Unidirectionality and grammaticalization paths

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Karen Anahí Fernández Cruz4

Claudio Rafael Castro López5

Reyes Haro Valencia6

Ulises Jiménez Correa4,7

4 Especialización en Métodos Estadísticos, Facultad de Estadística e Informática, Universidad Veracruzana. 5 Facultad de Estadística e Informática, Universidad Veracruzana.

6 Clínica de Trastornos de Sueño, Facultad de Medicina, UNAM. 7 Instituto de Ciencias de la Salud, Universidad Veracruzana.

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2. Contribuciones estadísticas en la elaboración de una Escala Mexicana de Calidad del Sueño

Resumen

Actualmente la evaluación de la calidad del sueño se puede inferir a partir de registros polisomnográficos, estudio que es considerado el estándar de oro para el diagnóstico de los trastornos del sueño; aunque también existen otras escalas. El objetivo del estudio fue elaborar una Escala Mexicana de Calidad de Sueño (EMCS) que supere las deficiencias reportadas en escalas previamente publicadas, que sea confiable y tenga una validez pro- bada. Para medir la fiabilidad del instrumento se utilizó el Alfa de Cronbach, para deter- minar la validez concurrente se realizó un Análisis de Correlación Canónica y un Análisis Factorial Exploratorio para la validez de constructo. El Alfa de Cronbach fue de 0.808, la Correlación Canónica fue de 0.93 y se obtuvieron 3 factores que explican el 56.5% de la variabilidad del problema. Se concluye que la escala evaluada es un instrumento confiable que se puede utilizar en México.

Palabras clave: Confiabilidad, Validez, Correlación Canónica, Alfa de Cronbach. Abstract

Currently evaluating the sleep quality can be inferred from polysomnographic, study con- sidered the gold standard for the diagnosis of Sleep Disorders; but there are scales. The aim of the study was to develop a Mexican Sleep Quality Scale that overcomes the defi- ciencies reported in previously published scales and knows this for high levels of reliability and has a proven validity. Cronbach’s Alpha was used to measure the reliability of the MSQS, to determine the concurrent validity of Canonical Correlation Analysis was perfor- med and to the construct validity an Exploratory Factor Analysis was performed (n=222). Cronbach’s Alpha was .808, canonical correlation was .93 and 3 factors explaining 56.5% of the variability of the problem is obtained. The EMCS is a reliable tool that can be used in Mexico.

Keywords: Reliability, Validity, Canonical Correlation, Cronbach’s Alpha. 2.1 Introducción

El sueño es uno de los procesos fisiológicos más importantes del ser humano. La Real Academia Española define “sueño” como el acto de dormir y define “dormir” como estado de reposo que consiste en la inacción o suspensión de los sentidos y de todo movimiento voluntario. Reinoso (2009, p.1) menciona que “el sueño no sólo es un fenómeno necesario, activo y periódico sino que es también un proceso variado y complejo”, ya que tiene rela- ción con aspectos básicos (metabólicos, inmunológicos, genéticos) hasta aspectos más ge- nerales como la salud mental, rasgos de personalidad y funcionamiento neuropsicológico. Definir y evaluar la calidad de sueño es complicado, puesto qué tan bien se duerme de- pende de muchos factores, que de igual manera influyen en su medición y definición. Diversos autores mencionan que la calidad de sueño indica asimismo buen funciona- miento durante el día; es decir, un adecuado nivel de atención para realizar diferentes actividades y obligaciones diarias (Sierra, Jiménez & Martín, 2002; Irujo, 2009). Idealmente

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La metodología estadística: casos de aplicación

la calidad de sueño se debe evaluar con instrumentos especializados como los estudios polisomnográficos, pero tales estudios son costosos y por esta razón se recurre a cues- tionarios estandarizados como los instrumentos psicométricos de autoinforme, que son uno de los instrumentos más utilizados en la evaluación de la calidad y trastornos de sue- ño, debido a que su aplicación es muy sencilla y proporcionan puntuaciones objetivas. Alrededor del mundo existen múltiples cuestionarios para evaluar calidad y trastornos del sueño; algunos se han traducido al español y validados en población mexicana, entre los que destacan la Escala Atenas de Insomnio (Nenclares & Jiménez, 2005) y la Escala de Somnolencia de Epworth (Jiménez et al., 2009). También en México existe un instrumen- to que mide los trastornos de sueño, el cual recibe el nombre de Cuestionario de Tras- tornos del Sueño Monterrey (Téllez, Villegas, Juárez & Segura, 2012), pero el instrumento que más se utiliza es el Índice de Calidad de Sueño de Pisttsburg (ICSP). Este índice fue elaborado en Pisttsburg, Estados Unidos, por Buysse, Reynolds, Monk, Berman y Kupffer (1989); posteriormente el ICSP se tradujo al español y se validó en población mexicana por Jiménez, Monteverde, Nenclares, Esquivel y De la Vega (2008). Actualmente en México, se han realizado múltiples investigaciones utilizando el ICSP por su fácil aplicación y bajo costo, pero algunos expertos coinciden en que no es muy recomendable utilizar el ICSP en el país (aunque haya sido validado en población mexicana) debido a que tal cuestio- nario se realizó en Estados Unidos y cada país tiene características distintas (climatoló- gicas, demográficas, culturales, etcétera). Otro problema que se observa en las escalas que se traducen al español es que, en el proceso, pueden perder la esencia de lo que realmente se quiere medir. Por todo esto, resulta necesario elaborar una escala de calidad de sueño en idioma español y validarla en población mexicana; ya que hoy en día las personas duermen menos debido al ritmo de vida tan acelerado que se lleva en las zonas urbanas; esto se ve reflejado en su calidad de sueño de manera negativa y por lo tanto en su calidad de vida. Por todo esto, resulta de suma importancia contar con un instrumento que mida este constructo de manera rápida, fácil, objetiva y económica, con el fin de dar un adecuado diagnóstico de la calidad del sueño.

Se sabe que la elaboración de instrumentos psicométricos que miden cualidades o características muy específicas es muy complicada, ya que se necesita tener la certeza de que el instrumento realmente mida lo que debe medir. Es por esto que la confiabilidad y validez son requisitos esenciales que deben cumplir todas las pruebas o instrumentos de recolección de datos, los cuales otorgan cierta garantía de los resultados obtenidos en el estudio y por tanto las conclusiones serán creíbles (Yuni & Urbano, 2005). Para determinar la confiabilidad y validez de un instrumento de medición se pueden usar diferentes téc- nicas estadísticas, por lo que el uso de esta metodología es fundamental para el presente estudio.

El objetivo principal de la investigación no fue únicamente proponer y validar una EMCS, lo que realmente se espera es obtener resultados de fiabilidad y validez altamente significativos, con el fin de dar a conocer la escala y que ésta pueda ser utilizada en la Re- pública Mexicana y/o en Latinoamérica. Para la construcción de esta EMCS se contó con la asesoría de un grupo de expertos en medicina del sueño pertenecientes a la Clínica de Trastornos del Sueño de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM) y un grupo de expertos en métodos estadísticos pertenecientes a la Facultad de Estadística e Informática de la Universidad Veracruzana; ambos grupos propusieron las preguntas que sería conveniente incluir en base a su experiencia y validándolos con la aplicación de un

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modelo de regresión logística. Una vez teniendo los reactivos de la escala se realizaron los siguientes análisis estadísticos: el índice Alfa de Cronbach para determinar la consistencia interna de la escala, el Análisis de Correlación Canónica (ACC) para determinar la validez concurrente y, finalmente, para determinar la validez de constructo, se utilizó el Análisis Factorial Exploratorio (AFE). En las secciones posteriores se describe la metodología espe- cífica y los resultados obtenidos.

2.2 Metodología

Se trató de un estudio exploratorio, transversal y psicométrico, en el que se propuso y se determinó la confiabilidad y la validez de una nueva escala de calidad de sueño. Una vez obtenida la propuesta de la escala, se realizó una encuesta piloto para evaluar la fiabilidad del instrumento en grupos con diferentes características. Como el resultado obtenido no cumplió con los índices de confiabilidad necesarios, se modificaron algunos reactivos de la escala y se aplicó una segunda encuesta.

Durante la primera etapa se aplicaron diversos cuestionarios a 200 estudiantes de la Facultad de Estadística e Informática (FEI), en la Universidad Veracruzana (UV), Región Xa- lapa. Los estudiantes se seleccionaron de manera aleatoria de los listados institucionales y el tamaño de muestra se obtuvo mediante un muestreo estratificado utilizando máxima varianza, donde los estratos fueron las carreras: Ciencias y Técnicas Estadísticas e Informá- tica. A los estudiantes se les aplicaron 2 cuestionarios:

a) Entrevista clínica. Se utilizó para determinar los hábitos de sueño de los estudian- tes. El cual cuenta con diferentes apartados, cada uno aborda temas diferentes: cali- dad de sueño, alimentos que afectan el ciclo sueño vigilia, uso de pastillas para dormir, actividad diurna, horario de cama, características de la recamara, actividades antes de acostarse y conducta en caso de insomnio. La entrevista clínica es la que se utiliza en la Clínica de Trastornos del Sueño de la UNAM, para conocer los hábitos de sueño de los pacientes. El formato fue modificado y adaptado para aplicarse a los estudiantes de la FEI (Fernández, 2012).

b) El ICSP constituye una de las medidas más relevantes de la calidad del sueño; está formado por 19 preguntas que permite obtener una puntuación global acerca de la calidad de sueño en el último mes; esta puntuación se obtiene a partir de siete com- ponentes diferentes. Cada componente se califica de 0 a 3; por lo que la puntuación máxima que se obtiene al sumar los siete componentes es 21. Según Buysse et al. (1989) si la suma total del ICSP es mayor que 5 entonces se clasifican como malos dor- midores; es decir, tienen una mala calidad de sueño (Smyth, 2000). Las puntuaciones más bajas indican buena calidad de sueño. En este caso se utilizó la versión en español de Jiménez et al. (2008).

Usando la base de datos con n = 200 se realizó un análisis de regresión logística para identificar las variables que mejor clasifican la calidad de sueño. En la Tabla 1 presenta la propuesta inicial de la escala. Las preguntas que propusieron los especialistas en sueño en base a su experiencia son: 6, 7, 9, 10; las preguntas que se propusieron en base al análisis de regresión logística son: 13 y 14; finalmente, en ambos equipos de trabajo se codició en incluir las preguntas 1, 2, 3, 4, 5, 8, 11.

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Tabla 1. Primera propuesta de una EMCS

Una vez elaborado el instrumento se realizó una encuesta piloto inicial a 70 personas, habitantes de la ciudad de Xalapa, Veracruz: 35 jóvenes de 18 a 24 años de edad y 35 adultos de 25 años o más. Como los resultados obtenidos en el primer estudio piloto no fueron los esperados, se realizaron los siguientes cambios:

1. La pregunta 14 ¿Cuántos años tiene su colchón? No será evaluada como reactivo en el cuestionario.

2. La pregunta 13 ¿Cuántos días por semana se desvela haciendo tarea o trabajando? se modificó por ¿Cuántos días por semana se desvela? 3. La pregunta 5 se dejó abierta para codificarla posteriormente. 4. Se agregaron 7 preguntas más.

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La primera propuesta de una EMCS constaba de 14 preguntas, pero la escala se fue modificando y se presentó en diversos congresos de sueño tanto nacionales como in- ternacionales; debido a esto, diversos especialistas en medicina del sueño propusieron incluir las siguientes preguntas:

• ¿En general cómo considera su calidad de sueño? • ¿Cuántas noches por semana tiene pesadillas?

• ¿Cuántas noches por semana tiene una sensación de intranquilidad o nerviosismo en las piernas que no le permite empezar a dormir? • ¿Cuántas noches por semana despierta con la sensación de que tiene contracciones en las piernas?

• ¿Cuántas noches por semana ronca o le han dicho que ronca?

• ¿Cuántas noches por semana tiene pausas en la respiración cuando duerme? • ¿Cuántas noches por semana toma medicina para dormir?

Con lo anterior, la escala llegó a un total de 20 preguntas, pero se evaluaron 19 reactivos, ya que el reactivo “Eficiencia del sueño” se calcula dividiendo el “número total de horas de sueño” entre el “número total de horas en la cama” (horas en la cama es igual a la hora en que se levanta menos la hora en que se acuesta) multiplicado por cien. Se decidió incluir “horas de sueño” como reactivo aunque esté incluido dentro de la “eficiencia del sueño”, con el fin de identificar cuál de los 2 reactivos influye más en la evaluación de la calidad de sueño y así obtener una versión definitiva de esta EMCS con los reactivos más representativos.

Con el fin de determinar la confiabilidad y validez del instrumento, se realizó una segunda prueba piloto de la escala. Cómo la EMCS fue elaborada para evaluar calidad de sueño de los mexicanos, los sujetos de estudio: son los ciudadanos de la República Mexicana mayores de 18 años. Se encuestaron a 222 sujetos con diferentes características, formando 3 grupos:

El grupo 1 son pacientes que asistieron a consulta a la Clínica de Trastornos del Sueño, ubicada en el Hospital General de la Ciudad de México. Los habitantes de los grupos 2 y 3 se seleccionaron de manera arbitraria, procurando elegir personas con diferentes edades y género. A los 3 grupos se les aplicó la EMCS y al grupo 3 además se le aplicó el ÍCSP.

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Para la elaboración de la escala y para su validación, se utilizaron diversos métodos estadísticos. A continuación se describen someramente.

La regresión logística se utiliza para estudiar el efecto que tienen múltiples variables independientes sobre una variable respuesta, la cual puede ser dicotómica o tener más de dos categorías en escala ordinal (Taucher, 1997). El modelo de interés pretende conocer los factores que aumentan o disminuyen la probabilidad de que ocurra un suceso deter- minado. Para este estudio, el modelo de regresión logística se utilizó con el fin de identifi- car los factores que influyen en una buena calidad de sueño y de esta manera agregarlos a la escala.

El modelo matemático utilizado fue el siguiente:

donde P(Y) abreviadamente P, es la probabilidad de que ocurra un determinado suceso

(calidad de sueño) y 1-P(Y) es la probabilidad de que no ocurra.

El coeficiente Alfa (Cronbach, 1951) se utilizó para determinar la consistencia interna de la propuesta de EMCS. Para ello se empleó la siguiente fórmula:

donde:

Número de elementos o ítems de la prueba, Varianza de cada uno de los ítems, y

Varianza de las puntuaciones totales de la prueba.

El valor mínimo aceptable para estos coeficientes es 0.7; por debajo de este valor la consistencia interna del instrumento de medición es baja. Por otra parte, el valor máximo esperado es de 0.9; por encima de este valor se considera que hay redundancia y algunos reactivos del instrumento miden lo mismo (Streiner, 2003).

Una vez que se identificaron los índices de confiabilidad de la EMCS, se procedió a realizar la validez concurrente. Czobor, Bitter y Volavka (1991) recomiendan el uso del ACC para su cálculo, ya que este método puede considerarse como una extensión del AFE para dos grupos de variables. En este caso se utilizó la validez concurrente del instrumento para determinar si la EMCS está relacionada con el ICSP, ya que ambas escalas tienen un propósito y contenido equivalente.

La Correlación Canónica es un análisis de regresión con k variables independientes y m de variables dependientes. El método implica encontrar primero una combinación lineal para el conjunto de las variables independientes y otra combinación lineal para el conjun- to de las variables dependientes, de tal modo que la correlación entre ambas variables se maximice. Las combinaciones lineales son llamadas variables canónicas, donde la corre- lación entre estas variables se denomina coeficiente de correlación canónica. El cuadrado de las correlaciones canónicas puede interpretarse como la proporción de varianza

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compartida por ese par de variables canónicas (Ato, López, Veladriono & Sánchez, 1990; Mohammad, 2005).

Diversos autores recomiendan aplicar el AFE y/o el Análisis Factorial Confirmatorio (AFC) para validar el constructo. El AFE es un método estadístico multivariante el cual pretende expresar p variables observables como una combinación lineal de m variables

hipotéticas o variables latentes, denominadas factores (Cuadras, 2012). El análisis supone que hay una parte común (comunalidad) de la variabilidad de las variables, explicada por factores comunes no observables. Cada variable tiene una parte de su variabilidad no común propia de cada variable; a esta variabilidad no común se le llama factor único y se asume que los factores únicos son independientes entre sí (Álvarez, 1995).

El modelo general del análisis factorial es:

donde:

es el valor de la j-ésima variable correspondiente al i-ésimo caso, son los coeficientes factoriales correspondientes al i-ésimo caso, son las puntuaciones factoriales (saturaciones de X1 en Fj), es el factor único correspondiente a la j-ésima variable, y es el número total de casos.

Un análisis factorial tiene las siguientes fases:

a. Examen de la matriz de correlaciones de todas las variables que constituyen los datos originales.

b. Extracción de los factores comunes.

c. Rotación de los factores con objeto de facilitar su interpretación. d. Representaciones gráficas.

e. Cálculo de las puntuaciones factoriales para cada individuo.

Para fines del presente estudio, se realizó el AFE extrayendo los factores comunes por el método de Máxima Verosimilitud y se utilizó la rotación Varimax con el fin de tener una solución más clara (Cuadras, 2012).

2.3 Resultados

Para analizar los hábitos de sueño de 200 estudiantes universitarios con el fin de identi- ficar las variables que influyen en una buena calidad de sueño, a través de la regresión logística, se utilizó el ICSP para determinar la calidad de sueño y relacionarlo con los há- bitos de sueño. A continuación se muestran las variables incluidas en el modelo con su respectivo coeficiente (β) y su respectivo nivel de significancia.

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La metodología estadística: casos de aplicación

El nivel se significancia de la Tabla 3 contrasta la hipótesis de que el coeficiente de regresión logística es estadísticamente distinto de cero. La mayoría de las variables resul- taron significativas;, en donde hubo problema fue en las variables ordinales, las cuales fueron modificadas para la elaboración de la escala de calidad de sueño.

Posteriormente se realizó la prueba Hosmer-Lemeshow, la cual es una técnica em- pleada para evaluar la bondad de ajuste y es muy recomendable cuando se incluyen en el modelo al menos una variable cuantitativa. En este caso la prueba no resultó estadística- mente significativa, con un valor p = 0.331, por lo cual se concluye que sí existe un buen ajuste del modelo. Finalmente se presenta en la Tabla 4 el porcentaje de clasificación del modelo, la cual agrupa correctamente el 95.1% de los casos y se concluye que el modelo de regresión logística es bueno.

Para el análisis se manejaron como variables independientes algunas variables in- cluidas en el ICSP, con el cual se calculó la variable respuesta calidad de sueño. Es por eso que se obtuvo un alto porcentaje de clasificación a partir del modelo, pero era necesario incluir estas variables en la nueva escala, ya que son parte fundamental en la medición del