Validación transcultural de la estructura y propiedades internas del Test de Dependencia a Videojuegos (TDV)
Cross-cultural validation of structure and internal properties of the Video Game Dependency Test (TDV)
Amparo Luján-Barrera
,
Lydia Cervera
,
Paula Villasante
,
Mariano Chóliz
Revista Latinoamericana de Psicología, (2023), 55, pp. 263-273.
Recibido el 11 de mayo de 2023
Aceptado el 1 de agosto de 2023
Introducción: la evaluación de la adicción a videojuegos se realiza típicamente a partir de los criterios del DSM-5, los cuales están basados en población adulta a pesar de ser los adolescentes los más vulnerables a este trastorno. El Test de Dependencia a Videojuegos (TDV) es un test de la adicción a los videojuegos dirigido específicamente a adolescentes hispanohablantes compuesto inicialmente por cuatro factores de segundo orden de la adicción a videojuegos. Este instrumento ha sido validado en distintos países de Latinoamérica, pero con estructuras factoriales diferentes. El presente estudio distingue el modelo factorial de referencia del TDV sometiéndolo a un pormenorizado análisis de sus propiedades psicométricas. Método: durante el 2017-2021 se administró el TDV a 3229 adolescentes procedentes de centros educativos españoles y latinoamericanos. Se empleó el análisis factorial confirmatorio para seleccionar la estructura interna más adecuada del TDV y analizar su validez, fiabilidad y equivalencia de medida entre grupos de sexo y cultura. Resultados: todos los modelos factoriales del TDV mostraron un buen funcionamiento, especialmente los multidimensionales. El más adecuado para el instrumento fue el modelo original del TDV. El estudio psicométrico de sus propiedades internas mostró que mide de forma precisa y representativa los componentes de la adicción a videojuegos en adolescentes hispanoparlantes. Discusión y conclusión: la representatividad de Latinoamérica en los estudios epidemiológicos se ha visto comprometida por la falta de homogeneidad en la evaluación. La validez transcultural del TDV indica que es un instrumento útil para fines descriptivos e interventivos en España y Latinoamérica.
Palabras clave:
Cuestionario, adicción videojuegos, trastorno videojuegos, adolescentes, análisis factorial confirmatorio, evaluación, diagnóstico, invarianza
Introduction: The assessment of video game addiction is typically performed from the DSM-5 criteria, which are based on adult population despite adolescents being the most vulnerable to this disorder. The TDV is a video game addiction test specifically aimed at Spanish-speaking adolescents, initially composed of four second-order factors of video game addiction (Abstinence, Abuse and Tolerance, Lack of Control and Associated Problems). This instrument has been validated in different Latin American countries, but with different factor structures. The present study distinguishes the reference factorial model of the TDV by subjecting it to a detailed analysis of its psychometric properties. Methods: During 2017-2021, the TDV was administered to 3229 adolescents from Spanish and Latin American educational centers. Confirmatory factor analysis was used to select the most appropriate internal structure of the TDV and to analyze its validity, reliability and equivalence of measurement across gender and culture groups. Results: All the factorial models of the TDV showed good performance, especially the multidimensional ones. The most appropriate for the instrument was the original TDV model. The psychometric study of its internal properties showed that it accurately and representatively measures the components of video game addiction in Spanish-speaking adolescents. Discussion and conclusion: The representativeness of Latin America in epidemiological studies has been compromised by the lack of homogeneity in the assessment. The cross-cultural validity of the TDV indicates that it is a useful instrument for descriptive and interventional purposes in Spain and Latin America.
Keywords:
Questionnaire, video game addiction, video game disorder, adolescents, confirmatory factor analysis, assessment, diagnosis, invariance
American Psychiatric Association (APA). (2000). Diagnostic and statistical manual of mental disorders (4th ed., text revision). Washington, D. C.: Autor. Edición española: DSM-IV-TR- Manual diagnóstico y estadístico de los trastornos mentales. Masson.
American Psychiatric Association (APA). (2013). Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders (5th ed.): DSM-5. American Psychiatric Publishing.
American Psychiatric Association (APA). (2022). Diagnostic and statistical manual of mental disorders (5th ed., text rev.). https://doi.org/10.1176/appi.books.9780890425787
Anthony, W. L., Mills, D. J., & Nower, L. (2023). Evaluation of the psychometric properties of DSM-5 internet gaming disorder measures: A COSMIN systematic review and meta-analysis. Clinical Psychology: Science and Practice, 30(2), 170-185. https://doi.org/10.1037/cps0000123
Beranuy, M., Machimbarrena, J. M., Vega-Osés, M. A., Carbonell, X., Griffiths, M. D., Pontes, H. M., & González-Cabrera, J. (2020). Spanish validation of the internet gaming disorder scale-short form (IGDS9-SF): Prevalence and relationship with online gambling and quality of life. International Journal of Environmental Research and Public Health, 17(5), 1562. https://doi.org/10.3390/ijerph17051562
Bernaldo-de-Quirós, M., Labrador-Méndez, M., Sánchez-Iglesias, I., & Labrador, F. (2020). Instrumentos de medida del trastorno de juego en internet en adolescentes y jóvenes según criterios DSM-5: una revisión sistemática. Adicciones, 32(4), 291-302. https://doi.org/10.20882/adicciones.1277
Buono, F. D., Paul, E., Sprong, M. E., Smith, E. C., Garakani, A., & Griffiths, M. D. (2020). Gaming and gaming disorder: A mediation model gender, salience, age of gaming onset, and time spent gaming. Cyberpsychology, Behavior and Social Networking, 23(9), 647-651. https://doi.org/10.1089/cyber.2019.0445
Byrne, B. M. (2010). Structural equation modeling with AMOS: Basic concepts, applications, and programming (2nd ed.). Routledge. https://doi.org/10.4324/9780203805534
Carbonell, X. (2020). El diagnóstico de AV en el DSM-5 y la CIE-11: retos y oportunidades para clínicos. Papeles del Psicólogo, 41(3), 211-226. https://doi.org/10.23923/pap.psicol2020.2935
Cheung, G. W., & Wang, C. (2017). Current approaches for assessing convergent and discriminant validity with SEM: Issues and solutions. Academy of Management Proceedings, 2017(1), 12706. https://doi.org/10.5465/ambpp.2017.12706abstract
Chóliz, M., & Marco, C. (2011). Patrón de uso y dependencia de videojuegos en infancia y adolescencia. Anales de Psicología, 27(2), 418-426. https://revistas.um.es/analesps/article/view/123051
Chóliz, M., Marco, C., & Chóliz, C. (2016). ADITEC, evaluación y prevención de la adicción a internet, móvil y videojuegos. Editorial: TEA Ediciones.
Chóliz, M., & Herdoiza, P. (2020). Adicciones comportamentales. En A. Belloch, B. Sandín & F. Ramos (Eds.), Manual de Psicopatoplogía (pp. 513-540). McGraw-Hill.
Darvesh, N., Radhakrishnan, A., Lachance, C. C., Nincic, V., Sharpe, J. P., Ghassemi, M., Straus, S. E., & Tricco, A. C. (2020). Exploring the prevalence of gaming disorder and Internet gaming disorder: A rapid scoping review. Systematic Reviews, 9(68), 1-10. https://doi.org/10.1186/s13643-020-01329-2
DiStefano, C., McDaniel, H. L., Zhang, L., Shi, D., & Jiang, Z. (2019). Fitting large factor analysis models with ordinal data. Educational and Psychological Measurement, 79(3), 417-436. https://doi.org/10.1177/0013164418818242
Fam, J. Y. (2018). Prevalence of internet gaming disorder in adolescents: A meta-analysis across three decades. Scandinavian Journal of Psychology, 59(5), 524-531. https://doi.org/10.1111/sjop.12459
Fuster, H., Carbonell, X., Pontes, H. M., & Griffiths, M. D. (2016). Spanish validation of the Internet Gaming Disorder-20 (IGD-20) Test. Computers in Human Behavior, 56, 215-224. https://doi.org/10.1016/j.chb.2015.11.050
Google & Newzoo Beyond. (2021). Where does gaming go next? Latin American Games Market and Consumer Research Report. Google: Mountain View, CA, USA, 2021. https://acortar.link/Dk88UN
Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2019). Multivariate data analysis (8th ed.). Cengage.
Hernández, A., Ponsoda, V., Muñiz, J., Prieto, G., & Elosua, P. (2016). Revisión del modelo para evaluar la calidad de los tests utilizados en España. Papeles del Psicólogo, 37(3), 192-197. https://www.papelesdelpsicologo.es/pdf/2775.pdf
Hernández-Vásquez, A., Vargas-Fernández, R., Visconti-López, F. J., Comandé, D., & Bendezu-Quispe, G. (2022). Prevalence and factors associated with gaming disorder in Latin America and the Caribbean: A systematic review. International Journal of Environmental Research and Public Health, 19(16), 10036. https://doi.org/10.3390/ijerph191610036
Hirschfeld, G., & Von Brachel, R. (2014). Improving multiple-group confirmatory factor analysis in R-A tutorial in measurement invariance with continuous and ordinal indicators. Practical assessment. Research, and Evaluation, 19(7), 1-12. https://doi.org/10.7275/qazy-2946
Hu, L. T., & Bentler, P. M. (1999). Cutoff criteria for fit indexes in covariance structure analysis: Conventional criteria versus new alternatives. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 6(1), 1-55. https://doi.org/10.1080/10705519909540118
King, D. L., Haagsma, M. C., Delfabbro, P. H., Gradisar, M., & Griffiths, M. D. (2013). Toward a consensus definition of pathological video-gaming: A systematic review of psychometric assessment tools. Clinical Psychology Review, 33(3), 331-342. https://doi.org/10.1016/j.cpr.2013.01.002
Kline, R. B. (2010). Promise and pitfalls of structural equation modeling in gifted research. In B. Thompson & R. F. Subotnik, (Eds.), Methodologies for conducting research on giftedness (pp. 147-169). American Psychological Association. https://doi.org/10.1037/12079-007
Koronczai, B., Urbán, R., Kökönyei, G., Paksi, B., Papp, K., Kun, B., Arnold, P., Kállai, J., & Demetrovics, Z. (2011). Confirmation of the three-factor model of problematic internet use on off-line adolescent and adult samples. Cyberpsychology, Behavior and Social Networking, 14(11), 657-664. https://doi.org/10.1089/cyber.2010.0345
Kuss, D. J., Griffiths, M. D., & Pontes, H. M. (2017). Chaos and confusion in DSM-5 diagnosis of internet gaming disorder: Issues, concerns, and recommendations for clarity in the field. Journal of Behavioral Addictions, 6(2), 103-109. https://doi.org/10.1556/2006.5.2016.062
Lemmens, J. S., Valkenburg, P. M., & Peter, J. (2009). Development and validation of a game addiction scale for adolescents. Media Psychology, 12(1), 77-95. https://doi.org/10.1080/15213260802669458
Lloret-Irles, D., Morell-Gomis, R., Marzo-Campos, J. C., & Tirado-González, S. (2018). Validación española de la escala de AV para adolescentes (GASA). Atención Primaria, 50(6), 350-358. https://doi.org/10.1016/j.aprim.2017.03.015
Marco, C., & Chóliz, M. (2013). Tratamiento cognitivo-conductual de la AV de rol online: fundamentos de propuesta de tratamiento y estudio de caso. Anales de Psicología , 30(1), 46-55. https://doi.org/10.6018/analesps.30.1.150851
Macur, M., & Pontes, H. M. (2021). Internet Gaming Disorder in adolescence: investigating profiles and associated risk factors. BMC Public Health, 21(1), 1-9. https://doi.org/10.1186/s12889-021-11394-4
Mentzoni, R. A., Brunborg, G. S., Molde, H., Myrseth, H., Skouverøe, K. J., Hetland, J., & Pallesen, S. (2011). Problematic video game use: Estimated prevalence and associations with mental and physical health. Cyberpsychology, Behavior and Social Networking, 14(10), 591-596. https://doi.org/10.1089/cyber.2010.0260
Millán, A., Mebarak, M., Martínez-Banfi, M., Blanco, J., Rodríguez, D., D’Aubeterre, M., & Chóliz, M. (2021). Estructura del Test de Dependencia a los Videojuegos, relación con el juego, diferencias sexuales y tipologías de dependencia al juego en una muestra colombiana. Revista de Psicopatología y Psicología Clínica, 26(1), 57-72. https://doi.org/10.5944/rppc.27847
Mîndrilă, D. (2010). Maximum likelihood (ML) and diagonally weighted least squares (DWLS) estimation procedures: A comparison of estimation bias with ordinal and multivariate non-normal data. International Journal of Digital Society, 1(1), 60-66. https://doi.org/10.20533/ijds.2040.2570.2010.0010
Organización Mundial de la Salud (OMS). (2018). Estadísticas de mortalidad y morbilidad ICD-11. Trastornos mentales, conductuales o del neurodesarrollo. https://icd.who.int/browse11/l-m/en
Rodríguez-Rodríguez, J., & Reguant-Álvarez, M. (2020). Calcular la fiabilidad de un cuestionario o escala mediante el SPSS: el coeficiente alfa de Cronbach. REIRE. Revista d’Innovació i Recerca en Educació, 13(2), 1-13. https://doi.org/10.1344/reire2020.13.230048
Salas-Blas, E., Merino-Soto, C., Chóliz, M., & Marco, C. (2017). Análisis psicométrico del test de dependencia de videojuegos (TDV) en población peruana. Universitas Psychologica, 16(4), 1-13. https://doi.org/10.11144/Javeriana.upsy16-4.aptd
Sánchez-Domínguez, J. P., Telumbre-Terrero, J. Y., Castillo Arcos, L. del C., & Silveira-Sosa, E. A. (2020). Validación del Test de Dependencia de Videojuegos en una muestra de adolescentes mexicanos. Horizonte Sanitario, 20(1), 69-78. https://revistahorizonte.ujat.mx/index.php/horizonte/article/view/3918
Sandoval-Obando, E. (2020). Caracterización del trastorno por videojuegos: ¿una problemática emergente? Pensamiento Psicológico, 18(1), 87-102. https://revistas.javerianacali.edu.co/index.php/pensamientopsicologico/article/view/531
Shi, D., Maydeu-Olivares, A., & Rosseel, Y. (2020). Assessing fit in ordinal factor analysis models: SRMR vs. RMSEA. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 27(1), 1-15. https://doi.org/10.1080/10705511.2019.1611434
Stavropoulos, V., Beard, C., Griffiths, M. D., Buleigh, T., Gomez, R., & Ponte, H. M. (2018). Measurement invariance of the internet gaming disorder scale–short-form (IGDS9-SF) between Australia, the USA, and the UK. International Journal of Mental Health and Addiction, 16, 377-392. https://doi.org/10.1007/s11469-017-9786-3
Stevens, M. W., Dorstyn, D., Delfabbro, P. H., & King, D. L. (2021). Global prevalence of gaming disorder: A systematic review and meta-analysis. The Australian and New Zealand Journal of Psychiatry, 55(6), 553-568. https://doi.org/10.1177/0004867420962851
Van de Schoot, R., Lugtig, P., & Hox, J. (2012). A checklist for testing measurement invariance. European Journal of Developmental Psychology, 9(4), 486-492. https://doi.org/10.1080/17405629.2012.686740
Wang, Y. S., Wang, H. Y., & Shee, D. Y. (2007). Measuring e-learning systems success in an organizational context: Scale development and validation. Computers in Human Behavior, 23(4), 1792-1808. https://doi.org/10.1016/j.chb.2005.10.006.
