http://dx.doi.org/10.24016/2024.v10.389
ARTÍCULO ORIGINAL
Psychometric evidence of the Wong-Law Emotional Intelligence Scale
(WLEIS) in university students from Lambayeque-Peru
Evidencias psicométricas de
la Wong-Law Emotional Intelligence Scale (WLEIS) en universitarios de
Lambayeque-Perú
Katy Mendoza-Flores1, Herminia
Aldaz-Velasquez1, Vranna Juárez-Adrianzén1, Lucía
Panta-Carrillo1, José Gamarra-Moncayo1*y Edmundo
Arévalo-Luna1
1Universidad
Católica Santo Toribio de Mogrovejo, Chiclayo, Perú.
* Correspondencia: gamarramoncayoj@gmail.com
Recibido: 10 de enero
de 2024 | Revisado: 22 de febrero de
2024 | Aceptado: 28 de febrero de 2024 | Publicado Online: 02 de marzo de 2024.
CITARLO COMO:
Mendoza-Flores, K., Aldaz-Velasquez, H., Juárez-Adrianzén,
V., Panta-Carrillo, L., Gamarra-Moncayo, J., & Arévalo-Luna, E. (2024). Psychometric evidence
of the Wong-Law Emotional Intelligence Scale (WLEIS) in university students
from Lambayeque-Peru. Interacciones, 10,
e389. http://dx.doi.org/10.24016/2024.v10.389
ABSTRACT
Introduction: Emotional
intelligence (EI) is a key skill for the personal and academic development of
university students. Therefore, it is appropriate to have relevant instruments
to measure this construct. Objective: This study aims to analyze the
evidence of validity and reliability of the Wong-Law Emotional Intelligence
Scale (WLEIS) in university students in the region of Lambayeque, Peru. Method:
Our study has an instrumental design. We applied a virtual questionnaire
distributed in social networks to 317 university students (124 males and 193
females) from different professional careers, aged between 18 and 30 years
(M=20.3; SD=2.7). Confirmatory factor analysis was performed (WLSMV estimator),
and internal consistency was assessed. Result: We found four correlated
factors, higher order, and bifactor, the first being the one with the best-fit
indices: X2(98) = 262.63, p < .001, CFI = .97, TLI = .96, RMSEA = .07 [CI
90%; .06 - .08], SRMR = .04 and WRMR = .91. Internal consistency results using
the omega coefficient are ωSEA = .81, ωOEA= .79, ωUOE= .84 and ωROE = .85. Conclusion:
The WLEIS in university students in the Lambayeque region of Peru has
sufficient evidence of validity and reliability to guarantee the relevance of
its application.
Keywords: Emotional Intelligence; University Students; Validity; Reliability;
Testing Instrument.
RESUMEN
Introducción: La inteligencia emocional
(IE) es una habilidad clave para el desarrollo personal y académico de los
estudiantes universitarios. Por ello, es conveniente disponer de instrumentos
pertinentes para medir este constructo. Objetivo:
El presente estudio tiene como objetivo analizar las evidencias de validez y
confiabilidad de la Escala de Inteligencia Emocional de Wong-Law (WLEIS) en
estudiantes universitarios de la región de Lambayeque, Perú. Método: Nuestro estudio tiene un
diseño instrumental. Aplicamos un cuestionario virtual distribuido en redes
sociales a 317 estudiantes universitarios (124 varones y 193 mujeres) de
diferentes carreras profesionales, con edades comprendidas entre 18 y 30 años
(M=20,3; DE=2,7). Se realizó un análisis factorial confirmatorio (estimador
WLSMV) y se evaluó la consistencia interna. Resultados: Se encontraron cuatro
factores correlacionados, de orden superior, y bifactoriales, siendo el primero
el que presentó los índices de mejor ajuste: X2(98) = 262.63, p < .001, CFI
= .97, TLI = .96, RMSEA = .07 [IC 90%; .06 - .08], SRMR = .04 y WRMR = .91. Los
resultados de consistencia interna utilizando el coeficiente omega son ωSEA =
.81, ωOEA= .79, ωUOE= .84 y ωROE = .85. Conclusión: La WLEIS en estudiantes universitarios de la
región Lambayeque del Perú tiene suficientes evidencias de validez y
confiabilidad para garantizar la pertinencia de su aplicación.
Palabras claves:
Inteligencia Emocional; Estudiantes
Universitarios; Validez; Confiabilidad; Instrumento de Evaluación.
INTRODUCCIÓN
Se ha evidenciado que la inteligencia emocional (IE) cumple los
estándares para ser considerada una inteligencia (Mayer et al., 1999), siendo
importante en distintos ámbitos en donde las personas se desarrollan, puesto
que, es importante para el crecimiento personal, el liderazgo efectivo y el
bienestar en general, debido a su capacidad de unificar las emociones y el
razonamiento, además de ser una habilidad que es posible educar, cambiar,
desarrollar y mejorar (Güell, 2013). De hecho, permite afrontar diferentes
situaciones mediante el desarrollo de sus habilidades, de manera que se logre
obtener una mayor probabilidad de éxito (Gutiérrez, 2020). No obstante, en el
ámbito de la educación universitaria, se ha evidenciado que los estudiantes, a
raíz de la pandemia COVID-19, se les dificultó más conseguir la mejor forma de
actuar en su vida cotidiana, sumada al estrés académico, la exigencia de la
formación y los problemas personales, entre otros (Yang et al., 2022).
En efecto, la importancia de este concepto se destaca en la literatura
como clave para afrontar los desafíos de la vida durante la etapa
universitaria, considerando también que, en la actualidad, nos encontramos en
etapa post-pandémica, donde los estudiantes están en proceso de readaptación a
las clases presenciales. En este contexto, Checa-Domene et al. (2022), en
España, encontraron que la IE predice la disminución del pesimismo y el
mantenimiento de niveles de autoestima adecuados. Esto conlleva a pensar que la
IE es un factor necesario y trascendente para el cuidado de la salud mental
(Silva-Ramos et al., 2020).
En tal sentido, se reconoce que es pertinente medir la IE en procesos
vinculados al estrés académico o la ansiedad, cuya asociación ha sido
demostrada (Shi et al., 2022); del mismo modo, es recomendable indagar el nivel
de IE con el que cuentan los estudiantes universitarios e incentivarla, dado su
impacto en la educación (Puertas-Molero et al., 2020), así lo demuestra, por
ejemplo, el estudio llevado a cabo por Gutiérrez (2020) donde mostró la
existencia de diferencias en IE referida al sexo, puesto que las mujeres
obtuvieron puntajes más altos que los hombres en relación a la atención y
regulación emocional; de otro lado, se ha comprobado que la IE, en conjunto a
la resiliencia y la autoestima, son predictores de la satisfacción con la vida
(Vilca-Pareja et al., 2022), así mismo es capaz de predecir el rendimiento
académico (Estrada-Guillen et al., 2022; Pishghadam et al., 2022).
En el caso de Latinoamérica, Moreno et al. (2023) han señalado que la IE
podría desempeñar un papel crucial en la mejora del rendimiento académico,
bienestar y ambiente emocional entre los estudiantes universitarios. En este
contexto, un estudio en Perú realizado por Palomino y Almenara (2019) examinó los
niveles de IE en un grupo de universitarios, teniendo en cuenta el nivel
esperado de competencias alcanzado, encontrando que, en los hombres no
existieron diferencias; sin embargo, las mujeres con nivel de logro inicial
obtuvieron mayores índices de IE que las de logro superior.
Frente a estas situaciones nace el interés de contar con un instrumento
válido y confiable para medir la IE en universitarios de la región Lambayeque,
reconociendo que este constructo ayuda a reaccionar de manera positiva ante la
tensión y el estrés propio de esta etapa (Gutiérrez, 2020). Para tal propósito
existen diferentes propuestas de instrumentos de acuerdo a grupos etarios y
preferencias por contexto. De entre ellas destaca la Wong-Law Emotional
Intelligence Scale (WLEIS) (Wong y Law, 2002), que mide la IE desde una
perspectiva de autoinforme de capacidad, compuesta por cuatro dimensiones
(Extremera et al., 2019), siguiendo el modelo teórico de Mayer y Salovey
(1997).
En relación a lo mencionado previamente, este cuestionario tiene
versiones adaptadas a nivel internacional, como, por ejemplo, en estudiantes
cubanos de estomatología (Carranza-Esteban et al., 2022), universitarios y
pobladores de la comunidad española (Extremera et al., 2019) y adolescentes y
adultos en China (Kong, 2017). A nivel latinoamericano, se validó en gerentes
chilenos (Acosta-Prado y Zárate-Torres, 2019). En el contexto peruano, ha sido
adaptado en estudiantes de enfermería (Merino-Soto et al., 2019) y adultos
(Merino-Soto et al., 2016), ambos en la ciudad de Lima. Así también, es
necesario tener en cuenta que, en las versiones anteriormente citadas, la
estructura factorial del instrumento fue de cuatro factores correlacionados; no
obstante, se han reportado análisis con estructuras de orden superior y
bifactor (Di et al., 2020). Por otro lado, es pertinente considerar que existen
otras escalas que miden a la IE como una habilidad, por ejemplo, el Mayer
Salovey-Caruso Emotional Intelligence Test (MSCEIT; Extremera et al., 2006) o
el Emotional Quotient Inventory: short form (EQi: S; Esnaola et al., 2016).
A pesar de la importancia que reviste un nivel adecuado de IE teniendo
en cuenta que contribuye significativamente a establecer relaciones
interpersonales efectivas, facilitar la adaptación, fortalecer la capacidad de
resiliencia, promover el trabajo en equipo, y mejorar el aprendizaje y la
comunicación (Idrogo y Asenjo, 2021), en la región Lambayeque no contamos con
versiones validadas de la WLEIS en población universitaria
Por consiguiente, habiendo analizado las implicancias positivas que
tiene la medición de la IE en el contexto universitario, el presente estudio
tiene como objetivo analizar las evidencias de validez y confiabilidad de la
Wong-Law Emotional Intelligence Scale (WLEIS) en estudiantes universitarios de
la región Lambayeque, Perú, puesto que no se ha encontrado en la literatura
alguna publicación de su análisis psicométrico realizado en esta ciudad.
MÉTODO
Diseño
El presente es un estudio instrumental, dado que se orienta a la
obtención de evidencias psicométricas de un instrumento de medida (Ato et al.,
2013).
Participantes
Se realizó
un muestreo por bola de nieve. Se incluyeron a 317 estudiantes, mujeres (n=
193; 60.9%) y varones (n= 124; 39.1%), de 18 a 30 años (M= 20.3; DE= 2.7), de 5
universidades de la región Lambayeque, de distintas carreras profesionales,
mediante el envío de un formulario virtual en el mes de junio de 2023. La
distribución por ciclos académicos es la siguiente: primero (n= 28; 8.8%), segundo
(n= 30; 9.5%), tercero (n= 38; 12%), cuarto (n= 23; 7.3%), quinto (n= 123;
38.8%), sexto (n= 16; 5%), séptimo (n= 35; 11%), octavo (n= 11; 3.5%), noveno
(n= 9; 2,8%), décimo (n= 2; 0.6%), duodécimo (n= 2; 0.6%). Se excluyeron a 11
participantes que señalaron provenir de una universidad no perteneciente a la
región Lambayeque.
Instrumento
La WLEIS fue inicialmente creada por Wong y Law (2002) en China. Para
efectos de este estudio, el instrumento utilizado fue la versión de la escala
validada por Extremera et al. (2019) en la que participaron 1460 adultos,
conformados por estudiantes universitarios y pobladores de la comunidad
española. Es una escala de autorreporte que mide la inteligencia emocional con
16 ítems distribuidos en cuatro dimensiones: 1) evaluación de las propias
emociones (SEA); 2) evaluación de emociones de otros (OEA); 3) uso de las
emociones (UOE), y 4) regulación de las emociones (ROE). Las alternativas de
respuesta van desde 1 (totalmente en desacuerdo) a 7 (totalmente de acuerdo).
En su estudio, reportaron que el instrumento posee adecuada consistencia
interna y una validez de criterio en relación al instrumento original.
Aplicaron análisis factorial confirmatorio, obteniendo buenos índices de ajuste
(X2=610.303, NNFI= .947, CFI= .954 y RMSEA= .068). Para determinar la
confiabilidad utilizaron el coeficiente alfa, cuyos resultados fueron
adecuados, oscilando entre .79 a .84 en sus dimensiones.
Procedimiento
Antes de aplicar el instrumento hacia la muestra objetivo, se realizó
una prueba piloto en 20 universitarios con la finalidad de comprobar la
comprensión de los ítems, optándose por reducir las opciones de respuesta de 7
a 5 (totalmente de acuerdo, de acuerdo, ni de acuerdo ni en desacuerdo, en
desacuerdo, totalmente en desacuerdo), debido a que la mayoría de los
participantes iniciales manifestaron confusión por decidir entre una de las 7
alternativas al considerarlas como muchas opciones. Cabe señalar que esta
reducción también ha sido ejecutada en un estudio peruano previo (Merino-Soto
et al., 2019).
Posteriormente, para tener un mayor acceso a la población y a la vez
optimizar recursos físicos, el instrumento se aplicó de manera virtual mediante
formularios de Google, el mismo que estuvo disponible durante 14 días. Para su
difusión se recurrió a las redes sociales, dentro de dicho mensaje estaba una
breve explicación del objetivo y alcances de la investigación.
Análisis de datos
Inicialmente se verificaron los estadísticos descriptivos univariados de
los ítems. Se probaron 3 modelos estructurales: cuatro factores
correlacionados, de orden superior y bifactor (Figura 1). Para el análisis
factorial confirmatorio (AFC) se utilizó el estimador Weighted Least Square
Mean and Variance Adjusted (WLSMV), considerando el uso de la matriz de
correlaciones policóricas y por ser el más recomendado dada la naturaleza
ordinal de las variables (Kline, 2023). Se tuvieron en cuenta los índices de
ajuste comparativo (CFI), índice de Tucker-Lewis (TLI), error cuadrático medio
de aproximación (RMSEA), la raíz media cuadrática residual estandarizada (SRMR)
y el Weighted Root Mean Square Residual (WRMR), siendo este último adecuado
para variables ordinales (DiStefano et al., 2017). Para determinar un buen
ajuste, se consideraron valores CFI > .95, TLI > .95, RMSEA < .08 y
SRMR < .05 (Whittaker y Schumacker, 2022) y WRMR < 1 (DiStefano et al.,
2017). En cuanto a la confiabilidad, se verificó a través del análisis de
consistencia interna mediante el coeficiente omega y sus variantes según el modelo
estructural (omega de orden superior [ωho] y omega jerárquico [ωh]).
Estos procedimientos fueron ejecutados en el software R con su interface
RStudio versión 2023.06.0, utilizando específicamente las paqueterías lavaan
versión 0.6-15 (Rossel et al., 2023), psych versión 2.3.6 (Revelle, 2023) y
semTools versión 0.6-5 (Jorgensen et al., 2022).
Aspectos éticos
Se tomaron en consideración aspectos fundamentales de los principios
éticos de los psicólogos y código de conducta (American Psychological Association,
2017), toda vez que, a los participantes, antes de responder los ítems se
mostraba el consentimiento informado mediante un ítem específico solicitando su
aceptación, haciendo énfasis que su participación era voluntaria, y que se
garantiza la confidencialidad de la información brindada. Así mismo, se ha dado
el crédito correspondiente a cada autor que sirvió de fuente de información.
Figura 1. Modelos puestos a prueba mediante análisis
factorial confirmatorio.
Nota. 1: Cuatro factores correlacionados, 2: Orden
superior, 3: Bifactor.
RESULTADOS
Estadísticos descriptivos
Respecto al análisis descriptivo de los ítems (Tabla 1), se verificó que
poseen indicadores de asimetría y curtosis adecuados, dentro del rango +/- 1.5
(Ferrando y Anguiano-Carrasco, 2010), a excepción de los ítems 6, 12, 14 y 15.
Table 1. Resultados de los estadísticos descriptivos
univariados de los ítems de la WLEIS.
|
Ítems |
M |
DE |
g1 |
g2 |
|
1 |
3.68 |
0.99 |
-0.70 |
0.09 |
|
2 |
3.55 |
0.95 |
-0.48 |
-0.10 |
|
3 |
3.33 |
1.03 |
-0.32 |
-0.42 |
|
4 |
3.99 |
0.96 |
-0.99 |
0.76 |
|
5 |
3.52 |
0.92 |
-0.50 |
0.05 |
|
6 |
3.98 |
0.88 |
-1.05 |
1.59 |
|
7 |
3.81 |
0.94 |
-0.77 |
0.47 |
|
8 |
3.71 |
0.93 |
-0.95 |
1.04 |
|
9 |
3.60 |
0.91 |
-0.66 |
0.39 |
|
10 |
3.85 |
0.97 |
-0.90 |
0.57 |
|
11 |
3.69 |
0.92 |
-0.77 |
0.63 |
|
12 |
3.93 |
0.85 |
-1.09 |
1.91 |
|
13 |
3.67 |
0.85 |
-0.86 |
1.11 |
|
14 |
3.96 |
0.86 |
-1.10 |
1.89 |
|
15 |
3.94 |
0.86 |
-1.07 |
1.90 |
|
16 |
3.65 |
0.87 |
-0.64 |
0.60 |
Nota. M = Media; DE =
Desviación estándar; g1 = Asimetría; g2 = Curtosis
Correlaciones policóricas
Se
calculó posteriormente la matriz de correlaciones policóricas de los ítems
(Tabla 2), siendo pertinente en el análisis de datos con opciones de respuesta
politómica con miras a aplicar AFC para confirmar la estructura interna de un
instrumento de medida (Freiberg et al., 2013). Se colocaron en negrita los
índices que identifican las correlaciones entre los ítems que pertenecen a una
misma dimensión, los valores oscilan entre .43 a .75.
Table 2. Matriz de correlaciones policóricas de los
ítems de la WLEIS.
|
Ítem |
I1 |
I2 |
I3 |
I4 |
I5 |
I6 |
I7 |
I8 |
I9 |
I10 |
I11 |
I12 |
I13 |
I14 |
I15 |
I16 |
|
I1 (SEA) |
- |
|||||||||||||||
|
I2 (ROE) |
0.53 |
- |
||||||||||||||
|
I3 (ROE) |
0.46 |
0.6 |
- |
|||||||||||||
|
I4 (UOE) |
0.37 |
0.5 |
0.4 |
- |
||||||||||||
|
I5 (ROE) |
0.50 |
0.8 |
0.6 |
0.5 |
- |
|||||||||||
|
I6 (UOE) |
0.39 |
0.5 |
0.4 |
0.6 |
0.60 |
- |
||||||||||
|
I7 (UOE) |
0.39 |
0.5 |
0.4 |
0.6 |
0.44 |
0.75 |
- |
|||||||||
|
I8 (SEA) |
0.43 |
0.4 |
0.4 |
0.5 |
0.50 |
0.53 |
0.50 |
- |
||||||||
|
I9 (SEA) |
0.50 |
0.5 |
0.5 |
0.5 |
0.57 |
0.53 |
0.51 |
0.66 |
- |
|||||||
|
I10 (OEA) |
0.14 |
0.1 |
0.2 |
0.3 |
0.23 |
0.35 |
0.28 |
0.33 |
0.32 |
- |
||||||
|
I11 (UOE) |
0.33 |
0.4 |
0.4 |
0.6 |
0.44 |
0.59 |
0.62 |
0.44 |
0.50 |
0.30 |
- |
|||||
|
I12 (OEA) |
0.22 |
0.3 |
0.3 |
0.4 |
0.42 |
0.47 |
0.43 |
0.41 |
0.45 |
0.57 |
0.44 |
- |
||||
|
I13 (SEA) |
0.53 |
0.6 |
0.5 |
0.4 |
0.64 |
0.55 |
0.46 |
0.63 |
0.73 |
0.31 |
0.46 |
0.49 |
- |
|||
|
I14 (OEA) |
0.28 |
0.4 |
0.3 |
0.5 |
0.37 |
0.41 |
0.41 |
0.40 |
0.35 |
0.43 |
0.38 |
0.69 |
0.47 |
- |
||
|
I15 (OEA) |
0.18 |
0.3 |
0.3 |
0.4 |
0.29 |
0.37 |
0.36 |
0.39 |
0.33 |
0.44 |
0.37 |
0.60 |
0.39 |
0.69 |
- |
|
|
I16 (ROE) |
0.38 |
0.5 |
0.7 |
0.4 |
0.68 |
0.43 |
0.35 |
0.44 |
0.53 |
0.26 |
0.43 |
0.48 |
0.64 |
0.44 |
0.41 |
- |
Nota. SEA:
evaluación de las propias emociones; OEA: evaluación de las emociones de otros;
ROE: regulación de emociones; UOE: uso de emociones. Los índices colocados en
negrita hacen referencia a las correlaciones entre ítems de una misma
dimensión.
Comparaciones de modelos
estructurales mediante análisis factorial confirmatorio
Se
probaron 3 modelos encontrados en la literatura: cuatro factores
correlacionados, de orden superior y bifactor (Di et al., 2020). En la Tabla 3,
se evidencia que el modelo de cuatro factores correlacionados exhibe índices
ligeramente mejores en comparación con las estructuras de orden superior y
bifactor.
Table 3. Índices de ajuste de los modelos estructurales
puestos a prueba.
|
Índices |
X2(gl) |
p |
CFI |
TLI |
RMSEA [IC
90%] |
SRMR |
WRMR |
|
4 factores correlacionados |
262.63 (98) |
< 0.001 |
0.97 |
0.96 |
0.07 [0.06;
0.08] |
0.04 |
0.91 |
|
Modelo de orden superior |
283.42 (100) |
< 0.001 |
0.97 |
0.96 |
0.08 [0.06;
0.09] |
0.05 |
0.99 |
|
Modelo bifactor |
275.53 (88) |
< 0.001 |
0.97 |
0.95 |
0.08 [0.07;
0.09] |
0.05 |
0.94 |
En
la tabla 4, se muestran las cargas factoriales estandarizadas, según la
estructura de cuatro factores correlacionados, debido a que fue el modelo que
obtuvo mejores índices de ajuste en comparación a los otros que fueron
probados.
Table 4. Cargas factoriales estandarizadas para los
ítems de la WLEIS, según el modelo de 4 factores correlacionados.
|
|
Ítem |
F1 |
F2 |
F3 |
F4 |
|
SEA |
(I1) La mayoría de las veces sé distinguir la razón de mis
sentimientos. |
0.63 |
|||
|
SEA |
(I8) Gran parte del tiempo sé si estoy o no estoy feliz. |
0.75 |
|||
|
SEA |
(I9) Realmente comprendo lo que yo siento. |
0.82 |
|||
|
SEA |
(I13) Logro comprender mis emociones. |
0.87 |
|||
|
OEA |
(I10) Soy sensible a los sentimientos y emociones de los demás. |
0.59 |
|||
|
OEA |
(I12) Sé comprender las emociones de las personas que me rodean. |
0.87 |
|||
|
OEA |
(I14) Soy un buen observador de las emociones de los demás. |
0.84 |
|||
|
OEA |
(I15) Conozco siempre las emociones de mis amigos a través de sus
comportamientos. |
0.76 |
|||
|
UOE |
(I4) Me fijo metas y doy todo de mí para alcanzarlas. |
0.77 |
|||
|
UOE |
(I6) Me animo a mí mismo para realizar mis actividades lo mejor que
pueda. |
0.86 |
|||
|
UOE |
(I7) Soy una persona auto-motivadora. |
0.82 |
|||
|
UOE |
(I11) Me digo a mí mismo que soy una persona competente. |
0.75 |
|||
|
ROE |
(I2) Soy capaz de controlar mis propias emociones. |
0.80 |
|||
|
ROE |
(I3) Me puedo calmar fácilmente cuando me siento enfadado. |
0.74 |
|||
|
ROE |
(I5) Tengo un buen control de mis propias emociones. |
0.89 |
|||
|
ROE |
(I16) Soy capaz de controlar mi temperamento y manejar las
dificultades de manera racional. |
0.80 |
|||
|
|
Correlaciones entre los factores |
F1 |
F2 |
F3 |
F4 |
|
F1 |
Evaluación de las propias emociones (SEA) |
- |
|||
|
F2 |
Evaluación de las emociones de otros (OEA) |
0.60 |
- |
||
|
F3 |
Uso de emociones (UOE) |
0.75 |
0.63 |
- |
|
|
F4 |
Regulación de emociones (ROE) |
0.82 |
0.52 |
0.70 |
- |
Confiabilidad
La confiabilidad fue verificada mediante el
análisis de consistencia interna a través de la fórmula del coeficiente omega, obteniendo
valores adecuados para el modelo de cuatro factores correlacionados (ωSEA =
.81, ωOEA= .79, ωUOE= .84 y ωROE = .85), de orden superior (ωho= .84) y
bifactor (ωh= .84).
DISCUSIÓN
La
IE se refiere a la habilidad de gestionar emociones adversas de manera más
fluida, otorgando a las personas mayores oportunidades para alcanzar la
felicidad, así mismo, al contar con aptitudes empáticas, se logra una capacidad
mejorada y más amplia para relacionarse con los demás (García-Ancira, 2020). En
efecto, la evidencia revela que aquellos individuos que poseen una alta
inteligencia emocional experimentan numerosas ventajas tanto en su ámbito
personal como en el profesional (Fernández-Berrocal et al., 2022); y en el
contexto universitario, la IE está relacionada con un mejor ambiente emocional
en las aulas, mejora el bienestar y potencia el rendimiento académico (Moreno
et al., 2023).
De
este modo, se examinaron las propiedades psicométricas de la WLEIS en
estudiantes universitarios de la región Lambayeque, Perú, puesto que es un
instrumento conocido y empleado por varios investigadores, al ser de aplicación
breve y adecuada comprensión (Merino-Soto et al., 2016).
Luego
de verificar los descriptivos univariados y las correlaciones inter-ítem, se analizó
la estructura interna comprobándose que el modelo de cuatro factores
correlacionados presenta un ajuste ligeramente mejor que los modelos de orden
superior y bifactor. Este hallazgo concuerda con lo informado en distintos
estudios con universitarios españoles (Extremera et al., 2019), cubanos
(Carranza-Esteban et al., 2022) y peruanos (Merino-Soto et al., 2019), lo que
sugiere que la estructura de la WLEIS es aplicable en múltiples realidades,
manteniendo su configuración factorial. Sin embargo, difiere de lo propuesto
por Di et al. (2020), quienes señalaron a la estructura bifactor como la que
mejor funcionamiento presentó en universitarios de China. También se reportó la
consistencia interna, donde el cálculo del coeficiente omega señaló resultados idóneos
para las cuatro dimensiones, pudiendo asumirse que el instrumento es confiable.
Así mismo, para las otras dos estructuras probadas, la consistencia interna, de
igual forma, fue adecuada.
Es
importante señalar que, a pesar de que el modelo reportado de cuatro factores
correlacionados se configura como el mejor en relación a los otros dos, estos
no se descartan, puesto que sus índices de ajuste se encuentran dentro de los
puntos de corte aceptables, por lo que se recomienda su verificación en estudios
posteriores que aporten mayores evidencias en tal panorama.
En
ese sentido, los hallazgos encontrados en este trabajo tienen importantes
implicaciones tanto para la investigación académica como para la práctica
educativa. En el ámbito académico, el instrumento validado puede servir como
una herramienta robusta para estudios futuros sobre la relación entre la
inteligencia emocional y diversos aspectos del rendimiento académico, bienestar
psicológico, entre otros, de los estudiantes universitarios. Desde una
perspectiva práctica, la utilización de este cuestionario puede facilitar la
identificación de áreas específicas de desarrollo emocional que podrían
beneficiar a los estudiantes en su trayectoria académica y personal. Además, la
validación del instrumento proporciona una base sólida para su implementación
en programas de intervención y desarrollo de habilidades emocionales,
contribuyendo así a la promoción del bienestar integral de los estudiantes
universitarios.
Limitaciones
No
obstante, aun cuando se han demostrado adecuadas evidencias psicométricas de la
escala, es necesario considerar algunas limitaciones, tales como, utilizar un
muestreo no probabilístico trae consecuencias sobre la validez externa del
estudio, no siendo posible asegurar fuertemente que estos resultados puedan
aplicarse en participantes con similares características; así mismo, el hecho
de aplicar el instrumento por medios virtuales puede generar algunos sesgos de
selección. En ese sentido, se recomienda para futuras investigaciones seleccionar
muestras bajo criterios probabilísticos para poder garantizar la
representatividad de la misma, así como realizar aplicaciones presenciales, de
igual manera, sería idóneo que estos hallazgos se complementen en nuestro
contexto con análisis de invarianza y con otras fuentes de validez, como, por
ejemplo, evidencias basadas en la relación con otras variables.
Conclusión
Se concluye
que la WLEIS posee adecuadas evidencias de validez y confiabilidad que
garantizan una correcta medición de la IE en universitarios de la región
Lambayeque, Perú, posicionándose, además, como el primer estudio en determinar
las propiedades psicométricas de esta escala en una muestra de estudiantes de
educación superior en esta ciudad.
ORCID
Katy Mendoza-Flores:
https://orcid.org/0009-0002-2371-0438
Herminia
Aldaz-Velasquez: https://orcid.org/0009-0008-4779-190X
Vranna
Juárez-Adrianzén: https://orcid.org/0009-0008-1404-6006
Lucía
Panta-Carrillo: https://orcid.org/0009-0000-8262-042X
José
Gamarra-Moncayo: https://orcid.org/0000-0002-0781-3616
Edmundo
Arévalo-Luna: https://orcid.org/0000-0001-8948-7449
CONTRIBUCIÓN
DE LOS AUTORES
Katy Mendoza-Flores: Concepción del
manuscrito, recogida de datos, análisis e interpretación de los datos,
redacción del manuscrito.
Herminia Aldaz-Velasquez: Concepción del
manuscrito, recogida de datos, análisis e interpretación de los datos,
redacción del manuscrito.
Vranna Juárez-Adrianzén: Concepción del
manuscrito, recogida de datos, análisis e interpretación de los datos,
redacción del manuscrito.
Lucía Panta-Carrillo: Concepción del
manuscrito, recogida de datos, análisis e interpretación de los datos,
redacción del manuscrito.
José Gamarra-Moncayo: Análisis e
interpretación de los datos, revisión crítica del manuscrito, aprobación de su
última versión, asesoramiento estadístico.
Edmundo Arévalo-Luna: Revisión crítica del
manuscrito, aprobación de su última versión.
FUENTE DE FINANCIAMIENTO
Esta
investigación fue autofinanciada.
CONFLICTO DE INTERESES
Los autores
declaran que no presentan conflicto de intereses.
AGRADECIMIENTOS
No aplica.
PROCESO DE REVISIÓN
Este estudio ha
sido revisado por tres revisores externos en modalidad de doble ciego. El
editor encargado
fue David
Villarreal-Zegarra. El proceso de revisión se encuentra como material
suplementario 1.
DECLARACIÓN DE DISPONIBILIDAD DE DATOS
Los autores
adjuntan la base de datos en el material suplementario 2.
DECLARACIÓN DEL USO DE INTELIGENCIA
ARTIFICIAL GENERATIVA
Los autores
declaran no haber hecho uso de herramientas generadas mediante inteligencia
artificial para la creación del manuscrito, ni asistentes tecnológicos para la redacción.
DESCARGO DE RESPONSABILIDAD
Los autores son
responsables de todas las afirmaciones realizadas en este artículo.
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