MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2063133367 · doi:10.5539/ass.v8n9p66

Investigating the Factor Structure of the Love Attitude Scale (LAS) with Malaysian Samples

2012· article· en· W2063133367 sur OpenAlexvenueno aff
Wan Shahrazad Wan Sulaiman, Suzana Mohd Hoesni, C. T.

Notice bibliographique

RevueAsian Social Science · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAttachment and Relationship Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgapeCronbach's alphaPsychologyScale (ratio)Context (archaeology)Social psychologyRomanceValue (mathematics)Developmental psychologyPsychometricsTheologyStatisticsCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Love is an emotion often experienced by individuals involved in romantic relationships. As a result, love has become an important determining factor in entering marriage among couples. This experience of love may vary across individuals and cultures. Hence, love style measurement serves as an indicator in choosing appropriate partner. We investigate the reliability and validity of the Love Attitude Scale (LAS) in this study. This scale has 24 items which measures six love styles namely Eros, Ludus, Storge, Pragma, Mania and Agape. Respondents were 200 individuals ranging from 20-25 years old (100 male and 100 females). Respondents involved in this study were individuals with a partner and have experiences in love. Data were analyzed using alpha Cronbach analysis and factor analysis. Results from factorial analysis showed that the Love Attitude Scale succeeded in extracting six factors as suggested with 67.56% variance. The eigen values ranged from 1.04 to 4.44. Results showed medium high alpha Cronbach value for five dimensions, specifically, ?=0.79 for Eros, ?=0.87 for Storge, ?=0.82 for Pragma, ?=0.72 for Mania, and ?=0.83 for Agape. However, Ludus showed the lowest alpha Cronbach value which was ?=0.39. Findings indicated that this scale is appropriate for use in the Malaysian context and the love styles dimension as suggested by LAS is appropriate for cross cultural context.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil0,650

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,328 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAsian Social ScienceMême sujetAttachment and Relationship DynamicsTravaux en français237 207