The evaluation of the psychometric properties and the factor structure of the slovak version of the questionnaire FFMQ (five-facet mindfulness questionnaire)
Notice bibliographique
Résumé
Problem: The aim of the present study was to adapt the English self-report questionnaire Five-Facet Mindfulness Questionnaure (FFMQ - Baer et al., 2006) to Slovak conditions as well as to evaluate its psychometric properties and to investigate its 5-factor structure reported by the authors. FFMQ is used to measure the construct of mindfulness and its 5 facets identified by the authors (i.e. observing inner experience, describing inner experience, acting with awareness, non-judging of inner experience, and non-reactivity to inner experience). Methods: After having done a back-translation in cooperation with the author of FFMQ, we evaluated its reliability and construct validity within the sample of 282 university female students and via the instruments used to measure perceived emotional intelligence (TMMS; Trait Meta-Mood Scale - Salovey et al., 1995), trait anxiety (STAI X-2; Stait-Trait Anxiety Inventory - Spielberger, Gorsuch, Lushene, 1970), alexithymia (TAS-20; Toronto Alexithymia Scale - Taylor, Bagby, Parker, 1992) and difficulties in emotion regulation (DERS; Difficulties in Emotion Regulation Scale - Gratz, Roemer, 2012). Statistical analysis: The structure of FFMQ questionnaire was examined via exploratory factor analysis (principal component, rotation oblimin). Pearson correlation analyses were conducted to test relationships between FFMQ scale and instruments used to measure related constructs. Cronbach coefficients alpha were calculated to assess internal consistency aspect of reliability of FFMQ scale and its subscales. Results: It has been shown, that FFMQ represents a reliable and valid instrument. The results of EFA indicated that there are five factors in the structure of the Slovak version of FFMQ. Study limitation: (a) measurement of mindfulness is self-reported; (b) the findings are limited to a sample of university female students.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| 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 ».