A step-by-step approach to developing scales for survey research
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: While questionnaires and scales are some of the simplest methods of collecting data, their development requires a rigorous process. In recent years, several new questionnaires and scales have been developed. Although various papers have outlined how to develop questionnaires, their use in survey research, as well as how to ensure their validity and reliability, the actual development of scales - including the generation of items, scaling, the testing of validity and reliability, and refinement of the scale - is missing in the literature. AIM: To outline a systematic and rigorous process for developing scales for survey research and to differentiate between three interchangeably used terms: scale, questionnaire and inventory. DISCUSSION: Developing a valid and reliable scale is daunting because of the challenges associated with the conceptualisation, contextualisation and operationalisation of the phenomenon of interest. Researchers should use multiple approaches at each step of development to tackle these challenges. CONCLUSION: This paper provides a step-by-step approach to developing scales by providing explicit instructions and practical examples. This six-step process can enable nurse researchers to develop a scale applicable to their study's intended population, which is also valid and reliable for measuring the phenomenon of interest. IMPLICATIONS FOR PRACTICE: Rigorous nursing research demands that instruments be valid and reliable measures. Systematic development of scales is key to ensuring that nurse researchers accurately measure abstract concepts when conducting surveys with a given population. This paper is a first step in addressing the gap in the methodological literature and will contribute to greater rigour in research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,272 | 0,351 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,008 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».