Behav Res usullari. 2016 Mart 1.
Dantlgraber M1, Vetzel E2, Schützenberger P.3, Stieger S2, U Yo'ldosh2.
mavhum
Psixologik tadqiqotlarda, nicel konstruktsiyalarni o'rganish uchun latent sinf tahlilini (LCA) foydalanishga bo'lgan qiziqish bor. Ushbu ishlashning maqsadi, konstruktsiyani o'rganish va testni ishlab chiqishda ob'ektni tanlash uchun LCA qanday qo'llanilishi mumkinligini ko'rsatishdir. LCA-ning qo'shimcha afzalliklari faktor-analitik metodlardan tashqari, ya'ni 1 (2), ishtirokchilar guruhlarini o'z javob namunalarida farq qiladigan (3), tegishli kesilgan qiymatlarni aniqlash uchun (4) va ob'ektlarni baholash uchun (XNUMX) ) o'zaro bog'liq omillarning nisbiy ahamiyatini baholash. Misol tariqasida Facebook Addiction Testning (I-AT) uyg'unlashtirilgan versiyasi - Facebook Depressiya Testi (F-AT) yordamida Facebookning o'ziga qaramligini o'rganib chiqdik. LCA-ni qo'llash yangi testlarni va belgilangan testlarning qisqa shakllarini ishlab chiqishni osonlashtiradi. LCA natijalari asosida F-ATning qisqa shakli taqdim etamiz va LCA yondashuvini va qisqa F-ATni bir nechta tashqi mezonlar bilan, masalan suhbatlashish, yangilik xabarlarini o'qish va vaziyatni yangilab turish kabi belgilar bilan tasdiqlaymiz. Nihoyat, biz psixologik tadqiqotlarda kantitativ konstruktsiyalarni baholash uchun LCA foydalarini muhokama qilamiz.
KEYWORDS:
Bifactor modeli; Facebook; Internetga qaramlik; Latent sinf tahlillari; Qisqa shakl
;
