CuestIonario de Capital Psicologico-12 Items

Revista de Psicología Social International Journal of Social Psychology

ISSN: 0213-4748 (Print) 1579-3680 (Online) Journal homepage: http://www.tandfonlin http://www.tandfonline.com/loi/rrps20 e.com/loi/rrps20

Adaptation of the short version of the Psychological Capital Questionnaire (PCQ-12) into Spanish / Adaptación al español de la versión reducida del Cuestionario de Capital Psicológico (PCQ-12) José M. León-Pérez, Mirko Mirko Antino & José M. León-Rubio To cite this cite this article: article: José José M. León-Pérez, Mirko Antino & José M. León-Rubio (2016): Adaptation of the short version short version of the Psychological Psycho logical Capital Questionnaire (PCQ-12) into Spanish / Adaptación al español de la versión reducida del Cuestionario de Capital Psicológico (PCQ-12), Revista de Psicología Social, DOI: 10.1080/02134748.2016.1248024 10.1080/02134748.2016.1248024 To link to this article: http://dx.doi.org/10.1080/02134748.2016.1248024

Published online: 29 Nov 2016.

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Date: 29 Date: 29 December 2016, At: 08:05

Revista de Psicología Social / International Journal of Social Psychology, 2016

http://dx.doi.org/10.1080/02134748.2016.1248024

Adaptation of the short version of the Psychological Capital Questionnaire (PCQ-12) into Spanish / Adaptación al español de la versión reducida del Cuestionario de Capital Psicológico (PCQ-12)

José M. León-Pérez

a,b

, Mirko Antinoa,c and José M. León-Rubio

b

a

Instituto Universitário de Lisboa (ISCTE-IUL); bUniversidad de Sevilla; cUniversidad Complutense de Madrid

( Received 9 June 2015; accepted 16 February 2016 ) Abstract: Psychological

capital (PsyCap) has been a topic of increasing interest in the last decade. However, there is a lack of validated instruments in Spanish to map PsyCap and its consequences for individuals ’ well-being. Consequently, the goal of this study is to adapt the 12-item short version of the Psychological Capital Questionnaire (PCQ-12) to the Spanish context by analysing its internal consistency and reliability, factor solution and external validity. Results indicated that the PCQ-12 exhibited good Cronbach ’s alpha (.87) and omega coefficient (.93) values in a sample from a vehicle inspection company ( n = 798). As expected, results also revealed that a secondorder factor structure provided the best fit. Moreover, PsyCap is associated with increased job engagement ( β = .579; R2adjusted = .333), decreased job burnout (β = −.409; R2adjusted = .166), and lower psychological distress (β = −.349; R 2adjusted = .121) (all p < .01), which provided additional support for using the PCQ-12 in the Spanish context. Implications for theory and practice are discussed. Keywords: PsyCap;

confirmatory factor analysis; validity; well-being

Resumen: El

capital psicológico (PsyCap por sus siglas en inglés) ha suscitado durante la última década un creciente interés entre los investigadores orientados a la promoción de la salud y el bienestar. Sin embargo, la falta de instrumentos adaptados al español dificulta la investigación sobre el tema en nuestro medio y en otros contextos de habla hispana. Por tanto, el objetivo del presente estudio es adaptar la versión reducida del Cuestionario de Capital Psicológico (PCQ-12) al español y su realidad, mediante el análisis de sus propiedades psicométricas: fiabilidad y consistencia interna, estructura factorial, y validez externa. Los resultados indican que el PCQ-12 posee una adecuada fiabilidad al considerar el alfa de Cronbach (.87) y el coeficiente Omega (.93) en una muestra de trabajadores de una empresa de inspección de vehículos (n = 798). Los resultados también revelan que la English version: pp. 1 – 8 / Versión en español : pp. 9 – 16 References / Referencias: pp. 16 – 18 Translated from English / Traducción del inglés: Mary Black Authors’ Address / Correspondencia con los autores: José M. León-Pérez, Instituto Universitário de Lisboa (ISCTE-IUL), Business Research Unit, Av. das Forças Armadas, 1649-026 Lisboa, Portugal. E-mail: [email protected] © 2016 Fundacion Infancia y Aprendizaje

2

J. M. León-Pérez et al.

estructura factorial que contempla un factor de segundo orden es la que mejor se ajusta a los datos. Además, un mayor capital psicológico se asocia con experimentar un mayor engagement en el trabajo ( β = .579; R2adjusted = .333), un menor burnout (β = −.409; R2adjusted = .166), y un menor distrés psicológico ( β = −.349; R 2adjusted = .121) (todos p < .01), lo cual proporciona evidencia empírica que apoya el uso del PCQ-12 en el contexto español. Por último, se discuten las implicaciones que estos resultados tienen a nivel teórico y práctico. Palabras clave: PsyCap;

análisis factorial confirmatorio; validez; bienestar

In 2000, Seligman and Csikszentmihalyi (2000) established the roots for a positive psychology. They pointed out that psychology and related areas needed a greater focus on people ’s strengths instead of their deficiencies ‘to improve quality of life and prevent the pathologies that arise when life is barren and meaningless’ (p. 5). According to this positive approach, and on the basis of the personality trait-state continuum (Luthans, Youssef-Morgan, & Avolio, 2015), Luthans, Avolio, Avey, and Norman (2007) developed a questionnaire (PCQ-24, and its derived shortened version or PCQ-12: Avey, Avolio, & Luthans, 2011) to measure a composite higher-order construct called ‘ psychological capital’ (PsyCap). It consists of four positive psychological state-like strengths or psychological resources: efficacy (confidence in one ’s own abilities to successfully perform tasks), hope (positive subjective appraisals of goal-related capabilities), resiliency (positive coping and bouncing back from adversity) and optimism (mental attitude to interpret situations and events in a positive way). In this regard, Luthans, Youssef, Sweetman, and Harms (2013) recently proposed a positivity loop in which PsyCap, as a positive psychological state of development, leads to health and well-being, which, in turn, reinforces positive psychological resources. Indeed, a meta-analysis found that PsyCap is a significant predictor of psychological well-being and other desirable employee attitudes (Avey, Reichard, Luthans, & Mhatre, 2011; see also Newman, Ucbasaran, Zhu, & Hirst, 2014 for a literature review and synthesis). More recently, longitudinal studies have associated PsyCap with increased overall well-being and work happiness over time (Luthans et al., 2013; Siu, 2015; Williams, Kern, & Waters, 2015). Moreover, Krasikova, Lester, and Harms (2015) found that PsyCap prevented mental health problems and substance abuse in US Army soldiers upon their return from deployment. In addition, research on work-life interface has shown that PsyCap mitigates conflict between both domains and facilitates work-life balance (Karatepe & Karadas, 2015; Martinez-Corts, Demerouti, Bakker, & Boz, 2015; Siu, 2015). This evidence suggests that PsyCap is a relevant cognitive component that has great potential for explaining individuals ’ health and well-being, highlighting the importance of having short, reliable and valid instruments to measure such malleable psychological state-like components (Avey, Luthans, Smith, & Palmer, 2010; Luthans et al., 2013).

Spanish version of the PCQ-12 / Versión española del PCQ-12

3

However, to date no previous studies have adapted the shortened version of the PsyCap questionnaire (PCQ-12) into Spanish. The aim of this study is therefore to adapt the questionnaire into Spanish. In particular, we: (a) analysed its internal consistency and reliability (Cronbach ’s alpha and omega coefficient); (b) examined its factor solution through both exploratory factor analysis (EFA) and confirmatory factor analysis (CFA); and (c) addressed its external validity as a predictor of well-being and health-related variables (i.e., job engagement, job burnout and psychological distress). Based on our results, we discuss the practical implications of using the questionnaire to introduce interventions aimed at monitoring and enriching individuals’ health and well-being. Method Procedure and sample

The study relied on a convenient and purposefully selected sample: 798 employed adults working in a vehicle safety and emissions inspection company in Andalusia (Spain). After we signed a contract with the company to assess psychosocial working conditions and employee quality of life at work, data collection was undertaken in 2013 at the company’s workplaces during working hours. Participation was voluntary and all workers employed by the company were invited to participate in the study ( r.r . = 68%). We agreed with the company to collect limited socio-demographic information (i.e., gender, age and seniority) in order to ensure the anonymity and confidentiality of the responses as well as to encourage participation. The sample mainly comprised men (81% vs. 19% women) with an average age of 35.87 years ( SD = 8.49) and 9.77 years of seniority (SD = 6.37). Measures

Psychological capital (PsyCap)

The PCQ-12 items are extracted from the PCQ-24 (Luthans et al., 2015; see also Table 2 for items’ correspondence). The questionnaire uses a six-point Likerttype scale (ranging from 1 = ‘strongly disagree’ to 6 = ‘strongly agree’) to measure four psychological resources that are grouped into a second-order core construct, or PsyCap (see http://www.mindgarden.com/136-psychological-capi tal-questionnaire for sample items and instructions): self-efficacy (three items), hope (four items), resilience (three items) and optimism (two items). In this study, two researchers translated the 12 items into Spanish, and a native English speaker then provided a back-translated version. Potential differences in meaning between the back-translated version and the original were discussed by three experts who were external to this study (i.e., committee consensus). Job engagement

Job engagement was measured with the Shirom-Melamed Vigor Measure (SMVM: Shirom, Toker, Berliner, Shapira, & Melamed, 2008). This measure

4


consists of 12 items that are measured on a seven-point Likert scale (ranging from 1 = ‘never ’ to 7 = ‘always’) and divided into three subscales: physical strength (five items: e.g., ‘I feel energetic ’), emotional energy (four items: e.g., ‘I feel able to show warmth to others ’) and cognitive liveliness (three items: e.g., ‘I feel I can think rapidly ’). Job burnout

Job burnout was measured with the Shirom-Melamed Burnout Measure (SMBM: Shirom & Melamed, 2006). This measure consists of 14 items that are measured on a seven-point Likert scale (ranging from 1 = ‘never ’ to 7 = ‘always’) and divided into three subscales: physical fatigue (six items: e.g., ‘I feel tired ’), cognitive weariness (five items: e.g., ‘I have difficulty concentrating ’) and emotional exhaustion (three items: e.g., ‘I feel I am not capable of investing emotionally in coworkers and customers ’). Psychological distress

Psychological distress was assessed with the Spanish version of the General Health Questionnaire (GHQ-12; Sánchez-López & Dresch, 2008). This scale measures subjective mental health by asking whether the respondent has recently experienced a symptom or behaviour of psychological disturbance (e.g., ‘Have you recently lost much sleep over worry? ’; ‘[. . .] felt constantly under stress? ’). Each item was rated on a four-point Likert-type scale (0 – 1 – 2 – 3). The total score of the questionnaire therefore ranges from 0 to 36; a higher score indicates a greater degree of psychological distress. Statistical analysis

Psychometric analyses of the Spanish version of the PCQ-12 included different steps that involved the use of both SPSS 17.0 and Mplus 6.12. First, we calculated missing data by following recent recommendations in the literature that suggest the use of maximum-likelihood estimation (Enders, 2010). We then examined descriptive statistics and correlations of the main variables of this study. Second, we tested the internal consistency (Cronbach’s alpha, omega coefficient and correlations between factors). Third, after the sample ( N = 798) had been randomly divided into two equal subsamples ( N EFA = 399; N CFA = 399) for internal replication using the random selection command in SPSS 17.0, we examined the factorial composition of the questionnaire. We ran both an EFA (Geomin Oblique Rotation) and a CFA to test the robustness of the expected second-order factor solution. Given the categorical nature of our data (variables are based on a Likert-type scale), we ran both EFA and CFA using WLSMV on polychoric matrixes, an extraction method proven to be robust in similar circumstances (see Finney & DiStefano, 2006; Hayton, Allen, & Scarpello, 2004). Criteria to evaluate the goodness of fit of the


5

models (for EFA and CFA) included (a) the comparative fit index ( CFI , whose value should be close to or greater than 0.95); (b) the Tucker – Lewis Index (TLI , whose value should be close to or greater than 0.95); (c) the root mean square error of approximation ( RMSEA, whose value should be 0.08 or lower); and (d) the standardized root mean square residual ( SRMR, whose value should be 0.08 or lower) (Hu & Bentler, 1998; Marsh, Hau, & Wen, 2004). Finally, we ran different regression models to test for evidence of external validity.

Results

After providing descriptive statistics (means and standard deviations) and correlations among the main variables in Table 1, we analysed the scale ’s internal consistency, factor solution and external validity. Inter-scale correlation analyses among the PsyCap dimensions showed that all dimensions were significantly and positively correlated (see Table 1). Internal consistency, estimated through the alpha coefficient, was adequate and similar to what was found in other published studies (which ranged between .75 and .87: Azanza, Domínguez, Moriano, & Molero, 2014; Luthans et al., 2007). Omega coefficients for extracted factors ranged between .85 and .93 (see Table 2). In addition, descriptive statistics of each item (mean, standard deviation, kurtosis, asymmetry and discrimination indexes) are included in Table 2. Moreover, we conducted a one-factor ANOVA to check for differences in items ’ responses based on participants’ gender. There was only one significant difference: in item 10 ( F (1, 796) = 4.87; p = .03), women ( M = 4.94; SD = 1.08) reported higher scores than men ( M = 4.71; SD = 1.16). We conducted a one-factor ANOVA to check for differences in items ’ responses based on the subsample. As no mean differences were found, we continued with our analytical strategy. Upon running a parallel analysis, the EFA indicated the presence of four factors (Hayton et al., 2004: see M0 in Table 3). As Table 2 shows, in the rotated solution, factor loading indicated that all items exhibited the highest loadings on the factor to which they originally Table 1. Descriptive statistics and correlations among factors and variables ( N = 798). M

1. Self-efficacy 4.97 2. Hope 5.08 3. Resilience 4.80 4. Optimism 4.92 5. PsyCap 4.94 6. Engagement 3.52 7. Burnout 1.93 8. Psy. Distress 21.24

SD

1

2

3

4

5

6

7

8

0.84 (.77) 0.70 .62* (.84) 0.76 .49* .56* (.75) 0.92 .38* .48* .45* (.80) 0.63 .79* .82* .78* .76* (.87) 0.66 .44* .52* .43* .45* .58* (.89) 0.98 −.31* −.35* −.30* −.34* −.41* −.58* (.95) 5.20 −.28* −.28* −.27* −.26* −.35* −.47* .66* (.88)

Note: * p < .01. The internal consistency of each scale appears in the diagonal between parentheses

(Cronbach’s alpha).

6


y t i l i b a i l e R

7 7

Ω

0 9 .

)

. ) 8 9 7 =

N (

y t i l i b a i l e r d n a s c i t s i t a t s e v i t p i r c s e d , ) 9 9 3 s = i A s y F l E a n N ( A s l i a s i y r l o a t n c a a l F a y i r r o t o t c a a r f o l y r p x o E t a r o l p x e 2 1 Q C P . 2 e l b a T

a

a

a

a

a

a

8 8 .

a

a

a

6 8 .

a

a

5 8 .

3 9 .

1 2 1 7 . 6 . 7 .

9 3 2 2 6 . 7 . 7 . 7 .

3 4 8 6 . 6 . 4 .

2 3 6 . 6 .

K

8 2 5 3 . 1 . 5 . 4 1 4

6 6 0 6 1 . 2 . 9 . 0 . 2 4 1 4

9 9 0 9 . 1 . 7 . 2 1 1

7 9 8 . 4 . 1 2

S

3 1 0 6 . 1 . 7 . 1 1 1

2 0 9 9 0 . 4 . 0 . 5 . 1 1 1 1

7 7 4 3 . 9 . 2 . 1 0 1

5 5 1 . . 3 1 1

− − −

− − − −

− − −

− −

D S

0 0 0 9 . 2 . 9 . 0 1 0

1 8 4 8 8 . 7 . 9 . 8 . 0 0 0 0

6 8 5 9 . 9 . 1 . 0 0 1

8 3 3 9 . 0 . 6 . 0 1 0

M

4 9 7 1 . 5 . 1 . 5 4 5

2 8 1 0 0 . 1 . 9 . 2 . 5 5 4 5

8 5 5 8 . 7 . 7 . 4 4 4

3 2 4 9 . 9 . 9 . 4 4 4

) ) ) 2 ( 3 ( 6 ( E E E S S S

) ) ) ) 7 1 2 ( 0 1 ( 1 ( 1 ( O H O O O H H H

) ) ) 5 6 7 1 ( 1 ( 1 ( E E E R R R

) ) 1 2 2 ( 2 ( P P O O

4 r o t c a f

3 8 3 2 7 8 0 . 0 . 1 .

2 4 5 0 3 0 5 5 4 . 0 . 1 . 0 .

2 2 3 9 1 5 5 3 2

0 3 2 2 0 . 0 .

3 r o t c a f

4 4 0 0 0 4 0 . 0 . 0 .

2 r o t c a f

5 2 7 6 2 1 2 . 0 . 2 .

D s c i t s i t a t s e v i t p i r c s e D

a

r (

X j

e l a c s l a c i t e r o e h T

1

1 r o t c a f m e t i r o t c a F

;

m 3 4 1 4 2 0 8 0 5 8 1 4 0 8 8 7 m e s t 6 7 7 8 8 7 8 5 6 6 6 6 8 7 8 8 i i . . . . . . . . . . . . . . . . .

α

−

. . .

−

−

0 7 7 2 6 2 3 1 0 . 0 . 0 . 0 .

−

3 2 3 1 3 7 2 . 4 . 0 .

9 5 6 0 9 7

3 5 1 3 1 8 0 . 0 . 1 .

8 8 2 0 0 . 0 .

. .

−

8 0 5 9 2 0 1 8 5 7 8 7

. . . .

−

−

8 9 1 6 7 1 6 7 5

. . .

2 8 7 2 2 9 0 1 0 . 1 . 1 . 1 .

7 9 4 1 1 3 0 . 1 . 0 .

−

1 8 6 2 0 . 1 . −

m e i t h p t i O f e = l a P c S O e ; e h c t n f e o i l a i s h p e l R A = = E ; R ) ; X j e r p , o n o H i t a = l e O r r H o ; c e y c r a o c c i s f f l a e - t f o l t e S m e = t i ( E n S o ; i 4 t a 2 n - i Q m C i r P c s e i h t D m h t e i t w I e = c D n ; e s d i n s o t o p r s u e r r K o = c K m ; e s t i s e d n n a w e k e l S a c s = S p a ; n C i o y s t a P i l v e a c D i t d e r r a o d e n h a T t S ; = 1 0 D . 0 . S d e t < ; n a a n p e i * m : M i e t = l o e s N M i a

1

1 2 3

E S . 1 F

4 5 6 7

O H . 2 F

8 9 0 1

E R . 3 F

1 2 1 1

P O . 4 F

p a C y s P


7

Table 3. PCQ-12 fit indexes of both exploratory factor analysis ( N EFA = 399) and confirmatory factor analysis ( N CFA = 399). χ 2

df

χ 2/df

CFI

TLI

RMSEA (90% CI ) SRMR

47.956*

24

1.998

.99

.99

.050 (.029 – .071)

.014

792.349* 186.868*

54 50

14.673 3.737

.86 .97

.82 .96

.185 (.174 – .197) .083 (.070 – .096)

.081 .039

Model EFA

M0

CFA

M1 M2

Note: M0 = four correlated first-order factors; M1 = one first-order factor; M2 = one second-order factor from four correlated first-order factors; * p < .01.

referred (except item 9). Confirmatory factorial analysis indicated that the proposed second-order factor with four first-order factors (M2) fit the data satisfactorily (see Table 3), and better than a model with a single first-order factor (M1). Finally, after controlling for socio-demographic variables (i.e., gender, age and job tenure), the regression models show that PsyCap is associated with increased job engagement ( β = .579, p < .01; R2adjusted = .333, p < .01), decreased job burnout (β = −.409, p < .01; R 2adjusted = .166, p < .01) and less psychological distress (i.e., better psychological well-being: β = −.349, p < .01; R2adjusted = .121, p < .01). Discussion

PsyCap has recently been proposed as a second-order construct that com prises four state-like components: hope, optimism, self-efficacy and resilience (Luthans et al., 2007). Indeed, such a positive core construct of psychological capital has great potential for explaining well-being and health-related outcomes, especially in work settings (Avey et al., 2010; Luthans et al., 2013; Martinez-Corts et al., 2015; Siu, 2015; Williams et al., 2015). Accordingly, this study aims to validate a Spanish-language short version of the PsyCap questionnaire (PCQ-12). Our results provide initial support for a Spanish version of the PCQ-12, since it showed a satisfactory internal consistency and reliability, as well as presenting a second-order factor solution. Moreover, in line with previous studies, regression analyses indicated that PsyCap is positively associated with job engagement (i.e., employees’ positive emotional attachment to their jobs that allows them to experience enthusiasm and motivation at work), as well as that PsyCap is negatively associated with job burnout (i.e., a state of physical, emotional or mental exhaustion combined with doubts about one’s competence and the value of one’s work) and psychological distress (i.e., experiencing negative mental health-related symptoms and psychological disturbance). However, to address the main limitations of our study, future research would need to replicate our

8


findings in a representative Spanish sample and draw on longitudinal data and multiple sources of information in order to avoid common method biases in regression models (Siemsen, Roth, & Oliveira, 2010). Moreover, our conception of well-being focused on an absence of illness (i.e., psychological distress and job burnout) and positive job attitudes (i.e., job engagement). Thus, future studies should explore the role of PsyCap through more positively oriented conceptions of well-being, including subjective, psychological and social well being (see Díaz, Blanco, & Durán, 2011). Despite these limitations inherent to the study design, our results highlight that short screening questionnaires are relevant for measuring positive psychology resources. Indeed, instrument length is a critical issue for applied research, particularly if one takes into account that organizational leaders usually prefer short instruments because they are less time-consuming (e.g., Avey, Avolio, & Luthans, 2011). Thus, if designed with clarity and ease of administration similar to longer instruments, short questionnaires improve initial willingness to participate and response rate (see Rolstad, Adler, & Rydén, 2011 for a meta-analysis). In a similar vein, Bann et al. (2012) pointed out the need to develop short questionnaires to ‘measure positive aspects of functioning, protective factors (e.g., social connectedness, positive affect, mastery, resiliency) and physical, mental and social well-being ’ in contrast with the traditional approach of ‘focusing on the negative aspects of functioning or ill-health ’ (p. 1,032). The use of the PCQ-12 in public health surveillance is therefore compelling because it refers to a positive psychological state of development that is positively related to well-being and health-related outcomes (e.g., lower levels of cholesterol: Luthans et al., 2013). Moreover, because PsyCap is a malleable psychological state-like component that can be developed over time (e.g., Dello Russo & Stoykova, 2015), interventions aimed at enhancing optimism, efficacy, hope and resilience may result in increased well-being in different settings. In conclusion, the results of this study overcome previous methodological limitations (e.g., the validation of the PCQ-24 in Spain did not report external validity: Azanza et al., 2014) and support the internal consistency and external validity of the measure, suggesting that the Spanish version of the PCQ-12 is a valid and reliable measure with important practical implications for individual flourishing.


9

Adaptación al español de la versión reducida del Cuestionario de Capital Psicológico (PCQ-12)

En el año 2000, Seligman y Csikszentmihalyi (2000) establecen las bases de las Psicología Positiva. Estos autores indican que la Psicología y otras disciplinas afines necesitan poner un mayor énfasis en las fortalezas personales en lugar de las deficiencias de las personas con el objetivo de ‘mejorar la calidad de vida y prevenir las patologías que surgen cuando la vida carece de sentido’ (p. 5). De acuerdo con este enfoque positivo y considerando el continuum de personalidad estado-rasgo (ver Luthans, Youssef-Morgan, & Avolio, 2015), Luthans, Avolio, Avey, y Norman (2007) desarrollaron un cuestionario (PCQ-24 y su versión reducida o PCQ-12: Avey, Avolio, & Luthans, 2011) para medir un constructo de segundo orden denominado capital psicológico (PsyCap), compuesto por cuatro ( state-like) cuasi-estados psicológicos positivos o recursos y fortalezas psicológicas: eficacia (confianza en las propias destrezas para realizar una determinada tarea con éxito), esperanza (evaluación positiva de carácter subjetivo sobre las capacidades asociadas a la consecución de un objetivo), resiliencia (capacidad para reponerse ante la adversidad y poner en marcha estrategias de afrontamiento positivas), y optimismo (actitud mental para interpretar las situaciones y los eventos de forma positiva). En este sentido, Luthans, Youssef, Sweetman, y Harms ( 2013) han pro puesto un circuito de positividad en el que el PsyCap, como un estado de desarrollo psicológico positivo, lleva a experimentar mejores y mayores niveles de salud y bienestar general, lo cual, a su vez, refuerza los recursos psicológicos positivos (i.e., PsyCap). De hecho, un reciente meta-análisis ha puesto de manifiesto que el PsyCap predice de forma significativa el bienestar psicológico y otras actitudes deseables en los trabajadores (Avey, Reichard, Luthans, & Mhatre, 2011; para una revisión de la literatura y síntesis, ver también Newman, Ucbasaran, Zhu, & Hirst, 2014). En los últimos años, algunos estudios longitudinales han asociado el PsyCap con un mayor bienestar general y una mayor felicidad laboral a lo largo del tiempo (Luthans et al., 2013; Siu, 2015; Williams, Kern, & Waters, 2015). Es más, Krasikova, Lester, y Harms (2015) hallaron que el PsyCap previene problemas de salud mental y abuso de sustancias en soldados de la armada estadounidense tras su regreso de misiones de combate. De forma similar, la investigación sobre la interacción entre vida laboral y vida privada ha puesto de manifiesto que tener fortalezas psicológicas (i.e., PsyCap) atenúa los conflictos entre ambos

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dominios y facilita la conciliación vida privada-trabajo (Karatepe y Karadas, 2015; Martinez-Corts, Demeroutti, Bakker, & Boz, 2015; Siu, 2015). Esta evidencia empírica sugiere que el PsyCap es un componente cognitivo relevante que tiene un gran potencial para explicar la salud y bienestar de las personas, lo que pone de relieve la necesidad de tener instrumentos breves fiables y válidos que nos permitan medir dicho estado psicológico positivo (Avey, Luthans, Smith, & Palmer, 2010; Luthans et al., 2013). Sin embargo, hasta la fecha, no existe una adaptación de la versión reducida del cuestionario de capital psicológico al español. Como respuesta a este vacío en la investigación, el objetivo del presente estudio es adaptar dicho cuestionario PCQ-12 al español. En concreto, este estudio (a) analiza la consistencia interna y fiabilidad del cuestionario (estimada a través del alfa de Cronbach y el coeficiente Omega); (b) examina su estructura factorial a través de un análisis factorial exploratorio (AFE) y confirmatorio (AFC); y (c) estudia su validez externa como predictor de variables relacionadas con el bienestar y salud de las personas (i.e., implicación en el trabajo o job engagement , síndrome de estar quemado o burnout , y distrés o malestar psicológico). Por último, con base en los resultados obtenidos, discutiremos las implicaciones prácticas de usar dicho cuestionario a la hora de introducir intervenciones encaminadas al seguimiento y enriquecimiento del bienestar y la salud de las personas. Método Procedimiento y muestra

El estudio se realizó en una muestra de conveniencia de 798 adultos que trabajan en una empresa andaluza dedicada a la inspección de elementos de seguridad y emisiones en vehículos. En 2013, una vez firmado el acuerdo con la empresa para evaluar las condiciones de trabajo y la calidad de vida laboral de sus empleados, se procedió a recoger los datos mediante cuestionarios que fueron administrados durante el horario laboral en una sala de la empresa provista para tal fin. Todos los trabajadores de la empresa fueron invitados a participar de forma voluntaria (tasa de respuesta = 68%). Se acordó con la empresa limitar la recogida de información sociodemográfica de los participantes (sólo se preguntó por su sexo, edad y experiencia dentro de la empresa) para asegurar el anonimato y la confidencialidad de las respuestas, así como para estimular la participación. La muestra final se caracterizó por estar formada en su mayoría por hombres (81% vs. 19% mujeres), con una edad media de 35.87 años ( DT = 8.49) y una antigüedad media en la empresa de 9.77 años ( DT = 6.37), siendo similares estos parámetros a los de la plantilla media de la empresa. Instrumentos

Se utilizó el cuestionario de Capital Psicológico (PCQ-12: Luthans et al., 2007) para medir dicha variable. Los 12 ítems de esta versión reducida son extraídos de la versión completa del cuestionario o PCQ-24 (Luthans et al.,


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2015; también puede ver la correspondencia de ítems en la Tabla 2). A cada uno de estos ítem se responde con una escala tipo Likert con seis opciones de respuesta que van desde el 1 ( ‘completamente en desacuerdo ’) hasta el 6 (‘completamente de acuerdo ’) y permiten medir cuatro recursos psicológicos que se agrupan en un constructo central de segundo orden o PsyCap (visite la dirección de internet http://www.mindgarden.com/136-psychological-capi tal-questionnaire , para ver los ítems y las instrucciones del cuestionario): autoeficacia (tres ítems), esperanza (cuatro ítems), resiliencia (tres ítems) y optimismo (dos ítems). En este estudio, el cuestionario original fue traducido al español por dos investigadores. A continuación, esta versión en español fue traducida de nuevo al inglés por un nativo angloparlante (back-translation procedure ), a su vez, ésta fue comparada con el texto original en inglés por tres expertos en el área ajenos a esta investigación (i.e., comité de consenso) para detectar posibles diferencias sustanciales en el significado de los ítems. La dedicación e implicación laboral o job engagement fue medido con la escala ‘Shirom-Melamed Vigor Measure’ (SMVM: Shirom, Toker, Berliner, Shapira, & Melamed, 2008), la cual consta de 12 ítem con una escala de respuesta tipo Likert de siete opciones (desde 1 = ‘nunca’, hasta 7 = ‘siempre’) divididos en tres dimensiones: fortaleza física (cinco items, e.g., ‘me siento enérgico’); vitalidad cognitiva (tres ítems, e.g., ‘me siento capaz de ser cordial y amable con los demás ’); y energía emocional (cuatro ítems, e.g., ‘siento que puedo pensar muy rápido’). Los síntomas de estar quemado o burnout fueron medidos con la escala ‘Shirom-Melamed Burnout Measure ’ (SMBM: Shirom y Melamed, 2006), la cual consta de 14 ítem con una escala de respuesta tipo Likert de siete opciones (desde 1 = ‘nunca’, hasta 7 = ‘siempre’) divididos en tres dimensiones: fatiga física (seis items, e.g., ‘me siento cansado ’); agotamiento cognitivo (cinco ítems, e.g., ‘tengo dificultades para concentrarme ’); y agotamiento emocional (tres ítems, e.g., ‘me siento incapaz de implicarme emocionalmente con mis compañeros y clientes’). El malestar o distrés psicológico fue medido con el cuestionario de Salud General de Goldberg en su versión española de 12 ítems (GHQ-12: SánchezLópez & Dresch, 2008). Esta escala mide la salud mental subjetiva preguntando a los participantes, a través de 12 ítems que siguen una escala de respuesta tipo Likert con cuatro opciones (0 – 1 – 2 – 3), por la frecuencia con la que han experimentado síntomas o comportamientos de malestar psiquiátrico de forma reciente (e.g., ‘¿Ha experimentado de forma reciente pérdida de sueño debido a sus preocupaciones?’, ‘¿[. . .] estar bajo un estrés constante?’). Por consiguiente, el cuestionario ofrece una puntuación total de 0 a 36 puntos, donde una mayor puntuación es sinónimo de un mayor malestar psicológico.

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Análisis estadístico

Se siguieron diferentes pasos para analizar las propiedades psicométricas del PCQ-12 en español mediante los programas de análisis estadístico SPSS 17.0 y Mplus 6.12. Primero, nos enfocamos en los datos perdidos siguiendo las recientes recomendaciones que sugieren el uso de una estimación basada en la máxima verosimilitud (Enders, 2010). Así, se examinaron los estadísticos descriptivos y las correlaciones entre las principales variables del estudio. En segundo lugar, se comprobó la consistencia interna de la escala mediante el alfa de Cronbach, el coeficiente Omega y las correlaciones entre factores. En tercer lugar, se comprobó la estructura factorial del cuestionario. Para ello, con el objetivo de replicar de manera interna los resultados y comprobar la robustez de la solución factorial de segundo orden original, la muestra ( N = 798) se dividió de forma aleatoria en dos submuestras del mismo tamaño para realizar tanto un análisis factorial exploratorio ( N AFE = 399) como un análisis factorial confirmatorio ( N AFC = 399). Tanto el AFE (empleando una rotación oblicua Geomin) como el AFC se ejecutaron usando la matriz de correlaciones policóricas y el método de estimación basado en los mínimos cuadrados ponderados robustos (WLSMV por sus siglas en inglés) debido a la naturaleza categórica de los datos (i.e., escala de respuesta tipo Likert), método que ha demostrado su robustez en circunstancias similares a las de este estudio (ver Finney & DiStefano, 2006; Hayton, Allen, & Scarpello, 2004). Los criterios para evaluar la bondad de ajuste de los modelos en ambos análisis factoriales incluyeron: (a) valores cercanos o superiores a 0.95 en el índice de comparación de ajuste CFI ; (b) valores cercanos o superiores a 0.95 en el índice de Tucker – Lewis o TLI ; (c) valores inferiores a 0.08 en la raíz cuadrada del error de aproximación o RMSEA; y (d) valores inferiores a 0.08 en la raíz cuadrada estandarizada residual o SRMR (Hu & Bentler, 1998; Marsh, Hau, & Wen, 2004). Por último, se ejecutaron diferentes modelos de regresión para comprobar la validez externa del cuestionario. Resultados

En primer lugar, en la Tabla 1 se ofrecen algunos estadísticos descriptivos (medias, desviaciones estándar) así como las correlaciones entre las principales variables del estudio. En segundo lugar, se observa que las correlaciones inter-escalas indican que todas las dimensiones que componen el PsyCap correlacionan entre sí de forma positiva y significativa (ver Tabla 1). Además, la consistencia interna, estimada mediante el alfa de Cronbach, es adecuada y similar a la encontrada en otros estudios (oscilando entre .75 y .87: Azanza, Domínguez, Moriano, & Molero, 2014; Luthans et al., 2007). Los coeficientes Omega sobre los factores extraídos oscilan entre .85 y .93 (ver Tabla 2). Además, en la Tabla 2 se incluyen algunos estadísticos descriptivos para cada ítem (media, desviación estándar, índices de curtosis, asimetría y discriminación). También se realizaron pruebas ANOVA de un factor para comprobar posibles diferencias en las respuestas a los ítems en


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Tabla 1. Estadísticos descriptivos y correlaciones entre los factores y variables del estudio ( N = 798). M

1. Autoeficacia 4.97 2. Esperanza 5.08 3. Resiliencia 4.80 4. Optimismo 4.92 5. Capital Psicol. 4.94 6. Engagement 3.52 7. Burnout 1.93 8. Distrés Psicol. 21.24

DT

1

2

3

4

5

6

7

8

0.84 (.77) 0.70 .62* (.84) 0.76 .49* .56* (.75) 0.92 .38* .48* .45* (.80) 0.63 .79* .82* .78* .76* (.87) 0.66 .44* .52* .43* .45* .58* (.89) 0.98 −.31* −.35* −.30* −.34* −.41* −.58* (.95) 5.20 −.28* −.28* −.27* −.26* −.35* −.47* .66* (.88)

Nota: * p < .01. La consistencia interna de cada escala según el alfa de Cronbach se refleja en la

diagonal de la tabla entre paréntesis.

función del sexo de los participantes. Sólo se encontró una diferencia significativa en el ítem 10 ( F (1, 796) = 4.87; p = .03), donde las mujeres ( M = 4.94; DT = 1.08) puntúan más alto que los hombres ( M = 4.71; DT = 1.16). Después se realizó un ANOVA de un factor para comprobar posibles diferencias en las respuestas a los ítems en función de la submuestra. Se continuó con la estrategia de análisis de datos al no hallarse diferencias significativas. En este sentido, el AFE reveló la presencia de cuatro factores al ejecutar un análisis paralelo (Hayton et al., 2004: ver M0 en Tabla 3). Como se aprecia en la Tabla 2, en la solución rotada, los ítems obtienen una mayor carga factorial en el factor al que pertenecen según su conceptualización teórica original (excepto el ítem 9). El AFC mostró que el modelo propuesto (M2) con un factor de segundo orden (PsyCap) compuesto por cuatro factores de primer orden (eficacia, esperanza, resiliencia y optimismo) se ajusta a los datos de forma satisfactoria (ver Tabla 3) y mejor que un modelo con un único factor de primer orden o unifactorial (M1), el cual presenta un ajuste inadecuado. Por último, los modelos de regresión, una vez controladas las variables sociodemográficas (i.e., sexo, edad y experiencia), muestran que el PsyCap se asocia con un incremento en la implicación laboral o engagement (β = .579, p < .01; R2adjusted = .333, p < .01), una disminución del burnout (β = −.409, p < .01; R2adjusted = .166, p < .01), y un menor malestar psicológico ( β = −.349, p < .01; R2adjusted = .121, p < .01). Discusión

En los últimos años se ha propuesto el PsyCap como un constructo de segundo orden compuesto por cuatro componentes o cuasi-estados psicológicos: autoeficacia, esperanza, resiliencia y optimismo (Luthans et al., 2007). De hecho, el PsyCap tiene un gran potencial para explicar la salud y el bienestar de las personas, sobre todo en el contexto laboral (Avey et al., 2010; Luthans et al., 2013; Martinez-Corts et al., 2015; Siu, 2015; Williams et al., 2015). Por tanto,

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d a d i l i b a i F . ) 8 9 7 =

N ( d a d i l i b a i f y s o v i t p i r c s e d s o c i t s í d a t s e , ) 9 9 3 =

Ω

)

a

a

a

0 9 .

a

a

a

a

8 8 .

a

a

a

6 8 .

a

a

5 8 .

3 9 .

9 3 2 2 6 . 7 . 7 . 7 .

3 4 8 6 . 6 . 4 .

2 3 6 . 6 .

K

8 2 5 3 . 1 . 5 . 4 1 4

6 6 0 6 1 . . 2 . 9 . 0 2 4 1 4

9 9 0 9 . 1 . 7 . 2 1 1

7 9 8 . 4 . 1 2

S

3 1 0 6 . 1 . 7 . 1 1 1

2 0 9 9 0 . . 4 . 0 . 5 1 1 1 1

7 7 4 3 . 9 . 2 . 1 0 1

5 5 1 . . 3 1 1

− − −

− − − −

− − −

− −

T D

0 0 0 9 . 2 . 9 . 0 1 0

1 8 4 8 8 . 7 . 9 . 8 . 0 0 0 0

6 8 5 9 . 9 . 1 . 0 0 1

8 3 3 9 . 0 . 6 . 0 1 0

M

4 9 7 1 . 5 . 1 . 5 4 5

2 8 1 0 0 . 1 . 9 . 2 . 5 5 4 5

8 5 5 8 . 7 . 7 . 4 4 4

3 2 4 9 . 9 . 9 . 4 4 4

a c i r ó e t a l a c s E

) ) ) 2 ( 3 ( 6 ( E E E A A A

) ) ) ) 7 1 2 ( 0 1 1 1 ( S ( ( E S S S E E E

) ) ) 5 6 7 1 ( 1 ( 1 ( E E E R R R

) ) 1 2 2 ( 2 ( P P O O

4 r o ) t E c a F f

3 8 3 2 7 8 0 . 0 . 1 .

2 4 5 0 3 0 5 5 4 . 0 . 1 . 0 .

2 2 3 9 1 5 5 3 2

0 3 2 2 0 . 0 .

s o v i t p i r c s e d s o c i t s í d a t s E

N (

A (

o i r o t a r o l p x E l a i r o t c a F s i s i l á n A

4 4 0 0 0 4 0 . 0 . 0 .

2 r o t c a f

5 2 7 6 2 1 2 . 0 . 2 .

m e t í r o t c a F

. . .

−

−

3 r o t c a f

1 r o t c a f

4 ;

a 3 4 1 4 2 0 8 0 5 8 1 4 0 8 8 7 2 í r t 6 7 7 8 8 7 8 5 6 6 6 6 8 7 8 8 e . . . . . . . . . . . . . . . . . d e

7 7

1 2 1 7 . 6 . 7 .

X

j r ( D

E F A

2 1 Q C P o i r a n o i t s e u c l e d o i r o t a r o l p x e l a i r o t c a f s i s i l á n A . 2 a l b a T

α

0 7 7 2 6 2 3 1 0 . 0 . 0 . 0 .

−

−

3 2 3 1 3 7 2 . 4 . 0 .

9 5 6 0 9 7

3 5 1 3 1 8 0 . 0 . 1 .

8 8 2 0 0 . 0 .

8 0 5 9 2 0 1 8 5 7 8 7

. . . .

−

−

8 9 1 6 7 1 6 7 5

. . .

2 8 7 2 2 9 0 1 0 . 1 . 1 . 1 .

7 9 4 1 1 3 0 . 1 . 0 .

−

1 2 3

E A . 1 F

. .

−

−

4 5 6 7

S E . 2 F

1 8 6 2 0 . 1 .

8 9 0 1

E R . 3 F

1 2 1 1

P O . 4 F

. s P . p a C

m n i s ó i s r A e = v S u s ; . a o c d n i e p a n o í c T i i m g n i ó i l l ó e o c a s c i i s v e P s e m l e t D a í t i = l p e a T C D i s e ; l a a d i a c o d i s e r a M e n l a o = i t e s d e M u ; h C o c a l m s b e i n o n i m o t r c p C O e m e = d t í f a l P l e A d O ; = a i a i c c n n ) e e ; X d i l r j n i s o e l , p a s R t e o r r = t o E n c R ó a ; i c l a y a z t u n ) . a s r n u P e p . p s m p E a t e C ( = í n o S ó E c i i ; c g a a l ó l i e r o c a r c c i s i f o c ( P e o l t a u m t e i A í p t a l e C = d l E e n d A ; i s ó a i c s c a i r e i n ó t n m e t é i a r a r l c s a p i c e s t r D E n = ; e 1 ) D 0 4 ; 2 0 s . i s Q < t o C r p P * ( u : s C a t = m o t e N í K a

1


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Tabla 3. Índices de ajuste del PCQ-12 en el análisis factorial tanto exploratorio ( N AFE = 399) como confirmatorio ( N AFC = 399). Modelo AFE

M0

AFC

M1 M2

χ 2

df

χ 2/df

CFI

TLI

RMSEA (90% CI ) SRMR

47.956*

24

1.998

.99

.99

.050 (.029 – .071)

.014

792.349* 186.868*

54 50

14.673 3.737

.86 .97

.82 .96

.185 (.174 – .197) .083 (.070 – .096)

.081 .039

Nota: M0 = Modelo con cuatro factores de primer orden correlacionados; M1 = Modelo con un

único factor de primer orden; M2 = Modelo con un factor de segundo orden compuesto por los cuatro factores de primer orden correlacionados; * p < .01.

este estudio busca adaptar la versión reducida del cuestionario PCQ-12 al español. Nuestros resultados proporcionan un primer apoyo empírico al uso del cuestionario PCQ-12 en español, ya que muestra una consistencia interna y fiabilidad satisfactoria, y confirma la estructura unifactorial de segundo orden propuesta por sus creadores. Es más, los análisis de regresión indican que el PsyCap se asocia de forma positiva con la implicación laboral (i.e., engagement o el apego emocional positivo de los trabajadores hacia su trabajo que les permite experimentar entusiasmo y motivación en el trabajo) y de forma negativa tanto con el burnout (i.e., un estado de agotamiento físico, emocional y mental combinado con dudas sobre las propias competencias del trabajador y el valor del propio trabajo) como con el distrés psicológico (i.e., experimentar malestar psicológico y síntomas negativos relacionados con la salud mental). No obstante, futuros estudios deben replicar estos hallazgos en una muestra representativa, lo que constituye la principal limitación de este estudio junto con la falta de datos de carácter longitudinal y la falta de varias fuentes de información que prevengan los sesgos asociados al método común en los modelos de regresión (Siemsen, Roth, & Oliveira, 2010). Además, nuestra concepción de bienestar se operativiza en la ausencia de enfermedad (i.e., malestar psicológico y síndrome de estar quemado) y en actitudes positivas hacia el trabajo (i.e., implicación laboral o job engagement ) . En consecuencia, futuros estudios deben explorar el papel del PsyCap en otras variables que tienen una concepción más positiva y amplia del bienestar, incluyendo el bienestar subjetivo, psicológico y social (ver Díaz, Blanco, & Durán, 2011). A pesar de estas limitaciones inherentes al diseño de nuestra investigación, los resultados ponen de relieve la importancia de contar con cuestionarios breves que midan recursos psicológicos positivos. De hecho, la longitud de los instrumentos de medida es un aspecto crucial en la investigación aplicada, ya que los directivos empresariales suelen preferir instrumentos cortos que consumen

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menos tiempo al conllevar una aplicación más rápida (e.g., Avey, Avolio, & Luthans, 2011). Por consiguiente, a igualdad de claridad y facilidad de administración, los cuestionarios breves aumentan la disposición inicial a participar y, por ende, aumentan la tasa de respuesta (ver meta-análisis realizado por Rolstad, Adler, & Rydén, 2011). De forma similar, Bann et al. (2012) han señalado la necesidad de desarrollar cuestionarios breves que ‘midan aspectos positivos del funcionamiento, factores protectores (e.g., conectividad social, afecto positivo, maestría, resiliencia) del bienestar físico, mental y social ’, en contraposición a los enfoques tradicionales ‘enfocados en los aspectos disfuncionales o la enfermedad ’ (p. 1,032). Por consiguiente, la idea de usar el PCQ-12 en la vigilancia y seguimiento de la salud pública parece cautivadora, ya que el PsyCap se refiere a un estado de desarrollo psicológico positivo que se relaciona con el bienestar y la salud de las personas (e.g., niveles más bajos de colesterol: Luthans et al., 2013). Además, como se trata de unos recursos psicológicos abiertos al desarrollo a lo largo del tiempo, son susceptibles de intervenciones encaminadas hacia la promoción del optimismo, la eficacia, la esperanza y la resiliencia y su consiguiente mejora del bienestar en diferentes contextos (ver Dello Russo y Stoykova, 2015). En conclusión, los resultados de este estudio superan limitaciones metodológicas previas (e.g., la validación del PCQ-24 realizada en España no informa de validez externa: Azanza et al., 2014) y apoya la consistencia interna y validez externa de la medida, sugiriendo que la versión en español del PCQ-12 es una medida válida y fiable con importantes implicaciones prácticas para el crecimiento y bienestar individual.

Acknowledgements / Agradecimientos

The authors would like to thank Dr Fred Luthans for granting permission to use the Psychological Capital (PsyCap) Questionnaire (PCQ), which is copyrighted material (for more information, see www.mindgarden.com). / Los autores agradecen el permiso que el Dr. Fred Luthans nos ha dado para utilizar el Cuestionario Psychological Capital (PsyCap) Questionnaire (PCQ) , el cual se encuentra sujeto a derechos de autor (más información en www.mindgarden.com). ‘

’

Disclosure statement

No potential conflict of interest was reported by the authors. / Los autores no han referido ningún potencial conflicto de interés en relación con este artículo . ORCID

José M. León-Pérez http://orcid.org/0000-0003-3928-9799 José M. León-Rubio http://orcid.org/0000-0003-0197-5291


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References / Referencias

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