Análisis bifactor de la escala de disfrute hacia la actividad física (PACES)

Abstract

Antecedentes: el disfrute es un estado afectivo promotor del ejercicio físico que involucra sentimientos de placer, agrado y diversión. La versión revisada de la escala de disfrute hacia la actividad física (PACES) reveló una estructura factorial unidimensional. No obstante, su adaptación en múltiples contextos culturales arrojó discordancias en su dimensionalidad. Objetivo: el presente estudio aporta evidencia sobre la estructura interna del PACES adaptado al contexto cultural argentino. Método: participaron 253 adultos residentes de la provincia de Buenos Aires. Se implementó la comparación de diferentes modelos de medición, incluyendo el análisis de un modelo bifactor. Para evaluar el ajuste de los diferentes modelos se utilizó el análisis factorial confirmatorio. Asimismo, se obtuvo evidencia de validez discriminante a partir del ejercicio físico autoinformado. Resultados: la exclusión de un ítem permitió un ajuste satisfactorio del modelo con una estructura de dos factores correlacionados. Asimismo, el modelo bifactor presentó un ajuste igualmente satisfactorio χ2(89) = 179.589 con CFI = .98, TLI = .97 y RMSEA = .074, con valores de ECV = .81 y PUC = .51. Conclusión: la evidencia indica buenas propiedades psicométricas, permitiendo calcular e interpretar una puntuación total que explique la variabilidad de los ítems, simultáneamente a los factores específicos.

Background: Enjoyment is an affective state that promotes physical exercise and involves feelings of pleasure, satisfaction and fun. The revised version of the Physical Activity Enjoyment Scale (PACES) revealed a unidimensional factor structure. However, its adaptation in multiple cultural contexts yielded discordances in its dimensionality Objective: The present study provides evidence on the internal structure of the PACES adapted to the Argentine cultural context. Method: 253 adult residents of the province of Buenos Aires participated. The comparison of different measurement models was implemented, including the analysis of a bifactor model. Confirmatory factor analysis was used to evaluate the fit of the different models. Evidence of discriminant validity was also obtained from self-reported physical exercise. Results: The exclusion of one item allowed a satisfactory fit of the model with a two-factor correlated structure. Likewise, the bifactor model presented an equally satisfactory fit χ2 (89) = 179.589 with CFI = .98, TLI = .97 and RMSEA = .074, with values of LCA = .81 and PUC = .51. Conclusion: The evidence indicates good psychometric properties, allowing the calculation and interpretation of a total score that explains the variability of the items, simultaneously with the specific factors.