Measuring psychological flexibility to promote wellbeing: validation of the Spanish Psy-Flex in a healthy sample
Autores
Crego, A., Yela-Gómez, S., Yela, J. R., Ruiz, F. J., Gloster, A. T.
Revista
Frontiers in Psychology
Resumen
Estudio de validación de la versión española del Psy-Flex (traducción de Ruiz et al., 2021), una escala breve de seis ítems que mide la presencia de flexibilidad psicológica a través de los seis procesos del Hexaflex de la ACT, en una muestra de 170 individuos sanos. El AFC confirmó una estructura unifactorial con buen ajuste, y la escala mostró buena consistencia interna (α = 0.839), alta estabilidad temporal a lo largo de un año (ICC = 0.887) y evidencias de validez divergente, discriminante y de criterio. La correlación negativa más fuerte fue con el AAQ-II (r = -0.617). Un análisis de red situó la defusión y el yo-como-contexto como procesos centrales, y la acción comprometida en una posición periférica. El Psy-Flex se confirma como una medida breve y sólida de la flexibilidad psicológica.
Resumen Detallado
Referencia completa: Crego, A., Yela-Gómez, S., Yela, J. R., Ruiz, F. J., & Gloster, A. T. (2026). Measuring psychological flexibility to promote wellbeing: validation of the Spanish Psy-Flex in a healthy sample. Frontiers in Psychology, 17, 1808313. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2026.1808313
Tipo de estudio: Adaptación y validación de un instrumento (análisis psicométrico clásico y de red de la versión española del Psy-Flex).
Contexto y objetivos
La flexibilidad psicológica —la capacidad de estar en contacto con el momento presente, abrirse a la experiencia interna y externa, y comprometerse en acciones consistentes con los valores— es un proceso central de la Terapia de Aceptación y Compromiso (ACT) y un mecanismo transdiagnóstico clave para el bienestar. Su contraparte, la inflexibilidad psicológica (evitación experiencial, fusión cognitiva, etc.), se ha vinculado a un amplio rango de problemas psicológicos. Los autores señalan importantes limitaciones metodológicas en la medición de este constructo: los términos de flexibilidad e inflexibilidad se usan a menudo de forma intercambiable, y el instrumento más común, el Acceptance and Action Questionnaire-II (AAQ-II), fue diseñado originalmente para medir inflexibilidad, con una validez discriminante discutida (posible solapamiento con neuroticismo y afecto negativo).
En este contexto, el Psy-Flex (Gloster et al., 2021) surge como una escala breve, teóricamente fundamentada y sensible al contexto, compuesta por seis ítems, cada uno referido a uno de los seis procesos del Hexaflex de la ACT (defusión, aceptación, momento presente/mindfulness, yo-como-contexto, valores/presencia de significado y acción comprometida). A diferencia de otras medidas, sus ítems evalúan la presencia de cada habilidad de flexibilidad, y no su ausencia. La escala original mostró estructura unifactorial, excelente fiabilidad y evidencias de validez convergente, divergente e incremental; adaptaciones posteriores (coreana, china, portuguesa y hebrea) confirmaron la estructura de un factor y buenas propiedades psicométricas. El instrumento se ha traducido ya a 20 idiomas.
Existen dos traducciones al español del Psy-Flex: la de Ruiz et al. (2021), aún no analizada empíricamente, y la de Navarrete et al. (2025), estudiada en personas con dolor crónico. El presente estudio tiene como objetivo analizar las propiedades psicométricas de la traducción de Ruiz et al. (2021) en una muestra de individuos sanos. Concretamente, examina su estructura factorial, consistencia interna y estabilidad temporal (test-retest), así como su validez de constructo (divergente, discriminante y convergente) y de criterio (correlaciones con medidas de flexibilidad, inflexibilidad, bienestar y salud mental), y realiza un análisis de red de los seis ítems para explorar la interacción y la importancia relativa de los procesos del Hexaflex.
Método
Participantes
La muestra estuvo compuesta por 170 individuos sanos, con predominio femenino (75.9%). La edad media fue de 42.81 años (DT = 15.51; rango 18-65). El nivel educativo se distribuyó así: 1.8% educación básica; 13.5% formación profesional o secundaria; 55.3% estudios universitarios de grado; y 29.4% posgrado. La mayoría estaba empleada (61.2%), seguida de estudiantes (15.9%), personas desempleadas (14.7%), jubiladas (7.6%) y un 0.6% en otras categorías. Los participantes fueron reclutados en Salamanca (España) en noviembre-diciembre de 2022 mediante anuncios en medios locales y redes sociales. Los datos proceden del proyecto MSC-Health (ClinicalTrials.gov NCT05695586); se emplearon principalmente las puntuaciones del momento pre-intervención (recogidas online en enero-febrero de 2023). Para la estabilidad temporal se utilizaron cinco momentos de medida: pre-intervención (T1), post-intervención (T2) y seguimientos a 3 (T3), 6 (T4) y 12 meses (T5); la N longitudinal (listwise) fue de 119, con participantes que recibieron intervenciones basadas en mindfulness (n = 87) o formaron el grupo control (n = 32).
Instrumento evaluado
El Psy-Flex (Gloster et al., 2021; traducción española de Ruiz et al., 2021) consta de seis ítems valorados en una escala Likert de 5 puntos, de 1 (Nunca) a 5 (Muy a menudo), donde puntuaciones más altas indican mayor flexibilidad psicológica. En el presente estudio, su alfa de Cronbach fue de 0.839.
Otros instrumentos de medida
Para las validaciones se emplearon: la SCS (Self-Compassion Scale, 26 ítems; α = 0.921); la MAAS (Mindful Attention Awareness Scale, 15 ítems; α = 0.897); la subescala de Presencia de Significado del MLQ (Meaning in Life Questionnaire, 5 ítems; α = 0.865); el CFQ (Cognitive Fusion Questionnaire, 7 ítems; α = 0.920); el AAQ-II (Acceptance and Action Questionnaire-II, 7 ítems; α = 0.876); la subescala de Activación del BADS (Behavioral Activation for Depression Scale, 7 ítems; α = 0.860); las HADS (Hospital Anxiety and Depression Scales, 14 ítems; ansiedad α = 0.831, depresión α = 0.793); la PSS (Perceived Stress Scale, 14 ítems; α = 0.892); el PANAS (10 ítems por dimensión; afecto positivo α = 0.906, afecto negativo α = 0.898); la SHS (Subjective Happiness Scale, 4 ítems; α = 0.853); y la SWLS (Satisfaction with Life Scale, 5 ítems; α = 0.887).
Análisis de datos
La estructura factorial se examinó mediante Análisis Factorial Confirmatorio (AFC) con AMOS 24, evaluando el ajuste con los criterios de Hu y Bentler (1999): χ²/df ≤ 3; GFI, NFI, TLI y CFI ≥ 0.90; SRMR ≤ 0.08; RMSEA ≤ 0.10. Se realizó un análisis de potencia basado en RMSEA (MacCallum et al., 1996). La fiabilidad se evaluó con el alfa de Cronbach (N = 170), correlaciones ítem-total (adecuadas si r > 0.30), alfa si se elimina el ítem, y la fiabilidad compuesta (CR, umbral 0.70). La estabilidad temporal se estimó con el coeficiente de correlación intraclase (ICC; efectos aleatorios de dos vías, tipo consistencia) sobre las puntuaciones totales en los cinco momentos. La validez de constructo incluyó validez divergente (prueba t por sexo, correlación con la edad; SPSS 22), convergente (AVE, umbral 0.50, con el criterio flexible de Fornell y Larcker, 1981) y discriminante (criterio de Fornell y Larcker: raíz cuadrada del AVE mayor que las correlaciones). La validez de criterio se analizó mediante correlaciones de Pearson interpretadas según Cohen (1988). Finalmente, se estimó una red de correlaciones parciales regularizada (EBICglasso, γ = 0.5) con los paquetes bootnet y qgraph de R, evaluando la centralidad mediante la fuerza de nodo estandarizada y la robustez mediante bootstrap (1000 iteraciones): no paramétrico para los IC 95% de los pesos de las aristas y case-dropping para el coeficiente de estabilidad de la centralidad (CS; aceptable > 0.25, ideal > 0.50).
Resultados
Estructura factorial (AFC). Se puso a prueba una estructura unifactorial, permitiendo —siguiendo los índices de modificación y estudios previos (Gloster et al., 2021; Navarrete et al., 2025)— la correlación entre los errores de los ítems 5 (valores) y 6 (acción comprometida). La solución de un factor presentó un ajuste razonable: χ² = 20.435, df = 8, p = 0.009; χ²/df = 2.554; GFI = 0.961; NFI = 0.952; TLI = 0.943; CFI = 0.970; SRMR = 0.046; RMSEA = 0.096 (IC 90% 0.045-0.148), PCLOSE = 0.065. La potencia post-hoc del modelo (df = 8, N = 170) fue de 0.75.
Fiabilidad. La consistencia interna fue buena (α = 0.839; IC 95% 0.812-0.866). El alfa siempre disminuía al eliminar cualquier ítem, excepto en el caso de "acción comprometida", cuya eliminación lo mejoraría ligeramente hasta 0.847. Las correlaciones ítem-total corregidas fueron adecuadas en todos los casos: mindfulness r = 0.564, aceptación r = 0.622, defusión r = 0.730, yo r = 0.724, valores r = 0.652 y acción comprometida r = 0.403. La estabilidad temporal a lo largo de un año fue alta (ICC = 0.887; IC 95% 0.852-0.916). En las condiciones experimentales, el ICC global fue 0.880, con un valor más bajo durante el periodo de entrenamiento de 8 semanas (ICC = 0.666, cuando las puntuaciones aumentaron) y más alto en los periodos posteriores de estabilidad (ICC = 0.902). La fiabilidad compuesta fue CR = 0.83.
Validez de constructo. La validez divergente se confirmó: no hubo diferencias significativas entre hombres (M = 3.33, DT = 0.81) y mujeres (M = 3.08, DT = 0.81; t = -1.732, df = 169, p = 0.085), ni asociación con la edad (r = -0.014, p = 0.853). El modelo unifactorial arrojó un AVE de 0.47, ligeramente inferior al criterio ideal de 0.50 pero aceptable dado que el CR superaba 0.60 (Fornell y Larcker, 1981). La raíz cuadrada del AVE (0.685) superó todas las correlaciones del Psy-Flex con los demás constructos, respaldando la validez discriminante.
Validez de criterio. Las puntuaciones totales del Psy-Flex correlacionaron significativamente, con magnitudes de medias a grandes, con todas las variables analizadas. Entre las variables de proceso, la correlación negativa más fuerte fue con el AAQ-II (r = -0.617), seguida del CFQ (r = -0.567) y la SCS (r = 0.596); también correlacionó con la MAAS (r = 0.426), el MLQ-Presencia (r = 0.404) y el BADS-A (r = 0.362). Entre las variables de resultado, destacaron la PSS (r = -0.625), el afecto negativo (r = -0.594), la ansiedad (HADS, r = -0.577) y el afecto positivo (r = 0.534), junto con felicidad (SHS, r = 0.494), depresión (HADS, r = -0.455) y satisfacción vital (SWLS, r = 0.398). A nivel de ítem, cada uno mostró su correlación más alta con la escala del proceso de flexibilidad o inflexibilidad correspondiente.
Análisis de red. La defusión emergió como el nodo más central (fuerza = 1.25), seguido del yo-como-contexto (0.92) y los valores (0.36), mientras que aceptación (-0.50), mindfulness (-0.75) y, sobre todo, acción comprometida (-1.28) mostraron una centralidad por debajo de la media. Las conexiones más fuertes se dieron entre yo y defusión (peso = 0.52) y entre aceptación y defusión (peso = 0.38). El análisis de bootstrap confirmó una red estable: los coeficientes CS fueron de 0.67 para los pesos de las aristas y de 0.52 para la fuerza de nodo, ambos por encima del umbral ideal de 0.50.
Discusión y conclusiones
Los autores concluyen que la versión española del Psy-Flex (Ruiz et al., 2021) posee propiedades psicométricas adecuadas en población sana. La estructura unifactorial ajustó bien a los datos, coherente con la escala original y sus adaptaciones; la correlación entre los errores de los ítems 5 y 6 se justifica conceptualmente (la acción comprometida presupone la clarificación de valores) y lingüísticamente (ambos ítems emplean el descriptor "importante"). La consistencia interna fue alta y comparable a la de otras versiones. Una contribución destacada es el análisis de la estabilidad a lo largo de un año (ICC = 0.887), que sugiere que el Psy-Flex es a la vez sensible al cambio tras una intervención y estable en ausencia de nuevas ganancias.
Se confirmaron la validez divergente (independencia respecto a sexo y edad), la discriminante (criterio de Fornell-Larcker) y una validez convergente aceptable pese a un AVE ligeramente inferior a 0.50. La correlación más fuerte del Psy-Flex fue, en sentido negativo, con el AAQ-II, la medida más usada de inflexibilidad, replicando el patrón de la validación original y de la validación transcultural Brasil-Portugal. También se halló una fuerte asociación con la autocompasión (SCS), una vía prometedora de investigación. El análisis de red reveló una estructura cohesiva de un único componente en el que la defusión y el yo-como-contexto actúan como nodos centrales, mientras que la acción comprometida ocupa una posición periférica, posiblemente porque su ejecución conductual depende de oportunidades y barreras ambientales externas.
Entre las implicaciones prácticas, los autores subrayan que el Psy-Flex es un instrumento breve, de gran valor en investigación y clínica, y que la identificación de variables nucleares en la red de procesos (flexibilidad, inflexibilidad y autocompasión) tiene relevancia para el diseño de intervenciones. Como limitaciones reconocen el tamaño muestral relativamente pequeño (N = 170) y una potencia de 0.75, algo por debajo del umbral de 0.80 (si bien la presencia de varios ítems con cargas altas > 0.70 aporta estabilidad al constructo), así como el predominio de mujeres en la muestra (aunque no se hallaron diferencias por sexo).
Relevancia para la medición en ACT/CBS
Este estudio aporta a la comunidad de la ciencia conductual contextual una versión española validada del Psy-Flex (traducción de Ruiz et al., 2021) para población sana, ampliando la evidencia sobre un instrumento que mide directamente la presencia de la flexibilidad psicológica —no su ausencia inferida a partir de la inflexibilidad— y de forma sensible al contexto, lo que responde a críticas metodológicas clásicas dirigidas a medidas como el AAQ-II. Al combinar la psicometría clásica con el análisis de red, ofrece además una perspectiva sobre la arquitectura interna del Hexaflex, situando la defusión y el yo-como-contexto como procesos centrales. Su brevedad, sus buenas propiedades y su fundamentación teórica en el modelo multicomponente de la ACT lo convierten en una herramienta valiosa para la evaluación clínica y de investigación de los procesos de flexibilidad psicológica.
Este resumen ha sido generado con Inteligencia Artificial y podría contener errores. Se recomienda consultar el artículo original.