ISSN 2992-7048
RMCCF 2026, Volumen 6, Número 12.
DOI: 10.54167/rmccf.v6i12.2252
https://vocero.uach.mx/index.php/rmccf
Artículo Original
Composición factorial de la escala de ansiedad de Zung en
universitarios mexicanos
Factorial composition of the Zung anxiety scale in Mexican university students
Ana Citlalli Díaz-Leal1-2, Luis Humberto Blanco Ornelas3, Yunuen Socorro Rangel-Ledezma3, Carlos Javier Ortiz
Rodríguez3, Perla Jannet Jurado-García3*
1 Hospital Regional Dr. Valentín Gómez Farías.
2 OPD Hospital Civil de Guadalajara, Universidad de Guadalajara.
3 Facultad de Ciencias de la Cultura Física de la Universidad Autónoma de Chihuahua,
México.
* Autor de Correspondencia: pjurado@uach.mx
Resumen
Introducción: La ansiedad es un problema de salud mental que afecta significativamente la
calidad de vida de las personas. Objetivo: El objetivo del estudio fue evaluar la estructura
factorial de la Self-rating Anxiety Scale. Metodología: La muestra fue de 965 estudiantes
universitarios mexicanos, 552 eran mujeres y 413 hombres. Se llevaron a cabo análisis
factoriales confirmatorios para determinar la adecuación de las distintas estructuras
propuestas. Resultados: Los resultados indicaron que la versión modificada del modelo de
Olatunji et al. (2006), que comprende 12 ítems organizados en cuatro factores (Ansiedad y
pánico, Sensaciones vestibulares, Control somático y Sensaciones
gastrointestinales/musculares), mostró ser la más viable y adecuada para la población
estudiada, presentando indicadores de ajuste sólidos y consistencia interna aceptable, excepto
en el factor Control somático, lo cual es significativo considerando el limitado número de ítems
por factor. Conclusiones: Los resultados apoyan la concepción multifactorial de la ansiedad y
sugieren que futuras investigaciones deberían ampliar estos hallazgos a otras poblaciones y
contextos académicos.
Palabras Clave: ansiedad; estructura factorial; análisis factorial confirmatorio; psicometría;
universitarios mexicanos
Abstract
Introduction: Anxiety is a health problem that significantly affects people´s quality of life.
Objective: The aim of the study was to evaluate the factor structure of the Self-rating Anxiety
Scale. Methodology: The sample size was 965 Mexican university students, 552 of whom were
women and 413 men. Confirmatory factor analyses were conducted to determine the adequacy
of the different proposed structures. Results: The results indicated that the modified version of
the model by Olatunji et al. (2006), which includes 12 items organized into four factors (Anxiety
and Panic, Vestibular Sensations, Somatic Control, and Gastrointestinal/Muscular Sensations),
was the most viable and suitable for the studied population. This model demonstrated robust
fit indices and acceptable internal consistency (except in the Somatic control factor), which is
significant given the limited number of items per factor. Conclusions: The findings support the
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multifactorial conception of anxiety and suggest that future research should extend these
findings to other populations and academic contexts.
Keywords: anxiety; factorial structure; confirmatory factor analysis; psychometrics; Mexican
university students
Cómo Citar: Díaz-Leal, A. C., Blanco, L. H., Rangel-Ledezma, Y. S., Ortiz, C, J., Jurado-García,
P, J., (2026). Composición factorial de la escala de ansiedad de Zung en universitarios
mexicanos. Revista Mexicana de Ciencias de la Cultura Física, 3(7).
DOI: https://www.doi.org/10.54167/rmccf.v6i12.2252
Recibido: Marzo 2026 Aceptado: Mayo 2026 Publicado: Junio 2026
Introducción
La ansiedad es un tema de salud importante, ya que quien la padece
presenta sensaciones en ocasiones sin la capacidad de expresarlas con palabras,
relacionadas a una difusa y vaga aprehensión en alguna parte del cuerpo o
preocupación constante por algún motivo inexplicable. Estas manifestaciones
pueden variar desde síntomas leves hasta debilitantes o incapacitantes
(Hernández-Pozo et al., 2008). Asimismo, la ansiedad se caracteriza por
pensamientos constantes, inexactos o amenazantes en determinados
momentos (Herskovic & Matamala, 2020), acompañados de sentimientos de
temor y preocupación que afectan el desempeño laboral, escolar y social
(American Psychiatric Association, 2013, 2017). También pueden presentarse
miedos sociales y de rendimiento, ataques de pánico inesperados o
desencadenados, ansiedad anticipatoria y conductas de evitación (Szuhany &
Simon, 2022).
En otras palabras, la ansiedad es considerada como una anticipación a un
acontecimiento visto como amenaza, debido a la interpretación de los
estímulos en el momento. Esta respuesta posee un carácter adaptativo, ya que
contribuye a la supervivencia mediante mecanismos cognitivos y fisiológicos
orientados a responder ante amenazas reales o imaginarias (Dias et al., 2013;
Fox-Gaffney et al., 2025; Kumar et al., 2022).
No obstante, cuando las respuestas ansiosas se presentan de manera
persistente, intensa o desproporcionada frente a situaciones cotidianas, puede
convertirse en un problema que afecta el funcionamiento psicológico y social
del individuo. En este sentido, la literatura científica reconoce que los
trastornos de ansiedad poseen una etiología multifactorial, en la que
interactúan diversos factores genéticos, neurobiológicos, psicológicos y
ambientales que influyen en su aparición y mantenimiento (Koskinen &
Hovatta, 2023; Zhao et al., 2023). Asimismo, estudios recientes señalan que la
interacción entre predisposiciones genéticas y experiencias ambientales
desempeña un papel clave en el desarrollo y la evolución de los trastornos de
ansiedad a lo largo del ciclo vital (Fox-Gaffney et al., 2025).
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Diversos acontecimientos vitales estresantes pueden favorecer la aparición
de síntomas de ansiedad, entre ellos la presencia de enfermedades crónicas,
situaciones de abuso o violencia, lesiones traumáticas, la pérdida de personas
cercanas, separaciones, dificultades económicas, mudanzas, discusiones,
separación laboral, así como la personalidad de cada individuo (Aguirre et al.,
2024; Chacón et al., 2021; Coderch, 2004).
Lo anterior es generado por la forma de percibir a sus cuidadores
primarios y por la presencia de un apego inseguro y desorganizado. Esto
genera dificultades para manejar tiempos y tolerar frustraciones ante
situaciones determinadas, respondiendo con aprensión, emociones
exageradas, y una tendencia a cómo seleccionar la información amenazante
(Rovella & González, 2008). Cuando estos síntomas persisten durante más de
seis meses pueden provocar un malestar clínicamente significativo que
interfiere con las actividades cotidianas personales, sociales y laborales debido
a la falta de control de la situación (Juan et al., 2011; Stein & Craske, 2017). Por
ello, es importante identificar la ansiedad de forma adecuada y no confundirla
con otras condiciones, como la fobia.
Con el paso del tiempo, la ansiedad se ha sido considerado como un
trastorno, ya que involucra un conjunto de elementos relacionados con
estructuras neuronales que activan a la mente y al cuerpo, manteniéndolos en
un estado continuo de ansiedad leve o excesiva, así como preocupación
constante. Cuando estos síntomas se presentan de forma prolongada o
persistente, pueden llegar a ser discapacitantes para el desempeño de las
actividades requeridas en la vida cotidiana, por lo que se requiere su
identificación y tratamiento oportuno (Chacón et al., 2021; Evans et al., 2024).
Además, la ansiedad puede favorecer la aparición de otros trastornos
cognitivos, de conducta o físicos (American Psychiatric Association, 2017). Con el
tiempo, algunas de sus manifestaciones se pueden naturalizar, lo que provoca
que ciertas características se perciben como normales en otras personas, pero
extrañas en sí mismo (González, 2012).
Debido a su creciente prevalencia, la ansiedad es considerada como un
problema de salud pública que requiere la identificación de síntomas y
atención especializada. En 2019 se estimó una prevalencia de 301 millones de
personas afectadas en el mundo, aunque sólo una proporción reducida reciben
tratamiento médico. Además, este problema afecta con mayor frecuencia a las
mujeres (Organización Mundial de la Salud [OMS], 2023). Asimismo, el estrés
no sólo está asociado con los síntomas depresivos, sino también con los
síntomas de ansiedad (Anyan et al., 2020).
Cuando la ansiedad se relaciona con problemas de somatización, es decir,
se dirige hacia preocupaciones excesivas sobre la salud o la posibilidad de
padecer una enfermedad (Herskovic & Matamala, 2020), se le denomina
hipocondría (Zung, 1971). Existen diferentes tipos de ansiedad descritos en
manuales y estudios previos. Por ejemplo, Juan et al. (2011) distinguen entre
ansiedad señal y ansiedad automática. La primera funciona como una
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respuesta de alerta orientada a la defensa, mientras que la segunda puede
llegar a paralizar a la persona (Juan et al., 2011). Asimismo, Díaz-Kuaik y de la
Iglesia (2019) señalan que la ansiedad es un constructo multifactorial que
requiere la evaluación de diversas dimensiones.
La ansiedad representa uno de los principales problemas de salud mental
en población universitaria debido a la relación existente con el rendimiento
académico, el bienestar psicológico y la adaptación al contexto escolar. En la
literatura científica se ha reportado un incremento de síntomas ansiosos en esta
población, y particularmente en contextos latinoamericanos, provocado por las
demandas académicas, económicas y sociales, los cuales representan factores
de vulnerabilidad importantes (Arias & Tello, 2025; Castro & Medina, 2026;
Padilla et al., 2025).
En México, ha habido un aumento en los índices de problemas
emocionales entre los estudiantes universitarios, tales como la ansiedad
Bautista-Jacobo et al., 2023; Luna et al., 2022), por lo que es pertinente la
evaluación de la ansiedad, así como el contar con instrumentos
psicométricamente sólidos y pertinentes culturalmente.
En este sentido, la Self-rating Anxiety Scale (SAS) desarrollada por Zung
(1971) continúa siendo una de las escalas más utilizadas en la evaluación de los
síntomas ansiosos, ya que es breve y de fácil aplicación.
Sin embargo, la evidencia psicométrica de la SAS no ha mostrado
resultados consistentes en relación a su estructura factorial. Mientras algunos
estudios sugieren soluciones con modelos multifactoriales, otros apoyan una
estructura unidimensional. Tal es el caso de De La Ossa et al. (2009) quienes
señalaron que las versiones reducidas de la escala presentaban un mejor
comportamiento psicométrico que la versión original.
Por otro lado, Campo-Arias et al. (2022) evaluaron la Escala breve de
Autoevaluación de (Zung, 1971) en español, quienes argumentan que existe
poca información sobre su desempeño psicométrico, los autores realizaron un
análisis factorial confirmatorio en una muestra de pacientes con enfermedad
pulmonar obstructiva crónica, encontraron dos estructuras: unidimensional y
bidimensional, con indicadores de bondad de ajuste aceptables, reportando
una alta consistencia interna.
A pesar de estos antecedentes, la evidencia sobre la estructura factorial de
la SAS sigue siendo limitada, específicamente en contexto universitario
mexicano.
Dada la importancia del constructo ansiedad, es fundamental poder
evaluarlo a través de instrumentos válidos y confiables. Este trabajo se describe
como de tipo instrumental (Ato et al., 2013), orientado a optimizar las
propiedades psicométricas de los instrumentos de medición. Para este fin, el
presente estudio se ha dirigido a analizar y comparar la división factorial de
The Self-rating Anxiety Scale (SAS) en universitarios mexicanos propuesta por
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Zung (1971), Olatunji et al. (2006) y Hernández-Pozo et al. (2008). Con base en
la evidencia previa, se esperaba que los modelos multifactoriales presentan
mejores indicadores de ajuste que el modelo unidimensional original.
Métodos
Participantes
La presente investigación contó con la participación de 965 estudiantes
universitarios, de los cuales 552 (57.2%) fueron mujeres y 413 (42.8%) hombres,
seleccionados a través de un muestreo por conveniencia. Los participantes
tenían edades comprendidas entre los 18 y 26 años (M=20.46; DE = 1.87).
Los criterios de inclusión consistieron en estar inscrito en cualquiera de los
programas de licenciatura ofrecidos por la Facultad de Ciencias de la Cultura
Física de la Universidad Autónoma de Chihuahua y participar de manera
voluntaria en el estudio. Los participantes que no completaron la totalidad de
los ítems del instrumento fueron excluidos.
Este estudio fue llevado a cabo siguiendo estrictamente las disposiciones
éticas establecidas en el Reglamento de la Ley General de Salud en Materia de
Investigación para la Salud de México (Secretaría de Salud, 1984), que regula
la investigación en seres humanos, y los principios de respeto, confidencialidad
y consentimiento informado. Se obtuvo consentimiento informado de los
participantes conforme a los lineamientos detallados por Mondragón-Barrios
(2009), garantizando que los mismos comprendieran los objetivos,
procedimientos y posibles riesgos asociados con su participación en el estudio.
Instrumento
La Self-rating Anxiety Scale (SAS) de Zung (1971), es una escala
autoadministrada compuesta por 20 ítems que evalúa el nivel de ansiedad en
los individuos. De estos ítems, 15 están formulados de manera que la selección
de opciones que reflejan una mayor frecuencia de los síntomas incrementa el
puntaje de ansiedad total. Sin embargo, los ítems 5, 9, 13, 17 y 19 tienen una
dirección inversa, por lo que su codificación debe invertirse para obtener una
puntuación total en una única dirección interpretativa. Así, un puntaje más alto
en la escala refleja un mayor nivel de ansiedad experimentado por el individuo.
En este estudio, se implementaron tres adaptaciones a la versión original
de Zung (1971):
Modificación de las opciones de respuesta: En lugar del formato original
de cinco opciones, se utilizó una escala de 11 puntos, que va de nunca (0) a
siempre (10), pasando por intervalos intermedios que incluyen casi nunca (1,
2, 3), a veces (4, 5, 6) y casi siempre (7, 8, 9). Esta modificación responde a la
familiaridad de los estudiantes con una escala de 0 a 10, empleada
comúnmente en el sistema educativo mexicano, facilitando así la comprensión
y uso del instrumento. Además, emplear una escala de 11 puntos mejora la
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sensibilidad psicométrica (Kyriazos & Stalikas, 2018), facilitando el detectar las
fluctuaciones mínimas en la sintomatología ansiosa. Asimismo, se optó por un
formato de respuesta basado en la frecuencia puesto que captura con mayor
precisión la naturaleza episódica y dinámica de los estados de ansiedad en
comparación con los formatos de acuerdo (Tong et al., 2020). Finalmente, se
seleccionaron etiquetas para asegurar que el evaluado pudiera identificar
fácilmente la recurrencia de sus síntomas. No obstante, es una limitante para la
comparabilidad directa con estudios previos.
Proceso de traducción y validación lingüística: Los ítems del cuestionario
original se tradujeron al español de forma independiente por dos expertos en
la construcción y validación de instrumentos psicométricos, con un dominio
avanzado del inglés. Para garantizar la fidelidad de la traducción, se realizó
una retrotraducción (back-translation) por una traductora nativa de inglés con
experiencia en la traducción de textos científicos. Se prestó especial atención a
los ítems con redacción inversa, debido a las posibles dificultades de
interpretación y direccionalidad que este tipo de reactivos puede generar en
los participantes. Se reconoce que no se siguieron integralmente protocolos
internacionales estandarizados de adaptación transcultural, asimismo, no se
realizó un pilotaje formal basado en entrevistas cognitivas o procedimientos
sistemáticos de evaluación de comprensión. Si bien se efectuó una revisión
preliminar de los ítems con estudiantes universitarios y no se identificaron
dificultades importantes de interpretación.
La aplicación del SAS se llevó a cabo mediante un formato digital a través
de computadoras, lo que permitió un registro de datos inmediato, eliminando
la necesidad de codificación manual y aumentando la precisión y rapidez en la
recopilación de la información por medio del editor de escalas versión 2.0
(Blanco et al., 2013).
Estas adaptaciones se llevaron a cabo manteniendo la integridad del
instrumento original y mejorando su aplicabilidad y precisión en la recolección
de datos.
Procedimiento
Se invitó a estudiantes inscritos en los programas de licenciatura de la
Facultad de Ciencias de la Cultura Física (FCCF) de la Universidad Autónoma
de Chihuahua a participar en este estudio. Aquellos que manifestaron interés
en participar firmaron un consentimiento informado, siguiendo los principios
éticos de confidencialidad y voluntariedad requeridos en investigaciones con
seres humanos.
La aplicación de la SAS se llevó a cabo mediante el uso de computadoras
personales en los centros de cómputo de la FCCF. Cada sesión de recolección
de datos tuvo una duración aproximada de 40 minutos. Antes de iniciar, se
presentó una breve introducción que enfatizó la relevancia del estudio, los
objetivos generales y las instrucciones para acceder al instrumento. Este
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momento de introducción también sirvió para aclarar dudas y reforzar la
importancia de responder de forma honesta y precisa.
Se garantizó a los participantes que sus respuestas serían tratadas de
manera confidencial, promoviendo un ambiente de confianza y seguridad. Las
instrucciones detalladas sobre cómo responder al cuestionario se presentaron
en las primeras pantallas del software antes de que el primer ítem estuviera
disponible. Además, el manejo de los participantes en el estudio cumplió con
las normas y principios deontológicos, atendiendo los lineamientos
establecidos en la Declaración de Helsinki y en los artículos 13, 20 y 21 del
reglamento de la Ley General de Salud en Materia de Investigación para la
Salud de México, de acuerdo al artículo 17 dicha investigación es clasificada
como investigación sin riesgo.
Al concluir la sesión de respuesta, se agradeció personalmente a los
participantes por su colaboración y se les recordó el compromiso de resguardar
la privacidad de sus datos. Los resultados obtenidos se almacenaron y
procesaron mediante el módulo generador de resultados de la versión 2.0 del
editor de escalas (Blanco et al., 2013), permitiendo un manejo eficiente de la
información para el posterior análisis psicométrico.
Análisis de datos
El análisis de las propiedades psicométricas del cuestionario comenzó con
el cálculo de los índices de asimetría y curtosis de cada ítem, a fin de evaluar el
cumplimiento del supuesto de normalidad en la distribución de los datos.
Posteriormente, se compararon seis modelos de estructura factorial para
determinar la adecuación de la SAS en la muestra de universitarios mexicanos:
Modelo Zung_F1: Un modelo unifactorial basado en la distribución
original de los ítems propuesta por Zung (1971). Modelo Zung_F1m: Versión
modificada del modelo unifactorial Zung_F1, en la que se eliminaron los ítems
que no fueron adecuadamente explicados dentro de la estructura propuesta.
Modelo Olatunji_F4: Modelo basado en la propuesta de Olatunji et al.
(2006), que clasifica los ítems en cuatro dimensiones de ansiedad. Modelo
Olatunji_F4m: Versión revisada del modelo Olatunji_F4, en la que se
excluyeron los ítems que no fueron explicados adecuadamente por la
estructura original de cuatro factores.
Modelo Hernández_F4: Estructura de cuatro factores conforme a la
propuesta de Hernández-Pozo et al. (2008). Modelo Hernández_F2: Estructura
de dos factores que agrupa los factores de Síntomas Somáticos A, Síntomas
Cognoscitivos A y Síntomas Somáticos B del modelo Hernández_F4 en un
único factor, dada su baja validez discriminante.
Cada modelo fue sometido a análisis factorial confirmatorio (AFC)
utilizando el software AMOS 24 (Arbuckle, 2016). Las varianzas de los errores
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se especificaron como parámetros libres, y en cada factor se fijó un coeficiente
estructural a uno para estandarizar la escala en relación con una variable
observable. El método de estimación utilizado fue el de Máxima Verosimilitud,
en concordancia con la recomendación de Thompson (2004), quien señala que,
al realizar AFC, es esencial no solo evaluar el ajuste de un modelo teórico, sino
también comparar varios modelos alternativos para identificar el más
adecuado.
Para la evaluación del ajuste de los modelos, se utilizaron tanto medidas
absolutas como incrementales y de parsimonia. Entre las medidas absolutas de
ajuste se incluyeron el estadístico Chi-cuadrado, el índice de bondad de ajuste
(GFI), la raíz media cuadrática residual estandarizada (SRMR) y el error
cuadrático medio de aproximación (RMSEA). Las medidas de ajuste
incremental incluyeron el índice ajustado de bondad de ajuste (AGFI), el Índice
Tucker-Lewis (TLI) y el índice de ajuste comparativo (CFI). La razón Chi-
cuadrado sobre los grados de libertad (χ2/gl) y el criterio de información de
Akaike (AIC) se usaron para evaluar la parsimonia de los modelos (Byrne,
2016; Gelabert et al., 2011). La selección de los ítems conservados en los
modelos se realizó considerando múltiples criterios, incluidas las cargas
factoriales estandarizadas, los índices de modificación, la coherencia
conceptual de los indicadores, así como la mejora global de los índices de ajuste
ya mencionados. Se eliminaron aquellos ítems con saturaciones bajas o con
contribuciones insuficientes a la estructura.
Finalmente, la fiabilidad de las dimensiones en cada modelo se calculó
mediante el Coeficiente Alpha de Cronbach (Elosua & Zumbo, 2008; Nunnally
& Bernstein, 1995) y del Coeficiente Omega (Revelle & Zinbarg, 2009; Sijtsma,
2009), proporcionando una estimación robusta de la consistencia interna de los
factores analizados.
El tamaño muestral del estudio (n=965) se consideró adecuado para la
realización de AFC, ya que supera ampliamente las recomendaciones
metodológicas para modelos de ecuaciones estructurales. Diversos autores
sugieren que tamaños muestrales mayores a 200 casos son apropiados para
AFC (Byrne, 2016; Kline, 2023). Mientras que Hair et al. (2019) recomienda
relaciones mínimas de entre 10 y 20 participantes por parámetro. En este
estudio, la relación entre el tamaño muestral y la complejidad de los modelos
analizados fue favorable.
Resultados
Análisis descriptivos
El análisis descriptivo de los 20 ítems de la SAS evidenció puntuaciones
medias que varían entre 1.18 y 7.32, con desviaciones estándar iguales o
superiores a 2.00, dentro de un rango de respuestas de 0 a 10. Los valores de
asimetría se mantuvieron dentro del intervalo de ± 2.00 y los de curtosis dentro
de ± 3.00, lo que sugiere que las variables presentan una distribución que se
ajusta razonablemente a la normalidad.
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Análisis Factorial Confirmatorio (AFC)
Se evaluaron seis modelos factoriales mediante AFC utilizando AMOS 24,
lo cual permitió identificar la estructura que mejor se ajusta al instrumento en
la muestra estudiada.
Modelo Zung_F1: Este modelo unifactorial, basado en la estructura
original de Zung (1971), presentó resultados de ajuste globales que no
alcanzaron niveles aceptables (GFI = .879; RMSEA = .078; CFI = .853),
explicando aproximadamente el 40% de la varianza. La mitad de los ítems
presentó saturaciones por debajo de .60 (ítems 1, 3, 5, 9, 13, 16, 17, 18, 19 y 20),
lo que cuestiona su adecuación, además se consideraron los índices de
modificación, así como la coherencia conceptual de los indicadores (Tablas 1 y
2). Además, se identificó que el ítem 17 (Por lo general tengo las manos secas y
caliente) aunque fue recodificado presentó una carga factorial negativa en el
Modelo Zung_F1, lo que sugiere posibles dificultades relacionadas con la
interpretación conceptual del reactivo, su baja representación del factor
Control somático, por lo que fue excluido de los modelos modificados
posteriores.
Tabla 1
Índices absolutos, incrementales y de parsimonia para los modelos generados
Modelo
Índices absolutos
Índices
incrementales
Índices
de parsimonia
÷
2
GFI
RMSEA
SRMR
AGFI
TLI
CFI
÷
2/gl
AIC
Zung_F1
1178.808*
.879
.078
.055
.850
.835
.853
6.917
1255.808
Zung_F1m
70.994*
.984
.045
.024
.969
.977
.985
2.958
112.994
Olatunji_F4
738.834*
.916
.070
.062
.916
.877
.896
5.727
822.834
Olatunji_F4m
89.602*
.981
.048
.024
.963
.972
.982
3.200
143.602
Hernández_F4
582.945*
.934
.060
.046
.912
.907
.922
4.519
666.945
Hernández_F2
133.652*
.978
.042
.029
.965
.967
.976
2.728
191.652
Nota. * p < .05; GFI = índice de bondad de ajuste; RMSEA = error cuadrático medio de aproximación; SRMR =
raíz media cuadrática residual estandarizada; AGFI = índice corregido de la bondad de ajuste; TLI = índice de
Tucker-Lewis; CFI = índice de ajuste comparativo;
÷
2/g l= razón de chi-cuadrado sobre los grados de libertad; AIC
= criterio de información de Akaike
Modelo Zung_F1m: Este modelo unifactorial modificado excluyó ítems
que no fueron bien explicados en el modelo original (ítems 1, 3, 4, 5, 7, 9, 12, 13,
17, 18 y 19). Los resultados del AFC mostraron un ajuste óptimo (GFI = .969;
RMSEA = .045; CFI = .985), con una varianza explicada de aproximadamente el
50%. Solo dos de los nueve ítems restantes presentaron saturaciones menores
a .60 (ítems 16 y 20), lo que representa una mejora significativa (Tablas 1 y 2).
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Tabla 2
Soluciones estandarizadas análisis factorial confirmatorio para los modelos Zung_F1 y
Zung_F1m
Ítem
Zung_F1
Zung_F1m
Pesos
Factoriales
Pesos
Factoriales
1. Me siento más intranquilo y nervioso que de
costumbre
.50
2. Me siento atemorizado sin motivo
.68
.65
3. Me molesto o altero con facilidad
.56
4. Me siento hecho pedazos
.69
5. Creo que todo está bien y que no va a pasar
nada malo
.12
6. Me tiemblan los brazos y las piernas
.69
.68
7. Sufro dolores de cabeza, de cuello y de la
espalda
.65
8. Me siento débil y me canso fácilmente
.73
.73
9. Me siento tranquilo y me es fácil estarme quieto
.20
10. Siento que el corazón me late aprisa
.68
.70
11. Sufro mareos (vértigos)
.75
.74
12. Me desmayo o siento que voy a desmayarme
.71
13. Puedo respirar fácilmente
.35
14. Se me duermen y me hormiguean los dedos de
las manos y de los pies
.64
.71
15. Sufro dolores de estómago e indigestión
.63
.65
16. Tengo que orinar con mucha frecuencia
.52
.54
17. Por lo general tengo las manos secas y calientes
-.35
18. La cara se me pone caliente y roja
.52
19. Duermo fácilmente y descanso bien por las
noches
.36
20. Tengo pesadillas
.58
.57
Modelo Olatunji_F4: Este modelo de cuatro factores, basado en la
propuesta de Olatunji et al. (2006), mostró un ajuste apenas aceptable (GFI =
.916; RMSEA = .070; CFI = .896) y explicó alrededor del 56% de la varianza. Diez
de los 18 ítems alcanzaron saturaciones superiores a .60 en sus dimensiones
previstas, y las intercorrelaciones entre los factores evidenciaron una validez
discriminante adecuada (Tablas 1 y 3). Aunque el ítem 17 (Por lo general tengo
las manos secas y caliente) fue recodificado presentó una carga factorial
negativa en el Modelo Olatunji_F4, lo que sugiere la existencia de posibles
dificultades relacionadas con la interpretación conceptual del indicador, su
baja representación del factor Control somático, por lo que fue excluido de los
modelos modificados posteriores.
Modelo Olatunji_F4m: La versión modificada de este modelo excluyó los
ítems 1, 5, 6, 9, 14, 16, 17 y 18, logrando un ajuste óptimo (GFI = .981; RMSEA =
.048; CFI = .982) y una varianza explicada de aproximadamente el 72%. Ocho
de los diez ítems restantes saturaron por encima de .60, manteniendo una
validez discriminante adecuada entre los factores (Tablas 1 y 3).
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Tabla 3
Soluciones estandarizadas análisis factorial confirmatorio para los modelos Olatunji_F4
y Olatunji_F4m
Ítem
Olatunji_F4
Olatunji_F4m
F1
F2
F3
F4
F1
F2
F3
F4
Pesos Factoriales
1. Me siento más intranquilo y nervioso
que de costumbre
.58
2. Me siento atemorizado sin motivo
.78
.76
3. Me molesto o altero con facilidad
.62
.61
4. Me siento hecho pedazos
.76
.79
18. La cara se me pone caliente y roja
.47
6. Me tiemblan los brazos y las piernas
.67
11. Sufro mareos (vértigos)
.82
.87
12. Me desmayo o siento que voy a
desmayarme
.78
.80
14. Se me duermen y me hormiguean los
dedos de las manos y de los pies
.66
5. Creo que todo está bien y que no va a
pasar nada malo
.32
9. Me siento tranquilo y me es fácil
estarme quieto
.38
13. Puedo respirar fácilmente
.52
.48
17. Por lo general tengo las manos secas y
calientes
-.27
19. Duermo fácilmente y descanso bien
por las noches
.52
.50
7. Sufro dolores de cabeza, de cuello y de
la espalda
.72
.72
8. Me siento débil y me canso fácilmente
.80
.86
15. Sufro dolores de estómago e
indigestión
.66
.67
16. Tengo que orinar con mucha
frecuencia
.54
Correlaciones Factoriales
F1
.78
.67
.79
.71
.71
.74
F2
.78
.61
.85
.71
.62
.73
F3
.67
.61
.53
.71
.62
.58
F4
.79
.85
.53
.74
.73
.59
Nota. F1 Ansiedad y pánico, F2 = Sensaciones vestibulares, F3 = Control somático, F4 = Sensaciones
gastrointestinales/musculares.
Modelo Hernández_F4: Este modelo de cuatro factores, propuesto por
Hernández-Pozo et al. (2008), presentó un ajuste aceptable (GFI = .934; RMSEA
= .060; CFI = .922) y explicó aproximadamente el 56% de la varianza. 11 de los
18 ítems saturan por encima de .60. Sin embargo, las intercorrelaciones entre
los factores mostraron valores altos, sugiriendo problemas de validez
discriminante (Tablas 1 y 4).
12 of 20
Modelo Hernández_F2: Este modelo bifactorial combinó los factores
Síntomas Somáticos A, Síntomas Cognoscitivos A y Síntomas Somáticos B en
un solo factor, excluyendo ítems no explicados adecuadamente en el modelo
Hernández_F4. Los resultados del AFC fueron óptimos (GFI = .978; RMSEA =
.042; CFI = .976), y la varianza explicada fue del 51%. Nueve de los 12 ítems
saturaron por encima de .60, con intercorrelaciones entre factores que
evidenciaron una validez discriminante adecuada (Tablas 1 y 4).
Tabla 4
Soluciones estandarizadas análisis factorial confirmatorio para los modelos Hernández_F4 y
Hernández_F2
Ítem
Hernández_F4
Hernández_F2
F1
F2
F3
F4
F1
F2
Pesos Factoriales
6. Me tiemblan los brazos y las piernas
.68
.68
7. Sufro dolores de cabeza, de cuello y de la
espalda
.68
.64
8. Me siento débil y me canso fácilmente
.76
.72
10. Siento que el corazón me late aprisa
.69
.71
11. Sufro mareos (vértigos)
.73
.74
15. Sufro dolores de estómago e indigestión
.64
.66
18. La cara se me pone caliente y roja
.52
1 Me siento más intranquilo y nervioso que
de costumbre
.60
2 Me siento atemorizado sin motivo
.79
3 Me molesto o altero con facilidad
.61
.54
20. Tengo pesadillas
.59
.56
4 Me siento hecho pedazos
.67
14. Se me duermen y me hormiguean los
dedos de las manos y de los pies
.61
.68
16. Tengo que orinar con mucha frecuencia
.50
5. Creo que todo está bien y que no va a
pasar nada malo
.38
.30
9. Me siento tranquilo y me es fácil estarme
quieto
.44
.72
13. Puedo respirar fácilmente
.52
.88
19. Duermo fácilmente y descanso bien por las
noches
.54
Correlaciones Factoriales
F1
.83
1.00
.51
.33
F2
.83
.96
.57
.33
F3
1.00
.96
.60
F4
.51
.57
.60
Nota. F1 Síntomas somáticos A, F2 = Síntomas cognitivos A, F3 = Síntomas somáticos B, F4 = Síntomas
cognitivos B.
Fiabilidad de las subescalas
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Los coeficientes de consistencia interna (α de Cronbach y ω) para los
factores de los modelos evaluados superaron, en la mayoría de los casos, el
umbral de .70, lo cual indica una consistencia interna aceptable y adecuada
(Tabla 5).
Tabla 5
Coeficiente omega y alfa para los factores obtenidos en los análisis factoriales confirmatorios
Factor
Ω
α
Ω
α
Zung_F1
Zung_F1m
Ansiedad
.886
.869
.877
.872
Olatunji_F4
Olatunji_F4m
Ansiedad y pánico
.782
.764
.765
.751
Sensaciones vestibulares
.823
.810
.822
.810
Control somático
.492
.414
.387
.390
Sensaciones gastrointestinales/musculares
.777
.770
.796
.768
Hernández_F4
Hernández_F2
Síntomas somáticos A
.853
.850
.874
.872
Síntomas cognitivos A
.745
.729
.691
.482
Síntomas somáticos B
.625
.628
-
-
Síntomas cognitivos B
.532
.542
-
-
Discusión
El presente estudio tuvo como objetivo principal analizar y comparar la
estructura factorial de la Self-rating Anxiety Scale (SAS) desarrollada por Zung
(1971) y evaluada por Olatunji et al. (2006) y Hernández-Pozo et al. (2008), en
una muestra de estudiantes universitarios mediante análisis factorial
confirmatorio (AFC). Este enfoque permitió explorar y comparar modelos
estructurales con el fin de identificar la versión más adecuada y viable para
medir la ansiedad en este grupo poblacional.
Dos hallazgos particularmente relevantes. En primer lugar, el ítem 17 aun
después de ser recodificado conforme a la dirección inversa establecida en la
escala original, presentó una carga factorial negativa. Este resultado podría
reflejar dificultades en la interpretación del reactivo, limitada pertinencia
cultural del síntoma evaluado o baja representatividad conceptual dentro de la
dimensión Control somático. En segundo lugar, el modelo Hernández_F4
presentó correlaciones extremadamente elevadas entre los factores F1 y F3
(r=1.00) y entre F2 y F3 (r=.96). Estos resultados evidencian falta de validez
discriminante, sugiriendo que dichas dimensiones presentan un importante
solapamiento conceptual o redundancia factorial. En consecuencia, los factores
no parecen representar constructos empíricamente diferenciables en la muestra
analizada, lo que cuestiona la viabilidad estructural del modelo original
propuesto por Hernández-Pozo et al. (2008). Este comportamiento justificó la
exploración de una estructura factorial alternativa más parsimoniosa.
14 of 20
Los resultados del presente estudio evidenciaron que la versión
modificada del modelo propuesto por Olatunji et al. (2006), denominada
Modelo Olatunji_F4m, que comprende 12 ítems distribuidos en cuatro factores
(Ansiedad y pánico, Sensaciones vestibulares, Control somático y Sensaciones
gastrointestinales/musculares), representó la estructura con mejores
indicadores globales de ajuste. El modelo mostró índices de ajuste
satisfactorios y mostró consistencia interna suficiente. No obstante, el factor
Control somático presentó coeficientes de fiabilidad inferiores a los criterios
convencionalmente aceptados, lo cual constituye una limitación importante y
sugiere cautela en la interpretación de dicha dimensión. Esta situación se
podría relacionar con el número reducido de ítems que integran el factor y con
posibles dificultades conceptuales asociadas a su representación. Asimismo,
debe considerarse que dicho factor quedó conformado únicamente por dos
ítems, condición que en modelos de AFC puede generar problemas de
estabilidad, parsimonia y representatividad conceptual. En consecuencia,
aunque el modelo general presentó un comportamiento psicométrico
favorable, los resultados asociados a esta dimensión deben interpretarse con
cautela.
Asimismo, aunque el modelo Zung_F1m presentó mejores indicadores
globales de ajuste respecto a la versión original unidimensional, la eliminación
de los 11 de los 20 reactivos implica una reducción considerable del contenido
conceptual de la escala. Desde una perspectiva teórica y clínica, una versión
compuesta únicamente por nueve ítems podría limitar la evaluación integral
de las diferentes manifestaciones de ansiedad contempladas originalmente en
la SAS. En este sentido, aunque la reducción de reactivos favoreció la
parsimonia y el ajuste estadístico del modelo, también podría comprometer la
amplitud conceptual y la representatividad clínica del constructo evaluado.
Los resultados obtenidos también permiten ampliar la discusión sobre
algunas limitaciones previamente reportadas en estudios de la SAS. Olatunji et
al. (2006) señalaron dificultades relacionadas con la validez discriminante entre
dimensiones del modelo multifactorial, este aspecto también fue observado
parcialmente en algunos modelos analizados en el presente estudio. Por su
parte, Hernádez-Pozo et al. (2008) reportaron correlaciones moderadas entre
factores y cargas factoriales en población mexicana; sin embargo, en la presente
investigación se encontraron correlaciones considerablemente más elevadas
entre algunas dimensiones, lo que sugiere que la estabilidad estructural de la
SAS puede variar dependiendo del contexto sociocultural y de las
características de la población evaluada.
De los resultados obtenidos también se puede ampliar la discusión sobre
algunas limitaciones reportadas previamente en estudios de la SAS. Olatunji et
al. (2006) señalaron dificultades relacionadas con la validez discriminante entre
dimensiones del modelo multifactorial, este aspecto también se observó
parcialmente en algunos modelos analizados en el presente estudio. Sin
embargo, Hernández-Pozo et al. (2008) reportaron correlaciones moderada
entre los factores con cargas factoriales superiores a .44, y sólo uno de los ítems
15 of 20
mayor a .70 en población mexicana; a diferencia de la presente investigación en
la que se encontraron correlaciones extremadamente elevadas entre algunos
factores, sugiere que la estabilidad estructural de la SAS puede variar
dependiendo del contexto y características de la población evaluada.
Por otro lado, De La Ossa et al. (2009) señalaron que las versiones
reducidas de la SAS podían mostrar un mejor comportamiento psicométrico
que la escala original, este resultado es consistente con los hallazgos obtenidos
en este estudio. En conjunto estos antecedentes evidencian la necesidad de
continuar generando evidencia confirmatoria sobre la estructura factorial de la
SAS en muestras universitarias mexicanas contemporáneas, considerando
particularmente los cambios socioculturales y contextuales que pudieran
influir en la expresión de los síntomas de ansiedad.
Desde una perspectiva aplicada, la versión reducida de 12 ítems del
Modelo Olatunji_F4m podría representar una alternativa útil para contextos de
investigación y detección inicial de síntomas ansiosos en universitarios,
especialmente cuando se requiere de una evaluación breve de rápida
aplicación. Su estructura multifactorial permite explorar distintas
manifestaciones de la ansiedad que son relevantes para esta población. Sin
embargo, debido a las limitaciones observadas en algunas dimensiones, en
términos de consistencia interna y tamaño reducido, el instrumento debe
utilizarse con cautela y no como un sustituto de una evaluación clínica integral.
Su aplicación sería más pertinente en estudios de investigación, monitoreo
poblacional o estrategias de tamizaje preliminar en salud universitaria.
Estos resultados aportan evidencia sobre la validez de la medida y la
estabilidad de su estructura, confirmando la relevancia de una perspectiva
multifactorial en la evaluación de la ansiedad. Más allá de la estructura
específica de la SAS, diversos estudios han señalado que la ansiedad constituye
un constructo multidimensional cuya evaluación requiere considerar
componentes cognitivos, fisiológicos y afectivos para lograr una comprensión
más precisa en contextos educativos y clínicos (Blanco et al., 2022; Campo-
Arias et al., 2022; De La Ossa et al., 2009; Garcia et al., 2018).
En resumen, el análisis psicométrico de la SAS indica que una estructura
de cuatro factores es adecuada para su aplicación en universitarios,
cumpliendo con los estándares psicométricos de fiabilidad y validez.
Es imperativo que futuras investigaciones también exploren la utilidad de
la SAS para estudiar la relación entre la ansiedad y otras variables de interés,
como el rendimiento académico, la adaptación universitaria y el bienestar
psicológico. Además, estudios transculturales que examinen la estructura
factorial en diferentes contextos socioculturales contribuirán a esclarecer si las
diferencias observadas son reflejo de especificidades culturales o si representan
un constructo universal de la ansiedad.
16 of 20
Conclusiones
En conclusión, aunque la estructura tetrafactorial modificada de la SAS
mostró resultados prometedores, se requiere de investigaciones posteriores
para confirmar estos hallazgos y ampliar el conocimiento sobre la aplicación
de la escala en diferentes grupos y contextos. Esto permitirá una comprensión
más profunda de la ansiedad en estudiantes universitarios y contribuirá al
desarrollo de intervenciones y estrategias que favorezcan su bienestar integral
y rendimiento académico.
Limitaciones del estudio
Es importante destacar que estos hallazgos deben ser interpretados con
cautela. Los resultados obtenidos se limitan a la muestra de estudiantes
universitarios de una región específica y no pueden generalizarse sin llevar a
cabo estudios adicionales. Además, las adaptaciones realizadas deben
interpretarse específicamente para la versión utilizada en este estudio y no
como equivalentes directos de la versión original de Zung (1971).
La validez externa de la estructura obtenida debe ser confirmada a través
de investigaciones que incluyan diferentes grupos demográficos y contextos
académicos, así como en muestras independientes. En particular, la evaluación
de la invarianza de la estructura por género, edad y entre estudiantes de
distintas disciplinas académicas es fundamental para establecer la robustez de
la escala.
Conflictos de Interés
Sin conflicto de intereses.
17 of 20
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