Phương pháp nghiên cứu hành vi. Ngày 1 tháng 3 năm 2016.
Dantlgraber M 1 , Wetzel E 2 , Schützenberger P 3 , Stieger S 2 , Reips UD 2.
Tóm tắt
Trong nghiên cứu tâm lý học, có mối quan tâm ngày càng tăng trong việc sử dụng phân tích lớp tiềm ẩn (LCA) để điều tra các cấu trúc định lượng. Mục đích của nghiên cứu này là để minh họa cách LCA có thể được áp dụng để hiểu rõ hơn về cấu trúc và chọn các mục trong quá trình phát triển thử nghiệm. Chúng tôi cho thấy các lợi ích bổ sung của LCA ngoài các phương pháp phân tích nhân tố, cụ thể là có thể (1) để mô tả các nhóm người tham gia khác nhau trong các mẫu phản ứng của họ, (2) để xác định các giá trị ngưỡng phù hợp, (3) để đánh giá các mục và (4) ) để đánh giá tầm quan trọng tương đối của các yếu tố tương quan. Lấy ví dụ, chúng tôi đã điều tra cấu trúc nghiện Facebook bằng cách sử dụng Thử nghiệm nghiện Facebook (F-AT), một phiên bản phù hợp của Thử nghiệm nghiện Internet (I-AT). Áp dụng LCA tạo điều kiện phát triển các bài kiểm tra mới và các hình thức kiểm tra ngắn được thiết lập. Chúng tôi trình bày một dạng F-AT ngắn dựa trên kết quả LCA và xác nhận cách tiếp cận LCA và F-AT ngắn với một số tiêu chí bên ngoài, như trò chuyện, đọc tin tức và đăng cập nhật trạng thái. Cuối cùng, chúng tôi thảo luận về lợi ích của LCA để đánh giá các cấu trúc định lượng trong nghiên cứu tâm lý.
TỪ KHÓA:
Mô hình Bifactor; Facebook; Nghiện Internet; Phân tích lớp tiềm ẩn; Hình thức ngắn