|
|
|
|
ارزیابی مدل تحلیل عاملی تائیدی بایفکتر از بعدپذیری و ارزش خرده - دامنههای مقیاسهای روانشناختی
|
|
|
|
|
|
|
|
نویسنده
|
یوسفی نورالله ,پیرخائفی علیرضا
|
|
منبع
|
روانشناسي باليني و شخصيت - 1404 - دوره : 23 - شماره : 1 - صفحه:215 -244
|
|
چکیده
|
مقدمه: کاربرد روش هایی مانند مدل یابی معادله ساختاری (sem) یا نظریه پرسش و پاسخ (irt) برای عملیاتیسازی سازه های روانشناختی، مستلزم بررسی مفروضه «استقلال موضعی» در داده ها است. هدف از این پژوهش، ارزیابی بعدپذیری و ارزش افزوده خرده - دامنه های مقیاس های روانشناختی با استفاده از مدل تحلیل عاملی تاییدی بایفکتر بود.روش: این مطالعه از نوع مروری بود که پس از معرفی مدل تحلیل عاملی تاییدی بایفکتر، از بسته آماری bifactorindicescalculator در نرمافزار r نسخه 4/3/3 برای ارزیابی بعدپذیری و ارزش افزوده خرده - دامنه های مقیاس های روانشناختی استفاده شد. داده ها از 512 نفر از دانشجویان دانشگاه آزاد اسلامی واحد گرمسار در سال تحصیلی 1402-1403 جمعآوری شدند. این دانشجویان با روش نمونه گیری در دسترس انتخاب شده و به پرسشهای مقیاس خوب زیستن یوسفی پاسخ دادند.نتایج: اگر شاخص واریانس مشترک تبیین شده کل، کمتر از 0.60 باشد، مقیاس چند بعدی در نظر گرفته میشود و اگر 0.90 و بیشتر باشد، مقیاس به حد کفایت تکبعدی تلقی میشود. همچنین اگر دو شاخص واریانس مشترک تبیین شده کل و درصد همبستگی های آلوده نشده، دستکم 0.70 باشد، مقیاس تکبعدی محسوب میشود. اگر شاخص واریانس مشترک تبیین شده کل حداقل 0.60 باشد، لازم است دو شاخص درصد همبستگیهای آلوده نشده و ضریب امگا سلسله مراتبی نیز حداقل 0.70 باشند تا مقیاس به حد کفایت تکبعدی درنظر گرفته شود.بحث و نتیجهگیری: با توجه به نتایج این مطالعه، پژوهشگران می توانند از مدل تحلیل عاملی تاییدی بایفکتر برای ارزیابی بعدپذیری و ارزش خرده دامنه های مقیاس های روانشناختی بهره ببرند.
|
|
کلیدواژه
|
ابعاد مقیاس، استقلال موضعی، مدل بایفکتر، ضریب پایایی امگا، شاخص نسبت واریانس مشترک تبیین شده، نمره کل، نمره خرده دامنه
|
|
آدرس
|
دانشگاه فرهنگیان، پردیس ورامین, ایران, دانشگاه آزاد اسلامی واحد گرمسار, دپارتمان روانشناسی بالینی, ایران
|
|
پست الکترونیکی
|
apirkhaefi@iau.ac.ir
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
evaluation of the bifactor confirmatory factor analysis model of dimensionality and value of sub-domains of psychological scale
|
|
|
|
|
Authors
|
yousefi noorellah ,pirkhaefi alireza
|
|
Abstract
|
introduction: the application of methods such as structural equation modeling (sem) and item response theory (irt) for the operationalization of psychological constructs necessitates an examination of the assumption of &local independence& within the data. the objective of this research was to assess the dimensionality and additional value of the subdomains of psychological scales through the use of a bifactor confirmatory factor analysis model.method: this study employed a review methodology utilizing the bifactor confirmatory factor analysis model, implemented through the bifactorindicescalculator statistical package in r software version 4.3.3. the aim was to evaluate the dimensionality and added value of sub-domains of psychological scales. data were collected from 512 students at the islamic azad university, garmsar branch, during the 2022-2023 academic year. participants were selected using an availability sampling method and completed the questions from yousefi’s good life scale.results: if the total explained common variance index is less than 0.60, the scale is considered multidimensional. conversely, if it is 0.90 or higher, the scale is deemed sufficiently unidimensional. additionally, if both the total explained common variance index and the percentage of uncontaminated correlations are at least 0.70, the scale is also regarded as sufficiently unidimensional. furthermore, if the total explained common variance index is at least 0.60, it is essential for both the percentage of uncontaminated correlations and the hierarchical omega coefficient to be a minimum of 0.70 for the scale to be classified as sufficiently unidimensional.discussion and conclusion: the results of the study indicate that researchers can utilize the bifactor confirmatory factor analysis model to assess the dimensionality and significance of the subdomains within psychological scales.
|
|
Keywords
|
scale dimensions ,local independence ,bifactor model ,omega reliability coefficient ,explained common variance index ,total score ,sub-scale score
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|