Construct validity and internal consistency of the Home and Family Work Roles Questionnaires: a cross-sectional study with exploratory factor analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Exploratory Factor Analysis (EFA) measures the underlying relationships between questionnaire items and the factors ("constructs") measured by a questionnaire. The Home and Family Work Roles Questionnaire has not been assessed using EFA; therefore, our objective was to identify the factors measured by this questionnaire. METHODS: We recruited 314 persons to complete the questionnaire and to answer several demographic questions. We determined if the data was factorable by performing Bartlett's test of sphericity and the Kaiser-Meyer-Olkin measure of sampling adequacy. We used the Factor package in Jamovi statistical software to perform EFA. We employed an Oblimin rotation and a Principal Axis extraction method. We also calculated the internal consistency of the questionnaire as a whole as well as each individual question. RESULTS: Our sample consisted of 265 (85%) women, 45 (14%) men, and 3 (1%) non-binary or other genders. The mean age of our participants was 34.65 (SD = 11.57, range = 18-65) years. EFA suggested a three-factor model. Questions 11, 13, 14, 15, and 16 measured one factor (we interpreted this as "Caregiving Roles"), questions 1, 3, 4, 8, 9, 10, 18, and 19 measured a different factor ("Traditionally Feminine Roles"), and questions 2, 5, 6, and 12 measured the "Traditionally Masculine Roles". The questionnaire and each individual question demonstrated excellent internal consistency (Cronbach's α > 0.90). CONCLUSION: The Home and Family Work Roles Questionnaire may measure three distinct factors, which we have named Caregiving, Traditionally Feminine, and Traditionally Masculine Roles. This aligns with the theory used in developing the questionnaire. Separation of the Home and Family Work Roles Questionnaire into three sub-scales with distinct scores is recommended to measure each of the recommended constructs.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».