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REVISTA DE LA ASOCIACIÓN ARGENTINA DE ESTUDIO E INVESTIGACIÓN EN PSICODIAGNÓSTICO

ISSN 3072-810X

VOLUMEN 33 – 2025

Horacio D. García, Araceli G. Aguilera y Deborah E. Lucero Evaluación Comparativa de Modelos de Inteligencia Artificial (IA) Generativa en el diseño de instrumentos de evaluación de la personalidad

Athanasia Koutsouridi y Carina Coulacoglou

Un estudio de los perfiles psicológicos de niños en edad escolar en América Latina. Investigación con el Test de los Cuentos de Hadas (FTT)

Rocío G. Pascual y Mirta S. Ison

Perfil neuropsicológico en escolares de seis y siete años: comparación entre niños mendocinos y niños mexicanos y colombianos

Verónica A. Martínez Goyena

Indicadores psicodiagnósticos de Rorschach en imputados por delitos sexuales mediados por entornos digitales. Aportes a la práctica pericial

Fernando J. Castro

El psicodiagnóstico desafiado en la práctica pericial forense

Normas de Publicación

1

ISSN 3072–810X

2025 – VOLUMEN 33 – 1/112

Publicación anual de la Asociación Argentina de Estudio e Investigación en Psicodiagnóstico que publica trabajos originales en español en el campo de la evaluación y diagnóstico psicológico

SUMARIO

2

SUMMARY

3

Incluida en la Base de Datos Bibliográfica Internacional BVS–PSI–ARG

EDITORA

SILVINA LIS GARCÍA (Universidad Nacional de San Luis, Argentina)

COMITÉ EDITORIAL

MÓNICA GUINZBOURG (Universidad del Salvador, Argentina)

NORMA CONTINI (Universidad Nacional de Tucumán, Argentina)

ERNESTO PAIS (Universidad Abierta Interamericana, Argentina)

ANA JOSEFA MARTOS Y MULA (Universidad Nacional de Jujuy, Argentina)

CONSEJO EDITORIAL

HILDA ALONSO: (Universidad del Salvador, Argentina)

NÉLIDA ÁLVAREZ: (Universidad del Salvador y Universidad Nacional de Rosario, Argentina)

DANIEL BELAUSTEGUI: (Universidad Católica Argentina de Buenos Aires, Argentina)

ALICIA BETRÍA: (Universidad Nacional de Rosario, Argentina) GRACIELA ECHAIRE: (Universidad Católica Argentina, Argentina) ZUNILDA GAVILÁN: (Asociación de Rorschach de Rosario, Argentina) BEATRIZ MERCADO: (Universidad Católica de La Plata, Argentina) MARÍA ELENA OCAMPO: (Universidad del Salvador, Argentina) CRISTINA PÉCORA: (Práctica privada, Neuquén, Argentina)

TELMA PIACENTE: (Universidad Nacional de La Plata, Argentina)

SILVIA PUGLIESE: (Sociedad Interamericana de Psicología y Biblioteca Virtual de Psicología, Argentina)

MATILDE RÁEZ: (Pontificia Universidad Católica del Perú, Perú) VALENTINA RODRÍGUEZ AMENÁBAR: (Universidad del Salvador, Argentina) ALEJANDRA TABORDA: (Universidad Nacional de San Luis, Argentina)

4

NÉSTOR ROSELLI: (Universidad Nacional de Entre Ríos e Instituto Rosario de Investigaciones en Ciencias de la Educación – Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas, Argentina)

SUSANA LEVANTINI: (Universidad del Salvador, Argentina)

CICERO VAZ: (Pontificia Universidad Católica de Porto Alegre, Brasil)

ANNA ELISA DE VILLEMOR AMARAL: (Universidade de Sao Francisco, Itatiba, Brasil)

LOÏCK VILLERBU: (Université de Rennes 2, Francia)

LATIFE YAZIGI: (Universidade Federal de São Paulo, Brasil)

ANA BETINA LACUNZA: (Universidad Nacional de Tucumán, Argentina) DANIELA ESCOBEDO BELLOC: (Universidad Autónoma de Nuevo León, México) EUGENIA VINET: (Universidad de La Frontera, Temuco, Chile)

LEILA SALOMÀO DE LA PLATA CURY TARDIVO: (Universidade de São Paulo, Brasil)

MARCELO ANTONIO PEREZ: (Universidad de Buenos Aires, Argentina)

5

ADEIP

Asociación Argentina de Estudios e Investigación en Psicodiagnóstico

CONSEJO DIRECTIVO

PERIODO 2025 A 2028

PRESIDENTE MARÍA ELENA OCAMPO VICEPRESIDENTE PRIMERA ANDREA FALOCCHI VICEPRESIDENTE SEGUNDA GABRIELA COSTANZA

SECRETARIA SILVINA COHEN IMACH PROSECRETARIA SUSANA LEVANTINI

TESORERA ANA MARÍA BERNIA PROTESORERA LILIANA PERNETTI

VOCALES TITULARES CECILIA DIEZ

FERNANDO CASTRO MARÍA AURELIA LÓPEZ ANA MARTOS Y MULA LAURA LESIK

VOCALES SUPLENTES MIRNA PONTIKOS

ALICIA BETRÍA AIMÉ VALDEZ

BÁRBARA SCHIANO DI COLA LORENA GARCÍA

SÍNDICOS TITULARES BEATRIZ MERCADO

MÓNICA GUINZBOURG SÍNDICO SUPLENTE ERNESTO PAIS

VOLUMEN 33 2025

ISSN 3072–810X

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PSICODIAGNOSTICAR – VOLUMEN 33: 7/22. Rosario, 2025

EVALUACIÓN COMPARATIVA DE MODELOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA) GENERATIVA EN EL DISEÑO DE INSTRUMENTOS DE EVALUACIÓN DE LA PERSONALIDAD

Horacio D. García1, Araceli G. Aguilera2 y Deborah E. Lucero3

RESUMEN

Este estudio evaluó la calidad psicométrica de instrumentos de evaluación de perso-nalidad basados en el modelo de los Cinco Grandes Factores (Big Five), generados por tres modelos de inteligencia artificial: OpenAI O3, Mistral y Deepseek R1. Mediante un análisis con 384 adultos argentinos, se encontró que los tres instrumentos mostraron consistencia interna aceptable o buena, aunque con diferencias notables: mientras OpenAI O3 presentó los mejores indicadores, Deepseek R1 mostró limitaciones en la fiabilidad del factor Amabilidad (α = .624). En cuanto a la estructura factorial, todos los modelos explicaron una varianza razonable (45.2%–48.9%), pero el de OpenAI O3 demostró superioridad con un ajuste exce-lente (RMSEA = .046, NNFI = .952, CFI = .961) y mejor parsimonia (BIC más bajo), frente a un ajuste apenas aceptable en Mistral y Deepseek R1 (RMSEA = .059/.051; NNFI/CFI <

.95). Los resultados evidencian el potencial de la Inteligencia Artificial (IA) para generar instrumentos psicométricos, pero resaltan la necesidad de validación rigurosa y supervisión especializada para asegurar su calidad aplicada.

Palabras clave: Inteligencia Artificial generativa, Modelo de los Cinco Grandes Factores,

evaluación de la personalidad, psicometría

1 Facultad de Psicología. Universidad Nacional de San Luis. San Luis, Argentina. Proyecto de investigación PROICO

12–0420. UNSL. E–mail: hdgarcia69@gmail.com.

2 Facultad de Psicología. Universidad Nacional de San Luis. San Luis, Argentina. Proyecto de investigación PROICO

12–0420. UNSL

3 Facultad de Psicología. Universidad Nacional de San Luis, San Luis, Argentina. Proyecto de investigación PROICO

12–0420. UNSL

ABSTRACT

This study assessed the psychometric quality of personality assessment instruments based on the Big Five model, generated by three artificial intelligence systems: OpenAI O3, Mistral, and Deepseek R1. Using a sample of 384 argentine adults, analyses revealed that all three instruments demonstrated acceptable to good internal consistency, though with notable differences: while OpenAI O3 outperformed the others, Deepseek R1 showed limitations in reliability for the Agreeableness factor (α = 0.624). Regarding factorial structure, all models accounted for reasonable variance (45.2%–48.9%), but OpenAI O3 exhibited superior fit (RMSEA = 0.046, NNFI = 0.952, CFI = 0.961) and better parsimony (lowest BIC), whereas Mistral and Deepseek R1 achieved only adequate fit (RMSEA = 0.059/0.051; NNFI/CFI < 0.95). These findings highlight Artificial Intelligence’s (AI) potential for automating psy-chometric tool development while underscoring the need for rigorous validation and expert oversight to ensure applied quality.

Keywords: Big Five, Generative Artificial Intelligence, personality assessment, psychometrics

INTRODUCCIÓN

La evaluación de la personalidad mediante modelos psicométricos robustos constituye un pilar fundamental en la inves-tigación psicológica contemporánea. Com-prender las diferencias individuales estables en patrones de pensamiento, sentimiento y comportamiento permite predecir una amplia gama de resultados vitales, como el bienestar, el rendimiento académico y laboral, y la salud física y mental (Soto, 2019) o sobre la mortali-dad, el divorcio y el rendimiento ocupacional (Roberts et al., 2007). Dentro de los múltiples marcos teóricos propuestos para estructurar el estudio de la personalidad, el Modelo de los Cinco Grandes Factores (Big Five) ha emergido como el paradigma dominante en las últimas décadas (McCrae & John, 1992). Este modelo postula que la mayor parte de la varianza en los rasgos de personalidad humana puede subsumirse en cinco dimen-siones amplias y relativamente universales: Apertura a la Experiencia, Responsabilidad, Extraversión, Amabilidad y Neuroticismo. La robustez empírica del modelo se ha demos-trado a través de análisis factoriales de datos de lenguaje natural (léxicos) y cuestionarios en diversas culturas e idiomas, aunque su universalidad exacta sigue siendo objeto de debate, particularmente en poblaciones no industrializadas (Gurven et al., 2013), lo que refuerza la necesidad de validar instrumentos adaptados culturalmente. Los cinco factores han mostrado una notable estabilidad a lo largo de la vida adulta (Atherton et al., 2022) y se asocian consistentemente con variables re-levantes en distintos dominios de la vida de la persona (Soto, 2019; Wilmot & Ones, 2019). Tradicionalmente, el desarrollo de instrumentos de evaluación psicológica, como los cuestionarios de personalidad basados en el Big Five, ha sido un proceso laborioso que requiere una considerable inversión de tiempo y esfuerzo experto en la redacción, revisión y

validación de ítems (Downing, 2006). La psi-cometría enfrenta persistentemente desafíos como la optimización de ítems, la reducción de sesgos y la adaptación a contextos multi-culturales (Van der Linden, 2018).

En años recientes, los modelos de inteligencia artificial generativa, como GPT–3, Mistral y Deepseek, han emergido como herramientas prometedoras para au-tomatizar tareas complejas, particularmente en el análisis y generación de textos. Estos sistemas, entrenados en corpus lingüísticos masivos, pueden producir textos coherentes y adaptados a especificaciones teóricas, lo que sugiere su potencial para optimizar procesos de diseño psicométrico y particularmente en la generación de ítems psicológicos. En este sentido, Floridi & Chiriatti (2020) señalan que estos modelos de lenguaje tienen la capacidad de emular estructuras lingüísticas humanas con precisión estadística, si bien destacan que carecen de comprensión se-mántica profunda.

El potencial de los grandes modelos de lenguaje (GML) en psicometría es mul-tifacético. Se exploran aplicaciones en la generación automática de ítems, la adaptación de pruebas, la calificación automatizada de respuestas abiertas, e incluso la simulación de respuestas de participantes para pre–tes-tear instrumentos (Russell–Lasalandra et al., 2024). Específicamente, en el ámbito de la generación automática de ítems, los GML pueden recibir instrucciones detalladas sobre el constructo a medir (por ejemplo, una faceta específica de la Amabilidad), el formato del ítem (por ejemplo, escala Likert), la población objetivo y las propiedades psicométricas de-seadas, para luego generar un conjunto inicial de reactivos. Este enfoque promete acelerar significativamente el proceso de desarrollo, permitir la creación de grandes bancos de ítems y facilitar la generación de formas paralelas de tests (Hernandez & Nie, 2022; Li et al., 2024).

Potencialidades y Desafíos de la Inteligencia Artificial (IA) en la Psicometría de la Personalidad

La aplicación de grandes modelos de lenguaje para generar ítems de personalidad, como se investiga en el presente estudio, ofrece ventajas significativas. Puede reducir la carga de trabajo de los expertos, generar ítems con formulaciones novedosas y asegurar que cu-bran adecuadamente el dominio del constructo definido teóricamente. Investigaciones preli-minares sugieren que estos modelos pueden desarrollar reactivos con calidad superficial comparable a los redactados por humanos e incluso producir escalas con propiedades psicométricas prometedoras (Laverghetta et al., 2024; Russell–Lasalandra et al., 2024). No obstante, la integración de la IA en la psi-cometría no está exenta de desafíos y requiere una validación rigurosa. Una preocupación central es la calidad psicométrica de los ítems generados automáticamente, dado que la ca-lidad de los instrumentos generados depende críticamente de la capacidad de los modelos para emular el conocimiento experto y evitar sesgos semánticos o redundancias (Falcão et al., 2023). Este estudio pretende contribuir a la validación de IA generativa en psicometría, partiendo del interrogante de si los instru-mentos desarrollados por los modelos poseen propiedades psicométricas aceptables.

OBJETIVOS

El presente estudio tiene como objetivo principal evaluar y comparar la calidad psico-métrica de instrumentos de evaluación de la personalidad generados por diferentes modelos de inteligencia artificial generativa. A conti-nuación, se detallan los objetivos específicos:

• Evaluar si los cuestionarios de per-sonalidad creados por modelos de IA (Open AI o3, Deepseek R1 y

  Mistral–medium) poseen propiedades psicométricas aceptables en términos de validez de constructo, fiabilidad y ausencia de sesgo.

• Determinar si los modelos de IA pueden generar ítems que cubran adecuadamente los dominios teóricos de los cinco grandes factores de la personalidad (Apertura a la Experien-cia, Responsabilidad, Extraversión, Amabilidad y Neuroticismo).

• Investigar si los modelos de IA pue-den producir ítems con la suficiente calidad para formar escalas con pro-piedades psicométricas prometedoras.

• Proveer evidencia empírica sobre la viabilidad de utilizar modelos de IA generativa en el diseño de instrumen-tos psicométricos.

MATERIAL y MÉTODO

Diseño

Se empleó un diseño instrumental, comparativo y transversal cuyo objetivo fue contrastar la calidad psicométrica de tres versiones de un instrumento de evaluación de la personalidad (Open AI o3, Deepseek R1 y Mistral–medium), todas basadas en la teoría de los cinco grandes factores.

Participantes

La muestra inicial la conformaron 425 personas adultas (310 mujeres y 115 hombres) con edades entre 18 y 64 años (M

= 32.02 años DE = 9.04 años), todas con, al menos, nivel secundario completo y residen-tes en la provincia de San Luis, Argentina. Tras la detección y eliminación de 41 casos por presentar valores atípicos (vía boxplots), inconsistencia semántica o sospecha de

deseabilidad social, la muestra final quedó en N = 384 participantes, manteniendo una proporción aproximada de 71.60% mujeres y 28.40% hombres. La selección fue de tipo accidental y, en su mayoría (68.45%), incluyó estudiantes universitarios de la región.

Instrumentos

Cada uno de los tres modelos generó un cuestionario de 50 reactivos: 10 por factor (Apertura a la Experiencia, Responsabilidad, Extraversión, Amabilidad y Neuroticismo) con escala Likert de 5 puntos (1 = “Total-mente en desacuerdo” a 5 = “Totalmente de acuerdo”). Por factor se incluyeron ocho ítems con puntuación directa y dos invertidos. Además, se agregaron dos reactivos de control para detectar inconsistencia semántica y dos para deseabilidad social.

PROCEDIMIENTO

Se describe a continuación la secuen-cia de tareas implementadas desde la gene-ración de los reactivos, hasta la recolección de datos.

1. Diseño de los instrumentos: Inicialmente se solicitó a cada IA recomendaciones acerca de la estructura óptima (número de ítems, escala de respuesta y compo-sición reactivos de control) que debería tener un instrumento que evaluara per-sonalidad, desde el enfoque de los cinco grandes factores, para que presentara excelentes indicadores psicométricos en una muestra de adultos en Argentina. Las respuestas de los modelos fueron concordantes en indicar que con una estructura de 50 ítems (10 por cada factor) y cuatro ítems de control (dos de Deseabilidad Social y dos de Incon-sistencia semántica), con opciones de

   respuesta en una escala Likert de cinco puntos, se podría obtener un instrumen-to breve y con capacidad para evaluar las dimensiones teóricas propuestas. A continuación, se le solicitó a cada mo-delo de IA la redacción de los reactivos con instrucciones claras respecto de las condiciones que deberían cumplir: can-tidad de ítems, escala de respuesta, que la redacción fuera original, ajustada a las expresiones de la población diana, y que a la vez, fueran presentados para lograr propiedades psicométricas óptimas en cuanto a validez (contenido, constructo, criterio, discriminante, facial, conver-gente e incremental) y confiabilidad (consistencia interna, partición por mitades, acuerdo interjueces), teniendo especial cuidado para que cada reacti-vo reflejara únicamente el constructo asignado y minimizar cargas factoriales cruzadas. Finalmente se les solicitó que distribuyeran los ítems aleatoriamente para asegurar el tema de aquiescencia.

2. Confección: La propuesta de cada mo-delo fue revisada por dos expertos en el campo del estudio de la personalidad y de las diferencias individuales, con el objeto de asegurar la pertinencia de los reactivos al constructo propuesto y su aplicabilidad a los participantes del estudio. No fue necesaria ninguna mo-dificación sustancial de los reactivos. A continuación, se construyó un formula-rio Google donde además de atender las cuestiones relacionadas con los aspectos éticos (consentimiento informado) se incluyeron reactivos que indagaron aspectos sociodemográficos. Finalizado este proceso se realizó una prueba piloto con 20 participantes del mismo contexto, no detectándose necesidad de ajustes.

3. Administración: Durante abril de 2025, el cuestionario se dispuso en línea vía Google Forms, bajo acceso por invita-

   
   

   ción individual. Los ítems se presenta-ron en orden fijo, según aleatorización previa por modelo; se incluyó un bloque inicial de instrucciones; no hubo límite de tiempo.

   
   

   Procedimiento estadístico

   
   

   1. Depuración de datos: Inicialmente se excluyeron casos con valores atípicos (gráficos de caja), respuestas claramente inconsistentes o indicios de sesgo por deseabilidad social.

   2. Análisis de datos: Se calcularon me-didas de tendencia central, dispersión y se examinó la distribución de cada reactivo identificándose que la mayoría presentó asimetría significativa. Este motivo, sumado al hecho de que el nivel de medición de cada reactivo es ordinal, justificó la decisión de implementar el análisis factorial mediante matrices poli-córicas con el software Factor (12.06.08) (Lorenzo–Seva & Ferrando, 2025). Se indagaron indicadores de adecuación de la matriz factorial, así como de cada reactivo (Determinante de la matriz de correlación policórica, Test de Bartlett, Kaiser–Meyer–Olkin (KMO) y Medida de adecuación muestral (MSA)), en tanto que el análisis factorial se realizó solicitando el ajuste a cinco factores con rotación Promin, implementando complementariamente el Análisis pa-ralelo donde se compararon los valores propios reales frente al percentil 95 de la distribución de autovalores obtenida mediante simulación aleatoria. Final-mente, para evaluar los índices de ajuste de los modelos propuestos se analizaron: RMSEA (Root Mean Square Error of Approximation), NCP (Non–Centrality Parameter), Test Approximate Fit, χ² mínimo y χ² de LOSEFER, NNFI (Tuc-

ker–Lewis Index) / TLI (Tucker–Lewis Index), CFI (Comparative Fit Index), BIC (Bayesian Information Criterion) y Pruebas de close–fit, poder estadístico y distribución de residuos. Para obtener indicadores de confiabilidad, se calculó el alfa de Cronbach para cada factor mediante el software Jamovi (2.6.26) (The Jamovi project, 2024).

Aspectos éticos

El protocolo se diseñó estrictamente conforme a los lineamientos de la Guía Ética para las Investigaciones de la Facultad de Psicología de la Universidad Nacional de San Luis, aprobada mediante Ord. 002/20. De este modo, se garantizó el anonimato de los participantes y la confidencialidad en el tratamiento de los datos, mediante la firma del correspondiente consentimiento informado.

RESULTADOS

Análisis de Confiabilidad

En el análisis de la confiabilidad in-terna de los tres instrumentos se calcularon los coeficientes alfa de Cronbach para cada dimensión y para el instrumento general (Ta-bla 1). Para el factor Apertura a la experiencia, los coeficientes oscilaron entre .745 (Mistral) y .749 (Deepseek R1), con Open AI o3 mos-trando un valor de .746, situándose todos en el rango aceptable. En Responsabilidad, los valores alfa fueron superiores a .81 en los tres modelos, destacando Mistral con .849. Extro-versión también mostró valores ≥ .82, siendo Mistral el más alto (.855). Para Amabilidad, los resultados variaron significativamente: Deepseek R1 obtuvo el valor más bajo (.624), clasificado como cuestionable, mientras que

Tabla 1

Índices de confiabilidad mediante alfa de Cronbach

Open AI o3 (.713) y Mistral (.748) alcanzaron niveles aceptables. Neuroticismo fue el factor con mayor confiabilidad en todos los modelos, con coeficientes de .855 (Open AI o3), .818 (Mistral) y .865 (Deepseek R1), todos por encima de .81.

A nivel general, el alfa de Cronbach para Open AI o3 fue de .824, clasificado como bueno, mientras que Mistral y Deepseek R1

registraron .768 y .764, respectivamente, dentro del rango aceptable. Estos hallazgos indican que, aunque todos los modelos presen-tan niveles variables de consistencia interna, Open AI o3 exhibió la mayor confiabilidad general, seguido por Mistral y Deepseek R1. No obstante, el desempeño de Deepseek R1 en el factor Amabilidad sugiere una menor ho-mogeneidad entre sus ítems en esta dimensión.

Tabla 2

Indicadores de la adecuación de la matriz de correlaciones

Tal como lo muestra la Tabla 2 el De-terminante de la matriz policórica fue inferior a .000001 en los tres casos, lo que sugiere una alta multicolinealidad entre las variables y, por tanto, una estructura interna susceptible de ser

factorizada, o bien, si no se acompaña de un buen ajuste global y una solución factorial clara puede indicar redundancia de los reactivos.

La prueba de esfericidad de Bartlett

resultó estadísticamente significativa en todos

los modelos: Open AI o3: χ² (1225) = 4208.0, p < .001; Mistral: χ² (1225) = 4184.9, p <

.001; y Deepseek R1: χ² (1225) = 4449.7, p

< .001, confirmando la viabilidad del análisis

factorial en los tres modelos.

Sin embargo, el índice KMO, que evalúa la proporción de varianza común entre los ítems respecto a su varianza total, mostró resultados divergentes. El instrumento gene-rado por Open AI o3 obtuvo un valor de KMO

= .4185 (IC 95% BCa = [.116, .571]), que

se encuentra por debajo del umbral mínimo aceptable de .50, lo que indica una insuficiente adecuación muestral global y sugiere que los ítems comparten poca varianza común. Además, se identificaron 19 ítems con valo-res MSA individuales por debajo del criterio recomendado, algunos extremadamente bajos (por ejemplo, ítem 31: MSA = .12565), lo que compromete seriamente la validez del modelo factorial propuesto por este instrumento.

En contraste, los instrumentos gene-rados por Mistral y Deepseek R1 mostraron una adecuación muestral aceptable a buena. El índice KMO de Mistral fue de .7697 (IC 95% BCa = [.351, .816]), y el de Deepseek R1 alcanzó un valor ligeramente superior,

KMO = .7958 (IC 95% BCa = [.569, .821]),

ambos dentro del rango considerado meritorio según los estándares de Kaiser (1974) y sin ítem con valores MSA por debajo del umbral de .50, lo que respalda una estructura interna más coherente en términos de covariación.

En conjunto, estos resultados sugieren que, mientras los instrumentos de Mistral y Deepseek R1 cumplen con los requisitos psicométricos básicos para ser sometidos a análisis factorial exploratorio, el instrumen-to generado por Open AI o3 presenta serias limitaciones en cuanto a la adecuación de su matriz de correlaciones, tanto a nivel global como por ítem, lo que pone en duda la utili-dad de su estructura factorial sin una revisión sustancial de los reactivos involucrados.

Determinación del número de factores

Para asegurar la concordancia teórica con la estructura de los cinco grandes factores de personalidad, se solicitó inicialmente la re-tención de cinco factores en cada instrumento. A continuación, se resumen los resultados de la varianza explicada y del análisis paralelo.

Tabla 3

Autovalores y varianza explicada de los factores identificados en cada modelo

Tal como se puede observar en la Ta-bla 3, los porcentajes de Varianza acumulada para los cinco factores solicitados superan el 45% en los tres modelos. En la propuesta de Open AI o3, los factores presentaron valores propios (autovalores) de 8.23, 6.40, 4.41, 3.07 y 2.15, que explican el 48.5% de la varianza total acumulada. Para el modelo de Mistral, los valores propios fueron 8.60, 5.72, 4.46,

3.11 y 2.55, alcanzando una varianza acu-mulada del 48.9%, mientras que para el de Deepseek R1, se observaron autovalores de 8.38, 4.90, 4.19, 2.83 y 2.31 para los cinco primeros factores, con una varianza acumu-lada del 45.2%.

Estos porcentajes se sitúan dentro de rangos aceptables para el Análisis Fac-torial Exploratorio cuando se trabaja con constructos amplios (Field, 2013), aunque el instrumento de Deepseek R1 muestra una ex-plicación algo más moderada en comparación con Open AI o3 y Mistral.

Análisis paralelo

Se compararon los valores propios reales frente al percentil 95 de la distribución de autovalores obtenida mediante simulación aleatoria (Horn, 1965) (Tabla 4).

Tabla 4

Autovalores y percentil 95 del Análisis paralelo en cada modelo

Nota. *Autovalores real / **percentil 95

En todos los casos, el análisis paralelo indicó que hasta el sexto factor los autovalores reales superan el umbral del percentil 95 de la aleatoriedad, lo que sugiere la retención de seis factores en cada instrumento, aunque sólo cinco corresponden a la estructura teórica deseada.

A pesar de que el análisis paralelo res-palda la retención de seis factores, la decisión final debe equilibrar la evidencia empírica con la coherencia teórica. Dado que la teoría de los cinco grandes factores postula cinco dimensiones claramente definidas, se optó por

la extracción de cinco factores en cada instru-mento. Esta elección está fundamentada en:

1. Consistencia teórica: La estructura de cinco dimensiones es el referente en investigación de personalidad (Mc-Crae & John, 1992).

2. Simplicidad interpretativa: Un modelo de cinco factores facilita la asignación de ítems a cada rasgo y la comparación entre instrumentos.

3. Varianza explicada razonable: Los porcentajes acumulados de varianza para cinco factores, aunque moderados

(45.2 – 48.9%), son adecuados para mediciones de constructos amplios y permiten mantener la parsimonia del modelo.

Por lo tanto, aunque la evidencia de análisis paralelo indique la posibilidad de un sexto factor en todos los casos, la retención de cinco factores se considera la opción más

apropiada para alinear los resultados con el marco teórico con el cual fueron creados.

A continuación, se presenta el análisis del ajuste y la validación de la solución facto-rial de cinco factores para cada instrumento, incluyendo índices absolutos, de aproxima-ción y de ajuste incremental, así como el criterio de información bayesiano (BIC).

Tabla 5

Indicadores de ajuste de cada modelo

En la Tabla 5 es posible apreciar que, en términos absolutos, el modelo de Open AI o3 exhibió un ajuste excelente, con un RM-SEA de .046 (IC 95% = .044–.046), dentro

del rango de “close fit”, y un NCP/df cercano a .96, lo que sugiere un modelo parsimonioso que reproduce adecuadamente las covarianzas observadas. La prueba de ajuste aproximado (H₀: RMSEA < .05) fue no significativa (p =

1.000), confirmando que el error de aproxi-mación es inferior a .05.

Por su parte, los instrumentos de Mistral y Deepseek R1 presentaron RMSEA en rangos de “fair fit” (.059 y .051, respec-tivamente), con NCP/df también próximos a 1.00, pero distanciados del criterio de ajuste “close”. Aun así, ambos modelos superan el umbral de aceptabilidad en la prueba de ajuste

RMSEA (p = 1.000).

En cuanto al contraste χ², en los tres casos el LOSEFER χ² corregido fue sus-tancialmente mayor que el χ² no corregido, reflejando la penalización por no centralidad e indicando la necesidad de dicha corrección en muestras de tamaño moderado.

Los índices incrementales muestran que solo el modelo de Open AI o3 alcanza valores de NNFI y CFI superiores a .95, mientras que Mistral y Deepseek R1 se sitúan por debajo de este umbral (.921–.944), si bien siempre por encima de .90, lo cual es consi-

derado aceptable en estudios exploratorios de constructos amplios.

Finalmente, el BIC más bajo (negativo) para Open AI o3 indica una mejor parsimonia comparada con los otros dos modelos, cuyos BIC positivos sugieren una peor compensación entre ajuste y complejidad. En conjunto, estos hallazgos apuntan a que el instrumento de Open AI o3 no solo cumple con los requisitos teóricos –cinco factores conforme al modelo de los Big Five– sino que además presenta un ajuste estadístico superior para reproducir la estructura factorial observada.

Tabla 6

Análisis de la robustez del ajuste factorial y la idoneidad del modelo para reproducir las covarianzas observadas

Pruebas de close–fit, poder estadístico y

distribución de residuos

La Tabla 6 exhibe que la prueba de ajuste cercano (H₀: RMSEA < .05) indicó que únicamente el modelo de Open AI o3 cumple holgadamente este criterio (RM-SEA = 0.046; p = .98), seguido por Mistral (RMSEA = 0.059; p = .24), mientras que el modelo de Deepseek R1 (RMSEA = 0.051)

no alcanza el umbral de ajuste cercano (p

< .05), lo cual sugiere que, aunque los tres modelos presentan RMSEA aceptables, solo el modelo de Open AI o3 exhibe un error de aproximación tan bajo que no puede diferen-ciarse de un valor de .05 en este test. Contar con un test de close–fit tan favorable como el de Open AI o3 fortalece la argumentación de que ese instrumento emula muy bien la estructura factorial teórica. Para Mistral y

Deepseek R1, podría discutirse la necesidad de revisar algunos ítems o la dimensionalidad para acercarse aún más al estándar de “cerca perfecto” que ofrece Open AI o3.

Para el contraste de hipótesis H₀: RM-SEA = 0.05 versus H₁: RMSEA = 0.08, todos los modelos mostraron un poder estadístico muy elevado (β > .99), lo que indica una probabilidad prácticamente nula de cometer un error tipo II al detectar un ajuste deficiente si existiera una desviación real del valor de RMSEA bajo la hipótesis nula.

Respecto de la distribución de resi-duos, los valores de RMSR y WRMR, junto con la simetría en la mediana cercana a cero y la limitada varianza de los residuos, sugie-ren que no existen sesgos sistemáticos en la reproducción de las covarianzas observadas y que el modelo de Open AI o3 presenta el ajuste más homogéneo, seguido muy de cerca por Deepseek R1 y Mistral.

Con estos resultados, se corrobora la robustez del modelo factorial de Open AI o3 en todas las dimensiones evaluadas, mientras que Mistral y Deepseek R1, aunque acepta-bles, muestran un ajuste ligeramente inferior, especialmente en la prueba de close–fit y en el nivel de discrepancia promedio de sus residuos.

DISCUSIONES

y CONCLUSIONES

El presente estudio tuvo como objetivo principal evaluar comparativamente la calidad psicométrica de instrumentos de evaluación de la personalidad basados en el modelo de los Cinco Grandes Factores (Big Five), generados por tres modelos distintos de inteligencia artificial (IA) generativa: Open AI o3, Mis-tral y Deepseek R1. Los hallazgos ofrecen una visión matizada sobre el potencial y los desafíos actuales del uso de grandes modelos de lenguaje en el desarrollo de instrumentos psicométricos.

En términos de fiabilidad, los tres modelos demostraron ser capaces de generar escalas con consistencia interna generalmente aceptable o buena para la mayoría de los factores. Destaca la alta fiabilidad obtenida para Neuroticismo en los tres modelos (α

> .81) y para Responsabilidad (α > .81), así como para Extroversión (α > .82). Sin embargo, se observaron inconsistencias, particularmente en el factor Amabilidad generado por Deepseek R1, cuya fiabilidad fue cuestionable (α = .624), sugiriendo una menor homogeneidad en los ítems de esta dimensión para ese modelo específico (Nun-nally & Bernstein, 1994). El instrumento de Open AI o3 mostró la mayor confiabilidad general (α = .824). Estos resultados se alinean con investigaciones previas que indican que los GML pueden generar escalas con propie-dades psicométricas prometedoras, aunque la calidad puede ser variable (Laverghetta et al., 2024; Russell–Lasalandra et al., 2024).

El análisis de la adecuación para la factorización reveló resultados divergentes. Mientras que los instrumentos de Mistral (KMO = .770) y Deepseek R1 (KMO = .796)

mostraron una adecuación muestral aceptable

a buena, sin ítems problemáticos (MSA <

.50), el instrumento de Open AI o3 presentó un KMO inaceptablemente bajo (KMO =

.419) y múltiples ítems con pobre adecuación muestral individual (19 ítems con MSA < .50). Este hallazgo es crítico, ya que un KMO bajo cuestiona la idoneidad de la matriz de correla-ciones para el análisis factorial, sugiriendo que los ítems comparten poca varianza común o que existen problemas de multicolinealidad o singularidad no deseada. Este hallazgo subra-ya la importancia de combinar la generación automatizada con la supervisión experta y la depuración de ítems (Falcão et al., 2023). Paradójicamente, y a pesar de esta pobre ade-cuación inicial, el modelo de Open AI o3 fue el que demostró un mejor ajuste estructural a la solución de cinco factores.

Respecto a la estructura factorial, aunque el análisis paralelo sugirió consisten-temente la retención de seis factores para los tres modelos, se optó por forzar una solución de cinco factores para mantener la coherencia con el marco teórico del Big Five, una deci-sión justificada por la interpretabilidad y la parsimonia, dado que la varianza explicada acumulada por los cinco factores fue razona-ble (45.2% – 48.9%). Futuras investigaciones podrían explorar la naturaleza de ese sexto factor emergente.

Los índices de ajuste del modelo fac-torial (realizado mediante rotación Promin sobre matrices policóricas) indicaron una clara superioridad del instrumento generado por Open AI o3. Este modelo alcanzó un ajuste excelente (“close fit”) según el RMSEA (.046) y superó los umbrales recomendados para NNFI (.952) y CFI (.961), además de presentar el BIC más favorable (indicativo de mejor parsimonia). Las pruebas de ajuste cer-cano (close–fit) y la distribución de residuos corroboraron la robustez de este modelo. En contraste, los modelos de Mistral y Deepseek R1 mostraron un ajuste aceptable (‘fair fit’ según RMSEA: .059 y .051 respectivamente) pero inferior, con índices NNFI y CFI por debajo de .95 (Field, 2013).

La aparente contradicción entre la po-bre adecuación muestral inicial (KMO/MSA) y el excelente ajuste final del modelo de Open AI o3 merece una reflexión. Podría indicar que, si bien algunos ítems individuales gene-rados por este modelo de lenguaje pueden ser subóptimos o compartir poca varianza común de forma aislada, el conjunto de ítems logra capturar colectivamente la estructura latente de los cinco factores de manera muy precisa al ser modelados conjuntamente. Esto subraya la importancia de evaluar no sólo los ítems individuales, sino la calidad psicométrica del instrumento completo generado por IA. También sugiere que los GML, como Open AI o3, podrían estar operando bajo principios

de generación de contenido que no se alinean perfectamente con los supuestos clásicos de la psicometría para ítems individuales, pero que resultan efectivos a nivel estructural global. Investigaciones como las de Laverghetta et al. (2024) y Russell–Lasalandra et al. (2024) están desarrollando marcos para optimizar y validar estos procesos, integrando GML con técnicas psicométricas avanzadas y enfoques iterativos de mejora.

Estos hallazgos contribuyen a la cre-ciente literatura sobre la aplicación de IA en psicometría (Hernandez & Nie, 2022; Li et al., 2024; Russell–Lasalandra et al., 2024). Demuestran el potencial de los GML para acelerar el desarrollo de instrumentos, generar contenido novedoso y cubrir dominios teóri-cos, tal como se proponía en los objetivos. Sin embargo, también evidencian la necesidad imperativa de una validación psicométrica rigurosa y la supervisión de expertos (Falcão et al., 2023), ya que la calidad y las propie-dades de los instrumentos generados pueden variar significativamente entre modelos y factores. La preocupación por la calidad psi-cométrica, los sesgos potenciales y la falta de comprensión profunda de los GML (Floridi & Chiriatti, 2020) sigue siendo relevante.

Es importante reconocer las limita-ciones de este trabajo. Primero, la muestra se compuso principalmente de estudiantes universitarios de una región específica de Ar-gentina, lo que limita la generalización de los resultados a otras poblaciones. Segundo, se evaluaron únicamente tres GML específicos; modelos más recientes o diferentes podrían arrojar resultados distintos. Tercero, el estu-dio se centró exclusivamente en el modelo Big Five; la capacidad de la IA para generar ítems para otros constructos psicológicos requiere investigación adicional. Cuarto, el diseño transversal no permite evaluar la estabilidad temporal de los instrumentos generados. Finalmente, aunque se instruyó a las IA para optimizar propiedades psicomé-

tricas, el proceso interno mediante el cual los GML generan los ítems permanece en gran medida como una “caja negra”, dificultando la comprensión detallada de por qué un modelo supera a otro en ciertas métricas.

La investigación futura debería abor-dar estas limitaciones. Sería valioso replicar estos hallazgos con muestras más diversas y representativas, incluyendo diferentes grupos culturales y etarios, para evaluar la invarianza de medida de los instrumentos generados por IA. Comparar un espectro más amplio de GML, incluyendo modelos de código abier-to y aquellos con diferentes arquitecturas o datos de entrenamiento, proporcionaría una visión más completa del panorama actual. Investigar la aplicación de estos métodos a otros constructos de personalidad y domi-nios psicológicos es fundamental. Estudios longitudinales son necesarios para evaluar la fiabilidad test–retest y la validez predictiva a largo plazo de las escalas generadas por IA. Además, es crucial desarrollar metodologías para “abrir la caja negra” de los GML en el contexto de la generación de ítems, quizás mediante el análisis de las representaciones internas (embeddings) o el desarrollo de técnicas de prompting más sofisticadas y transparentes, como las exploradas por La-verghetta et al. (2024) y Russell–Lasalandra et al. (2024). Finalmente, la investigación debe continuar abordando los desafíos éticos, incluyendo la mitigación de sesgos algorítmi-cos, la garantía de la privacidad y equidad en el uso de estas herramientas en la evaluación psicológica.

En conclusión, este estudio demuestra que los modelos de IA generativa, como Open AI o3, Mistral y Deepseek R1, poseen una capacidad considerable para generar ítems destinados a evaluar los cinco grandes fac-tores de la personalidad, logrando en general instrumentos con niveles aceptables de fiabi-lidad y validez estructural. El modelo Open AI o3 destacó por producir un instrumento con un ajuste factorial superior a la estructura teórica del Big Five, a pesar de las preocu-paciones iniciales sobre la adecuación de sus ítems individuales. Los modelos Mistral y Deepseek R1 también generaron instrumen-tos mayormente funcionales, aunque con un ajuste estructural ligeramente inferior y, en el caso de Deepseek R1, con problemas de fiabilidad en una de las dimensiones.

Estos resultados subrayan el potencial transformador de la IA para la psicometría, particularmente en la automatización y opti-mización de las fases iniciales del desarrollo de tests. Sin embargo, la variabilidad en el desempeño entre modelos y la aparición de resultados psicométricos anómalos (como la dicotomía KMO/ajuste en Open AI o3 o la baja fiabilidad de Amabilidad en Deepseek R1) resaltan que la IA generativa no es una panacea y su aplicación requiere una valida-ción empírica exhaustiva y una supervisión experta continua. La integración exitosa de la IA en la evaluación psicológica dependerá del desarrollo de marcos de validación robustos, la atención a consideraciones éticas y un diá-logo constante entre los avances tecnológicos y los principios psicométricos fundamentales.

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Fecha recepción: 19/05/2025 Fecha aceptación: 29/08/2025

PSICODIAGNOSTICAR – VOLUMEN 33: 23/40. Rosario, 2025

UN ESTUDIO DE LOS PERFILES PSICOLÓGICOS DE NIÑOS EN EDAD ESCOLAR EN AMÉRICA LATINA. INVESTIGACIÓN CON EL TEST DE LOS CUENTOS DE HADAS (FTT)

Athanasia Koutsouridi1 y Carina Coulacoglou2

RESUMEN

Este estudio explora los perfiles psicológicos de 700 niños en edad escolar (entre seis y doce años) en siete países de América Latina, utilizando el Test de los Cuentos de Hadas (FTT), una prueba proyectiva de personalidad para niños. El análisis factorial reveló tres dimensiones psicológicas centrales: Amor/Cuidado, Obsesiones–Compulsiones e Ira. Variables clave como Agresión Hostil, Deseo de Conexión Social/Amabilidad y Sentimientos y Deseos Románticos mostraron una alta prevalencia, reflejando normas socioemocionales regionales y tendencias del desarrollo. Se observaron patrones relacionados con la edad, con una disminución de las Obsesiones–Compulsiones y un aumento de la Ira a medida que avanza la edad, mientras que las diferencias de género fueron mínimas. Se encontraron similitudes significativas entre Argentina y Brasil. El estudio resalta la necesidad de contar con herramientas de evaluación culturalmente adaptadas y subraya el valor de intervenciones tempranas y sensibles al con-texto para promover un desarrollo emocional saludable. Entre las limitaciones se encuentran la falta de representatividad de la muestra y la dependencia de datos interpretativos, lo que sugiere la necesidad de investigaciones más inclusivas, longitudinales, con métodos mixtos.

Palabras clave: América Latina, perfiles psicológicos, Test de los Cuentos de Hadas (FTT),

test proyectivo, edad escolar

1 Institución: Fairy Tale Test Society 9, Kalvou Str. Nea Erythrea, 1467, Grecia. www.fairytaletest.com. info@fairyta-letest.com E–mail: nansykoutsouridi@gmail.com

2 Institución: Fairy Tale Test Society 9, Kalvou Str. Nea Erythrea, 1467, Grecia. www.fairytaletest.com. info@fairyta-letest.com E–mail: nansykoutsouridi@gmail.com

ABSTRACT

This study explores the psychological profiles of 700 school–aged children (ages 6–12) across seven Latin American countries using the Fairy Tale Test (FTT), a projective personality test for children. Factor analysis revealed three core psychological dimensions: Love/Care, Obsessions–Compulsions and Anger. Key variables such as Hostile Aggression, Desire for Social Connection/Friendliness, and Romantic Feelings and Desires were highly prevalent, reflecting regional socio–emotional norms and developmental trends. Age–related patterns indicated a decline in Obsessions–Compulsions and a rise in Anger with increasing age, while gender differences were minimal. Significant similarities were found between Argentina and Brazil. The study highlights the need for culturally adapted assessment tools and underscores the value of early, context–sensitive interventions in promoting healthy emotional develop-ment. Limitations include the non–representative sample and reliance on interpretive data, underlying the need for more inclusive, longitudinal, and mixed–method research.

Keywords: Fairy Tale Test (FTT), Latin America, personality assessment, projective test, school–aged

INTRODUCCIÓN

El uso de herramientas de evaluación psicológica en América Latina evidencia una notable heterogeneidad. La evaluación psicológica en la región se inició a principios del siglo XX, frecuentemente mediante la im-portación de pruebas desarrolladas en Europa y los Estados Unidos (Ardila, 2007). Según Ardila, Brasil lidera en la regulación y vali-dación de pruebas psicológicas. Argentina, Chile, Colombia y Uruguay también muestran avances significativos, particularmente en ámbitos académicos y clínicos.

Una revisión sistemática realizada por Seibel et al. (2024) destaca la escasez de pruebas psicológicas que sean culturalmente adaptadas y psicométricamente robustas en América Latina. Esta problemática se intensifica en poblaciones como los grupos indígenas (que representan el 10% de los países latinoamericanos), quienes enfrentan un acceso limitado a los servicios de sa-lud mental (Barreto et al., 2012). América Latina es considerada la región con mayor desigualdad en la distribución del ingreso a nivel mundial, mientras que la pobreza sigue siendo un desafío persistente.

Diversas pruebas psicométricas han ganado popularidad durante los últimos años en estos países. El Modelo de los Cinco Grandes Factores de la Personalidad (Big Five Factor Model, BFFM) ha llamado la atención, tanto a nivel internacional como regional, debido a su fiabilidad y validez transcultural. El estudio de Cupani et al. (2025) examina los rasgos de personalidad según el BFFM en doce países latinoame-ricanos. Los hallazgos revelan diferencias culturales en la expresión de dichos rasgos, evidenciando la influencia significativa de factores socioculturales. Church (2016) de-fiende una evaluación que contemple tanto dimensiones universales como culturales, reconociendo la interacción entre factores

biológicos, ambientales y socioculturales en el desarrollo de la personalidad.

Entre las pruebas proyectivas más re-conocidas se encuentra el test de Rorschach. Una revisión realizada por Meneses Merino et al. (2024), que analiza 85 estudios sobre el test de Rorschach en países hispanohablantes entre 2010 y 2021, señala un incremento en el uso de enfoques idiográficos (centrados en la singularidad individual) y metodologías mixtas (que combinan análisis cualitativos y cuantitativos). Esta pluralidad metodológica contrasta con el predominio de enfoques cuantitativos en las investigaciones anglosajo-nas. Dentro del conjunto de países hispanoha-blantes mencionados en el estudio, Argentina y España concentran la mayor producción científica en este campo.

Una encuesta aplicada a 191 psicólo-gos de diez países latinoamericanos evidenció una fuerte preferencia por las técnicas proyec-tivas (97%) y las entrevistas (99%) en contex-tos jurídicos, mientras que los instrumentos psicométricos son utilizados solo por el 50% de los encuestados. Argentina se destaca por el uso sistemático del test de Rorschach y técnicas proyectivas afines, mientras que los países de Centroamérica muestran una mayor inclinación hacia pruebas estandarizadas, como los inventarios multiescala de perso-nalidad (Arbach et al., 2024). Se observa que el uso de técnicas estructuradas es menos prevalente en América Latina en comparación con los países de ingresos más altos.

Oakland et al. (2016) realizaron un estudio sobre las diez pruebas estandarizadas más utilizadas con niños y adolescentes. El artículo proporciona una actualización de 24 años sobre las pruebas más empleadas por psicólogos escolares en 64 países. De los instrumentos mencionados, solo dos son proyectivos (el CAT/TAT y el Test de la Figura Humana), mientras que la mayoría evalúa inteligencia u otros factores cuantificables. Estos modelos estructurados ofrecen ventajas

en términos de estandarización y comparabi-lidad, aunque pueden presentar limitaciones para acceder a dimensiones más profundas e inconscientes de la personalidad, área en la que las técnicas proyectivas conservan su valor diagnóstico. No obstante, dichas técnicas suelen carecer de propiedades psi-cométricas sólidas. A pesar de ello, en países como Argentina siguen constituyendo un componente central de la práctica psicoló-gica, especialmente en contextos forenses y clínicos (Arbach et al., 2024).

La evaluación del funcionamiento psicológico infantil en América Latina im-plica una interacción dinámica entre métodos proyectivos, instrumentos psicométricos estructurados y entrevistas clínicas. Los instrumentos proyectivos permiten explorar aspectos internos del mundo psíquico del sujeto, funcionando como objetos mediado-res en el proceso evaluativo. Estas técnicas no solo permiten la evaluación de diversos constructos psicológicos, sino que también facilitan la emergencia de contenidos latentes. En la población infantojuvenil, las técnicas proyectivas resultan fundamentales para favorecer la expresión y comunicación de conflictos emocionales y ansiedades, dada la etapa de transformación evolutiva, emocional y relacional que caracteriza esta fase. En este sentido, funcionan como recursos expresivos que permiten el acceso a contenidos psico-lógicos significativos de manera no rígida y menos consciente (Tardivo & Moraes, 2016).

Uso del FTT en Diversos Estudios

En los últimos años, el Test de los Cuentos de Hadas (FTT por sus siglas en inglés) ha sido empleado en múltiples inves-tigaciones con el propósito de profundizar en el estudio de la personalidad infantil. Diversos estudios han utilizado esta técnica proyectiva para analizar las manifestaciones de agresivi-

dad en las respuestas de los niños.

En un estudio realizado en México, cuyo objetivo fue examinar el impacto de la violencia en los dibujos animados sobre el com-portamiento infantil, se administró el FTT a una muestra de 40 niños, entre siete y diez años. El tipo de agresión más frecuente fue la Agresión Hostil, caracterizada por conductas injustifica-das, seguida de Agresión por Celos, Agresión por Venganza y Agresión como Dominancia (Manzo Chávez y Reyes Virrueta, 2012).

Veccia y Muratori (2020) analizaron una muestra de 300 niños de Buenos Aires, con el objetivo de identificar las formas más prevalen-tes de agresión mediante el FTT. En general, se reportaron bajos niveles de agresividad. La Agresión Hostil fue la más común, seguida de la Agresión por Venganza. Asimismo, algunas variables como la Agresión Instrumental mos-traron correlaciones con el Deseo de Cosas Materiales en los niños, y con la Preocupación Sexual en niñas. La Agresión como Dominancia se relacionó con el Deseo de Superioridad.

Savina et al. (2012) compararon a niños de Grecia, Rusia, India y China, encon-trando mayores niveles de Agresión Hostil en los niños griegos y rusos. Los varones presentaron mayor agresividad que las niñas, en consonancia con las normas culturales de cada país. Los niños más pequeños tendían a ser más impulsivos, mientras que los mayores manifestaban agresión asociada a la vengan-za, celos o deseo de dominancia. Los niños rusos mostraron un mayor temor a la agresión, los chinos presentaron niveles más elevados de ansiedad y los niveles de depresión fueron más altos en niños rusos e indios.

MATERIAL y MÉTODO

Objetivo del estudio

El objetivo del presente estudio fue examinar las distintas variables del Test de

los Cuentos de Hadas (FTT) en siete países de América Latina. Dado que no existían investigaciones interculturales previas que compararan los perfiles psicológicos infantiles en esta región, el estudio adoptó un enfoque exploratorio y no formuló hipótesis específicas.

La recolección de datos se llevó a cabo

entre los años 2007 y 2014 en siete países

latinoamericanos: Argentina, Brasil, Perú, Venezuela, Colombia, Chile y México. La muestra está compuesta por 700 niños, entre los seis y los doce años (100 participantes por país). Todos los niños asistían a escuelas públicas.

La distribución de la muestra se pre-senta en la Tabla 1:

Tabla 1. Distribución de la muestra por género, edad y país

Instrumento

Todos los niños fueron evaluados mediante la aplicación del Test de los Cuen-tos de Hadas (FTT). El FTT es una prueba proyectiva de evaluación de la personalidad dirigida a niños en edad escolar (seis a doce años) y fue desarrollada durante los estudios de doctorado de la autora (1989–1993) en la Universidad de Exeter, bajo la supervisión del profesor Paul Kline. Desde entonces, el FTT ha sido estandarizado en diversos países y se encuentra publicado en varios idiomas.

La versión más reciente del ins-trumento, el FTT–3, ha sido completada recientemente y se encuentra en proceso de publicación. Las respuestas de los niños y

niñas fueron analizadas e interpretadas en base al FTT–3, que consta de 280 variables de personalidad agrupadas en siete dominios.

PROCEDIMIENTO

Luego de obtener el consentimiento de los padres, los niños fueron evaluados de forma individual durante una sesión de 45 minutos. Antes de la administración de la prueba, el examinador les preguntó si estaban familiarizados con cuentos de hadas como Caperucita Roja, Blancanieves y los Siete Enanitos, y cualquier historia sobre gigantes. Se les aseguró que no había respuestas correc-tas o incorrectas, con el fin de promover una participación libre y espontánea.

RESULTADOS

La siguiente tabla (Tabla 2) resume las variables más frecuentemente mencionadas en los países de América Latina, destacando aquellas que presentan un porcentaje superior (+) o inferior (−) al promedio general regional.

Los porcentajes presentados en la últi-ma columna ofrecen una visión de la frecuencia relativa con la que se observó cada variable en los países participantes. Las variables re-lacionadas con la ansiedad que se presentaron con mayor prevalencia están asociadas a la Ansiedad de Privación y a la Ansiedad de

Tabla 2. Variables más mencionadas en América Latina (frecuencias superiores al 40%)

Autoimagen o Incapacidad. Otras variables destacadas se relacionan con las emociones, tales como la Ira, la Felicidad, la Frustración/ Resentimiento y el Sentimiento de Rechazo. La Agresión Hostil, la cual se ca-racteriza por comportamientos motivados internamente que carecen de una causa externa identificable, fue la más frecuentemente se-ñalada (71%) entre los 11 diferentes tipos de agresión en el FTT. Otra variable psicológica relevante en la muestra es el Deseo de Supe-rioridad y la Competitividad, que refleja una motivación por distinguirse o alcanzar un estatus social elevado. El Deseo de Conexión Social y Amabilidad (observada en el 71% de la muestra), sugiere una inclinación generali-zada hacia la sociabilidad, mientras variables como la Necesidad de Felicidad, Necesidad de Amor y Aceptación y Necesidad de Juego y Diversión estuvieron presentes en aproxima-

damente el 43% al 47% de la muestra total.

Los Sentimientos y Deseos Románti-cos, presentes en el 57% de la muestra, inclu-

yen expresiones de interés afectivo o sexual y temas como el enamoramiento, el matrimonio o la atracción física. Por otra parte, la variable Regaño/Castigo recoge representaciones relacionadas con experiencias disciplinarias, que suelen implicar reprimendas o acciones punitivas, generalmente atribuidas a figuras parentales.

Las manifestaciones de Autoestima, tanto positiva como negativa, son fundamen-tales para comprender el desarrollo del auto-concepto infantil y la percepción del propio valor. En el ámbito cualitativo, se observaron con frecuencia mecanismos de defensa como la Anulación, la Negación y la Minimiza-ción. Estos mecanismos funcionan como estrategias psicológicas de protección frente al malestar asociado a deseos narcisistas, baja autoestima, impulsos sexuales, temor a la agresión e incluso la propia agresión.

En mayor detalle, las variables desta-cadas de la comparación entre los siete países son las siguientes (Tabla 3):

Tabla 3. Comparación de las variables entre los siete países

En términos generales, como se observa en la Tabla 3, los niños de Brasil presentan niveles más altos de Autoestima y Sentimientos y Deseos Románticos, mientras que en Argentina muestran una mayor inclinación hacia la Duda/Indecisión. En Chile, la variable de Regaño/Castigo es más común, mientras los niños argentinos muestran puntuaciones más altas en Duda/ Indecisión, aunque también presentan niveles moderados de Autoestima.

En la comparación entre México, Perú y Venezuela, se observa que los niños peruanos presentan puntuaciones altas en la variable de Ansiedad de Privación y en Re-gaño/Castigo, en comparación con los otros países. Los niños mexicanos, muestran una mayor Necesidad de Amor y Aceptación, así como una mayor tendencia a ayudar a los demás (Comportamiento Prosocial) en relación con Perú y Venezuela. Por último, los Sentimientos y Deseos Románticos destacan en Venezuela más que en los demás países.

La comparación entre Brasil (BRA) y Perú (PER) resalta diferencias psicológicas clave. En cuanto a la Ansiedad por Pri-vación, los niños brasileños experimentan menos ansiedad, mientras que en Perú esta variable nuevamente se encuentra significati-vamente por encima del promedio, indicando una fuerte presencia de ansiedad vinculada a la falta de recursos. Los Sentimientos y De-seos Románticos y la Autoestima Positiva son factores importantes en Brasil. Por el contrario, la ausencia de datos en Perú sugiere que estas variables no son características defi-nitorias allí. Finalmente, la variable Regaño/ Castigo fue de nuevo más alta en Perú, lo que indica una mayor presencia de prácticas parentales punitivas y disciplinarias.

Dimensiones

Mediante la aplicación del análisis factorial, se identificó un conjunto de tres factores de tercer orden (dimensiones) que parecen guiar las respuestas de los niños. A través de esta técnica estadística, se obtienen las variables primarias observadas, que se relacionan con las dimensiones centrales de la muestra.

1ª Dimensión: Amor/Cuidado

Esta dimensión refleja la capacidad del niño para establecer vínculos afectivos positivos y comportamientos socialmente adaptativos. Incluye las siguientes variables:

• Conformidad y obediencia: Hace refe-rencia a la disposición del niño a seguir normas y reglas establecidas, así como a responder adecuadamente ante figu-ras de autoridad (normalmente figuras parentales). Implica una internalización de límites y una orientación hacia el cumplimiento normativo.

• Comportamiento Prosocial: Represen-ta la tendencia a manifestar comporta-mientos altruistas, de ayuda y coopera-ción hacia los demás, que normalmente están en apuros.

• Amor y Cuidado: Evalúa la capacidad del niño para expresar afecto y cuidado por otros, demostrando una sensibilidad emocional y la capacidad de establecer lazos afectivos significativos.

  
  

  2ª Dimensión: Obsesiones–Compulsiones

  Esta dimensión agrupa variables indicativas de patrones rígidos, repetitivos y orientados al control, los cuales pueden reflejar tendencias obsesivo–compulsivas. Si bien no constituyen indicadores diagnósticos por sí solos, estos rasgos pueden señalar una predisposición temprana hacia conductas internalizantes o dificultades en la flexibi-lidad emocional. La dimensión incluye los siguientes componentes:

  
  

  • Adquisición y necesidades materialis-tas: Esta variable refleja la preocupación del niño por las posesiones materiales y las recompensas tangibles.

  • Orden y limpieza: La necesidad inten-sa del niño por mantener el orden, la simetría y la limpieza. Si bien niveles moderados de este rasgo suelen asociarse con autorregulación y responsabilidad, puntuaciones altas pueden estar vincu-ladas con inflexibilidad cognitiva.

  • Pensamiento inusual o extraño: Esta variable capta la presencia de pensamien-tos irracionales o idiosincráticos en las respuestas de los niños. Puede sugerir una tendencia al pensamiento creativo, al razonamiento basado en la fantasía, pero también puede relacionarse con dificultades en el juicio de realidad.

    
    

    3ª Dimensión: Ira

    Esta dimensión refleja manifestacio-nes emocionales y conductuales de la ira, incluyendo la irritabilidad interna y su expre-sión externa a través de acciones impulsivas. Incluye los siguientes componentes:

  • Ira: Representa el estado emocional in-

    terno del niño, caracterizado por irritabi-lidad y hostilidad. Puntajes altos indican episodios frecuentes o intensos de ira, a menudo desencadenados por injusticias percibidas o necesidades no satisfechas.

• Agresión para Aliviar la Tensión: Descri-be una agresión impulsiva y motivada por las emociones, utilizada como un medio para liberar la tensión emocional interna.

Propiedades estadísticas de la estructura factorial

Como se puede observar en la Tabla 4, el género no parece desempeñar un papel significativo en ninguna de las tres dimen-siones psicológicas analizadas. En la primera dimensión, Amor/Cuidado, los niños obtuvie-ron puntuaciones ligeramente superiores (p =

.08), un valor que sugiere una tendencia que podría ser relevante explorar con mayor pro-fundidad. No obstante, la estructura factorial se muestra, en general, estable entre géneros en el contexto latinoamericano.

En relación con la edad, en la Tabla 5 se observa una evolución clara en el desarrollo

Tabla 4. Propiedades estadísticas de la estructura factorial según el género

Tabla 5. Propiedades estadísticas de la estructura factorial según la edad

de las dimensiones evaluadas. La dimensión Amor/Cuidado muestra un aumento progre-sivo con la edad, mientras en la dimensión Obsesiones–Compulsiones los puntajes

disminuyen significativamente con la edad. La dimensión Ira presenta una evolución inversa, con puntuaciones más altas en los niños mayores (p < .01).

Tabla 6. Asociación entre mecanismos de defensa y las tres dimensiones

Cada dimensión psicológica muestra un patrón distintivo en su asociación con los mecanismos de defensa. En la Tabla 6 se ob-serva una asociación moderada entre Amor/ Cuidado y los mecanismos de Escisión del Yo y Formación Reactiva (ambos con r =

.2). Por su parte, Obsesiones–Compulsiones presenta una correlación leve con el mecanis-mo de Transformación en su Contrario (r =

.2). En cambio, Ira no presenta asociaciones significativas con ninguno de los mecanismos de defensa considerados.

Tabla 7. Diferencias entre los países latinoamericanos en las tres dimensiones

La Tabla 7 presenta puntuaciones estandarizadas para las tres dimensiones psicológicas centrales en siete países de América Latina: Argentina (ARG), Brasil (BRA), Chile (CHI), Colombia (COL), México (MEX), Perú (PER) y Venezuela (VEN). Aunque la mayoría de los resultados presentados en la tabla no son estadísti-camente significativos (p > .05), los datos revelan una tendencia destacable: Argentina

y Brasil parecen conformar un prototipo psicológico regional, con perfiles similares a lo largo de las distintas dimensiones. Ambos países presentan valores estadísticamente importantes en la dimensión Amor/Cuidado (ARG = 0.08; BRA = –0.08). Asimismo,

muestran puntuaciones similares en Obse-

siones–Compulsiones (ARG = 0.45; BRA

= 0.44) y en Ira (ARG = 0.49; BRA = 0.43),

lo que sugiere que podrían carecer de rasgos

obsesivo–compulsivos y de expresión de ira en comparación con los demás países.

Cada uno de los países restantes se aleja de este perfil central en una dimen-sión psicológica específica, lo que podría indicar diferencias culturales o contextuales subyacentes en los perfiles psicológicos de estas poblaciones, incluso si no se alcanzan los umbrales de los niveles de significancia convencionales.

DISCUSIÓN

Al analizar la Tabla 1, observamos las variables psicológicas más frecuentes en una muestra de niños de siete países latinoa-mericanos.

Un hallazgo significativo es la ele-vada prevalencia de la variable “Deseo de Conexión Social/Amabilidad”, presente en el 71 % de la muestra total, lo cual coincide con estudios recientes que resaltan que los niños latinoamericanos suelen expresar altos niveles de emociones positivas relacionados con la sociabilidad (Salvador et al., 2023).

Las respuestas emocionales también fueron muy frecuentes en la muestra, des-tacando emociones como Felicidad, Ira y Frustración. Farkas et al. (2020) compararon cuentos infantiles de Chile y Estados Unidos. Sorprendentemente, a pesar de la orientación colectivista de Chile, los cuentos chilenos registraron más referencias a emociones negativas poderosas (especialmente ira y decepción) que los estadounidenses. Estos autores sugieren que tal diversidad emocional podría favorecer el desarrollo de la regulación emocional en los niños chilenos, particular-mente en relación con emociones negativas. Sanders y Friedlmeier (2015) estu-

diaron cuentos de México, comunidades hispanas–estadounidenses y comunidades europeas–estadounidenses. En los cuentos mexicanos predominaron emociones nega-

tivas que fomentan la cohesión social (como el miedo, la vergüenza o la culpa), reflejando valores de armonía grupal. En contraste, los cuentos de la comunidad hispanoestadou-nidense mostraron el mayor porcentaje de emociones positivas (abarcando un 88 %), lo cual puede explicar los altos puntajes en variables como Felicidad y Necesidad de Felicidad.

La variable “Sentirse No Querido/ Rechazado” también resultó relevante y debe interpretarse junto con los altos pun-tajes observados en Necesidad de Amor y Aceptación (45 % y 43 % respectivamente). La experiencia de rechazo, tanto por parte de padres como de pares, representa un factor de riesgo significativo para el desarrollo psicoló-gico y social en la infancia. Estudios muestran que el rechazo entre los cinco y doce años está ligado a un mayor riesgo de problemas internalizantes (ansiedad, depresión), exter-nalizantes (agresión) y soledad persistente, independientemente del contexto cultural (Ali et al., 2018; García–Bacete et al., 2019). El rechazo de los padres, especialmente cuando es inconsistente, predice desajustes psicoló-gicos, con un efecto más fuerte de rechazo materno durante la infancia temprana (Ali et al., 2018). Además, la exclusión entre pares se asocia a conductas agresivas o retraídas (García–Bacete et al., 2019).

La variable Sentimientos y Deseos Románticos, presente en más del 57 % de la muestra, revela su importancia en esta etapa del desarrollo. Investigaciones muestran que, entre los cinco y doce años, los niños ya dis-tinguen entre amistad y relaciones románticas en dibujos e historias, y las niñas describen el romanticismo con mayor detalle emocional a medida que crecen (Cannoni & Bombi, 2016). Además, el contexto familiar y sociocultural influye en estas percepciones. En familias mexico–estadounidenses, el apoyo parental, la disciplina y el estilo de comunicación entre padres e hijos inciden en la calidad de

las relaciones románticas en la adolescencia

temprana (Tyrell et al., 2016).

La variable Competitividad/Deseo de Superioridad (41 %) puede reflejar algunos rasgos narcisistas. Brummelman et al. (2015) observaron que la sobrevaloración parental (la creencia de que el propio hijo es más especial o tiene más derecho que los demás), predijo incrementos en el narcisismo infantil entre los siete y doce años, mientras que la falta de afecto parental no tuvo tal efecto. En un estudio con 674 niños de origen mexicano, Wetzel y Robins (2016) encontraron que la hostilidad parental a los 12 años predijo mayor explotación, mientras que la super-visión parental se asoció a niveles menores de narcisismo. En conjunto, estos estudios destacan el papel significativo del comporta-miento parental temprano en el desarrollo de tendencias narcisistas.

Las técnicas parentales desempeñan un papel crucial en la formación de la per-sonalidad del niño. La variable “Regaño/ Castigo”, presente en el 44 % de la muestra fue notablemente prominente en las compara-ciones por pares, en países como Perú, Chile y Brasil. En Perú, el castigo físico continúa siendo habitual, lo que contribuye a un ciclo de victimización infantil (Maneta et al., 2017). En Chile, incluso el castigo corporal ocasional se asocia a mayores problemas de conducta, mientras que las prácticas paren-tales positivas (como el afecto emocional y la participación de los padres), actúan como factores de protección (Grogan–Kaylor et al., 2012). Un estudio realizado con madres brasileñas de niños de entre tres y ocho años encontró que un nivel socioeconómico más bajo se correlacionaba con más problemas internalizantes en los niños y un mayor uso de prácticas parentales negativas, especialmente en la comunicación y la disciplina. Sin em-bargo, la autorregulación emocional materna predijo niveles más bajos de problemas de conducta en los niños (Altafim et al., 2018).

El nivel socioeconómico puede cla-ramente influir en el desarrollo infantil. La variable Ansiedad de Privación (51 %), estrechamente relacionada con la falta de recursos, fue especialmente prominente en Perú, donde cerca del 50 % de la población vive en pobreza, con tres de cada cinco niños (especialmente niños indígenas de hogares rurales), siendo los más afectados (Sánchez, 2008).

Hay evidencia consistente que vincula las prácticas disciplinarias desadaptativas con la expresión de agresión en la infancia, respaldando la prevalencia de la variable Agresión Hostil (71%). Este tipo de agresión fue la forma más frecuentemente observada en el FTT, consistente con estudios previos que utilizaron el mismo método. Entre niños de cinco a doce años, la agresión se modela a partir de una combinación de factores familiares, comunitarios e individuales, con una prevalencia notablemente alta en pobla-ciones socioeconómicamente desfavorecidas (Maneta et al., 2017). Las influencias a nivel comunitario también moldean el desarrollo de la agresión hostil. Las características del vecindario, incluyendo bajo control social e inestabilidad comunitaria, interactúan con las vulnerabilidades genéticas de los niños para aumentar la probabilidad de comportamientos agresivos. Sattler et al. (2019) encontraron que estas interacciones entre genes y ambiente predicen significativamente la agresión a los nueve años, particularmente en niñas con polimorfismos específicos de dopamina y se-rotonina, bajo condiciones de débil regulación social vecinal.

Finalmente, la baja tolerancia a la frus-tración (observada en niños y adolescentes), está estrechamente asociada con comporta-mientos externalizantes, incluyendo agresión, ira y conductas destructivas (Bora et al., 2020). Esto se refleja en los resultados, donde las variables Ira (41 %) y Frustración (51 %) también fueron frecuentemente observadas.

En cuanto a los mecanismos de de-fensa, se observó una elevada prevalencia de Anulación (46 %) y Negación/Minimi-zación (52%). El uso de estos mecanismos disminuye con la edad, ya que mejora la regulación emocional. Las niñas tienden a utilizar más mecanismos como Regresión, Desplazamiento y Formación Reactiva; los varones recurren más a la Negación (Tallandini & Caudek, 2010). Además, niños mayores de ocho años con cuidadores con escasa capacidad de regulación emocional tienden a usar mecanismos más primitivos, como la Negación o la Proyección (Dunn et al., 2021).

Las Tres Dimensiones

• Amor/Cuidado

  La primera dimensión identificada me-diante análisis factorial –que comprende Amor/Cuidado, Comportamiento Proso-cial y Conformidad/Obediencia– repre-senta un eje culturalmente arraigado de funcionamiento psicosocial positivo en niños latinoamericanos. Esta dimensión parece estar fundamentada en valores socioculturales clave como la simpatía, el respeto, el acometimiento (disposición para ayudar), el familismo y el cariño, los cuales podrían transmitirse interge-neracionalmente a través de sistemas familiares y comunitarios muy unidos. En este contexto, los niños de cinco a doce años son socializados para priorizar la conexión emocional, el apoyo mutuo y el cumplimiento de las normas sociales, favoreciendo la armonía. Estos valores son modelados por los cuidadores y reforzados mediante las interacciones cotidianas, cultivando gradualmente en los niños la capacidad de empatía, expre-sión emocional y compromiso prosocial (Barragán y Meltzoff, 2025).

• Obsesiones–Compulsiones

  La segunda dimensión abarca la Adquisi-ción y Necesidades Materialistas, la va-riable Orden/Limpieza y el Pensamiento Inusual o Extraño. Estas características psicológicas, marcadas por rigidez, com-portamientos repetitivos y una elevada necesidad de control, pueden señalar ten-dencias obsesivo–compulsivas tempranas en los niños. Cuando estas variables co-existen, conforman un perfil psicológico caracterizado por estrategias compensa-torias destinadas a manejar la ansiedad interna mediante la regulación externa –como la limpieza obsesiva o la adquisi-ción material–, a menudo acompañadas de patrones de pensamiento desorganizado. La evidencia empírica resalta la importan-cia de estas características en la infancia. Un estudio en Brasil (Alvarenga et al., 2015) encontró que aproximadamente el 14.7% de los niños de nueve a doce años presentaban síntomas obsesivo–com-pulsivos subclínicos (SOC), incluyendo aspectos como simetría, contaminación y pensamientos intrusivos.

• Ira

Las puntuaciones elevadas en esta dimen-sión reflejan alta reactividad emocional y dificultades en la autorregulación. La Agresión para Aliviar la Tensión se caracteriza por actos impulsivos de agre-sión física o verbal. En contextos latinoa-mericanos, donde los niños pueden estar expuestos a violencia, inestabilidad social o disciplina autoritaria, estas conductas pueden ser respuestas adaptativas ante amenazas percibidas. No obstante, cuando se generalizan, requieren intervenciones preventivas o clínicas. La exposición a maltrato infantil o violencia intrafamiliar incrementa significativamente el riesgo de agresión reactiva, dificultando el de-sarrollo emocional y el control de la ira (Vliegen et al., 2023).

Tres Dimensiones y Edad

Los hallazgos indican una maduración progresiva del funcionamiento emocional y conductual en niños latinoamericanos entre los seis y doce años. Esta trayectoria del de-sarrollo se alinea con la primera dimensión, y tales patrones, probablemente, reflejan una socialización temprana en entornos culturales que enfatizan la reciprocidad emocional y la interdependencia.

En contraste, se observa una dismi-nución notable de los patrones de comporta-miento obsesivo–compulsivo con el paso de los años. No obstante, la investigación sobre el trastorno obsesivo–compulsivo (TOC) revela un curso evolutivo más complejo. Los niños más pequeños con TOC suelen mostrar conductas como el acaparamiento, mientras que los niños mayores tienden a presentar compulsiones más intensas y diferenciadas, como el aumento de conductas de comproba-ción y conteo (Lewin et al., 2014).

Paralelamente, se observa un aumento de la ira en los niños de mayor edad. Este incremento puede estar impulsado tanto por procesos normativos del desarrollo como por una mayor exposición a factores estresantes psicosociales. Estudios recientes sugieren que esta intensificación emocional es particular-mente pronunciada durante la transición hacia la adolescencia, especialmente en aquellos con antecedentes de trauma (Vliegen et al., 2023).

Tres Dimensiones y Género

Entre las tres dimensiones psicológi-cas, solo la primera (Amor/Cuidado) mostró diferencias entre niños y niñas, aunque estas no fueron estadísticamente significativas. Este hallazgo contrasta con investigaciones recien-tes que indican que, a partir de los seis años, los niños perciben que las niñas valoran más las conductas de cuidado y ayuda. Estas per-

cepciones, además de construidas socialmen-te, se refuerzan conductualmente (Baron et al., 2025). Los niños internalizan estereotipos de género, lo que les hace menos propensos a valorar los rasgos relacionados con el cuidado o a participar en comportamientos prosociales vinculados al acto de cuidar.

Tres Dimensiones y Mecanismos de Defensa

Las dimensiones internalizantes (Amor/Cuidado y Obsesiones–Compulsio-nes) muestran asociaciones moderadas con mecanismos de defensa inconscientes. En el caso del Amor/Cuidado, hay correlaciones con Escisión del Yo y Formación Reactiva (ambas r

= .2), lo que sugiere que la expresión de afecto coexiste con estrategias inconscientes para ma-nejar emociones conflictivas. A medida que los niños maduran, estos mecanismos tienden a ser reemplazados por estrategias más adaptativas. En la segunda dimensión, aparece la Transfor-mación en su Contrario (r = .2), reflejando la gestión simbólica de conflictos internos. En cambio, la dimensión de Ira no se asocia con mecanismos de defensa intrapsíquicos, lo que indica que su expresión es más directa, origi-nada en impulsividad o factores contextuales más que en conflictos internos inconscientes.

Diferencias entre países

El análisis comparativo de las dimen-siones psicológicas infantiles en distintos países de América Latina revela tanto un núcleo regional compartido, como variacio-nes culturalmente específicas, lo que sugiere que los perfiles psicológicos de los niños están moldeados por normas socioculturales. Argentina y Brasil, en particular, muestran patrones psicológicos notablemente similares, conformando un núcleo regional caracteriza-do por puntuaciones similares en dimensiones

como Obsesiones–Compulsiones e Ira. En apoyo a esta congruencia psicológica, inves-tigaciones previas han identificado niveles comparables de satisfacción con la vida y bienestar subjetivo entre adolescentes de ambos países, independientemente del sexo o género (Sarriera et al., 2012).

Sin embargo, esta comparación entre países también pone de relieve la diversidad psicológica entre los países. Si bien Argenti-na y Brasil pueden representar una línea de base psicológica regional, el perfil distintivo de cada nación refleja sus valores culturales únicos, desafíos sociales y marcos emociona-les particulares. Estos hallazgos subrayan la necesidad crítica de enfoques culturalmente sensibles en la evaluación psicológica, es-pecialmente en los ámbitos del desarrollo infantil y el diagnóstico en salud mental.

CONCLUSIÓN

Este estudio ofrece una exploración de los perfiles psicológicos de niños lati-noamericanos en edad escolar utilizando el FTT. Emergieron tres dimensiones centrales–Amor/Cuidado, Obsesiones–Compulsiones e Ira–moldeadas por la edad y el género. Va-riables como la Agresión Hostil, el Deseo de Conexión Social y los Sentimientos y Deseos Románticos también resultaron prevalentes. A pesar de sus aportes, es necesario reconocer varias limitaciones. En primer lugar, el diseño transversal restringe las interpreta-ciones causales en relación con los cambios evolutivos. En segundo lugar, si bien FTT ofrece perspectivas cualitativas culturalmente sensibles, su dependencia de datos interpre-tativos introduce una posible subjetividad, incluso cuando se aplica de manera estandari-zada. En tercer lugar, el enfoque exclusivo en estudiantes de escuelas públicas puede omitir perspectivas provenientes de contextos educa-tivos privados o rurales, lo que podría sesgar

los resultados. Aunque se incluyeron siete países, el estudio no abarca la plena diversi-dad lingüística y étnica de América Latina, en particular la de las poblaciones indígenas, que podrían presentar características emocionales y psicológicas distintas.

Futuras investigaciones deberían con-siderar diseños longitudinales para seguir con mayor precisión los cambios evolutivos a lo largo del tiempo. La incorporación de múltiples métodos de evaluación (por ejemplo, informes de padres y docentes, observaciones conduc-tuales) permitiría una triangulación de datos y reduciría la dependencia de interpretaciones proyectivas. Asimismo, se requieren esfuerzos más amplios de validación de herramientas como la FTT en subpoblaciones diversas den-tro de América Latina, con el fin de mejorar la sensibilidad cultural y la precisión diagnóstica. En conclusión, este estudio se suma al creciente cuerpo de literatura que reconoce la complejidad psicológica de la infancia en América Latina y destaca la necesidad de marcos culturalmente sensibles tanto en la

evaluación como en la intervención.

AGRADECIMIENTOS

Agradecemos sinceramente a las investigadoras que apoyaron la recolección de datos en sus respectivos países: Leonor Córdoba Andrade (Universidad del Tolima, Colombia), Irene Magaña (Universidad de Santiago de Chile), Teresa Ana Veccia (Uni-versidad de Buenos Aires, Argentina), Doris Argumedo Bustinza (Pontificia Universidad Católica del Perú), María Dolores Valadez (Universidad de Guadalajara, México), María Alejandra Corredor (Universidad Católica Andrés Bello, Venezuela) y Blanca Werlang (Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Brasil). Su colaboración y dedicación fue fundamental para el desarrollo de esta investigación.

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Fecha recepción: 29/07/2025 Fecha aceptación: 18/11/2025

PSICODIAGNOSTICAR – VOLUMEN 33: 41/68. Rosario, 2025

PERFIL NEUROPSICOLÓGICO EN ESCOLARES DE SEIS Y SIETE AÑOS: COMPARACIÓN ENTRE NIÑOS MENDOCINOS Y NIÑOS MEXICANOS Y COLOMBIANOS

Rocío G. Pascual1 y Mirta S. Ison2

RESUMEN

Este trabajo tuvo el propósito de comparar y analizar el perfil de desarrollo neu-ropsicológico de niños y niñas de seis y siete años de contextos geográficos diferentes. Se realizó un estudio descriptivo–comparativo, con un diseño no experimental–transversal. Se aplicó la Evaluación Neuropsicológica Infantil (ENI–2) a un grupo de 76 niños y niñas de seis y siete años, asistentes a una escuela primaria, de gestión privada, ubicada en una zona urbana de la provincia de Mendoza–Argentina. Los datos de los participantes mendocinos fueron comparados con aquellos brindados por los autores de la ENI, obtenidos a partir de la evaluación de 122 niños mexicanos y colombianos de las mismas edades. Se contrastaron los resultados a fin de estimar posibles diferencias en el desempeño neuropsicológico, en función del contexto geográfico y sociocultural. Para realizar dicha comparación, se calculó la d de Cohen a fin de valorar la magnitud de las diferencias en el desempeño en cada uno de los subdominios que evalúa la ENI. Los resultados evidenciaron diferencias significativas en el desempeño neuropsicológico tanto entre los grupos de edad como entre los distintos contextos geográficos analizados. Esto confirma la necesidad de disponer de normas locales adaptadas a los contextos específicos de aplicación, con el fin de incrementar la precisión y la validez de las evaluaciones.

Palabras clave: contexto sociocultural, desempeño neuropsicológico, escolares, evaluación infantil, perfil neuropsicológico

1 Facultad de Psicología, Universidad del Aconcagua. Catamarca 361 (C.P. 5500), Mendoza, Argentina. E–mail: ro-ciogpascual@uda.edu.ar

2 Facultad de Psicología, Universidad del Aconcagua. Instituto de Ciencias Humanas, Sociales y Ambientales–Con-sejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (INCIHUSA_CONICET) Catamarca 361 (C.P. 5500), Mendoza, Argentina. ORCID: 0000–0002–3598–982X. E–mail: mison@uda.edu.ar; mison@mendoza–conicet.gob.ar

Rocío G. Pascual y Mirta S. Ison

ABSTRACT

This study compares and analyzes the neuropsychological development profile of six– and seven–year–old schoolchildren from different geographical contexts. A descriptive–compara-tive study was conducted with a non–experimental, cross–sectional design. The Infant Neuro-psychological Assessment (ENI–2) was administered to a group of 76 children, ages six and seven, attending a private primary school located in an urban area in the province of Mendoza, Argentina. The data from the Mendoza participants are compared with those provided by the ENI authors, obtained from the evaluation of 122 Mexican and Colombian children of the same ages. The results are compared to estimate possible differences in neuropsychological performance based on geographic and sociocultural context. To conduct this comparison, Cohen’s d is calculated to assess the magnitude of the differences in performance in each of the subdomains assessed by ENI. The results show significant differences in neuropsychologi-cal performance both between age groups and between the different geographical contexts analyzed. This confirms the need for local reference values to specific application contexts, in order to increase the accuracy and validity of assessments.

Keywords: child assessment, neuropsychological profile, neuropsychological performance,

Schoolchildren, sociocultural context

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INTRODUCCIÓN

La evaluación neuropsicológica infan-til hace referencia a un proceso sistemático de exploración de las funciones cognitivas, emocionales, conductuales y motoras en ni-ños y niñas, con el fin de identificar tanto sus fortalezas como posibles alteraciones en el desarrollo (Rosselli et al., 2010). El proceso de evaluación se centra en la observación clínica y en la aplicación de pruebas neuro-psicológicas válidas y confiables con el fin de establecer un perfil neuropsicológico integral que oriente el diagnóstico, la intervención terapéutica y, en aquellos casos que sea ne-cesario, procurar las adaptaciones educativas pertinentes. Este tipo de evaluación resulta esencial para comprender la relación entre la maduración de estructuras cerebrales y el rendimiento en funciones básicas para el aprendizaje escolar tales como la atención, las funciones ejecutivas, el lenguaje, las ha-bilidades visoespaciales y las habilidades so-cioemocionales (Anderson et al., 2018; Peng & Kievit, 2020; Rosselli et al., 2010). Así, se trata de obtener un perfil neuropsicológico del niño o niña, analizando los puntos débi-les de su funcionamiento neuropsicológico, contribuyendo así a la detección temprana de trastornos del neurodesarrollo, pero pres-tando especial atención a las fortalezas que presentan las funciones antes mencionadas con el fin de diseñar estrategias de apoyo individualizadas.

Por su parte, la influencia de factores contextuales sobre el desarrollo infantil está bien documentada en la extensa bibliografía existente. Desde una perspectiva ecológica, las interacciones entre el niño o niña y sus microsistemas influyen en la disponibilidad de estímulos lingüísticos, oportunidades de juego y experiencias de aprendizaje, factores que potencian las habilidades de comunica-ción, las funciones ejecutivas, la expresión de las emociones y las habilidades sociales

(Benitez et al., 2023; Miguel et al., 2019; Morelato et al., 2019). Así, las trayectorias cognitivas, emocionales y sociales en la niñez deben ser consideradas y comprendidas a la luz de las posibilidades o restricciones que ofrece el contexto sociocultural (Ison et al., 2020). De este modo, los perfiles neuropsico-lógicos obtenidos a partir de instrumentos de evaluación deben ser interpretados teniendo en cuenta los aspectos contextuales y cultu-rales (Fernández & Abe, 2018).

Las diferencias observadas en el ren-dimiento de pruebas neuropsicológicas entre personas de distintos contextos sociocultura-les pueden verse exacerbadas o atenuadas si no se adoptan salvaguardas metodológicas rigurosas —por ejemplo, adaptación lingüís-tica y cultural de los instrumentos, normas ajustadas a la edad, escolaridad, contexto cultural y procedimientos estandarizados de administración, puntuación e interpretación. Tal como sostienen Matute et al. (2013), conocer cómo influyen los factores de edad, escolaridad y cultura, entre otros, hace posi-ble que la evaluación neuropsicológica sea válida y confiable y así obtener un diagnós-tico más adecuado. Otro aspecto relevante es la formación en psicodiagnóstico del profesional que lleva a cabo la evaluación neuropsicológica, requisito fundamental para garantizar la correcta interpretación de los resultados obtenidos. Es decir, no solo el dominio técnico de los instrumentos es importante, sino también el desarrollo de habilidades clínicas, éticas y culturales que permitan adaptar los procedimientos a las ca-racterísticas particulares de cada niño o niña, teniendo en cuenta su contexto sociocultural (Fernández & Evans, 2022; O’Donald et al., 2025). Medidas como la validación trans-cultural, la comprobación de equivalencia métrica y el uso de normas representativas de una población en particular reducen el sesgo de medición y mejoran la validez clínica de las evaluaciones neuropsicológicas en con-

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textos culturalmente diversos (Fernández & Evans, 2022).

Dentro de la evaluación neuropsicoló-gica en población hispanohablante, es común que las pruebas utilizadas se traduzcan de pruebas ya existentes, desarrolladas para otro tipo de población (ej. población anglosajona) y se da por supuesto que los constructos evaluados son los mismos que para esas po-blaciones. Por ello es relevante la aplicación de instrumentos desarrollados y baremados en español con el propósito de reducir el sesgo cultural y mejorar la precisión diagnóstica en poblaciones hispanohablantes (Ardila, 2020; Fernández & Evans, 2022; Pérez–Lao

et al., 2025).

Uno de los instrumentos de evalua-ción neuropsicológica desarrollados para población hispanohablante es la Evaluación Neuropsicológica Infantil (ENI). La ENI constituye una de las baterías desarrolladas en español para la valoración integral del funcionamiento cognitivo en población infantil, lo que representa una ventaja me-todológica frente a instrumentos traducidos o adaptados de otras lenguas (Matute et al., 2013; Rosselli et al., 2010). Ha sido desa-rrollada y estandarizada en la población lati-noamericana, en particular en Guadalajara y Tijuana, México y en Manizales, Colombia (Matute et al., 2014). Su diseño contempla un amplio rango de dominios —incluyendo atención, memoria, lenguaje, funciones ejecutivas, lectura, escritura y habilidades visoconstructivas, entre otras, y ha demos-trado utilidad tanto en contextos clínicos como educativos para la detección temprana de dificultades cognitivas y de aprendizaje (Rosselli et al., 2010). Una de sus principales fortalezas radica en que se basa en normas obtenidas en población hispanohablante, lo que incrementa la validez ecológica de los resultados y reduce el sesgo cultural asocia-do a pruebas normadas en otros contextos lingüísticos (Pérez–Lao et al., 2025). La

segunda edición (ENI–2) ha ampliado la calidad psicométrica y la sensibilidad clínica de la batería, consolidándose como uno de los instrumentos de evaluación neuropsico-lógica para el diagnóstico diferencial y el diseño de intervenciones neuropsicológicas en la infancia (Matute et al., 2013).

En relación con la sensibilidad de la ENI–2, un estudio comparativo en estudian-tes colombianos de 11 a 12 años fue realizado para analizar los perfiles cognitivos vincula-dos al desempeño académico. Se utilizaron las subescalas ejecutivas de ENI–2: fluidez verbal, fluidez gráfica, flexibilidad cognitiva, planeación y organización. Los resultados mostraron que existe un mejor perfil de desarrollo de las funciones ejecutivas en los estudiantes con alto rendimiento académico y que en las variables de Fluidez verbal, Fluidez gráfica y Flexibilidad cognitiva, los estudiantes con bajo rendimiento académico mostraron resultados percentilares por deba-jo del promedio (Rodríguez–Gómez, 2016). En un estudio reciente realizado en escolares de dos comunidades rurales en Veracruz, México, se administraron siete subpruebas de funciones ejecutivas de la batería ENI–2. En todos los casos, los par-ticipantes ejecutaron las pruebas dentro de los parámetros establecidos. Los resultados mostraron un bajo desempeño en los domi-nios de fluidez, algo menos contrastante en flexibilidad cognoscitiva, y un desempeño alto en planeación y organización. Estos hallazgos destacan la relevancia de incluir poblaciones de contextos diversos para va-lidar instrumentos neuropsicológicos estan-darizados, así como reconocer la necesidad de replantear el currículo de acuerdo con las características y demandas del ámbito rural

(Reyes Domínguez et al., 2022).

El estudio de Antonio–Cruz et al. (2024) evidenció que la administración de la ENI–2, en combinación con otras pruebas como Escala de inteligencia de Weschler

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para niños–IV y la Evaluación Conductual de la Función Ejecutiva–BRIEF–2, resulta una herramienta útil para caracterizar de manera integral los perfiles cognitivos de niños con epilepsia focal farmacorresistente en población mexicana. La batería permitió además establecer patrones diferenciales en-tre subpruebas, lo que contribuye a orientar la planificación de intervenciones clínicas y educativas más ajustadas al perfil del pacien-te. Los hallazgos confirman la relevancia de aplicar instrumentos desarrollados y barema-dos en español, como la ENI–2, para reducir el sesgo cultural y mejorar la precisión diag-nóstica en poblaciones hispanohablantes.

Estos resultados coinciden con la literatura reciente que subraya la necesidad de normas y de herramientas culturalmente adaptadas (Pérez–Lao et al., 2025)

Se requiere un esfuerzo y recursos considerables para desarrollar, traducir y adaptar pruebas a contextos socioculturales diversos y lingüísticamente apropiadas. Dado que el español es complejo y variado en diferentes regiones debido a la heteroge-neidad cultural (Ardila, 2020), las normas creadas para un país específico no se aplican a todas las poblaciones hispanohablantes, lo que exige normas locales para optimizar la validez de las evaluaciones neuropsicológicas tanto en contextos clínicos como en ámbitos educativos (Perez‑Lao et al., 2025).

Con base en lo anterior, en el pre-sente trabajo se ha utilizado la ENI–2 con el propósito de (1) analizar el perfil neuro-psicológico de niñas y niños de seis y siete años pertenecientes a una escuela urbana de la provincia de Mendoza, Argentina; y (2) comparar los perfiles neuropsicológicos de la muestra teniendo en cuenta el contexto geográfico en el que viven (Mendoza vs. México y Colombia).

MATERIAL y MÉTODO

Participantes

Se aplicó la Evaluación Neuropsico-lógica Infantil–2 (ENI–2), considerada una de las principales baterías neuropsicológicas creadas para población hispanohablante, a un total de 76 niños y niñas de una escuela urbana de la ciudad de Mendoza, Argentina. Luego se compararon estos resultados con aquellos utilizados para la estandarización de la ENI–2, obtenidos a partir de una muestra de niños mexicanos y colombianos (Matute et al., 2013).

Se trabajó con una muestra intencio-nal, no probabilística (Hernández Sampieri y Mendoza–Torres, 2018) de 76 escolares entre seis y siete años de edad, 40 niños y 36 niñas, concurrentes a una escuela de gestión privada, ubicada en una zona urbana de la ciudad de Mendoza. Cada edad incluyó a niños y niñas que tenían los años cumplidos en el momento de la administración del test, hasta 11 meses de su correspondiente edad.

La población que asiste a dicha escuela se caracteriza por pertenecer a un nivel so-ciocultural medio. Los datos socioculturales como nivel educativo y condiciones laborales de los padres de los escolares fueron extraídos de los legajos y registros escolares. Dicha información aportó datos suficientes para la caracterización de la muestra. Así, se observó que el nivel educativo máximo de los padres y madres de los niños y niñas participantes se dividían entre primaria completa (11%), secundaria completa (48%), secundaria in-completa (23%) y terciarios completos (18%). En relación a la ocupación, en las madres varió entre ama de casa, docentes, empleadas administrativas o de comercio; y en relación a los padres, la mayoría eran empleados de comercio, administrativos, trabajadores independientes y un porcentaje menor eran empleados municipales o albañiles.

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Posteriormente, se compararon los perfiles neuropsicológicos obtenidos por los escolares mendocinos con la muestra de niños mexicanos y colombianos. Así, la muestra total quedó conformada por 198 niños y niñas de seis y siete años de edad. La muestra de niños mexicanos y colombianos fue de 122,

de los cuales 40 fueron colombianos (13 ni-ños y 27 niñas) y 82 mexicanos (37 niños y 45 niñas). Estos últimos datos constan en el manual de la ENI–2. La muestra mendocina quedó conformada por 76 niños y niñas (40 niños y 36 niñas) (Ver Tabla 1).

Tabla 1. Niños y niñas según edad y contexto geográfico

En relación a los participantes men-docinos, se utilizaron los siguientes criterios de exclusión: antecedentes neurológicos (historia de traumatismos craneoencefálicos y epilepsia), tratamiento actual psicológico/psi-quiátrico, problemas intelectuales, trastornos del desarrollo previamente diagnosticados o dificultades sensoriales severas. Esta infor-mación se obtuvo del legajo escolar de cada alumno y de la información proporcionada por las docentes.

Diseño

El enfoque de este estudio fue cuan-titativo, con un diseño no experimental y transversal, de alcance descriptivo–com-parativo (Hernández Sampieri y Mendoza Torres, 2018).

Se administró la ENI–2, elaborada por Matute et al. (2013). La ENI es un instrumen-to de evaluación neuropsicológica destinado a niños y niñas hispanohablantes entre los cinco y los dieciséis años. Posibilita, al clínico y al

investigador, detectar cambios cognitivos y comportamentales en niños y niñas en los que se sospecha algún tipo de alteración o disfun-ción cerebral. Asimismo, la ENI es utilizada para determinar las trayectorias cognoscitivas en sujetos sin patología.

La ENI incluye la evaluación en 12 procesos neuropsicológicos tales como Habi-lidades constructivas, Memoria (codificación y evocación diferida), Habilidades perceptuales, Lenguaje oral, Habilidades metalingüísticas, Lectura, Escritura, Aritmética, Habilidades visoespaciales, Atención, Habilidades concep-tuales y Funciones ejecutivas. Incluye, además, una evaluación de la preferencia lateral, un examen de signos neurológicos blandos, un cuestionario para padres y una guía para la realización de la historia clínica.

La duración de la aplicación de esta batería es de aproximadamente tres a cuatro horas y se administra de manera individual en dos sesiones, dependiendo de cada niño/niña. La evaluación se organiza por do-

minios, que a su vez están divididos en subdominios y tareas. A modo de ejemplo,

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el dominio de Lenguaje está dividido en tres subdominios: repetición, expresión y com-prensión. A su vez, este último consta de tres tareas: designación de imágenes, seguimiento de instrucciones y comprensión del discurso.

En este trabajo, se evaluaron los do-minios, subdominios y tareas que se detallan en la Tabla 2. La totalidad de las pruebas se pueden consultar en el Manual de la ENI–2 (Matute et al., 2013).

Tabla 2. Estructura de la Evaluación Neuropsicológica Infantil (ENI): Dominios, Subdomi-nios y Tareas

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Se realizaron modificaciones menores en algunas consignas de las tareas con el fin de adaptar el lenguaje a la población de Argentina (Pascual, 2018). A continuación, se mencionan las tareas cuyas consignas fueron adaptadas: lista de palabras, recuerdo de una historia (Dominio Memoria), per-cepción táctil (Dominio Percepción), cohe-rencia narrativa, longitud de la expresión, seguimiento de instrucciones, comprensión del discurso (Dominio Lenguaje), precisión y comprensión en la lectura de oraciones, lectura de un texto en voz alta (Dominio Lectura), comprensión derecha– izquierda y expresión derecha–izquierda (Dominio Habilidades espaciales). La confiabilidad del instrumento a través del método test–retest varía para cada tarea en los diferentes subdo-minios. Los valores se encuentran entre r =

.19 a r = .87. Asimismo, la confiabilidad Inter jueces fueron de r = .858 a r = .987, para los dominios que a continuación se mencionan: Habilidades construccionales, r = .874 a r =

.973; Memoria recobro de figura compleja, r =

.987; Lenguaje coherencia narrativa, r =.917; Lectura, r = .958 a r = .919; Escritura, r = .858 a r = .932 y Funciones Ejecutivas r = .984 a r

= .910 (para un detalle más exhaustivo, véase

manual de la ENI–2).

CONSIDERACIONES ÉTICAS y PROCEDIMIENTO

Para la realización de este trabajo, se tuvieron en cuenta los aspectos éticos de in-vestigación con seres humanos recomendados por la American Psychological Association (1992), la Convención Internacional de los Derechos del Niño (1989) y la Ley Nacional de Protección Integral de Derechos de Niños Niñas y Adolescentes 26.061 (2005).

El estudio incluyó tres etapas. En la primera, se realizó una reunión informativa

con los directivos y docentes de la institución escolar explicando los objetivos y alcance del proyecto. Posteriormente, se obtuvo la autorización institucional del establecimiento escolar y de su instancia superior (supervisión escolar). Posteriormente, se llevó a cabo una reunión informativa con los padres o adultos a cargo de los niños/as, quienes firmaron un consentimiento informado por escrito. La autorización del padre, madre o el tutor cons-tituyó una condición sine qua non para la par-ticipación de sus hijos o hijas en este trabajo. En la segunda etapa, a cada grado escolar, se brindó una explicación acerca de su participación en este estudio, las carac-terísticas de las tareas a realizar y que las mismas no implicaban una calificación en su desempeño escolar. Asimismo, se aclaró que su participación era voluntaria. Una vez cumplimentado este procedimiento, se obtuvo el asentimiento voluntario de los niños y las niñas participantes. La ENI–2 se administró de forma individual, en tres sesiones por niño–niña, de 45 a 50 minutos cada una, ya que la duración total estimada es de aproxima-damente de tres horas. Cada sesión de trabajo finalizó cuando el examinador notaba fatiga en el niño o niña o cuando los estudiantes solicitaban discontinuar el test. La aplicación de la ENI se llevó a cabo por tres tesistas de la Facultad de Psicología de la Universidad del Aconcagua (Argentina), previamente capacitadas y supervisadas por las autoras de este artículo. El test fue administrado en ho-rarios escolares, previamente acordados con las docentes para que este procedimiento no afectara el aprendizaje de nuevos contenidos. Para ello, se dispuso de una sala confortable, libre de distractores. Finalmente, se procedió a la puntuación y análisis de los resultados en cada uno de los dominios evaluados. Dado que en el manual de la ENI no se especifican los estadísticos descriptivos necesarios para realizar la comparación con la muestra men-

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docina (Argentina) de niños y niñas de seis y siete años, se estableció una comunicación vía e–mail con las autoras doctoras Mónica Ros-selli y Esmeralda Matute, quienes facilitaron dicha información. A requerimiento de ambas autoras, se envió la base de datos de la muestra mendocina y una nota de la Universidad del Aconcagua avalando esta investigación. Una vez reunida toda la información, se procedió al análisis de datos entre ambas muestras de niños y niñas.

ANÁLISIS DE DATOS

Se realizaron una serie de procedi-mientos con el fin de preparar los datos para los análisis propuestos. En primer lugar, se calcularon los estadísticos descriptivos para cada una de las pruebas evaluadas, según edad. Dicho análisis se complementó con la valoración de los índices de asimetría y curtosis en cada variable. Como criterio para evaluar los índices de asimetría y curtosis se consideraron como adecuados valores inferiores a +2 y –2 (George & Mallery, 2011). En virtud de que los valores de asimetría y curtosis no presentaron una distribución normal, se realizó la prueba no paramétrica U de Mann–Whitney para comparar los desempeños en las distintas funciones neuropsicológicas en los niños de seis y siete años. Se tomó como término de significación una probabilidad menor al 1% (p < .01). Posteriormente, en virtud del segundo objetivo, se contrastaron los resul-tados obtenidos en la muestra argentina con la muestra mexicana y colombiana a fin de estimar posibles diferencias en el desempeño

neuropsicológico, en función del contexto geográfico y sociocultural. Para este último propósito se calculó la d de Cohen a fin de valorar la magnitud de las diferencias en el desempeño de las funciones evaluadas por la ENI–2. Para la valoración de la d de Cohen valores menores a 0.20, no presentan efecto;

0.21 a 0.49 representa un efecto pequeño; efecto moderado de 0.50 a 0.79; mientras que valores iguales o superiores a 0.80 se lo considera un efecto grande (Caycho, 2017).

RESULTADOS

Análisis de las funciones neuropsicológicas en la muestra escolares mendocinos

En el análisis de los datos no se detec-taron casos perdidos ni casos atípicos. Para cada grupo de edad, se calcularon los estadís-ticos descriptivos en cada una de las pruebas evaluadas. Dicho análisis se complementó con la valoración de los índices de asimetría y curtosis para cada edad, en cada variable analizada. En virtud de que estos valores no presentaron una distribución normal, se reali-zó la prueba no paramétrica U de Mann–Whit-ney para analizar y comparar los desempeños en las distintas funciones neuropsicológicas entre los niños de seis y siete años.

Cuando se analizaron los grupos de niños–niñas mendocinos por edades, se observaron diferencias estadísticamente sig-nificativas en las medianas de ciertas tareas pertenecientes a los dominios evaluados a favor de los niños de siete años, en compara-ción con el grupo de seis años, las cuales se pueden observar en la Tabla 3.

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Tabla 3. Estadísticos descriptivos de la ENI para niños y niñas mendocinos según edad

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Nota: U= U de Mann– Whitney; FC: Flexibilidad Cognitiva; PyO: Planificación y Organización

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Comparación de las funciones neuropsi-cológicas en escolares según el contexto geográfico

Se compararon las diferentes fun-ciones neuropsicológicas obtenidas por la muestra argentina (escolares mendocinos) y la muestra mexicana y colombiana a fin de estimar posibles diferencias en el desempeño de dichas funciones.

Se calculó la d de Cohen a fin de valo-rar la magnitud de las diferencias en el desem-peño de cada una de las funciones evaluadas por la ENI–2. Dado que no se tuvo acceso a la base de datos completa de la muestra

mexicana y colombiana, la única manera de poder establecer una comparación fue calcu-lando el estadístico antes mencionado, como una medida que refleje la magnitud de las diferencias entre ambos contextos. Esta es una práctica utilizada en trabajos de investigación nacionales e internacionales (Cohen, 1992). Se interpreta que cuando la magnitud de las diferencias es moderada (0.50 a 0.70) a grande (≥ 0.80) es probable que las diferencias sean estadísticamente significativas.

En las Tablas 4 y 5 se presentan las medias, desviación estándar y d de Cohen, según edad y contexto geográfico*.

Tabla 4. Estadísticos descriptivos para niños y niñas de seis años, según contexto geográfico

*Los datos de la población mexicana y colombiana fueron solicitados y obtenidos vía comunicación electrónica

privada con los autores de la ENI.

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FC: Flexibilidad Cognitiva; PyO: Planificación y Organización

Al comparar los distintos dominios que evalúa la ENI–2 en ambos grupos de escolares de seis años, se observan dife-rencias de distintas magnitudes en diversos subdominios. En general, el grupo de niños mexicanos–colombianos obtiene diferen-cias mayores en catorce subdominios, cuya magnitud oscila desde moderada a grande, en comparación con los escolares mendoci-

nos. Sólo en tres subdominios los escolares mendocinos obtienen mayores puntajes con un tamaño del efecto de mediano a grande. A los seis años, las diferencias en los sub-dominios entre ambos grupos presentan una magnitud pequeña en el 36.5 % de las prue-bas, moderada en el 12.2 % y grande en el

10.8 %. No se observan efectos en el 40.5%

de las pruebas analizadas.

Tabla 5. Estadísticos descriptivos (Media, Desviación estándar y d de Cohen) para niños y niñas de siete años, según contexto geográfico

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