The Measurement Properties and Factor Structure of the Test of Visual-Perceptual Skills–Revised: Implications for Occupational Therapy Assessment and Practice
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The aim of this study was to examine the measurement properties of the Test of Visual-Perceptual Skills-Revised (TVPS-R). METHODS: A group of 356 typically developing children 5-11 years of age completed the TVPS-R along with three criterion measures. RESULTS: Several of the TVPS-R items had item-total subscale correlation coefficients were lower than the 0.20 correlation criteria. Cronbach's alpha coefficients varied between 0.74 and 0.84 for the seven subscales. The perceptual quotient (PQ) reliability coefficient for the age levels ranged between 0.79 and 0.91. The PQ total group reliability coefficient was 0.96. Results from the principal component analysis indicated that the majority of the TVPS-R items loaded on a dominant first factor. Confirmatory factor analytic models were assessed using four different goodness-of-fit indices. Two of the fit indices supported the unidimensional assumption (RMR and CFI ), while two of the fit indices did not support the TVPS-R one-factor model (chi-square and RMSEA). A unitary motor-free visual-perceptual factor was not found. CONCLUSION: The TVPS-R PQ should not be used as an overall performance summary score. Of the seven TVPS-R subscales, five can be used with confidence (visual discrimination, visual-spatial relationships, visual-sequential memory, visual figure ground, and visual-closure) whereas the visual memory and visual form constancy [corrected] subscales are not recommended.
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 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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».