Factor structure of the Social Experience Questionnaire across time, sex, and grade among early elementary school children.
Notice bibliographique
Résumé
Ample research suggests that peer victimization predicts social and psychological maladjustment, including emotional (e.g., anxiety, low self-esteem, and depression) and behavioral (e.g., aggression) problems among children. Thus, a reliable measure of peer victimization for research with young children is needed. The Social Experience Questionnaire-Self-Report (SEQ-S) has been widely used in existing research to assess children's victimization (Crick & Grotpeter, 1996). However, empirical support for the psychometric properties of the SEQ-S is limited by the methods used to evaluate it (i.e., exploratory as opposed to confirmatory analyses), by the lack of longitudinal data, and by the limited age ranges studied. This study examined the underlying factor structure of SEQ-S ratings across 3 time points in a sample of 830 early elementary school children using confirmatory factor analysis. The hypothesized model included 3 latent factors: overt victimization, relational victimization, and receipt of prosocial acts from peers. This model provided a good fit to the data at each time point. Although it is not clear that there is invariance, results indicate that invariance across time, sex, and grade could be present. Recommendations for continued use of the SEQ-S in future research on peer victimization with young children are discussed. (PsycINFO Database Record (c) 2013 APA, all rights reserved).
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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) | 0,006 | 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 ».