The Predictive Capacity of the MMPI-2 and PAI Validity Scales and Indexes to Detect Coached and Uncoached Feigning
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to examine the relative effectiveness of the Minnesota Multiphasic Personality Inventory-2 (MMPI-2) and the Personality Assessment Inventory (PAI) validity scales and indexes to detect malingering. Research participants were either informed (coached) or not informed (uncoached) about the presence and operating characteristics of the validity scales and instructed to fake bad on both the MMPI-2 and PAI. The validity scale and index scores produced by these research participants were then compared to those scores from a bona fide sample of psychiatric patients (n = 75). Coaching had no effect on the ability of the research participants to feign more successfully than those participants who received no coaching. For the MMPI-2, the Psychopathology F scale, or F(p), proved to be the best at distinguishing psychiatric patients from research participants instructed to malinger, although the other F scales (i.e., F and Fb) were also effective. For the PAI, the Rogers Discriminant Function index (RDF) was clearly superior to the other PAI fake-bad validity indicators; neither the Negative Impression Management scale nor Malingering Index were effective at detecting malingered profiles in this study. Overall, RDF proved to be marginally superior to F and F(p) in distinguishing MMPI-2 and PAI protocols produced by research participants asked to malinger and psychiatric patients. Both the RDF and the F and F(p) scales, however, were able to increase the predictive capability of one another.
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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 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».