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标题：Perfiles de sexismo en la ciudad de México: validación del cuestionario de medición del sexismo ambivalente
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作者：Christian Enrique Cruz Torres ; Verónica Zempoaltecatl Alonso ; Fredi Everardo Correa Romero 等
期刊名称：Enseñanza e Investigación en Psicología
印刷版ISSN：0185-1594
出版年度：2005
卷号：10
期号：2
页码：381-395
语种：Spanish
出版社：Consejo Nacional para la Enseñanza en Investigación en Psicología
摘要：La teoría del sexismo ambivalente señala que las actitudes y conductas sexistas refuerzan el dominio masculino, impidiendo a las mujeres ser autosuficientes. A pesar de las demandas de equidad de género, el sexismo, lejos de desaparecer, adquiere formas más sutiles, pero igualmente perjudiciales. Así, el objetivo de este estudio fue dar cuenta de la construcción de una escala para medir el sexismo ambivalente que se adecuara a las características de la población e identificara los componentes teóricos. Para ello, se aplicó un instrumento de 88 reactivos a una muestra de 300 habitantes de México, D. F., seleccionándose los ítems mediante el análisis de distribución normal y factorial de componentes principales. Los resultados apoyaron los objetivos propuestos.
其他摘要：The theory of ambivalent sexism points out that sexist attitudes and sexist behaviors reinforce masculine domination, preventing women from being selfsufficient. In spite of the demands for generic equality, sexism, far from disappearing, acquires more subtle but equally harmful forms. The aim of this study was to construct a scale for measuring the ambivalent sexism adapted to the population's characteristics and identifying the theoretical components. In these terms, an instrument of 88 items was applied to a sample of 300 inhabitants of Mexico City; the items were selected through an analysis of the normal and factorial distribution of the main components. The results supported the proposed objectives.
关键词：Sexismo ambivalente; Sexismo hostil; Sexismo benevolente; Estereotipo de género y prejuicio;Ambivalent sexism; Hostile sexism; Benevolent sexism; Gender stereotype and bias