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
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».