J ကိုပြုမူနေစွဲ။ 2017 မေလ 11: 1-9 ။ Doi: 10.1556 / 2006.6.2017.023 ။
Monacis L ကို1, က de Palo V ကို1, Griffiths က MD2, Sinatra M က3.
ြဒပ်မဲ့သော
ရည်ရွယ်ချက်
လူမှုရေးကွန်ရက်စွဲသို့သုတေသနအလွန်နောက်ဆုံးဆယ်စုနှစ်အတွင်းတိုးမြှင့်ခဲ့သည်။ သို့သော်လူမှုရေးကွန်ရက်ဆိုက်များစွဲအကဲဖြတ်အတည်ပြုတူရိယာ (SNSs) ၏အရေအတွက်ကအနည်းငယ်ဖြစ်နေဆဲ, အဘယ်သူမျှအီတလီဘာသာစကားနဲ့အတည်ပြုခဲ့ကြသည်။ အကျိုးဆက်ကဒီလေ့လာမှုဘာဂန်လူမှုမီဒီယာစွဲစကေး (BSMAS) ၏အီတလီဗားရှင်း၏ psychometric ဂုဏ်သတ္တိများစမ်းသပ်ပြီးအဖြစ်ပူးတွဲမှုစတိုင်များနှင့် SNS စွဲအကြားဆက်ဆံရေးကိုရည်မှတ်ပင်ကိုယ်မူလ data တွေကိုပေး။
နည်းလမ်းများ
769 ပါဝင်သူတစ်ဦးစုစုပေါင်းဒီလေ့လာမှုမှစုဆောင်းခဲ့ကြသည်။ confirmatory အချက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ (CFA) နှင့်ဖြတ်ဆန်းစစ်ခြင်းများပြုလုပ်ထားခြင်းဟာ BSMAS ၏အီတလီဗားရှင်း Construction တရားဝင်မှုအကဲဖြတ်ရန်လျှောက်ထားခဲ့ကြသည်။ ယုံကြည်စိတ်ချရထုတ်ယူပျမ်းမျှကှဲလှဲ, တိုင်းတာခြင်း၏စံအမှား, နှင့်အချက် determinacy ကိန်းဖွဲ့စည်းလေ့လာဆန်းစစ်။
ရလဒ်များ
အဆိုပါ CFA မှရရှိသော Indicator အရှင်တူရိယာများ၏ Single-အချက်ဖွဲ့စည်းပုံကိုအတည်ပြုခြင်း, ဒေတာဖို့မော်ဒယ်တစ်ဦးအလွန်အစွမ်းထက်တဲ့မထိုက်မတန်ရှိသည်ဖို့အတွက် BSMAS ၏အီတလီဗားရှင်းပြသခဲ့သည်။ တိုင်းတာခြင်းလျော့ပါးသွားမည်ဖြစ်သလို, Configuration မက်ထရစ်နှင့်အသက်အရွယ်အုပ်စုများကိုဖြတ်ပြီးတင်းကျပ်လျော့ပါးသွားမည်ဖြစ်သလိုမှာများနှင့်ကျား, မအုပျစုမြားကိုဖြတ်ပြီး Configuration နဲ့မက်ထရစ်အဆင့်ဆင့်ထူထောင်ခဲ့သည်။ internal ကိုက်ညီမှုအများအပြားညွှန်းကိန်းများကထောက်ခံခဲ့သည်။ ထို့အပြင်ခုနှစ်, SNS စွဲများနှင့်ပူးတွဲမှုစတိုင်များအကြားသီအိုရီအသင်းအဖွဲ့များယေဘုယျအားထောက်ခံခဲ့ကြသည်။
ကောက်ချက်
ဤလေ့လာမှု BSMAS ၏အီတလီဗားရှင်းလူမှုကွန်ရက်စွဲသို့အနာဂတ်အီတလီသုတေသနများတွင်အသုံးပြုနိုင်မယ့် psychometrically ကြံ့ခိုင် tool ကိုကြောင်းသက်သေအထောက်အထားပေးစွမ်းသည်။
KEYWORDS:
ပူးတွဲမှုစတိုင်; အမူအကျင့်စှဲ; psychometric validation ကို; လူမှုရေးကွန်ရက်စွဲ
PMID: 28494648
;