The Beck Depression Inventory-II: Testing for Measurement Equivalence and Factor Mean Differences Across Hong Kong and American Adolescents
Notice bibliographique
Résumé
Working within the framework of a confirmatory factor analytic (CFA) model, this study adds another dimension to construct validation of both the Beck Depression Inventory-II (BDI-II; Beck, Steer, & Brown, 1996 Beck, A., Steer, R. and Brown, G. 1996. Beck Depression Inventory manual, , 2nd ed., San Antonio, TX: The Psychological Association. [Google Scholar]) and a Chinese version of the BDI-II (C-BDI-II; Chinese Behavioral Sciences Society, 2000 Chinese Behavioral Sciences Society. 2000. The Chinese version of the Beck Depression Inventory, Second Edition. Licensed Chinese translation. The Psychological Corporation, New York: Harcourt Brace. [Google Scholar]). Specifically, we tested for measurement equivalence of the C-BDI-II with the original BDI-II across Hong Kong (N = 1771) and American (N = 501) adolescents, respectively. Provided with evidence of measurement equivalence, we then tested for differences in the latent factor means (i.e., subscale levels) of three first-order factors of negative attitude, performance difficulty, and somatic elements and one second-order factor of general depression. All procedures were based on analyses of mean and covariance structures (MACS) that took into account both the incompleteness and non-normality of the data. Findings revealed sound evidence of measurement equivalence of the C-BDI-II and BDI-II factorial structures, and latent factor means that pointed to higher levels of depressive symptoms for Hong Kong adolescents than for their American counterparts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».