“Evaluación de las propiedades psicométricas del inventario SISCO para medir el estrés en estudiantes de la Universidad Nacional de San Cristóbal de Huamanga” - Rezza Vega, Lizbeth (2020)
La presente investigación tuvo como objetivo determinar las propiedades psicométricas mediante el análisis de las evidencias basadas en la estructura interna y la consistencia interna del Inventario Sistémico Cognoscitivista (SISCO) para medir el estrés académico en alumnos de la Universidad Nacional de San Cristóbal de Huamanga. Esta investigación reúne las condiciones metodológicas de un diseño cuantitativo no experimental, de tipo aplicado, de corte instrumental y de acuerdo a su naturaleza es descriptivo y correlacional y, según Alarcón (2008) es considerada una investigación psicométrica. La muestra estuvo conformada por 552 estudiantes universitarios de las distintas escuelas profesionales de la Universidad Nacional de San Cristóbal de Huamanga extraídas mediante el muestreo aleatorio estratificado con afijación proporcional. Se realizó un análisis factorial confirmatorio con la matriz de correlaciones policóricas para obtener evidencia de validez basado en la estructura interna a través del estimador robusto WLSMV (mínimos cuadrados ponderados con media y varianza ajustadas) resultando para el modelo global compuesto por las dimensiones: estresores, síntomas y estrategias de afrontamiento, índices de ajuste adecuado del modelo a los datos (CFI = .918; TLI=.911; RMSEA=0.042). Del mismo modo, se evaluó la fiabilidad como consistencia interna mediante los estadísticos Alfa ordinal y Omega, los resultados indican buena fiabilidad del instrumento, reportando para la escala de estresores: αordinal = .79 y ꞷ = .77, para la escala de reacciones: αordinal = .93 y ꞷ = .91, para las estrategias de afrontamiento: αordinal = .77 y ꞷ = .75. Por lo cual, se considera que el inventario SISCO es un instrumento recomendable para la evaluación del estrés académico en estudiantes universitarios peruanos. Se propone una leve modificación en la estructura del modelo el que reporta evidencias de validez y confiabilidad que supera considerablemente al modelo global original.