción del ítem 4, pero este se mantuvo para conservar la estructura original, además de que el MSA de este ítem se presentó en un valor aceptable, siendo apropiado mantenerlo.
Los resultados presentados difieren a los hallazgos de los estudios psicométricos previos realizados en el contexto peruano (13,16), los cuales hallaron medidas satisfactorias para un modelo de cuatro factores, como lo propusieron teóricamente Casullo y Castro (10) y Castro et al. (11). Es importante considerar que la discrepancia de la estructura al comparar el estudio de Domínguez-Lara (12) con la de esta investigación podría deberse a la diferencia de edad respecto a la muestra, donde la media de la edad fue mucho mayor en este estudio. En ese sentido, la evidencia empírica señala que el BP medido con instrumentos que evalúan este constructo desde el enfoque eudaimónico, como lo son el SPWB y el BIEPS-A, presentan variaciones diferenciadas de acuerdo con la edad (30); esto también se reproduce al medir el BP desde otros enfoques teóricos (31). Sin embargo, dentro de las limitaciones de este estudio se encuentra el no haber considerado una muestra estratificada y equilibrada por edades para generar un aporte adicional a esta discrepancia, por lo que se sugiere considerar con urgencia esta recomendación en futuros estudios.
Por otro lado, el hallazgo de la estructura unifactorial del BIEPS-A converge con el estudio de Castro et al. (11), el cual dio origen a la prueba, la cual indica que este instrumento posee una buena capacidad para medir de forma general el BP. A su vez, se asemeja al estudio realizado por Figuerola-Escoto et al. (14), teniendo, no obstante, la diferencia de que en esa propuesta unifactorial se tuvieron que eliminar cuatro ítems. En cuanto al hallazgo de confiabilidad satisfactoria por medio del análisis de consistencia interna, los resultados se asemejan en general a la mayoría de los estudios (11–14,16,17).
Tal como se ha observado, el BIEPS-A se encuentra influenciado por la edad, lo cual se marca como una limitación constante en las investigaciones previas, así como también en la presente; por lo tanto, se recomienda que, más adelante, las investigaciones consideren emplear un muestreo aleatorio estratificado en cuanto a la edad. Ante esta limitación, es necesario reconocer que a través del presente estudio no es posible afirmar que el BIEPS-A tenga la misma capacidad de medición en todos lo grupos etarios.
Además, se aprecia que el contexto cultural también influye sobre la medición del BP (32), debido a que existen diversos resultados según los países latinoamericanos donde se aplicaron, lo cual podría significar que en cada uno de estos entornos se implican diferentes conductas que representen este constructo, ante lo que se sugiere que se realicen esfuerzos por establecer los componentes del BP en los países latinoamericanos con el propósito de diseñar un instrumento para cada país de acuerdo a sus realidades. Adicionalmente, se recomienda que futuros estudios realicen un proceso de verificación de evidencias de validez según la comparación con otros instrumentos que midan el constructo de bienestar psicológico. Por lo tanto, los resultados deben tomarse con cautela.
Es necesario considerar que dentro de las fortalezas del estudio se encuentra la aplicación de criterios de análisis de datos para este tipo de investigaciones que son considerados como estándares necesarios (20).
A partir de los hallazgos se recomienda, además, que el BIEPS-A sea utilizado como un instrumento que mide el BP de forma general, tal como se sugirió en el estudio realizado para su diseño y validación (11); sin embargo, se sugiere que se realicen estudios en la población peruana con mejoras en los procesos metodológicos para establecer una versión que pueda ser aplicada a nivel general.
Conclusiones
Los resultados obtenidos mediante el análisis factorial exploratorio y confirmatorio respaldan un modelo unifactorial de 13 ítems, con índices de ajuste satisfactorios (CFI = ,96; TLI = ,95; GFI = ,96; AGFI = ,95; RMSEA = ,06) y una confiabilidad adecuada (ω = ,83; α = ,82). Estos hallazgos convergen con la propuesta original de Castro et al. (11) y con adaptaciones previas que sugieren el uso del BIEPS-A como medida general del bienestar psicológico, más que como instrumento multidimensional. No obstante, el ítem 4 presentó una carga factorial baja (,26) y una comunalidad reducida (,07), por lo que, aunque se conservó por su relevancia teórica para la dimensión “autonomía”, su permanencia constituye una limitación psicométrica que debería revisarse en futuras versiones del instrumento.
El BIEPS-A puede utilizarse como una medida general del bienestar psicológico en poblaciones similares a la estudiada, pero se requiere mayor evidencia psicométrica antes de recomendar su uso generalizado a nivel nacional.
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
1. Ryff CD. Happiness is everything, or is it? Explorations on the meaning of psychological well-being. J Pers Soc Psychol. [Internet]. 1989 [Consultado el 2 de diciembre de 2025];57(6):1069-1081. https://doi.org/10.1037/0022-3514.57.6.1069
2. Huppert FA. Psychological well‐being: Evidence regarding its causes and consequences. AP:HWB [Internet]. 2009 [Consultado el 4 de diciembre de 2025];1(2):137-164. https://doi.org/10.1111/j.1758-0854.2009.01008.x
3. Davis T. What is well-being? Definition, types, and well-being skills. Psychology Today [Internet]. 21 de mayo de 2014 [Consultado el 20 de noviembre de 2025]. Disponible en: https://acortar.link/tWaMaR
4. Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE). Mental Health Promotion and Prevention. Best Practices in Public Health [Internet]. Paris: OCDE; 2025 [Consultado el 24 de noviembre de 2025]. Disponible en: https://www.oecd.org/en/publications/mental-health-promotion-and-prevention_88bbe914-en.html
5. Díaz D, Rodríguez-Carvajal R, Blanco A, Moreno-Jiménez B, Gallardo I, Valle C, et al. Adaptación española de las escalas de bienestar psicológico de Ryff. Psicothema [Internet]. 2006 [Consultado el 28 de diciembre de 2025];18(3):572-577. Disponible en: https://www.psicothema.com/pii?pii=3255
6. Villanueva DE. Propiedades psicométricas de la Escala de Bienestar Psicológico de Ryff en estudiantes de una universidad de Lima Sur, 2020 [Internet]. Lima: Universidad Autónoma del Perú; 2023 [Consultado el 12 diciembre de 2025]. Disponible en: https://repositorio.autonoma.edu.pe/handle/20.500.13067/2553
7. Dhanabhakyam M, Sarath M. Psychological Wellbeing: A Systematic Literature Review. IJARSCT [Internet]. 2023 [Consultado el 12 diciembre de 2025];3(1),603-607. Disponible en: https://www.researchgate.net/publication/368527847_Psychological_Wellbeing_Asystematic_Literature_Review
8. Diener E, Emmons RA, Larsen, RJ, Griffin S. The Satisfaction with Life Scale. J Pers Assess [Internet]. 1985 [Consultado el 13 de diciembre de 2025];49(1):71-75. https://doi.org/10.1207/s15327752jpa4901_13
9. Diener E, Wirtz D, Tov W, Kim-Prieto C, Choi D, Oishi S et al. New Well-being Measures: Short Scales to Assess Flourishing and Positive and Negative Feelings. Soc Indic Res. [Internet]. 2010 [Consultado el 14 de diciembre de 2025];97:143-156. https://doi.org/10.1007/s11205-009-9493-y
10. Casullo MM, Castro A. Evaluación del bienestar psicológico en estudiantes adolescentes argentinos. PSICO [Internet]. 2000 [Consultado el 13 de diciembre de 2025];18(1):35-68. https://doi.org/10.18800/psico.200001.002
11. Castro A, Brenlla ME, Casullo, MM. Evaluación del bienestar psicológico en adultos argentinos. En: Casullo MM, editor. Evaluación del bienestar psicológico en Iberoamérica. Buenos Aires: Paidós; 2002. p. 93-100.
12. Dominguez-Lara SA. Análisis psicométrico de la Escala de Bienestar Psicológico para Adultos en Estudiantes Universitarios de Lima: Un enfoque de ecuaciones estructurales. Psychologia [Internet]. 2014 [Consultado el 20 de diciembre de 2025];8(1):23-31. https://doi.org/10.21500/19002386.1211
13. Robles SS. Propiedades psicométricas de la Escala de Bienestar Psicológico para Adultos (BIEPS-A) en adultos de 20 a 58 años de Puente Piedra, Lima, 2020 [Internet]. Lima: Universidad César Vallejo; 2020 [Consultado el 11 de diciembre de 2025]. Disponible en: https://repositorio.ucv.edu.pe/handle/20.500.12692/47825
14. Figuerola-Escoto RP, Luna D, Lezana-Fernández MA, Meneses-González F. Propiedades psicométricas de la Escala de Bienestar Psicológico para Adultos (BIEPS-A) en población mexicana. Rev CES Psicol. [Internet]. 2021 [Consultado el 15 de diciembre de 2025];14(3):70-93. https://doi.org/10.21615/cesp.5572
15. Jurado PJ, Benitez ZP, Mondaca F, Rodríguez-Villalobos JM, Blanco JR. Análisis de las propiedades psicométricas del Cuestionario de Bienestar Psicológico de Ryff en universitarios mexicanos. Acta Universitaria [Internet]. 2017 [Consultado el 18 de diciembre de 2025];27(5):76-82. https://doi.org/10.15174/au.2017.1648
16. Dominguez-Lara SA, Campos-Uscanga Y. Propiedades psicométricas de la Escala de Bienestar Psicológico para Adultos (BIEPS-A) en estudiantes de enfermería: un análisis preliminar. Salud Uninorte [Internet]. 2022 [Consultado el 13 de diciembre de 2025];38(1):68-80. https://doi.org/10.14482/sun.38.1.618.973
17. Vera GL, Tobar-Viera A. Propiedades psicométricas del Cuestionario de Bienestar Psicológico BIEPS-A en universitarios ecuatorianos. Pentaciencias [Internet]. 2023 [Consultado el 28 de diciembre de 2025];5(7):388-399. https://doi.org/10.59169/pentaciencias.v5i7.960
18. Díaz-Gamarra PP, Rosario-Quiroz FJ, Estrada-Alomía ER. Evidencias psicométricas de la Escala de Bienestar Psicológico (BIEPS-A) en una muestra de adultos mayores peruanos. Acta Colomb Psicol. [Internet]. 2024 [Consultado el 21 de diciembre de 2025];27(1):95-114. https://doi.org/10.14718/ACP.2024.27.1.5
19. Ato M, López-García JJ, Benavente A. A classification system for research designs in psychology. An Psicol. [Internet]. 2013 [Consultado el 10 de diciembre de 2025];29(3):1038-1059. https://doi.org/10.6018/analesps.29.3.178511
20. Ferrando PJ, Lorenzo-Seva U, Hernández-Dorado A, Muñiz J. Decálogo para el análisis factorial de los ítems de un test. Psicothema [Internet]. 2022 [Consultado el 22 de diciembre de 2025];34(1):7-17. Disponible en: https://www.psicothema.com/pii?pii=4715
21. Dolan CV. Factor analysis of variables with 2, 3, 5 and 7 response categories: A comparison of categorical variable estimators using simulated data. Br J Math Stat Psychol. [Internet]. 1994 [Consultado el 28 de diciembre de 2025];47(2),309-326. https://doi.org/10.1111/j.2044-8317.1994.tb01039.x
22. Cain MK, Zhang Z, Yuan K-H. Univariate and multivariate skewness and kurtosis for measuring nonnormality: Prevalence, influence and estimation. Behav Res Methods [Internet]. 2017 [Consultado el 18 de diciembre de 2025];49:1716-1735. https://doi.org/10.3758/s13428-016-0814-1
23. Lorenzo-Seva U, Ferrando JP. MSA: The Forgotten Index for Identifying Inappropriate Items before Computing Exploratory Item Factor Analysis. Methodology [Internet]. 2021 [Consultado el 28 de diciembre de 2025];17(4):296-306. https://doi.org/10.5964/meth.7185
24. Timmerman ME, Lorenzo-Seva U. Dimensionality Assessment of Ordered Polytomous Items with Parallel Analysis. Psychol Methods [Internet]. 2011 [Consultado el 28 de diciembre de 2025];16(2):209-220. https://doi.org/10.1037/a0023353
25. Keith TZ. Multiple regression and beyond: An introduction to multiple regression and structural equation modeling. [Internet]. 3rd ed. Nueva York: Routledge/Taylor & Francis Group; junio de 2019 [Consultado el 29 de diciembre de 2025]. https://doi.org/10.4324/9781315162348
26. Ventura-León JL, Caycho-Rodríguez T. El coeficiente Omega: un método alternativo para la estimación de la confiabilidad. Rev Latinoam Cienc Soc Niñez Juv [Internet]. 2017 [Consultado el 29 de diciembre de 2025];15(1):625-627. Disponible en: https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=77349627039
27. Universidad Nacional Mayor de San Marcos. Aprobación del Código de Ética en Investigación de la Universidad Nacional Mayor de San Marcos (Resolución Rectoral 012648-2023-R/UNMSM) [Internet]. 21 de noviembre de 2023 [Consultado el 29 de diciembre de 2025]. Disponible en: https://vrip.unmsm.edu.pe/reglamentos-y-normas/
28. Rogers CR. The concept of the fully functioning person. Psychotherapy (Chic) [Internet]. 1963 [Consultado el 29 de diciembre de 2025];1(1):17-26. https://doi.org/10.1037/h0088567
29. Ryan RM, Deci EL. Self-determination theory: Basic psychological needs in motivation, development, and wellness. Nueva York: The Guilford Press [Internet]. 2017 [Consultado el 29 de diciembre de 2025]. https://doi.org/10.1521/978.14625/28806
30. Orang S, Razini HH, Ramshini M, Orang T. Investigating the Meaning of Life and Psychological Well-being, in Youth, Adults, and Elderly (A Comparative Study of Three Age Groups). Iran J Aging. [Internet]. 2018 [Consultado el 12 de diciembre de 2025];13(2):182-197. Disponible en: https://salmandj.uswr.ac.ir/article-1-1570-en.html
31. Stone AA, Schwartz JE, Broderick JE, Deaton A. A snapshot of the age distribution of psychological well-being in the United States [Internet]. Washington, DC: PNAS; 2010 [Consultado el 12 de diciembre de 2025];107(22):9985-9990. doi: https://doi.org/10.1073/pnas.1003744107
32. Maulana H, Khawaja NG. A Cultural Perspective of Well-Being. En: Deb S, Gerrard BA, editores. Handbook of Health and Well-Being. [Internet]. Singapur: Springer; 2022 [Consultado el 20 de diciembre de 2025];35-49. https://doi.org/10.1007/978-981-16-8263-6_2
