Factorial and Construct Validity of the Athletic Identity Questionnaire for Adolescents
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This research describes the development of a measure of the general attribute of "athletic" in adolescents, encompassing exercise, sport, and physical activity. Based on a theoretical model supported in adults, the 40-item Athletic Identity Questionnaire (AIQ) for adolescents assesses four dimensions: appearance, competence, importance of activity, and encouragement from three sources: parents, friends, and teachers/other adults. METHODS: Structural equation modeling was used to evaluate the hypothesized four-factor model in a development sample of 408 adolescents in eighth grade (mean age 13.4 yr). A separate sample (N = 1586) was used to cross-validate the final model. Construct validity was examined by testing the model's relationship to self-reported (Modifiable Activity Questionnaire-Adolescent, Previous Day Physical Activity Recall, Youth Risk Behavior Survey) and objectively measured physical activity (MTI accelerometer in sample 3, N = 100). RESULTS: Confirmatory factor analysis supported the four-factor structure, and there was also support for a higher-order model. LISREL correlations between the AIQ factors and self-reported physical activity ranged from 0.32 to 0.61, TV watching from -0.20 to -0.50, and sport-team participation from 0.20 to 0.54. Pearson correlations between the AIQ factors and MTI vigorous physical activity ranged from 0.09 to 0.26 and MTI moderate from -0.06 to 0.22. CONCLUSIONS: Findings support the factorial and construct validity of the AIQ for adolescents.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».