Examining the Dimensionality, Reliability, and Invariance of the Depression, Anxiety, and Stress Scale–21 (DASS-21) Across Eight Countries
Notice bibliographique
Résumé
This study evaluated the dimensionality, invariance, and reliability of the Depression, Anxiety, and Stress Scale–21 (DASS-21) within and across Brazil, Canada, Hong Kong, Romania, Taiwan, Turkey, United Arab Emirates, and the United States (<i>N</i> = 2,580) in college student samples. We used confirmatory factor analyses to compare the fit of four different factor structures of the DASS-21: a unidimensional model, a three-correlated-factors model, a higher order model, and a bifactor model. The bifactor model, with three specific factors (depression, anxiety, and stress) and one general factor (general distress), presented the best fit within each country. We also calculated ancillary bifactor indices of model-based dimensionality of the DASS-21 and model-based reliability to further examine the validity of the composite total and subscale scores and the use of unidimensional modeling. Results suggested the DASS-21 can be used as a unidimensional scale. Finally, measurement invariance of the best fitting model was tested across countries indicating configural invariance. The traditional three-correlated-factors model presented scalar invariance across Canada, Hong Kong, Romania, Taiwan, and the United States. Overall, these analyses indicate that the DASS-21 would best be used as a general score of distress rather than three separate factors of depression, anxiety, and stress, in the countries studied.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».