Factorial structure and measurement invariance of the Italian version of the Cooper – Norcross Inventory of Preferences (C-NIP)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract There is increasing evidence that psychotherapy efficacy can be enhanced by accommodating clients’ preferences regarding their role, the treatment, and the therapist. Several instruments are available to measure these concepts, although only the Cooper-Norcross Inventory of Preferences (C-NIP) appears particularly suitable for psychotherapy. This study aimed to validate the Italian version of the C-NIP and to provide norms for both clinical and research use for Italian-speaking individuals. We adopted a multi-step procedure to translate the C-NIP into Italian. Then, 1084 (70.3% females; M age = 27.22 ± 11 years) Italian adults completed an online survey. Psychometric properties of both the original C-NIP and a revised, 15-item, five-scale version of this questionnaire were analysed through a Confirmatory Factor Analysis (CFA), McDonald’s omega coefficients, mean inter-item correlations, measurement invariance, and Pearson correlations. The Italian translation of the original version of the C-NIP scales did not show good psychometric properties. However, the CFA on a revised factorial structure of the C-NIP evidenced adequate fit to the data. We found good support for the unidimensionality of all scales, but only one of the scales demonstrated an acceptable internal consistency. Measurement invariance was confirmed across both patient sex and across individuals who were and were not in psychotherapy. Results showed that the revised version of the C-NIP has satisfactory factorial structure for use with Italian adults. More research is needed to investigate how preferences vary over time and in relation to psychopathologies and client characteristics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».