混合模型框架下的模型,如潜变量增长混合模型(latent growth mixture modeling,LGMM)或潜类别增长分析(latent class growth analysis,LCGA),因估算过程中涉及多个决策过程,导致潜变量轨迹分析结果的报告呈现多样性。为解决这一问题,指...
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混合模型框架下的模型,如潜变量增长混合模型(latent growth mixture modeling,LGMM)或潜类别增长分析(latent class growth analysis,LCGA),因估算过程中涉及多个决策过程,导致潜变量轨迹分析结果的报告呈现多样性。为解决这一问题,指南制订小组按照系统化的制订流程,通过4轮德尔菲法调查,遵循专家小组意见,提出了各领域报告潜变量轨迹分析结果时需采用统一的标准,最终确定了报告轨迹研究结果必要的关键条目,发布了潜变量轨迹研究报告规范(guidelines for reporting on latent trajectory studies,GRoLTS),并利用GRoLTS评价了38篇使用LGMM或LCGA研究创伤后应激轨迹的论文的报告情况。
目的评估睡眠功能失调性信念与态度量表中文版(Dysfunctional Beliefs and Attitudes about Sleep Scale-Chinese Version,DBAS-CV)的心理测量学特征。方法按照《精神疾病诊断与统计手册》第四版(Diagnostic and Statistical Manual of ...
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目的评估睡眠功能失调性信念与态度量表中文版(Dysfunctional Beliefs and Attitudes about Sleep Scale-Chinese Version,DBAS-CV)的心理测量学特征。方法按照《精神疾病诊断与统计手册》第四版(Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders,DSM-Ⅳ)诊断标准入组原发性失眠者、精神疾病共病失眠者共218例,招募健康被试34例。所有被试均完成睡眠功能失调信念与态度量表(Dysfunctional Beliefs and Attitudes About Sleep Scale,DBAS)、DBAS-16、匹兹堡睡眠质量指数量表(Pittsburgh Sleep Quality Index,PSQI)。其中30名被试在2周后再次进行DBAS量表的评定。结果探索性因素分析结果显示5个因子是可接受的。修订后量表的总分与DBAS-16、PSQI总分的相关系数分别为0.86、-0.48(均P<0.01),并具有较好的区分效度(P<0.05)。总量表Cronbachα系数为0.83,各分量表Cronbachα系数为0.42~0.78;总量表重测信度为0.94,各分量表的重测信度为0.76~0.93。结论修订后的中文版DBAS-CV具有较好的信度和效度,可用于评估失眠人群的功能性失调信念。
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