Analysis of the resilience scale in mountain runners

Abstract

The objectives of the present study are to analyze the factorial structure of Wagnild and Young’s Resilience Scale (1993) and describe the levels of resilience in a Spanish sample of mountain runners. In order to do that, a sample of 400 athletes aged between 20 and 60 (M = 38.70) was used. A cross validation was carried out, creating two subsamples of 200 participants each. According to the data provided by the first subsample after the exploratory factor analysis (EFA), four models were estimated by confirmatory factor
analysis (CFA). In addition, the reliability index was calculated by Cronbach's alpha (α = .90) and the possibility of significant differences between men and women was verified. The results showed that 39% of the mountain runners presented a high resilience, being the model of three specific factors the one that obtained better adjustment.

Full text

Rev.int.med.cienc.act.fís.deporte - vol. 21 - número 84 - ISSN: 1577-0354
699
González-Lázaro, J.; Frutos de Miguel, J.; Arribas Cubero, H.F.; Rodríguez-Marroyo, J.A. (2021)
Analysis of the Resilience Scale in Mountain Runners. Revista Internacional de Medicina y
Ciencias de la Actividad Física y el Deporte vol. 21 (84) pp. 699-711.
Http://cdeporte.rediris.es/revista/revista84/artanalisis1285.htm
DOI: https://doi.org/10.15366/rimcafd2021.84.005
ORIGINAL
ANÁLISIS DE LA ESCALA DE RESILIENCIA EN
CORREDORES POR MONTAÑA
ANALYSIS OF THE RESILIENCE SCALE IN MOUNTAIN
RUNNERS
González-Lázaro, J.1,2; Frutos de Miguel, J.3; Arribas Cubero, H.F.3 y
Rodríguez-Marroyo, J.A.4
1 Departamento de Ciencias de la Salud, Universidad Europea Miguel de Cervantes, Valladolid
(España) jgonzalez@uemc.es
2 Federación de Deportes de Montaña, Escalada y Senderismo de Castilla y León (España).
3 Universidad de Valladolid (España) jonatan.frumig@educa.jcyl.es,
higiniofrancisco.arribas@uva.es
4 Grupo de investigación VALFIS, Instituto de Biomedicina (IBIOMED), Universidad de León
(España) j.marroyo@unileon.es
Código UNESCO / UNESCO Code: 6199 Otras especialidades psicológicas
(Psicología del Deporte).
Clasificación del Consejo de Europa / Council of Europe Classification: 15.
Psicología del deporte / Sport Psychology.
Recibido 28 de agosto de 2019 Received August 28, 2019
Aceptado 7 de marzo de 2020 Aceptado March 7, 2020
RESUMEN
Los objetivos del presente estudio fueron analizar la estructura factorial de la
escala de resiliencia de Wagnild y Young (1993) y describir los niveles de
resiliencia en una muestra española de corredores por montaña. Para ello, se
usó una muestra formada por 400 deportistas con edades comprendidas entre
los 20 y los 60 años (M = 38.70). Se llevó a cabo una validación cruzada
creándose dos submuestras de 200 participantes cada una. Según los datos
aportados por la primera submuestra tras en el análisis factorial exploratorio
(AFE), se estimaron cuatro modelos mediante análisis factorial confirmatorio
(AFC), además se calculó el índice de fiabilidad mediante el alfa de Cronbach (α
= .90) y se comprobó si existían diferencias significativas entre hombres y
mujeres. Los resultados señalaron que un 39% de los corredores por montaña
presentaban una alta resiliencia, siendo el modelo de tres factores específicos
aquel que presentó mejor ajuste.

Rev.int.med.cienc.act.fís.deporte - vol. 21 - número 84 - ISSN: 1577-0354
700
PALABRAS CLAVE: resiliencia; corredores por montaña; trail running;
estructura factorial.
ABSTRACT
The objectives of the present study were to analyze the factorial structure of the
resilience scale of Wagnild and Young (1993) and describe the levels of
resilience in a Spanish sample of mountain runners. For that, a sample of 400
athletes aged between 20 and 60 (M = 38.70) was used. A cross validation was
carried out, creating two subsamples of 200 participants each. According to the
data provided by the first subsample after the exploratory factor analysis (EFA),
four models were estimated by confirmatory factor analysis (CFA), in addition
the reliability index was calculated by Cronbach's alpha (α = .90) and it was
verified the possibility of significant differences between men and women. The
results indicated that 39% of the mountain runners presented a high resilience,
being the model of three specific factors the one that obtained better
adjustment.
KEYWORDS: resilence; mountain runners; trail running; factorial structure.
INTRODUCCIÓN
El concepto de resiliencia se refiere a las habilidades personales que permiten
un funcionamiento saludable en la adaptación a un contexto adverso o a un
acontecimiento disruptivo en la vida diaria (Connor y Davidson, 2003);
conceptualizándose como la capacidad de adaptación individual al estrés, a los
traumas o a la imprevisibilidad (Windle et al., 2011). Los primeros estudios sobre
la resiliencia fueron llevados a cabo con niños que presentaban riesgo de
esquizofrenia o situaciones muy adversas. El objetivo de estos estudios fue
conocer el origen y el posible riesgo de desarrollar alguna psicopatología
(Becoña, 2006). Otros estudios llevados a cabo en el ámbito de la resiliencia se
han centrado, mayoritariamente, en adultos, familias y comunidades que han
sido expuestas a circunstancias estresantes y que han tenido que reaccionar a
eventos potencialmente traumáticos en sus vidas (García et al., 2014). Las
personas con un alto nivel de resiliencia se adaptan con mayor éxito a una
situación de estrés con respecto a aquellas con niveles más bajos (Becoña,
2006).
Si bien este constructo ha sido investigado ampliamente en una variedad de
campos, como la psicología clínica y general, no ha existido tanto interés por
parte de profesionales especializados en el rendimiento deportivo, lo cual es
llamativo, ya que la adversidad y el estrés (en formas agudas y crónicas) son
comunes en este contexto. La resiliencia es un aspecto importante dentro del
contexto deportivo, que sin embargo, aún no ha sido estudiada de forma
sistemática en este ámbito (Bretón et al., 2016). En el ámbito del deporte se ha
demostrado que la resiliencia tiene una correlación positiva con el logro deportivo
y el bienestar psicológico (Hosseini y Besharat, 2010), además de guardar

Rev.int.med.cienc.act.fís.deporte - vol. 21 - número 84 - ISSN: 1577-0354
701
relación con variables tales como los niveles de estrés-recuperación de los
deportistas durante la competición (García et al., 2014). El estudio de la
resiliencia podría suponer un avance en la mejora de la planificación y
organización del entrenamiento y en el rendimiento competitivo del deportista.
Los instrumentos más utilizados para llevar a cabo estudios sobre resiliencia en
el ámbito del deporte han sido la Resilence Escale Scale (RS; Wagnild y Young,
1993) y la Connor-Davidson Resilience Scale (CD-RISC; Connor y Davison,
2003).
Diversos estudios han analizado el perfil resiliente en el ámbito del deporte
mediante el uso de la Resilience Escale Scale (RS; Wagnild y Young, 1993). Así,
se ha utilizado en jóvenes futbolistas (Ruiz et al., 2012), deportistas con
discapacidad física (Cardoso y Sacomori, 2014), judocas de competición (Reche
et al., 2014), esgrimistas (Reche y Ortín, 2013) ex-deportistas (Cevada et al.,
2012) jugadores de voleibol (Trigueros et al., 2019) y jugadoras de hockey sobre
hierba (Vallarino y Reche, 2016), siendo adaptada al español con una muestra
de jugadores de futbol (Ruiz et al., 2012).
Las carreras por montaña han experimentado un importante crecimiento en
España desde el año 2007 (Segui y Farias, 2018). Hasta dónde sabemos, ningún
otro estudio ha analizado la resiliencia en corredores por montaña, la cual podría
condicionar su rendimiento debido a las características de las competiciones.
Recientemente, se ha informado de las altas exigencias fisiológicas que conlleva
la práctica de las carreras por montaña, dada la existencia de una amplia
variedad de pruebas con duraciones que van desde menos de una hora (e.g.,
kilómetros verticales) hasta más de catorce horas de competición (e.g., ultra-
maratones) tal y como han recogido diferentes estudios (Björklund et al., 2019;
Clemente-Suárez, 2014; Rodríguez-Marroyo et al., 2018). Además de las
dificultades orográficas (e.g., ganancia y pérdida de altura) que tienen que salvar
los participantes, su rendimiento se ve afectado por las condiciones ambientales
como la temperatura y la altitud que pueden llegar a ser muy cambiantes a lo
largo de la carrera y entre las carreras (Rodríguez-Marroyo et al., 2018). Bajo
estas circunstancias, la competición supone un alto grado de estrés sobre los
participantes, entre otras causas debido a la fatiga y el daño muscular que van
acumulando (Björklund et al., 2019; Clemente-Suárez, 2014; Fornasiero et al.,
2018; Martinez et al., 2018).
Por todo ello, los objetivos del presente estudio fueron analizar la estructura
factorial de la escala RS propuesta por Wagnild y Young (1993) adaptada al
español (Ruiz et al., 2012) y describir los niveles de resiliencia en una muestra
española de corredores por montaña.
MÉTODO
Participantes
La muestra obtenida por conveniencia estuvo formada por 400 corredores por
montaña, donde el 17% se correspondió a mujeres, participantes en carreras por
montaña oficiales de la Federación de Deportes de Montaña, Escalada y

Rev.int.med.cienc.act.fís.deporte - vol. 21 - número 84 - ISSN: 1577-0354
702
Senderismo de Castilla y León durante la temporada 2018. Las edades
estuvieron comprendidas entre los 20 y los 60 años (M = 38.70; DT = 7.40). Se
muestran las características en la Tabla 1.
Tabla 1. Distribución de la muestra por sexo y edad
Frecuencia
%
Válido
Media
(edad)
Desv.
Típica
Asimetría
Curtosis
Mujeres
67
17%
37.39
7.86
.11
-.34
Hombres
333
83%
38.97
7.29
-.03
.13
Total
400
100%
38.70
7.40
-.02
.01
Instrumento
Se utilizó la escala RS de Wagnild y Young (1993) adaptada al español (Ruiz et
al., 2012). La escala evalúa el grado de resiliencia individual como una
característica de la personalidad que favorecería su adaptación ante situaciones
adversas, moderando el efecto negativo al estrés y fomentando su adaptación.
Consta de un total de 25 ítems escritos de forma positiva, los cuales son
valorados del 1 (muy en desacuerdo) al 7 (muy de acuerdo), oscilando las
puntuaciones de los 25 a los 175 puntos. Se considera que una persona tiene
una alta resiliencia a partir de puntuaciones iguales o superiores a 147. La RS
estaría estructurada a partir de dos factores, uno denominado “competencia
personal” compuesto por 17 ítems y otro factor denominado “aceptación de uno
mismo y de la vida” que comprendería los 8 ítems restantes.
Procedimiento
La recogida de los datos se realizó mediante el envío a todos los participantes
de un formulario on-line a través de correo electrónico. La participación en el
estudio fue totalmente voluntaria, garantizando en todo momento el anonimato y
la confidencialidad.
Análisis de estadístico
Se llevó a cabo un análisis de la estructura factorial de la escala en una muestra
de corredores por montaña españoles mediante una validación cruzada.
Primero, se realizó un análisis factorial exploratorio (AFE), sobre una submuestra
de 200 participantes, para estudiar la correlación de los ítems y de los posibles
factores existentes. Dado que se ha detectado que en muestras de habla hispana
o cultura mediterránea varios ítems muestran un mal ajuste (Castilla et al., 2016;
Rodríguez et al., 2009; Trigueros et al., 2017). A partir de los resultados del
análisis paralelo (Figura 1) se hipotetizó que modelo podría ajustarse mejor
según los datos. Posteriormente, se pusieron a prueba varios modelos
factoriales mediante análisis factorial confirmatorio (AFC). Se estimó el ajuste de
cuatro modelos AFC-Unidimensional, AFC con dos factores correlacionados,
AFC con tres factores correlacionados y AFC con cuatro factores
correlacionados y se comprobó el grado de adhesión de cada ítem a su factor a
través de la matriz de configuración, además de analizar el porcentaje de
varianza total explicada y la fiabilidad mediante el alfa de Cronbach.

Rev.int.med.cienc.act.fís.deporte - vol. 21 - número 84 - ISSN: 1577-0354
703
Figura 1. Resultados análisis paralelo
El análisis de los datos fue llevado a cabo mediante el programa FACTOR v.9.2
(Lorenzo-Seva y Ferrando, 2013). La adecuación muestral para el análisis
factorial se evaluó con el índice Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) y la prueba de
esfericidad de Bartlett. Se usaron correlaciones policóricas y se utilizó Classical
Parallel Analysis (PA) para determinar el número de dimensiones, lo que permitió
seleccionar los componentes o factores comunes que presentaban valores
propios mayores que los que se obtendrían por azar (Horn, 1965). El método de
extracción fue mínimos cuadrados no ponderados, recomendado para variables
categóricas. Se trata de un método de estimación de parámetros donde no se
establece que las variables observables deban seguir una distribución
determinada, lo que permite minimizar la suma de los cuadrados de las
diferencias entre las matrices de correlación observadas y reproducidas, en vez
de usar la matriz reducida como input, con las comunalidades estimadas en la
diagonal (Batista-Foguet y Coenders, 2000; Flora et al., 2012). Además, este
método se llevó a cabo con una rotación promax, dado que se hipotetiza que los
factores están correlacionados. La comparación del nivel de resiliencia según el
sexo de los corredores se realizó mediante la t de Student para muestras
independientes.
RESULTADOS
Análisis factorial exploratorio
Con el objetivo de determinar las propiedades psicométricas de la escala RS en
corredores por montaña, se procedió al estudio de este instrumento atendiendo
a los parámetros de validación usados en el estudio original (Wagnild y Young,
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
12345678910 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
random eigen

Rev.int.med.cienc.act.fís.deporte - vol. 21 - número 84 - ISSN: 1577-0354
704
1993). Los datos resultaron adecuados para el AFE (KMO = .918; X2 de Barlett
= 3187.4; p = .000). Para calcular el número posible de factores existentes se
utilizó la representación de los autovalores de la matriz de correlaciones
originales extraídos mediante mínimos cuadrados no ponderados y el programa
Monte Carlo PCA for Parallel Analysis para calcular los criterios de análisis
paralelo (random value). En este caso, se determinó tres factores como los
necesarios para poder explicar el modelo factorial (Figura 1). Los resultados
arrojados por el AFE mostraron hasta seis posibles factores. Sin embargo, los
resultados de esta prueba fueron descartados ya que, en algunos casos, la carga
factorial de los ítems era escasa y correlacionaba con más de un factor, lo cual
dificultaba su interpretación teórica. Por otro lado, y teniendo en cuenta la Figura
1, se realizó un AFE con el modelo de tres factores correlacionados el cual se
hipotetizó que mostraría el mejor ajuste. Se observó qué variables eran peor
explicadas por el modelo, como es el caso de los ítems 8, 11, 20, 22 y 25; las
cuales mostraron un bajo índice de correlación en todos los factores (inferior a
.30), así como las que mostraron una alta correlación en dos factores distintos,
ítems 3 y 21 (Tabla 2).
Tabla 2. Cargas Factoriales AFE 3 factores
Variable
F1
F2
F3
V1
.018
.647
.016
V2
.091
.020
.561
V3
-.324
.159
.735
V4
.339
.101
.128
V5
-.003
.021
.856
V6
.350
.081
.208
V7
.136
.167
.351
V8
.106
-.004
.027
V9
.071
.034
.715
V10
.574
.041
.119
V11
.114
-.044
.216
V12
-.109
.677
.183
V13
.102
.113
.576
V14
-.035
.761
-.081
V15
.123
.687
-.076
V16
.891
-.081
-.170
V17
.658
-.092
.148
V18
.224
-.058
.445
V19
.266
-.194
.486
V20
-.059
-.196
.128
V21
.759
.200
-.407
V22
-.018
-.021
.277
V23
.044
-.102
.580
V24
.521
.139
.133
V25
.225
-.020
.149
Método de extracción: mínimos cuadrados no ponderados. Método de rotación: promax

Rev.int.med.cienc.act.fís.deporte - vol. 21 - número 84 - ISSN: 1577-0354
705
Análisis factorial confirmatorio
Una vez observados los datos del AFE y tomando en cuenta la tabla de
saturaciones (Tabla 2), se decidió suprimir los cinco ítems que mostraban una
correlación inferior a .30 a la hora de realizar los análisis AFC. Fue el caso de los
ítems 8, 11, 20, 22 y 25. Según los resultados del análisis paralelo (Figura 1),
para la submuestra analizada mediante AFE, se requeriría de un modelo de tres
factores correlacionados, como aquel que se adecuase mejor a la representación
los datos. Por tanto, para comprobar este supuesto, se pusieron a prueba cuatro
modelos: uni, bi, tri y cuadrimensional mediante AFC en la otra submuestra;
siendo el tridimensional aquel que mostró el mejor ajuste, según lo esperado
(Tabla 3). En este modelo, los factores quedaron bien definidos, aunque hay que
tener en cuenta las posibles cargas cruzadas por las cuales dos ítems pudieran
interferir en más de una dimensión: la variable V3 (perteneciente a F2) que
correlacionó de manera negativa con F1 y la variable V21 (perteneciente a F1)
que cargó también en F3, según los datos anteriormente descritos por el AFE.
Se podría considerar que la solución de tres factores reflejó más adecuadamente
la estructura factorial de la escala en esta muestra de corredores por montaña.
Tabla 3. Modelos puestos a prueba
Modelo
Tipo
Estructura
Chi-sq
gl
RMSEA
CFI
TLI
SRMR
M1
AFC
Factor único
526.33
170
.072
.966
.962
.085
M2
AFC
Dos factores
331.02
151
.055
.983
.979
.062
M3
AFC
Tres factores
213.30
132
.040
.992
.990
.050
M4
AFC
Cuatro
factores
177.16
116
.036
.990
.989
.045
Nota: RMSEA = Root mean square error of approximation; CFI = Comparative fit index; GFI =
Tucker-Lewis index; gl = grados de libertad; SRMR = Standarized Root Mean Square Residual
A tenor de los resultados de este análisis factorial, se logró explicar el 55.56%
de la varianza. En la Tabla 4 se muestra un listado de autovalores de la matriz
de varianzas-covarianzas y de los porcentajes de varianza representados en
cada uno de ellos. Los autovalores indican la cantidad de la varianza total que
está explicada por cada factor y los porcentajes explicados por la varianza
asociados a cada factor.
Tabla 4. Varianza total explicada
Autovalores iniciales
Suma de las saturaciones al
cuadrado de la extracción
Componentes
Total
% de la
varianza
%
acumulado
Total
% de la
varianza
%
acumulado
1
7.345
36.724
36.724
7.947
39.730
39.730
2
1.598
7.990
44.715
1.810
9.050
48.780
3
1.453
7.263
51.977
1.356
6.780
55.560
Método de extracción: mínimos cuadrados no ponderados.
Así, el Factor 1 (F1) quedaría constituido por siete ítems (4, 6, 10, 16, 17, 21,
24), explicando el 39.73% de variación. El Factor 2 (F2) lo formarían cuatro ítems
(1, 12, 14, 15) que explicarían el 9.05% y, por último, el Factor 3 (F3) estaría
compuesto por nueve ítems (2, 3, 5, 7, 9, 13, 18, 19, 23), siendo responsable del

Rev.int.med.cienc.act.fís.deporte - vol. 21 - número 84 - ISSN: 1577-0354
706
6.78% de la varianza total explicada. La correlación entre factores fue igual a
.577 entre F1 y F2; .662 entre F1 y F3 y .473 entre F2 y F3.
También, se evaluó la consistencia interna de la RS con base al índice alfa de
Cronbach, el cual arrojó para la escala total un valor de .906. Para el Factor 1 el
alfa de Cronbach fue de .826; para el Factor 2 de .735 y para el Factor 3 de .836
(Tabla 5). Se observa que los Factores 1 y 2 presentan un alfa de Cronbach
aceptable; mientras que el Factor 3, muestra menor consistencia interna. Por
tanto, los intervalos de confianza de análisis de consistencia interna indicarían
que la RS con 20 ítems y tres factores correlacionados presentaría una
confiabilidad elevada, de acuerdo con el procedimiento utilizado, y se adecuaría
a los datos aportados por la muestra seleccionada como se observa en la Tabla
5.
Tabla 5. Consistencia interna
Alfa de
Cronbach
N de
elementos
Factor 1
.826
7
Factor 2
.735
4
Factor 3
.836
9
Total
.906
20
Por último, en la Tabla 6 se presentan los porcentajes de resiliencia analizados
en la muestra general de 400 participantes, donde se observa como las
corredoras obtienen un porcentaje ligeramente mayor de alta resiliencia, aunque
no se hallaron diferencias significativas entre sexos.
Tabla 6. Distribución con baja y alta resiliencia
Resiliencia
TOTAL
Baja
Alta
Corredoras
41 (61%)
26 (39%)
67 (100%)
Corredores
215 (65%)
118 (35%)
333 (100%)
Total ambos
256 (64%)
144 (36%)
400 (100%)
Nota: Alta resiliencia ≥ 147; baja resiliencia < 147.
DISCUSIÓN
El presente estudio analizó la estructura factorial y las propiedades psicométricas
de la RS (Wagnild y Young, 1993) en una muestra de corredores por montaña.
Para ello, se siguieron los parámetros y criterios de validación utilizados por
dichos autores en el estudio original del instrumento, además de los de Trigueros
et al. (2017). Respecto a la validez factorial del instrumento, se identificaron en
un primer momento hasta seis posibles dimensiones, pero dada la distribución
de los ítems y la Figura 1 se consideró finalmente la existencia de tres factores
correlacionados desde el punto de vista estadístico y teórico. Los resultados del
análisis de las correlaciones bivariadas no mostraron puntuaciones muy altas

Rev.int.med.cienc.act.fís.deporte - vol. 21 - número 84 - ISSN: 1577-0354
707
entre ambos factores, apoyando la validez discriminante entre las diferentes
subescalas.
Sin embargo, como ya se señaló anteriormente, hubo cinco ítems que
manifestaron una escasa carga factorial (<.30). Este es el caso de los ítems
número 8, 11, 22 y 25 cuyo aporte factorial estaría vinculado al F2 y el ítem 20
que corresponde al F1 de la escala original de Wagnild y Young (1993).
Probablemente, este hecho se deba a que los ítems contengan una traducción
al español no literal de la original, lo que ha podido resultar como una
interpretación del significado primigenio de la variable, llevando a una
comprensión compleja que pueda ser confusa, motivo por el cual esos ítems
produzcan una relación baja con el factor. Si bien en la versión portuguesa
(Pesce et al., 2005) se modificó también el contenido de tres ítems para facilitar
su comprensión y en el caso de la versión argentina (Rodríguez et al., 2009)
fueron cuatro, dichos ítems no coincidieron en ambos estudios.
Por otro lado, Heileman et al. (2003) analizaron las propiedades psicométricas
de la versión española de la RS en una muestra de 315 mujeres. De acuerdo
con la escala original, en esta versión fueron hallados dos factores y la
consistencia interna arrojó un alfa de Cronbach de .93. Sin embargo, identificaron
dos ítems complejos: el ítem 11 (”rara vez me pregunto sobre el objetivo de las
cosas”) y el ítem 25 (“me siento cómodo si hay gente que no me agrada”). Ambos
ítems fueron descartados en este estudio por su baja puntación. Estos autores
encontraron una correlación negativa entre resiliencia y síntomas depresivos.
Pesce et al. (2005) realizaron la validación portuguesa del instrumento
aplicándolo en una muestra heterogénea de estudiantes. Dichos investigadores
hicieron la traducción y adaptación de la RS original al idioma, modificando para
facilitar su comprensión el contenido de los ítems 7, 11, y 12. Al igual que en este
estudio, en el análisis factorial se hallaron tres factores. El alfa de Cronbach para
la muestra total fue de .85; inferior que en este caso. Además, encontraron una
correlación positiva y significativa entre la capacidad de resiliencia con la
autoestima (Rodríguez et al., 2009).
En lo referido al presente trabajo, al revisar el estado de arte de los resultados
de la aplicación de la RS, se observó que la versión que mejor ajuste presentaba
comprendía 20 ítems, descartando los ítems 8, 11, 20, 22 y 25. En el caso de las
variables 8, 20 y 25 ya habrían dado problemas en estudios anteriores
(Rodríguez et al., 2009; Rua y Andreu, 2011), lo cual cuestionaría la permanencia
de dichos ítems en la escala. La no coincidencia de resultados en el caso de los
ítems 11 y 22 puede sugerir que posibles factores culturales interfieran en las
poblaciones estudiadas explicando esta divergencia. Es importante señalar que
mientras que en las dos versiones en español de la RS emergen ítems
complejos, no ocurre así en las versiones de la escala en inglés y en portugués.
Esto podría en parte interpretarse por la traducción de los ítems, lo cual puede
implicar ciertas modificaciones en su comprensión.
Al realizar el análisis factorial de la escala, los resultados obtenidos fueron
similares a los hallados por Pesce et al. (2005) y Rodríguez et al. (2009) en lo
referido a los tres factores emergentes. La RS original distingue dos factores
(Wagnild y Young, 1993), al igual que la versión española de Trigueros et al.

Rev.int.med.cienc.act.fís.deporte - vol. 21 - número 84 - ISSN: 1577-0354
708
(2017). En cambio, en la versión sueca de la escala se extrajeron cinco factores,
mientras que en la versión argentina y portuguesa de la escala emergieron tres
factores. Por todo esto, sería probable que la influencia de componentes
culturales esté condicionando los resultados de la aplicación del instrumento. Si
bien el estudio psicométrico que se llevó a cabo nos conduce a eliminar cinco
ítems y aunque las conclusiones de este trabajo no sean totalmente
convergentes con estudios anteriores, se considera que la escala es un
instrumento adecuado para su aplicación en población española, aunque
convendría un estudio pormenorizado mediante Teoría de Respuesta al Ítem
(TRI) para considerar la exclusión de aquellas variables discordantes.
Por último, no se hallaron diferencias significativas entre los valores de resiliencia
analizados en función del sexo de los corredores, lo que coincide con los
resultados obtenidos en estudios previos (Lundman et al., 2007). El valor medio
analizado en los sujetos de este estudio fue de 142.1, siendo superior a los
valores obtenidos en otros estudios previamente [136.8 – 131.4] (Cardoso y
Sacomori, 2014; Reche y Ortín, 2013).
Al comparar nuestros resultados con los de otras investigaciones que han
analizado el perfil resiliente en el ámbito del deporte utilizando la misma escala,
observamos como en la muestra de nuestro estudio se obtienen los mayores
porcentajes de alta resiliencia (39%). Este resultado fue similar al analizado en
judocas de competición reflejándose un 38% (Reche y Ortín, 2013) y superior a
los observados en deportistas con discapacidad física con un 32% (Cardoso y
Sacomori, 2014), al reflejado por futbolistas y esgrimistas con un 20% (Ruiz et
al., 2012; Reche y Ortín, 2013) o al de jugadoras de hockey sobre hierba con un
8% (Vallarino y Reche, 2016).
CONCLUSIONES
Los resultados de este estudio muestran un alto porcentaje de varianza
explicado, un 55.56%; posiblemente el más alto hasta el momento y una alta
consistencia interna tanto en la dimensión general resiliencia (α = .903), como
en los factores específicos F1 (α = .826), F2 (α = .735), F3 (α = .836). Estos dos
hechos indicarían una alta bondad de ajuste respecto a la muestra analizada,
suprimiendo los cinco ítems discordantes y manteniendo el modelo de tres
factores correlacionados.
Los resultados señalan que un 39% de los corredores por montaña de la muestra
presentan una alta resiliencia.
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
Batista-Foguet, J. M. y Coenders, G. (2000). Modelos de Ecuaciones
Estructurales. Madrid: La Muralla.
Becoña, E. (2006). Resiliencia: definición, características y utilidad del concepto.
Revista de Psicopatología y Psicología Clínica, 11(3), 125-146.
https://doi.org/10.5944/rppc.vol.11.num.3.2006.4024.

Rev.int.med.cienc.act.fís.deporte - vol. 21 - número 84 - ISSN: 1577-0354
709
Bjöklund, G., Swaren, M., Born, D. P. y Stöggl, T. (2019). Biomechanical
adaptations and performance indicators in short trail running. Frontiers in
Physiology, 10(1), 1-18. https://doi.org/10.3389/fphys.2019.00506.
Bretón, S., Zurita, F. y Cepero, M. (2016). La resiliencia como factor determinante
en el rendimiento deportivo. Revista de Ciencia del Deporte, 12(2), 79-88.
Cardoso, F. L. y Sacamori, C. (2014). Resiliencia de atletas con discapacidad
física: estudio transversal. Revista de Psicología del Deporte, 23(1), 15-
22.
Castilla, H., Coronel, J., Bonilla, A., Mendoza, M. y Barboza, M. (2016). Validez
y confiabilidad de la Escala de Resiliencia (Scale Resilience) en una
muestra de estudiantes y adultos de la Ciudad de Lima. Revista Peruana
de Psicología y Trabajo Social, 5(1), 121-136.
Cevada, T., Cerqueira, L. S., Moraes, H., Santos, T., Pompeu, F. A. y Deslandes,
A. C. (2012). Relationship between sport, resilience, quality of life, and
anxiety. Archive of Clinical Psychiatry, 39(3), 85-89.
https://doi.org/0.1590/S0101-60832012000300003.
Clemente-Suárez, V. J. (2014). Psychophysiological response and energy
balance during a 14-h untraendurance mountain running event. Applied
Physiology, Nutrition, and Metabolism, 40(3), 269-273. https://doi.org/
10.1139/apnm-2014-0263.
Connor, K. M. & Davidson, J. R. (2003). Development of a new resilience scale:
The Connor-Davidson resilience Scale (CD-RISC). Depression and
Anxiety, 18(2), 76-82. https://doi.org/10.1002/da.10113.
Flora, D. B., LaBrish, C. y Chalmers, R. P. (2012). Old and new ideas for data
screening and assumption testing for exploratory and confirmatory factor
analysis. Frontiers in Psychology, 3(55), 1-21. https://doi.org/
10.3389/fpsyg.2012.00055.
Fornaserio, A., Savoldelli, A., Fruet, D., Boccia, G., Pellegrini, B. y Schena, F.
(2018). Physiological intensity profile, exercise load and performance
predictors of a 65-km mountain ultra-marathon. Journal of Sports
Sciences, 36(11), 1287-1295.
https://doi.org/10.1080/02640414.2017.1374707.
García, X., Molinero, O., Ruíz, R., Salguero, A., Vega, R. y Márquez, S. (2014).
La resiliencia en el deporte: fundamentos teóricos, instrumentos de
evaluación y revisión de la literatura. Cuadernos de Psicología del
Deporte, 14(3), 83-98.
Heilemann, M. V., Lee, K. y Kury, F. S. (2003). Psychometric properties of the
Spanish version of the Resilience Scale. Journal of Nursing Measurement,
11(1), 61-72.
https://doi.org/10.1891/106137403780954976
Horn, J. L. (1965). A rationale and test for the number of factors in factor analysis.
Psychometrika, 30(2), 179-185. https://doi.org/10.1007/BF02289447.
Hosseini, S. A. y Besharat, M. A. (2010). Relation of resilience with sport
achievement and mental health in a sample of athletes. Procedia-Social
and Behavioral Sciences, 5(1), 633-638.
https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2010.07.156.
Lorenzo-Seva, U., y Ferrando, P. J. (2013). Factor 9.2: A comprehensive
program for fitting exploratory and semiconfirmatory factor analysis and
IRT models. Applied Psychological Measurement, 37(6), 497-498.

Rev.int.med.cienc.act.fís.deporte - vol. 21 - número 84 - ISSN: 1577-0354
710
Lundman, B., Strandberg, G., Eisemann, M., Gustafson, Y. y Brulin, C. (2007)
Psychometric Properties of the Swedish version of the Resilience Scale.
Scandinavian Journal of Caring Sciences, 21(2), 229-237.
Martinez, S., Aguilo, A., Rodas, L., Lozano, L., Moreno, C., y Tauler, P. (2018).
Energy, macronutrient and water intake during a mountain ultramarathon
event: The influence of distance. Journal of Sports Sciences, 36(3), 333-
339.
Pesce, R. P., Assis, S. G. Avanci, J. Q., Santos, N. C. Malaquias, J. V. y
Carvalhaes, R. (2005). Adaptação transcultural, confiabilidade e validade
da escala de resiliência. Cadernos de Saúde Pública, 21(2), 436-448.
https://doi.org/10.1590/S0102-311X2005000200010.
Reche, C., y Ortín, F. (2013). Consistencia de la versión española de la escala
de resiliencia en esgrima. Avances de la Psicología del Deporte en
Iberoamérica, 2(2), 49-57.
Reche, C., Tutte, V. y Ortín, F. (2014). Resiliencia, optimismo y burnout en
judokas de competición uruguayos. Revista Iberoamericana de Psicología
del Ejercicio y el Deporte, 9(2), 267-279.
Rodríguez-Marroyo, J. A., González-Lázaro, J., Arribas-Cubero, H. F. y Villa, J.
G. (2018). Physiological demands of mountain running races. Kinesiology:
International Journal of Fundamental and Applied Kinesiology,
50(supplement 1), 60-66.
Rodríguez, M., Pereyra, M. G., Gil, E., Jofré, M., De Bortoli, M. y Labiano, L. M.
(2009). Propiedades psicométricas de la escala de resiliencia versión
argentina. Revista Evaluar, 9(1), 72-82. https://doi.org/10.35670/1667-
4545.v9.n1.465.
Rua, M. C. y Andreu, J. M. (2011). Validación psicométrica de la Escala de
Resiliencia (RS) en una muestra de adolescentes portugueses.
Psicopatología Clínica, Legal y Forense, 11(1), 51-65.
Ruiz, R., de la Vega, R., Poveda, J., Rosado, A. y Serpa, S. (2012). Análisis
psicométrico de la Escala de Resiliencia en el deporte del futbol. Revista
de Psicología del Deporte, 21(1), 143-151.
Segui, J. y Farias E. (2018) El trail running (carreras de o por montaña) en
España. Inicios, evolución y (actual) estado de la situación. RETOS.
Nuevas Tendencias en Educación Física, Deporte y Recreación, 33, 123–
128.
Trigueros, R., Álvarez, J. F., Aguilar-Parra, J. M., Alcaráz, M. y Rosado, A.
(2017). Validación y adaptación española de la escala de resiliencia en el
contexto deportivo (ERCD). Psychology, Society and Education, 9(2), 311-
324. https://doi.org/10.25115/psye.v9i2.864.
Trigueros, R., Aguilar-Parra, J.M., Álvarez, J.F., Cangas, A.J., López-Liria, R.
(2020). The effect of the motivation on the resilience and anxiety of the
athlete. Revista Internacional de Medicina y Ciencias de la Actividad
Física y el Deporte, 20(77), 73-86.
https://doi.org/10.15366/rimcafd2020.77.005.
Vallarino, T. y Reche, C. (2016). Burnout, resiliencia y optimismo en el hockey
sobre hierba femenino. Cuadernos de Psicología del Deporte, 16(3), 73-
78.
Wagnild, G. y Young, H. (1993). Development and psychometric evaluation of
the Resilience Scale. Journal of Nursing Measurement, 1(2), 165-178.

Rev.int.med.cienc.act.fís.deporte - vol. 21 - número 84 - ISSN: 1577-0354
711
Windle, G., Bennett, K. M. y Noyes, J. (2011). A methodological review of
resilience measurement scales. Health and Quality of Life Outcomes, 9(1),
8-26. https://doi.org/10.1186/1477-7525-9-8.
Número de citas totales / Total referentes: 31 (96,8%)
Número de citas propias de la revista / Journal’s own referentes: 1 (3,2%)
Rev.int.med.cienc.act.fís.deporte - vol. 21 - número 84 - ISSN: 1577-0354