Metodi Res Behav. 2016 Mar 1.
Dantlgraber M1, Wetzel E2, Schützenberger P3, Stieger S2, Reips UD2.
astrattu
In a ricerca psicologica, ci hè un interessu crescente à utilizà l'analisi di classi latenti (LCA) per l'investigazione di custruzzioni quantitative. L'obiettivu di stu studiu hè di illustrà cumu LCA pò esse applicata per acquistà insights nantu à una custruzzione è selezziunà elementi durante u sviluppu di teste. Mostremu i beneficii aghjunti di LCA oltre i metudi analitici di fattori, vale à dì esse capace (1) di discrìviri gruppi di participanti chì differiscenu in i so mudelli di risposta, (2) per determinà i valori di cutoff adattati, (3) per valutà l'articuli, è (4) ) per valutà l'impurtanza relative di fatturi correlati. Cum'è un esempiu, avemu investigatu a custruzzione di l'addiction à Facebook utilizendu u Test di Addiction di Facebook (F-AT), una versione adattata di u Test di Addiction Internet (I-AT). L'applicazione di LCA facilita u sviluppu di novi testi è forme brevi di teste stabilite. Presentemu una forma corta di F-AT basatu nantu à i risultati di l'LCA è validemu l'approcciu LCA è u F-AT cortu cù parechji criteri esterni, cum'è chatting, lettura di newsfeeds, è pubblicazione di l'aghjurnamenti di statutu. Infine, discutemu i benefici di LCA per evaluà e custruzzioni quantitative in a ricerca psicologica.
KEYWORDS:
mudellu bifactor; Facebook; addiction à Internet; analisi di classi latenti; Forma corta
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