Validity evidence of Emotional Quotient Inventory

Estudios de Psicología Studies in Psychology

ISSN: 0210-9395 (Print) 1579-3699 (Online) Journal homepage: http://www.tandfonline.com/loi/redp20

Validity evidence of Emotional Quotient Inventory: Youth Version (Short) in a sample of Mexican adolescents / Evidencias de validez del Emotional Quotient Inventory: Youth Version (Short) en una muestra de adolescentes mexicanos Igor Esnaola, Lorea Azpiazu, Iratxe Antonio-Agirre, Marta Sarasa & Eloisa Ballina To cite this article: Igor Esnaola, Lorea Azpiazu, Iratxe Antonio-Agirre, Marta Sarasa & Eloisa Ballina (2018) Validity evidence of Emotional Quotient Inventory: Youth Version (Short) in a sample of Mexican adolescents / Evidencias de validez del Emotional Quotient Inventory: Youth Version (Short) en una muestra de adolescentes mexicanos, Estudios de Psicología, 39:1, 127-153, DOI: 10.1080/02109395.2017.1407905 To link to this article: https://doi.org/10.1080/02109395.2017.1407905

Published online: 08 Jan 2018.

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Estudios de Psicología / Studies in Psychology, 2018 Vol. 39, No. 1, 127–153, https://doi.org/10.1080/02109395.2017.1407905

Validity evidence of Emotional Quotient Inventory: Youth Version (Short) in a sample of Mexican adolescents / Evidencias de validez del Emotional Quotient Inventory: Youth Version (Short) en una muestra de adolescentes mexicanos Igor Esnaola a

, Lorea Azpiazu a, Iratxe Antonio-Agirrea, Marta Sarasaa, and Eloisa Ballinab

a

Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea (UPV/EHU); bColegio Nuestro Mundo (Xalapa, Veracruz, México) (Received 21 September 2016; accepted 12 November 2017) Abstract: The aim of this study was to obtain evidence on the validity of the Emotional Quotient Inventory Youth Version-Short Form (EQ-i:YV-S) with a sample of Mexican adolescent participants. The sample comprised 375 adolescents, 183 males (48.8%), from years seven to 12 (Mage = 14.80, SD = 1.72). Different tests were carried out to provide evidence of the questionnaire’s validity: (1) reliability and internal consistency analyses; (2) exploratory and confirmatory analyses; and (3) correlational and predictive validity analyses through structural equation modelling. The four EQ-i:YV-S subscales (interpersonal, intrapersonal, stress management and adaptability) provided acceptable indexes of reliability. Exploratory factor analysis supported the multidimensionality of the questionnaire. The results of the confirmatory factor analysis showed that the hierarchical model that hypothesized four first-order factors and one second-order factor (social-emotional intelligence) had the best fit for the data. Finally, the positive correlations found between the four specific EQ-i:YV-S subscales, general self-concept and satisfaction with life, supported the convergent validity of the questionnaire; in addition, the questionnaire’s capacity to predict satisfaction with life corroborated its predictive validity. It can therefore be affirmed that the EQ-i:YV-S is a brief questionnaire that is suitable for measuring the emotional intelligence of Mexican adolescents. Keywords: emotional intelligence; EQ-i:YV-S; validation; adolescence Resumen: El objetivo de este estudio fue aportar evidencias de la validez del EQ-i:YV-S de inteligencia emocional. La muestra estaba compuesta por 375 adolescentes mexicanos, 183 chicos (48.8%), desde 1º de secundaria hasta 3º

English version: pp. 127–138 / Versión en español: pp. 139–149 References / Referencias: pp. 149–153 Translated from Spanish / Traducción del español: Liza D’Arcy Authors’ Address / Correspondencia con los autores: Igor Esnaola, Departamento de Psicología Evolutiva y de la Educación, Facultad de Educación, Filosofía y Antropología, Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea, Avenida de Tolosa, 20018 San Sebastián, España. E-mail: [email protected] © 2018 Fundacion Infancia y Aprendizaje

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I. Esnaola et al.

de preparatoria (Medad = 14.80, DT = 1.72). Se realizaron diferentes pruebas para aportar evidencias de validez del cuestionario: (1) análisis de fiabilidad y consistencia interna; (2) análisis factorial exploratorio y confirmatorio; y (3) análisis correlacionales y de validez predictiva mediante modelos de ecuaciones estructurales. Las cuatro subescalas del EQ-i:YV-S (interpersonal, intrapersonal, manejo del estrés y adaptabilidad) ofrecieron índices de fiabilidad adecuados, mientras que el análisis factorial exploratorio demostró la multidimensionalidad. Los resultados del análisis factorial confirmatorio señalaron que el modelo jerárquico, que hipotetizaba cuatro factores de primer orden con un factor de segundo orden (la inteligencia emocional-social), es el que mejor ajuste obtuvo. Finalmente, las positivas correlaciones que se encontraron entre las subescalas específicas del EQ-i:YV-S con el autoconcepto general y la satisfacción con la vida apoyaron la validez convergente del cuestionario; asimismo, la capacidad del cuestionario para predecir la satisfacción con la vida apoyó la validez predictiva. Por tanto, se puede afirmar que el cuestionario EQ-i:YV-S es un cuestionario breve y adecuado para medir la inteligencia emocional de los adolescentes mexicanos. Palabras clave: inteligencia emocional; EQ-i:YV-S; validación; adolescencia

Since Salovey and Mayer published the first scientific article in 1990 and Goleman published his best-selling book in 1995 on Emotional Intelligence (EI), two different models of the construct have developed: the capacity model and trait models. The capacity model defines EI as the ability to: perceive, value and express emotion appropriately and adaptively; understand emotion and emotional awareness; access and/or generate feelings that facilitate cognitive activities; and be adaptive and regulate emotions in oneself and others (Mayer & Salovey, 1997). Objective measures are used with this model to evaluate a person’s capacity to perform a series of emotional tasks, where there are correct and incorrect answers. Meanwhile, trait models define EI as a set of stable personality traits, socio-emotional competencies, motivational aspects and various cognitive abilities (Bar-On, 2000; Goleman, 1995). In these models, self-report questionnaires are used to measure attributes of people’s ordinary behaviour and subjective perceptions, in order to calculate how emotionally intelligent they are. One of the most important trait models, created by Bar-On (2000), defines Emotional-Social Intelligence (ESI) as an interrelated set of emotional and social competencies, skills and facilitators that determine how we effectively understand and express ourselves, understand others to relate to them, and face daily demands. EI trait, measured through self-report questionnaires such as the Emotional Quotient Inventory (EQ-i; Bar-On, 1997) (Bar-On, 2003, 2004, 2005; Krivoy, Weyl Ben-Arush, & Bar-On, 2000) or the Trait Meta-Mood Scale (TMMS; Salovey, Mayer, Goldman, Turvey, & Palfai, 1995) (Extremera, Salguero, & FernándezBerrocal, 2011), have been associated with certain aspects such as physical health, psychological health and well-being. That is, a high EI trait score measured through various self-report questionnaires such as the TMMS (Extremera, Durán, & Rey, 2009; Palmer, Donaldson, & Stough, 2002; Rey, Extremera, & Pena, 2011) or the Wong & Law Emotional Intelligence Scale (WLEIS; Wong & Law, 2002) is associated with positive indicators of well-being and psychological adjustment, and

Validity evidence of EQ-i: YV-S / Evidencias de validez del EQ-i: YV-S

129

greater satisfaction with life. Brackett, Rivers, Shiffman, Lerner, and Salovey (2006) also found a positive association between EI capacity, measured through the MayerSalovey-Caruso Emotional Intelligence Test (MSCEIT; Mayer, Salovey, & Caruso, 2002) and satisfaction with life. In addition, a significant relationship has been found between EI capacity measured through the Multifactor Emotional Intelligence Scale (MEIS; Mayer, Caruso, & Salovey, 1999) (Ciarrochi, Chan, & Caputi, 2000) and EI trait measured through various self-report questionnaires such as the EQ-i:YV-S (Esnaola, Arias, Freeman, Wang, & Arias, 2017; Esnaola, Freeman, Sarasa, FernándezZabala, & Axpe, 2016), the Self-report measure of Emotional Intelligence (SEI; Schutte et al., 1998) (Ciarrochi, Chan, & Bajgar, 2001), the WLEIS (Kong, Zhao, & You, 2012) and the TMMS-24 (Extremera et al., 2009; Rey et al., 2011; Salvador, 2012) with high self-esteem and/or self-concept. Bar-On developed the Emotional Quotient Inventory (EQ-i; Bar-On, 1997) as a tool to use with adolescents aged over 17; it comprises 133 items and 15 subscales which are arranged into five major dimensions or subscales: (1) intrapersonal, ability to understand one’s own emotions and communicate them to others; (2) interpersonal, ability to understand and appreciate the emotions of others; (3) managing emotions, ability to direct and control one’s emotions; (4) adaptability, flexibility and effectiveness in resolving conflicts; and (5) general mood scale, ability to have a positive attitude towards life. Studies analysing the psychometric properties of the questionnaire have shown adequate reliability (Bar-On, 2004; Matthews, Roberts, & Zeidner, 2004; Petrides & Furnham, 2001). However, the penta-factorial theoretical structure has given conflicting conclusions, since some allude to the unidimensionality of the scale (Dawda & Hart, 2000; Palmer, Manocha, Gignac, & Stough, 2003) while others emphasize their multidimensionality (Austin, Saklofske, & Egan, 2005; Bar-On, 1997; Ugarriza, 2001). The EQ-i has a short version comprising 35 items that has been analysed in several studies with groups of adolescents (López-Zafra, Pulido, & Berrios, 2014; Parker, Keefer, & Wood, 2011). A study carried out by López-Zafra et al. (2014) with a sample of Spanish adolescents found that the EQ-i short version showed adequate internal consistency indexes and a good convergent validity, although modifications had to be made on some of the scale items in order to obtain a model with a good fit. Likewise, Bar-On and Parker (2000) developed the Inventory of Emotional Quotient for children and adolescents (EQ-i:YV) aged between seven and 18, comprising 60 items. The studies that have analysed this version of the instrument for children and adolescents have shown adequate psychometric characteristics, replicating the factor structure proposed by the author in samples of different nationalities: American (Parker et al., 2005), Lebanese (Hassan & Sader, 2005), Peruvian (Ugarriza & Pajares, 2005) and Spanish (Ferrándiz, Hernández, Bermejo, Ferrando, & Sáinz, 2012), as well as in gifted and talented students (Sáinz, Ferrándiz, Fernández, & Ferrando, 2014).

130

I. Esnaola et al.

Parker et al. (2005) analysed the factorial structure of the EQ-i:YV in two samples (aboriginal and non-aboriginal Canadians) using a confirmatory factor analysis, finding that in both samples the data fit the model. Meanwhile, Hassan and Sader (2005) confirmed that both internal and temporal reliability presented moderate to high scores (between .51 and .80), except for the stress management subscale. Likewise, the factor analysis generally supported the factorial structure of the EQ-i:YV. Ugarriza and Pajares (2005) confirmed the factorial structure, internal consistency (although some indices were low) and divergent validity through an exploratory factor analysis. Finally, through a Spanish sample, Ferrándiz et al. (2012) demonstrated the reliability of the instrument (.63–.80) and the validity of the factorial structure through an exploratory factor analysis. Regarding the concurrent validity, the authors found that general EI and the subscales intrapersonal, stress management and mood were related in a statistically significant and positive way with general self-concept. However, it is necessary to have brief instruments that allow greater use when there are limitations in time and/or signs of participant fatigue. In this sense, BarOn and Parker (2000) developed the Bar-On Emotional Quotient Inventory: Youth Version (Short) (EQ-i:YV-S), that is, a short version of the questionnaire for adolescents, comprising 30 items with reliability indexes between .77 and .88; this version was validated with a Peruvian sample (Ugarriza & Pajares, 2005), a Hungarian sample (Kun et al., 2012), a Spanish sample (Esnaola et al., 2017) and a Chinese sample (Esnaola et al., 2017), although in the Chinese sample the hierarchy did not obtain empirical evidence. This study aims to demonstrate evidence of the validity of this questionnaire in a sample of Mexican adolescents, and it has three specific objectives. To: (1) analyse the reliability and internal consistency of the questionnaire; (2) analyse the factorial structure through exploratory and confirmatory factor analysis; and (3) analyse its convergent and predictive validity. Method Participants 375 adolescents participated in this study, 183 males (48.8%) and 192 females (51.2%), from years seven to 12 (Mage = 14.80, SD = 1.72), from a school in Xalapa (Veracruz), from middle or upper-middle socio-economic families. The incidental sample was collected in two stages: at the beginning of the course, n1 = 185 (91 males, 49.2%, and 94 females, 50.8%; Mage = 14.64, SD = 1.77) and at the end of the course, n2 = 190 (92 males, 48.4%, and 98 females, 51.6%; Mage = 14.97, SD = 1.67). Instruments The following questionnaires were administered: Emotional intelligence was assessed through the Emotional Quotient Inventory: Youth Version Short (EQ-i:YV-S, Bar-On and Parker (2000),


131

translated by Caraballo & Villegas, 2001). It is a self-report questionnaire designed to measure EI among children and adolescents between the ages of seven and 18. It consists of 30 items that measure the intrapersonal, interpersonal, stress management and adaptability dimensions; the sum of these dimensions calculates a general social-emotional intelligence score. It also has a fifth scale, positive impression, created to measure the extent to which subjects respond at random or distort their responses based on the effect of social desirability. However, as in previous studies (Esnaola et al., 2016; Hassan & Sader, 2005; Parker et al., 2005; Sáinz et al., 2014; Ugarriza & Pajares, 2005), the fifth scale was not included (items 3, 7, 11, 15, 20 and 25) in the presentation of the results. The questionnaire was answered with a Likert scale with four response options, ranging from 1 = ‘not true in my case’ to 4 = ‘very true in my case’. Self-Description Questionnaire II-Short (SDQII; Marsh, Ellis, Parada, Richards, & Heubeck, 2005). A short version (51 items) of the original version of the Self-Description Questionnaire II (Marsh, 1992. Spanish version by Inglés et al., 2012) designed to evaluate self-concept in adolescents aged between 12 and 18 years old, comprising the same 11 scales (although in this paper only the results of the general self-concept scale are presented), with six options to answer where 1 = ‘false’ and 6 = ‘true’. Confirmatory factor analysis showed an acceptable fit: S-Bχ2/df = 1.96, *CFI = .97 and *RMSEA = .071, confidence interval 90% (.008–.123). Spanish version (Atienza, Pons, Balaguer, & García-Merita, 2000) of the Satisfaction with Life Scale (SWLS) by Diener, Emmons, Larsen, and Griffin (1985). This is a five-item scale that measures satisfaction with life globally. The response format was a Likert scale with seven response options from 1 = ‘completely disagree’ to 7 = ‘fully agree’. Confirmatory factor analysis showed an acceptable fit: S-Bχ2/df = 1.75, *CFI = .99 and *RMSEA = .063, confidence interval 90% (.000–.130). These last two questionnaires, SDQII-S and SWLS, were used to analyse the convergent and predictive validity of EQ-i:YV-S. Procedure This study requested and was granted ethical permission by the Research and Teaching Ethics Commission (CEID) of the University of the Basque Country/ Euskal Herriko Unibertsitatea. First, permission was requested from the participating educational centre through a telephone call and a letter of introduction. After obtaining permission, the families of the adolescents in the sample were sent a letter of consent to sign so their children could participate in the study. Subsequently, the battery of questionnaires was administered during class time and in group form. During the process, the anonymity of the responses was ensured, as well as voluntary participation.

132

I. Esnaola et al.

Data analysis To study the evidence of validity of the questionnaire, five analyses were performed: (1) Three indexes were used for the reliability and internal consistency analyses: Cronbach’s alpha (α), composite reliability (CR) and McDonald’s Omega coefficient (Ω), a less biased indicator than Cronbach’s alpha for scales of categorical response (Elosua & Zumbo, 2008). (2) The exploratory factorial analysis (EFA) was carried out through a parallel analysis (PA), using the FACTOR program (Lorenzo-Seva & Ferrando, 2006), which has a powerful variation of the PA, the Minimum Rank Factor Analysis (MRFA) extraction method and polychoric correlations. Some authors (Timmerman & Lorenzo-Seva, 2011) recommend the use of the polychoric correlation matrix when analysing categorical variables and/or when the response options are four or less (Finney & DiStefano, 2006). A PA based on MRFA (Timmerman & Lorenzo-Seva, 2011) is the recommended method for factorial retention and is claimed to be superior to conventional methods for correct identification of dimensions. The FACTOR program can use one of two criteria to decide how many factors to retain: one method is based on the mean of random eigenvalues of the variance, and the other the 95th percentile of the variance. Simulation studies suggest that the 95th percentile criterion is more accurate (Timmerman & Lorenzo-Seva, 2011). After deciding the number of factors to retain and the method of extraction, the subsequent decision is which method of rotation to use. Considering that in the social sciences the tendency is for factors to correlate with each other, oblique rotation, which allows a relationship between factors, is the most preferred in the majority of situations, unless it is argued that factors should not be correlated (Izquierdo, Olea, & Abad, 2014). The sample from the first administration (n1) was used for the EFA. (3) As the data did not obtain multivariate normality, the confirmatory factor analysis (CFA) was performed using the EQS6 program based on the Satorra-Bentler chi-square statistic (S-Bχ2), rather than the MLχ2 statistic, because it serves as correction of the χ2 when the multivariate distribution is not satisfied. In order to analyse three models, different criteria were used: the comparative fit index (*CFI), the root mean square error of approximation (*RMSEA) and the standard mean of the standardized error (SRMR). The *CFI represents the robust version of the CFI, since it is based on the S-Bχ2 statistic. Although Hu and Bentler (1999) recommend a value of .95 as a good fit index, others argue that this value is too restrictive, particularly for multifactorial scales (Marsh, Hau, & Wen, 2004), with values of > .90 indicating reasonable fits. The *RMSEA is the robust version of the RMSEA, with values lower than .05 indicating a good fit and values between .05 and .08 an acceptable fit (Browne & Cudeck, 1993). To complete these measures, the 90% confidence interval


133

of the RMSEA is provided. Finally, the SRMR range extends from 0 to 1.00, with values lower than .08 being indicative of a good fit (Hu & Bentler, 1999). The sample taken at the end of the course (n2) was used for the CFA. (4) The convergent validity was analysed through the correlations between the EQ-i:YV-S subscales of general self-concept and satisfaction with life. (5) The predictive validity of the EQ-i:YV-S on satisfaction with life was performed through a model of structural equations.

Results Reliability and internal consistency The results of the analyses of the four EQ-i:YV-S subscales were the following: (α = .71, CR = .76 and Ω = .76); intrapersonal (α = .80, CR = .85 and Ω = .84); stress management (α = .81, CR = .85 and Ω = .84); and adaptability (α = .82, CR = .86 and Ω = .85). Exploratory factor analysis The results of the exploratory factor analysis are presented below. The KaiserMeyer-Olkin value (.762) and the Bartlett sphericity test were statistically significant (p = .001), showing the intercorrelation between the items. In the first step, if the observed percentage of the factor exceeds the 95th percentile, the factor is retained, which happened four times in our study. Once the PA reports the number of dimensions supported by the data, the next step was to extract the number of dimensions recommended and select a rotation option to aid factor interpretation. The Minimum Average Partial (MAP), MRFA extraction option and an oblique rotation were selected, setting the recommended dimensions to four. The results are shown in Table 1. For the four-factor model, the variance explained was 68%, all commonalities were above the recommended .4 (Costello & Osborne, 2005), and all items saturated in their respective dimensions exceeding the recommended .32 (Tabachnick & Fidell, 2001). Confirmatory factorial analysis Although the item descriptions showed that asymmetry and kurtosis were less than ± 2, being indicative of univariate normality, the Mardia coefficient of 71.0133 (Z statistic = 13.6706) suggested that, following Bentler’s recommendation (> 5.00), there was no multivariate normality. Considering the multivariate non-normality of the data and following Finney and DiStefano (2006), the confirmatory factor analysis was performed using the robust method of ML estimation, based on the Satorra-Bentler chi-square statistic (S-Bχ2). Three models were tested: (1) a unifactorial model (Model 1) that

134

I. Esnaola et al.

Table 1. Exploratory factor analysis. Intrapersonal Item Item Item Item Item Item Item Item Item Item Item Item Item Item Item Item Item Item Item Item Item Item Item Item

1 2 4 5 6 8 9 10 12 13 14 16 17 18 19 21 22 23 24 26 27 28 29 30

Adaptability

Interpersonal

Stress management

.556 .804 .461 .601 .855 .560 .763 .840 .471 .767 .834 .767 .868 .623 .689 .846 .470 .756 .729 .354 .893 .564 .505 .594

contemplates the scale as a global whole; (2) a four–correlated factors model (Model 2), which affirmed that the questionnaire is composed of the four main subscales proposed by the authors: intrapersonal, interpersonal, stress management and adaptability; and (3) a four-factor model where the questionnaire can be explained by a second-order factor (hierarchical model), a general emotionalsocial intelligence, as the authors had noted (Bar-On & Parker, 2000). The results of the different models are shown in Table 2. As can be seen in Table 2, the unifactor model did not obtain satisfactory results. In contrast, model 2 obtained reasonably positive results. However, it was model 3, the second-order hierarchical model proposed by Bar-On and Parker (2000), that obtained the best fit indexes: S-Bχ2/df = 1.43, *CFI = .92, SRMR = .077 and *RMSEA = .049, with a range of 90% between .037 and Table 2. Fit indices for models. Models

χ2

df

χ2/df

CFI

SRMR

RMSA

90%

Model 1 Model 2 Model 3

1,196.0648 370.9340 349.5678

252 246 243

4.74 1.50 1.43

.34 .91 .92

.159 .077 .076

.143 .053 .049

.134–.150 .041–.063 .037–.060


135

.060. However, considering the modification indexes, we proceeded to re-specify model 3 to improve the model. Taking these results into account, it was decided to incorporate the covariances between the errors between items 8 (‘I fight with people’) and 9 (‘I get angry easily’). This inclusion may be considered relevant from a theoretical point of view, since the content of related items is similar, which is often the case when complex personality constructs are evaluated (Reise, Waller, & Comrey, 2000). With this modification, the model presented the following indexes: S-Bχ2/ df = 1.22, *CFI = .96, SRMR = .076, *RMSA = .035 (.018–.048). Therefore, it can be said that this new model offered appropriate fit indexes. Convergent validity Considering the previous research, the relationship between the four main EQ-i: YV-S subscales was analysed for the convergent validity using the scores from general self-concept and satisfaction with life. The correlations of the general selfconcept with the EQ-i:YV-S subscales were as follows: intrapersonal (r = .310, p = .001), interpersonal (r = .219, p = .003), stress management (r = .179, p = .015) and adaptability (r = .402, p = .001); and for satisfaction with life, the results were: intrapersonal (r = .335, p = .000), interpersonal (r = .206, p = .005), stress management (r = .227, p = .002) and adaptability (r = .248, p = .001). As can be seen, there were positive correlations between all variables analysed, giving empirical support to the convergent validity of the questionnaire. Predictive validity To analyse the predictive capacity of the EQ-i:YV-S on satisfaction with life, a structural equations model was used. The results are shown in Figure 2. The model presented appropriate indices: S-Bχ2/df = 1.70, *CFI = .96, SRMR = .071, *RMSA = .062 (.026–.093), where ESI significantly predicted (β = .70) satisfaction with life. Discussion The objective of this study was to demonstrate the validity of the EQ-i:YV-S questionnaire in a sample of Mexican adolescents. Regarding the first objective, the results demonstrated a good reliability and internal consistency of the questionnaire, since Cronbach’s alpha and Omega McDonald exceeded .70 and the composite reliability exceeded .60, coinciding with previous studies (Esnaola et al., 2016; Ferrándiz et al., 2012; Hassan & Sader, 2005; Kun et al., 2012; Parker et al., 2005; Ugarriza & Pajares, 2005) and improving them, as in some studies (Esnaola et al., 2017, 2016) reliability of the interpersonal subscale did not obtain the minimum acceptable value (> .70). The second objective was to study the factorial structure of the questionnaire through exploratory and confirmatory factor analysis. The results of the

136

I. Esnaola et al.

EQIYV1

0.62

D1*

0.79

E59*

EQIYV4

0.92

E62*

EQIYV18

0.74

E76*

EQIYV23

0.80

E81*

EQIYV28

0.94

E86*

EQIYV30

0.88

E88*

EQIYV2

0.63

E60*

EQIYV6

0.49

E64*

EQIYV12

0.84

E70*

EQIYV14

0.68

E72*

EQIYV21

0.70

E79*

EQIYV26

0.88

E84*

EQIYV5

0.87

E63*

EQIYV8

0.90

0.40* 0.70*

0.68* Interpersonal

0.60* 0.35* 0.47*

0.72*

0.78 D2*

0.87* 0.90*

0.54* Intrapersonal

0.73* 0.71*

0.44*

0.48*

ESI

0.06*

0.50

E66*

D3* 0.32*

0.43* 1.00*

0.68* Stress management

EQIYV9

0.73

E67*

EQIYV17

0.32

E75*

EQIYV27

0.29

E85*

EQIYV29

0.90

E87*

EQIYV10

0.68

E68*

EQIYV13

0.65

E71*

EQIYV16

0.72

E74*

EQIYV19

0.73

E77*

EQIYV22

0.89

E80*

EQIYV24

0.77

E82*

0.95* 0.96*

0.50*

0.44*

D4*

0.87*

0.74 0.76* 0.70*

Adaptability

0.68* 0.95* 0.64*

Figure 1. Final model of the EQ-i:YV-S in a sample of Mexican adolescents.


E134*

0.88

137

SWLS1

0.62

E128*

SWLS2

0.74

E129*

SWLS3

0.48

E130*

SWLS4

0.61

E131*

SWLS5

0.72

E132*

Intrapersonal 0.78* 0.47*

E135*

0.94

0.67*

Interpersonal 0.35*

ESI

0.70*

SL*

0.72

D1* 0.87*

0.22*

E136*

0.97

Stress management

0.79* 0.44* 0.69*

E137*

0.90

Adaptability

Figure 2. Structural equation modelling for EQ-i:YV-S (ESI) and satisfaction with life (SL).

exploratory factor analysis carried out through the parallel analysis (PA) indicate a factorial structure in line with previous studies (Austin et al., 2005; Bar-On & Parker, 2000; Esnaola et al., 2017, 2016; Ferrándiz et al., 2012; Hassan & Sader, 2005; Kun et al., 2012; Parker et al., 2005; Ugarriza & Pajares, 2005). Our conclusions suggest, as Bar-On (2004) states, that emotional-social intelligence is a multifactorial series of interrelated emotional and social capacities that influence one’s ability to recognize, understand and manage emotions; relate to others; adapt to change and solve personal and interpersonal problems; and deal efficiently with daily demands, challenges and pressures. Meanwhile, in the confirmatory factor analysis (CFA), three models were compared, and it was the third model (hierarchical), composed of four firstorder factors (interpersonal, intrapersonal, stress management and adaptability) and a second-order factor (emotional-social intelligence), that best fit the data. However, for the model to have a good fit we had to correlate the errors of items 8 and 9. The hierarchical structure of the questionnaire was consistent with the model proposed by Bar-On and Parker (2000), which states that the sum of the specific factors can provide a general score of emotional-social intelligence, and thus corroborates other previous studies (e.g., Esnaola et al., 2016), although it does not coincide with others (e.g., Esnaola et al., 2017) which were not able to evidence the hierarchical structure. The third objective was to analyse the convergent and predictive validity of the questionnaire. Coinciding with previous studies, positive correlations were found between the four EQ-i:YV-S subscales and general self-concept (Brackett et al., 2006; Ciarrochi et al., 2001, 2000; Ferrándiz et al., 2012; Kong et al., 2012; Rey et al., 2011; Salvador, 2012) and satisfaction with life (Extremera et al., 2009, 2011; Palmer et al., 2002; Rey et al., 2011; Wong & Law, 2002). Regarding predictive validity, ESI significantly predicted satisfaction with life, coinciding with previous studies (Extremera et al., 2009; Rey et al., 2011).

138

I. Esnaola et al.

This study has some limitations to note. Firstly, the sample was not large and was chosen incidentally. And secondly, future studies could analyse factorial invariance through multigroup analysis based on sex, age, culture, etc. Conclusion Despite these limitations, the results found in this study support the reliability, multidimensional and hierarchical structure of the questionnaire, as well as its convergent and predictive validity. It can thus be stated that the EQ-i:YV-S questionnaire is a brief and adequate questionnaire to measure the emotional intelligence of Mexican adolescents, an aspect that has not been addressed until today.


139

Evidencias de validez del Emotional Quotient Inventory: Youth Version (Short) en una muestra de adolescentes mexicanos Desde que en 1990 Salovey y Mayer publicaran el primer artículo científico sobre la Inteligencia Emocional (IE) y Goleman (1995) su bestseller, se han desarrollado básicamente dos modelos diferenciados del constructo: el modelo de capacidad y los modelos de rasgo. El modelo de capacidad define la IE como la habilidad para percibir, valorar y expresar la emoción adecuadamente y adaptativamente; la habilidad para comprender la emoción y el conocimiento emocional; la habilidad para acceder y/o generar sentimientos que faciliten las actividades cognitivas y la acción adaptativa, y la habilidad para regular las emociones en uno mismo y en otros (Mayer & Salovey, 1997); desde este modelo se emplean medidas objetivas que evalúan la capacidad óptima de ejecución de una persona ante una serie de tareas emocionales donde existen respuestas correctas e incorrectas. Por su parte, los modelos de rasgo definen la IE como un conjunto de rasgos estables de personalidad, competencias socio-emocionales, aspectos motivacionales y diversas habilidades cognitivas (Bar-On, 2000; Goleman, 1995) y se utilizan autoinformes que miden atributos del comportamiento ordinario de las personas, como sus percepciones subjetivas acerca de cómo de inteligentes se consideran emocionalmente. Uno de los modelos de rasgo más importantes, el de Bar-On (2000), define la Inteligencia Emocional-Social (IES) como un conjunto interrelacionado de competencias, habilidades y facilitadores emocionales y sociales que determinan cómo de efectivamente nos entendemos y nos expresamos, cómo entendemos a los demás y nos relacionamos con ellos, y nos enfrentamos a las demandas del día a día. La IE rasgo, medida a través de autoinformes como el Emotional Quotient Inventory (EQ-i; Bar-On, 1997) (Bar-On, 2003, 2004, 2005; Krivoy, Weyl BenArush, & Bar-On, 2000), o el Trait Meta-Mood Scale (TMMS; Salovey, Mayer, Goldman, Turvey, & Palfai, 1995) (Extremera, Salguero, & Fernández-Berrocal, 2011) se ha relacionado con algunos aspectos como la salud física, la salud psicológica y el bienestar. Es decir, una elevada IE rasgo medida a través de diversos autoinformes como el TMMS (Extremera, Durán, & Rey, 2009; Palmer, Donaldson, & Stough, 2002; Rey, Extremera, & Pena, 2011) o el Wong & Law Emotional Intelligence Scale (WLEIS; Wong & Law, 2002) está asociada con indicadores positivos de bienestar y ajuste psicológico, y mayor satisfacción vital. Brackett, Rivers, Shiffman, Lerner, y Salovey (2006) también encontraron una asociación positiva entre la IE capacidad medida a través del Mayer-SaloveyCaruso Emotional Intelligence Test (MSCEIT; Mayer, Salovey, & Caruso, 2002) y la satisfacción con la vida.

140

I. Esnaola et al.

Asimismo, se ha encontrado una relación significativa entre la IE capacidad medida a través del Multifactor Emotional Intelligence Scale (MEIS; Mayer, Caruso, & Salovey, 1999) (Ciarrochi, Chan, & Caputi, 2000) y la IE rasgo medida a través de diversos autoinformes como el EQ-i: YV-S (Esnaola, Arias, Freeman, Wang, & Arias, 2017; Esnaola, Freeman, Sarasa, Fernández-Zabala, & Axpe, 2016), el Self-report measure of Emotional Intelligence (SEI; Schutte et al., 1998) (Ciarrochi, Chan, & Bajgar, 2001), el WLEIS (Kong, Zhao, & You, 2012) y el TMMS-24 (Extremera et al., 2009; Rey et al., 2011; Salvador, 2012) con una alta autoestima y/o autoconcepto. Para la evaluación de la IE rasgo Bar-On desarrolló el Emotional Quotient Inventory (EQ-i; Bar-On, 1997), un instrumento para mayores de 17 años que consta de 133 ítems, proponiendo 15 subescalas, que se organizan en cinco grandes dimensiones o subescalas: (1) intrapersonal, habilidad para comprender las propias emociones y su comunicación a los otros; (2) interpersonal, habilidad para entender y apreciar las emociones de los otros; (3) manejo de las emociones, habilidad para dirigir y controlar las propias emociones; (4) adaptabilidad, flexibilidad y eficacia para resolver conflictos; y (5) escala de estado de ánimo general, habilidad para tener una actitud positiva ante la vida. Los estudios que han analizado las propiedades psicométricas del cuestionario han evidenciado una fiabilidad adecuada (Bar-On, 2004; Matthews, Roberts, & Zeidner, 2004; Petrides & Furnham, 2001). Sin embargo, la estructura teórica pentafactorial ha arrojado conclusiones contradictorias, ya que algunos aluden a la unidimensionalidad de la escala (Dawda & Hart, 2000; Palmer, Manocha, Gignac, & Stough, 2003; Petrides & Furnham, 2001), mientras otros señalan su multidimensionalidad (Austin, Saklofske, & Egan, 2005; Bar-On, 1997; Ugarriza, 2001). El EQ-i tiene una versión breve de 35 ítems que ha sido analizada en varios estudios con jóvenes (López-Zafra, Pulido, & Berrios, 2014; Parker, Keefer, & Wood, 2011). López-Zafra et al. (2014), con una muestra de jóvenes españoles, señalaron que el EQ-i short mostró índices de consistencia interna adecuados y una buena validez convergente, aunque para la obtención de un modelo con un buen ajuste se realizaron modificaciones sobre algunos de los ítems de la escala. Asimismo, Bar-On y Parker (2000) desarrollaron el Inventario del Cociente Emocional para adolescentes (EQ-i: YV) entre los siete y los 18 años, constituido por 60 ítems. Los estudios que han analizado esta versión del instrumento para adolescentes han evidenciado características psicométricas adecuadas, replicando la estructura factorial propuesta por el autor en muestras de diferentes nacionalidades: estadounidense (Parker et al., 2005), libanesa (Hassan & Sader, 2005), peruana (Ugarriza & Pajares, 2005) y española (Ferrándiz, Hernández, Bermejo, Ferrando, & Sáinz, 2012), así como en alumnos superdotados y talentosos (Sáinz, Ferrándiz, Fernández, & Ferrando, 2014). Parker et al. (2005) analizaron la estructura factorial del EQ-i: YV en dos muestras (aborígenes y no-aborígenes canadienses) usando el análisis factorial confirmatorio, encontrando que en las dos muestras los datos se adecuaban al modelo. Mientras tanto, Hassan y Sader (2005) afirmaron que la fiabilidad, tanto


141

interna como temporal, presentaba resultados entre moderadas y altas (entre .51–.80) menos para la subescala manejo del estrés. Asimismo, el análisis factorial en general apoyaba la estructura factorial del EQ-i: YV. Ugarriza y Pajares (2005) confirmaron la estructura factorial a través del análisis factorial exploratorio, así como la consistencia interna (aunque algunos índices fueron bajos) y la validez divergente. Finalmente, Ferrándiz et al. (2012) con una muestra española, demostraron la fiabilidad del instrumento (entre .63–.80) y la validez de la estructura factorial a través del análisis factorial exploratorio. Respecto a la validez concurrente, los autores encontraron que la IE general, y las subescalas intrapersonal, manejo del estrés y estado de ánimo se relacionaban de manera estadísticamente significativa y positiva con el autoconcepto general. Sin embargo, es necesario contar con instrumentos breves que permitan un mayor uso cuando existen limitaciones temporales y/o indicios de fatiga de los participantes. En este sentido, Bar-On y Parker (2000) desarrollaron el Bar-On Emotional Quotient Inventory: Short (EQ-i: YV-S), es decir, una versión corta del cuestionario para adolescentes, que consta de 30 ítems con índices de fiabilidad entre el .77 y .88; esta versión fue validada con muestra peruana (Ugarriza & Pajares, 2005), húngara (Kun et al., 2012), española (Esnaola et al., 2016) y china (Esnaola et al., 2017), aunque en este último estudio la jerarquía no obtuvo evidencia empírica. El estudio que aquí se presenta tiene como objetivo general demostrar evidencias de validez de este cuestionario en una muestra de adolescentes mexicanos, con tres objetivos específicos: (1) Analizar la fiabilidad y consistencia interna del cuestionario; (2) Analizar la estructura factorial a través del análisis factorial exploratorio y confirmatorio; y (3) Analizar la validez convergente y predictiva. Método Participantes En este estudio participaron 375 adolescentes, 183 chicos (48.8%) y 192 chicas (51.2%), desde 1º de secundaria hasta 3º de preparatoria (Medad = 14.80, DT = 1.72) de un colegio de Xalapa (Veracruz) de clase socioeconómica media o media-alta. La muestra, de tipo incidental, se recogió en dos tiempos; al principio del curso, n1 = 185 (91 chicos, 49.2% y 94 chicas, 50.8%; Medad = 14.64, DT = 1.77) y al final del curso, n2 = 190 (92 chicos, 48.4% y 98 chicas, 51.6%; Medad = 14.97, DT = 1.67). Instrumentos En este estudio se administraron los siguientes cuestionarios: La inteligencia emocional se evaluó a través del Emotional Quotient Inventory: Youth Version Short [EQ-i:YV-S, (Bar-On & Parker 2000), traducido por Caraballo & Villegas, 2001]. Se trata de un autoinforme diseñado para medir la IE de niños y adolescentes entre los siete y 18 años. Está compuesto por 30 ítems que miden las dimensiones intrapersonal, interpersonal, manejo del estrés

142

I. Esnaola et al.

y adaptabilidad; con la suma de estas dimensiones se puede conseguir una puntuación de la inteligencia emocional-social general. Asimismo, tiene una quinta escala, impresión positiva, creada para medir el grado en que los sujetos responden al azar o distorsionan sus respuestas en función del efecto de deseabilidad social. Sin embargo, como ocurre en estudios previos (Esnaola et al., 2016; Hassan & Sader, 2005; Parker et al., 2005; Sáinz et al., 2014; Ugarriza & Pajares, 2005), no se tuvo en cuenta está quinta escala (ítems 3, 7, 11, 15, 20 y 25) en la presentación de los resultados. El cuestionario se responde por medio de una escala Likert con cuatro opciones de respuesta, que van desde 1 = ‘no es verdad en mi caso’, hasta 4 = ‘muy cierto en mi caso’. Cuestionario de Autodescripción II-S (SDQII-S, Self-Description Questionnaire II-Short; Marsh, Ellis, Parada, Richards, & Heubeck, 2005). Es una medida de autoinforme reducida (51 ítems) de la versión original del Self-Description Questionnaire II (Marsh, 1992; versión en castellano Inglés et al., 2012) diseñada para evaluar el autoconcepto en adolescentes de 12 a 18 años y está compuesta por las mismas 11 escalas (aunque en este artículo sólo se presentan los resultados de la escala autoconcepto general), con seis opciones de respuesta, donde 1 = ‘falso’ y 6 = ‘verdadero’. El análisis factorial confirmatorio mostró un ajuste aceptable: S-Bχ2/df = 1.96, *CFI = .97 y *RMSEA = .071, intervalo de confianza del 90% (.008–.123). Satisfaction with Life Scale (SWLS) de Diener, Emmons, Larsen, y Griffin (1985), versión castellana (Atienza, Pons, Balaguer, & García-Merita, 2000). Se trata de una escala de cinco ítems que mide la satisfacción con la vida de forma global. El formato de respuesta es de tipo Likert con siete opciones de respuesta, desde 1 = ‘completamente en desacuerdo’ hasta 7 = ‘completamente de acuerdo’. El análisis factorial confirmatorio mostró un ajuste aceptable: S-Bχ2/df = 1.75, *CFI = .99 y *RMSEA = .063, intervalo de confianza del 90% (.000–.130). Estos dos últimos cuestionarios, el SDQII-S y el SWLS, se utilizaron para analizar la validez convergente y predictiva del EQ-i: YV-S. Procedimiento Este estudio posee el permiso ético de la Comisión de Ética de la Investigación y la Docencia (CEID) de la Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea. En primer lugar se pidió el permiso al centro educativo participante a través del teléfono y una carta de presentación. Tras la obtención del permiso, se mandaron a todas las familias una carta de consentimiento para participar en el estudio. Posteriormente, se administraron la batería de cuestionarios dentro del horario lectivo y de forma grupal. Durante el proceso se aseguró el anonimato de las respuestas, así como la participación voluntaria. Análisis de datos Para el estudio del las evidencias de validez del cuestionario se realizaron cinco análisis:


143

(1) Para el análisis de la fiabilidad y la consistencia interna se utilizaron tres índices: el alfa de Cronbach (α), la fiabilidad compuesta (FC) y el coeficiente Omega de McDonald (Ω), un indicador menos sesgado que el alfa de Cronbach para escalas de respuesta categórica (Elosua & Zumbo, 2008). (2) El análisis factorial exploratorio (AFE) se llevó a cabo a través del análisis paralelo (AP), utilizando el programa FACTOR (Lorenzo-Seva & Ferrando, 2006) que tiene una potente variación del AP, el método de extracción Minimum Rank factor Analysis (MRFA) y las correlaciones policóricas. Algunos autores (Timmerman & Lorenzo-Seva, 2011) recomiendan la utilización de la matriz de correlaciones policóricas cuando se analizan variables categóricas y/o cuando las opciones de respuesta son cuatro o menos (Finney & DiStefano, 2006). El AP basado en el MRFA (Timmerman & Lorenzo-Seva, 2011) es el método recomendado para la retención factorial y se afirma que es superior a los métodos convencionales para la identificación correcta de las dimensiones. El programa FACTOR utiliza dos criterios para tomar la decisión de cuántos factores retener; un método está basado en la media de autovalores aleatorios de la varianza, y la otra el percentil 95 de los mismos. Los estudios de simulación sugieren que el criterio del percentil 95 es más exacto (Timmerman & Lorenzo-Seva, 2011). Después de decidir el número de factores a retener y el método de extracción, se tiene que decidir sobre el método de rotación a utilizar. Considerando que en las ciencias sociales la tendencia es a que los factores correlacionen entre sí, la rotación oblicua, que permite la relación entre los factores, será la preferida en la mayoría de las situaciones, a menos que se argumente que los factores no deberían estar correlacionados (Izquierdo, Olea, & Abad, 2014). La muestra de la primera administración (n1) se utilizó para el AFE. (3) Como los datos no obtuvieron la normalidad multivariada, el análisis factorial confirmatorio (AFC) se realizó mediante el programa EQS6 basados en el estadístico chi-square (S-Bχ2) de Satorra-Bentler, antes que el estadístico MLχ2, porque sirve como corrección del χ2 cuando no se cumple con la distribución multivariada. Para analizar tres modelos se utilizaron diferentes criterios: el índice de ajuste comparativo (*CFI), el error cuadrático medio de aproximación (*RMSEA), y la media cuadrática del error tipificada (SRMR). El *CFI representa la versión robusta del CFI, ya que está basado en el estadístico S-Bχ2. Aunque Hu y Bentler (1999) sugieren un valor de .95 como un buen índice de ajuste, otros argumentan que ese valor es demasiado restrictivo, particularmente para escalas multifactoriales (Marsh, Hau, & Wen, 2004), con valores > .90 indicando ajustes razonables. El *RMSEA es la versión robusta del RMSEA, con valores menores de .05 indicando buen ajuste; y valores entre .05–.08 un ajuste aceptable (Browne & Cudeck, 1993). Para completar estas medidas, se proporciona el intervalo de confianza del 90% del RMSEA. Finalmente, el rango del SRMR se extiende de 0 a 1.00, con valores menores de .08

144

I. Esnaola et al.

siendo indicativos de un buen ajuste (Hu & Bentler, 1999). La muestra tomada al final del curso (n2) se utilizó para el AFC. (4) La validez convergente se analizó a través de las correlaciones entre las subescalas del EQ-i: YV-S con el autoconcepto general y la satisfacción con la vida. (5) La validez predictiva del EQ-i: YV-S sobre la satisfacción con la vida se realizó a través de un modelo de ecuaciones estructurales.

Resultados Fiabilidad y consistencia interna Los resultados de los análisis de las cuatro subescalas del EQ-i: YV-S fueron los siguientes: interpersonal (α = .71, CR = .76, y Ω = .76); intrapersonal (α = .80, CR = .85, y Ω = .84); manejo del estrés (α = .81, CR = .85, y Ω = .84); y adaptabilidad (α = .82, CR = .86, y Ω = .85). Análisis factorial exploratorio A continuación se presentan los resultados del análisis factorial exploratorio. El valor de Kaiser-Meyer-Olkin (.762) y la prueba de esfericidad de Bartlett fueron estadísticamente significativos (p = .001), mostrando la intercorrelación entre los ítems. En el primer paso, si el porcentaje observado del factor supera el percentil 95, el factor es retenido, aspecto que sucede cuatro veces en nuestro caso. Una vez que el AP informa del número de dimensiones apoyadas por los datos, el siguiente paso fue extraer el número de dimensiones aconsejadas y seleccionar una opción de rotación para ayudar la interpretación factorial. Se seleccionó el Minimum Average Partial (MAP), la opción de extracción MRFA y una rotación oblicua, fijando las dimensiones aconsejadas a cuatro. Los resultados se muestran en la Tabla 1. Para el modelo de cuatro factores, la varianza explicada fue del 68%, todas las comunalidades estaban por encima del .4 sugerido (Costello & Osborne, 2005) y todos los ítems saturaron en sus respectivas dimensiones superando el .32 recomendado (Tabachnick & Fidell, 2001). Análisis factorial confirmatorio Aunque los descriptivos de los ítems demostraron que la asimetría y la curtosis eran menores de ± 2 siendo indicativos de normalidad univariada, el coeficiente de Mardia de 71.0133 (estadístico Z = 13.6706) sugirió que, siguiendo la recomendación de Bentler (> 5.00), no existía normalidad multivariada. Teniendo en cuenta la no-normalidad multivariada de los datos y siguiendo a Finney y DiStefano (2006), el análisis factorial confirmatorio se realizó utilizando el método robusto de la estimación ML, basado en el estadístico chi-square de


145

Tabla 1. Análisis factorial exploratorio. Intrapersonal Ítem Ítem Ítem Ítem Ítem Ítem Ítem Ítem Ítem Ítem Ítem Ítem Ítem Ítem Ítem Ítem Ítem Ítem Ítem Ítem Ítem Ítem Ítem Ítem

1 2 4 5 6 8 9 10 12 13 14 16 17 18 19 21 22 23 24 26 27 28 29 30

Adaptabilidad

Interpersonal

Manejo del estrés

.556 .804 .461 .601 .855 .560 .763 .840 .471 .767 .834 .767 .868 .623 .689 .846 .470 .756 .729 .354 .893 .564 .505 .594

Satorra-Bentler (S-Bχ2). Se contrastaron tres modelos: (1) un modelo unifactorial (Modelo 1) que contempla la escala como un todo global; (2) un modelo de cuatro factores correlacionados (Modelo 2), donde se afirmaba que el cuestionario está compuesto por las cuatro subescalas principales propuestas por los autores: intrapersonal, interpersonal, manejo del estrés y adaptabilidad; y (3) un modelo de cuatro factores donde se sometió a prueba si el cuestionario puede ser explicado por un factor de segundo orden (modelo jerárquico), la inteligencia emocional-social general, como señalaron los autores (Bar-On & Parker, 2000). Los resultados de los diferentes modelos se exponen en la Tabla 2. Como se puede observar en la Tabla 2, el modelo unifactorial no obtuvo resultados satisfactorios. En contraste, el modelo 2 obtuvo resultados razonablemente positivos. Sin embargo, fue el modelo 3, el modelo jerárquico de segundo orden propuesto por Bar-On y Parker (2000) el que obtuvo los mejores índices de ajuste: S-Bχ2/gl = 1.43, *CFI = .92, SRMR = .077 y *RMSEA = .049, con un rango del 90% entre .037–.060. Sin embargo, teniendo en cuenta los índices de modificación se procedió a reespecificar el modelo 3 para mejorar el modelo. Teniendo en cuenta esos resultados se decidió incorporar las covarianzas entre los errores entre los ítems 8 (‘peleo con gente’) y 9 (‘tengo mal genio’). Esta inclusión puede considerarse pertinente desde un punto de vista teórico, ya que el

146

I. Esnaola et al.

Tabla 2. Índices de ajuste de los modelos. Modelos

χ2

gl

χ2/gl

CFI

SRMR

RMSA

90%

Modelo 1 Modelo 2 Modelo 3

1,196.0648 370.9340 349.5678

252 246 243

4.74 1.50 1.43

.34 .91 .92

.159 .077 .076

.143 .053 .049

.134–.150 .041–.063 .037–.060

contenido de los ítems relacionados es similar, cosa que ocurre con frecuencia cuando se evalúan constructos complejos de la personalidad (Reise, Waller, & Comrey, 2000). Con esta modificación, el modelo presentaba los siguientes índices: S-Bχ2/gl = 1.22, *CFI = .96, SRMR = .076, *RMSA = .035 (.018–.048). Por tanto, se puede afirmar que este nuevo modelo ofreció índices de ajuste apropiados. Validez convergente Teniendo en cuenta la investigación previa, para la validez convergente se analizó la relación entre las cuatro subescalas principales del EQ-i: YV-S con las puntuaciones del autoconcepto general y la satisfacción con la vida. Las correlaciones del autoconcepto general con las subescalas del EQ-i: YV-S fueron las siguientes: intrapersonal (r = .310, p = .001), interpersonal (r = .219, p = .003), manejo del estrés (r = .179, p = .015) y adaptabilidad (r = .402, p = .001); en cuanto a la satisfacción con la vida los resultados fueron: intrapersonal (r = .335, p = .000), interpersonal (r = .206, p = .005), manejo del estrés (r = .227, p = .002) y adaptabilidad (r = .248, p = .001). Como se puede observar, existieron correlaciones positivas entre todas las variables analizadas, dando apoyo empírico a la validez convergente del cuestionario. Validez predictiva Para analizar la capacidad predictiva del EQ-i: YV-S sobre la satisfacción con la vida, se sometió a prueba un modelo de ecuaciones estructurales. Los resultados se presentan en la Figura 2. El modelo presentó índices apropiados: S-Bχ2/gl = 1.70, *CFI = .96, SRMR = .071, *RMSA = .062 (.026–.093), donde la IES predijo significativamente (β = .70) la satisfacción con la vida. Discusión El objetivo de este estudio era demostrar evidencias de validez del cuestionario EQ-i: YV-S en una muestra de adolescentes mexicanos. En cuanto al primer objetivo, los resultados demostraron los buenos índices de fiabilidad y consistencia interna del cuestionario, ya que el alfa de Cronbach y el Omega McDonald superaron el .70 y la fiabilidad compuesta el .60, coincidiendo con estudios previos (Esnaola et al., 2016; Ferrándiz et al., 2012; Hassan & Sader, 2005;


EQIYV1

0.62

D1*

147

0.79

E59*

EQIYV4

0.92

E62*

EQIYV18

0.74

E76*

EQIYV23

0.80

E81*

EQIYV28

0.94

E86*

EQIYV30

0.88

E88*

EQIYV2

0.63

E60*

EQIYV6

0.49

E64*

EQIYV12

0.84

E70*

EQIYV14

0.68

E72*

EQIYV21

0.70

E79*

EQIYV26

0.88

E84*

EQIYV5

0.87

E63*

EQIYV8

0.90

0.40* 0.70*

0.68* Interpersonal

0.60* 0.35* 0.47*

0.72*

0.78 D2*

0.87* 0.90*

0.54* Intrapersonal

0.73* 0.71*

0.44*

0.48*

IES

0.06*

0.50

E66*

D3* 0.32*

0.43* 1.00*

0.68* Manejo del estrés

EQIYV9

0.73

E67*

EQIYV17

0.32

E75*

EQIYV27

0.29

E85*

EQIYV29

0.90

E87*

EQIYV10

0.68

E68*

EQIYV13

0.65

E71*

EQIYV16

0.72

E74*

EQIYV19

0.73

E77*

EQIYV22

0.89

E80*

EQIYV24

0.77

E82*

0.95* 0.96*

0.50*

0.44*

D4*

0.87*

0.74 0.76* 0.70*

Adaptabilidad

0.68* 0.95* 0.64*

Figura 1. Modelo final del EQ-i: YV-S en una muestra de adolescentes mexicanos.

148

E134*

I. Esnaola et al.

0.88

SWLS1

0.62

E128*

SWLS2

0.74

E129*

SWLS3

0.48

E130*

SWLS4

0.61

E131*

SWLS5

0.72

E132*

Intrapersonal 0.78* 0.47*

E135*

0.94

0.67*

Interpersonal 0.35*

IES

0.70*

SV*

0.72

D1* 0.87*

0.22*

E136*

0.97

Manejo del estrés

0.79* 0.44* 0.69*

E137*

0.90

Adaptabilidad

Figura 2. Modelo de ecuaciones estructurales del EQ-i: YV-S (IES) y la satisfacción con la vida (SV).

Kun et al., 2012; Parker et al., 2005; Ugarriza & Pajares, 2005) y mejorándolos, ya que en algunos estudios (Esnaola et al., 2017, 2016) la fiabilidad de la subescala interpersonal no obtuvo el valor mínimo aceptable (> .70). El segundo objetivo proponía estudiar la estructura factorial del cuestionario a través del análisis factorial exploratorio y confirmatorio. Los resultados del análisis factorial exploratorio a través del análisis paralelo propusieron la estructura factorial del cuestionario, coincidiendo con la mayoría de los estudios previos (Austin et al., 2005; Bar-On & Parker, 2000; Esnaola et al., 2017, 2016; Ferrándiz et al., 2012; Hassan & Sader, 2005; Kun et al., 2012; Parker et al., 2005; Ugarriza & Pajares, 2005). Nuestras conclusiones sugieren, como afirma Bar-On (2004), que la inteligencia emocional-social es una serie multifactorial de capacidades emocionales y sociales interrelacionadas que influyen en la capacidad de alguien de reconocer, entender, y manejar emociones; de relacionarse con otros; de adaptarse para cambiar y solucionar los problemas de una naturaleza personal e interpersonal; y enfrentarse diariamente de manera eficiente con demandas, desafíos, y presiones. Por otro lado, en el análisis factorial confirmatorio se compararon tres modelos, siendo el tercer modelo (jerárquico), compuesto por cuatro factores de primer orden (interpersonal, intrapersonal, manejo del estrés y adaptabilidad) y un factor de segundo orden (inteligencia emocional-social), el que se ajustó mejor a los datos. Sin embargo, para que el modelo tuviera un buen ajuste se tuvieron que correlacionar los errores de los ítems 8 y 9. La estructura jerárquica del cuestionario fue consistente con el modelo propuesto por Bar-On y Parker (2000) en la que se señala que con la suma de los factores específicos se puede conseguir una puntuación general de la inteligencia emocional-social y corrobora algunos estudios previos (Esnaola et al., 2016), aunque no coincide con otros (Esnaola et al., 2017) que no han podido evidenciar la estructura jerárquica. El tercer objetivo pretendía analizar la validez convergente y predictiva del cuestionario. Coincidiendo con estudios previos se encontraron correlaciones


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positivas entre las cuatro subescalas del EQ-i: YV-S con el autoconcepto general (Brackett et al., 2006; Ciarrochi et al., 2001, 2000; Ferrándiz et al., 2012; Kong et al., 2012; Rey et al., 2011; Salvador, 2012) y con la satisfacción con la vida (Extremera et al., 2009, 2011; Palmer et al., 2002; Rey et al., 2011; Wong & Law, 2002). En cuanto a la validez predictiva, coincidiendo con estudios previos (Extremera et al., 2009; Rey et al., 2011), la IES predijo significativamente la satisfacción con la vida. Este estudio tiene algunas limitaciones que hay que señalar. Por un lado, la muestra no era excesivamente grande y fue escogida de manera incidental. Por otro lado, futuros estudios podrían analizar la invarianza factorial a través de análisis multigrupo en función del sexo, la edad, la cultura, etc. Conclusión A pesar de estas limitaciones, los resultados encontrados en este estudio apoyan la fiabilidad, la estructura multidimensional y jerárquica del cuestionario, así como la validez convergente y predictiva. Por tanto, se puede afirmar que el cuestionario EQi: YV-S es un cuestionario breve y adecuado para medir la inteligencia emocional de los adolescentes mexicanos, aspecto que no se había atendido hasta la actualidad. Acknowledgements / Agradecimientos This research is part of work carried out within the Consolidated Research Group of the Basque University System IT934-16, within the project PPV-17/61 of the UPV/EHU. It presents results of the research project EHUA15/15 of the University of the Basque Country (Euskal Herriko Unibertsitatea; UPV/EHU). / Esta investigación es parte del trabajo llevado a cabo dentro del Grupo Consolidado de Investigación del Sistema Universitario Vasco IT934-16, dentro del proyecto PPV-17/61 de la UPV/EHU. Presenta los resultados del proyecto de investigación EHUA15/15 de la Universidad del País Vasco País (Euskal Herriko Unibertsitatea; UPV/EHU).

Disclosure statement No potential conflict of interest was reported by the authors. / Los autores no han referido ningún potencial conflicto de interés en relación con este artículo.

ORCID Igor Esnaola http://orcid.org/0000-0002-4159-3565 Lorea Azpiazu http://orcid.org/0000-0002-9354-5805

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