En el contexto actual, las denominadas “adicciones conductuales” han adquirido una creciente relevancia en la investigación científica (Rodríguez et al., 2023), definidas como la pérdida de control sobre una conducta que genera consecuencias adversas, además de un fallo en la resistencia al impulso o tentación de realizar un acto dañino para sí mismo u otros (Grant et al., 2010). Dentro de este grupo se pueden encontrar distintas tipologías en función del foco que produce la conducta problemática, destacándose entre ellas por ser una de las más estudiadas la “adicción a las compras”, también conocida como “oniomanía” o “compras compulsivas” (Mestre-Bach et al., 2017; Rodríguez et al., 2023; Thomas et al., 2024). Esta puede explicarse como la acción de gastar dinero de forma descontrolada para adquirir bienes en cantidades innecesarias, más allá del presupuesto disponible y sin utilizar estos bienes para los fines previstos (Müller et al., 2021) y que puede generar un malestar clínico significativo, acumulación de deudas, relaciones tensas y deterioro en áreas importantes del funcionamiento (Müller et al., 2019).

Cabe la posibilidad de que el individuo desarrolle una fuerte vinculación a los productos comprados, pudiendo derivar en ciertas patologías psicológicas, como el trastorno de acumulación (Moulding et al., 2021); u otras comorbilidades, como con la depresión, ansiedad, trastornos de la conducta alimentaria, trastornos del control de impulsos y dependencia del alcohol o nicotina (Dell’Osso et al., 2008; Weinstein et al., 2016).

A pesar de que hace más de un siglo que fue acuñado el término “adicción a las compras”, no es hasta los últimas décadas que se le empieza a dar una mayor visibilidad (Andreassen et al., 2015), y ya no solo a esta en concreto, sino a las adicciones comportamentales en general, las cuales ya han sido reconocidas por el Manual Diagnóstico y Estadístico de los Trastornos Mentales (DSM-5; American Psychiatric Association [APA], 2014), que creó un nuevo apartado de “trastornos adictivos no relacionados con sustancias” incluyendo el “trastorno por juego”; y por el CIE-11, con la inclusión del trastorno por adicción a los videojuegos dentro de la categoría de “uso de sustancias o comportamientos adictivos” (Organización Mundial de la Salud [OMS], 2021). A pesar de ello, sigue existiendo un debate abierto acerca de cómo se deberían categorizar otros comportamientos problemáticos similares, como, por ejemplo, las compras compulsivas (Mestre-Bach et al., 2017; Müller et al., 2015).

Los estudios poblacionales evidencian que este fenómeno está suponiendo un creciente problema, con altas prevalencias en diferentes territorios, como Norteamérica, Sudamérica o Europa (Leite y Silva, 2016), aunque parecen aumentar en regiones de consumo en desarrollo (Müller et al., 2019). Un metaanálisis fue realizado (Maraz et al., 2016), el cual recogió 40 estudios de 16 países distintos, concluyendo que existe una prevalencia de alrededor del 5 %. También se determinó que este tipo de conductas presenta una mayor relación con ser joven y mujer (Adamczyk, 2024; Maraz et al., 2016; Villardefrancos y Otero-López, 2016), con tener bajos niveles educativos (Maraz et al., 2015) y un bajo ingreso anual promedio (De Mattos et al., 2016; Gori et al., 2022). Asimismo, se han encontrado características comunes entre las personas que llevan a cabo compras compulsivas y otros comportamientos típicos en personas adictas, como el hecho de guardar relación con altos niveles de impulsividad y síntomas obsesivo-compulsivos y niveles más bajos de bienestar y autoestima (Aboujaoude, 2014). En otros estudios europeos, se estima que entre el 3 % y el 8,7 % de las personas adultas pueden presentar criterios de compra compulsiva (Adamczyk et al., 2020; Maraz et al., 2015).

La Escala de Adicción a las Compras de Bergen (The Bergen Shopping Addiction Scale; BSAS) es un instrumento desarrollado en Noruega por Cecilie Schou Andreassen et al. (2015), dirigido a la evaluación de los componentes básicos de la adicción en el marco de la compra compulsiva. El instrumento es unifactorial y consta de una versión reducida de 7 ítems presentados en una escala tipo Likert de cinco puntos de anclaje, en la que se puede obtener una puntuación de entre 0 y 28, donde una mayor puntuación significa un mayor riesgo de compra compulsiva. En su validación original (Andreassen et al., 2015), la escala demostró tener una buena consistencia interna (α = 0,87), además de buena validez convergente (r = 0,80) con la Compulsive Buying Measurement Scale (CBMS; Valence et al., 1988). Las buenas propiedades psicométricas de su validación hacen que el BSAS sea una de las escalas más utilizadas en la detección de compra compulsiva, por lo que ha sido adaptada en diferentes países, en los cuales también ha mostrado poseer unas buenas cualidades psicométricas (González y Lemos, 2020; Riasat y Akram, 2023; Uzarska et al., 2021).

A pesar de la presencia de diversos instrumentos modernos para medir las compras compulsivas, como el “Pathological Buying Screener” (PBS, Müller et al., 2015), el BSAS ha mostrado ser uno de los más populares, presentando buenas cualidades psicométricas en el momento de su aplicación (Chang et al., 2021; Nadeau et al., 2019; Zarate et al., 2022), a pesar de que algunas investigaciones han encontrado coeficientes de fiabilidad más bajos (Mert y Tengilimoğlu, 2023).

Originalmente, el BSAS (Andreassen et al., 2015) presenta dos versiones, una de 28 ítems y otra reducida de 7 ítems. Se descartaron todos aquellos estudios en los que se había aplicado la versión de 28 ítems (Brunelle y Grossman, 2022; Heffernan et al., 2024; Grassi et al., 2024). Se decidió estudiar la versión de 7 ítems debido a diversos motivos. El primero es que, cuando se acorta un test eliminando ítems, la fiabilidad de las puntuaciones generalmente disminuye porque se dispone de menos información para estimar el rasgo o la habilidad (Nunnally y Bernstein, 1994), idea que parece consistente al existir estudios que reportaron coeficientes de fiabilidad más bajos (Charzyńska et al., 2021; Mert y Tengilimoğlu, 2023). Asimismo, fueron escasos los artículos encontrados que habían utilizado la versión de 28 ítems, concretamente 3, por lo que se decidió desestimar la inclusión de los artículos que aplicasen esta versión.

Las discrepancias en los valores de fiabilidad reportados, junto a la ausencia de investigaciones que pongan en relación estos valores, hacen que el objetivo principal de la presente investigación sea evaluar la fiabilidad promedio de las puntuaciones obtenidas en diferentes aplicaciones del BSAS para estimar su consistencia interna. Como objetivo específico, se plantea identificar el efecto de distintas variables moderadoras que pueden mostrarse asociadas a la magnitud de la fiabilidad de las puntuaciones de la escala, entre las que se encuentran la edad media (y su DT), puntuación media obtenida en el BSAS (y su DT), porcentaje de mujeres en la muestra y contexto cultural.

Se ha llevado a cabo la realización de un metaanálisis, siguiendo las recomendaciones de la guía PRISMA (Page et al., 2021) y la lista de comprobación para la realización de metaanálisis de generalización de la fiabilidad, REGEMA (Sánchez-Meca et al., 2021). Además, se registró en la plataforma PROSPERO (código de registro: CRD420250650885).

En la figura 1 se muestra que, inicialmente, se encontraron 260 artículos. Tras eliminar los duplicados, se seleccionaron un total de 133 estudios. Posteriormente, se llevó a cabo una revisión de título, resumen y palabras clave, lo que llevó a la eliminación de 83 estudios por no haber aplicado el instrumento, a pesar de haberlo citado. Además, otros 10 artículos fueron descartados debido a la imposibilidad de acceder a su contenido para la lectura. Finalmente, el criterio de exclusión llevó a la eliminación de 25 estudios que sí habían aplicado el BSAS, según los siguientes motivos: reportar un coeficiente de fiabilidad de anteriores estudios o no reportaron la fiabilidad directamente; presentar un rango en vez del valor exacto; los que habían aplicado otras versiones del BSAS que no fueran la de 7 ítems; y los estudios que utilizaran muestras repetidas (en cuyo caso, se seleccionó solo una de ellas). Como resultado, 15 estudios superaron las fases de cribado, comprendiendo un total de 17 muestras distintas, que fueron seleccionadas para la realización del presente estudio. A continuación, pueden verse los artículos seleccionados recogidos en la Tabla 1.

Tras el proceso de cribado y de extracción de datos, se analizó el alfa de Cronbach de las 17 muestras incluidas en el metaanálisis, con un total de 34 052 participantes. Tras llevar a cabo el análisis y transformar los valores a alfa de Cronbach nuevamente para facilitar su interpretación, la fiabilidad media de las puntuaciones de la escala fue de 0,88 (95 % CI [0,86 a 0,91]). Estos resultados mostraron una elevada heterogeneidad en todos los índices analizados (Q[16] = 486,77, p < 0,0001; I² = 98,77 %; τ = 0,41 y τ² [se] = 0,17 [0,06]).

A continuación, se llevaron a cabo los análisis de influencia de los estudios incluidos para identificar posibles outliers que afectasen a los resultados presentados. En la figura 2 se representa gráficamente el resultado del primero de los análisis, encontrando que ninguno de los estudios estaría actuando como un outlier en base a los resultados.

De forma complementaria, se llevó a cabo un metaanálisis combinatorio con las 131 071 posibles combinaciones para obtener una información más robusta y detallada. La representación gráfica de estas combinaciones se muestra en la Figura 3.

Finalmente, los diferentes análisis basados en machine learning utilizados para identificar posibles clústeres y outliers coincidieron en señalar dos estudios (Chang et al., 2021; Mert y Tengilimoğlu, 2023, Muestra A) como outliers. Los resultados de los algoritmos K-means, DBSCAN y GMM también encontraron dos, un y siete clústeres sucesivamente.

De forma adicional, se realizaron dos GOSH plots con las combinaciones que incluyen el artículo de Sylvia Chang et al. (2021) y Mustafa Mert y Dilara Tengilimoğlu, (2023; Muestra A) para poder comprobar su influencia en el tamaño del efecto y la heterogeneidad de los resultados. A raíz de los resultados obtenidos, se decidió eliminar las dos muestras marcadas como outliers y repetir el metaanálisis con 15 muestras compuestas por 33 315 participantes. Esta vez el valor medio del alfa de Cronbach fue de 0,88 (95 % CI [0,86 a 0,90]). Tanto estos resultados globales como el resultado de cada uno de los estudios incluidos se muestran en la figura 4. Estos resultados mostraron una elevada heterogeneidad en todos los índices analizados (Q[14] = 288,99, p < 0,0001; I² = 97,99 %; τ = 0,31 y τ² [se] = 0,10 [0,04]), por lo que resultó pertinente llevar a cabo un análisis de moderadores.

El objetivo principal de la presente investigación fue evaluar la consistencia interna de las puntuaciones obtenidas en diferentes aplicaciones del test a distintas muestras, para así poder examinar los factores que podrían estar influyendo en las posibles variaciones observadas en los resultados (Guillén-Riquelme y Buela-Casal, 2014).

El metaanálisis se realizó sobre la escala BSAS (Andreassen et al., 2015), analizando 17 muestras independientes provenientes de 15 estudios distintos que, tras la eliminación de los dos outliers, pasaron a ser 15 muestras pertenecientes a 14 estudios, las cuales abarcaban una muestra acumulada de 33 315. En cuanto a la fiabilidad promedio mediante consistencia interna obtenida por las distintas muestras analizadas, fue de α = 0,88, un valor muy cercano a 0,90, el cual es considerado por algunos autores como indicativo de una excelente fiabilidad (Nunnally y Bernstein, 1994). Estos hallazgos respaldan la precisión y estabilidad del BSAS, lo que explicaría su amplio uso en la evaluación de la compra compulsiva.

Cabe destacar la práctica recurrente que se suele llevar a cabo en estudios de este tipo o similares, conocida como “inducción de fiabilidad” (Sánchez-Meca et al., 2011; Vacha-Haase et al., 2000), la cual debe considerarse errónea y que consiste en no informar de los coeficientes de fiabilidad obtenidos al aplicar el instrumento a la propia muestra del estudio, sino que reportan la fiabilidad asociada a las puntuaciones de la validación del instrumento u otras investigaciones previas, o simplemente no informan de la fiabilidad (Badenes-Ribera et al., 2020). Es importante recordar que la fiabilidad no es una propiedad inherente del test psicológico, sino de las puntuaciones en una aplicación concreta del test, por lo que variará de una aplicación a otra del mismo instrumento (Abad y Ponsoda, 2012). Esta práctica tuvo influencia en la presente investigación, teniendo que tomar la decisión de descartar 14 estudios que sí habían aplicado el BSAS, pero no informaban el valor de alfa correctamente.

En cuanto al objetivo específico, se obtuvo una elevada heterogeneidad de los valores de fiabilidad, lo que supuso un motivo para examinar exhaustivamente las diferentes variables moderadoras, y así poder detectar si alguna de ellas había afectado a la fiabilidad. Primero se realizó el análisis de moderadores continuos, en el que se observó que la media de edad y su desviación típica fueron las variables que afectaron a la heterogeneidad en los valores de alfa, siendo mayor la fiabilidad de las puntuaciones de la escala en muestras más heterogéneas y de mayor edad (Sánchez-Meca et al., 2016). Hay que tener en cuenta que la edad adulta abarca un periodo muy amplio, que comprende edades de entre 18–20 hasta los 60–65 años (Erikson, 1950), lo que puede conllevar a que la desviación típica sea mayor. Además, distintas muestras que se encuentran alrededor de los 20 años (Charzyńska et al., 2021; Uzarska et al., 2021) podrían categorizarse dentro de lo que se denomina como edad adulta emergente (Arnett, 2000), periodo en el que el participante no llega a considerarse ni adolescente ni adulto.

En cuanto a las demás variables continuas, el porcentaje de mujeres no resultó ser estadísticamente significativo, por lo que puede deducirse que el BSAS funciona adecuadamente, con independencia del sexo de la persona que lo responda. La puntuación en el BSAS y su DT tampoco mostraron ser significativas, por lo que la escala será fiable tanto para resultados en los que se obtengan valores altos como con valores bajos. Asimismo, esto debe interpretarse con cautela, debido al reducido número de artículos encontrados que reportan estos datos concretos (Andreassen et al., 2015; Charzyńska et al., 2021; Gomez et al., 2022; Rezaieh et al., 2023; Uzarska et al., 2021).

En segundo lugar, se realizó el mismo análisis sobre la única variable categórica, el contexto cultural, que resultó no ser significativa. Esto puede deberse a que la escala ha sido adaptada adecuadamente a distintas lenguas (Lagunes-Córdoba, 2017) y que, además, sugiere poseer un carácter transcultural.

Este estudio buscó reducir al máximo la presencia de sesgos que pudieran afectar los resultados. Asimismo, la inclusión de Google Scholar como una de las bases de datos tuvo como objetivo mitigar el sesgo de publicación al incorporar en la búsqueda literatura “gris” no publicada (Molina, 2018). Los resultados obtenidos reflejan una posible ausencia de dicho sesgo.

Es necesario considerar la presencia de ciertas limitaciones que afectaron a la investigación. En primer lugar, debe tomarse en consideración que solamente se incluyeron artículos empíricos escritos en español e inglés. Por otro lado, cabe destacar otra limitación, y es que solamente se midió una cualidad psicométrica de la escala, la fiabilidad. Para futuras investigaciones, también podría ser beneficioso evaluar otras propiedades psicométricas de la escala BSAS relacionadas con la validez, como la especificidad o sensibilidad. De igual modo, se podría reproducir el estudio utilizando otros instrumentos diseñados para evaluar las compras compulsivas, lo que permitiría contrastar la precisión de las distintas mediciones.

En un primer momento, se consideraron ciertas variables moderadoras que, posteriormente, fueron excluidas de los análisis debido a la falta de información suficiente en los artículos seleccionados. Una de ellas, relacionada con la tercera limitación del estudio, es el estado clínico de las muestras analizadas. Se observó que la gran mayoría de los estudios se centraba en muestras no clínicas, encontrándose solamente un estudio con muestra clínica (Burleigh, Griffiths, Sumich, Wang y Kuss, 2022). Para futuras investigaciones, podría ser valioso realizar estudios similares con muestras clínicas, lo que permitiría una comprensión más profunda de este fenómeno. No obstante, esto representa un desafío, tanto por la dificultad que existe a la hora de categorizar ciertas conductas problemáticas, como las compras compulsivas (Mestre-Bach et al., 2017), como por las limitaciones en el acceso a este tipo de poblaciones. Por último, cabe señalar que, si bien no se espera un sesgo de publicación en función del coeficiente alfa (ver figura 5), sí podría producirse un sesgo de reporte, en tanto que los estudios podrían omitir la publicación de fiabilidades poco satisfactorias. Este tipo de sesgo no está necesariamente ligado al error estándar y, por tanto, podría no manifestarse claramente en el funnel plot, lo que representa una limitación adicional en la detección de sesgo mediante los métodos empleados.

Finalmente, de cara a futuros estudios, podría resultar conveniente evaluar estudios que incluyan distintas versiones validadas del BSAS, como la versión de 28 ítems (Andreassen et al., 2015), así pudiendo observar si existen diferencias entre ellos.

En conclusión, los hallazgos de la presente investigación respaldan al BSAS como un instrumento fiable y consistente para la evaluación del comportamiento de compra compulsiva. Los resultados indican que su precisión no se ve afectada por variables demográficas como el sexo ni por factores relacionados con el entorno cultural, lo que refuerza su aplicabilidad en diversos contextos poblacionales. Estas evidencias sugieren que el BSAS es una herramienta útil para la investigación en el ámbito de las conductas adictivas o problemáticas. Asimismo, se recomienda su uso en futuras investigaciones con el fin de seguir explorando su precisión en distintos escenarios y poblaciones, así como su posible relación con otras variables psicológicas y conductuales.