Estructura factorial y fiabilidad del Cyberbullying Questionnaire
(CBQ) y su complemento (CBQ-V) en adolescentes ecuatorianos
Resumen. Objetivo. Analizar la estructura factorial y la fiabilidad del Cyberbullying Questionnaire (CBQ), que
mide la perpetración del cyberbullying, y además medir su complemento, la victimización (CBQ-V) en una muestra
de adolescentes tungurahuenses. Método. El estudio es de carácter instrumental para constatar la construcción
factorial y la consistencia interna de las pruebas en una muestra de 998 estudiantes de bachillerato de seis centros
educativos de Tungurahua. Resultados. Se encontró que el CBQ explica el 58.5% de la varianza con tres factores con
valores de S-B c
2
= 29.5; gl = 24; p > .05; S-B c
2
/gl = 1.2; NNFI = .95; CFI = .96; GFI = .90 y RMSEA = .08 IC
90% [.10 – .05]. Mientras que el CBQ-V igualmente con tres factores explica el 52.6% de la varianza con S-B c
2
=
29.5; gl = 24; p > .05; S-B c
2
/gl = 1.2; NNFI = .95; CFI = .96; GFI = .90 y RMSEA = .08 IC 90% [.10 – .05]. En
cuanto a la fiabilidad, los puntajes alcanzados para el CBQ es α
(ordinal)
= .903 y CBQ-V es α
(ordinal)
= .879. Se concluye
que las pruebas bajo análisis son válidas como constructo y fiables en estudiantes de bachillerato de Tungurahua.
Palabras clave. Análisis factorial, cyberbullying, fiabilidad, perpetración, victimización.
Abstract. Objective. To analyze the factor structure and reliability of the Cyberbullying Questionnaire (CBQ),
which measures the prevalence of cyberbullying; as well as measure the complement on victimization (CBQ-V).
Method. The study is instrumental in verifying the factorial construction and internal consistency of the tests in a
sample of 998 high school students from six educational centres in Tungurahua. Results. It was found that the CBQ
explains 58.5% of the variance with three factors with values of S-B
c
2
= 29.5; df = 24; p > .05; S-B
c
2
/df = 1.2;
NNFI = .95; CFI = .96; GFI = .90 and RMSEA = .08 IC 90% [.10 - .05]. While the CBQ-V also with three factors
explains 52.6% of the variance with S-B
c
2
= 29.5; df = 24; p > .05; S-B
c
2
/df = 1.2; NNFI = .95; CFI = .96; GFI
= .90 and RMSEA = .08 IC 90% [.10 -.05]. Regarding reliability, the scores reached for the CBQ is α
(ordinal)
= .903
and CBQ-V is α
(ordinal)
= .879. It is concluded that the tests under analysis are valid as a construct and reliable in
Tungurahua high school students.
Keywords. Factor analysis, cyberbullying, reliability, perpetration, victimization.
1
Isabel Ramos-Noboa. Ponticia Universidad Católica del Ecuador, Escuela de Psicología. Dirección Postal: Av. Manuela Sáenz s/n, Sector el
Tropezón, Sede Ambato, Ecuador. E-mail: iramos@pucesa.edu.ec
2
Aitor Larzabal-Fernández. Ponticia Universidad Católica del Ecuador, Escuela de Psicología, Ambato, Ecuador. E-mail: alarzabal@pucesa.edu.ec
3
Rodrigo Moreta-Herrera. Ponticia Universidad Católica del Ecuador, Escuela de Psicología, Ambato, Ecuador. E-mail: rmoreta@pucesa.edu.ec
Isabel Ramos-Noboa
1
Aitor Larzabal-Fernández
2
Rodrigo Moreta-Herrera
3
1,2,3
Ponticia Universidad Católica del Ecuador, Escuela de Psicología,Ambato, Ecuador
Factorial Structure and Reliability of Cyberbullying Questionnaire
(CBQ) and her Complement (BCQ-V) in Ecuadorian Teenagers
Esta obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional.
ISSN 2215-3535
Recibido: 29 de noviembre del 2018
Aceptado: 14 de octubre del 2019
Actualidades en Psicología, 34(128), enero-junio 2020, 35-50
http://revistas.ucr.ac.cr/index.php/actualidades
DOI: 10.15517/ap.v34i128.35408
Ramos-Noboa, Larzabal-Fernández, & Moreta-Herrera
Actualidades en Psicología, 34(128), 2020, 35-50
36
Introducción
La violencia escolar es un fenómeno arraigado en los sistemas educativos de diversos países
y cuenta con distintas formas de manifestación (di Napoli, 2016). Una de estas formas es
el bullying o ‘acoso escolar’, el cual comprende una forma específica de maltrato o violencia
psicológica, verbal o física, entre escolares en los centros de enseñanza. En el que se molesta,
hostiga y atormenta sistemáticamente a un individuo durante distintos períodos de tiempo
(Olweus, 1998) y con múltiples efectos negativos en las víctimas (Garaigordobil, 2011).
Entre las distintas modalidades de ejecución y debido al auge y al acceso que tienen las
tecnologías virtuales, existe el acoso escolar que se extiende al mundo cibernético. El
Cyberbullying (CB) o ‘acoso escolar cibernético’, comprende además, el uso de las TIC’s
(Internet, computador, Tablet, móvil, otros) para ejercer acoso, persecución y hostigamiento
entre iguales a través de la difusión de contenido específico de la víctima (Garaigordobil,
2015) con el fin de agredirla, humillarla o generar un efecto lesivo. Este fenómeno es uno de
los factores que a la larga, puede tener notoria en la elevación del riesgo en la salud física y
mental en escolares (Moreta, Reyes, Mayorga, & León-Tamayo, 2017).
El CB podría considerarse una extensión del bullying tradicional aplicado al aspecto virtual.
Sin embargo, existen diferencias que la tratan como una manifestación distinta de violencia
escolar. Por ejemplo, en el anonimato del acosador (Beckman, Hagquist, & Hellström,
2012), la extensión del acoso más allá del entorno escolar (Wachs, 2012), en la hora del día
(Tokunaga, 2010), y en el potencial del mensaje agresivo por medio de palabras, imágenes,
vídeos y otros; así como en la difusión del acoso a varias personas (García & Orellana, 2010).
Existen diversos tipos o formas de generar CB, siendo la única limitación la imaginación
del agresor y la pericia tecnológica para el uso del acoso (Garaigordobil, 2011). Así
tenemos: a) peleas online o Flaming; b) envío de rumores contra la reputación de alguien;
c) robos de cuentas de redes sociales para envío de mensajes que dañen a la víctima;
d) difusión de secretos por redes sociales; e) exclusión deliberada de grupos online; f)
envío repetido de mensajes amenazantes (Calvete et al., 2010); g) cargas en internet con
imágenes comprometedoras (reales o montajes); h) inscripción de las víctima en webs
clasificadoras de personas por sus aspectos negativos a través de votos; i) dar de alta la
dirección de e-mail de la víctima en webs para recepción de spam (Flores, 2008), entre otros.
Las consecuencias negativas en víctimas expuestas al CB se relacionan con problemas en
torno al rendimiento académico (Ortega-Reyes & González-Bañales, 2015); y psicológicos,
tales como: ansiedad, depresión, estrés, somatizaciones, suicidios, violencia (Garaigordobil,
2011; Fisher, Gardella, & Teurbe, 2016), soledad (Eden, Heiman, & Olenik, 2016), estrés
percibido (Larzabal-Fernandez, Ramos-Noboa, & Hong, 2019) y poca satisfacción con
la vida (You, Lee, & Kim, 2016). Mientras que, desde el lado del victimario se encuentra
relación con la reputación social y la generación de conductas antisociales (Buelga, Iranzo,
Cava, & Torralba, 2015).
En países europeos como España, las prevalencias del CB bordean el 30% en conductas
perpetradoras (Estévez et al., 2010; Garaigordobil & Aliri, 2013; García & Jiménez, 2010;
Buelga et al., 2015).Ya en los países de la región sudamericana, como Chile (Varela et
al., 2014) y Perú (García & Orellana, 2010), las prevalencias de conductas perpetradoras
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fluctúan entre el 11% y 12% respectivamente. Y en Ecuador, de manera moderada bordea
el 2.5% para la perpetración y el 2.3% en victimización moderada (Moreta-Herrera,
Poveda-Ríos, & Ramos-Noboa, 2018).
Evaluación de Cyberbullying
Actualmente existen diversos instrumentos que nos permiten evaluar a modo de auto-
reporte agresores o víctimas del CB. Entre ellos por ejemplo, el European Cyberbullying
Intervention Project Questionnaire (ECIPQ) (Del Rey et al., 2015); la Escala de Cyberbullying
(Cyb-agress) que evalúa conductas de agresiones (Buelga & Pons, 2012); el Cuestionario
Cyberbullying (Ortega, Calamaestra, & Mora, 2008); El Test Cyberbullying (Garaigordobil,
2013; 2015); el Cyberbyllying scale (Erdur-Baker, 2010), entre otros. No obstante, el principal
problema consiste en que estos se han desarrollado en el contexto europeo y anglosajón;
y las experiencias evaluativas en el contexto latinoamericano y en español son limitadas.
Por lo que existe una dificultad en la generalización del constructo a medir y el contraste
de los resultados con otras realidades y culturas.
En este aspecto, si destaca el Cyberbullying Questionnaire (CBQ, Calvete et al., 2010),
centrado en el agresor y el complemento en la victimización tras la perpetración (CBQ-V,
Estévez et al., 2010). Que, aunque diseñados en España, cuenta con resultados positivos
de adaptación en países como México (Castellanos, George, & Gámez, 2017), Perú (Peña,
Urday, & Soto, 2013), Argentina (Resett, 2016) y Ecuador (Moreta-Herrera, Poveda-Ríos,
& Ramos-Noboa, 2018). Por lo que esta herramienta tiene una potencial eficiencia para el
campo de evaluación del CB.
El CBQ se presenta como un cuestionario de 16 ítems con una estructura unifactorial,
y una explicación de la varianza del 44.1%. Mientras que el CBQ-V está conformado
por 11 ítems con estructura factorial unidimensional. Estos se evidencian como
instrumentos de adecuada estructuración factorial y de elevada fiabilidad (medidas con
el Coeficiente Alfa de Cronbach) en muestras españolas. En el caso de México (Gámez-
Guadix, Villa-George, & Calvete, 2014), se observa que las pruebas funcionan como una
solución bifactorial correlacionada (aunque el CBQ y el CBQ-V fueron diseñadas para
valoraciones independientes). Si bien es cierto que los valores de ajuste son pertinentes,
la fiabilidad arrojó resultados ambiguos con valores de a = .81 para el CBQ y a = .59
para el CBQ-V. Finalmente, en Argentina se encontró que la escala funciona de manera
integral conformada por dos factores del CBQ y uno del CBQ-V, con valores de fiabilidad
elevados (Resett & Gámez-Guadix, 2018).
Aunque existe evidencia de validez de la prueba, existen tres problemas de orden
metodológico a identificar. El primero tiene que ver con el carácter unifactorial del CBQ y
el CBQ-V extendido por Latinoamérica; en el cual se da por hecho la estructura factorial
de estos; aun cuando la evidencia refleja que no es así (Resett & Gámez-Guadix, 2018).
Y evita la necesidad de verificar la estruturación factorial. El segundo problema guarda
relación con la fiabilidad de la prueba, pues como sucede habitualmente en la verificación
de este, se hace un uso inadecuado del estadístico de Cronbach (α). Pues, la naturaleza
del estadístico es para su uso en variables continuas, pero en las pruebas mencionadas
los ítems se conciben como variables categóricas. Y el tercero, es que la mayoría de
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investigaciones recogen estudios únicamente de validez de constructo de la prueba y de
fiabilidad, dejando a un lado otros procesos de validación como los de convergencia,
divergencia, discriminante y de temporalidad. En conjunto, el no tratamiento de estos
problemas instrumentales puede traer problemas en el proceso de generalización de
resultados en el primer caso, así como estimaciones sobre fiabilidad erróneas e inexactas
en el segundo caso (Domínguez-Lara, 2014; Dominguez-Lara, 2017).
Por lo tanto, con estos antecedentes es necesaria la realización de estudios confirmatorios
con mayor rigurosidad científica y técnica, así como adaptados a la realidad del Ecuador.
En el presente estudio se abordará los estudios de validez factorial y fiabilidad, dejando a
futuras investigaciones el análisis de otras propiedades psicométricas.
A la luz de la evidencia se plantean como objetivos del estudio: a) Conocer sobre la
estructuración factorial que tienen los cuestionarios CBQ y CBQ-V en adolescentes
ecuatorianos; y b) Determinar el nivel de fiabilidad que guardan las pruebas en mención.
De estos objetivos se hipotetiza por una parte que la estructura factorial varía del modelo
original, no conformando una estructura de dos factores correlacionados y con varios
factores independientes entre los distintos test; y que las consistencias internas de las
pruebas son adecuadas.
Método
Diseño
El presente estudio se enmarca en el criterio empírico cuantitativo (Ato, López, &
Benavente, 2013), como un estudio instrumental que tiene como fin conocer la estructura
factorial y la fiabilidad de las puntuaciones entre los ítems componentes de las pruebas de
perpetración del cyberbullying (CBQ) y de victimización (CBQ-V).
Participantes
La población de referencia del estudio comprende a los estudiantes de bachillerato de la
provincia de Tungurahua, Ecuador; y que asisten al sistema educativo público y privado.
Tomando como referencia el año de aplicación se trataron aproximadamente 39.808 sujetos
(Instituto Nacional de Estadísticas y Censos [INEC], 2015). Para el presente estudio se
establece un nivel de confianza del 99% y un margen de error del 5%, por lo que la muestra
al menos debe estar conformada por 655 casos.
La participación total de la muestra estuvo conformada por 998 casos. Estudiantes de los
distritos educativos 1 y 2 de la ciudad de Ambato, Ecuador. Con edades entre los 14 a los
19 años (M = 15.47 años; DT = 1.17). Un 47.2% de hombres y un 51.7% de mujeres. Los
participantes provienen de seis unidades educativas (70.8% de unidades públicas y 29.2%
de privadas). Cursan el primer (44.3%), segundo (30%) y tercer (25.6%) año de bachillerato.
La selección de los participantes se realizó a través de un muestreo probabilístico, aleatorio
estratificado, considerando la variable de tipo de unidad educativa (pública y privada).
Instrumentos
Cyberbullying Questionnaire (CBQ, elaborado por Calvete et al., 2010). Cuenta con 16
ítems correspondientes que evalúan distintas formas de acoso cibernético. Es decir, la
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perpetración a la que son sometidas las víctimas. En el presente estudio no se tuvieron en
cuenta dos de los ítems, pues estos están relacionados a una respuesta escrita de otros tipos
de acoso (Gámez-Guadix, Villa-George, & Calvete, 2014).
Cuestionario de víctimas de Cyberbullying (CBQ-V, complemento del CBQ, elaborado por
Estévez et al., 2010). Para medir la victimización con respecto al cyberbullying. O sea, la
forma y la afectación que tiene tras la violentación por el o los perpetradores. De la misma
manera que en el CBQ, se retiraron dos ítems de respuesta escrita sobre el tipo de acoso
(Gámez-Guadix, Villa-George, & Calvete, 2014).
Procedimiento
El Distrito de Educación 1 y 2 del cantón Ambato autorizó el trabajo para las unidades
educativas públicas y en las instituciones privadas se coordinó el trabajo directamente con
las autoridades. La herramienta fue adaptada lingüísticamente cambiando términos que se
usan habitualmente en el español de España, como “móvil” por el español de Ecuador
“celular”. El proceso se realizó contando con la presencia de psicólogos de procedencia
española y ecuatoriana para analizar la equivalencia de términos. Una vez creada la versión
de la herramienta, se aplicó a 30 estudiantes de primero de bachillerato, con el fin de
analizar la comprensión de la misma a manera de prueba piloto. Para su aplicación se creó
una página web (www.cuestionariospucesa.com) enlazada a la herramienta generadora de
cuestionarios de Google drive. En la página web se añadieron ítems sociodemográficos
(edad, sexo, unidad educativa y año de bachillerato) y el consentimiento informado. Se
procedió a visitar las diferentes unidades educativas entre septiembre del 2015 y marzo
del 2016 para aplicar las herramientas; con lo que se consiguió un total de 1038 encuestas.
Posteriormente se realizó un análisis y depuración de respuestas incompletas o consideradas
falsas (ya sea por edades imposibles o unidades educativas inexistentes) con un total de 998.
Seguidamente, se procedió a la sistematización de la información en bases de datos
electrónicas para la gestión estadística y la obtención de resultados; las cuales se sintetizaron
en informes de investigación y en el presente trabajo de divulgación científica. Previa a su
publicación se obtuvo el consentimiento de la comisión de publicaciones de la Pontificia
Universidad Católica del Ecuador Sede Ambato, la cual ejerce funciones de revisión ética
de los procesos investigativos.
Análisis de datos
El tratamiento estadístico se basa en tres grupos de análisis. El primero sobre los valores
medios, desviación y distribución alcanzados en los ítems de las escalas de perpetración
y victimización. Con ello se busca comprobar el supuesto de normalidad univariante, el
mismo que se confirma si los puntajes de la asimetría y la curtosis se encuentran dentro
del rango de normalidad (±1.5) (Ventura & Caycho, 2016). También se verifica la validez
de constructo con el Coeficiente de Correlación ítem-total corregido (r
(i-t)
) y se estima si los
ítems son pertinentes para cada caso.
El segundo análisis comprende la revisión de la estructuración factorial a través del Análisis
Factorial Exploratorio (AFE) con 749 participantes (75% de la muestra); y el Análisis
Factorial Confirmatorio (AFC) con 249 participantes (25% restante), que comprenden
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tamaños adecuados para estos análisis (Brown, 2015). Con esto se garantiza la “no
representatividad” de la muestra (Ferrando & Anguiano-Carrasco, 2010) y confirmar el
modelo a través de la independencia de resultados. El AFE con correlaciones policóricas
(Domínguez, 2014) incluye los análisis preliminares de adecuación muestral con la prueba
Kayser-Meyer-Olkin (KMO) y la conformación de factores con la prueba Bartlett (c
2
).
El análisis de comunalidades (h
2
) para verificar homocedasticidad o baja comunalidad. Y
también la extracción de factores por el Método de Mínimos Cuadrados no Ponderados
(MCNP) con la rotación oblicúa (Promin), debido a la ausencia de normalidad multivariada.
El AFC con el Método de Máxima Verosimilitud (MMV) por otra parte, incluyó la
evaluación de la estimación robusta con la prueba de Satorra-Bender (S-B c
2
) en casos de
no normalidad multivariante (Satorra & Bentler, 2001) y la razón Chi cuadrado normada
(S-B c
2
/gl) (Hu & Bentler, 1999). Mientras que las pruebas de bondad de ajuste como el
Índice de Ajuste no normalizado (NNFI), el Índice de Ajuste Comparativo (CFI) y el Índice
de Bondad de Ajuste (GFI) son elevadas cuando las puntuaciones son iguales o superiores
a .9 (Byrne, 2006; Batista-Fogueta, Coenders, & Alonso, 2004), así como cuando el Error
cuadrático medio de Aproximación (RMSEA) es menor a .08 (Abad, Olea, Ponsoda, &
García, 2011).
Finalmente se incluye un análisis de la fiabilidad entre las puntuaciones obtenidas en los
ítems que componen las distintas escalas analizadas. Para ello se utilizó tres cálculos de
fiabilidad: a) El Coeficiente Alfa de Cronbach, b) El Coeficiente Alfa ordinal (a
(ordinal)
) y c)
El coeficiente Omega de McDonald (w, McDonald, 1999) el cual se utiliza como método
confirmatorio del a
(ordinal)
(Elosua & Zumbo, 2008). A más de ello se hace un cálculo de la
atenuación (Dominguez-Lara, 2017) existente entre los cálculos de a y a
(ordinal)
para conocer
el porcentaje de minusvaloración de la fiabilidad entre la prueba de Cronbach con respecto
al alfa ordinal. La gestión informática de los datos se realizó con la utilización del software
R Commander 2.2-3 (R Core Team, 2015) para los análisis descriptivos, comparativos y el
AFC y el programa FACTOR 9.2 (Lorenzo-Seva & Ferrando, 2013) para el cálculo de las
correlaciones policóricas para la fiabilidad de las escalas. Los programas informáticos son
de libre acceso al público.
Resultados
Análisis preliminar
El análisis preliminar, como se observa en la Tabla 1, muestra en el CBQ y el CBQ-V que
los puntajes medios obtenidos son homogéneos con tendencia a los valores bajos. Mientras
que a nivel de evaluación de asimetría y curtosis muchos de los ítems sobrepasan el criterio
(± 1.5), por lo que la confirmación del supuesto de normalidad univariada se rechaza.
Con respecto a la validez de constructo que tienen los ítems para los cuestionarios, estos
se encuentran dentro de los rangos adecuados. Por lo que a partir de estos resultados es
innecesaria la eliminación de ítems.
Análisis de estructuración factorial
En la evaluación del CBQ que trata de la perpetración, los análisis muestran que los
comportamientos de los ítems presentan un ajuste adecuado, tanto para la exploración
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Tabla 1
Análisis de normalidad multivariada del CBQ y el CBQ-V (n= 998)
Ítems Media Varianza Asimetría Curtosis r
(i-t)
Perpetración
Ítem 1 .15 .37 2.09 2.99 .34
Ítem 2 .15 .37 2.31 4.42 .43
Ítem 3 .13 .35 2.79 7.39 .30
Ítem 4 .09 .30 3.23 9.85 .36
Ítem 5 .15 .38 2.51 5.71 .44
Ítem 6 .11 .33 3.00 8.61 .28
Ítem 7 .10 .31 3.01 8.27 .41
Ítem 8 .14 .36 2.44 5.12 .33
Ítem 9 .38 .55 1.05 .07 .40
Ítem 10 .08 .29 3.67 13.66 .44
Ítem 11 .44 .57 .92 -.15 .46
Ítem 12 .07 .27 3.76 14.09 .29
Ítem 13 .28 .48 1.40 0.87 .35
Ítem 14 .04 .22 6.03 39.49 .25
Victimización
Ítem 1 .12 .36 3.00 8.81 .34
Ítem 2 .13 .36 2.74 7.06 .37
Ítem 3 .04 .21 5.82 36.79 .35
Ítem 4 .10 .32 3.13 9.57 .26
Ítem 5 .23 .46 1.79 2.34 .29
Ítem 6 .05 .25 4.90 25.74 .42
Ítem 7 .05 .24 5.38 31.22 .40
Ítem 8 .08 .28 3.46 11.59 .38
Ítem 9 .15 .41 2.78 7.37 .33
Nota. r
(i-t)
= Correlación ítem-test corregida.
factorial KMO = .81; como para la constitución de factores c
2
= 1689.6; p < .001.
Además, el análisis de comunalidades (h
2
) guarda correspondencia adecuada que permite
descartar homocedasticidad entre los ítems. Ya en el AFE, como se observa en la Tabla 2,
la conformación del CBQ con tres factores (40.1%, 10.2% y 8.2%), explica en conjunto
una varianza del 58.5%. Además, todas las cargas factoriales de los ítems agrupados se
encuentran por encima o igual a .3.
Por otra parte, en lo que respecta al CBQ-V, encargado de realizar una valoración de
victimización sobre la perpetración virtual, los indicadores preliminares KMO = .70 y c
2
= 826; p < .001 para la adecuación y conformación de factores, por lo que son adecuados
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para los procesos futuros. También el análisis de comunalidades entre los ítems (h
2
), señala
que se encuentran dentro de los parámetros esperados.
Los resultados del AFE, como se observa en la Tabla 3, muestran una conformación de
tres factores (19.8%, 16.9% y 15.7%), que de manera global permiten una explicación de
la varianza del 52.6%. Al igual que en el análisis anterior, estos resultados son adecuados.
Análisis factorial confirmatorio
En el presente análisis, como se observa en la Tabla 4, se busca confirmar los mejores
modelos de ajuste factorial del CBQ y el CBQ-V. Para ello se analiza tanto los modelos
referenciales como los empíricos obtenidos en los AFE.
En el AFC sobre el CBQ (Calvete et al., 2010), se encontró el mejor ajuste en el modelo de
tres factores en el que se encontró ajustes robustos corregidos adecuados, así como en los
distintos índices de ajuste (ver Tabla 4), por lo que se concluye que el modelo factorial es
pertinente. Sobre el CBQ-V (Estévez et al., 2010), el ajuste robusto corregido del modelo
es considerado como óptimo, así como también los índices complementarios.
Sobre la estructuración combinada propuesta por Gámez-Guadix, Villa-George, y Calvete
(2014), no se puedo evidenciar que dicho ajuste sea pertinente ni en un modelo de CBQ
y CBQ-V como dos factores correlacionados, ni a través de dos factores (Perpetración y
Victimización) como factores de segundo orden.
Tabla 2
Análisis factorial Exploratorio del CBQ
Ítems h
2
1 2 3
Ítem 01 .552 .974
Ítem 02 .598 .840
Ítem 10 .658 .473
Ítem 03 .277 .313
Ítem 05 .743 .984
Ítem 04 .519 .743
Ítem 07 .546 .709
Ítem 14 .334 .565
Ítem 06 .386 .538
Ítem 08 .279 .300
Ítem 13 .611 .926
Ítem 11 .570 .636
Ítem 12 .397 .601
Ítem 09 .315 .327
% de varianza explicada .401 .102 .082
Nota. KMO = .81; Bartlett = 1970.6; p < .001; Extracción: Mínimos cuadrados no ponderados;
Rotación: Oblimin.
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Tabla 3
Análisis factorial Exploratorio del CBQ-V
Ítems h
2
1 2 3
Ítem 04 .452 .666
Ítem 01 .460 .658
Ítem 02 .476 .650
Ítem 03 .516 .643
Ítem 06 .741 .833
Ítem 07 .699 .815
Ítem 05 .587 .765
Ítem 08 .444 .620
Ítem 09 .358 .565
% de varianza explicada .198 .169 .157
Nota. KMO = .72; Bartlett = 1164.0; p < .001; Extracción: Mínimos cuadrados no ponderados;
Rotación: Oblimin.
Tabla 4
Análisis Factorial Confirmatorio de las Escalas CBQ, CBQ-V
Modelo
S-B
c
2
gl
S-B
c
2
/gl
NNFI CFI GFI RMSEA
CBQ (Calvete et al., 2010) 128.1*** 77 1.7 .70 .74 .89 .08
[.10 - .07]
CBQ (tres factores) 88.4*** 74 1.2 .91 .93 .92 .06
[.08 - .05
CBQ-V (Estévez et al.,
2010)
52.8*** 27 2.0 .75 .81 .90 .12
[.14 - .10]
CBQ-V (tres factores) 29.5*** 24 1.2 .95 .96 .90 .08
[.10 - .05]
CBQ + V (Gámez et al.,
2014)
432.4** 229 1.9 .60 .63 .77 .10
[.12 - .09]
Dos factores de segundo
orden
665.6*** 223 3.0 .54 .63 .81 .09
[.10 - .08]
Nota. Método: Máxima Verosimilitud.
** p < 0.01. *** p < 0.001
Ramos-Noboa, Larzabal-Fernández, & Moreta-Herrera
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Es decir, que el modelo en la muestra de adolescentes ecuatorianos tiene un mejor ajuste
a través de la conformación de tres factores para cada uno de los instrumentos analizados.
Análisis de fiabilidad de los ítems y atenuación
Se encontró que la fiabilidad en el CBQ es elevada en los tres análisis de fiabilidad, el alfa
ordinal y el coeficiente omega muestra valores de a
(ordinal)
= .903 y w = .904; la atenuación
es del 12% de infravalorización de la fiabilidad del coeficiente de Cronbach. En el CBQ-V
la fiabilidad resultó igualmente ser elevada con valores de a
(ordinal)
= .877 y w = .879 con una
atenuación del 8%. De esta manera se estima que la fiabilidad es pertinente (ver Tabla 5).
Discusión
El estudio tuvo como objetivos el determinar la estructura factorial de las pruebas CBQ
y CBQ-V para procesos de evaluación de cyberbullying en adolescentes escolarizados del
Ecuador; tanto como perpetradores como víctimas adolescentes. A más de identificar
la fiabilidad de las pruebas con métodos alternativos ajustados a la respuesta al ítem de
tres opciones.
Inicialmente, se muestra una presencia leve aunque constante de conductas de perpetración
y de CB entre los participantes del estudio, en la cual los ítems 9 (grabación de vídeos), 11
(envío de mensajes amenazantes) y 13 (envío de imágenes) son los de mayor magnitud.
Así mismo, se detectó niveles bajos de victimización ante la perpetración de CB, en el que
resaltaron con mayor prevalencia los ítems 5 (recepción de mensajes amenazantes) y 9
(recepción de mensajes muy amenazantes). La baja presencia de este tipo de comportamientos
(perpetración y victimización) concuerda con estudios preliminares hechos en adolescentes
de Perú (García & Orellana, 2010), Chile (Varela et al., 2014), Argentina (Resett, 2016) y
Ecuador (Moreta-Herrera, Poveda-Ríos, & Ramos-Noboa, 2018).
No se encontró distribución normal en las respuestas a los ítems, por lo que la normalidad
univariante no fue cumplida. Así, el uso de análisis estadísticos más pertinentes son los no
centrados en la media. Este aspecto de distribución se explica por la naturaleza del CB,
al encontrarse baja variabilidad, señala grupos pequeños, pero específicos de agresores y
víctimas identificadas. Mientras que la restante proporción es una mezcla poco definida de
conductas manifiestas (e.g. agresores que posteriormente son víctimas y viceversa). Sobre
la validez de constructo se evidencia que aportan significativamente cada uno de los ítems
y son no redundantes.
Respecto a la estructuración factorial, en el CBQ tras el AFE con el método MCNP,
la prueba se constituye con tres factores que explican el 58.1% de la varianza. El AFC,
Tabla 5
Análisis de fiabilidad del CBQ, el CBQ-V y el modelo integrado CBQ
Escalas Ítems
a a
(ordinal)
w
Atenuación
CBQ (tres factores) 14 .797 .903 .904 12%
CBQ-V (tres factores) 9 .722 .877 .879 8%
Nota. a: Alfa de Cronbach; a
(ordinal)
: Alfa de Zumbo; w: Omega de Mcdonald.
Estructura factorial del CBQ y CBQ-V
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además, confirma el ajuste del modelo. Estos resultados difieren de los hallazgos iniciales
de Calvete et al., (2010); pues se encontró que la explicación de la varianza con tres factores
es muy superior al ajuste inicial del 44.1% de manera unifactorial. De la misma manera, en
el caso del CBQ-V el mejor ajuste se lo encuentra con una configuración de tres factores
que explican el 52.6% la varianza. También estos resultados difieren con los propuestos
originalmente por Estévez et al., (2010), a través de un modelo unifactorial.
No se tiene claro las diferencias en estudios previos sobre la adecuación factorial de las
pruebas y se requerirán más estudios complementarios para determinar aquello. Se estima
que las variantes culturales y de acceso tecnológico por parte de los adolescentes son
los que pueden influir en el fenómeno del cyberbullying; y a la vez en la construcción del
mismo. Lo que se pudo determinar es la dinámica de funcionamiento de los factores.
Así, en el CBQ el factor 1 se relaciona con el envío de mensajes y graficos a terceros; el
factor 2 con la violación de la privacidad de la víctima para la humillación, y el factor 3
con el envío de grabaciones en situaciones comprometedoras a terceros. Mientras que
en el CBQ-V el factor 1 tiene que ver con ser grabado, así como el envío de vídeos en
situaciones humillantes, agresiones o en cicunstancias de contenido sexual; el factor 2 con
la colocación de imágenes o comentarios humillanes en internet; y el factor 3 con el envío
de mensajes amenazantes y el uso de la identifidad de la víctima. Se requieren mayores
estudios que amplien la perspectiva de este fenómeno.
No se pudo evidenciar que la combinación del CBQ y el CBQ-V como un modelo factorial
combinado propuestos por Gámez-Gaudix et al., (2014) en poblacion mexicana pueda
replicarse en participantes ecuatorianos. Así, los estudios originales en españoles (Calvete et
al., 2010; Estévez et al., 2010), muestras peruanas (Peña, Urday, & Soto, 2013) y argentinas
(Resett, 2016), junto con los hallazgos presentes, consideran oportuna la exclusiva evaluación
de dichas condiciones de manera independiente.
Cabe señalar por otra parte, el tratamiento dado a los análisis factoriales y que no se consideró
en los estudios (Calvete et al., 2010; Estévez et al., 2010; Gámez et al., 2014) al tratar modelos
confirmatorios. Pues a diferencia de este estudio no se dividió a los participantes según los
criterios de Brown (2015) para análisis independientes del AFE y el AFC. Al realizar este
proceso, hemos garantizado la “no representatividad” de la muestra (Ferrando & Anguiano-
Carrasco, 2010) en el momento de la confirmación factorial. También, se trató el AFE con
matrices policóricas debido a la naturaleza de respuesta al ítem (Domínguez, 2014) y los
ajuste del AFC corregidos para los casos en los que no se cumple la normalidad multivariante
(Satorra & Bentler, 2001; Hu & Bentler, 1999; Byrne, 2006; Batista-Fogueta, Coenders, &
Alonso, 2004; Abad, Olea, Ponsoda, & García, 2011).
Respecto a la fiabilidad de las pruebas se encontró resultados positivos y adecuados con
respecto a la consistencia interna. Sin duda, la evaluación por medio del Alfa ordinal
(Elosua & Zumbo, 2008) arrojó valores favorables y pertinentes. La evidencia señala que
el uso de a genera atenuación y disfraza el valor real de la fiabilidad como lo propuso
Domínguez-Lara (2017). Se conluye que las pruebas CBQ y CBQ-V son consistentes
para muestras ecuatorianas en términos de consistencia interna entre las puntuaciones
de los ítems.
Ramos-Noboa, Larzabal-Fernández, & Moreta-Herrera
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A la luz de los hallazgos obtenidos se concluye que las pruebas de Cyberbullying (Calvete
et al., 2010) y Cyberbullying-Victimización (Estévez et al., 2010) muestran estructuración
factorial ajustada al contexto particular del Ecuador, además de fiable, por lo que su uso
para análisis de cyberbullying en el Ecuador es pertinente. Sin embargo, requieren a futuro
más estudios confirmatorios, en especial sobre la conformación de los distintos factores
para cada prueba.
Las limitaciones del estudio se refieren a aspectos relacionados con el tipo de muestra
con el que se trabajó; adolescentes con edades entre 14 a 19 años. Por lo que a futuro
se recomienda realizar estudios a otros segmentos poblaciones como preadolescentes
o estudiantes universitarios. También, el estudio se desarrolló en la ciudad de Ambato
únicamente, por lo que se requerirán más estudios de otras zonas geográficas del país.
Sobre las propiedades psicométricas, el presente trabajo no contempla más análisis sobre
otros mecanismos de validación y fiabilidad debida a la extensión del trabajo presentado.
Por lo que deben realizarse más estudios centrados en los elementos no considerados.
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Anexo 1
Cyberbullying Questionnaire (CBQ)
Perpetración
1. He enviado mensajes amenazantes o insultantes por medio de correo electrónico
2. He enviado mensajes amenazantes o insultantes
3. He excluido a alguien de un grupo en línea
4. He subido imágenes humillantes de un compañero de clase en internet
5. He enviado enlaces electrónicos de imágenes humillantes a otras personas
6. He obtenido la contraseña y enviado correos electrónicos hacia otros en nombre
de esa persona, lo cual puede hacer que esa persona quede mal o cause problemas
7. He grabado un video o tomado fotos por celular mientras un grupo se ríe y
obliga a la otra persona a hacer algo humillante o ridículo
8. He enviado dichos videos a otra persona
9. He grabado un video o tomado fotos por celular mientras alguien golpea o
lastima a otra persona
10. He enviado dichas imágenes grabadas a otras personas
11. He enviado mensajes que incluyan amenazas o que son muy intimidantes
repetitivamente
12. He grabado un video o tomado fotos por celular de algún compañero de clase
mientras él o ella está llevando a cabo un comportamiento de connotación sexual
13. He enviado dichas imágenes a otras personas
14 He transmitido en línea los secretos de otras personas, información comprometida
o imágenes
1. Han difundido en internet información confidencial mía
2. Me han grabado realizando conductas sexuales
3. Me han grabado un video o me han fotografiado mientras me obligaban a hacer
algo humillante
4. Me han grabado un video o me han fotografiado mientras me agredían físicamente
5. He recibido mensajes amenazantes o insultantes
6. Han colgado imágenes mías humillantes en internet
7. Han colgado comentarios sobre mí en internet
8. Han usado mi identidad
9. He recibido masivamente mensajes muy amenazantes
Cuestionario de víctimas de Cyberbullying (CBQ-V)
Victimización
