INVARIANZA PSICOMÉTRICA Y ESTRUCTURA
DEL AUDIM-M DIGITAL EN ADOLESCENTES
MEXICANOS DEPORTISTAS Y NO DEPORTISTAS
PSYCHOMETRIC INVARIANCE AND STRUCTURE OF THE
DIGITAL AUDIM-M IN MEXICAN ADOLESCENT ATHLETES
AND NON-ATHLETES
Luis Humberto Blanco Ornelas
Hospital Civil de Guadalajara, México
Ana Citlalli Díaz Leal
Hospital Dr. Valentín Gómez Farías ISSSTE, México
Martha Ornelas Contreras
Universidad Autónoma de Chihuahua, México
José Arnulfo López Pulgarín
Universidad de Guadalajara, México
Raúl Barceló Reyna
Escuela Normal del Estado de Chihuahua Profesor Luis Urias Belderráin, México
pág. 10777
DOI: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v8i6.15805
Invarianza Psicométrica y Estructura del AUDIM-M Digital en
Adolescentes Mexicanos Deportistas y No Deportistas
Luis Humberto Blanco Ornelas1
mdluishblanco01@gmail.com
https://orcid.org/0000-0003-0964-9845
Hospital Civil de Guadalajara
Unidad Hospitalaria Fray Antonio Alcalde
Guadalajara, México
Ana Citlalli Díaz Leal
citlallidiazmd@gmail.com
https://orcid.org/0000-0002-9442-073X
Hospital Dr. Valentín Gómez Farías ISSSTE
Guadalajara, México
Martha Ornelas Contreras
mornelas@uach.mx
https://orcid.org/0000-0002-8107-1796
Universidad Autónoma de Chihuahua
Chihuahua, México
José Arnulfo López Pulgarín
josepulgarin81@gmail.com
https://orcid.org/0000-0003-2439-3569
Universidad de Guadalajara
Guadalajara, México
Raúl Barceló Reyna
r.barcelo@ibycenech.edu.mx
https://orcid.org/0000-0002-9248-2988
Institución Benemérita y Centenaria
Escuela Normal del Estado de Chihuahua
Profesor Luis Urias Belderráin. Chihuahua
México
RESUMEN
El presente estudio tuvo como objetivo analizar las propiedades psicométricas de la versión breve del
Cuestionario de Autoconcepto Dimensional (AUDIM-M), y evaluar su invarianza factorial entre
adolescentes mexicanos deportistas y no deportistas. Participaron 460 estudiantes de nivel medio
superior, con edades entre 14 y 18 años, de los cuales 121 practicaban deporte de forma regular y 339
no tenían vinculación formal con actividades deportivas competitivas. A través de análisis factoriales
confirmatorios, se confirmó una estructura factorial de cuatro dimensiones: autoconcepto personal,
físico, social y académico. Este modelo mostró adecuados índices de ajuste, consistencia interna y
validez discriminante, tanto en la muestra total como en los subgrupos de deportistas y no deportistas.
Además, se comprobó la invarianza factorial configural, métrica y escalar. Sin embargo, se observaron
diferencias significativas entre deportistas y no deportistas en las dimensiones de autoconcepto personal
y físico, siendo mayores en los primeros. Estos resultados respaldan la utilidad del AUDIM-M como
una herramienta psicométricamente sólida para evaluar el autoconcepto en adolescentes,
independientemente de su nivel de práctica deportiva. Se recomienda realizar investigaciones futuras
en muestras más amplias y culturalmente diversas, así como emplear diseños longitudinales para
explorar la evolución del autoconcepto en distintas etapas del desarrollo adolescente.
Palabras clave: adolescentes, psicometría, invarianza factorial, práctica deportiva, validación de
instrumentos
1
Autor principal
Correspondencia: r.barcelo@ibycenech.edu.mx
pág. 10778
Psychometric Invariance and Structure of the Digital AUDIM-M in
Mexican Adolescent Athletes and Non-Athletes
ABSTRACT
The objective of this study was to analyze the psychometric properties of the brief version of the
Dimensional Self-Concept Questionnaire (AUDIM-M) and to assess its factorial invariance among
Mexican adolescent athletes and non-athletes. The sample included 460 high school students aged 14
to 18 years, of whom 121 regularly engaged in sports, while 339 had no formal involvement in
competitive sports activities. Confirmatory factor analyses confirmed a four-dimensional factorial
structure: personal, physical, social, and academic self-concept. This model demonstrated adequate fit
indices, internal consistency, and discriminant validity across the total sample and the subgroups of
athletes and non-athletes. Additionally, configural, metric, and scalar factorial invariance were verified.
However, significant differences were observed between athletes and non-athletes in the personal and
physical self-concept dimensions, with higher scores among the former. These findings support the
utility of the AUDIM-M as a psychometrically robust tool for assessing self-concept in adolescents,
regardless of their level of sports participation. Future research is recommended to include larger and
more culturally diverse samples, as well as to employ longitudinal designs to explore the development
of self-concept across different stages of adolescence.
Keywords: adolescents, psychometrics, factorial invariance, sports participation, instrument validation
Artículo recibido 12 noviembre 2024
Aceptado para publicación: 18 diciembre 2024
pág. 10779
INTRODUCCIÓN
El autoconcepto, definido como la percepción organizada y multidimensional que un individuo tiene de
sí mismo, constituye un constructo esencial en el ámbito de la psicología y la educación. Este concepto
ha sido ampliamente estudiado desde perspectivas teóricas que destacan su naturaleza jerárquica y
multidimensional, es decir, la organización de las dimensiones específicas (física, social, académica,
emocional) dentro de una estructura integral que impacta la autoevaluación general (Marsh &
Shavelson, 2010; Pulido et al., 2023).
En adolescentes, el autoconcepto adquiere una relevancia singular al ser una etapa crítica para la
formación de la identidad y el desarrollo personal. Estudios recientes enfatizan que un autoconcepto
positivo está relacionado con el bienestar emocional, la autoestima y la resiliencia frente a los desafíos
académicos y sociales (Kulakow, 2020; Tus, 2020).
Además, el autoconcepto no solo actúa como un indicador del bienestar psicológico, sino que también
influye en la capacidad de los adolescentes para establecer metas académicas y personales (Crone &
van Drunen, 2024; Gutiérrez & Martín, 2021). Los estudios de Harter (2012) subrayan que las
percepciones que los adolescentes tienen sobre sí mismos pueden predecir sus niveles de motivación
intrínseca y su disposición para superar obstáculos. Esta relación entre autoconcepto y desempeño ha
llevado a los investigadores a considerar intervenciones educativas diseñadas para fortalecer las
dimensiones específicas del autoconcepto, lo que resulta particularmente relevante en entornos
educativos diversificados (Rebolledo et al., 2021).
La relevancia del autoconcepto en el contexto de los estudiantes de nivel medio superior radica en su
influencia directa sobre la salud mental, el rendimiento académico y la integración social. Este periodo
de transición está caracterizado por retos significativos que afectan la percepción de sí mismos y su
relación con el entorno (Gutiérrez & Martín, 2021).
En el caso particular de los estudiantes que participan en actividades deportivas, investigaciones han
demostrado que el deporte puede promover un autoconcepto físico y social más robusto, facilitando una
mayor confianza y conexión interpersonal (Gaspar & Alguacil, 2022). Por otro lado, aquellos
estudiantes que no participan en actividades deportivas pueden presentar una configuración diferente
pág. 10780
del autoconcepto, lo que subraya la importancia de explorar las diferencias entre ambos grupos para un
entendimiento más integral del constructo (Torres et al., 2024).
En el ámbito deportivo, el autoconcepto físico juega un rol fundamental, ya que influye en la percepción
que los adolescentes tienen sobre su propio cuerpo y habilidades motrices (Zamorano-Garcia et al.,
2023). La práctica deportiva regular se ha relacionado con niveles más altos de autoconfianza y
satisfacción corporal, lo que, a su vez, impacta positivamente en otras dimensiones del autoconcepto
(Fernández et al., 2020). Sin embargo, es importante considerar que estas diferencias no son
homogéneas y pueden variar según factores como el género, la intensidad de la práctica deportiva y el
entorno social (Vernetta et al., 2023).
La evaluación del autoconcepto ha evolucionado a través de los años mediante el desarrollo de diversos
instrumentos psicométricos (Hapsari et al., 2023; Palenzuela-Luis et al., 2022). Entre ellos, el
Cuestionario de Autoconcepto Dimensional (AUDIM-M) se ha destacado por su diseño específico para
poblaciones hispanohablantes y su capacidad para medir dimensiones clave del autoconcepto (Aguirre
et al., 2017) asimismo en poblaciones de adolescentes (Blanco et al., 2022). Este cuestionario cuenta
con versiones completa y breve, siendo esta última ideal para aplicaciones en contextos educativos y
deportivos debido a su facilidad de administración y eficiencia. La estructura factorial del AUDIM-M
propuesta por Aguirre et al. (2017) incluye dimensiones fundamentales como el autoconcepto
académico, social, emocional y físico. Sin embargo, la aplicación de su versión digital plantea nuevas
oportunidades y retos, particularmente en la garantía de la equivalencia psicométrica y la validez de las
interpretaciones.
La verificación de la estructura factorial y la invarianza psicométrica de un instrumento es esencial para
asegurar su validez interna y la comparabilidad de los resultados entre diferentes grupos (Leitgöb et al.,
2023). La estructura factorial refiere a la configuración de las dimensiones latentes que subyacen en un
instrumento, mientras que la invarianza psicométrica evalúa si un cuestionario mide el mismo
constructo de manera equivalente en distintas poblaciones (Cao & Liang, 2022). En investigaciones
transculturales y grupales, como en el caso de estudiantes deportistas y no deportistas, garantizar esta
invarianza es crucial para interpretar las diferencias observadas como atributos reales del constructo y
no como artefactos metodológicos (Maassen et al., 2022).
pág. 10781
La evaluación de la invarianza psicométrica tiene implicaciones prácticas en el diseño de programas
educativos (Alatlı, 2020) y deportivos que busquen fortalecer el autoconcepto. Al garantizar que un
instrumento como el AUDIM-M mide de manera consistente en diferentes contextos, se pueden
identificar necesidades específicas de los grupos y diseñar intervenciones más personalizadas. Por
ejemplo, en estudiantes no deportistas, podría priorizarse el fortalecimiento del autoconcepto físico y
social a través de actividades que fomenten la actividad física y la integración social.
A pesar de la importancia del AUDIM-M como herramienta psicométrica, existe una brecha
significativa en la literatura respecto a la exploración de su estructura factorial e invarianza psicométrica
en estudiantes de nivel medio superior mexicanos. Además, pocos estudios han abordado las diferencias
en el autoconcepto entre adolescentes deportistas y no deportistas, limitando así el potencial de esta
herramienta para contribuir al diseño de intervenciones educativas y deportivas basadas en un
diagnóstico psicométrico sólido.
En busca de llenar esta brecha de conocimiento, esta investigación instrumental (Ato et al., 2013) tiene
como objetivo analizar la estructura factorial planteada por Aguirre et al. (2017) y evaluar la invarianza
psicométrica de la versión breve del Cuestionario de Autoconcepto Dimensional (AUDIM-M) en
adolescentes mexicanos, diferenciados por su participación en actividades deportivas. La importancia
del estudio radica en verificar tanto la validez estructural del instrumento como su equivalencia
psicométrica en grupos con características distintas (Abalo et al., 2006).
Método
Participantes
La muestra estuvo compuesta por 460 adolescentes mexicanos, estudiantes de nivel medio superior en
la ciudad de Chihuahua, seleccionados mediante un muestreo no probabilístico por conveniencia. De
este total, 121 participantes (26.3%) reportaron practicar deporte de manera activa, integrando equipos
representativos escolares o participando regularmente en torneos y competencias organizadas. Los
restantes 339 adolescentes (73.7%) no estaban vinculados formalmente a actividades deportivas
competitivas.
La edad de los participantes osciló entre 14 y 18 años, con una media de 16.2 años (DE = 1.0),
representando el rango etario característico de estudiantes de preparatoria en México.
pág. 10782
Los criterios de inclusión consideraron: estar matriculado en una institución de nivel medio superior de
la ciudad de Chihuahua y haber otorgado su consentimiento informado para participar en el estudio.
Este consentimiento fue gestionado conforme a los principios éticos establecidos en la Declaración de
Helsinki y aprobado por las autoridades educativas pertinentes.
Se excluyeron del análisis aquellos casos en los que los participantes no completaron todos los ítems
del Cuestionario de Autoconcepto Dimensional (AUDIM-M), asegurando así la calidad y completitud
de los datos. La selección de esta población responde al objetivo de explorar las diferencias y similitudes
en el autoconcepto entre adolescentes deportistas y no deportistas, considerando las particularidades de
su contexto educativo y sociocultural.
Instrumento
Para la presente investigación se utilizó la versión breve del Cuestionario de Autoconcepto Dimensional
(AUDIM-M), de Aguirre et al. (2017), un instrumento diseñado para evaluar la percepción que las
personas tienen de sí mismas en diferentes dimensiones del autoconcepto. La versión aplicada fue
adaptada al formato digital, conservando íntegramente el contenido, redacción y orden de los ítems
originales para garantizar la validez y la comparabilidad con estudios previos (Figura 1).
El AUDIM-M breve consta de 15 ítems, distribuidos en cuatro factores:
Autoconcepto personal (6 ítems): Evalúa la percepción del individuo sobre sus cualidades y
características personales.
Autoconcepto físico (4 ítems): Mide la percepción sobre la apariencia y capacidades físicas.
Autoconcepto social (3 ítems): Explora la percepción de las relaciones interpersonales y la aceptación
social.
Autoconcepto académico (2 ítems): Valora la percepción del rendimiento y las competencias
académicas.
Los participantes respondieron a los ítems utilizando una escala tipo Likert de 11 puntos, que va de 0 a
10, donde 0 representa “completamente falso” y 10 “completamente verdadero”. Los valores
intermedios reflejan distintos grados de concordancia o desacuerdo, distribuidos de la siguiente manera:
0 = completamente falso, 1-3 = casi siempre falso, 4-6 = a veces verdadero/a veces falso, 7-9 = casi
siempre verdadero y 10 = completamente verdadero.
pág. 10783
El formato informatizado ofreció ventajas logísticas importantes, como la recolección de datos más
rápida y precisa, al reducir errores de transcripción y facilitar el análisis estadístico posterior. Además,
este formato resultó más accesible y práctico para los adolescentes contemporáneos, quienes se
desenvuelven cómodamente en entornos digitales.
Figura 1. Ejemplo de respuesta para los ítems del cuestionario.
Procedimiento
El estudio se llevó a cabo tras obtener las autorizaciones correspondientes de las autoridades educativas
de las instituciones participantes y cumpliendo con los principios éticos establecidos en la Declaración
de Helsinki. Se aseguró el consentimiento informado de los padres o tutores legales de los adolescentes
y el asentimiento de los participantes menores de edad, quienes fueron informados de los objetivos,
procedimientos y relevancia del estudio. Además, se destacó que su participación era completamente
voluntaria y confidencial.
La recolección de datos se realizó en sesiones grupales organizadas dentro de los espacios escolares de
nivel medio superior en la ciudad de Chihuahua, México. Cada sesión tuvo una duración aproximada
de 40 minutos y fue guiada por un investigador capacitado. Al inicio, se proporcionó una explicación
breve sobre el propósito de la investigación, subrayando la importancia de la honestidad en las
pág. 10784
respuestas y asegurando la confidencialidad de la información proporcionada. Los participantes
recibieron instrucciones claras sobre el uso de la versión digital del Cuestionario de Autoconcepto
Dimensional (AUDIM-M), las cuales se desplegaron en la pantalla inicial del cuestionario antes de
responder al primer ítem.
El cuestionario se administró en formato digital, utilizando computadoras en los laboratorios escolares.
Este método no solo facilitó una mayor precisión en la recopilación de datos, sino que también redujo
errores asociados a la transcripción manual y aceleró el procesamiento de la información. Durante las
sesiones, los investigadores estuvieron disponibles para resolver cualquier duda técnica o conceptual
que pudiera surgir.
Al finalizar cada sesión, se agradeció a los participantes por su colaboración, reiterando el compromiso
con la confidencialidad y el uso ético de la información. Los datos recopilados fueron procesados
mediante el módulo generador de resultados del Editor de Escalas versión 2.0 (Blanco et al., 2013), lo
que permitió una codificación y análisis automatizados y eficientes, asegurando la integridad y calidad
de los datos.
Este procedimiento garantizó un entorno controlado, promoviendo la comodidad y confianza de los
participantes, y facilitó la implementación uniforme del instrumento en toda la muestra, contribuyendo
a la validez y confiabilidad del estudio.
Análisis de datos
En una primera instancia, se analizó la distribución de cada ítem mediante los índices de asimetría y
curtosis, asegurando el cumplimiento de los supuestos de normalidad univariada (Kline, 2023).
Posteriormente, se compararon dos modelos factoriales: AUDIM-M1: Estructura original de cuatro
factores propuesta por Aguirre et al. (2017) y AUDIM-M2: Modelo ajustado de cuatro factores, con
exclusión de ítems basados en índices de modificación y/o cargas factoriales.
Para determinar la fiabilidad interna de cada subescala, se calcularon el Coeficiente Alfa de Cronbach
(Elosua & Zumbo, 2008; Nunnally & Bernstein, 1995) y el Coeficiente Omega (Revelle & Zinbarg,
2009; Sijtsma, 2009), siguiendo recomendaciones actuales sobre su uso complementario para evaluar
la precisión de las mediciones.
pág. 10785
Análisis de invarianza factorial
Con el modelo óptimo (AUDIM-M2), se evaluó la invarianza factorial entre deportistas y no deportistas
mediante un enfoque jerárquico (Byrne, 2016). Este análisis permitió verificar si las estructuras
factoriales y las interpretaciones de las puntuaciones eran equivalentes entre los grupos.
Además, se calcularon nuevamente los índices de fiabilidad (Alfa de Cronbach y Omega) de manera
independiente para cada grupo, tratando de garantizar que el AUDIM-M funcione de manera robusta
en contextos con y sin práctica deportiva regular.
Evaluación de Índices de ajuste del modelo
Para los análisis factoriales confirmatorios, se utilizó el software AMOS 24 (Arbuckle, 2016) con el
método de estimación de Máxima Verosimilitud (ML), incorporando procedimientos de remuestreo
(bootstrap) para corregir posibles desviaciones de normalidad (Byrne, 2016). Los índices de ajuste
evaluados incluyeron:
Índices absolutos: Chi-cuadrado (χ²), Índice de Bondad de Ajuste (GFI), y Error Cuadrático Medio de
Aproximación (RMSEA).
Índices incrementales: Índice Tucker-Lewis (TLI), Índice de Ajuste Comparativo (CFI), e Índice
Ajustado de Bondad de Ajuste (AGFI).
Índices de parsimonia: Razón χ²/gl y Criterio de Información de Akaike (AIC).
Los criterios de ajuste se establecieron conforme a estándares actuales (Triguero & Triguero-Sánchez,
2024), considerando un RMSEA ≤ .08, CFI y TLI ≥ .90, y una razón χ²/gl ≤ 3 como indicadores de un
ajuste adecuado. Este enfoque permitió una evaluación robusta y exhaustiva de la estructura factorial
del AUDIM-M. Además, se asignaron las varianzas de los errores como parámetros libres y, para cada
factor, se fijó en uno el valor de un coeficiente estructural para establecer la escala del constructo con
relación a la variable observada.
RESULTADOS
Distribución y normalidad de las puntuaciones de los ítems
El análisis descriptivo de los 15 ítems del Cuestionario de Autoconcepto Dimensional (AUDIM-M)
reveló medias entre 4.05 y 8.07, con desviaciones estándar superiores a 1.90, dentro del rango de 0 a
10.
pág. 10786
Los valores de asimetría y curtosis de los ítems estuvieron en el intervalo ±2.00, lo cual indica una
distribución adecuada respecto a la normalidad univariada. Adicionalmente, el índice multivariado de
Mardia fue inferior a 70, confirmando la presencia de normalidad multivariada (Rodríguez & Ruiz,
2008).
Análisis factorial confirmatorio muestra total
Se evaluaron dos modelos factoriales utilizando los datos de la muestra total:
Modelo AUDIM-M1: Basado en la estructura original de cuatro factores propuesta por Aguirre et al.
(2017). Este modelo presentó índices de ajuste adecuados, pero marginales (GFI = .917; RMSEA =
.081; CFI = .892), y explicó el 62% de la varianza. Sin embargo, cuatro ítems (2, 6, 9 y 12) mostraron
cargas factoriales inferiores a .60 (Tablas 1 y 2).
Tabla 1 Índices absolutos, incrementales y de parsimonia para los modelos generados.
Índices absolutos
Índices incrementales
Índices de parsimonia
Modelo
2
GFI
RMSEA
AGFI
TLI
CFI
2/gl
AIC
AUDIM-
M1
337.007*
.917
.081
.882
.865
.892
4.012
409.007
AUDIM-
M2
87.362*
.968
.021
.947
.961
.971
2.184
139.632
Nota: * p < .05; GFI = índice de bondad de ajuste; RMSEA = error cuadrático medio de aproximación; AGFI = índice de
bondad ajustado; TLI = índice de Tucker-Lewis; CFI = índice de ajuste comparativo; 2/gl = razón de Chi-cuadrado sobre
los grados de libertad; AIC = criterio de información de Akaike
El segundo y último modelo evaluado AUDIM-M2: Modelo ajustado que excluyó los ítems con cargas
factoriales inadecuadas. Este modelo mostró un ajuste óptimo (GFI = .968; RMSEA = .021; CFI = .971)
y explicó el 71% de la varianza total (Tabla 1). Solo un ítem presentó una carga factorial inferior a .60
(Tabla 2).
En ambos modelos, las correlaciones entre factores fueron de bajas a moderadas, lo que evidencia una
adecuada validez discriminante entre las dimensiones evaluadas.
pág. 10787
Tabla 2 Soluciones estandarizadas análisis factorial confirmatorio para los modelos AUDIM-M1 y
AUDIM-M2.
Ítem
AUDIM-M1
AUDIM-M2
F1
F2
F3
F4
F1
F2
F3
F4
Pesos Factoriales
4 Me siento feliz
.73
.71
6 Me siento contento con mi imagen corporal
.62
-
7 Estoy satisfecho con las cosas que voy
consiguiendo en la vida
.77
.78
11 Me siento una persona afortunada
.71
.70
12 Me gusta mi cara
.58
-
14 Estoy orgulloso de cómo voy dirigiendo mi
vida
.79
.82
1 Puedo correr y hacer ejercicio durante mucho
tiempo sin cansarme
.84
.83
9 Tengo más fuerza que la mayoría de la gente
de mi edad
.50
-
10 Tengo mucha resistencia física
.90
.92
15 Soy fuerte físicamente
.69
.65
Me considero una persona muy nerviosa
.39
-
3 A la hora de tomar una decisión, dependo
demasiado de la opinión de los demás
.90
.66
8 Para hacer cualquier cosa necesito la
aprobación de los demás
.59
.81
5 Se me dan bien las asignaturas de gramática y
español
.44
.44
13 Soy bueno en las asignaturas de ciencias
.61
.61
Correlaciones Factoriales
F1
-
.34
.29
.48
-
.32
.30
.48
F2
.34
-
.06
.07
.32
-
.00
.20
F3
.29
.06
-
.20
.30
.00
-
.00
F4
.48
.07
.20
-
.48
.20
.00
-
Nota: F1 = autoconcepto personal, F2 = autoconcepto físico, F3 = autoconcepto social, F4 = autoconcepto académico
Consistencia interna de las puntuaciones
La mayoría de los factores alcanzaron niveles adecuados de fiabilidad interna, con coeficientes Omega
y Alfa de Cronbach iguales o superiores a .70 en ambos modelos (Tabla 3). No obstante, el factor de
autoconcepto académico mostró coeficientes por debajo del umbral recomendado, resultado previsible
debido al reducido número de ítems que lo conforman.
pág. 10788
Tabla 3 Coeficiente omega y alfa para los factores obtenidos en los Modelos AUDIM-M1 y AUDIM-M2.
Factor
AUDIM-M1
AUDIM-M2
Ω
Ω
autoconcepto personal
.85
.84
.84
.84
autoconcepto físico
.83
.83
.85
.84
autoconcepto social
.68
.61
.70
.70
autoconcepto académico
.43
.42
.43
.42
Análisis factoriales confirmatorios deportistas y no deportistas
El mejor modelo evaluado (AUDIM-M2) fue replicado en las muestras de deportistas y no deportistas.
En ambas submuestras, los ítems presentaron valores de asimetría y curtosis dentro de rangos
aceptables, y el índice de Mardia confirmó normalidad multivariada (Rodríguez & Ruiz, 2008).
El mejor modelo evaluado (AUDIM-M2) fue replicado en las muestras de deportistas y no deportistas.
En ambas submuestras, los ítems presentaron valores de asimetría y curtosis dentro de rangos
aceptables, y el índice de Mardia confirmó normalidad multivariada (Rodríguez & Ruiz, 2008).
En los deportistas, el AUDIM-M2 presentó un ajuste adecuado (GFI = .929; RMSEA = .047; CFI =
.970), siendo significativamente superior al modelo independiente y semejante al modelo saturado.
En los no deportistas, el modelo también mostró un ajuste óptimo (GFI = .959; RMSEA = .057; CFI =
.965), siendo significativamente superior al modelo independiente y semejante al modelo saturado,
confirmando así la estabilidad del modelo en ambos grupos (Tabla 4).
Tabla 4 Índices absolutos, incrementales y de parsimonia para los modelos generados. Análisis factorial
confirmatorio para deportistas y no deportistas.
Modelo
Índices absolutos
Índices
incrementales
Índices de
parsimonia
2
GFI
RMSEA
AGFI
TLI
CFI
2/gl
AIC
Solución factorial para los deportistas
AUDIM-M2
50.479*
.929
.047
.883
.958
.970
1.262
102.479
Saturado
1.000
1.000
132.000
Independiente
400.451*
.564
.229
.477
.000
.000
7.281
422.451
Solución factorial para los no deportistas
AUDIM-M2
84.192*
.959
.057
.932
.952
.965
2.105
136.192
Saturado
1.00
1.000
132.000
Independiente
1315.756*
.528
.260
.434
.000
.000
23.923
1337.756
Nota: * p < .05; GFI = índice de bondad de ajuste; RMSEA = error cuadrático medio de aproximación; AGFI = índice de
bondad ajustado; TLI = índice de Tucker-Lewis; CFI = índice de ajuste comparativo; 2/gl = razón de Chi-cuadrado sobre
los grados de libertad; AIC = criterio de información de Akaike
pág. 10789
Las cargas factoriales en ambas submuestras fueron iguales o superiores a .60 en la mayoría de los
ítems, mientras que las correlaciones entre factores indicaron una adecuada validez discriminante
(Tabla 5).
Tabla 5 Soluciones estandarizadas para el análisis factorial confirmatorio en ambas muestras.
Ítem
Deportistas
No Deportistas
F1
F2
F3
F4
F1
F2
F3
F4
Pesos Factoriales
4 Me siento feliz
.59
.74
7 Estoy satisfecho con las cosas que voy consiguiendo en
la vida
.79
.77
11 Me siento una persona afortunada
.67
.71
14 Estoy orgulloso de cómo voy dirigiendo mi vida
.70
.85
1 Puedo correr y hacer ejercicio durante mucho tiempo sin
cansarme
.94
.79
10 Tengo mucha resistencia física
.82
.92
15 Soy fuerte físicamente
.41
.68
3 A la hora de tomar una decisión, dependo demasiado de
la opinión de los demás
.75
.64
8 Para hacer cualquier cosa necesito la aprobación de los
demás
.65
.85
5 Se me dan bien las asignaturas de gramática y español
.41
.45
13 Soy bueno en las asignaturas de ciencias
.77
.56
Correlaciones Factoriales
F1
-
.48
.30
.44
-
.27
.31
.49
F2
.48
-
.00
.09
.27
-
.00
.23
F3
.30
.00
-
.00
.31
.00
-
.00
F4
.44
.09
.00
-
.49
.23
.00
-
Nota: F1 = autoconcepto personal, F2 = autoconcepto físico, F3 = autoconcepto social, F4 =
autoconcepto académico
Invarianza de la estructura factorial entre deportistas y no deportistas
Con el propósito de determinar si la estructura factorial del AUDIM-M2 era equivalente entre
deportistas y no deportistas, se llevó a cabo un análisis de invarianza factorial. Primero, se confirmó la
invarianza configural, evidenciada por la equivalencia del modelo base sin restricciones en ambas
muestras (GFI = .951; CFI = .966; RMSEA = .039; AIC = 238.752), pese a que el estadístico Chi-
pág. 10790
cuadrado no fue óptimo (Tabla 6). Estos resultados permiten asumir que la estructura factorial
subyacente es similar en ambas poblaciones.
Posteriormente, se evaluó la invarianza métrica, imponiendo restricciones sobre las cargas factoriales.
Los índices de ajuste (GFI = .947; CFI = .962; RMSEA = .039; AIC = 237.276) continuaron siendo
adecuados y mostraron cambios mínimos con respecto al modelo sin restricciones, cumpliendo el
criterio de Cheung and Rensvold (2002) sobre la diferencia en CFI ≤ .01. Esto indica que las cargas
factoriales son invariantes entre ambos grupos.
A continuación, se examinó la invarianza factorial fuerte, que implica la equivalencia de interceptos. El
modelo resultante mantuvo un ajuste óptimo (GFI = .944; CFI = .960; RMSEA = .039; AIC = 233.941),
con ligeras diferencias respecto al modelo métrico. Estas evidencias apoyan la equivalencia de
interceptos entre ambos grupos, consolidando la robustez del modelo AUDIM-M2 entre adolescentes
deportistas y no deportistas.
Tabla 6 Índices de bondad de ajuste de cada uno de los modelos puestos a prueba v en la invarianza
factorial.
Modelo
Índice de Ajuste
2
gl
GFI
NFI
CFI
RMSEA
AIC
Modelo sin restricciones
134.752*
80
.951
.921
.966
.039
238.752
Invarianza métrica
147.276*
87
.947
.914
.962
.039
237.276
Invarianza factorial fuerte
159.817*
95
.944
.907
.960
.039
233.941
Nota: * p < .05; GFI = índice de bondad de ajuste; NFI = índice de ajuste normado; CFI = índice de ajuste comparativo; RMSEA
= error cuadrático medio de aproximación; AIC = criterio de Información de Akaike
La fiabilidad de los factores en ambas muestras resultó adecuada, a excepción, de nuevo, del factor
autoconcepto académico (Tabla 7), manteniéndose el patrón observado en la muestra total.
Tabla 7 Coeficiente omega y alfa para los factores obtenidos.
Deportistas
No Deportistas
Factor
Ω
Ω
autoconcepto personal
.78
.78
.85
.85
autoconcepto físico
.79
.76
.84
.83
autoconcepto social
.66
.66
.72
.70
autoconcepto académico
.53
.48
.41
.40
pág. 10791
Contrastes de las medias de los factores entre deportistas y no deportistas
Una vez demostrada la invarianza factorial, se procedió a comparar las medias de los factores, tomando
a la muestra de deportistas como referente (media fijada en cero). Se observaron diferencias
estadísticamente significativas en las medias de los factores de autoconcepto personal (diferencia = -
0.410, p < .05) y autoconcepto físico (diferencia = -1.519, p < .001), siendo superiores en la muestra de
deportistas. En cambio, no se hallaron diferencias significativas en los factores autoconcepto académico
y autoconcepto social.
En síntesis, los resultados confirman la validez factorial y la equivalencia psicométrica del AUDIM-
M2 tanto en adolescentes deportistas como no deportistas, permitiendo el uso comparativo de sus
puntajes y destacando la sólida configuración factorial en las condiciones evaluadas.
DISCUSIÓN Y CONCLUSIONES
Los hallazgos de este estudio brindan evidencia empírica sólida sobre la estructura factorial del
Cuestionario de Autoconcepto Dimensional (AUDIM-M), en su versión corta e informatizada, así como
sobre su equivalencia psicométrica en adolescentes mexicanos con y sin actividad deportiva. Estos
resultados responden al objetivo central de la investigación: identificar la estructura factorial más
apropiada y evaluar la invarianza factorial del instrumento entre deportistas y no deportistas.
En primer lugar, los análisis factoriales confirmatorios en la muestra total respaldan una estructura
compuesta por cuatro factores (autoconcepto personal, físico, social y académico), consistente con la
propuesta de Aguirre et al. (2017). Si bien fue necesario eliminar cuatro ítems para lograr un ajuste más
sólido, la estructura resultante mantiene saturaciones factoriales satisfactorias y correlaciones inter-
factoriales positivas y significativas.
En segundo lugar, la replicación del modelo óptimo (AUDIM-M2) tanto en la muestra de deportistas
como en la de no deportistas evidenció ajustes igualmente adecuados. Esta estabilidad estructural
sugiere que el cuestionario resulta apropiado para contextos con distintas dinámicas de actividad física,
concordando con investigaciones previas que señalan la pertinencia de adaptar las herramientas de
medición a diferentes poblaciones (Abalo et al., 2006; Vaquero-Solís et al., 2021).
Asimismo, se observaron niveles aceptables de consistencia interna en la mayoría de los factores,
incluso con un reducido número de ítems.
pág. 10792
No obstante, la menor fiabilidad del factor autoconcepto académico indica la necesidad de incorporar
más reactivos en futuros trabajos, con el propósito de optimizar su precisión y estabilidad.
La demostración de invarianza factorial entre grupos apoya la idea de que el AUDIM-M evalúa de
manera equivalente el autoconcepto en adolescentes deportistas y no deportistas. Esta evidencia
fortalece la validez cruzada del instrumento, al tiempo que respalda su uso en contextos diversos. La
robustez del modelo permite confiar en la comparabilidad de los puntajes, aportando rigor metodológico
a los estudios interculturales o intergrupales sobre autoconcepto (Luong & Flake, 2023).
En términos empíricos, las comparaciones entre las medias de los factores mostraron diferencias
significativas a favor de los deportistas en el autoconcepto personal y físico. Estos resultados resultan
coherentes con la literatura que asocia la práctica deportiva sistemática con un mayor bienestar
psicológico, mayor satisfacción corporal y una percepción más positiva de las propias capacidades
sociales (Benitez-Sillero et al., 2024; Costigan et al., 2016; Mayorga-Vega et al., 2012; McNamee et
al., 2016).
Estudios más recientes confirman el vínculo entre el ejercicio físico, la salud mental y el autoconcepto
positivo en adolescentes y jóvenes, destacando el papel del deporte como un factor promotor de
bienestar global (Biddle et al., 2015; Grao-Cruces et al., 2017; Valverde-Sánchez et al., 2024). Estos
hallazgos subrayan la importancia de considerar el contexto deportivo como un elemento clave en el
diseño de intervenciones orientadas a fortalecer el autoconcepto en adolescentes
Limitaciones y líneas futuras de investigación
Este estudio presenta al menos dos limitaciones. La primera se refiere al uso de una muestra no
probabilística y la concentración geográfica en una única ciudad mexicana. Futuros estudios deberían
ampliar la muestra a otras regiones y contextos culturales para evaluar la generalización de los hallazgos
y explorar la influencia de otras variables, como el nivel socioeconómico y el tipo de deporte practicado.
La segunda limitación deriva del uso de un instrumento de autoinforme, con las posibles distorsiones
asociadas a la deseabilidad social. Investigaciones futuras podrían complementar la evaluación con
medidas indirectas o informes de terceros.
Además, sería valioso examinar la capacidad predictiva del AUDIM-M sobre variables de ajuste
personal, académico y deportivo.
pág. 10793
Aplicaciones prácticas
El AUDIM-M ha demostrado ser un instrumento válido y confiable para evaluar el autoconcepto en
adolescentes deportistas y no deportistas. Su estructura factorial de cuatro dimensiones proporciona un
marco útil para futuras investigaciones en el ámbito de la psicología educativa y del deporte,
permitiendo comprender mejor los factores que influyen en la construcción del autoconcepto durante la
adolescencia. La integración de estos hallazgos en programas educativos y deportivos podría contribuir
al desarrollo integral de los jóvenes, promoviendo su bienestar psicológico y social.
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