697Universitas Psychologica1657-92672011-2777Pontificia Universidad JaverianaColombiauniversitas.psych@javeriana.edu.co6972857008ArtículosValidación de la Escala de Autocompasión (SCS) mediante bifactor-ESEM en adultos peruanos: Aportes metodológicos para la evaluación de su estructura*Validation of the
Self-Compassion Scale (SCS) using
bifactor-ESEM in Peruvian adults: Methodological contributions to the
assessment of its structurehttps://orcid.org/0000-0002-7869-8117Valle-SalvatierraWillywvalles28@gmail.comhttps://orcid.org/0000-0002-1636-6504López-TelloAlejandrohttps://orcid.org/0000-0002-4017-2611Vasquez-OrtizJanelahttps://orcid.org/0000-0003-2405-0523Álvarez SilvaVerónica Adelahttps://orcid.org/0000-0001-7881-4985Velásquez CastilloNilo Alberthttps://orcid.org/0000-0002-1785-3291Mondragón-GómezRaquelUniversidad Católica Los Ángeles de ChimboteUniversidad Católica Los Ángeles de ChimbotePerúUniversidad IberoamericanaUniversidad IberoamericanaMéxicoUniversidad Católica Los Ángeles de ChimboteUniversidad Católica Los Ángeles de ChimbotePerúUniversidad Católica Los Ángeles de ChimboteUniversidad Católica Los Ángeles de ChimbotePerúUniversidad Católica Los Ángeles de ChimboteUniversidad Católica Los Ángeles de ChimbotePerúUniversidad Nacional Autónoma de MéxicoUniversidad Nacional Autónoma de MéxicoMéxicoa Autor de correspondencia. Correo electrónico: wvalles28@gmail.comEnero-Diciembre2026251002202626032026https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Esta obra está bajo una Licencia Creative Commons Atribución 4.0 Internacional.Resumen
El presente estudio evaluó las propiedades psicométricas de la Self-Compassion Scale (SCS) en una muestra de adultos peruanos (N = 397). Se aplicó la versión en español de la SCS (26 ítems, respuesta ordinal de cinco puntos) mediante un cuestionario en línea. Para examinar su estructura interna, se compararon un modelo CFA de seis factores correlacionados, un bifactor-CFA y un bifactor-ESEM, estimados con WLSMV. El CFA de seis factores mostró ajuste deficiente y el bifactor-CFA no alcanzó una solución admisible, mientras que el bifactor-ESEM fue la única solución estable e interpretable, con excelente ajuste (CFI = 0.987, TLI = 0.974, RMSEA = 0.048, SRMR = 0.018). Los índices bifactor evidenciaron alta confiabilidad del puntaje total (ωH = 0.87; ECV-G = 0.75) y confiabilidad específica incremental limitada para la mayoría de las subescalas (ωHS = 0.26–0.54), con mayor consistencia para mindfulness (ωHS = 0.66). La validez convergente fue consistente con lo esperado. En conjunto, los resultados respaldan el uso prioritario del puntaje total de la SCS en adultos peruanos y sugieren cautela al interpretar las subescalas.
Abstract
This study evaluated the psychometric properties of the Self-Compassion Scale (SCS) in a sample of Peruvian adults (N = 397). The Spanish version of the SCS (26 items, five-point ordinal response format) was administered online. To examine internal structure, a six-correlated-factor CFA, a bifactor-CFA, and a bifactor-ESEM were estimated with WLSMV. The six-factor CFA showed poor fit and the bifactor-CFA failed to reach an admissible solution, whereas the bifactor-ESEM was the only stable and interpretable solution, with excellent fit (CFI = 0.987, TLI = 0.974, RMSEA = 0.048, SRMR = 0.018). Bifactor indices indicated high reliability for the total score (ωH = 0.87; ECV-G = 0.75) and limited incremental specific reliability for most subscales (ωHS = .26–.54), with greater consistency for mindfulness (ωHS = 0.66). Convergent validity was consistent with expectations. Overall, findings support prioritizing the SCS total score in Peruvian adults and suggest caution when interpreting subscales.
Palabras claveautocompasiónvalidezconfiabilidadbifactorESEMpsicometríaKeywordsself-compassionvalidityreliabilitybifactor, ESEM, psychometricsPara citar este artículoValle-Salvatierra, W., López-Tello, A. L.,
Vasquez-Ortiz, J., Silva, V. A. Á., Castillo, N. A. V., & Mondragón-Gómez,
R. (2026). Validación de la Escala de Autocompasión (SCS) mediante bifactor-ESEM en adultos peruanos: Aportes metodológicos
para la evaluación de su estructura. Universitas Psychologica, 25, 1-14. https://doi.org/10.11144/Javeriana.upsy25.veam
La autocompasión se ha consolidado como un constructo psicológico central para la comprensión del bienestar emocional y la salud mental. Se define como una actitud de amabilidad hacia uno mismo frente al sufrimiento, el reconocimiento de dicho sufrimiento como parte de la experiencia humana compartida y la adopción de una postura equilibrada ante pensamientos y emociones difíciles (Neff, 2003). Desde modelos contemporáneos, la autocompasión también puede entenderse como un recurso autorregulatorio que facilita el afrontamiento adaptativo y la regulación del estrés (Allen & Leary, 2010; Sirois & Pychyl, 2016). Un cuerpo creciente de evidencia empírica ha mostrado que niveles elevados de autocompasión se asocian consistentemente con mayor afecto positivo, bienestar psicológico y regulación emocional adaptativa, así como con menores niveles de psicopatología, incluyendo depresión, ansiedad y estrés (Barnard & Curry, 2011; MacBeth & Gumley, 2012; Neff, 2019; Neff & Germer, 2017; Zessin et al., 2015). Asimismo, la autocompasión se ha vinculado con menor vulnerabilidad ante procesos de autocrítica y perfeccionismo desadaptativo, lo que refuerza su relevancia transdiagnóstica y clínica (Ferrari et al., 2019; Gilbert, 2014).
Desde una perspectiva estructural, la autocompasión ha sido conceptualizada como un constructo multidimensional compuesto por seis componentes interrelacionados: auto-amabilidad, humanidad compartida y mindfulness, junto con sus polos opuestos (auto-juicio, aislamiento y sobre-identificación) (Neff, 2003). Esta conceptualización dio origen a la Self-Compassion Scale (SCS), uno de los instrumentos más ampliamente utilizados para evaluar el constructo en diversos contextos culturales. En términos teóricos, se ha enfatizado que la autocompasión no equivale a autoestima ni a evitación emocional, sino a una forma específica de relación con uno mismo vinculada con el mindfulness y procesos de regulación afectiva (Neff & Dahm, 2015). No obstante, en los últimos años ha emergido un debate sustantivo en torno a la estructura factorial de la escala y a la naturaleza misma del constructo, particularmente respecto a la coexistencia de un factor general de autocompasión y dimensiones específicas (Muris & Petrocchi, 2017; Neff, 2016, 2019). En este sentido, se ha señalado que, aunque numerosos estudios han replicado un modelo de seis factores correlacionados mediante análisis factorial confirmatorio (AFC), estos modelos suelen presentar correlaciones interfactoriales elevadas, lo que sugiere la presencia de una fuente común de varianza subyacente y ha motivado la adopción de modelos bifactoriales que estiman simultáneamente un factor general y factores específicos (Neff et al., 2019; Reise, 2012; Reise et al., 2013).
En paralelo, enfoques psicométricos más recientes, como el Exploratory Structural Equation Modeling (ESEM) y su extensión bifactorial, han sido propuestos como alternativas más flexibles a los modelos confirmatorios tradicionales. El modelo bifactor-ESEM permite estimar cargas cruzadas entre dimensiones conceptualmente relacionadas, separar explícitamente la varianza común de la varianza específica y proporcionar una evaluación más realista de la multidimensionalidad de los constructos psicológicos (Mansolf & Reise, 2016; Morin et al., 2016). Esta aproximación resulta especialmente pertinente para la SCS, dado que las restricciones del AFC tradicional (p. ej., cargas cruzadas fijadas a cero) pueden inflar correlaciones interfactoriales y dificultar la delimitación entre varianza general y específica, afectando tanto la interpretación de subescalas como el sustento psicométrico del puntaje total (Neff, 2019; Reise, 2012).
En Perú, la evidencia psicométrica disponible sobre la Self-Compassion Scale (SCS) sugiere dificultades recurrentes para reproducir de manera nítida la estructura original. En estudiantes universitarios de medicina, Rhor y Gargurevich (2018) reportaron que los análisis exploratorios produjeron soluciones alternativas (p. ej., un número de factores menor al esperado y una organización por valencia positiva/negativa), y que al forzar una solución de seis factores no se logró una interpretación consistente con el modelo teórico, aun cuando los autores reportan posteriormente que el análisis confirmatorio favoreció el modelo de seis factores correlacionados como el de mejor ajuste relativo. De manera convergente, en adolescentes, Ardela-Cabrera y Olivas-Ugarte (2019) informaron que las soluciones exploratorias iniciales tampoco replicaron la estructura original (incluyendo propuestas alternativas por valencia), y que, aunque el análisis confirmatorio respaldó nuevamente el modelo de seis factores correlacionados, fue necesario introducir modificaciones al modelo mediante la correlación residual entre dos reactivos para alcanzar un ajuste aceptable.
En conjunto, estos antecedentes locales no solo señalan una brecha de evidencia en población adulta general al restringir su aplicación únicamente a estudiantes de medicina y adolescentes, sino que también sugieren un problema psicométrico más amplio; la tensión entre resultados exploratorios y confirmatorios, junto con la necesidad de ajustes post hoc para alcanzar un ajuste aceptable, es consistente con la idea de que la estructura compleja de la SCS puede ser representada de manera limitada cuando se emplean enfoques factoriales tradicionales bajo supuestos restrictivos (p. ej., cargas cruzadas fijadas a cero) (Morin et al., 2016; Neff, 2019; Reise, 2012). Esta limitación metodológica puede afectar tanto la validez estructural de la escala en el contexto local como la interpretación teóricamente informada de sus puntuaciones.
En el plano internacional, distintos estudios han mostrado que la estructura de la Self-Compassion Scale (SCS) puede no ser captada adecuadamente por modelos confirmatorios excesivamente restrictivos. En particular, Hupfeld y Ruffieux (2011) y Tóth-Király et al. (2017) encontraron que los enfoques ESEM ofrecían una representación más adecuada de la estructura del instrumento que los modelos CFA tradicionales, al permitir estimar cargas cruzadas pequeñas, pero sustantivamente plausibles entre componentes conceptualmente cercanos. De manera convergente, investigaciones posteriores de mayor escala, como la de Neff et al. (2019), también mostraron que las soluciones de uno y dos factores tendían a presentar peor desempeño que formulaciones más complejas, especialmente cuando se empleaban aproximaciones ESEM.
Además, Neff et al. (2019) reportaron que, en su modelo bifactor, el factor general explicó una proporción muy elevada de la varianza confiable de las respuestas, hallazgo que los autores interpretaron como compatible con el uso de un puntaje total junto con la consideración complementaria de las seis subescalas. No obstante, la literatura no ha sido completamente uniforme. Algunos trabajos han propuesto soluciones centradas en dos dimensiones amplias de valencia positiva y negativa (p. ej., Costa et al., 2016; López et al., 2015; Montero-Marín et al., 2016), las cuales pueden reflejar en parte agrupamientos asociados a la polaridad de los reactivos más que una diferenciación plenamente consistente con la estructura teórica original del constructo. Otros estudios, en cambio, han encontrado apoyo para modelos de seis factores correlacionados o bifactoriales (Neff et al., 2017; Cleare et al., 2018). En conjunto, estos antecedentes sugieren que la estructura de la SCS continúa siendo objeto de debate y que su evaluación requiere contrastar empíricamente distintas formulaciones plausibles, especialmente en contextos culturales y lingüísticos específicos.
En este contexto, la evaluación de la estructura interna de la Self-Compassion Scale (SCS) en población peruana requiere un marco analítico capaz de modelar tanto la varianza común entre los ítems como la especificidad residual de sus dimensiones, sin asumir de entrada que una única representación factorial resume adecuadamente el constructo. Dado que la literatura ha mostrado que la estructura de la SCS puede resultar difícil de captar mediante modelos confirmatorios excesivamente restrictivos, el bifactor-ESEM constituye una alternativa metodológica relevante al permitir estimar simultáneamente un factor general, factores específicos y cargas cruzadas controladas, ofreciendo una representación potencialmente más flexible de constructos multidimensionales complejos.
No obstante, su utilidad debe examinarse empíricamente en relación con otras formulaciones plausibles de la escala. Por ello, el presente estudio tuvo como objetivo evaluar las propiedades psicométricas de la Self-Compassion Scale en una muestra de adultos peruanos, examinando su estructura interna mediante un enfoque bifactor-ESEM y contrastándolo con modelos factoriales competidores de referencia. De manera complementaria, se analizó la confiabilidad de las puntuaciones y su validez convergente con medidas de afecto positivo y negativo.
<bold>Método</bold>
<bold>Diseño de investigación</bold>
El presente estudio adoptó un diseño instrumental (psicométrico), transversal y no experimental, orientado a evaluar las propiedades psicométricas de un instrumento de medición en población adulta peruana (Montero & León, 2007). Desde una perspectiva analítica, el estudio se enmarcó en el modelamiento de ecuaciones estructurales para evaluar la estructura latente del instrumento mediante la comparación de modelos factoriales competidores, incluyendo formulaciones confirmatorias tradicionales y un enfoque bifactor-ESEM. Este último resulta especialmente pertinente para constructos psicológicos complejos y multidimensionales, ya que permite modelar simultáneamente un factor general y factores específicos, además de estimar cargas cruzadas de manera controlada (Asparouhov & Muthén, 2009; Morin et al., 2016).
<bold>Participantes</bold>
Se trabajó con una muestra de adultos peruanos, reclutada mediante muestreo no probabilístico intencional (por conveniencia), invitando a participar a personas que cumplían con los criterios de inclusión del estudio. La muestra estuvo integrada por 397 participantes; 284 (71.5 %) se identificaron como mujeres y 113 (28.5 %) como hombres. La edad promedio fue de 29.47 años (DE = 10.18).
<bold>Instrumentos</bold>
Escala de Autocompasión (Self-Compassion Scale; SCS): La autocompasión fue evaluada mediante la Self-Compassion Scale [SCS] (Neff, 2003), un instrumento de autorreporte compuesto por 26 ítems con formato de respuesta tipo Likert de cinco puntos (1 = casi nunca a 5 = casi siempre). La escala evalúa seis dimensiones teóricas: auto-amabilidad (AA), auto-juicio (AJ), humanidad compartida (HC), aislamiento (A), mindfulness (MI) y sobre-identificación (SI). Cada subescala está compuesta por entre cuatro y cinco reactivos, y el instrumento permite la obtención tanto de puntajes por subescala como de un puntaje total de autocompasión.
La SCS fue desarrollada originalmente por Neff (2003) y ha mostrado adecuadas propiedades psicométricas en múltiples contextos culturales y lingüísticos. Estudios previos han documentado su validez factorial, consistencia interna y validez convergente con indicadores de bienestar psicológico y psicopatología (Neff & Germer, 2017; Neff, et al. 2017). No obstante, investigaciones recientes han señalado que la estructura del instrumento se representa de manera más precisa mediante modelos que incorporan simultáneamente un factor general de autocompasión y factores específicos, particularmente a través de enfoques bifactoriales y bifactor-ESEM (López-Tello et al., 2022; Neff et al., 2019). En el presente estudio se empleó la versión en español de la SCS previamente utilizada y validada en población mexicana (López-Tello et al., 2022).
Escala de afectos positivos y negativos: La Escala de Afectos Positivos y Negativos (PANAS), desarrollada por Watson et al. (1988) y adaptada a población peruana (Gargurevich & Matos, 2012; Vásquez et al., 2023), es un instrumento diseñado para evaluar dos dimensiones independientes del estado afectivo: el afecto positivo y el afecto negativo. Cada dimensión está compuesta por 10 adjetivos que describen diferentes emociones y sentimientos. Los participantes califican en qué medida han experimentado cada uno en un periodo de tiempo específico (por ejemplo, en la última semana, hoy, en general), utilizando una escala tipo Likert de 5 puntos que va de 1 (muy poco o nada) a 5 (extremadamente). La adaptación de este instrumento en población peruana ha obtenido adecuados índices de consistencia interna (Gargurevich & Matos, 2012; Vásquez et al., 2023).
<bold>Procedimiento</bold>
La recolección de datos se realizó mediante la aplicación en línea de los instrumentos ya descritos. La invitación a participar se difundió a través de instituciones educativas, redes sociales y otras plataformas digitales, utilizando un muestreo no probabilístico intencional. A través de la invitación difundida los participantes accedían al enlace del estudio, en el que visualizaban una hoja de información con los objetivos, alcances y condiciones de participación; quienes aceptaron continuar otorgaron su consentimiento informado de manera electrónica. Posteriormente, completaron el cuestionario de forma voluntaria y anónima. En todo momento se garantizó la confidencialidad de la información y el uso exclusivo de los datos con fines de investigación. El procedimiento de recolección y análisis de datos se ajustaron a los principios éticos establecidos en la Declaración de Helsinki (World Medical Association, 2013). Adicionalmente este proyecto de investigación recibió la aprobación del Comité de Ética en Investigación de la Universidad Católica Los Ángeles de Chimbote, Perú, en junio de 2024, según consta en el registro N°36-2024-CEI-VI-ULADECH-CATÓLICA.
<bold>Análisis de datos</bold>
Los análisis se realizaron en Mplus Versión 8 (Muthén & Muthén, 2017). Dado que los reactivos de la SCS se responden en formato ordinal con cinco categorías, se utilizó el estimador de mínimos cuadrados ponderados ajustados a la media y varianza (WLSMV), recomendado para ítems categóricos y generalmente más apropiado que estimadores basados en máxima verosimilitud bajo estas condiciones (Bandalos, 2014; Finney & DiStefano, 2006).
Para evaluar la estructura interna del instrumento se estimó una secuencia de modelos factoriales competidores de complejidad creciente. En primer lugar, se estimó un modelo CFA de seis factores correlacionados, correspondiente al modelo de referencia más habitual en la literatura de la SCS. En segundo lugar, se estimó un modelo bifactor-CFA con un factor general de autocompasión y seis factores específicos (auto amabilidad, auto juicio, humanidad compartida, aislamiento, mindfulness y sobre identificación), con el propósito de aislar la contribución del componente bifactorial bajo una formulación confirmatoria restrictiva. Finalmente, se analizó un modelo bifactor-ESEM, que permite estimar simultáneamente un factor general, factores específicos y cargas cruzadas pequeñas de manera controlada. En este último modelo se empleó una rotación TARGET ortogonal, coherente con la lógica del enfoque bifactor para particionar la varianza general y específica; este procedimiento permite especificar como objetivo cargas principales en el factor teórico correspondiente y cargas cercanas a cero en los factores no objetivo (véase la sintaxis suplementaria en Neff et al., 2019).
El ajuste de los modelos se examinó mediante el estadístico χ² y los índices RMSEA (con IC del 90 %), CFI, TLI y SRMR. Para su interpretación se consideraron criterios habituales: RMSEA ≤ 0.05 como buen ajuste (y valores ≤ 0.08 como aceptables), CFI/TLI cercanos o superiores a 0.90–0.95 y SRMR ≤ 0.08, interpretando los índices de manera conjunta y considerando la sensibilidad del χ² al tamaño muestral. Adicionalmente, se consideró la admisibilidad e interpretabilidad de las soluciones, atendiendo a posibles problemas de convergencia, varianzas negativas o estimaciones impropias.
La
confiabilidad se estimó mediante una familia de coeficientes omega (ω)
apropiados para modelos bifactor (Rodríguez et al.,
2016). Específicamente, se calculó omega jerárquica (ωH)
para el factor general, omega total (ω) para el puntaje de cada
subescala y omega jerárquica de subescala (ωHS)
para estimar la confiabilidad específica incremental de cada dimensión una vez
controlada la influencia del factor general. Estos índices permiten una
evaluación más informativa al distinguir la varianza confiable atribuible al
componente general de la varianza específica de cada subescala (Neff et al.,
2019; Rodríguez et al., 2016).
Finalmente, para aportar evidencia de validez convergente, se estimaron correlaciones de Pearson entre los puntajes de la SCS (subescalas) y los puntajes de Afecto Positivo y Afecto Negativo del PANAS. Se interpretó el patrón de asociaciones esperadas, anticipando relaciones positivas de las dimensiones “positivas” (AA, HC, MI) con afecto positivo y negativas con afecto negativo, así como el patrón inverso para las dimensiones “negativas” (AJ, A, SI).
<bold>Resultados</bold>
<italic>Comparación de Modelos Factoriales</italic>
Con el fin de contrastar empíricamente la pertinencia del modelo bifactor-ESEM, se estimaron tres formulaciones factoriales competidoras: un modelo CFA de seis factores correlacionados, un modelo bifactor-CFA y un modelo bifactor-ESEM. Los resultados mostraron diferencias claras entre estas soluciones. En primer lugar, el modelo CFA de seis factores correlacionados presentó un ajuste global deficiente, χ²(284) = 3339.62, CFI = 0.742, TLI = 0.705, RMSEA = 0.165, SRMR = 0.135, lo que indica que esta formulación no representó adecuadamente la covariación entre los ítems en la muestra analizada. Adicionalmente, la solución mostró correlaciones inter factoriales extremadamente elevadas entre algunas dimensiones, particularmente entre auto juicio, aislamiento y sobre identificación, lo que sugiere problemas de discriminación factorial entre estos componentes.
En segundo lugar, el modelo bifactor-CFA no alcanzó una solución admisible. El análisis no convergió dentro del número máximo de iteraciones y la solución provisional presentó estimaciones impropias, incluyendo cargas factoriales extremas y varianzas negativas en algunos factores específicos. En particular, se observaron varianzas negativas en los factores de aislamiento y sobre identificación, así como cargas inusualmente elevadas en ciertos reactivos, lo que impidió considerar esta formulación como una representación interpretable de la estructura del instrumento.
En contraste, el modelo bifactor-ESEM fue el único que produjo una solución estable, admisible e interpretable, con índices de ajuste satisfactorios, χ² (164) = 317.082, CFI = 0.987, TLI = 0.974, RMSEA = 0.048, IC 90 % [0.040, 0.056], SRMR = 0.018. En conjunto, estos resultados indican que, entre los modelos estimados, el bifactor-ESEM ofreció la representación empíricamente más viable de la estructura interna de la SCS en esta muestra de adultos peruanos.
<italic>Estructura interna del modelo bifactor-ESEM</italic>
Una vez identificado como la solución empíricamente más viable entre los modelos estimados, se examinó con mayor detalle la estructura interna del modelo bifactor-ESEM. Este modelo incluyó un factor general de autocompasión (AC) y seis factores específicos: auto amabilidad (AA), auto juicio (AJ), humanidad compartida (HC), aislamiento (A), mindfulness (MI) y sobre identificación (SI).
La inspección de las cargas factoriales estandarizadas (Tabla 1) mostró un patrón más complejo que el que podría inferirse a partir del buen ajuste global del modelo. Aunque varios reactivos presentaron cargas principales consistentes con su dimensión teórica, también se observaron cargas cruzadas relevantes entre factores conceptualmente próximos. En particular, los ítems 12 y 26 de auto amabilidad cargaron con mayor fuerza en mindfulness que en su factor específico, el ítem 15 de humanidad compartida mostró una carga más alta en mindfulness que en su dimensión de origen, y el ítem 23 de auto amabilidad presentó una carga prácticamente nula en su propio factor. En conjunto, este patrón sugiere una delimitación menos nítida de lo esperado entre auto amabilidad, humanidad compartida y mindfulness.
Cargas factoriales estandarizadas para la
solución bifactor-ESEM de la Escala de Autocompasión
Tabla 1 Cargas factoriales estandarizadas para la
solución bifactor-ESEM de la Escala de Autocompasión
Asimismo, las cargas del factor general mostraron una distribución asimétrica entre dimensiones. Los ítems correspondientes a auto juicio, aislamiento y sobre identificación presentaron cargas altas y relativamente uniformes en el factor general, mientras que las dimensiones positivas exhibieron un patrón más heterogéneo. En particular, las cargas de mindfulness sobre el factor general fueron cercanas a cero o ligeramente negativas, lo que sugiere una relación débil entre esta dimensión y el componente general de la escala. En conjunto, este patrón indica que el factor general no se encuentra definido de manera homogénea por todas las dimensiones del instrumento.
<italic>Estadísticos descriptivos de las puntuaciones observadas</italic>
De manera complementaria, la Tabla 2 presenta los estadísticos descriptivos de los puntajes observados. En general, el puntaje total mostró un nivel moderado y una distribución aproximadamente simétrica. A nivel de subescalas, se observaron puntajes relativamente más altos en las dimensiones positivas (particularmente Mindfulness y auto amabilidad) y más bajos en las dimensiones negativas (auto juicio, aislamiento y sobre identificación), con asimetría negativa para las primeras y positiva para las segundas, sin indicios de concentraciones extremas de puntajes (efectos de techo o suelo marcados).
<italic>Estadísticos
descriptivos de las subescalas y puntaje total de la SCS (N = 397)</italic>
Tabla 2 Estadísticos
descriptivos de las subescalas y puntaje total de la SCS (N = 397)
<italic>Confiabilidad</italic>
La confiabilidad del
modelo bifactor-ESEM se evaluó mediante una familia
de coeficientes omega, siguiendo recomendaciones para instrumentos
multidimensionales con un componente general prominente (Rodríguez et al.,
2016). Para el factor general de autocompasión, el coeficiente omega jerárquica
fue excelente (ωH = 0.87). Para las
subescalas, se calcularon dos índices complementarios: el omega total (ω),
que estima la confiabilidad del puntaje de la subescala considerando la
varianza común y específica modelada, y el omega jerárquica de subescala (ωHS), que estima la confiabilidad específica de cada
dimensión una vez controlada la influencia del factor general
Como se muestra en la Tabla 3, los puntajes de subescala presentaron consistencia interna muy alta (ω entre 0.84 y 0.96). Sin embargo, los coeficientes ωHS fueron sustancialmente menores, oscilando entre 0.26 (auto amabilidad) y 0.66 (Mindfulness). Esta brecha sugiere que la alta confiabilidad de los puntajes de subescala se explica en gran medida por la varianza asociada al factor general compartido. En concordancia con el patrón observado en las cargas factoriales, mindfulness destacó como la dimensión con mayor confiabilidad específica incremental (ωHS = 0.66) y la mayor proporción de varianza común atribuible a su factor específico (ECV = 0.69), mientras que auto amabilidad y humanidad compartida mostraron valores considerablemente menores de confiabilidad específica (ωHS = 0.26 y 0.27, respectivamente).
<italic>Índices bifactor
complementarios del modelo bifactor-ESEM de la SCS</italic>
Tabla 3 Índices bifactor
complementarios del modelo bifactor-ESEM de la SCS
ω = omega total del
puntaje de cada subescala (incluye varianza general y específica). ωH = omega jerárquica del puntaje total atribuible
al factor general. ωHS = omega jerárquica
específica de subescala (confiabilidad incremental de la subescala tras
controlar el factor general). ECV-G = explained common variance del factor
general; ECV del factor = proporción de varianza común atribuible a cada factor
específico bajo el modelo bifactor-ESEM (Neff et al.,
2019; Reise, 2012; Rodríguez et al., 2016).
En conjunto, estos resultados respaldan el uso del
puntaje total de la SCS como un indicador global predominante de autocompasión
en esta muestra, dado el peso del factor general (ωH
= 0.87; ECV-G = 0.75). La interpretación independiente de la mayoría de las
subescalas, en cambio, debe realizarse con cautela, ya que su confiabilidad
específica incremental (ωHS) es baja a
moderada.
<italic>Validez convergente</italic>
Con el propósito de aportar evidencia de validez convergente, se estimaron correlaciones entre las subescalas de la SCS y las dimensiones de Afecto Positivo y Afecto Negativo del PANAS (Tabla 4). En general, el patrón de asociaciones fue consistente con lo esperado: las dimensiones consideradas positivas de la autocompasión se relacionaron positivamente con el Afecto Positivo y negativamente con el Afecto Negativo, mientras que las dimensiones negativas mostraron el patrón inverso.
<italic>Correlaciones entre subescalas de la SCS y
afecto positivo/negativo (PANAS).</italic>
Tabla 4 Correlaciones entre subescalas de la SCS y
afecto positivo/negativo (PANAS).
AA = auto amabilidad; AJ =
auto juicio; HC = humanidad compartida; A = aislamiento; MI = mindfulness; SI =
sobre identificación. *p < 0.05 **p < 0.01, IC95 %
De manera más específica, el Afecto Positivo se asoció positivamente con auto amabilidad, humanidad compartida y mindfulness, y negativamente con auto juicio, aislamiento y sobre identificación. Por su parte, el Afecto Negativo se asoció positivamente con auto juicio, aislamiento y sobre identificación, y negativamente con mindfulness; en contraste, no se observaron asociaciones significativas con auto amabilidad ni con humanidad compartida. En conjunto, estas relaciones aportan evidencia de validez convergente para la SCS en población adulta peruana y muestran un patrón diferencial entre subescalas, destacando que mindfulness se vinculó simultáneamente con mayor afecto positivo y menor afecto negativo, mientras que auto amabilidad y humanidad compartida presentaron asociaciones más acotadas con el malestar afectivo.
<bold>Discusión</bold>
El presente estudio evaluó las propiedades psicométricas de la Self-Compassion Scale (SCS) en una muestra de adultos peruanos. En conjunto, los resultados indican que el modelo bifactor-ESEM fue la única formulación que produjo una solución estable, admisible e interpretable entre los modelos estimados, ya que el modelo CFA de seis factores correlacionados mostró un ajuste deficiente y el bifactor-CFA no alcanzó una solución admisible. Este hallazgo amplía la evidencia local previa reportada por Rhor y Gargurevich (2018) y Ardela-Cabrera y Olivas-Ugarte (2019) la cual sugiere que la estructura de la SCS en población adulta peruana puede representarse de manera más adecuada cuando se modelan simultáneamente un factor general, factores específicos y cargas cruzadas controladas, en línea con lo propuesto por Asparouhov y Muthén (2009) y Morin et al., (2016).
La comparación entre modelos permitió matizar mejor el aporte metodológico del estudio, los análisis mostraron que las formulaciones confirmatorias más restrictivas resultaron problemáticas en esta muestra. Además de presentar un ajuste deficiente el modelo CFA de seis factores correlacionados mostró correlaciones inter factoriales muy elevadas entre auto juicio, aislamiento y sobre identificación, lo que sugiere escasa discriminación entre estas dimensiones. Por su parte, el bifactor-CFA no convergió y produjo parámetros impropios, incluyendo varianzas negativas en algunos factores específicos. En este contexto, el bifactor-ESEM puede entenderse no como una solución teóricamente consistente, sino como la representación empíricamente más viable entre las alternativas evaluadas, lo cual coincide con las observaciones de Marsh et al. (2014), Morin et al. (2016) y Neff et al. (2019) acerca de las limitaciones de los modelos excesivamente restrictivos para captar la complejidad estructural de la SCS.
A pesar de lo anterior es importante señalar, que la solución final retenida no estuvo exenta de complejidades que deben discutirse con transparencia. Aunque el modelo bifactor-ESEM mostró muy buen ajuste global, la inspección de las cargas factoriales reveló cargas cruzadas relevantes entre auto amabilidad, humanidad compartida y mindfulness. En particular, algunos reactivos de auto amabilidad y humanidad compartida cargaron con mayor fuerza en mindfulness que en su propio factor, mientras que otro presentó una carga prácticamente nula en su dimensión específica. Este patrón sugiere que la delimitación entre estas subescalas positivas es menos nítida de lo esperado, lo que introduce reservas sobre su validez discriminante cuando se interpretan de manera independiente. En este sentido, los hallazgos se apartan parcialmente de una lectura demasiado homogénea de las seis dimensiones y refuerzan la advertencia de Morin et al., (2016) y Neff et al. (2019) de que el buen ajuste global no implica necesariamente una definición igualmente clara de todos los factores específicos.
Otro hallazgo que merece atención es la asimetría observada en el factor general. Las dimensiones negativas (auto juicio, aislamiento y sobre identificación) saturaron de forma alta y relativamente uniforme en el componente general, mientras que las dimensiones positivas mostraron un patrón más heterogéneo. Este resultado abre una pregunta teórica relevante: si el factor general está captando la autocompasión como un constructo integrado, tal como fue originalmente planteado por Neff (2003, 2016), o si refleja en mayor medida la varianza compartida entre los componentes negativos del instrumento, una inquietud que también ha estado presente en los cuestionamientos formulados por Muris y Petrocchi (2017). Aunque los datos del presente estudio no permiten resolver de forma concluyente esta cuestión, sí sugieren que la interpretación del factor general debe realizarse con cautela, especialmente cuando se asume que representa de manera homogénea a las seis dimensiones de la escala.
En
términos de confiabilidad, los resultados apoyan prioritariamente el uso del
puntaje total de la SCS en esta muestra. En términos de confiabilidad, los
resultados apoyan prioritariamente el uso del puntaje total de la SCS en esta
muestra. El factor general presentó una omega jerárquica elevada (ωH = 0.87) y explicó una proporción sustantiva de la
varianza común (ECV-G = 0.75), lo que respalda la interpretación del puntaje
total como un indicador global predominante de autocompasión, en concordancia
con el uso de índices bifactor recomendados por Reise
(2012) y Rodríguez et al. (2016). Sin embargo, al contrastar estos hallazgos
con la evidencia internacional, también se observan particularidades. En el
estudio de Neff et al. (2019), el factor general explicó una proporción aún
mayor de la varianza confiable, lo que sugiere un predominio más marcado del
componente global que el observado en la presente muestra. Esto indica que,
aunque los datos peruanos convergen con la literatura internacional en el peso
del factor general, dicho predominio parece menos homogéneo. Asimismo,
mindfulness destacó como la subescala con mayor confiabilidad específica
incremental, mientras que auto amabilidad y humanidad compartida presentaron
valores considerablemente menores, lo que converge con el patrón de cargas
cruzadas y con la menor nitidez estructural observada para estas dimensiones.
La evidencia de validez convergente fue, en términos generales, consistente con lo esperado teóricamente. Las subescalas positivas se asociaron con mayor afecto positivo y las negativas con mayor afecto negativo, mientras que mindfulness mostró un patrón especialmente claro al vincularse simultáneamente con mayor afecto positivo y menor afecto negativo. En contraste, auto amabilidad y humanidad compartida no mostraron asociaciones significativas con afecto negativo, lo que sugiere que estas dimensiones podrían reflejar aspectos más acotados del bienestar afectivo y menos directamente relacionados con el malestar emocional. Este resultado refuerza la idea de que las subescalas positivas no operan de forma completamente equivalente entre sí y que mindfulness ocupa una posición diferencial dentro de la estructura del instrumento. Estas asociaciones son coherentes con la literatura que ha vinculado la autocompasión con mayor bienestar y menor psicopatología (Barnard & Curry, 2011; MacBeth & Gumley, 2012; Neff & Germer, 2017; Zessin et al., 2015), aunque muestran que esa relación puede distribuirse de manera desigual entre las subdimensiones.
A pesar de estas limitaciones, el estudio ofrece una contribución relevante para la evaluación psicométrica de la autocompasión en el contexto peruano. Los hallazgos respaldan el uso prioritario del puntaje total de la SCS en población adulta, pero también muestran que la interpretación de las subescalas requiere cautela, en especial cuando se asume una diferenciación nítida entre auto amabilidad, humanidad compartida y mindfulness. Más ampliamente, los resultados sugieren que la complejidad estructural de la SCS difícilmente puede captarse de manera adecuada mediante formulaciones confirmatorias rígidas, y que enfoques más flexibles como el bifactor-ESEM pueden ofrecer una representación más informativa, aunque no exenta de tensiones teóricas que siguen abiertas. Futuros estudios deberían replicar estos resultados en muestras más diversas, examinar la invariancia factorial entre grupos relevantes y profundizar en la interpretación sustantiva del factor general observado en la escala.
<bold>Conclusión</bold>
El presente estudio evaluó la SCS en población adulta peruana mediante una comparación de modelos factoriales competidores, encontrando que el modelo bifactor-ESEM fue la única solución estable, admisible e interpretable entre las formulaciones estimadas. En este sentido, los hallazgos respaldan una estructura caracterizada por un factor general predominante de autocompasión, acompañado de seis dimensiones específicas, aunque con un patrón de definición desigual entre subescalas.
Desde un punto de vista aplicado, estos resultados ofrecen a investigadores y clínicos peruanos evidencia psicométrica actualizada para evaluar un constructo clave para el bienestar y la salud mental. Al mismo tiempo, muestran que la utilidad del enfoque bifactor-ESEM no radica únicamente en su buen ajuste global, sino en su capacidad para captar la complejidad estructural del instrumento, incluyendo la presencia de cargas cruzadas relevantes y una relación no homogénea entre las dimensiones específicas y el factor general.En términos prácticos, Los resultados respaldan el uso prioritario del puntaje total de la SCS como indicador global predominante en investigación y práctica clínica con adultos peruanos, dado el peso del componente general evidenciado. La interpretación independiente de las subescalas debe realizarse con cautela y sustentarse en objetivos específicos, particularmente en el caso de auto amabilidad, humanidad compartida y mindfulness, cuyas relaciones estructurales no fueron completamente nítidas. En conjunto, estos hallazgos contribuyen a una evaluación más precisa de la autocompasión en el contexto peruano y ofrecen una base empírica para futuras investigaciones orientadas a examinar la estabilidad temporal, la invariancia entre grupos y la equivalencia cultural de la escala.
<bold>Referencias</bold>
Allen, A. B., & Leary, M. R. (2010). Self-compassion, stress, and coping. Social and Personality Psychology Compass, 4(2), 107–118. https://doi.org/10.1111/j.1751-9004.2009.00246.xAllenA. B.LearyM. R.Self-compassion, stress, and copingSocial and Personality Psychology Compass2010https://doi.org/10.1111/j.1751-9004.2009.00246.xArdela-Cabrera, C., & Olivas-Ugarte, L. (2019). Escala de autocompasión (SCS): Evidencias psicométricas iniciales en adolescentes de Lima. PsiqueMag: Revista Científica Digital de Psicología, 8(2), 77–95. https://revistas.ucv.edu.pe/index.php/psiquemag/article/view/198Ardela-CabreraC.Olivas-UgarteL.Escala de autocompasión (SCS): Evidencias
psicométricas iniciales en adolescentes de LimaPsiqueMag: Revista Científica Digital de Psicología2019https://revistas.ucv.edu.pe/index.php/psiquemag/article/view/198Asparouhov, T., & Muthén, B. (2009). Exploratory structural equation modeling. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 16(3), 397–438. https://doi.org/10.1080/10705510903008204AsparouhovT.MuthénB.Exploratory structural equation
modelingStructural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal2009https://doi.org/10.1080/10705510903008204Bandalos, D. L. (2014). Relative performance of categorical diagonally weighted least squares and robust maximum likelihood estimation. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 21(1), 102–116. https://doi.org/10.1080/10705511.2014.859510BandalosD. L.Relative performance of categorical diagonally weighted least squares and
robust maximum likelihood estimationStructural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal2014https://doi.org/10.1080/10705511.2014.859510Barnard, L. K., & Curry, J. F. (2011). Self-compassion: Conceptualizations, correlates, & interventions. Review of General Psychology, 15(4), 289–303. https://doi.org/10.1037/a0025754BarnardL. K.CurryJ. F.Self-compassion: Conceptualizations, correlates, &
interventionsReview of General Psychology2011https://doi.org/10.1037/a0025754Cleare, S., Gumley,
A., Cleare, C. J., & O’Connor, R. C. (2018). An investigation of the factor
structure of the Self-Compassion Scale. Mindfulness, 9, 618–628. https://doi.org/10.1007/s12671-017-0803-1CleareS.GumleyA.CleareC. J.O’ConnorR. C.An investigation of the factor
structure of the Self-Compassion ScaleMindfulness2018https://doi.org/10.1007/s12671-017-0803-1Costa, J., Marôco, J., Pinto-Gouveia, J., Ferreira, C., & Castilho, P. (2016). Validation of the psychometric properties of the Self-Compassion Scale. Testing the factorial validity and factorial invariance of the measure among borderline personality disorder, anxiety disorder, eating disorder and general populations. Clinical Psychology & Psychotherapy, 23(5), 460–468. https://doi.org/10.1002/cpp.1974CostaJ.MarôcoJ.Pinto-GouveiaJ.FerreiraC.CastilhoP.Validation of the psychometric properties of the
Self-Compassion Scale. Testing the factorial validity and factorial invariance
of the measure among borderline personality disorder, anxiety disorder, eating
disorder and general populationsClinical Psychology & Psychotherapy2016https://doi.org/10.1002/cpp.1974Ferrari, M., Hunt, C., Harrysunker, A., Abbott, M. J., Beath, A. P., & Einstein, D. A. (2019). Self-compassion interventions and psychosocial outcomes: A meta-analysis of RCTs. Mindfulness, 10(8), 1455–1473. https://doi.org/10.1007/s12671-019-01134-6FerrariM.HuntC.HarrysunkerA.AbbottM. J.BeathA. P.EinsteinD. A.Self-compassion interventions and
psychosocial outcomes: A meta-analysis of RCTsMindfulness2019https://doi.org/10.1007/s12671-019-01134-6Finney, S. J., & DiStefano, C. (2006). Non-normal and categorical data in structural equation modeling. En G. R. Hancock & R. O. Mueller (Eds.), Structural equation modeling: A second course (2nd ed., pp. 439–492). IAP Information Age Publishing.FinneyS. J.DiStefanoC.HancockG. R.MuellerR. O.Structural equation modeling: A second course2006Gargurevich, R., & Matos, L. (2012). Validez y confiabilidad de la Escala de Afecto Positivo y Negativo (SPANAS) en estudiantes universitarios peruanos. Revista de Psicología, 14(12), 208–217. http://sisbib.unmsm.edu.pe/BVRevistas/rev_psicologia_cv/v14_2012_2/pdf/a06v14n2.pdfGargurevichR.MatosL.Validez y confiabilidad de la Escala de Afecto Positivo y Negativo
(SPANAS) en estudiantes universitarios peruanosRevista de Psicología2012http://sisbib.unmsm.edu.pe/BVRevistas/rev_psicologia_cv/v14_2012_2/pdf/a06v14n2.pdfGilbert, P. (2014). The origins and nature of compassion focused therapy. British Journal of Clinical Psychology, 53(1), 6–41. https://doi.org/10.1111/bjc.12043GilbertP.The origins and nature of compassion focused therapyBritish Journal of Clinical Psychology2014https://doi.org/10.1111/bjc.12043Hupfeld, J., & Ruffieux, N. (2011). Validation of a German version of the Self-Compassion Scale (SCS-D). Zeitschrift für Klinische Psychologie und Psychotherapie, 40(2), 115–123. https://doi.org/10.1026/1616-3443/a000088HupfeldJ.RuffieuxN.Validation of a German version of the
Self-Compassion Scale (SCS-D)Zeitschrift für Klinische Psychologie und Psychotherapie2011https://doi.org/10.1026/1616-3443/a000088López, A., Sanderman, R., Smink, A., Zhang, Y., van Sonderen, E., Ranchor, A., & Schroevers, M. J. (2015). A reconsideration of the Self-Compassion Scale’s total score: Self-compassion versus self-criticism. PLoS ONE, 10(7), e0132940. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0132940LópezA.SandermanR.SminkA.ZhangY.SonderenE.RanchorA.SchroeversM. J.A reconsideration of the Self-Compassion Scale’s total score:
Self-compassion versus self-criticismPLoS ONE2015https://doi.org/10.1371/journal.pone.0132940López-Tello, A., Mondragón-Gómez, R., Sánchez-Ramos, R., & Moreno-Coutiño, A. B. (2022). Propiedades psicométricas de la Escala de Autocompasión (SCS) en México. Psicología y Salud, 33(1), 217–228. https://doi.org/10.25009/pys.v33i1.2785López-TelloA.Mondragón-GómezR.Sánchez-RamosR.Moreno-CoutiñoA. B.Propiedades psicométricas de la Escala de Autocompasión (SCS) en MéxicoPsicología y Salud2022https://doi.org/10.25009/pys.v33i1.2785MacBeth, A., & Gumley, A. (2012). Exploring compassion: A meta-analysis of the association between self-compassion and psychopathology. Clinical Psychology Review, 32(6), 545–552. https://doi.org/10.1016/j.cpr.2012.06.003MacBethA.GumleyA.Exploring compassion:
A meta-analysis of the association between self-compassion and psychopathologyClinical Psychology Review2012https://doi.org/10.1016/j.cpr.2012.06.003Mansolf, M., & Reise, S. P. (2016). Exploratory bifactor analysis: The Schmid–Leiman orthogonalization and Jennrich–Bentler analytic rotations. Multivariate Behavioral Research, 51(5), 698–717. https://doi.org/10.1080/00273171.2016.1215898MansolfM.ReiseS. P.Exploratory bifactor analysis: The Schmid–Leiman orthogonalization
and Jennrich–Bentler analytic rotationsMultivariate Behavioral Research2016https://doi.org/10.1080/00273171.2016.1215898Marsh, H. W., Morin, A. J. S., Parker, P. D., & Kaur, G. (2014). Exploratory structural equation modeling: An integration of the best features of exploratory and confirmatory factor analysis. Annual Review of Clinical Psychology, 10, 85–110. https://doi.org/10.1146/annurev-clinpsy-032813-153700MarshH. W.MorinA. J. S.ParkerP. D.KaurG.Exploratory structural equation
modeling: An integration of the best features of exploratory and confirmatory
factor analysisAnnual Review of Clinical Psychology2014https://doi.org/10.1146/annurev-clinpsy-032813-153700Montero, I., & León, O. G. (2007). A guide for naming research studies in psychology. International Journal of Clinical and Health Psychology, 7(3), 847–862. https://psycnet.apa.org/record/2007-14302-016MonteroI.LeónO. G.A guide for naming research studies in psychologyInternational Journal of Clinical and Health Psychology2007https://psycnet.apa.org/record/2007-14302-016Montero-Marín, J., Gaete, J., Demarzo, M., Rodero, B., Serrano López, L. C. S., & García-Campayo, J. (2016). Self-criticism: A measure of uncompassionate behaviors toward the self, based on the negative components of the Self-Compassion Scale. Frontiers in Psychology, 7, Article 1281. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2016.01281Montero-MarínJ.GaeteJ.DemarzoM.RoderoB.Serrano LópezL. C. S.García-CampayoJ.Self-criticism: A measure of uncompassionate
behaviors toward the self, based on the negative components of the
Self-Compassion ScaleFrontiers in Psychology2016https://doi.org/10.3389/fpsyg.2016.01281Morin, A. J. S., Arens, A. K., & Marsh, H. W. (2016). A bifactor exploratory structural equation modeling framework for the identification of distinct sources of construct-relevant psychometric multidimensionality. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 23(1), 116–139. https://doi.org/10.1080/10705511.2014.961800MorinA. J. S.ArensA. K.MarshH. W.A bifactor exploratory structural
equation modeling framework for the identification of distinct sources of
construct-relevant psychometric multidimensionalityStructural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal2016https://doi.org/10.1080/10705511.2014.961800Muris, P., & Petrocchi, N. (2017). Protection or vulnerability? A meta-analysis of the relations between the positive and negative components of self-compassion and psychopathology. Clinical Psychology & Psychotherapy, 24(2), 373–383. https://doi.org/10.1002/cpp.2005MurisP.PetrocchiN.Protection or vulnerability? A meta-analysis of the
relations between the positive and negative components of self-compassion and
psychopathologyClinical Psychology & Psychotherapy2017https://doi.org/10.1002/cpp.2005Muthén, L. K., & Muthén, B. O. (2017). Mplus: Statistical Analysis with Latent Variables: User’s guide (8th ed.). Muthén & Muthén.MuthénL. K.MuthénB. O.Mplus: Statistical Analysis with Latent Variables: User’s guide2017Neff, K. D. (2003). Development and validation of a scale to measure self-compassion. Self and Identity, 2(3), 223–250. https://doi.org/10.1080/15298860309027NeffK. D.Development and validation of a scale to measure self-compassionSelf and Identity2003https://doi.org/10.1080/15298860309027Neff, K. D. (2016). The Self-Compassion Scale is a valid and theoretically coherent measure of self-compassion. Mindfulness, 7(1), 264–274. https://doi.org/10.1007/s12671-015-0479-3NeffK. D.The Self-Compassion Scale is a valid and theoretically coherent measure of
self-compassionMindfulness2016https://doi.org/10.1007/s12671-015-0479-3Neff, K. D. (2019). Setting the record straight about the Self-Compassion Scale. Mindfulness, 10(1), 200–202. https://doi.org/10.1007/s12671-018-1061-6NeffK. D.Setting the record straight about the Self-Compassion ScaleMindfulness2019https://doi.org/10.1007/s12671-018-1061-6Neff, K. D., & Dahm, K. A. (2015). Self-compassion: What it is, what it does, and how it relates to mindfulness. En B. D. Ostafin, M. D. Robinson, & B. P. Meier (Eds.), Handbook of mindfulness and self-regulation (pp. 121–137). Springer. https://doi.org/10.1007/978-1-4939-2263-5_10NeffK. D.DahmK. A.OstafinB. D.RobinsonM. D.MeierB. P.Handbook of mindfulness and self-regulation2015https://doi.org/10.1007/978-1-4939-2263-5_10Neff, K. D., & Germer, C. K. (2017). Self-compassion and psychological well-being. En E. M. Seppälä, E. Simon-Thomas, S. L. Brown, M. C. Worline, C. D. Cameron, & J. R. Doty (Eds.), The Oxford handbook of compassion science (pp. 371–386). Oxford University Press. https://doi.org/10.1093/oxfordhb/9780190464684.013.27NeffK. D.GermerC. K.SeppäläE. M.Simon-ThomasE.BrownS. L.WorlineM. C.CameronC. D.DotyJ. R.The Oxford handbook of compassion science2017https://doi.org/10.1093/oxfordhb/9780190464684.013.27Neff, K. D., Whittaker, T. A., & Karl, A. (2017). Examining the factor structure of the self-compassion scale in four distinct populations: Is the use of a total scale score justified?. Journal of personality assessment, 99(6), 596–607. https://doi.org/10.1080/00223891.2016.1269334NeffK. D.WhittakerT. A.KarlA.Examining the factor structure of the
self-compassion scale in four distinct populations: Is the use of a total scale
score justified?Journal of personality assessment2017https://doi.org/10.1080/00223891.2016.1269334Neff, K. D., Tóth-Király, I., Yarnell, L. M., Arimitsu, K., Castilho, P., Ghorbani, N., Guo, H. X., Hirsch, J. K., Hupfeld, J., Hutz, C. S., Kotsou, I., Lee, W. K., Montero-Marin, J., Sirois, F. M., de Souza, L. K., Svendsen, J. L., Wilkinson, R. B., & Mantzios, M. (2019). Examining the factor structure of the Self-Compassion Scale in 20 diverse samples: Support for use of a total score and six subscale scores. Psychological assessment, 31(1), 27–45. https://doi.org/10.1037/pas0000629NeffK. D.Tóth-KirályI.YarnellL. M.ArimitsuK.CastilhoP.GhorbaniN.GuoH. X.HirschJ. K.HupfeldJ.HutzC. S.KotsouI.LeeW. K.Montero-MarinJ.SiroisF. M.SouzaL. K.SvendsenJ. L.WilkinsonR. B.MantziosM.Examining the factor structure of the Self-Compassion Scale in 20
diverse samples: Support for use of a total score and six subscale
scoresPsychological assessment2019https://doi.org/10.1037/pas0000629Reise, S. P. (2012). The rediscovery of bifactor measurement models. Multivariate Behavioral Research, 47(5), 667–696. https://doi.org/10.1080/00273171.2012.715555ReiseS. P.The rediscovery of bifactor measurement modelsMultivariate Behavioral Research2012https://doi.org/10.1080/00273171.2012.715555Reise, S. P., Bonifay, W. E., & Haviland, M. G. (2013). Scoring and modeling psychological measures in the presence of multidimensionality. Journal of Personality Assessment, 95(2), 129–140. https://doi.org/10.1080/00223891.2012.725437ReiseS. P.BonifayW. E.HavilandM. G.Scoring and modeling
psychological measures in the presence of multidimensionalityJournal of Personality Assessment2013https://doi.org/10.1080/00223891.2012.725437Rhor, J. P., & Gargurevich, R. (2018). Propiedades psicométricas de la Escala de Autocompasión en estudiantes de Medicina de Lima. Revista Interamericana de Psicología/Interamerican Journal of Psychology, 52(2), 249–264. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=7207239RhorJ. P.GargurevichR.Propiedades psicométricas de la Escala de
Autocompasión en estudiantes de Medicina de LimaRevista Interamericana de Psicología/Interamerican Journal of Psychology2018https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=7207239Rodríguez, A., Reise, S. P., & Haviland, M. G. (2016). Evaluating bifactor models: Calculating and interpreting statistical indices. Psychological Methods, 21(2), 137–150. https://doi.org/10.1037/met0000045RodríguezA.ReiseS. P.HavilandM. G.Evaluating bifactor models:
Calculating and interpreting statistical indicesPsychological Methods2016https://doi.org/10.1037/met0000045Sirois, F. M., & Pychyl, T. A. (Eds.). (2016). Procrastination, health, and well-being. Elsevier Academic Press.SiroisF. M.PychylT. A.Procrastination health and well-being2016Tóth-Király, I., Bőthe, B., & Orosz, G. (2017). Exploratory structural equation modeling analysis of the Self-Compassion Scale. Mindfulness, 8, 881–892. https://doi.org/10.1007/s12671-016-0662-1Tóth-KirályI.BőtheB.OroszG.Exploratory structural equation modeling
analysis of the Self-Compassion ScaleMindfulness2017https://doi.org/10.1007/s12671-016-0662-1Vásquez, J., Ortiz-Morán, M., Correa-Aranguren, I. G., Aguirre-Morales, M., Reyes-Rodríguez, J. A., & Livia-Segovia, J. (2023). Análisis psicométrico de una versión reducida de la Escala de Afecto Positivo y Afecto Negativo en universitarios de Lima. Propósitos Y Representaciones, 11(1), e1784. https://doi.org/10.20511/pyr2023.v11n1.1784VásquezJ.Ortiz-MoránM.Correa-ArangurenI. G.Aguirre-MoralesM.Reyes-RodríguezJ. A.Livia-SegoviaJ.Análisis psicométrico de una versión reducida de la
Escala de Afecto Positivo y Afecto Negativo en universitarios de LimaPropósitos Y Representaciones2023https://doi.org/10.20511/pyr2023.v11n1.1784Watson, D., Clark, L. A., & Tellegen, A. (1988). Development and validation of brief measures of positive and negative affect: The PANAS scales. Journal of Personality and Social Psychology, 54(6), 1063–1070. https://doi.org/10.1037/0022-3514.54.6.1063WatsonD.ClarkL. A.TellegenA.Development and
validation of brief measures of positive and negative affect: The PANAS scalesJournal of Personality and Social Psychology1988https://doi.org/10.1037/0022-3514.54.6.1063World Medical Association. (2013). World Medical Association Declaration of Helsinki: Ethical principles for medical research involving human subjects. JAMA, 310(20), 2191–2194. https://doi.org/10.1001/jama.2013.281053World Medical AssociationWorld Medical Association Declaration of Helsinki: Ethical
principles for medical research involving human subjectsJAMA2013https://doi.org/10.1001/jama.2013.281053Zessin, U., Dickhäuser, O., & Garbade, S. (2015). The relationship between self-compassion and well-being: A meta-analysis. Applied Psychology: Health and Well-Being, 7(3), 340–364. https://doi.org/10.1111/aphw.12051ZessinU.DickhäuserO.GarbadeS.The relationship
between self-compassion and well-being: A meta-analysisApplied Psychology: Health and Well-Being2015https://doi.org/10.1111/aphw.12051Notas