Resumen de Modelo predictivo del Bienestar Psicológico a partir de la Satisfacción con la Vida en jóvenes de la ciudad de Arequipa (Perú)

Julio César Huamani Cahua, Walter Lizandro Arias Gallegos

• español

  El objetivo del estudio fue proponer un modelo predictivo para el Bienestar Psicológico en jóvenes de la ciudad de Arequipa (Perú). Para ello, se evaluó a 357 jóvenes mediante técnicas de muestre no probabilístico, de los cuales 57.4% eran mujeres y 42.6% varones, con una edad media de M = 23.57, DE = 3.80. Los instrumentos utilizados fueron la Escala de Satisfacción con la Vida (SWLS), la Escala de Bienestar Psicológico (BIEPS) y un cuestionario para recoger datos demográficos. La investigación de tipo básica, siguió un diseño no experimental relacional de nivel explicativo predictivo. Para realizar el análisis confirmatorio de los instrumentos se aplicó el modelamiento de ecuaciones estructurales (SEM) y para predecir en términos probabilísticos el bienestar psicológico en jóvenes en función a las variables observadas se utilizó el perceptron multicapa (redes neuronales). En los resultados se logró simplificar y confirmar la estructura factorial de los instrumentos utilizados a través del SEM, se predijo el modelo de Bienestar Psicológico y se arribó a la importancia relativa de los distintos factores predictores a través del perceptrón multicapa, llegando a concluir que el mayor o menor bienestar psicológico depende más de la subjetividad individual; como los proyectos de vida, los vínculos cercanos y la satisfacción vital, que de las variables sociodemográficas, económicas, salud, situación laboral, etc

• English

  The objective of the study was to propose a predictive model for psychological well-being in young people in the city of Arequipa (Peru). To this end, 357 young people were evaluated using non-probabilistic sampling techniques, of which 57.4% were women and 42.6% were men, with an average age of M = 23.57, SD = 3.80.

  The instruments used were the Life Satisfaction Scale (SWLS), the Psychological Wellbeing Scale (BIEPS) and a questionnaire to collect demographic data. The basic type research followed a non-experimental relational design of explanatory predictive level. To perform the confirmatory analysis of the instruments, the structural equation modeling (SEM) was applied and, in order to predict psychological well-being in young people based on the observed variables, the multilayer perceptron (neural networks) was used. In the results, it was possible to simplify and confirm the factor structure of the instruments used through the SEM, the Psychological Wellbeing model was predicted and the relative importance of the different predictive factors through the multilayer perceptron was reached, concluding that the greater or lesser psychological well-being depends more on individual subjectivity; such as life projects, close ties and life satisfaction, than sociodemographic, economic variables, health, employment situation, etc