Análisis psicométrico de instrumentos para evaluar la percepción de clima socio-emocional y el bienestar político

Abstract

Introducción: el clima socioemocional refiere a la percepción de predominancia de ciertos sentimientos, emociones y juicios sobre la sociedad (Páez et al., 1997; Zubieta, Muratori & Mele, 2012). Estas emociones predominantes, si bien pueden variar, suelen sostenerse durante un período sociopolítico determinado, constituyendo un hecho social que impregna las relaciones sociales (De Rivera, 1992; Páez et al., 1997). Así, el clima socioemocional no remite a la dimensión individual (las emociones que experimenta una persona) sino a las que percibe que predominan en el entorno. Esta variable se ha relacionado con la confianza institucional, la percepción de problemas sociales y el propio bienestar psicológico (Zubieta et al., 2012). Similarmente, el abordaje del bienestar político permite captar una variable contextual relacionada, pero que refiere más directamente a la dimensión política ?en términos de satisfacción con el gobierno- y está más orientada a la evaluación de la coyuntura. En conjunto, estos constructos posibilitan abordar dimensiones relevantes -y relacionadas- de la cultura política. Si bien la escala de clima socio-emocional se aplicó antes en Argentina, no se cuenta con estudios psicométricos previos con muestras poblacionales, constituyendo ésta un área de vacancia a la cual se intenta dar abordaje con el presente trabajo. Por su parte, el indicador de bienestar político fue diseñado ad-hoc, por lo que no existen antecedentes sobre sus propiedades psicométricas. Objetivos: analizar las propiedades psicométricas de estructura y confiabilidad de la escala de Clima Socio-emocional (Páez et al., 1997) y Bienestar Político. Metodología: muestra: muestra probabilística de 1335 personas entre 18 y 65 años, pertenecientes a Córdoba, Salta y Neuquén. Se realizó un muestreo polietápico por conglomerados, utilizando como unidad primaria de muestreo los hogares y como segunda unidad de muestreo las personas, preservando el principio de selección probabilística (Dorofeev & Grant, 2006). Para cada ciudad se relevaron muestras de 445 casos. Instrumentos: se aplicó el autoinforme de Clima Socioemocional de Páez et al. (1997) que consta de dos escalas: clima positivo (7 ítems) y negativo (3 ítems). Cada ítem pide a la persona que evalúe en una escala de 5 puntos (1=nada; 5=mucho) en qué medida percibe cada una de las emociones en la sociedad. Además, aplicamos un indicador de Bienestar Político que consta de 4 ítems (satisfacción con el gobierno nacional, provincial, municipal y con la sociedad) con 5 opciones de respuesta (1= Completamente insatisfecho, 5= Completamente satisfecho). Análisis de datos: se comprobaron los supuestos subyacentes a análisis multivariados, se comprobó la factibilidad de realizar un análisis factorial y se condujeron análisis factoriales exploratorios (análisis de componentes principales) y confirmatorios (método de máxima verosimilitud), así como un análisis de consistencia interna (alfa de Cronbach). Resultados: las propiedades psicométricas de ambas escalas fueron óptimas, replicando la estructura esperada. Para el clima socioemocional se replicaron las dos dimensiones (KMO=.849; p≤,001) que explicaron conjuntamente un 55% de la varianza. Para el clima socio-emocional positivo la consistencia interna fue de α=.77 y para el negativo fue de α=.75. Los indicadores de ajustes del análisis confirmatorio fueron también adecuados (X2=98,856, gl=28,; p≤,001; CFI=.982; GFI=.985; NFI=.975; RMSEA=.044). Para el bienestar político, una dimensión explicó el 54,3% de la varianza (KMO=716; p≤,001), obtuvo un α=.71 y los indicadores de ajuste del análisis confirmatorio fueron óptimos (X2=5,68, gl=1; p=010; CFI=.996; GFI=.998; NFI=.995; RMSEA=.059). Conclusiones y Discusión: este trabajo permitió comprobar las propiedades psicométricas de dos indicadores relevantes en el marco de estudios de cultura política. Su principal aporte es obtener resultados positivos provenientes de muestras poblacionales, representativas y que incluyen distintas regiones del país, lo cual permite una mayor confiabilidad en la generalización de estos resultados a la población en general.