Psychometric Properties of the Persian Version of the Revised Temperament and Character Inventory (TCI-140) in a Psychiatric Outpatient Sample in Iran
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cloninger first proposed the personality theory, considering both normal and abnormal personality traits. Later, different complementary versions of the Temperament and Character Inventory (TCI) found their way into the academic milieu to enhance their psychometric properties and efficiency in both experimental and clinical settings. Objectives: The main objective of the current research was to investigate the principal psychometric properties of the Persian version of the Temperament and Character Inventory (TCI-140). Methods: This research is a cross-sectional study. The data included information on psychiatric outpatients visiting Roozbeh psychiatric hospital in 9 months in 2021. Purposive sampling was performed on volunteers. A total of 471 outpatients filled out the TCI-140, 150 of whom also filled out the Personality Inventory for the DSM-5 (PID-5). Exploratory factor analysis (EFA) was performed using principal component analysis (PCA) by Promax rotation. Results: The internal consistency of all dimensions (Cronbach's alpha: Above 0.70, except for reward dependence) was proved to be satisfactory, but that of some subscales (NS1, NS4, RD4, CO3, and CO5) was quite poor. Test-retest reliability confirmed that for all dimensions, ICC > 0.70, indicating a high reliability. The findings of the PCA revealed that all dimensions were loaded in accordance with the theoretical expectations. At the facet level, all the facets were loaded on their factors except for sentimentality and dependence. According to the correlation findings, the concurrent validity of TCI-140 was acceptable for PID-5. The results showed that HA had relatively high positive correlations with detachment (r = 0.55) and negative affect (r = 0.48). Conclusions: The results confirmed the satisfactory reliability and validity of the Persian version of TCI-140 despite its drawbacks. Hence, it can be employed to examine personality traits.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».