J ကိုပြုမူနေစွဲ။ 2017 နိုဝင်ဘာ 13: 1-10 ။ Doi: 10.1556 / 2006.6.2017.071 ။
Lin က CY1, Broströmတစ်ဦးက2, Nilsen P ကို3, Griffiths က MD4, Pakpour AH2,5.
ြဒပ်မဲ့သော
နောက်ခံသမိုင်းနဲ့ရည်ရွယ်ချက်
အဆိုပါဘာဂန်လူမှုမီဒီယာစွဲစကေး (BSMAS), အင်တာနက်ပေါ်ရှိမှာ-အန္တရာယ်လူမှုမီဒီယာစွဲအကဲဖြတ်များအတွက်အကျဉ်းနှင့်ထိရောက်သော psychometric တူရိယာသောခြောက်ကို item Self-အစီရင်ခံစာစကေး။ သို့သျောလညျး, ပါရှနျအတွက်၎င်း၏ psychometric ဂုဏ်သတ္တိများဆန်းစစ်ခဲ့ဖူးဘူးနှင့်မျှမတို့လေ့လာမှုများ psychometric testing အတွက် Rasch ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာလျှောက်ထားကြပါပြီ။ 2,676 အီရန်မြီးကောင်ပေါက်အကြား confirmatory အချက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ (CFA) နှင့် Rasch မော်ဒယ်များကို အသုံးပြု. ရှ BSMAS ၏ဆောက်လုပ်ရေးတရားဝင်မှုအတည်ပြုရန်ရည်ရွယ်ဒီလေ့လာမှုက။
နည်းလမ်းများ
တရားဝင်မှုတည်ဆောက်ရန်အပြင်, ကျား, မတစ်လျှောက် Rasch ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာအတွက် (DIF) functioning CFA အတွက်တိုင်းတာခြင်းလျော့ပါးသွားမည်ဖြစ်သလိုနဲ့ differential ကိုကို item ရှ BSMAS အတွက်စမ်းသပ်ပြီးခဲ့ကြသည်။
ရလဒ်များ
CFA [နှိုင်းယှဉ်ထိုက်မတန်အညွှန်းကိန်း (CFI) = 0.993 နှစ်ဦးစလုံး; Tucker-Lewis ကအညွှန်းကိန်း (TLI) = 0.989; အမြစ်အကြမ်းဖျင်း၏စတုရန်းအမှား (RMSEA) = 0.057 ဆိုလို; အဆိုပါ BSMAS ၏ unidimensionality အတည်ပြုခဲ့သည်; စံချိန်စံညွှန်းမီအမြစ်စတုရန်းကျန်နေတဲ့ (SRMR) = 0.039] နှင့် Rasch (မတ်မတ် MnSq = 0.88-1.28 infit MnSq = 0.86-1.22) ကိုဆိုလိုတာ။ နှင့်မှစကေးလျော့ပါးသွားမည်ဖြစ်သလိုထိုမှတပါး, တိုင်းတာခြင်းလျော့ပါးသွားမည်ဖြစ်သလိုမက်ထရစ်လျော့ပါးသွားမည်ဖြစ်သလို (;; ΔSRMR = 0.001 ΔRMSEA = -0.003 ΔCFI = -0.005) အပါအဝင်ဖြတ် CFA အတွက်ထောက်ခံခဲ့သည် (ΔCFI = -0.002; ΔSRMR = 0.005; ΔRMSEA = 0.001) ကျား, မကိုဖြတ်ပြီး။ အဘယ်သူမျှမကို item ကျားမကိုဖြတ်ပြီး Rasch အတွက် DIF (0.48 မှ DIF ဆနျ့ကငျြဘ = -0.24) ပြသ။
နိဂုံး
ပါရှန်း BSMAS unidimensional ခဲ့ပေးထားသောကတူရိယာဆယ်ကျော်သက်တစ်ဦးကအင်တာနက်ပေါ်တွင်လူမှုမီဒီယာစွဲဘယ်လိုအကဲဖြတ်ဖို့အသုံးပြုနိုင်ကောက်ချက်ချသည်။ ထို့အပြင်တူရိယာ၏အသုံးပြုသူများသည်အငြိမ့်ကျားဖြတ်ပြီး BSMAS များ၏ပေါင်းလဒ်ရမှတ်များနှိုင်းယှဉ်စေနိုင်သည်။
KEYWORDS: Rasch ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ; မြီးကောင်ပေါက်အရွယ်; confirmatory အချက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ; differential ကိုကို item functioning; တိုင်းတာခြင်းလျော့ပါးသွားမည်ဖြစ်သလို, ဆိုရှယ်မီဒီယာစွဲ
PMID: 29130330
;