MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4405057664 · doi:10.6018/analesps.603481

A validation study of the State Self-Esteem Scale-20 (SSES-20) and the State Self-Esteem Scale-6 (SSES-6) in a Spanish-speaking sample

2024· article· en· W4405057664 sur OpenAlexaff
Tamara Escrivá‐Martínez, Guadalupe Molinari, Víctor Ciudad-Fernández, Giulia Corno, Rosa Baños

Notice bibliographique

RevueAnales de Psicología · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychological and Temporal Perspectives Research
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-RivièresInstitut Universitaire en Santé Mentale de QuébecUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesInstituto de Salud Carlos IIICentro de Investigación Biomédica en Red-Fisiopatología de la Obesidad y NutriciónMinisterio de Ciencia e Innovación
Mots-clésPsychologyScale (ratio)Discriminant validitySelf-esteemGeneralizability theoryConstruct validityAnxietyPopulationClinical psychologySocial psychologyInternal consistencyDevelopmental psychologyPsychometricsDemographyGeographyPsychiatrySociologyCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The State Self-Esteem Scale has not been studied in the Spanish population yet. Our objective was to assess the factor structure and internal consistency of the State Self-Esteem Scale (SSES-20 and SSES-6) in a Spanish-speaking sample. The second objective was to determine its convergent and discriminant validity by examining its relationships with variables such as trait self-esteem, social desirability, depression, and anxiety. The sample consisted of 713 Spaniards (77.2% female; Mean Age = 25.32 years). Findings suggest that a bifactor model with a general factor and three subdimensions provided a better fit for SSES-20 data. For the SSES-6 version, a hierarchical model with three non-correlated first-order factors and a common hierarchical factor was found to be the best fit. All dimensions exhibited moderate to excellent reliability. All factors were positively linked to trait self-esteem and social desirability, while inversely related to depression and state anxiety. Finally, performance, appearance, and social state self-esteem dimensions from SSES-20 negatively predicted depression and state anxiety using linear regression models. Both Spanish versions, SSES-20 and SSES-6, demonstrated adequate psychometric properties within this sample, suggesting potential generalizability to diverse Spanish populations. La Escala de Autoestima Estado no se había estudiado en la población española. Nuestro objetivo fue evaluar la estructura factorial y consistencia interna de la Escala de Autoestima Estado (SSES-20 y SSES-6) en una muestra de hablantes de español. El segundo objetivo fue determinar su validez convergente y discriminante examinando su relación con variables como la autoestima rasgo, deseabilidad social, depresión y ansiedad. La muestra consistió en 713 españoles (79.4% mujeres; Edad Media = 25.32 años). Los resultados sugieren que un modelo bifactor con un factor general y tres subdimensiones obtuvo un mejor ajuste para los datos del SSES-20. Para la versión SSES-6, un modelo jerárquico con tres factores de primer orden no correlacionados y un factor jerárquico común fue el que obtuvo mejor ajuste. Todas las dimensiones exhibieron una fiabilidad entre moderada y excelente. Todos los factores se correlacionaron positivamente con la autoestima rasgo y la deseabilidad social, mientras que se relacionaron inversamente con la depresión y la ansiedad estado. Finalmente, las dimensiones de autoestima de estado de rendimiento, apariencia y social del SSES-20 predijeron positivamente la depresión y la ansiedad estado usando modelos de regresión lineal. Ambas versiones españolas del SSES-20 y SSES-6 demostraron propiedades psicométricas adecuadas en esta muestra, sugiriendo unaposible generalización a diversas poblaciones hispanas.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,169
Score d'incertitude au seuil0,820

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,315 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAnales de PsicologíaMême sujetPsychological and Temporal Perspectives ResearchTravaux en français237 207