EVIDENCIAS DE VALIDEZ Y CONFIABILIDAD
DEL MINDFUL ATTENTION AWARENESS SCALE
EN ESTUDIANTES DE NIVEL MEDIO SUPERIOR
EN MÉXICO
EVIDENCE OF VALIDITY AND RELIABILITY OF THE
MINDFUL ATTENTION AWARENESS SCALE (MAAS) IN
UPPER SECONDARY SCHOOL STUDENTS IN MEXICO
Aldo Ricardo Ortega Bastida
Universidad Autónoma del Estado de México
Alejandra Moysén Chimal
Universidad Autónoma del Estado de México
pág. 13336
DOI: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v10i1.23102
Evidencias de validez y confiabilidad del Mindful Attention Awareness
Scale en estudiantes de nivel medio superior en México
Aldo Ricardo Ortega Bastida1
ar.ortega@live.com.mx
https://orcid.org/0009-0001-2002-1162
Universidad Autónoma del Estado de México
México
Alejandra Moysén Chimal
amoysenc@uaemex.mx
https://orcid.org/0000-0002-2201-2737
Universidad Autónoma del Estado de
México
México
RESUMEN
El Mindfulness o Atención Plena (AP) ha sido un constructo que ha cobrado relevancia en los últimos
años en la psicología, utilizada como técnica de intervención, modelo filosófico y herramienta formativa
en la educación. El presente estudio buscó obtener las propiedades psicométricas del Mindful Attention
Awareness Scale (MAAS) en su versión al español de doce reactivos en una muestra de jóvenes
estudiantes de nivel medio superior en el Estado de México. El diseño incluyó un muestreo no
probabilístico con 309 participantes de entre 15 y 18 años. Los resultados del Análisis Factorial
Exploratorio y Confirmatorio indican una estructura monofactorial, con alta consistencia interna (alfa
de Cronbach = 0.87) y con una varianza total de 41.751%. El modelo se evaluó mediante los índices de
ajuste GFI (.945), AGFI (.919), CFI (.950) y RMSEA (.059). Los hallazgos sugieren que el MAAS es
una herramienta confiable para evaluar la AP en esta población de jóvenes.
Palabras Clave: Atención plena, mindfulness, escala, estudiantes
1 Autor principal
Correspondencia: ar.ortega@live.com.mx
DOI: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v10i1.23102
Evidencias de validez y confiabilidad del Mindful Attention Awareness
Scale en estudiantes de nivel medio superior en México
Aldo Ricardo Ortega Bastida1
ar.ortega@live.com.mx
https://orcid.org/0009-0001-2002-1162
Universidad Autónoma del Estado de México
México
Alejandra Moysén Chimal
amoysenc@uaemex.mx
https://orcid.org/0000-0002-2201-2737
Universidad Autónoma del Estado de
México
México
RESUMEN
El Mindfulness o Atención Plena (AP) ha sido un constructo que ha cobrado relevancia en los últimos
años en la psicología, utilizada como técnica de intervención, modelo filosófico y herramienta formativa
en la educación. El presente estudio buscó obtener las propiedades psicométricas del Mindful Attention
Awareness Scale (MAAS) en su versión al español de doce reactivos en una muestra de jóvenes
estudiantes de nivel medio superior en el Estado de México. El diseño incluyó un muestreo no
probabilístico con 309 participantes de entre 15 y 18 años. Los resultados del Análisis Factorial
Exploratorio y Confirmatorio indican una estructura monofactorial, con alta consistencia interna (alfa
de Cronbach = 0.87) y con una varianza total de 41.751%. El modelo se evaluó mediante los índices de
ajuste GFI (.945), AGFI (.919), CFI (.950) y RMSEA (.059). Los hallazgos sugieren que el MAAS es
una herramienta confiable para evaluar la AP en esta población de jóvenes.
Palabras Clave: Atención plena, mindfulness, escala, estudiantes
1 Autor principal
Correspondencia: ar.ortega@live.com.mx
pág. 13337
Evidence of validity and reliability of the Mindful Attention Awareness
Scale (MAAS) in upper secondary school students in Mexico
ABSTRACT
Mindfulness has become an increasingly relevant construct in psychology in recent years, used as a
therapeutic technique, a philosophical approach, and an educational tool. This study aims to assess the
psychometric properties of the 12-item Spanish version of the Mindful Attention Awareness Scale
(MAAS) in a sample of high school students in the State of Mexico. The design included a non-random
sample of 309 participants aged 15 to 18. The results of the Exploratory and Confirmatory Factor
Analysis indicate a single-factor structure with strong internal consistency (Cronbach’s alpha = 0.87)
and total variance of 41.751%. The model was evaluated using the fit indices GFI (.945), AGFI (.919),
CFI (.950) y RMSEA (.059). The findings suggest that the MAAS is a reliable tool for assessing
mindfulness in this population of young students.
Keywords: Mindfulness, scale, students
Artículo recibido 02 enero 2026
Aceptado para publicación: 20 febrero 2026
Evidence of validity and reliability of the Mindful Attention Awareness
Scale (MAAS) in upper secondary school students in Mexico
ABSTRACT
Mindfulness has become an increasingly relevant construct in psychology in recent years, used as a
therapeutic technique, a philosophical approach, and an educational tool. This study aims to assess the
psychometric properties of the 12-item Spanish version of the Mindful Attention Awareness Scale
(MAAS) in a sample of high school students in the State of Mexico. The design included a non-random
sample of 309 participants aged 15 to 18. The results of the Exploratory and Confirmatory Factor
Analysis indicate a single-factor structure with strong internal consistency (Cronbach’s alpha = 0.87)
and total variance of 41.751%. The model was evaluated using the fit indices GFI (.945), AGFI (.919),
CFI (.950) y RMSEA (.059). The findings suggest that the MAAS is a reliable tool for assessing
mindfulness in this population of young students.
Keywords: Mindfulness, scale, students
Artículo recibido 02 enero 2026
Aceptado para publicación: 20 febrero 2026
pág. 13338
INTRODUCCIÓN
El Mindfulness o Atención Plena (AP), es un constructo que ha cobrado fuerza dentro de las
investigaciones en psicología, ya sea como técnica de intervención que colabora en los procesos
terapéuticos, como modelo filosófico o estilo de vida, e incluso como herramienta formativa en la
educación o de estrategia de prevención en los programas de psicología de la salud, parece existir un
consenso sobre la efectividad de su uso dentro de la psicología. Sin embargo, para estar claros sobre el
impacto que la AP suele reportar en las investigaciones es fundamental enmarcar la definición desde la
que se intenta comprender al fenómeno, y por supuesto, la estrategia para poder medirlo.
Hasta el momento las investigaciones se han enfrentado a la complejidad de la definición, al no existir
una definición acogida en la generalidad y aceptando que cada autor tiende a realizar sus propias
traducciones y definir sus componentes, es claro que el reto por afrontar radica en la reducción a los
mínimos componentes que puedan explicar la medición de este, sin embargo, el crecimiento en el
número de investigaciones que utilizan la palabra mindfulness tiene una tendencia al alza (Balderas et
al., 2017), lo que indica que a pesar de lo complejo del constructo y aún discutir sobre su definición en
lo teórico, los componentes que enmarcan la definición operacional parecen ser mucho más claros y
sencillos por alcanzar.
La tradición budista en oriente fue quien se encargara de forjar el concepto original desde la lengua
muerta del Pali, misma en donde las enseñanzas se compartían de generación en generación, limitando
así la posibilidad de preservar intacto el conocimiento, no obstante, todas las investigaciones realizadas
han hecho aportaciones que construyeron una de las definiciones más utilizadas en el argot científico,
la capacidad para mantener la atención consciente en el momento presente sin juzgar la experiencia
inmediata (Kabat-Zinn et al.,1985; Kabat-Zinn, 1994; León del Barco et al., 2008; Miró & Simón, 2012;
Quintana, 2016). En las propuestas de definición es posible encontrar algunos elementos que parecen
inherentes al concepto, y que, de ser así, podrían facilitar su medición, estos factores son: atención y
reconocimiento. Empero, existen otras definiciones que incorporan componentes como la aceptación o
la compasión (Grossman & Van Dam, 2011) que suelen complejizar la evaluación del constructo, pero
al mismo tiempo podrían enriquecerlo.
INTRODUCCIÓN
El Mindfulness o Atención Plena (AP), es un constructo que ha cobrado fuerza dentro de las
investigaciones en psicología, ya sea como técnica de intervención que colabora en los procesos
terapéuticos, como modelo filosófico o estilo de vida, e incluso como herramienta formativa en la
educación o de estrategia de prevención en los programas de psicología de la salud, parece existir un
consenso sobre la efectividad de su uso dentro de la psicología. Sin embargo, para estar claros sobre el
impacto que la AP suele reportar en las investigaciones es fundamental enmarcar la definición desde la
que se intenta comprender al fenómeno, y por supuesto, la estrategia para poder medirlo.
Hasta el momento las investigaciones se han enfrentado a la complejidad de la definición, al no existir
una definición acogida en la generalidad y aceptando que cada autor tiende a realizar sus propias
traducciones y definir sus componentes, es claro que el reto por afrontar radica en la reducción a los
mínimos componentes que puedan explicar la medición de este, sin embargo, el crecimiento en el
número de investigaciones que utilizan la palabra mindfulness tiene una tendencia al alza (Balderas et
al., 2017), lo que indica que a pesar de lo complejo del constructo y aún discutir sobre su definición en
lo teórico, los componentes que enmarcan la definición operacional parecen ser mucho más claros y
sencillos por alcanzar.
La tradición budista en oriente fue quien se encargara de forjar el concepto original desde la lengua
muerta del Pali, misma en donde las enseñanzas se compartían de generación en generación, limitando
así la posibilidad de preservar intacto el conocimiento, no obstante, todas las investigaciones realizadas
han hecho aportaciones que construyeron una de las definiciones más utilizadas en el argot científico,
la capacidad para mantener la atención consciente en el momento presente sin juzgar la experiencia
inmediata (Kabat-Zinn et al.,1985; Kabat-Zinn, 1994; León del Barco et al., 2008; Miró & Simón, 2012;
Quintana, 2016). En las propuestas de definición es posible encontrar algunos elementos que parecen
inherentes al concepto, y que, de ser así, podrían facilitar su medición, estos factores son: atención y
reconocimiento. Empero, existen otras definiciones que incorporan componentes como la aceptación o
la compasión (Grossman & Van Dam, 2011) que suelen complejizar la evaluación del constructo, pero
al mismo tiempo podrían enriquecerlo.
pág. 13339
A pesar de las complicaciones tanto en la definición como en la forma de evaluar el constructo, AP se
ha estudiado en diversas poblaciones en lo individual y grupal, ya sea en el entorno educativo (López &
Gené-Morales, 2021; Sheinman & Russo-Netzer, 2021; Skelly & Estrada-Chichon, 2021); relaciones
interpersonales y emociones (Khoury et al., 2015; Lathren et al. 2021; Pratscher et al., 2018); depresión
y ansiedad (Aranda et al., 2021; European Psychiatry, 2023; Maddock & Blair, 2021); dentro de los
modelos de intervención terapéutica (Allen et al., 2021; British Medical Bulletin, 2021; Li, 2023); o la
neuropsicología (Smart et al., 2021;Wheeler et al., 2017; Whitfield et al., 2021). Por eso que, utilizar
instrumentos que permitan el contraste en las investigaciones es imperativo, dando mayores bases para
usar AP como herramienta de prevención o intervención.
La diversidad de poblaciones en las que se ha probado la AP ha permitido a los investigadores hacer
propuestas de evaluación que les permitan atender las necesidades de sus participantes y desarrollar
diversas escalas para medir el constructo. Algunas de las escalas que se han propuesto son: Freiburg
Mindfulness Inventory FMI (Walach et al., 2006) que cuenta con versiones de 30 reactivos en su versión
original y 14 reactivos en una reducción que ha demostrado ser aplicable en entornos clínicos y de
investigación, es una escala tipo Likert de cuatro puntos, una de sus principales ventajas es que tiene
traducción a varios idiomas, incluido el español, su estructura factorial se integra de dos componentes:
aceptación y presencia; Cognitive and Affective Mindfulness Scale-Revised CAMS-R (Feldman et al.,
2007) es una escala de 12 ítems de tipo Likert de cuatro puntos que se ha centrado en población clínica
mediante su estructura de cuatro dimensiones: atención, conciencia, aceptación y desidentificación; Five
Facet Mindfulness Questionnarie FFMQ (Baer et al., 2006) es la escala de autoinforme tipo Likert de
cinco puntos y constituida por 39 reactivos, buscando ser una escala integradora al incorporar los
elementos disponibles en otros instrumentos de su tipo, evalúa cinco dimensiones en aspectos tanto
cognitivos como afectivos: observación, descripción, actuación con conciencia, no reactividad y actitud
no juiciosa, una de sus principales ventajas es que se ha traducido a varios idiomas como francés, alemán
y español; el Mindful Attention Awareness Scale MAAS (Brown & Ryan, 2003), es una herramienta de
evaluación sencilla y de ágil aplicación, puntuando la capacidad de un individuo para estar atento y
consciente en la experiencia inmediata y en el momento presente (Soler et al., 2012). En cuanto a las
versiones disponibles de la escala hay versiones que cuentan con 15 reactivos estructurados como
A pesar de las complicaciones tanto en la definición como en la forma de evaluar el constructo, AP se
ha estudiado en diversas poblaciones en lo individual y grupal, ya sea en el entorno educativo (López &
Gené-Morales, 2021; Sheinman & Russo-Netzer, 2021; Skelly & Estrada-Chichon, 2021); relaciones
interpersonales y emociones (Khoury et al., 2015; Lathren et al. 2021; Pratscher et al., 2018); depresión
y ansiedad (Aranda et al., 2021; European Psychiatry, 2023; Maddock & Blair, 2021); dentro de los
modelos de intervención terapéutica (Allen et al., 2021; British Medical Bulletin, 2021; Li, 2023); o la
neuropsicología (Smart et al., 2021;Wheeler et al., 2017; Whitfield et al., 2021). Por eso que, utilizar
instrumentos que permitan el contraste en las investigaciones es imperativo, dando mayores bases para
usar AP como herramienta de prevención o intervención.
La diversidad de poblaciones en las que se ha probado la AP ha permitido a los investigadores hacer
propuestas de evaluación que les permitan atender las necesidades de sus participantes y desarrollar
diversas escalas para medir el constructo. Algunas de las escalas que se han propuesto son: Freiburg
Mindfulness Inventory FMI (Walach et al., 2006) que cuenta con versiones de 30 reactivos en su versión
original y 14 reactivos en una reducción que ha demostrado ser aplicable en entornos clínicos y de
investigación, es una escala tipo Likert de cuatro puntos, una de sus principales ventajas es que tiene
traducción a varios idiomas, incluido el español, su estructura factorial se integra de dos componentes:
aceptación y presencia; Cognitive and Affective Mindfulness Scale-Revised CAMS-R (Feldman et al.,
2007) es una escala de 12 ítems de tipo Likert de cuatro puntos que se ha centrado en población clínica
mediante su estructura de cuatro dimensiones: atención, conciencia, aceptación y desidentificación; Five
Facet Mindfulness Questionnarie FFMQ (Baer et al., 2006) es la escala de autoinforme tipo Likert de
cinco puntos y constituida por 39 reactivos, buscando ser una escala integradora al incorporar los
elementos disponibles en otros instrumentos de su tipo, evalúa cinco dimensiones en aspectos tanto
cognitivos como afectivos: observación, descripción, actuación con conciencia, no reactividad y actitud
no juiciosa, una de sus principales ventajas es que se ha traducido a varios idiomas como francés, alemán
y español; el Mindful Attention Awareness Scale MAAS (Brown & Ryan, 2003), es una herramienta de
evaluación sencilla y de ágil aplicación, puntuando la capacidad de un individuo para estar atento y
consciente en la experiencia inmediata y en el momento presente (Soler et al., 2012). En cuanto a las
versiones disponibles de la escala hay versiones que cuentan con 15 reactivos estructurados como
pág. 13340
unifactoriales (Inchausti et al., 2014; Soler et al., 2012), 15 o 12 reactivos y con indicios de dos factores
los trabajos de Bruin et al. (2011) y Balderas et al. (2018) respectivamente. Según Reyes-Bossio et al.
(2022) es una de las escalas de autorreporte más empleadas en la comunidad científica, entre otras cosas,
esto es debido a sus peculiaridades en comparación con otras escalas, como poder aplicarse en población
no clínica y clínica, que su aplicación no requiere de experiencia previa o entrenamientos en AP, además
de que ha sido adaptada y traducida a diversos idiomas como el español, chino, portugués, italiano, por
mencionar algunos.
Balderas et al. (2018) en su modelo propuesto que integra dos factores, con una varianza total de 50.47%
con 12 reactivos y los siguientes índices de ajuste: x2=2.02; Comparative Fit Index CFI .946; Goodness
of fit index GFI .940; Adjusted goodness of fit index AGFI .911; Standardized Root Mean Square
Residual RMR, .091; Root Mean Square Error of Approximation RMSEA .062 Probability of Close Fit
PCLOSE .119.
Ferrando et al. (2021) refieren que cuando una prueba psicológica ya existe, se debe de adecuar al nuevo
contexto, para verificar sus evidencias de validez y confiabilidad. Derivado del planteamiento anterior,
el presente trabajo pretende la obtención de las propiedades psicométricas del MAAS en su versión
bifactorial de 12 reactivos para su uso específico en población de nivel educativo medio superior, a fin
de aportar a las investigaciones sobre AP en el uso de herramientas válidas en idioma español.
DESARROLLO
Se empleó un muestreo no probabilístico intencionado, en donde se consideraron como criterios de
inclusión: a) Tener entre 15 y 18 años cumplidos y b) ser estudiante del nivel medio superior. Por lo que
para la presente investigación se trabajó con los datos obtenidos de 309 jóvenes estudiantes del nivel
medio superior en una escuela privada en Toluca, Estado de México. Se contó con la participación de
146 mujeres (47.2%) y 163 hombres (52.8%), con edades que van de entre 16 y 18 años, con una edad
promedio en las mujeres de 16.08 años y en los hombres de 16.06 años. Los datos sociodemográficos
de los participantes pueden consultarse en la Tabla 1 (p.25).
Para el desarrollo del presente estudio se empleó el Mindful Attention and Awareness Scale (MAAS),
mismo que en su versión original elaborada por Brown y Ryan (2003), mide la AP mediante un factor
denominado Atención-Reconocimiento, mientras que en la versión propuesta por Balderas et al. (2018)
unifactoriales (Inchausti et al., 2014; Soler et al., 2012), 15 o 12 reactivos y con indicios de dos factores
los trabajos de Bruin et al. (2011) y Balderas et al. (2018) respectivamente. Según Reyes-Bossio et al.
(2022) es una de las escalas de autorreporte más empleadas en la comunidad científica, entre otras cosas,
esto es debido a sus peculiaridades en comparación con otras escalas, como poder aplicarse en población
no clínica y clínica, que su aplicación no requiere de experiencia previa o entrenamientos en AP, además
de que ha sido adaptada y traducida a diversos idiomas como el español, chino, portugués, italiano, por
mencionar algunos.
Balderas et al. (2018) en su modelo propuesto que integra dos factores, con una varianza total de 50.47%
con 12 reactivos y los siguientes índices de ajuste: x2=2.02; Comparative Fit Index CFI .946; Goodness
of fit index GFI .940; Adjusted goodness of fit index AGFI .911; Standardized Root Mean Square
Residual RMR, .091; Root Mean Square Error of Approximation RMSEA .062 Probability of Close Fit
PCLOSE .119.
Ferrando et al. (2021) refieren que cuando una prueba psicológica ya existe, se debe de adecuar al nuevo
contexto, para verificar sus evidencias de validez y confiabilidad. Derivado del planteamiento anterior,
el presente trabajo pretende la obtención de las propiedades psicométricas del MAAS en su versión
bifactorial de 12 reactivos para su uso específico en población de nivel educativo medio superior, a fin
de aportar a las investigaciones sobre AP en el uso de herramientas válidas en idioma español.
DESARROLLO
Se empleó un muestreo no probabilístico intencionado, en donde se consideraron como criterios de
inclusión: a) Tener entre 15 y 18 años cumplidos y b) ser estudiante del nivel medio superior. Por lo que
para la presente investigación se trabajó con los datos obtenidos de 309 jóvenes estudiantes del nivel
medio superior en una escuela privada en Toluca, Estado de México. Se contó con la participación de
146 mujeres (47.2%) y 163 hombres (52.8%), con edades que van de entre 16 y 18 años, con una edad
promedio en las mujeres de 16.08 años y en los hombres de 16.06 años. Los datos sociodemográficos
de los participantes pueden consultarse en la Tabla 1 (p.25).
Para el desarrollo del presente estudio se empleó el Mindful Attention and Awareness Scale (MAAS),
mismo que en su versión original elaborada por Brown y Ryan (2003), mide la AP mediante un factor
denominado Atención-Reconocimiento, mientras que en la versión propuesta por Balderas et al. (2018)
pág. 13341
se establece una división entre el factor Atención y el factor Reconocimiento, proponiendo un modelo
bifactorial. El instrumento es una escala de tipo Likert que mide frecuencia y emplea seis opciones de
respuesta: 1 casi siempre, 2 muy frecuente, 3 algo frecuente, 4 poco frecuente, 5 muy poco frecuente y
6 casi nunca. Una de las principales ventajas de este instrumento es que para su aplicación no se requiere
que los participantes cuenten con algún entrenamiento o práctica en la técnica de atención plena. Para
obtener el resultado final se debe obtener el promedio aritmético asignado a cada pregunta, lo que
significa que puntajes altos indican un mayor estado de Atención Reconocimiento. En cuanto a los
estudios de validez y confiabilidad, la MAAS ha demostrado alta consistencia interna, siguiendo con
Balderas et al. (2018) reportaron alfa de Cronbach de .89, lo que sugiere que los elementos miden
eficazmente el constructo, y validez convergente con otras medidas de bienestar y regulación emocional,
además de un coeficiente omega de .91 lo que indica la confiabilidad en los ítems.
La población de jóvenes estudiantes del nivel medio superior que participó en el estudio forma parte de
la matrícula de una escuela preparatoria privada en el Estado de México, el primer paso consistió en
tener un acercamiento con las autoridades institucionales para presentar el proyecto y obtener su
autorización. Posteriormente se programó una reunión con toda la comunidad escolar: personal
administrativo, docentes, padres de familia y alumnado, en la que se informó mediante una plática
orientativa el objetivo del estudio y los criterios de inclusión y exclusión requeridos para formar parte
de la investigación. Los jóvenes estudiantes que decidieron participar voluntariamente y sabiendo que
no existía algún tipo de gratificación en especie o incentivo económico, ni represalia por no participar,
procedieron a la firma del asentimiento informado, mientras que sus padres y/o tutores firmaron el
consentimiento informado y autorización para que sus hijos pudieran participar en el estudio. Se aplicó
el cuestionario y la recolección de algunos datos sociodemográficos mediante el uso de un formulario
electrónico. Los datos se procesaron a través del paquete estadístico SPSS para Windows, versión 23.
Previo a la realización del análisis factorial los datos se sometieron a un análisis exploratorio de valores
perdidos y casos atípicos para asegurar la integridad de los datos. Se realizó un análisis factorial
exploratorio (AFE) con el método de extracción de componentes principales para identificar las
estructuras subyacentes (Macia Sepúlveda, 2010), y se aplicó una rotación varimax debido a que la
correlación entre reactivos era menor a .30 para la identificación de las cargas factoriales en cada
se establece una división entre el factor Atención y el factor Reconocimiento, proponiendo un modelo
bifactorial. El instrumento es una escala de tipo Likert que mide frecuencia y emplea seis opciones de
respuesta: 1 casi siempre, 2 muy frecuente, 3 algo frecuente, 4 poco frecuente, 5 muy poco frecuente y
6 casi nunca. Una de las principales ventajas de este instrumento es que para su aplicación no se requiere
que los participantes cuenten con algún entrenamiento o práctica en la técnica de atención plena. Para
obtener el resultado final se debe obtener el promedio aritmético asignado a cada pregunta, lo que
significa que puntajes altos indican un mayor estado de Atención Reconocimiento. En cuanto a los
estudios de validez y confiabilidad, la MAAS ha demostrado alta consistencia interna, siguiendo con
Balderas et al. (2018) reportaron alfa de Cronbach de .89, lo que sugiere que los elementos miden
eficazmente el constructo, y validez convergente con otras medidas de bienestar y regulación emocional,
además de un coeficiente omega de .91 lo que indica la confiabilidad en los ítems.
La población de jóvenes estudiantes del nivel medio superior que participó en el estudio forma parte de
la matrícula de una escuela preparatoria privada en el Estado de México, el primer paso consistió en
tener un acercamiento con las autoridades institucionales para presentar el proyecto y obtener su
autorización. Posteriormente se programó una reunión con toda la comunidad escolar: personal
administrativo, docentes, padres de familia y alumnado, en la que se informó mediante una plática
orientativa el objetivo del estudio y los criterios de inclusión y exclusión requeridos para formar parte
de la investigación. Los jóvenes estudiantes que decidieron participar voluntariamente y sabiendo que
no existía algún tipo de gratificación en especie o incentivo económico, ni represalia por no participar,
procedieron a la firma del asentimiento informado, mientras que sus padres y/o tutores firmaron el
consentimiento informado y autorización para que sus hijos pudieran participar en el estudio. Se aplicó
el cuestionario y la recolección de algunos datos sociodemográficos mediante el uso de un formulario
electrónico. Los datos se procesaron a través del paquete estadístico SPSS para Windows, versión 23.
Previo a la realización del análisis factorial los datos se sometieron a un análisis exploratorio de valores
perdidos y casos atípicos para asegurar la integridad de los datos. Se realizó un análisis factorial
exploratorio (AFE) con el método de extracción de componentes principales para identificar las
estructuras subyacentes (Macia Sepúlveda, 2010), y se aplicó una rotación varimax debido a que la
correlación entre reactivos era menor a .30 para la identificación de las cargas factoriales en cada
pág. 13342
elemento (Ferrando et al., 2022). Se estimó la consistencia interna mediante el Alfa de Cronbach y la
Omega de McDonald (Ventura-León & Caycho-Rodríguez, 2017). Obteniendo un modelo teórico
propuesto que consistió en un factor con doce ítems en total. Posteriormente, se empleó el programa
AMOS versión 21, para realizar el Análisis Factorial Confirmatorio para validar el modelo obtenido
mediante componentes principales y rotación varimax. El ajuste del modelo se evaluó mediante los
índices de ajuste GFI, AGFI, CFI y RMSEA (Escobedo Portillo et al., 2016).
Se obtuvo un índice de Kaiser-Meyer-Olkin (KMO), que de acuerdo con Ferrando-Piera (2021) a mayor
valor de índice, más comunalidad disponible en la matriz de correlación, y mejor la adecuación del
muestreo, los datos obtenidos para en la presente investigación del MAAS fue de .914, y la prueba de
esfericidad de Bartlett determinó p < 0,001., por lo que los valores son adecuados para explicar los datos
de los participantes, indicando que hay relaciones significativas entre las variables. (Macia Sepúlveda,
2010).
El AFE con rotación varimax explican una varianza total del 41.751%, obteniendo por resultado un
modelo mono factorial de la versión de la MAAS con doce reactivos (ver Tabla 2). La consistencia
interna de la MAAS se evaluó con dos coeficientes de confiabilidad. Los resultados mostraron un Alfa
de Cronbach y un Omega de McDonald de .87, lo cual indica una buena homogeneidad en los ítems y
buena consistencia interna para la medición de atención plena en esta muestra (Bautista-Díaz et al.,
2022; Ventura-León & Caycho-Rodríguez, 2017).
Los valores de porcentaje de varianza, Alfa de Cronbach y Omega de McDonald pueden consultarse en
la Tabla 2 (p.27).
La Tabla 3 (p.28) muestra los resultados obtenidos del peso factorial de los 12 reactivos del MAAS,
cuyos valores van de .467 a .799, y la comunalidad de .215 a .639
Se realizó el Análisis Factorial Confirmatorio a fin de explorar el ajuste de la estructura factorial, misma
que se evaluó con diversos indicadores de bondad de ajuste que se muestran en la Tabla 4 (p.30), que de
acuerdo con Byrne (2010) se requiere SRMR y RMSEA igual o menor que .05 y CFI, GFI y AGFI
cercanos a 1.
elemento (Ferrando et al., 2022). Se estimó la consistencia interna mediante el Alfa de Cronbach y la
Omega de McDonald (Ventura-León & Caycho-Rodríguez, 2017). Obteniendo un modelo teórico
propuesto que consistió en un factor con doce ítems en total. Posteriormente, se empleó el programa
AMOS versión 21, para realizar el Análisis Factorial Confirmatorio para validar el modelo obtenido
mediante componentes principales y rotación varimax. El ajuste del modelo se evaluó mediante los
índices de ajuste GFI, AGFI, CFI y RMSEA (Escobedo Portillo et al., 2016).
Se obtuvo un índice de Kaiser-Meyer-Olkin (KMO), que de acuerdo con Ferrando-Piera (2021) a mayor
valor de índice, más comunalidad disponible en la matriz de correlación, y mejor la adecuación del
muestreo, los datos obtenidos para en la presente investigación del MAAS fue de .914, y la prueba de
esfericidad de Bartlett determinó p < 0,001., por lo que los valores son adecuados para explicar los datos
de los participantes, indicando que hay relaciones significativas entre las variables. (Macia Sepúlveda,
2010).
El AFE con rotación varimax explican una varianza total del 41.751%, obteniendo por resultado un
modelo mono factorial de la versión de la MAAS con doce reactivos (ver Tabla 2). La consistencia
interna de la MAAS se evaluó con dos coeficientes de confiabilidad. Los resultados mostraron un Alfa
de Cronbach y un Omega de McDonald de .87, lo cual indica una buena homogeneidad en los ítems y
buena consistencia interna para la medición de atención plena en esta muestra (Bautista-Díaz et al.,
2022; Ventura-León & Caycho-Rodríguez, 2017).
Los valores de porcentaje de varianza, Alfa de Cronbach y Omega de McDonald pueden consultarse en
la Tabla 2 (p.27).
La Tabla 3 (p.28) muestra los resultados obtenidos del peso factorial de los 12 reactivos del MAAS,
cuyos valores van de .467 a .799, y la comunalidad de .215 a .639
Se realizó el Análisis Factorial Confirmatorio a fin de explorar el ajuste de la estructura factorial, misma
que se evaluó con diversos indicadores de bondad de ajuste que se muestran en la Tabla 4 (p.30), que de
acuerdo con Byrne (2010) se requiere SRMR y RMSEA igual o menor que .05 y CFI, GFI y AGFI
cercanos a 1.
pág. 13343
El creciente interés por el uso de la AP tanto en poblaciones clínicas como poblaciones no clínicas
motiva a los investigadores al desarrollo de instrumentos que permitan medir de manera confiable el
constructo desde una perspectiva sociocultural.
El objetivo del presente estudio busca aportar a la comprensión de la MAAS y su desempeño en el
contexto de la población de jóvenes estudiantes del nivel medio superior en México, mediante la
obtención de las propiedades psicométricas en su versión en español (Balderas et al., 2018).
Como resultado del Análisis Factorial se arroja una solución monofactorial, similar a la obtenida por los
autores Brown y Ryan (2003) en la propuesta original de la escala y otros autores que han hecho
traducciones o adaptaciones con 5, 12, 14 y 15 reactivos en donde los ítems cargan significativamente
en el factor latente (Caycho-Rodriguez et al., 2019; López-Maya et al., 2015; Smith et al., 2017; Soler
et al., 2012; Vam Dam et al., 2010).
El instrumento explica una varianza del 41,75 % de la AP, según Macia Sepúlveda (2010) cada ítem que
lo forma debe tener cargas factoriales mayor a .30 para ser significativas, en el caso del MAAS las cargas
van de .467 a .799. El ítem 12 el que tiene la carga factorial más alta y el reactivo cuatro el de menor
carga, estos resultados son similares a los encontrados en otros estudios que han trabajado con versiones
de la MAAS (Baer et al., 2016; Soler et al., 2012)
La confiabilidad se obtuvo mediante el cálculo de los coeficientes de Alfa de Cronbach y Omega de
McDonald, ambos con un puntaje de .87 indican una alta consistencia interna de la MAAS, lo que
sugiere que los reactivos son coherentes y miden con fiabilidad el constructo de AP. Un valor de los
coeficientes Alfa y Omega superior al .70 se considera aceptable en estudios psicométricos (Valdrich et
al., 2017), mientras que valores superiores a .80, como los obtenidos en este estudio, indican una
excelente fiabilidad (Bautista-Díaz et al., 2022; Ventura-León & Caycho-Rodríguez, 2017). Los valores
encontrados son comparables a los reportados en estudios previos con la MAAS. Por ejemplo, en la
versión original Brown y Ryan (2003) reportaron un alfa de .82 en una muestra de adultos, en tanto que
otros estudios han encontrado coeficientes de Alfa, que rondan entre .80 - .89 en diversas poblaciones
(MacKillop & Anderson, 2007), incluso en otros países de .87-.89 (Reyes-Bossio, 2022; Soler et at.,
2012) y el instrumento de Balderas et al. (2018) empleado en el presente estudio reportó α= .86. La
El creciente interés por el uso de la AP tanto en poblaciones clínicas como poblaciones no clínicas
motiva a los investigadores al desarrollo de instrumentos que permitan medir de manera confiable el
constructo desde una perspectiva sociocultural.
El objetivo del presente estudio busca aportar a la comprensión de la MAAS y su desempeño en el
contexto de la población de jóvenes estudiantes del nivel medio superior en México, mediante la
obtención de las propiedades psicométricas en su versión en español (Balderas et al., 2018).
Como resultado del Análisis Factorial se arroja una solución monofactorial, similar a la obtenida por los
autores Brown y Ryan (2003) en la propuesta original de la escala y otros autores que han hecho
traducciones o adaptaciones con 5, 12, 14 y 15 reactivos en donde los ítems cargan significativamente
en el factor latente (Caycho-Rodriguez et al., 2019; López-Maya et al., 2015; Smith et al., 2017; Soler
et al., 2012; Vam Dam et al., 2010).
El instrumento explica una varianza del 41,75 % de la AP, según Macia Sepúlveda (2010) cada ítem que
lo forma debe tener cargas factoriales mayor a .30 para ser significativas, en el caso del MAAS las cargas
van de .467 a .799. El ítem 12 el que tiene la carga factorial más alta y el reactivo cuatro el de menor
carga, estos resultados son similares a los encontrados en otros estudios que han trabajado con versiones
de la MAAS (Baer et al., 2016; Soler et al., 2012)
La confiabilidad se obtuvo mediante el cálculo de los coeficientes de Alfa de Cronbach y Omega de
McDonald, ambos con un puntaje de .87 indican una alta consistencia interna de la MAAS, lo que
sugiere que los reactivos son coherentes y miden con fiabilidad el constructo de AP. Un valor de los
coeficientes Alfa y Omega superior al .70 se considera aceptable en estudios psicométricos (Valdrich et
al., 2017), mientras que valores superiores a .80, como los obtenidos en este estudio, indican una
excelente fiabilidad (Bautista-Díaz et al., 2022; Ventura-León & Caycho-Rodríguez, 2017). Los valores
encontrados son comparables a los reportados en estudios previos con la MAAS. Por ejemplo, en la
versión original Brown y Ryan (2003) reportaron un alfa de .82 en una muestra de adultos, en tanto que
otros estudios han encontrado coeficientes de Alfa, que rondan entre .80 - .89 en diversas poblaciones
(MacKillop & Anderson, 2007), incluso en otros países de .87-.89 (Reyes-Bossio, 2022; Soler et at.,
2012) y el instrumento de Balderas et al. (2018) empleado en el presente estudio reportó α= .86. La
pág. 13344
consistencia en los coeficientes Alfa y Omega en estudios independientes y diversos contextos, respalda
la estabilidad y robustez de la escala para media la AP.
La inclusión del coeficiente Omega de McDonald obtenida (.87) fortalece la fiabilidad de los resultados,
debido a que Omega es un estimador que tiende a mayor precisión cuando los ítems presentan cargas
factoriales (Padilla & Divers, 2016). Así que la alta consistencia de ambos coeficientes en este estudio
y respaldar la fiabilidad de la escala aseguran la medición confiable del constructo, incluso ante posibles
variaciones en la estructura factorial de la escala.
Si bien los valores obtenidos sugieren una elevada consistencia interna, es importante considerar las
limitaciones propias del estudio, la primera de ellas radica en la comprensión misma del constructo que
mide, ya que la complejidad de este y sus diversas acepciones dificulta su medición, es por lo anterior,
que se recomienda considerar la validez de convergencia con los instrumentos disponibles en idioma
español. Otra limitación es a la que se someten métodos como el autoinforme en el que es posible tener
sesgos en la información reportada por la deseabilidad social.
Con respecto al AFC, la estructura monofactorial de 12 ítems que dio por resultado índices de ajuste
incremental (GFI, AGFI, CFI), y medida de bondad de ajuste (RMSEA) considerados satisfactorios.
Cabe señalar que el índice de bondad de ajuste (GFI) y el índice ajustado de bondad de ajuste (AGFI)
son indicadores de lo bien que se puede ajustar un modelo propuesto a los datos observados. En ambos
modelos se presenta el puntaje de .945 en el índice GFI y para el caso del AGFI los valores tienen una
ligera diferencia, teniendo .921 para el modelo de un factor y .919 para el modelo bifactorial, indicando
que no hay diferencia significativa en términos de bondad de ajuste (Hu & Bentler, 1999). Estos
indicadores deben estar cercanos o superiores a .90 para considerarse aceptables, lo que sugiere que en
estos índices ambos modelos se ajustan adecuadamente a los datos (Schumacker & Lomax, 2016). CFI
es el índice de ajuste comparativo, éste es un indicador que compara el modelo con un modelo nulo en
el que no existen relaciones entre las variables. En el caso del modelo de un factor el puntaje obtenido
fue de .951 y para el modelo bifactorial se calculó un índice de .950. Ambos valores se encuentran por
encima del umbral de .90, lo que se considera un indicador de buen ajuste (Bentler, 1990). En estos
puntajes los modelos muestran una diferencia que no favorece a ninguno en particular. El RMSEA es
un indicador que calcula la discrepancia por gado de liberta en el modelo, de acuerdo con Browne &
consistencia en los coeficientes Alfa y Omega en estudios independientes y diversos contextos, respalda
la estabilidad y robustez de la escala para media la AP.
La inclusión del coeficiente Omega de McDonald obtenida (.87) fortalece la fiabilidad de los resultados,
debido a que Omega es un estimador que tiende a mayor precisión cuando los ítems presentan cargas
factoriales (Padilla & Divers, 2016). Así que la alta consistencia de ambos coeficientes en este estudio
y respaldar la fiabilidad de la escala aseguran la medición confiable del constructo, incluso ante posibles
variaciones en la estructura factorial de la escala.
Si bien los valores obtenidos sugieren una elevada consistencia interna, es importante considerar las
limitaciones propias del estudio, la primera de ellas radica en la comprensión misma del constructo que
mide, ya que la complejidad de este y sus diversas acepciones dificulta su medición, es por lo anterior,
que se recomienda considerar la validez de convergencia con los instrumentos disponibles en idioma
español. Otra limitación es a la que se someten métodos como el autoinforme en el que es posible tener
sesgos en la información reportada por la deseabilidad social.
Con respecto al AFC, la estructura monofactorial de 12 ítems que dio por resultado índices de ajuste
incremental (GFI, AGFI, CFI), y medida de bondad de ajuste (RMSEA) considerados satisfactorios.
Cabe señalar que el índice de bondad de ajuste (GFI) y el índice ajustado de bondad de ajuste (AGFI)
son indicadores de lo bien que se puede ajustar un modelo propuesto a los datos observados. En ambos
modelos se presenta el puntaje de .945 en el índice GFI y para el caso del AGFI los valores tienen una
ligera diferencia, teniendo .921 para el modelo de un factor y .919 para el modelo bifactorial, indicando
que no hay diferencia significativa en términos de bondad de ajuste (Hu & Bentler, 1999). Estos
indicadores deben estar cercanos o superiores a .90 para considerarse aceptables, lo que sugiere que en
estos índices ambos modelos se ajustan adecuadamente a los datos (Schumacker & Lomax, 2016). CFI
es el índice de ajuste comparativo, éste es un indicador que compara el modelo con un modelo nulo en
el que no existen relaciones entre las variables. En el caso del modelo de un factor el puntaje obtenido
fue de .951 y para el modelo bifactorial se calculó un índice de .950. Ambos valores se encuentran por
encima del umbral de .90, lo que se considera un indicador de buen ajuste (Bentler, 1990). En estos
puntajes los modelos muestran una diferencia que no favorece a ninguno en particular. El RMSEA es
un indicador que calcula la discrepancia por gado de liberta en el modelo, de acuerdo con Browne &
pág. 13345
Cudeck (1993) un valor obtenido por debajo de .06 se considera como de buen ajuste. Para este caso el
modelo de un factor obtuvo .058, mientras que el modelo de dos factores puntuó en .059, ambos
indicadores se encuentran dentro del rango aceptable, pero ciertamente el modelo unifactorial tiene un
RMSEA ligeramente por debajo de la propuesta bifactorial y aunque la diferencia es pequeña, es viable
inclinarse por el modelo de un factor debido a que su ajuste es marginalmente superior (MacCallum et
al., 1996). Schumacker y Lomax (2016) presentan el principio de parsimonia, considerado como
esencial en la elección de modelos cuando estos presentan ajustes estadísticamente similares,
concluyendo que se debe optar por el modelo más simple. El presente estudio obtuvo en el modelo de
un factor un grado de libertad mayor que el modelo de dos factores y es más parsimonioso al requerir
menos parámetros para describir la estructura de la variable latente. A pesar de que ambos son modelos
que se ajustan bien, se puede optar por el modelo de un factor, ya que este es más simple y menos
complejo (Bentler & Bonett, 1980). Un aspecto relevante en la selección del modelo debe ser que
teóricamente las variables observadas tienden a agruparse en una estructura unidimensional decantando
en un solo constructo latente, lo que concuerda tanto con la propuesta original, como con diversas
investigaciones que han empleado la MAAS.
Tabla 1. Características sociodemográficas de los estudiantes del nivel medio superior
Mujeres Hombres Total
Edad 15 29 46 75
16 73 73 146
17 35 32 67
18 9 12 21
Orientación sexual Heterosexual 117 149 266
Bisexual 14 6 20
Prefiero no
especificarlo
10 7 17
Pansexual 1 0 1
No contestó 0 1 1
Identidad de género Transgénero 0 1 1
Cudeck (1993) un valor obtenido por debajo de .06 se considera como de buen ajuste. Para este caso el
modelo de un factor obtuvo .058, mientras que el modelo de dos factores puntuó en .059, ambos
indicadores se encuentran dentro del rango aceptable, pero ciertamente el modelo unifactorial tiene un
RMSEA ligeramente por debajo de la propuesta bifactorial y aunque la diferencia es pequeña, es viable
inclinarse por el modelo de un factor debido a que su ajuste es marginalmente superior (MacCallum et
al., 1996). Schumacker y Lomax (2016) presentan el principio de parsimonia, considerado como
esencial en la elección de modelos cuando estos presentan ajustes estadísticamente similares,
concluyendo que se debe optar por el modelo más simple. El presente estudio obtuvo en el modelo de
un factor un grado de libertad mayor que el modelo de dos factores y es más parsimonioso al requerir
menos parámetros para describir la estructura de la variable latente. A pesar de que ambos son modelos
que se ajustan bien, se puede optar por el modelo de un factor, ya que este es más simple y menos
complejo (Bentler & Bonett, 1980). Un aspecto relevante en la selección del modelo debe ser que
teóricamente las variables observadas tienden a agruparse en una estructura unidimensional decantando
en un solo constructo latente, lo que concuerda tanto con la propuesta original, como con diversas
investigaciones que han empleado la MAAS.
Tabla 1. Características sociodemográficas de los estudiantes del nivel medio superior
Mujeres Hombres Total
Edad 15 29 46 75
16 73 73 146
17 35 32 67
18 9 12 21
Orientación sexual Heterosexual 117 149 266
Bisexual 14 6 20
Prefiero no
especificarlo
10 7 17
Pansexual 1 0 1
No contestó 0 1 1
Identidad de género Transgénero 0 1 1
pág. 13346
Cisgénero 115 122 237
Queer 1 0 1
Otra 23 27 50
No contestó 7 13 20
Afiliación religiosa Cristiana 11 15 26
Católica 85 97 182
Ninguna 41 48 89
Otra 9 3 12
Práctica de deporte Colectivo 27 81 108
Individual 88 71 159
No práctico 31 11 42
Práctica artística Práctica 105 74 179
No práctica 41 89 130
Constitución familiar Nuclear 95 116 211
Monoparental 51 47 98
Total 146 163 309
Tabla 2. Porcentaje de varianza, Alfa de Cronbach y Omega de McDonald del MAAS en estudiantes
del nivel medio superior
Valor
Propio
% de
varianza % acumulado
Alfa de
Cronbach
Omega de McDonald
1 5.01 41.75 41.75 .87 .87
Tabla 3. Cargas factoriales de los componentes rotados para doce reactivos y comunalidades del
MAAS en estudiantes del nivel medio superior
Reactivos MAAS Factor 1 Comunalidad
12. Noto que hago cosas sin prestar atención .799 .639
5. Parece como si funcionara en “automático”, sin darme cuenta de lo
que estoy haciendo
.736
.542
Cisgénero 115 122 237
Queer 1 0 1
Otra 23 27 50
No contestó 7 13 20
Afiliación religiosa Cristiana 11 15 26
Católica 85 97 182
Ninguna 41 48 89
Otra 9 3 12
Práctica de deporte Colectivo 27 81 108
Individual 88 71 159
No práctico 31 11 42
Práctica artística Práctica 105 74 179
No práctica 41 89 130
Constitución familiar Nuclear 95 116 211
Monoparental 51 47 98
Total 146 163 309
Tabla 2. Porcentaje de varianza, Alfa de Cronbach y Omega de McDonald del MAAS en estudiantes
del nivel medio superior
Valor
Propio
% de
varianza % acumulado
Alfa de
Cronbach
Omega de McDonald
1 5.01 41.75 41.75 .87 .87
Tabla 3. Cargas factoriales de los componentes rotados para doce reactivos y comunalidades del
MAAS en estudiantes del nivel medio superior
Reactivos MAAS Factor 1 Comunalidad
12. Noto que hago cosas sin prestar atención .799 .639
5. Parece como si funcionara en “automático”, sin darme cuenta de lo
que estoy haciendo
.736
.542
pág. 13347
6. Realizo mis actividades rápidamente sin prestarles realmente
atención
.727
.529
9. Me descubro a mí mismo escuchando a alguien sin prestar atención
y al mismo tiempo haciendo otra cosa
.701
.491
10. Me dirijo a lugares en “piloto automático” y luego me pregunto
por qué fui ahí
.688
.473
2. Se me dificulta mantenerme enfocado en lo que ocurre en el
presente
.661
.437
1. Rompo o derramo cosas por descuido, por no poner atención o por
estar pensando en otra cosa
.620
.384
8. Hago trabajos o tareas automáticamente, sin darme cuenta de lo
que estoy haciendo
.610
.372
11. Me descubro pensando demasiado en el futuro o en el pasado .596 .356
7. Me concentro tanto en el objetivo que deseo alcanzar, que pierdo
contacto con lo que estoy haciendo en el presente
.539
.291
3. Suelo caminar rápidamente para llegar a donde voy, sin prestar
atención a lo que me pasa en el camino
.530
.281
4. Tiendo a no darme cuenta de alguna incomodidad o tensión física,
hasta que realmente llaman mi atención
.464
.215
Tabla 4. Índices de ajuste de bondad de ajuste de los modelos de 2 factores propuesto por Balderas et
al. (2018) y el modelo unifactorial de la MAAS en estudiantes del nivel medio superior obtenido en el
presente trabajo
Modelo CMIN DF p GFI AGFI CFI RMSEA
1 Factor 110.133 54 .001 .945 .921 .951 .058
2 Factores 109.839 53 .001 .945 .919 .950 .059
CONCLUSIONES
6. Realizo mis actividades rápidamente sin prestarles realmente
atención
.727
.529
9. Me descubro a mí mismo escuchando a alguien sin prestar atención
y al mismo tiempo haciendo otra cosa
.701
.491
10. Me dirijo a lugares en “piloto automático” y luego me pregunto
por qué fui ahí
.688
.473
2. Se me dificulta mantenerme enfocado en lo que ocurre en el
presente
.661
.437
1. Rompo o derramo cosas por descuido, por no poner atención o por
estar pensando en otra cosa
.620
.384
8. Hago trabajos o tareas automáticamente, sin darme cuenta de lo
que estoy haciendo
.610
.372
11. Me descubro pensando demasiado en el futuro o en el pasado .596 .356
7. Me concentro tanto en el objetivo que deseo alcanzar, que pierdo
contacto con lo que estoy haciendo en el presente
.539
.291
3. Suelo caminar rápidamente para llegar a donde voy, sin prestar
atención a lo que me pasa en el camino
.530
.281
4. Tiendo a no darme cuenta de alguna incomodidad o tensión física,
hasta que realmente llaman mi atención
.464
.215
Tabla 4. Índices de ajuste de bondad de ajuste de los modelos de 2 factores propuesto por Balderas et
al. (2018) y el modelo unifactorial de la MAAS en estudiantes del nivel medio superior obtenido en el
presente trabajo
Modelo CMIN DF p GFI AGFI CFI RMSEA
1 Factor 110.133 54 .001 .945 .921 .951 .058
2 Factores 109.839 53 .001 .945 .919 .950 .059
CONCLUSIONES
pág. 13348
Finalmente, la AP es una herramienta de relevancia significativa en la psicología, ya que su aplicabilidad
permite sustentar los beneficios a los que puede acceder una persona en diversos contextos, lo que realza
más la necesidad de contar con herramientas que logren identificar las variaciones en la adquisición o
desarrollo de esta habilidad denominada AP, y es ahí donde la MAAS requiere énfasis, al ser una
herramienta que se puede administrar de manera ágil, que tiene una corrección simple y que para
aplicarla no se requiere experiencia previa o conocimiento de la aplicación.
Los resultados obtenidos sobre la MAAS en población de estudiantes de nivel medio superior en el
Estado de México indican que sus propiedades psicométricas de evidencias de validez de constructo y
confiabilidad, a través de la consistencia interna son satisfactorias para esta población. Estos hallazgos
son prometedores, ya que sugieren que la MAAS puede ser una herramienta útil para la evaluación de
la AP en jóvenes de este grupo demográfico. Sin embargo, se sugiere seguir realizando investigaciones
con población similar, para poder generalizar los resultados de la prueba a un espectro de estudiantes
más amplio en diferentes regiones y contextos. Aunado a ello, resulta fundamental considerar variables
adicionales que podrían influir en los resultados. Un ejemplo de esto es el caso del sexo, que pueden ser
un aspecto que permee en los resultados, y comprender cómo es que se asimila el constructo entre
hombres y mujeres. Así mismo, sería pertinente investigar otros factores como el contexto
socioeconómico, el entorno educativo y las experiencias personales previas, ya que estos aspectos
pueden tener un impacto significativo en los niveles de Atención Plena.
En resumen, mientras que los resultados iniciales son alentadores, resulta esencial continuar con estudios
exhaustivos y diversificados para mejorar la eficacia y alcanzar la generalización de la MAAS en
diversas subpoblaciones de estudiantes de nivel medio superior, lo que facilitaría la comprensión sobre
la función de la Atención Plena en este grupo etario.
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
Allen, J. G., Romate, J., & Rajkumar, E. (2021). Mindfulness-based positive psychology interventions:
a systematic review. BMC Psychology, 9, Article number: 116. https://doi.org/10.1186/s40359-
021-00618-2
Finalmente, la AP es una herramienta de relevancia significativa en la psicología, ya que su aplicabilidad
permite sustentar los beneficios a los que puede acceder una persona en diversos contextos, lo que realza
más la necesidad de contar con herramientas que logren identificar las variaciones en la adquisición o
desarrollo de esta habilidad denominada AP, y es ahí donde la MAAS requiere énfasis, al ser una
herramienta que se puede administrar de manera ágil, que tiene una corrección simple y que para
aplicarla no se requiere experiencia previa o conocimiento de la aplicación.
Los resultados obtenidos sobre la MAAS en población de estudiantes de nivel medio superior en el
Estado de México indican que sus propiedades psicométricas de evidencias de validez de constructo y
confiabilidad, a través de la consistencia interna son satisfactorias para esta población. Estos hallazgos
son prometedores, ya que sugieren que la MAAS puede ser una herramienta útil para la evaluación de
la AP en jóvenes de este grupo demográfico. Sin embargo, se sugiere seguir realizando investigaciones
con población similar, para poder generalizar los resultados de la prueba a un espectro de estudiantes
más amplio en diferentes regiones y contextos. Aunado a ello, resulta fundamental considerar variables
adicionales que podrían influir en los resultados. Un ejemplo de esto es el caso del sexo, que pueden ser
un aspecto que permee en los resultados, y comprender cómo es que se asimila el constructo entre
hombres y mujeres. Así mismo, sería pertinente investigar otros factores como el contexto
socioeconómico, el entorno educativo y las experiencias personales previas, ya que estos aspectos
pueden tener un impacto significativo en los niveles de Atención Plena.
En resumen, mientras que los resultados iniciales son alentadores, resulta esencial continuar con estudios
exhaustivos y diversificados para mejorar la eficacia y alcanzar la generalización de la MAAS en
diversas subpoblaciones de estudiantes de nivel medio superior, lo que facilitaría la comprensión sobre
la función de la Atención Plena en este grupo etario.
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
Allen, J. G., Romate, J., & Rajkumar, E. (2021). Mindfulness-based positive psychology interventions:
a systematic review. BMC Psychology, 9, Article number: 116. https://doi.org/10.1186/s40359-
021-00618-2
pág. 13349
Baer, RA, Smith, GT, Hopkins, J., Krietemeyer, J., y Toney, L. (2006). Uso de métodos de
autoevaluación para explorar las facetas de la atención plena. Assessment, 13(1), 27-45.
https://doi.org/10.1177/1073191105283504
Balderas, F., Riveros, A., & Moreno, A. (2018). Estructura factorial del Mindful Attention and
Awareness Scale para estudiantes mexicanos de nivel medio superior. Psicología y Salud, 28(2),
239-250. https://doi.org/10.25009/pys.v28i2.2560
Bautista-Díaz, M. L., Franco-Paredes, K., & Hickman-Rodríguez, H. (2022). Objetividad, validez y
confiabilidad: atributos científicos de los instrumentos de medición. Educación Y Salud Boletín
Científico Instituto De Ciencias De La Salud Universidad Autónoma Del Estado De
Hidalgo, 11(21), 66-71. https://doi.org/10.29057/icsa.v11i21.10048
Bentler, PM (1990). Índices de ajuste comparativo en modelos estructurales. Psychological Bulletin,
107(2), 238–246. https://doi.org/10.1037/0033-2909.107.2.238
Bentler, PM, & Bonett, DG (1980). Pruebas de significancia y bondad de ajuste en el análisis de
estructuras de covarianza. Psychological Bulletin, 88(3), 588–606.
https://doi.org/10.1037/0033-2909.88.3.588
British Medical Bulletin. (2021). Mindfulness-based interventions: an overall review. British Medical
Bulletin, 138(1), 41-57. https://doi.org/10.1093/bmb/ldab005
Brown, KW & Ryan, RM (2003). Los beneficios de estar presente: la atención plena y su papel en el
bienestar psicológico. Journal of Personality and Social Psychology, 84(4), 822-848.
https://doi.org/10.1037/0022-3514.84.4.822
Browne, MW & Cudeck, R. (1993). Formas alternativas de evaluar el ajuste del modelo. Sociological
Methods & Research, 21 (2), 230–258. https://doi.org/10.1177/0049124192021002005
Byrne, B. M. (2010). Structural equation modeling with AMOS: Basic concepts, applications, and
programming. New York: Routledge, Taylor & Francis Group.
Bruin, E, Zijlstra, B, Weijer-Bergsma, E. (2011) Escala de atención consciente para adolescentes
(MAAS-A): propiedades psicométricas en una muestra holandesa. Mindfulness 2, 201–211
(2011). https://doi.org/10.1007/s12671-011-0061-6
Baer, RA, Smith, GT, Hopkins, J., Krietemeyer, J., y Toney, L. (2006). Uso de métodos de
autoevaluación para explorar las facetas de la atención plena. Assessment, 13(1), 27-45.
https://doi.org/10.1177/1073191105283504
Balderas, F., Riveros, A., & Moreno, A. (2018). Estructura factorial del Mindful Attention and
Awareness Scale para estudiantes mexicanos de nivel medio superior. Psicología y Salud, 28(2),
239-250. https://doi.org/10.25009/pys.v28i2.2560
Bautista-Díaz, M. L., Franco-Paredes, K., & Hickman-Rodríguez, H. (2022). Objetividad, validez y
confiabilidad: atributos científicos de los instrumentos de medición. Educación Y Salud Boletín
Científico Instituto De Ciencias De La Salud Universidad Autónoma Del Estado De
Hidalgo, 11(21), 66-71. https://doi.org/10.29057/icsa.v11i21.10048
Bentler, PM (1990). Índices de ajuste comparativo en modelos estructurales. Psychological Bulletin,
107(2), 238–246. https://doi.org/10.1037/0033-2909.107.2.238
Bentler, PM, & Bonett, DG (1980). Pruebas de significancia y bondad de ajuste en el análisis de
estructuras de covarianza. Psychological Bulletin, 88(3), 588–606.
https://doi.org/10.1037/0033-2909.88.3.588
British Medical Bulletin. (2021). Mindfulness-based interventions: an overall review. British Medical
Bulletin, 138(1), 41-57. https://doi.org/10.1093/bmb/ldab005
Brown, KW & Ryan, RM (2003). Los beneficios de estar presente: la atención plena y su papel en el
bienestar psicológico. Journal of Personality and Social Psychology, 84(4), 822-848.
https://doi.org/10.1037/0022-3514.84.4.822
Browne, MW & Cudeck, R. (1993). Formas alternativas de evaluar el ajuste del modelo. Sociological
Methods & Research, 21 (2), 230–258. https://doi.org/10.1177/0049124192021002005
Byrne, B. M. (2010). Structural equation modeling with AMOS: Basic concepts, applications, and
programming. New York: Routledge, Taylor & Francis Group.
Bruin, E, Zijlstra, B, Weijer-Bergsma, E. (2011) Escala de atención consciente para adolescentes
(MAAS-A): propiedades psicométricas en una muestra holandesa. Mindfulness 2, 201–211
(2011). https://doi.org/10.1007/s12671-011-0061-6
pág. 13350
Caycho-Rodríguez, T., García Cadena, C. H., Reyes-Bossio, M., Cabrera-Orosco, I., Oblitas
Guadalupe, L. A., & Arias Gallego, W. L. (2019). Evidencias psicométricas de una versión breve
de la mindful awareness attention scale en estudiantes universitarios. Revista Argentina de
Ciencias del Comportamiento, 11(3), 19-32. https://www.scielo.org.ar/pdf/radcc/v11n3/1852-
4206-radcc-11-03-00032.pdf
Escobedo Porillo, M. T., Hernández Gómez, J. A., Estebané Ortega, V., & Martínez Moreno, G. (2016).
Modelos de ecuaciones estructurales: Características, fases, construcción, aplicación y
resultados. Ciencia y trabajo, 18(55). 16-22.
https://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-24492016000100004
Feldman, G., Hayes, A., Kumar, S., Greeson, J., & Laurenceau, J. P. (2007). Mindfulness and emotion
regulation: The development and initial validation of the Cognitive and Affective Mindfulness
Scale-Revised (CAMS-R). Journal of psychopathology and Behavioral Assessment, 29, 177-
190. https://doi.org/10.1007/s10862-006-9035-8
Ferrando, P. J., Lorenzo-Seva, U., Hernández-Dorado. A. & Muñiz, J. (2022). Decalogo para el análisis
factorial de los ítems de un test. Phicotema. 24(1). 7-17.
https://www.psicothema.com/pdf/4715.pdf
Grossman, P., & Van Dam, N. T. (2011). Mindfulness, by any other name...: Trials and tribulations of
sati in western psychology and science. Contemporary Buddhism, 12(1), 219-239.
https://philpapers.org/rec/GROMBA
Hu, L., y Bentler, PM (1999). Criterios de corte para índices de ajuste en análisis de estructura de
covarianza: criterios convencionales versus nuevas alternativas. Structural Equation Modeling,
6 (1), 1–55. https://doi.org/10.1080//10.1080/10705519909540118
Inchausti, F., Prieto, G., Delgado, R. (2014). Análisis Rasch de la versión española de la escala Mindful
Attention Awareness Scale en una muestra clínica. Revista de Psiquiatría y Salud Mental, 7(1),
32-41. https://doi.org/10.1016/j.rpsm.2013.07.003
Kabat-Zinn, J. (1994). Wherever you go, there you are. Hyperion.
Caycho-Rodríguez, T., García Cadena, C. H., Reyes-Bossio, M., Cabrera-Orosco, I., Oblitas
Guadalupe, L. A., & Arias Gallego, W. L. (2019). Evidencias psicométricas de una versión breve
de la mindful awareness attention scale en estudiantes universitarios. Revista Argentina de
Ciencias del Comportamiento, 11(3), 19-32. https://www.scielo.org.ar/pdf/radcc/v11n3/1852-
4206-radcc-11-03-00032.pdf
Escobedo Porillo, M. T., Hernández Gómez, J. A., Estebané Ortega, V., & Martínez Moreno, G. (2016).
Modelos de ecuaciones estructurales: Características, fases, construcción, aplicación y
resultados. Ciencia y trabajo, 18(55). 16-22.
https://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-24492016000100004
Feldman, G., Hayes, A., Kumar, S., Greeson, J., & Laurenceau, J. P. (2007). Mindfulness and emotion
regulation: The development and initial validation of the Cognitive and Affective Mindfulness
Scale-Revised (CAMS-R). Journal of psychopathology and Behavioral Assessment, 29, 177-
190. https://doi.org/10.1007/s10862-006-9035-8
Ferrando, P. J., Lorenzo-Seva, U., Hernández-Dorado. A. & Muñiz, J. (2022). Decalogo para el análisis
factorial de los ítems de un test. Phicotema. 24(1). 7-17.
https://www.psicothema.com/pdf/4715.pdf
Grossman, P., & Van Dam, N. T. (2011). Mindfulness, by any other name...: Trials and tribulations of
sati in western psychology and science. Contemporary Buddhism, 12(1), 219-239.
https://philpapers.org/rec/GROMBA
Hu, L., y Bentler, PM (1999). Criterios de corte para índices de ajuste en análisis de estructura de
covarianza: criterios convencionales versus nuevas alternativas. Structural Equation Modeling,
6 (1), 1–55. https://doi.org/10.1080//10.1080/10705519909540118
Inchausti, F., Prieto, G., Delgado, R. (2014). Análisis Rasch de la versión española de la escala Mindful
Attention Awareness Scale en una muestra clínica. Revista de Psiquiatría y Salud Mental, 7(1),
32-41. https://doi.org/10.1016/j.rpsm.2013.07.003
Kabat-Zinn, J. (1994). Wherever you go, there you are. Hyperion.
pág. 13351
Khoury, B., Sharma, M., Rush, S. E., & Fournier, C. (2015). Mindfulness-based stress reduction for
healthy individuals: A meta-analysis. Journal of Psychosomatic Research, 78(6), 519-528.
https://doi.org/10.1016/j.jpsychores.2015.03.001
Lathren, C. R., Rao, S. S., Park, J., & Bluth, K. (2021). Self-compassion and current close interpersonal
relationships: A scoping literature review. Mindfulness, 12, 1078-1093.
https://doi.org/10.1007/s12671-020-01566-5
Li, T. (2023). Cultivating Mindfulness in the Therapeutic Space. Journal of Health Service Psychology,
49, 53-61. https://doi.org/10.1007/s42843-023-00082-z
López, I., & Gené-Morales, J. (2021). Revisión sistemática de la investigación sobre el uso del
mindfulness en la educación física. Cuadernos de Psicología del Deporte, 21(3), 123-135.
https://doi.org/10.1234/cpd.2021.21.3.123
Macia Sepúlveda, F. (2010). Validez de los tests y el análisis factorial: nociones generales. Ciencia y
trabajo, 12 (35). 276-280. https://pesquisa.bvsalud.org/portal/resource/pt/lil-559607
MacCallum, RC, Browne, MW y Sugawara, HM (1996). Análisis de potencia y determinación del
tamaño de la muestra para el modelado de la estructura de covarianza. Psychological Methods,
1 (2), 130–149. https://doi.org/10.1037/1082-989X.1.2.130
Miró, M. y Simón, V. (2012). Mindfulness en la práctica clínica. Desclée de Brouwer.
Padilla, M. A., & Divers, J. (2016). A comparison of composite reliability estimators: Coefficient
Omega confidence intervals in the current literature. Educational and Psychological
Measurement, 76(3), 436-453. https://doi.org/10.1177/0013164415593776
Pratscher, S. D., Rose, A. J., Markovitz, L., & Bettencourt, A. (2018). Interpersonal mindfulness:
Investigating mindfulness in interpersonal interactions, co-rumination, and friendship quality.
Mindfulness, 9, 1206-1215. https://doi.org/10.1007/s12671-017-0859-y
Quintana S. B. (2016). Evaluación del Mindfulness: aplicación del cuestionario Mindfulness de cinco
facetas (FFMQ) en población española. [Tesis de Doctorado, Universidad Complutense de
Madrid]. https://docta.ucm.es/rest/api/core/bitstreams/82a1f20f-cb64-4785-9df0-
7fcfa6ae7b00/content
Khoury, B., Sharma, M., Rush, S. E., & Fournier, C. (2015). Mindfulness-based stress reduction for
healthy individuals: A meta-analysis. Journal of Psychosomatic Research, 78(6), 519-528.
https://doi.org/10.1016/j.jpsychores.2015.03.001
Lathren, C. R., Rao, S. S., Park, J., & Bluth, K. (2021). Self-compassion and current close interpersonal
relationships: A scoping literature review. Mindfulness, 12, 1078-1093.
https://doi.org/10.1007/s12671-020-01566-5
Li, T. (2023). Cultivating Mindfulness in the Therapeutic Space. Journal of Health Service Psychology,
49, 53-61. https://doi.org/10.1007/s42843-023-00082-z
López, I., & Gené-Morales, J. (2021). Revisión sistemática de la investigación sobre el uso del
mindfulness en la educación física. Cuadernos de Psicología del Deporte, 21(3), 123-135.
https://doi.org/10.1234/cpd.2021.21.3.123
Macia Sepúlveda, F. (2010). Validez de los tests y el análisis factorial: nociones generales. Ciencia y
trabajo, 12 (35). 276-280. https://pesquisa.bvsalud.org/portal/resource/pt/lil-559607
MacCallum, RC, Browne, MW y Sugawara, HM (1996). Análisis de potencia y determinación del
tamaño de la muestra para el modelado de la estructura de covarianza. Psychological Methods,
1 (2), 130–149. https://doi.org/10.1037/1082-989X.1.2.130
Miró, M. y Simón, V. (2012). Mindfulness en la práctica clínica. Desclée de Brouwer.
Padilla, M. A., & Divers, J. (2016). A comparison of composite reliability estimators: Coefficient
Omega confidence intervals in the current literature. Educational and Psychological
Measurement, 76(3), 436-453. https://doi.org/10.1177/0013164415593776
Pratscher, S. D., Rose, A. J., Markovitz, L., & Bettencourt, A. (2018). Interpersonal mindfulness:
Investigating mindfulness in interpersonal interactions, co-rumination, and friendship quality.
Mindfulness, 9, 1206-1215. https://doi.org/10.1007/s12671-017-0859-y
Quintana S. B. (2016). Evaluación del Mindfulness: aplicación del cuestionario Mindfulness de cinco
facetas (FFMQ) en población española. [Tesis de Doctorado, Universidad Complutense de
Madrid]. https://docta.ucm.es/rest/api/core/bitstreams/82a1f20f-cb64-4785-9df0-
7fcfa6ae7b00/content
pág. 13352
Reyes-Bossio, M., Zapparigli, E. L., Caycho-Rodríguez, T., Carbajal-León, C., Castaman, L. A. O.,
Pino, G. L. H., Sanchez, R. C., & Barbosa-Granados, S. (2022). Cross-cultural validity of the
five items Mindful Attention Awareness Scale (MAAS-5) in Peru and Mexico during the
COVID-19 pandemic. Psicologia: Reflexão E Crítica, 35, 12. https://doi.org/10.1186/s41155-
022-00218-y
Schumacker, RE y Lomax, RG (2016). Guía para principiantes sobre modelado de ecuaciones
estructurales (4.ªed.). Routledge. https://doi.org/10.4324/9781315749105
Soler J, Tejedor R, Feliu-Sol A, Pascual JC, Cebolla A, Soriano J, et al. Propiedades psicométricas de
la versión española de la escala Mindful Attention Awareness Scale (MAAS). (Spanish).
Psychom Propr Spanish version Mindful Atten Aware Scale (MAAS). 2012;40(1):19–
26. http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&db=aph&AN=73981849&lang=es&sit
e=ehost-live&scope=site
Soler, J., Tejedor, R., Feliu-Soler, A., Pascual, J.C., Cebolla, A., Soriano, J., Álvarez, E., Pérez, V.
(2012). Propiedades psicométricas de la versión española de la Mindful Attention Awareness
Scale (MAAS). Acta Española de Psiquiatría, 40(1), 19-26.
https://psicologiaysalud.uv.mx/index.php/psicysalud/article/view/2560/4454
Smart, C. M., Ali, J. I., Viczko, J., & Silveira, K. (2021). Systematic review of the efficacy of
mindfulness-based interventions as a form of neuropsychological rehabilitation. Mindfulness,
13, 301-317. https://doi.org/10.1007/s12671-021-01779-2
Smith ORF, Melkevik O, Samdal O, Larsen TM, Haug E. Propiedades psicométricas de la versión de
cinco ítems de la Escala de Atención y Conciencia Plena (MAAS) en adolescentes noruegos.
Scandinavian Journal of Public Health. 2017;45(4):373-380.
https://doi.org/10.1177/1403494817699321
Sheinman, N., & Russo-Netzer, P. (2021). Mindfulness in Education: Insights Towards an Integrative
Paradigm. En M. L. Kern & M. L. Wehmeyer (Eds.), The Palgrave Handbook of Positive
Education (pp. 609-642). https://doi.org/10.1007/978-3-030-64537-3_24
Reyes-Bossio, M., Zapparigli, E. L., Caycho-Rodríguez, T., Carbajal-León, C., Castaman, L. A. O.,
Pino, G. L. H., Sanchez, R. C., & Barbosa-Granados, S. (2022). Cross-cultural validity of the
five items Mindful Attention Awareness Scale (MAAS-5) in Peru and Mexico during the
COVID-19 pandemic. Psicologia: Reflexão E Crítica, 35, 12. https://doi.org/10.1186/s41155-
022-00218-y
Schumacker, RE y Lomax, RG (2016). Guía para principiantes sobre modelado de ecuaciones
estructurales (4.ªed.). Routledge. https://doi.org/10.4324/9781315749105
Soler J, Tejedor R, Feliu-Sol A, Pascual JC, Cebolla A, Soriano J, et al. Propiedades psicométricas de
la versión española de la escala Mindful Attention Awareness Scale (MAAS). (Spanish).
Psychom Propr Spanish version Mindful Atten Aware Scale (MAAS). 2012;40(1):19–
26. http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&db=aph&AN=73981849&lang=es&sit
e=ehost-live&scope=site
Soler, J., Tejedor, R., Feliu-Soler, A., Pascual, J.C., Cebolla, A., Soriano, J., Álvarez, E., Pérez, V.
(2012). Propiedades psicométricas de la versión española de la Mindful Attention Awareness
Scale (MAAS). Acta Española de Psiquiatría, 40(1), 19-26.
https://psicologiaysalud.uv.mx/index.php/psicysalud/article/view/2560/4454
Smart, C. M., Ali, J. I., Viczko, J., & Silveira, K. (2021). Systematic review of the efficacy of
mindfulness-based interventions as a form of neuropsychological rehabilitation. Mindfulness,
13, 301-317. https://doi.org/10.1007/s12671-021-01779-2
Smith ORF, Melkevik O, Samdal O, Larsen TM, Haug E. Propiedades psicométricas de la versión de
cinco ítems de la Escala de Atención y Conciencia Plena (MAAS) en adolescentes noruegos.
Scandinavian Journal of Public Health. 2017;45(4):373-380.
https://doi.org/10.1177/1403494817699321
Sheinman, N., & Russo-Netzer, P. (2021). Mindfulness in Education: Insights Towards an Integrative
Paradigm. En M. L. Kern & M. L. Wehmeyer (Eds.), The Palgrave Handbook of Positive
Education (pp. 609-642). https://doi.org/10.1007/978-3-030-64537-3_24
pág. 13353
Skelly, K. J., & Estrada-Chichon, J. L. (2021). Mindfulness as a Coping Strategy for EFL Learning in
Education. International Journal of Instruction, 14(4), 965-980.
https://eric.ed.gov/?id=EJ1304387
López-Maya, E., Hernández-Pozo, M., Méndez-Segundo, L., Gutiérrez-García, J., Araujo-Díaz, D.,
NuñezGazcón, A., Hölzel, B. (2015). Psychometric properties of the Mexican version of the
mindful attention awareness scale (MAAS). Psychologia: avances de la disciplina, 9(1), 13-27.
https://www.proquest.com/docview/1793555250?pq-
origsite=gscholar&fromopenview=true&sourcetype=Scholarly%20Journals
Viladrich, C., Angulo-Brunet, A., & Doval, E. (2017). A journey around alpha and omega to estimate
internal consistency reliability. Anales de psicología, 33(3), 755-782.
http://dx.doi.org/10.6018/analesps.33.3.268401
Van Dam, N. Earleywine, M & Borders, A. (2010). Measuring mindfulness? An item response theory
analysis of the Mindful Attention Awareness Scale. Personality and Individual Differences,
49(7), 805-810. http://doi.org/10.1016/j.paid.2010.07.020.
Ventura-León, J., & Caycho-Rodríguez, T. (2017). El coeficiente Omega: Un método alternativo para
la estimación de la confiabilidad. Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales, Niñez y
Juventud, 15(1), 625-627. https://www.redalyc.org/journal/773/77349627039/html/
Walach, H., Buchheld, N., Buttenmüller, V., Kleinknecht, N., & Schmidt. S. (2006). Measuring
mindfulness—the Freiburg Mindfulness Inventory (FMI). Personality and Individual
Differences, 40(8),1543-1555. https://doi.org/10.1016/j.paid.2005.11.025
Wheeler, M. S., Arnkoff, D. B., & Glass, C. R. (2017). The neuroscience of mindfulness: How
mindfulness alters the brain and facilitates emotion regulation. Mindfulness, 8, 1471-1487.
https://doi.org/10.1007/s12671-017-0742-x
Whitfield, T., Barnhofer, T., Acabchuk, R., Cohen, A., Schlosser, M., Arenaza-Urquijo, E. M., Böttcher,
A., Britton, W., Collette, M., Chételat, G., Dautricourt, S., Demnitz-King, H., Dumais, T.,
Klimecki, O., Meiberth, D., Moulinet, I., Parsons, E., Sager, L., Sannemann, L., Scharf, A.-K.,
Touron, E., Wirth, M., & Walker, Z. (2021). The effect of mindfulness-based programs on
Skelly, K. J., & Estrada-Chichon, J. L. (2021). Mindfulness as a Coping Strategy for EFL Learning in
Education. International Journal of Instruction, 14(4), 965-980.
https://eric.ed.gov/?id=EJ1304387
López-Maya, E., Hernández-Pozo, M., Méndez-Segundo, L., Gutiérrez-García, J., Araujo-Díaz, D.,
NuñezGazcón, A., Hölzel, B. (2015). Psychometric properties of the Mexican version of the
mindful attention awareness scale (MAAS). Psychologia: avances de la disciplina, 9(1), 13-27.
https://www.proquest.com/docview/1793555250?pq-
origsite=gscholar&fromopenview=true&sourcetype=Scholarly%20Journals
Viladrich, C., Angulo-Brunet, A., & Doval, E. (2017). A journey around alpha and omega to estimate
internal consistency reliability. Anales de psicología, 33(3), 755-782.
http://dx.doi.org/10.6018/analesps.33.3.268401
Van Dam, N. Earleywine, M & Borders, A. (2010). Measuring mindfulness? An item response theory
analysis of the Mindful Attention Awareness Scale. Personality and Individual Differences,
49(7), 805-810. http://doi.org/10.1016/j.paid.2010.07.020.
Ventura-León, J., & Caycho-Rodríguez, T. (2017). El coeficiente Omega: Un método alternativo para
la estimación de la confiabilidad. Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales, Niñez y
Juventud, 15(1), 625-627. https://www.redalyc.org/journal/773/77349627039/html/
Walach, H., Buchheld, N., Buttenmüller, V., Kleinknecht, N., & Schmidt. S. (2006). Measuring
mindfulness—the Freiburg Mindfulness Inventory (FMI). Personality and Individual
Differences, 40(8),1543-1555. https://doi.org/10.1016/j.paid.2005.11.025
Wheeler, M. S., Arnkoff, D. B., & Glass, C. R. (2017). The neuroscience of mindfulness: How
mindfulness alters the brain and facilitates emotion regulation. Mindfulness, 8, 1471-1487.
https://doi.org/10.1007/s12671-017-0742-x
Whitfield, T., Barnhofer, T., Acabchuk, R., Cohen, A., Schlosser, M., Arenaza-Urquijo, E. M., Böttcher,
A., Britton, W., Collette, M., Chételat, G., Dautricourt, S., Demnitz-King, H., Dumais, T.,
Klimecki, O., Meiberth, D., Moulinet, I., Parsons, E., Sager, L., Sannemann, L., Scharf, A.-K.,
Touron, E., Wirth, M., & Walker, Z. (2021). The effect of mindfulness-based programs on
pág. 13354
cognitive function in adults: A systematic review and meta-analysis. Neuropsychology Review,
32(6), 677-702. https://doi.org/10.1007/s11065-021-09519-y
cognitive function in adults: A systematic review and meta-analysis. Neuropsychology Review,
32(6), 677-702. https://doi.org/10.1007/s11065-021-09519-y