INTRODUCCIÓN
La figura del entrenador es considerada uno de los agentes socializadores más importantes en el contexto deportivo (Fenton, Duda, Quested y Barrett, 2014; Gaudreau et al., 2016; Pulido-González, Leo, Chamorro y García-Calvo, 2015; Ramis, Torregrosa, Viladrich y Cruz, 2013). Su importancia no radica solo en las posibles mejoras que pueda producir en los deportistas a nivel físico, sino también en aquellas que pueda producir a nivel motivacional (Aróstegi, Goñi, Infante y Zubillaga, 2013; Pedro y Veloso, 2018; Smoll, Cumming y Smith, 2011).
La Teoría de la Autodeterminación (TAD) (Deci y Ryan, 1985, 2000) es uno de los principales marcos teóricos que defiende la importancia del clima motivacional generado por el entrenador. Es decir, según la TAD el tipo de motivación que va a desarrollar el deportista (por ejemplo, desmotivación, motivación extrínseca o motivación intrínseca), va a depender en gran medida del clima motivacional generado por el entrenador. Por ello, y de acuerdo con Deci y Ryan, 1985, uno de los aspectos más importantes que ha de tener un entrenador en su actividad es el apoyo a la autonomía de los deportistas. Un contexto de apoyo a la autonomía es aquel en el que deportista tiene la posibilidad de elegir entre varias opciones, su perspectiva es considerada por el entrenador, posibilitando de esta forma su propia iniciativa (Deci, 1987; Núñez, León, Grijalvo y Martin-Albo, 2012). Consecuentemente, el apoyo a la autonomía por parte del entrenador actúa como factor protector contra la desmotivación en los deportistas, a la vez que favorece las formas más autodeterminadas de motivación (Almagro, Sáenz-López y Moreno-Murcia, 2012; Fenton et al., 2014; Pulido-González et al., 2015; Ramis et al., 2013).
Respecto a instrumentos de medida del apoyo a la autonomía por parte de los entrenadores, en el marco de la TAD (Deci y Ryan, 1985), Williams y Deci (1996) desarrollaron el Learning Climate Questionnaire, que posteriormente fue traducido y adaptado al deporte en español por Balaguer et al. (2009) obteniendo como resultado el Cuestionario de Clima en el Deporte. Este cuestionario, al igual que en su versión original, está compuesto por 15 ítems en su versión larga y seis en su versión reducida, que evalúan la percepción de los deportistas sobre el apoyo a la autonomía ofrecido por sus entrenadores. El Cuestionario de Clima en el Deporte ha demostrado unas propiedades psicométricas y valores de fiabilidad adecuados tanto en su versión larga (RMSEA = .03; CFI = .93; α = .96) como en su versión reducida (RMSEA = .02; CFI = .97; α = .93) (Balaguer et al., 2009).
Investigaciones previas en diferentes contextos (por ejemplo, educativo y deportivo) que han utilizado el Cuestionario de Clima en el Deporte (Balaguer et al., 2009) para evaluar la percepción de apoyo a la autonomía, han apoyado sus propiedades psicométricas (Álvarez, Balaguer, Castillo y Duda, 2009; Balaguer, Castillo y Duda, 2008; Granero-Gallegos, Baena-Extremera, Sánchez-Fuentes y Martínez-Molina, 2014; López-Walle, Balaguer, Castillo y Tristán, 2012; Maldonado, Pacheco y Jorge, 2017; Morillo, Reigal y Hernández-Mendo, 2018; Núñez et al., 2012). Por ejemplo, en el contexto educativo, Núñez et al., 2012) analizaron la versión original del Learning Climate Questionnaire traducida y adaptada al español en 422 estudiantes universitarios, obteniendo una estructura unifactorial que mostró unos valores de ajuste adecuados en su versión larga (RMSEA = .08; CFI = .98; TLI = .94; α = .95), así como en su versión corta (RMSEA = .10; CFI = .98; TLI = .96; α = .91). Después, Granero-Gallegos et al. (2014) tradujeron y adaptaron al contexto de la Educación Física español la versión original del Learning Climate Questionnaire, obteniendo nuevamente una estructura unifactorial con buenos valores de ajuste (RMSEA = .06; CFI = .98; GFI = .99; NFI = .98; NNFI = .98; α = .95). Por otro lado, en el ámbito deportivo, son varios los estudios que han mostrado unos adecuados valores de ajuste del Cuestionario de Clima en el Deporte (Álvarez et al., 2009; Balaguer et al., 2008; López-Walle et al., 2012; Morillo et al., 2018). Por ejemplo, Álvarez et al., 2009analizaron la estructura factorial del Cuestionario de Clima en el Deporte en una muestra de 370 futbolistas adolescentes varones, obteniendo como resultado una estructura unifactorial con unos valores de ajuste adecuados (RMSEA = .07; CFI = .93; NNFI = .92; α = .89), siendo similares a los obtenidos por otros estudios realizados en contextos deportivos (Balaguer et al., 2008; López-Walle et al., 2012; Morillo et al., 2018).
Centrándonos en el contexto cultural mexicano, son pocos los estudios que han examinado las propiedades psicométricas del Learning Climate Questionnaire (López-Walle et al., 2012; Maldonado et al., 2017). En el contexto educativo, Maldonado et al., 2017 analizaron la versión original del Learning Climate Questionnaire traducida al español hablado en México en 859 estudiantes de educación secundaria, obteniendo una estructura unifactorial que mostró buenos valores de ajuste (RMSEA = .06; CFI = .99; NNFI = .99; α = .92). Finalmente, en el contexto deportivo, López-Walle et al., 2012 adaptaron y analizaron la versión española del Cuestionario de Clima en el Deporte (Balaguer et al., 2009) al español hablado en México en 669 deportistas mexicanos, obteniendo nuevamente una estructura unifactorial que mostró unos valores de ajuste adecuados (RMSEA = .08; CFI = .91; NNFI = .91; α = .89).
Desafortunadamente, hasta la fecha no hay estudios previos que hayan analizado la composición e invarianza factorial por género de la versión española del Cuestionario de Clima en el Deporte en el contexto deportivo mexicano en deportistas universitarios; lo que podría servir como una útil referencia para la investigación relacionada a la medición de la percepción del apoyo a la autonomía en este ámbito. Consecuentemente, el objetivo de la presente investigación instrumental (Ato, López y Benavente, 2013) fue investigar la estructura factorial de la versión en español del Cuestionario de Clima en el Deporte (S-SCQ) propuesta por Balaguer et al. (2009) y su equivalencia psicométrica en deportistas universitarios mexicanos hombres y mujeres; lo que se justifica por la importancia de comprobar la estructura factorial de un instrumento y la equivalencia psicométrica del mismo en distintos grupos (Abalo, Lévy, Rial y Varela, 2006).
MATERIAL Y MÉTODOS
Participantes
La muestra de 432 universitarios, de la ciudad de Chihuahua México, que practican algún deporte y participan regularmente en torneos o competencias deportivas; 169 mujeres y 263 hombres. La muestra se obtuvo mediante un muestreo por conveniencia. La edad de los participantes fluctuó entre los 18 y 26 años, con una media de 20.40 y una desviación estándar de 1.89 años.
Instrumentos
La versión en español del Cuestionario de Clima en el Deporte (S-SCQ) de Balaguer et al. (2009) consta de 15 ítems en su versión completa y por 6 ítems en su versión reducida, evalúa el grado en el que los o las deportistas perciben que sus entrenadores o entrenadoras apoyan su autonomía. Cada ítem se inicia con la frase: "En mi deporte…" y las respuestas se recogen en una escala tipo Likert de siete puntos, que oscila desde nada verdadero (1), hasta muy verdadero (7).
Para nuestro estudio se hicieron dos adaptaciones a la versión de Balaguer et al. (2009). Motivo por el cual nos referiremos al cuestionario S-SCQ como cuestionario S-SCQ-M
Primera adaptación, en la versión utilizada en la presente investigación las respuestas se recogen en una escala tipo Likert de siete puntos, que oscila desde nada verdadero (0), hasta muy verdadero (6).
La segunda adaptación consistió en aplicar el instrumento por medio de una computadora; esto con el fin de permitir el almacenamiento de los datos sin etapas previas de codificación, con una mayor precisión y rapidez. Además de permitir que la redacción de cada ítem estuviera acorde al género del entrenador de cada deportista.
Procedimiento
Se invitó a participar en el estudio a universitarios, de la ciudad de Chihuahua México, que practicaban algún deporte y participaban regularmente en torneos o competencias deportivas. Los que aceptaron participar firmaron el consentimiento informado. Luego se aplicó el instrumento antes descrito en una sesión de aproximadamente 25 minutos; en las aulas de los centros educativos. Al inicio de la evaluación se comentaban las instrucciones del cuestionario y los objetivos de la investigación. Una vez aplicado el instrumento se procedió a recopilar y a analizar los datos mediante el paquete SPSS 18.0 y AMOS 21.0.
Análisis estadístico
El análisis psicométrico se realizó en dos etapas: 1) Análisis de las propiedades psicométricas del instrumento y 2) Análisis de invarianza factorial; con el fin de obtener una prueba que presente las mejores propiedades psicométricas.
Análisis de las propiedades psicométricas del instrumento
El primer paso del análisis de las propiedades psicométricas del cuestionario consistió en calcular la asimetría y la curtosis de cada ítem, para determinar si se cumplía el supuesto de normalidad.
Luego, se sometieron a comparación dos modelos de medida: el S-SCQ-M1A, que responde a una estructura unifactorial acorde a la distribución original de los ítems dentro del cuestionario según Balaguer et al. (2009) y el S-SCQ-M1B, que corresponde a la estructura factorial del modelo anterior sin los ítems que de acuerdo a los índices de modificación resultaron no adecuados.
Posteriormente, a través del Coeficiente Alpha de Cronbach (Elosua y Zumbo, 2008; Nunnally y Bernstein, 1995) y del Coeficiente Omega (Revelle y Zinbarg, 2009; Sijtsma, 2009) se calculó la fiabilidad del factor del mejor modelo de medida obtenido.
Análisis de invarianza factorial.
Con el fin de obtener una prueba que presentara las mejores propiedades para la conformación de los puntajes del cuestionario S-SCQ-M en mujeres y hombres se llevó a cabo un análisis de la invarianza factorial, tomando como base el mejor modelo obtenido en la muestra total (S-SCQ-M1B). Luego se calculó la fiabilidad, en ambas muestras, a través del Alfa de Cronbach y el Coeficiente Omega (Revelle y Zinbarg, 2009).
Para conducir todos los análisis factoriales confirmatorios se utilizó el software AMOS 21 (Arbuckle, 2012), las varianzas de los términos de error fueron especificados como parámetros libres, en las variables latentes (factores) se fijó uno de los coeficientes estructurales asociados a uno, para que su escala sea igual a la de una de las variables observables (ítems). El método de estimación empleado fue el de Máxima Verosimilitud (ML) con la aplicación de procedimientos de remuestreo bootstrap para los casos de no normalidad (Byrne, 2010; Kline, 2011); aun cuando en AMOS 21.0 el ML es especialmente robusto para posibles casos de no normalidad, especialmente si la muestra es suficientemente amplia y los valores de asimetría y curtosis no son extremos (asimetría < |2| y curtosis < |7|); siguiendo además la recomendación de Thompson (2004), en el sentido de que cuando se emplea análisis factorial confirmatorio se debe corroborar no sólo el ajuste de un modelo teórico sino que es recomendable comparar los índices de ajuste de varios modelos alternativos para seleccionar el mejor.
Para evaluar el ajuste del modelo se emplearon el estadístico Chi-cuadrado, el índice de bondad de ajuste (GFI) y el error cuadrático medio de aproximación (RMSEA) como medidas absolutas de ajuste. El índice de bondad ajustado (AGFI), el Índice Tucker-Lewis (TLI) y el índice de bondad de ajuste comparativo (CFI) como medidas de ajuste incremental. La razón de Chi-cuadrado sobre los grados de libertad (CMIN/GL) y el Criterio de Información de Akaike (AIC) como medidas de ajuste de parsimonia (Byrne, 2010; Gelabert et al., 2011).
RESULTADOS
Asimetría y curtosis de los ítems del cuestionario
En la Tabla 1, además de las medias y desviaciones estándar, se resumen los valores de asimetría y curtosis de las distintas variables contempladas en el modelo de medida. La mayoría de las variables muestran valores de asimetría de ± 1.40 y ± 1.50 de curtosis, por lo que se infiere que las variables se ajustan razonablemente a una distribución normal (normalidad univariada); sin embargo el índice multivariado de Mardia por encima del valor 70 indica ausencia de normalidad multivariada (Rodríguez y Ruiz, 2008).
Análisis factorial confirmatorio muestra total
Los resultados globales del análisis factorial confirmatorio (GFI .785; RMSEA .124; CFI .888) para el modelo S-SCQ-M1A que corresponde a una estructura unifactorial acorde a la distribución original de los ítems dentro del cuestionario, indican que el modelo de medición es no aceptable (Tabla 2).
Tabla 2. Índices absolutos, incrementales y de parsimonia para los modelos generados.

* p < .05
Nota. GFI = índice de bondad de ajuste; RMSEA = error cuadrático medio de aproximación; AGFI = índice corregido de la bondad de ajuste; TLI = índice de Tucker-Lewis; CFI = índice de ajuste comparativo; CMIN/DF = índice de ajuste chi cuadrado dividido por los grados de libertad; AIC = criterio de información de Akaike
El factor del modelo S-SCQ-M1A explica aproximadamente el 60% de la varianza y de acuerdo a los resultados obtenidos 12 de los 15 ítems saturan por encima de .70 en su dimensión prevista (Tabla 3).
Tabla 3. Soluciones estandarizadas análisis factorial confirmatorio para los Modelos S-SCQ-M1A y S-SCQ-M1B

Los resultados globales del análisis factorial confirmatorio (GFI .987; RMSEA .042; CFI .997) del segundo modelo sometido a prueba (S-SCQ-M1B) que corresponde a la estructura factorial del modelo anterior sin los ítems 1, 3, 9, 11, 12, 13, 14 y 15 indican que este modelo de medición es mejor que el modelo anterior y que su ajuste es óptimo (Tabla 2). El factor de este modelo explica aproximadamente el 74% de la varianza. Por otro lado todos los ítems saturan por encima de .70 en su dimensión prevista (Tabla 3).
El factor del modelo S-SCQ-M1A, obtiene valores de consistencia interna de α = .934 y Ω = .950. El factor del modelo S-SCQ-M1B, obtiene valores de consistencia interna de α = .940 y Ω = .938.
Análisis factoriales confirmatorios hombres y mujeres
Tanto en la muestra de hombres como de mujeres todas las variables muestran valores de asimetría de ± 1.50 y ± 1.60 de curtosis, además, el índice multivariado de Mardia por debajo del valor 70 indica normalidad multivariada (Rodríguez y Ruiz, 2008).
De acuerdo a los resultados de la Tabla 4 el análisis factorial confirmatorio de 7 ítems agrupados en un solo factor en la muestra de mujeres es óptimo (GFI .970 y RMSEA .067) y de acuerdo a las medidas de ajuste incremental y de parsimonia significativamente superior al modelo independiente y muy similar al modelo saturado.
Por otro lado, el análisis factorial confirmatorio en la muestra de hombres (Tabla 4), indica nuevamente que el modelo de medición unifactorial es óptimo (GFI .983 y RMSEA .040) y de acuerdo a las medidas de ajuste incremental y de parsimonia significativamente superior al modelo independiente y muy similar al modelo saturado.
Tabla 4. Índices absolutos, incrementales y de parsimonia para los modelos generados. Análisis factorial confirmatorio para mujeres y hombres.

* p < .05
Nota. GFI = índice de bondad de ajuste; RMSEA = error cuadrático medio de aproximación; AGFI = índice corregido de la bondad de ajuste; TLI = índice de Tucker-Lewis; CFI = índice de ajuste comparativo; CMIN/DF = índice de ajuste chi cuadrado dividido por los grados de libertad; AIC = criterio de información de Akaike
De acuerdo a los resultados de la Tabla 5, en ambas muestras, la mayoría de los ítems saturan por encima de .70 en su dimensión prevista.
Invarianza de la estructura factorial entre mujeres y hombres
Los índices de ajuste obtenidos (Tabla 6) permiten aceptar la equivalencia de los modelos de medida básicos entre las dos muestras. Aunque el valor de Chi-cuadrado excede al exigido para aceptar la hipótesis de invarianza, los índices GFI=.978, CFI=.995, RMSEA=.037 y AIC=102.936 refuerzan esta conclusión lo que nos permite aceptar el modelo base de la invarianza (modelo sin restricciones).
Tabla 6. Índices de bondad de ajuste de cada uno de los modelos puestos a prueba en la invarianza factorial.

* p < .05
Nota. GFI = índice de bondad de ajuste; RMSEA = error cuadrático medio de aproximación; AGFI = índice corregido de la bondad de ajuste; TLI = índice de Tucker-Lewis; CFI = índice de ajuste comparativo; CMIN/DF = índice de ajuste chi cuadrado dividido por los grados de libertad; AIC = criterio de información de Akaike
Añadiendo al modelo base restricciones sobre las cargas factoriales caracterizamos la invarianza métrica. Los valores que se recogen en la Tabla 6 permiten aceptar este nivel de invarianza. El índice de ajuste general (GFI .973) y el error cuadrático medio de aproximación (RMSEA .035) siguen aportando información convergente en el sentido de la invarianza métrica. Además el criterio de información de Akaike (AIC 98.629) y el índice comparativo de Bentler (CFI .994) no sufren grandes variaciones respecto al modelo anterior. Haciendo uso del criterio para la evaluación de los modelos anidados propuesto por Cheung y Rensvold (2002), quiénes sugieren que si el cálculo de la diferencia de los CFI de ambos modelos anidados disminuye en .01 o menos, se da por bueno el modelo restringido y por tanto el cumplimiento de la invarianza factorial; la diferencia entre CFIs obtenida permite aceptar el modelo de invarianza métrica. Podemos concluir hasta ahora que las cargas factoriales son equivalentes en las dos muestras.
Una vez demostrada la invarianza métrica entre las muestras, pasamos a evaluar la equivalencia entre interceptos (invarianza factorial fuerte). Los índices (Tabla 6) muestran un ajuste óptimo de este modelo, tanto evaluado de modo independiente como analizándolo respecto a su anidamiento con el modelo de invarianza métrica. La diferencia entre los índices comparativos de Bentler es de cuatro milésimas; el índice de ajuste general es .966 y el error cuadrático medio de aproximación es .044. Aceptada la invarianza fuerte, los dos modelos evaluados son equivalentes respecto a los coeficientes factoriales y a los interceptos.
El factor del modelo S-SCQ-M1B alcanza valores de consistencia interna por encima de .90 en ambas muestras (hombres y mujeres) (Tabla 7).
Contraste de las medias entre mujeres y hombres
Una vez comprobada la invarianza factorial, las diferencias entre las medias del factor de los dos grupos se estimaron tomando como referente la muestra de mujeres, fijando en 0 el valor de las medias para dicha muestra y estimando libremente el valor de las medias para la muestra de hombres. Las restricciones sobre los coeficientes de regresión e interceptos, requeridos para los contrastes entre las medias se realizaron automáticamente mediante el software AMOS 21 (Arbuckle, 2012). Los resultados de las comparaciones entre medias (.293, p <0.05) indicaron que las mujeres, en comparación con los hombres, manifiestan menor apoyo a su autonomía por parte de su entrenador o entrenadora.
DISCUSIÓN Y CONCLUSIONES
De los resultados mostrados, de su análisis y tomando en cuenta que el objetivo principal de este estudio fue el de examinar la estructura factorial de la versión en español del Cuestionario de Clima en el Deporte (S-SCQ-M) y la medición de su invariancia factorial en mujeres y hombres deportistas universitarios, se pueden obtener las siguientes conclusiones:
1) Los análisis factoriales confirmatorios realizados en la muestra total apoyan la estructura factorial de un solo factor; donde el factor así obtenido presenta en general saturaciones factoriales estandarizadas adecuadas, saturaciones que en general se corresponden con la estructura propuesta para el cuestionario por Balaguer et al. (2009); no obstante la necesidad de eliminar ocho de los ítems.
2) El Análisis Factorial Confirmatorio tanto en la muestra de mujeres como de hombres, indicó que el ajuste de los datos al modelo teórico de 7 ítems agrupados en un solo factor es óptimo. Al mismo tiempo que el factor así obtenido presenta saturaciones factoriales estandarizadas adecuadas.
3) El factor en ambas muestras evidenció una consistencia interna muy alta, a pesar del número reducido de ítems.
4) Conjuntamente con todo lo antes dicho, los resultados del análisis de la invarianza factorial entre hombres y mujeres; indican una alta congruencia entre pares de factores. Lo que sugiere la existencia de fuertes evidencias de la validación cruzada de la medida y por tanto de la estabilidad de la estructura, hasta que no se demuestre lo contrario.
5) Las comparaciones entre los grupos reflejaron diferencias significativas, a favor de los hombres en cuanto a su percepción sobre el apoyo a su autonomía por parte de su entrenador o entrenadora; Amorose, Anderson-Butcher, Newman, Fraina, y Iachini (2016) afirman que la motivación autodeterminada en el deporte está relacionada con influencias sociales, variables como los entrenadores, los padres y las madres de los atletas; sin embargo, aunque los autores no encontraron diferencias significativas de acuerdo al género en relación a estas variables, los valores de F univariados indicaron que las mujeres y los hombres sí difirieron en la percepción de la autonomía en relación al padre, además las mujeres fueron quienes reportaron un apoyo a la autonomía significativamente mayor. Sería interesante indagar si las diferencias percibidas en este estudio se deban a la cultura mexicana históricamente marcada por el machismo.
En síntesis, el análisis de las propiedades psicométricas de la versión en español del Cuestionario de Clima en el Deporte (S-SCQ) ha mostrado que una estructura unifactorial, de acuerdo a los requisitos psicométricos establecidos, es viable, adecuada e invariante entre hombres y mujeres universitarios. La estructura unifactorial ha mostrado adecuados indicadores de ajuste y de validez.
Sin embargo, el alcance de estos resultados es limitado, y es necesario que en investigaciones futuras se confirme la estructura obtenida, lo cual permitirá contar con evidencia más robusta respecto a la estructura factorial de la escala. Específicamente, debe demostrarse si la invarianza de la estructura de la escala se cumple por edad y deporte; de tal manera que, se considera que más estudios son necesarios con el fin de corroborar o refutar los datos obtenidos en las investigaciones realizadas hasta el momento.
Asimismo, es indispensable comprobar si el cuestionario resulta útil para predecir motivación y logros deportivos.
APLICACIONES PRÁCTICAS
De acuerdo a la teoría de la autodeterminación la satisfacción de la necesidad de autonomía, junto con las de sentirse competente y relacionado con los demás, es esencial para el desarrollo tanto de la motivación autodeterminada, como del bienestar psicológico, de ahí la importancia de contar con instrumentos válidos y confiables para su medición. Por ello, el presente estudio analiza las propiedades psicométricas propuestos por Balaguer et al. (2009) para el Cuestionario de Clima en el Deporte (S-SCQ). Este estudio además sirve de referencia para futuras investigaciones sobre el estudio de instrumentos para la medición de la percepción de apoyo a la autonomía en deportistas con diferentes factores personales y culturales. Finalmente, el presente instrumento será de gran utilidad para la aplicación en diferentes ámbitos como, por ejemplo, estudios descriptivos o de intervención.