The Coronavirus Anxiety Scale: Cross-national measurement invariance and convergent validity evidence.
Notice bibliographique
Résumé
= 21,513), we examined the CAS's measurement invariance and assessed the convergent validity of CAS scores in relation to the fear of COVID-19 (FCV-19S) and the satisfaction with life (SWLS-3) scales. We utilized both conventional exact invariance tests and alignment procedures, with results revealing that the single-factor model fit the data well in almost all countries. Partial scalar invariance was supported in a subset of 56 countries. To ensure the robustness of results, given the unbalanced samples, we employed resampling techniques both with and without replacement and found the results were more stable in larger samples. The alignment procedure demonstrated a high degree of measurement invariance with 9% of the parameters exhibiting noninvariance. We also conducted simulations of alignment using the parameters estimated in the current model. Findings demonstrated reliability of the means but indicated challenges in estimating the latent variances. Strong positive correlations between CAS and FCV-19S estimated with all three different approaches were found in most countries. Correlations of CAS and SWLS-3 were weak and negative but significantly differed from zero in several countries. Overall, the study provided support for the measurement invariance of the CAS and offered evidence of its convergent validity while also highlighting issues with variance estimation. (PsycInfo Database Record (c) 2024 APA, all rights reserved).
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 0,001 |
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 ».