«Una forma de neutralizar las consecuencias negativas de este fenómeno es someterse a la entrevista solo declaraciones positivas a su objeto: de esta manera, si el entrevistado afirma la afirmación [por lo tanto, el significado de toda la oración], si reacciona al objeto [contenido en la afirmación], su respuesta será la misma.
Si, por otro lado, la declaración es negativa hacia su objeto […] en una encuesta masiva, no habrá forma de saber si los que responden lo hacen negativamente porque realmente desaprueba la afirmación […] Porque desaprobamente [L ‘Objeto] ”(Cacciola – Marradi 1988, 100).
Para identificar dicho fenómeno articulado que puede crear fuertes distorsiones, la mejor manera es considerar cuidadosamente, si no para alentar, los posibles comentarios expresados por los entrevistados sobre las diversas declaraciones. De hecho, “Cuando los comentarios gratuitos de una entrevistada en una declaración y la respuesta relativa dada con una técnica de detección son incompatibles, se puede creer que el comentario es el que refleja sus pensamientos sobre el objeto, mientras que la respuesta codificada se ve afectada por alguna forma de distorsión. (Marradi 1992, 108)
La escala Likert «comienza desde la suposición de que todos los sujetos a favor de una determinada propuesta se colocan en un lado, mientras que los opuestos se colocan en el otro. Por lo tanto, la posibilidad de mezclar no se considera nada. «(Giudicini 1995, 98)
¿Cuáles son las escalas de actitudes?
El tipo de escaleras aditivas incluye la escala de frecuencia relativa y la escala Likter.
- La escala de frecuencia relativa analiza cómo las situaciones o eventos de ítems y la frecuencia con la que ocurrieron en un período de plazo fijo específico.
- La escala Likter toma su nombre de su creador Rininesis Likert y es una de las técnicas de escala más utilizadas. Está estructurado en cinco niveles de acuerdo:
- totalmente de acuerdo,
- Suficiente de acuerdo,
- ni de acuerdo ni en desacuerdo,
- poco de acuerdo
- completamente en desacuerdo.
En el tipo de escaleras acumulativas están las escamas de distancia social y el escalograma de Guttmann.
- La escala de frecuencia relativa analiza cómo las situaciones o eventos de ítems y la frecuencia con la que ocurrieron en un período de plazo fijo específico.
- La escala Likter toma su nombre de su creador Rininesis Likert y es una de las técnicas de escala más utilizadas. Está estructurado en cinco niveles de acuerdo:
- totalmente de acuerdo,
- Suficiente de acuerdo,
- ni de acuerdo ni en desacuerdo,
- poco de acuerdo
- completamente en desacuerdo.
Este tipo de escaleras usa una evaluación con una puntuación en un lapso de posiciones semánticamente ancladas a un valor mínimo y un valor máximo. Por lo tanto, las actitudes de los individuos se identifican con números naturales o con puntos gráficos, dentro del mínimo y máximo de los valores de escala.
- La escala de frecuencia relativa analiza cómo las situaciones o eventos de ítems y la frecuencia con la que ocurrieron en un período de plazo fijo específico.
- La escala Likter toma su nombre de su creador Rininesis Likert y es una de las técnicas de escala más utilizadas. Está estructurado en cinco niveles de acuerdo:
- totalmente de acuerdo,
- Suficiente de acuerdo,
- ni de acuerdo ni en desacuerdo,
- poco de acuerdo
- completamente en desacuerdo.
Técnicas de escala – Foto de Towfiqui Barbhuiya en Unsplash
¿Cómo se hace una escala de actitudes?
La escala de actitud disfuncional de la Forma A (DAS-A) es una escala de autoinforme diseñada para medir la presencia e intensidad de las actitudes disfuncionales. El DAS-A consta de 40 elementos y cada elemento consiste en una declaración y una escala Likert de 7 puntos (7 = totalmente de acuerdo; 1 = totalmente en desacuerdo). Diez artículos están codificados reversamente (2, 6, 12, 17, 24, 29, 30, 35, 37 y 40). La puntuación total es la suma de los 40 ítems con un rango de 40-280. Cuanto mayor sea la puntuación, más actitudes disfuncionales posee un individuo (Weissman y Beck 1978). La consistencia interna, la confiabilidad de prueba-retratación y las correlaciones promedio de elementos totales del DAS-A fueron satisfactorias en diferentes muestras (por ejemplo, Cane et al. 1986; Oliver y Baumgart 1985). Utilizamos la versión holandesa del Das-A traducido por Raes et al. (2005) que tiene buenas propiedades psicométricas.
El inventario de diagnóstico para la depresión (DID) es una escala de autoinforme de 38 ítems diseñada para medir los criterios de inclusión de síntomas de DSM-IV para un episodio depresivo mayor. El DID consiste en 19 elementos de gravedad de los síntomas, 3 elementos de frecuencia de síntomas, 8 elementos que miden la interferencia en el funcionamiento diario debido a la depresión y 8 elementos de calidad de vida. Los límites especificados para determinar la presencia o ausencia de cada criterio DSM-IV se pueden usar para diagnosticar el episodio depresivo mayor. Al agregar los 19 elementos de gravedad de los síntomas, se puede evaluar la gravedad de la depresión, que varía de 0 (sin depresión) a 76 (severamente deprimido) (Sheeran y Zimmerman 2002; Zimmerman et al. 2004). Las propiedades psicométricas del DID son buenas en términos de consistencia interna, confiabilidad de prueba-retratación, validez convergente y discriminante y rendimiento diagnóstico (Sheeran y Zimmerman 2002; Zimmerman et al. 2004, 2006).
Usando los cortes especificados del DID (ver Zimmerman et al. 2004), que siguen el algoritmo DSM-IV, pudimos determinar la prevalencia del episodio depresivo mayor en la muestra actual.
La robustez de los modelos de factores publicados anteriormente se examinó realizando un análisis factorial confirmatorio por medio de LISREL (versión 8.54, Jöreskog y Sörbom 1999). Primero se probó el modelo de un factor de un factor del DAS-A, seguido de los siguientes modelos de siete factores: los modelos de dos factores de Imber et al. (1990, los detalles fueron proporcionados por Paul A. Pilkonis), Vaglum y Falkum (1999), Cane et al. (1986), y Raes et al. (2005), el modelo de tres factores de Power et al. (1994), y los modelos de cuatro factores de Chioqueta y Stiles (2006) y Parker et al. (1984). Se adoptó un método de estimación de máxima verosimilitud. Se usaron varios índices de ajuste para evaluar la bondad del ajuste, incluido (a) el error cuadrático medio de aproximación (RMSEA); (b) el índice de ajuste comparativo (CFI); (c) el índice de ajuste no normado (NNFI); (d) el índice de bondad de ajuste (GFI); y (e) el índice de validación cruzada esperado (ECVI). Kelloway (1998) indica que los valores de RMSEA de <0.10 representan un buen ajuste, mientras que los valores por debajo de .05 representan un ajuste muy bueno para los datos. Además, un modelo bien ajustado debe tener valores CFI, NNFI y GFI por encima de .90 (los valores superiores a .95 son indicativos de un ajuste bueno a muy bueno) (Kelloway 1998). El ECVI es una medida relativa para comparar modelos competidores; El modelo con el valor más bajo tiene el mejor ajuste. Sin embargo, dado que los modelos muestran una gran variabilidad en el número de elementos, es arriesgado confiar solo en el ECVI. Por lo tanto, según todos los índices de ajuste, el mejor modelo de ajuste se retuvo en todos los análisis siguientes.
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