Comparing the Ability of MMPI-2 and MMPI-2-RF Validity Scales to Detect Feigning: A Meta-Analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Several meta-analyses of the Minnesota Multiphasic Personality Inventory-2 (MMPI-2) and Minnesota Multiphasic Personality Inventory-2 Restructured Form (MMPI-2-RF) have examined these instruments' ability to detect symptom exaggeration or feigning. However, limited research has directly compared whether the scales across these two instruments are equally effective. This study used a moderated meta-analysis to compare 109 MMPI-2 and 41 MMPI-2-RF feigning studies, 83 (56.46%) of which were not included in previous meta-analyses. Although there were differences between the two test versions, with most MMPI-2 validity scales generating larger effect sizes than the corresponding MMPI-2-RF scales, these differences were not significant after controlling for study design and type of symptoms being feigned. Additional analyses showed that the F and Fp-r scales generated the largest effect sizes in identifying feigned psychiatric symptoms, while the FBS and RBS were better at detecting exaggerated medical symptoms. The findings indicate that the MMPI-2 validity scales and their MMPI-2-RF counterparts were similarly effective in differentiating genuine responders from those exaggerating or feigning psychiatric and medical symptoms. These results provide reassurance for the use of both the MMPI-2 and MMPI-2-RF in settings where symptom exaggeration or feigning is likely. Findings are discussed in the context of the recently released MMPI-3.
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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 | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découle