Dimensionalidad de un Test de Conducta Prosocial

Abstract

La conducta prosocial es toda conducta social positiva con o sin motivación altruista. La realización de este tipo de conductas eleva el sentimiento de autoestima y contribuye a la formación de redes de apoyo. El objetivo de este trabajo es estudiar la dimensionalidad de la Escala de Conducta Prosocial (ECP) de Auné, Abal y Attorresi. La misma se encuentra conformada por 28 ítems. Se seleccionó una muestra por accesibilidad de 692 individuos de Gran Buenos Aires e interior de la Argentina, quienes respondieron la ECP. Se eliminaron 25 casos considerados anómalos según la distancia de Mahalanobis. El estudio de la dimensionalidad se realizó mediante la técnica de Análisis Factorial Exploratorio basado en la matriz de correlaciones policóricas con rotación promax. Se eligió el procedimiento Análisis Paralelo para determinar el número de factores. Éstos fueron estimados mediante el método de mínimos cuadrados no ponderados. Un modelo de 15 ítems y dos factores logró índices de ajuste adecuados (GFI = .99, RMSR = .0384), explicando el 50.61% de la varianza. Los resultados concuerdan con la bibliografía existente, pues uno de los factores agrupó ítems relacionados con confortar mientras que el segundo factor reunió ítems que implican ayuda.Prosocial behavior is regarded as positive social conduct with or without altruistic motivation. The realization of this type of behavior boosts self-esteem and contributes to the construction of support networks. The aim of this study was to analyze the dimensionality of the Prosocial Behavior Scale (ECP) by Aune, Abal, and Attorresi, comprising 28 items. An accidental sample of 692 individuals who responded to the ECP was selected from Gran Buenos Aires and Argentine provinces. Twenty-five cases were disregarded, as they were considered anomalous according to Mahalanobis distance. The study was carried out using Exploratory Factor Analysis based on a polychoric correlation matrix with promax rotation. Parallel Analysis procedure was chosen to determine the number of factors, which was estimated by the method of non-weighted least squares. A model of 15 items and two factors achieved adequate fit indices (GFI = .99, RMSR = .0384), accounting for 50.61% of the variance. These results are consistent with the literature, since items related to comfort were grouped by one of the factors, while items involving aid were grouped by the second factor analyzed.