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Resumen de Inventario de Ideación Suicida Positiva y Negativa (PANSI): Propiedades psicométricas en universitarios peruanos

Nikolai Martin Rodas Vera, Ronald Toro Tobar, Pablo Ezequiel Flores Kanter

  • español

    Es necesario contar con instrumentos que evalúen la ideación suicida, dado que es uno de los primeros factores que conllevan al suicidio. La presente investigación realizó un proceso de adaptación del Inventario de Ideación Suicida Positiva y Negativa (PANSI) para que pueda ser empleado en universitarios peruanos.

    Se estudiaron dos muestras, una antes y otra durante la pandemia por COVID-19. A nivel metodológico, se siguió un procedimiento racional con jueces expertos y con sujetos de la población para conseguir la equivalencia cultural y conceptual del instrumento; mientras que, en el nivel estadístico, se probaron tres modelos teóricos, unidimensional, ortogonal y oblicuo. El modelo de dos factores correlacionados reveló mejores índices de ajustes para ambas muestras, con niveles óptimos de confiabilidad. Se concluye en una nueva versión del PANSI y se discuten sus bases teóricas para mejorar las inferencias a partir de este instrumento.

  • English

    It is necessary to rely on tools that evaluate suicidal ideation, given that it is one of the first factors that lead to suicide. This research performed an adaptation process of the Positive and Negative Suicidal Ideation (PANSI) so that it can be used in Peruvian university students. Two samples were studied, one before and one during the COVID-19 pandemic. At the methodological level, a rational procedure was followed with expert judges and individuals from the population to achieve cultural and conceptual equivalence of the tool; while, at the statistical level, three theoretical models were tested: unidimensional, orthogonal and oblique. The two-factor correlated model revealed better fit indexes for both samples, with optimal levels of reliability. We completed a new version of the PANSI and discussed its theoretical basis for improving inferences from this tool.


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