Psychometric Evaluation of the Chinese Version of the Subjective Happiness Scale: Evidence from the Hong Kong FAMILY Cohort
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: With China's rapid economic growth in the past few decades, there is currently an emerging focus on happiness. Cross-cultural validity studies have indicated that the four-item Subjective Happiness Scale (SHS) has high internal consistency and stable reliability. However, the psychometric characteristics of the SHS in broader Chinese community samples are unknown. PURPOSE: We evaluated the factor structure and psychometric properties of the SHS in the Hong Kong general population. METHODS: The Chinese SHS was derived using forward-backward translation. Of the Cantonese-speaking participants aged ≥15 years, 2,635 were randomly selected from the random sample component of the FAMILY Cohort, a territory-wide cohort study in Hong Kong. In addition to the SHS, a single-item overall happiness scale, the Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9), the Family Adaptation, Partnership, Growth, Affection, Resolve (APGAR) scale, and the Medical Outcomes Study 12-item short-form version 2 (SF-12) mental and physical health scales were administered. RESULTS: Exploratory and confirmatory factor analyses supported a single factor with high loadings for the four SHS items. Multiple group analyses indicated factor invariance across sex and age groups. Cronbach's alpha was 0.82, and 2-week test-retest reliability (n = 191) was 0.70. The SHS correlated significantly with single-item overall happiness (Spearman's rho [ρ] = 0.57), Family APGAR (ρ = 0.26), PHQ-9 (ρ = -0.34), and mental health-related quality of life (ρ = 0.40) but showed a lower correlation with physical health (ρ = 0.15). A regression model that included the PHQ-9 and Family APGAR scores explained 37% of the variance in SF-12 mental health scores; adding the SHS raised the variance explained to 41 %. CONCLUSIONS: Our results support the reliability and validity of the SHS as a relevant component in the measurement battery for mental well-being in a Chinese general 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 | 0,003 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».