Testing the Nonlinearity Assumption Underlying the Use of Reverse-Keyed Items: A Logical Response Perspective
Notice bibliographique
Résumé
Researchers often assume a strong, linear relationship between regular- and reverse-keyed items, with responses on regular-keyed items (e.g., agree) perfectly mirroring those on reverse-keyed items (e.g., disagree). The current research challenges this received view and propounds a possible nonlinear relationship, partly due to the logical tendency of midlevel respondents to disagree with both types of items. In four examples (reported human height, job satisfaction, positive-negative affect, and self-esteem; total N = 50,544), a nonlinear model consistently explained additional item variance beyond a linear model. We further demonstrate that this relationship is moderated by item characteristics such as item extremity (job satisfaction) and item softening (self-esteem). Suboptimal modeling of the relationship may result in the apparent bidmensionality of a construct that characterizes regular- and reverse-keyed items as separate factors. User-friendly syntax for the examination of nonlinearity is provided to enhance the accessibility of the procedure.
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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 | 0,212 | 0,531 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,010 |
| Communication savante | 0,006 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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 ».