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.

Método

Diseño de investigación

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).

Participantes

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).

Instrumentos

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).

Procedimiento

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.

Análisis de datos

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 χ^² 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).

Resultados

Comparación de Modelos Factoriales

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, χ^²(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, χ^² (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.

Estructura interna del modelo bifactor-ESEM

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.

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.

Estadísticos descriptivos de las puntuaciones observadas

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).

Confiabilidad

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).

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.

Validez convergente

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.

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.

Discusión

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.

Conclusión

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.

Referencias

Notas

^* Artículo de investigación.

Notas de autor

^a Autor de correspondencia. Correo electrónico: wvalles28@gmail.com

Información adicional

Para citar este artículo: Valle-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

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