SciELO - Scientific Electronic Library Online

 
vol.18 número1Prácticas de evaluación psicológica en ámbitos jurídicos: Una encuesta a profesionales de LatinoaméricaInteligencia emocional y procrastinación académica en estudiantes universitarios en Perú índice de autoresíndice de materiabúsqueda de artículos
Home Pagelista alfabética de revistas  

Servicios Personalizados

Revista

Articulo

Links relacionados

Compartir


Ciencias Psicológicas

versión impresa ISSN 1688-4094versión On-line ISSN 1688-4221

Resumen

CASTRO SOLANO, Alejandro; LUPANO PERUGINI, María Laura; CAPORICCIO TRILLO, Micaela Ailén  y  COSENTINO, Alejandro César. Validación de un modelo de rasgos positivos y negativos de personalidad como predictores del bienestar psicológico aplicando algoritmos de machine learning. Cienc. Psicol. [online]. 2024, vol.18, n.1, e3286.  Epub 01-Jun-2024. ISSN 1688-4094.  https://doi.org/10.22235/cp.v18i1.3286.

El objetivo de este estudio fue verificar un modelo predictivo de rasgos de personalidad positivos y negativos tomando como criterio el bienestar psicológico mediante la implementación de algoritmos de machine learning. Participaron 2038 sujetos adultos (51.9 % mujeres). Para la recolección de datos se utilizó: Big Five Inventory y Mental Health Continuum-Short Form. Además, para evaluar los rasgos positivos y negativos de personalidad se utilizaron los ítems ya validados de los modelos de rasgos positivos (HFM) y negativos (BAM) de forma conjunta. A partir de los hallazgos encontrados se pudo verificar que la eficacia predictiva del modelo testeado de rasgos positivos y negativos derivados de un enfoque léxico resultó superior a la capacidad predictiva de los rasgos normales de personalidad para la predicción del bienestar.

Palabras clave : rasgos positivos; rasgos negativos; personalidad; bienestar psicológico; algoritmos.

        · resumen en Portugués | Inglés     · texto en Español | Inglés     · Español ( pdf ) | Inglés ( pdf )