Adaptación de la Escala de Calificación del Autismo Infantil (CARS) en adolescentes y jóvenes de condición autista en una Institución Educativa Privada de Lima, 2020

Descripción del Articulo

La investigación presentó como objetivo principal adaptar la escala de calificación del autismo infantil (CARS) en adolescentes y jóvenes de condición autista en una institución privada de Lima, fue de tipo psicométrico y de diseño instrumental. La muestra estuvo compuesta de 190 personas con diagnó...

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Detalles Bibliográficos
Autor: Puga Zapata, Frank Junio
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2020
Institución:Universidad Cesar Vallejo
Repositorio:UCV-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/56621
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12692/56621
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Adaptación
Autismo
Estadística psicológica
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.02.00
Descripción
Sumario:La investigación presentó como objetivo principal adaptar la escala de calificación del autismo infantil (CARS) en adolescentes y jóvenes de condición autista en una institución privada de Lima, fue de tipo psicométrico y de diseño instrumental. La muestra estuvo compuesta de 190 personas con diagnóstico de autismo, entre las edades de 13 a 25 años de edad. Por otro lado, se usó la escala que mide autismo, compuesta por 15 ítems en 2 dimensiones. Los resultados indican, en los análisis de la estructura interna, se realizó mediante el AFC, obteniéndose un modelo re-especificado de 8 ítems en 2 factores con valores óptimos (CFI = .972; TLI = .959; SRMR = .040; RMSEA = .045; AIC = 4763). En la confiabilidad, se realizó mediante los coeficientes alfa y omega, presentando adecuados valores para la escala total (α = .765, ω = .770) como en sus dimensiones (α = .590, ω = .591; α = .623, ω = .630). En conclusión, se determinó la adaptación de la escala de calificación del autismo infantil (CARS) en adolescentes y jóvenes de condición autista en una institución privada de lima, debido a sus óptimos resultados tanto en validez como en confiabilidad en un modelo re-especificado.
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