Psychometric Analysis of the Czech Version of the Toronto Empathy Questionnaire
Notice bibliographique
Résumé
Empathy is a concept associated with various positive outcomes. However, to measure such a multifaceted concept, valid and reliable tools are needed. Negatively worded items (NWIs) are suspected to decrease some psychometric parameters of assessment instruments, which complicates the research of empathy. Therefore, the aim of this study was to assess the factor structure and validity of the TEQ on the Czech population, including the influence of the NWIs. Data were collected from three surveys. In total, 2239 Czech participants were included in our study. Along with socio-demographic information, we measured empathy, neuroticism, spirituality, self-esteem, compassion and social desirability. NWI in general yielded low communalities, factor loadings and decreased internal consistency. Therefore, in the next steps, we tested the model consisting of their positively reformulated versions. A higher empathy was found in females, married and religious individuals. We further found positive associations between empathy, compassion and spirituality. After the sample was split in half, exploratory factor analysis of the model with reformulated items was followed by confirmatory factor analysis (CFA), which supported a unidimensional solution with good internal consistency: Cronbach’s α = 0.85 and McDonald’s ω = 0.85. The CFA indicated an acceptable fit χ2 (14) = 83.630; p < 0.001; CFI = 0.997; TLI = 0.995; RMSEA = 0.070; SRMR = 0.037. The Czech version of the TEQ is a valid and reliable tool for the assessment of empathy. The use of NWIs in Czech or in a similar language environment seems to be questionable and their rewording may represent a more reliable approach.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 | 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 ».