Psychometric Properties of the Persian Version of the Fear of Self Questionnaire
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The aim of the study was to investigate the psychometric properties of the Persian version of the 20-item Fear of Self Questionnaire (FSQ) in Iranian samples. METHODS: A cross-sectional, descriptive survey design was used. Students in universities of Tehran were invited to participate. Participants were asked to complete the Persian versions of the FSQ, Vancouver Obsessional Compulsive Inventory (VOCI), Depression, Anxiety and Stress Scale (DASS-21), Ego Strength Scale (ESS), and Rosenberg's Self-Esteem Scale (RES). Face, content, and construct validity, internal consistency (Cronbach's alpha), and test-retest reliability of the FSQ were assessed. RESULTS: Face and content validity of the FSQ were confirmed. Analysis of the principal components using the inclined rotation method showed that there were two factors with an eigenvalue >1, which explained 80.5% of the total variance. The first factor had 12 items and the second factor had 8 items. The internal consistency was 0.975, 0.981, and 0.941 for the total score and the first and second factor, respectively, whereas the test-retest reliability was 0.732, 0.729, and 0.714, respectively (all p ≤ 0.01). For convergent validity of the FSQ, correlations of the total score and the two factors of the FSQ with the scores of VOCI, RES, ESS, and DASS-21 were all significant (p ≤ 0.01). CONCLUSION: The FSQ can be used in Iranian samples for clinical practice and research.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».