Evaluación de las propiedades psicométricas de la Escala de Curiosidad Epistémica de Litman en hispanohablantes

La Curiosidad Epistémica (CE) es el deseo que motiva a las personas a adquirir nuevo conocimiento. La escala de CE de Litman fue desarrollada para operacionalizar este constructo, y aunque su estructura latente ha sido validada en varios estudios, estos se han realizado en su mayoría en Alemania, EE. UU. y los Países Bajos, que son sociedades educadas, industrializadas, ricas y democráticas. Por consiguiente, el presente estudio evaluó las propiedades psicométricas de la escala de CE, en una muestra de adultos del noroeste de México (N = 334) con edades de 18 a 50 años. Al igual que en investigaciones previas, se compararon dos modelos: unidimensional y bidimensional, mediante análisis factoriales confirmatorios. Adicionalmente, se incluyeron los residuales correlacionados significativos, como parte de ambos modelos, y se examinó si el instrumento tiene invarianza de medición. Los resultados muestran que el modelo bifactorial presentó el mejor ajuste. La consistencia interna fue aceptable, y se comprobó que la escala posee invarianza configural, métrica, escalar y estricta. Usos potenciales de este constructo emergente incluyen su estudio como un factor motivacional relevante, en el nivel de involucramiento y las estrategias de formación de los estudiantes, así como su papel mediador en varios tipos de ansiedad en el aprendizaje.

Epistemic Curiosity (EC) is the desire that motivates people to acquire new knowledge. Litman's EC scale was developed to operationalize this construct, and although its latent structure has been validated in several studies, these have been conducted mostly in Germany, the Netherlands, and the United States, which are educated, industrialized, wealthy, and democratic societies. Therefore, the present study evaluated the psychometric properties of the EC scale in a sample of adults from northwestern Mexico (N = 334) aged 18 to 50 years. As in previous research, two models were compared: one unidimensional and one bidimensional, using Confirmatory Factor Analysis. Additionally, significantly correlated residuals were included as part of both models, and it was examined whether the instrument has measurement invariance. The results show that the bifactor model presented the best fit. The internal consistency was acceptable, and the scale was found to have configural, metric, scalar, and strict invariance. Potential uses of this emerging construct include its study as a relevant motivational factor in students' level of engagement and study strategies, as well as its mediating role in various types of learning anxiety.

Correlación entre residuales en análisis factorial confirmatorio: una breve guía para su uso e interpretación / Correlation between residuals in confirmatory factor analysis: a brief guide to their use and interpretation

Introducción: La inclusión de correlaciones entre residuales en modelos de medición es una práctica común en la investigación psicométrica y está orientada, predominantemente, a la mejora estadística del modelo por medio del aumento (e.g., CFI) o disminución (e.g., RMSEA) de la magnitud de determinados índices de ajuste, más a que a comprender la naturaleza de dichas asociaciones. El presente reporte metodológico tiene como objetivo presentar al lector el modelamiento, manejo e interpretación de los residuales correlacionados en un marco de análisis factorial confirmatorio y malas especificaciones. Método: Se utilizando los datos de un estudio presentado anteriormente de 521 estudiantes de psicología en una universidad privada de Lima Metropolitana (75.8% mujeres). Se utiliza la Escala de Florecimiento para realizar los análisis. Resultados y Discusión: Esas especificaciones no tendrían un impacto real en la relación de los ítems con el constructo que evalúan, por lo que no aportarían sustancialmente a la comprensión del modelo. Por tanto, especificar correlaciones entre residuales podría enmascarar un modelo mal especificado, o con falencias internas, mediante el incremento espurio de los índices de ajuste.

Introduction: The inclusion of correlations between residuals in measurement models is a common practice in psychometric research and is predominantly oriented to the statistical improvement of the model through increase (for example, IFC) or decrease (for example, RMSEA) of the magnitude of certain adjustment indices, rather than understanding the nature of these associations. This methodological report aims to present to the reader the modeling, management, and interpretation of correlated residuals in a framework of confirmatory factor analysis and poor specifications. Method: Using data from a previously presented study of 521 psychology students at a private university in Metropolitan Lima (75.8% women). The Flowering Scale is used to perform the analyses. Results and Discussion: These specifications would not have a real impact on the relationship of the elements with the construct they evaluate, so they do not contribute modifications to the understanding of the model. Therefore, specifying correlations between residuals could mask a poorly specified model, or with internal failures, by increasing spurious adjustment rates.