Enhancing the Precision of the Revised Life Orientation Test (LOT-R) across Germany, Ghana, India, and New Zealand Using Rasch Methodology
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Accurately measuring life orientation (or continuum from optimism to pessimism) is essential for research focused on enhancing health and well-being. The psychometric statistics of the Revised Life Orientation Test (LOT-R) has been examined using Classical Test Theory (CTT). This method has been criticized for relying on the imprecise ordinal scores. We have employed the advance Rasch methodology to examine the psychometric statistics of the Revised Life LOT-R within a community sample from Ghana, Germany, India, and New Zealand. Utilizing the Partial Credit Rasch model, we analyzed responses from a randomly selected sample of 1,000 individuals ( n = 250 from each country) out of the total sample of 1,822 recruited from these countries. Our initial analysis of the LOT-R revealed significant misfit to the unidimensional Rasch model ( χ 2 (24) = 93.38, p < 0.001). The best fit was achieved through the advanced modification process of testlet creation, as evidenced by no significant deviations from the model expectations ( χ 2 (27) = 10.85, p < 0.99). The optimal three testlet model demonstrated strict unidimensionality, good reliability (Person Separation Index = 0.73), monotonous pattern of item thresholds, and adequate sample targeting ( M = 0.20; SD = 0.72). The LOT-R demonstrated internal structural validity, as well as convergent and external validity reflected by expected correlations with measures of compassion towards others, self-compassion, positive affect, distress and negative affect. The LOT-R further showed invariance across sociodemographic factors, and the optimal parameters guided the creation of an algorithm for transforming ordinal to interval data, enhancing precision of the instrument. Our study supports the LOT-R's reliability and validity, improving its precision for investigating dispositional optimism. The study provides an ordinal-to-interval conversion table presented in the paper that can be used to enhance measurement accuracy.
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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 | 0,007 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».