El acoso escolar por parte de los pares (bullying) es un importante factor de riesgo para un peor ajuste psicosocial de niños y adolescentes, debido a su asociación con una mayor sintomatología depresiva, ansiedad o peor rendimiento académico, entre otros problemas (Card & Hodges, 2008; Card, Isaacs, & Hodges, 2007; Troop-Gordon, 2017). El bullying puede ser llevado a cabo de distintas formas: verbales (poner apodos, burlas, insultos, etc.), físicas (golpes, patadas, empujones, etc.) e indirectamente, esto es, sin usar contacto físico o verbal directo con la víctima (Rigby, Smith, & Pepler, 2004), tales como divulgar rumores o excluir.

En la actualidad, el avance de las tecnologías de la información y la comunicación (TIC), así como su popularidad entre los más jóvenes, han dado lugar al ciberbullying o acoso electrónico (Kowalski, Giumetti, Schroeder, & Lattanner, 2014; Kowalsky & Limber, 2013; Olweus, 2012; Olweus & Limber, 2018). A pesar de que todavía se debate cómo medirlo, definirlo y cómo se diferencia del bullying (Patchin & Hinduja, 2015; Wright, 2017), la mayoría de los investigadores coinciden en que el ciberbullying es una agresión intencional y dañina que ocurre a través de las TIC y la víctima no puede defenderse fácilmente (Beran & Li, 2005; Slonje & Smith, 2008; Sontag, Clemans, Graber, & Lyndon, 2011), además, es muy frecuente en la adolescencia, principalmente en la adolescencia temprana (Kowalski et al., 2014). Por ejemplo, Tokunaga (2010) halló que entre un 20 y un 40 % de los adolescentes fue víctima. En general, la prevalencia fluctúa entre 10 y 35 % en las distintas investigaciones (Agatston, Kowalski, & Limber, 2007; Hinduja & Patchin, 2008; Kowalski & Limber, 2007). En lo relativo a ser agresor, los estudios señalan que entre el 11 y 44 % de los adolescentes cometió algún tipo de ciberagresión (Calvete, Orue, Estévez, Villardón, & Padilla, 2010).

Debido al importante factor de riesgo que es el acoso electrónico (Hinduja & Patchin, 2017; Mehari, Farrell, & Le, 2014; Patchin & Hinduja, 2015) es importante desarrollar y adaptar instrumentos de sólidas propiedades psicométricas para evaluarlo. Los autoinformes, como los cuestionarios, presentan la ventaja de que son técnicas de fácil aplicación, interpretación y pueden aplicarse en múltiples ocasiones para observar cómo evoluciona el fenómeno, y debido a que la investigación es todavía limitada (Asher, Stark, & Fireman, 2017), es necesario avanzar considerablemente en la medición de este constructo (Law, Shapka, Hymel, Olson, & Waterhouse, 2011). A este respecto, es vital avanzar en el campo de estudio de esta problemática (Slonje, Smith, & Frisén, 2013; Tokunaga, 2010). Si bien a nivel internacional se han desarrollado algunos instrumentos que demuestran buenas propiedades, existen varias limitaciones (Calvete et al., 2010; Gámez-Guadiz, Villa-George, & Calvete, 2014; Tokunaga, 2010), entre las cuales se puede constatar que la mayoría de los cuestionarios o miden cibervictimización o ciberagresión, cuando está bien establecido que ambas conductas tienden a co-ocurrir. Además, muchos instrumentos no informan de sus propiedades psicométricas, lo cual restringe considerablemente el alcance de sus conclusiones (Tokunaga, 2010). Finalmente, la mayoría de los cuestionarios se han elaborado en muestras anglosajonas, siendo escasos los instrumentos validados en contextos hispanohablantes.

Por eso, un primer paso para cambiar este estado de cosas es adaptar y examinar las propiedades psicométricas de un instrumento para evaluar la problemática. Como señalan López, Bilbao y Rodríguez (2012), en nuestra región se necesita una mayor evidencia empírica sobre la problemática. A este respecto el Cuestionario de Ciberbullying de Calvete et al. (2010) presenta las ventajas de evaluar tanto cibervictimización y ciberagresión de manera comprehensiva, incluyendo un amplio número de posibles tipos de acoso electrónico. Asimismo, dicho instrumento ha mostrado buenas propiedades en dos muestras de habla hispana: España (Calvete et al., 2010) y México (Gámez-Guadix et al., 2014). Por todo lo anteriormente expuesto, los objetivos de este estudio quedaron planteados así:

• examinar la estructura factorial del Cuestionario de Ciberbullying (Calvete et al., 2010) y su consistencia interna;

• explorar la validez convergente de dicho cuestionario a partir de su asociación con los problemas emocionales o internalizantes (depresión y ansiedad) y con las subescalas Victimización y Agresión del Cuestionario de Olweus de bullying tradicional;

• desarrollar un modelo de ecuaciones estructurales para determinar la validez convergente del Cuestionario sobre los problemas emocionales (depresión y ansiedad).

Método

Participantes

Para responder a los objetivos del presente estudio, se constituyó una muestra intencional no probabilística de 898 alumnos que cursaban estudios de nivel medio, en tres escuelas públicas de la ciudad de Paraná, en la provincia de Entre Ríos (Argentina). El 43 % eran varones; un 15 % de los adolescentes asistía a 7.º grado; 16 %, 8.º grado; 17 %, 9.º grado; 19 %, 10.º grado; 21 %, 11.º grado y el resto a 12.º grado del sistema educativo secundario de la Argentina. El promedio de edad fue de 15.2 años (DE = 1.6) con edades entre 12 y 18 años.

Instrumentos

Además del cuestionario para recabar datos sociodemográficos como sexo, edad, etc., se aplicaron los siguientes instrumentos.

Cuestionario de Ciberbullying de ([CBQ]; Calvete, Orue, Estévez, Villardón, & Padilla, 2010)

Se compone de dos subescalas diferentes: una para medir Ciberagresión y la otra para medir Cibervictimización, cada una con 14 preguntas. La primera incluye preguntas en las que el adolescente debe indicar la frecuencia con la que él/ella ha llevado a cabo comportamientos de ciberagresión (p. ej., “Colgué enlaces donde aparecían rumores, chismes, etc., de un compañero para que las leyeran otras personas”. La segunda se refiere a la frecuencia con la que los adolescentes han sufrido dichos comportamientos como víctimas (p. ej., “Me enviaron mensajes amenazantes o insultantes con la Internet o el celular”). El formato de respuesta utilizado originalmente para evaluar la frecuencia de cada comportamiento era 0 (nunca), 1 (1 o 2 veces), 2 (3 o 4 veces) o 3 (5 o más veces), pero para para brindar alternativas temporales de respuesta y evitar el sesgo subjetivo en las respuesta, como sugirió uno de los autores de dicho instrumento (Gámez-Guadix, comunicación personal, 12 de noviembre, 2015), se introdujeron frecuencias temporales en las alternativas de respuesta similares a la del cuestionario de Olweus (1996) de bullying tradicional: 0 = nunca, 1 = una o dos veces, 2 = dos o tres veces al mes, 3 = más o menos una vez por semana y 4 = varias veces por semana. Aunque sus propiedades están bien establecidas en España y México (Calvete et al., 2010; Gámez-Guadix et al., 2014), para adaptar la escala a un contexto lingüístico argentino, se hicieron cambios menores en comparación con la versión española (p. ej., "teléfono móvil" se sustituyó por "celular"), los cuales fueron sugeridos por tres jueces independientes, un alumno avanzado de psicología y dos investigadores en psicología del desarrollo. Antes de la aplicación definitiva, el cuestionario fue administrado a una muestra piloto de 84 alumnos de escuela media; en dicho estudio, las α de Cronbach fueron adecuadas (0.87 para la subescala de Ciberagredir y 0.84 para la de ser Cibervictimizado).

Cuestionario Revisado de Agresores/Víctimas (Olweus, 1996)

Compuesto de 38 preguntas para medir los problemas en relación con agredir/ser agredido en niños y adolescentes. Los alumnos fueron interrogados sobre los distintos tipos de acoso experimentado –o que llevaron a cabo en la otra parte del cuestionario–, a partir de nueve preguntas sobre la frecuencia de las distintas formas de ser agredido y otras nueve sobre la de agredir: golpear, sacar o romper cosas, poner sobrenombres, burlas sobre el aspecto físico, burlas sexuales, amenazas, excluir, decir mentiras y agredir con mensajes de textos desde el celular o con Internet, con la siguiente distribución: agresión física (dos preguntas), verbal (cuatro), indirecta o relacional (dos) y ciberbullying (una). Las nueve preguntas sobre ser victimizado y agredir, respectivamente, pueden sumarse o promediarse para elaborar una subescala, ya que constituyen las dos dimensiones evaluadas por este cuestionario (Kyriakides, Kaloyirou, & Lindsay, 2006). Un ejemplo de pregunta del cuestionario de Olweus es: “Me pusieron sobrenombres feos, me hicieron cargadas pesadas, o se burlaron de mí”, y emplea las siguientes alternativas de respuesta: 0 = nunca, 1 = una o dos veces, 2 = dos o tres veces al mes, 3 = más o menos una vez por semana y 4 = varias veces por semana. Este cuestionario fue empleado en numerosos estudios de distintos países con buenas propiedades (Olweus, 2013), como en la Argentina (Resett, 2014). Las α en el presente estudio fueron 0.82 y 0.83.

Inventario de Depresión para Niños (Kovacs, 1992)

Este cuestionario, uno de los más usados en el mundo, mide síndrome depresivo a nivel de estado más que de rasgo, en niños y adolescentes de 7 a 17 años, a partir de 27 preguntas. El α de Cronbach de dicho inventario fue de 0.83 en la presente muestra.

Escala Rosenberg de Síntomas Psicosomáticos (1973)

Esta escala de 10 preguntas evalúa la ansiedad a través de síntomas de activación del sistema nervioso autónomo. Presenta cuatro opciones de respuesta de 0 a 3 (nunca; algunas veces; a menudo). El α de Cronbach fue de 0.84 en la presente muestra.

Procedimientos y análisis de datos

En primer lugar, se contactó a los directores de las escuelas con el fin de solicitar la autorización. Luego, se mandó una nota en el cuaderno de comunicaciones de los alumnos para pedir la autorización a sus padres. Por último, se les explicó a los alumnos la finalidad del estudio y se les aseguró la confidencialidad y el anonimato de las respuestas. Los datos se analizaron en el SPSS versión 20, el programa MPLUS 7 para el análisis factorial confirmatorio y el programa AMOS 16 para las ecuaciones estructurales. Si bien, en términos generales, lo deseable es llevar a cabo análisis factorial exploratorio y confirmatorio con muestras independientes, también es adecuado realizarlos ambos con la misma muestra, cuando el propósito es comparar los ajustes de distintos modelos, ya que cada técnica brinda información distinta (Hurley et al., 1997). Uno de los modelos que se pondría a prueba fue el postulado por los autores del instrumento (modelo teórico) y el otro, el derivado del análisis factorial exploratorio en la muestra argentina (modelo empírico). Además de correlaciones de Pearson para evaluar la validez del instrumento, se exploró un modelo de ecuaciones estructurales, el cual permite incorporar variables no observables (latentes), como el error de medición específico para cada variable (Kline, 2011).

Resultados

Para evaluar la estructura factorial del Cuestionario de Ciberbullying, en primer lugar, se realizó un análisis factorial exploratorio con los 14 ítems de la subescala de Cibervictimización y los 14 de la subescala de Ciberagresión. Se solicitó la extracción de autovalores mayores a 1 y una rotación Oblimin, ya que se postulaban factores correlacionados. El cálculo del índice de adecuación muestral Kaiser-Meyer-Oklin (KMO = 0.91) y la prueba de esfericidad de Bartlett (χ² = 16748.91; p < 0.001) indicaron que era apropiado llevarlo a cabo.

En la Tabla 1, se presentan los resultados del análisis factorial, el cual arrojaba tres factores que explican un 58 % de la variancia, 41 %, 10 % y 6 %, respectivamente. El primero se denominó subescala Cibervictimizacion y se componía de los ítems del 1 al 6 y 11 y 12 de la misma; el otro factor, denominado Happy Slapping, estuvo compuesto por los ítems del 7 al 10 y 13 y 14 y el tercero, Ciberagresión, ya que se conformaba con los 14 ítems de esta subescala. No se observaban cargas cruzadas mayores a 0.4 para ambas subescalas. Las correlaciones entre los factores fueron significativas (p < 0.01) r = 0.43 para Cibervictimización y Happy Slapping, -0.17 para Cibervictimización y Ciberagresión y -0.13 para Happy Slapping y Ciberagresión.

En lo concerniente a las consistencias internas, se hallaron valores α de Cronbach de 0.84, 0.84 y 0.93 para Cibervictimización, Happy Slapping y Ciberagresión, respectivamente, mientras que para la escala Cibervictimización total (con los 14 ítems) fue 0.87.

A continuación, se procedió a llevar a cabo un análisis factorial confirmatorio sobre la estructura encontrada previamente. Para considerar si el modelo era aceptable, se tuvieron en cuenta el Índice Comparativo de Ajuste (CFI), el Tucker-Lewis Index (TLI) y el promedio de los residuales estandarizados al cuadrado (RMSEA), ya que el estadístico χ² es muy sensible al tamaño de la muestra (Byrne, 2010, 2012). Se encontraron elevados valores de curtosis positiva para las respuestas a las preguntas del cuestionario, con valores de 10.45 a 176.62 para los ítems de las subescalas de Cibervictimización y de 10.84 a 97.18 para Ciberagresión. Si bien no hay un único criterio sobre qué valores son elevados para la curtosis, en general, se consideran valores normales aquellos que oscilan entre 2 a 7 (Boomsma & Hoogland, 2001 citados en Byrne, 2012), por lo cual los valores del test se apartaron notoriamente de la normalidad. Por esto, se usó el procedimiento de máxima verosimilitud robusto, debido a la presencia de una distribución anormal, como sugiere Byrne (2012).

En primer lugar y teniendo en cuenta el análisis factorial exploratorio, se puso a prueba un modelo de tres factores relacionados (las dos subescalas de Cibervictimización y la de Ciberagresión), con las covarianzas entre los errores de medición de las preguntas que inquirían conductas similares, como si fueran medidas repetidas (Modelo 1), siguiendo los lineamientos de Gámez-Guadix et al. (2014). Dicho modelo se presenta en la Figura 1.

Los resultados mostraron un ajuste adecuado para el Modelo 1 CFI = 0.92, TLI = 0.91 y RMSEA = 0.06, como se ve en Tabla 2. Se consideran valores de CF1 y TLI por encima de 0.9 y RMSEA por debajo de 0.1 como adecuados (Bentler, 1992; Byrne, 2010). También los valores estaban sumamente cercanos a criterios más exigentes con más de 0.95 y menos de 0.05, respectivamente (Hu & Bentler, 1999).

Luego, se procedió a comparar el Modelo 1 con un modelo similar al postulado por los autores del test (Calvete et al., 2010; Gámez-Guadix et al., 2014): un modelo bifactorial con los 14 ítems de Cibervictimización como un factor y los 14 de Ciberagresión como otro factor, con ambas dimensiones relacionadas y las covarianzas entre los errores de medición de preguntas similares, también (Modelo 2). El ajuste de dicho modelo fue inadecuado, como se ve en la Tabla 2, ya que el CFI y el TLI se hallaba muy por debajo de 0.9 y el RMSEA era de apenas 0.09. También el ∆χ² entre los dos modelos fue significativo ¹ .

Para explorar la validez convergente de las subescalas Cibervictimización, Happy Slapping y Ciberagresión, se realizaron correlaciones de Pearson entre estas y las subescalas Victimización y Agresión del cuestionario de Olweus, y entre estas y inventario de depresión de Kovacs y ansiedad de Rosenberg. Se hallaron asociaciones significativas, todas a nivel p < 0.01 y en la dirección esperada, ya que la escala de Cibervictimización total correlacionaba r = 0.420 y 0.337 con depresión y ansiedad, respectivamente y r = 0.68 con la subescala Victimización de Olweus. Los valores para la subescala Cibervictimización fueron r = 0.43, 0.376 y 0.563 para depresión, ansiedad y subescala Victimización de Olweus, y para Happy Slapping, r = 0.267, 0.152 y 0.504, respectivamente. La subescala de Ciberagresión correlacionaba r = 0.256 y 0.141 con depresión y ansiedad y r = 0.56 con la subescala de Agresión de Olweus.

Por último, se puso a prueba un modelo de ecuaciones estructurales con las subescalas de Cibervictimización, Happy Slapping y Ciberagresión como variables exógenas observables y los problemas emocionales como variable endógena latente con la depresión y la ansiedad como indicadores de medición. Este modelo se desarrolló para determinar si el Cuestionario de Ciberbulling presentaba validez convergente con los problemas emocionales. En la Figura 2, se presenta el modelo que se estaba explorando. El modelo presentó un ajuste adecuado χ²(2) = 14.661, p < 0.001, CFI = 0.92, TLI = 0.96 y RMSEA = 0.08. Se observó que los puntajes de la subescala de Cibervictimización (p < 001) y la de Ciberagresión (p < 0.03) fueron significativas, pero no la de Happy Slapping (p < 0.817), con unos coeficientes de 0.48, 0.01 y 0.14, respectivamente.

Discusión

El ciberbullying es un importante factor de riesgo que desmejora la salud mental de niños y adolescentes. Sin embargo, son escasos los instrumentos con sólidas propiedades psicométricas para evaluar la cibervictimización y la ciberagresión, principalmente en los países de habla hispana. El Cuestionario de Ciberbullying de Calvete et al. (2010) es uno de los pocos que ha mostrado buenas propiedades para evaluarlas, en muestras de adolescentes de España y México. De este modo, la importancia de este estudio radica en que por primera vez se evaluaron las propiedades del Cuestionario en una muestra de adolescentes argentinos.

En lo referente a la estructura factorial de dicho instrumento, tanto el análisis factorial exploratorio como el confirmatorio indicaron una estructura unifactorial para la subescala Ciberagresión y dos factores para Cibervictimización, que se denominaron Cibervictimización y Happy Slapping, respectivamente. Este modelo mostró unos índices de ajuste adecuados, presentando uno más satisfactorio que un modelo bifactorial con una subescala de Ciberagresión y otra de Cibervictimización, como se encontró en muestras españolas y mexicanas. Posibles factores sociales, económicos y culturales explicarían una estructura de dos factores para Cibervictimización, a diferencia de la estructura unifactorial hallada en España y México.

En lo concerniente a los α de Cronbach, fueron muy adecuadas con valores por encima de 0.84 para las dos subescalas y las escalas totales de Cibervictimización y Ciberagresión. Dichos estadísticos pueden considerarse muy adecuados ya que valores entre 0.7 y 0.8 son satisfactorios (Kaplan & Saccuzzo, 2006). Si bien no existen resultados para comparar las subescalas de Cibevictimización, Calvete et al. (2010) hallaron un α de 0.9 y 0.79 para Ciberagresión y Cibervictimización, por lo cual los resultados del presente estudio fueron similares para la primera, pero más satisfactorios para la segunda.

En lo relativo a la validez convergente, las subescalas Cibervictimización total (con las 14 preguntas), Cibervictimización y Happy Slapping correlacionaron r = 0.608, 0.563 y 0.504 con un índice de victimización del Cuestionario de Olweus y la escala Ciberagresión correlacionó 0.56 con agresión del Cuestionario de Olweus, lo cual demuestra su validez convergente, ya que el este último es uno de lo más usados en el mundo para evaluar el bullying y la victimización tradicional. Que las asociaciones hayan sido de tamaño mediano –pero no excesivamente altas, como 0.8-0.9– podría implicar que el ciberbullying es un constructo relacionado, pero distinto al del bullying. Como bien señalan Kowalski y Limber (2013), existe una asociación entre ambos constructos, aunque esta no sea perfecta.

En lo referente a la validez convergente de las subescalas Cibervictimización total, Cibervictimización y Happy Slapping, estas se asociaban significativamente con la escala de Depresión de Kovacs (1992) (r = 0.420, 0.430 y 0.267, respectivamente) y la medición de Ansiedad de Rosenberg (1973) (r = 0.337, 0.376 y 0.152, respectivamente). En lo relativo a la validez de la escala de Ciberagresión, esta se correlacionaba con la escala de Depresión y Ansiedad (r = 0.256 y 0.141, respectivamente). Que las subescalas de Cibervictimización correlacione linealmente con los problemas emocionales, como depresión y ansiedad, mientras que Ciberagresión lo haga también con dichos problemas emocionales, es algo que también fue detectado en estudios extranjeros (Kowalski et al., 2014; Mehari et al., 2014), lo cual indicaría su validez convergente. También se puso a prueba un modelo de ecuaciones estructurales con las tres subescalas del Cuestionario de Ciberbullying (como variables exógenas) y los problemas emocionales (con los puntajes de depresión y ansiedad como variable latente endógena) que demostró validez convergente para las subescalas Cibervictimización y Ciberagresión, aunque no para Happy Slapping.

Investigaciones internacionales (p. ej., Calvete et al., 2010), también hallaron validez de dicho instrumento con los problemas emocionales. La asociación entre dichos problemas emocionales y la subescala Cibervictimización puede entenderse por el hecho de que los sujetos ansiosos y depresivos son un blanco más común del acoso. Por ejemplo, la depresión puede contribuir a dificultades con los pares debido a que estos alumnos exhiben un déficit en las habilidades sociales, lo cual puede generar respuestas agresivas por parte de los pares (Rudolph, Flynn, & Abaied, 2008). Pero también es posible que los niveles de problemas emocionales más elevados en las víctimas sean una consecuencia del acoso (Kaltiala-Heino, Frojd, & Marttunen, 2010). En lo referente a la asociación entre la subescala Ciberagresión, algunos estudios reciente indicaron que esta se asociaba con una peor salud mental (Fletcher et al., 2014; Wong, Chan, & Cheng, 2014). El por qué el Happy Slapping no era un predictor de los problemas emocionales tal vez se deba a que es una cibervictimización menos directa y más impersonal (p. ej., “Tomarme fotos o grabarme con el celular mientras un grupo se ríe y alguien me humilla”), en comparación con ser cibervictimizado con mensajes de texto enviados directamente por el ciberagresor a la víctima. Algunas investigaciones demostraron que muchas situaciones de acoso electrónico –al ser más impersonales y, a veces, ambiguas, como podría ser el Happy Slapping– pueden generar menos malestar que situaciones de acoso más directo (Wright, 2017). Sin embargo, más investigación es necesaria a este respecto. Más allá de que el modelo de tres factores haya presentado estadísticamente un mejor ajuste frente al bifactorial y que el factor Happy Slapping tenga sentido teórico, futuros estudios deberían seguir examinando si es más conveniente un modelo bifactorial para Cibervictimización o uno unifactorial. Hay que recordar que en el análisis factorial exploratorio, esta subescala explicaba la mayoría de la varianza, por un lado, y que Happy Slapping no presentaba validez en el modelo de ecuaciones estructurales, por el otro.

A pesar de ser la Argentina un país menos desarrollado y de otra tradición cultural comparado con los del primer mundo (como los de Norteamérica o Europa del Norte), estos hallazgos sugerirían que en la presente muestra de habla española el instrumento de Calvete et al. (2010) también mantendría su bondad psicométrica, aunque con una estructura factorial distinta para la Cibervictimización.

Este estudio tiene una serie de limitaciones, como haber sido llevado a cabo con una muestra intencional de la Argentina, por lo cual, los resultados no son generalizables a todos los países de la región de Latinoamérica, ya que entre ellos existen importantes diferencias sociales, económicas y culturales. Además, si bien el acoso entre escolares es un fenómeno que se extiende mundialmente, es sabido que la forma en que se perpetra y las modalidades que adquiere pueden variar de nación a nación, como lo demuestran estudios internacionales en 14 países y 13 lenguas (Smith, Cowie, Olafsson, & Liefooghe, 2002). Por otra parte, la mayoría de los datos han sido recogidos mediante el autoinforme, lo cual infla artificialmente las relaciones entre las variables por la varianza compartida del mismo método de recolección de datos.

Futuros estudios deberían examinar esta problemática en muestras seleccionadas al azar, tanto de diversas regiones de la Argentina como de diversos países de Latinoamérica, para tratar de determinar si el instrumento conserva sus propiedades psicométricas y si mantiene su invariancia de medición a través de los distintos países, los cuales presentan una diversidad cultural, económica y social (por ejemplo, se observó que en la presente muestra de la Argentina la subescala de Cibervictimización se componía de dos factores en lugar de uno). Sería deseable emplear muestras independientes para los análisis factoriales y exploratorios futuros. Además, se debería explorar la estructura del cuestionario desde la teoría de la respuesta al ítem, la validez de criterio (por ejemplo, con nominaciones de pares y docentes) y la confiabilidad test-retest.

Agradecimientos

A la Universidad Argentina de la Empresa, financiadora del presente trabajo de investigación y a la Universidad Autónoma de Madrid.

Referencias

Notas

¹ El valor de χ² para MLM no puede computarse usando el método regular (p. ej., Byrne 2012). En el presente estudio se realizó dicho cómputo siguiendo los lineamientos de los autores. El factor de corrección para el primer modelo fue 4.365 y para el segundo, 4.777. Una clara y didáctica exposición de cómo calcular el ∆χ² para dichos modelos se halla en Byrne (2012).

* Artículo de investigación.

Notas de autor

santiago_resett@hotmail.com

Información adicional

Para citar este artículo: Resett, S., & Gámez-Guadix, M. (2018). Propiedades psicométricas del Cuestionario de Ciberbullying en una muestra de adolescentes argentinos. Universitas Psychologica, 17(5). https://doi.org/10.11144/Javeriana.upsy17-5.ppcc

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