Psychometric characteristics of the Beck depression inventory on a Serbian student sample
Notice bibliographique
Résumé
Beck Depression Inventory (BDI) is one of the most popular instruments for measuring intensity and symptoms of depression in clinical and general population. The instrument has been translated into many languages and validated in many different cultures, but there is still no published paper on psychometric characteristics and the norms for the BDI in Serbian language. In this paper, we checked psychometric characteristics of the BDI-II on 400 students of the University of Novi Sad, Serbia. Descriptive statistics (M=8.02; SD=7.10), internal consistency (?=.87), and test-retest reliability (.63) are satisfactory and similar to the results of other validation studies. Convergent and divergent validity of the instrument are also supported by moderate to high correlations with the measures of similar phenomena (r=.70 with Depression Symptoms Scale) and by low correlations with unrelated constructs (i.e., r=.19 with Impulsive Sensation Seeking Scale). However, the divergent validity is not supported by a high correlation with a measure of anxiety (r=.70), similar finding is commonly obtained in other validation studies. Our results suggest cut-off scores which are similar to those suggested by Canadian authors (Kappa coefficient=.85). Two-factor structure of the inventory is also in concordance with other authors. Cognitive-Affective factor explains 29.27% of the variance and its structure resembles those reported in other analyses. The second extracted factor explains 7.76% of the variance and is saturated mostly with somatic items; however, a significant contribution of some cognitive items has led us to identify the factor as Exhaustion, specific to our student sample. The two-factor solution is confirmed by Confirmatory Factor Analyses once the item related to sexual difficulties was eliminated. General conclusion is that BDI-II has satisfactory psychometric characteristics and can reliably be used with Serbian student population.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».