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Wie misst oder schätzt man die Prävalenz von Psychopathologie in einer bestimmten Schule?

Wie misst oder schätzt man die Prävalenz von Psychopathologie in einer bestimmten Schule?

Ich habe eine Forschungsarbeit über die psychische Gesundheit von Jugendlichen an einer örtlichen Magnetschule geschrieben, in der ich die Quellen und Auswirkungen von Stress und die daraus folgenden Anfälligkeiten für die Entwicklung von Formen der Psychopathologie hervorhob.

Mein Problem: Ich muss formal feststellen, dass viele Studenten mit psychischen Problemen zu kämpfen haben. Meine ursprüngliche Idee war, den BDI zu verabreichen, aber, lange Rede, kurzer Sinn, es kann nicht passieren. Wie sollte ich sonst die Prävalenz der Psychopathologie in der Studentenschaft statistisch "formalisieren"?


Die Antwort auf diese Frage hängt von Ihrem endgültigen Ziel ab. Wenn Sie wissen möchten, ob Schüler dieser Schule eher an einer Psychopathologie/n leiden oder nicht, müssen Sie sie mit einer anderen Population vergleichen. Diese andere normative Population kann Schüler einer anderen Schule, Schüler auf dem Land, Schüler in der Welt usw. sein. Wenn Sie keinen Zugriff auf Daten über eine andere Population haben, können Sie die meisten der wirklich inferenziellen statistischen Verfahren nicht verwenden.

Wenn Sie die Schule isoliert betrachten möchten, können Sie deskriptive Statistiken verwenden und die Situation an der Schule "beschreiben", indem Sie sich die Art und Weise ansehen, wie Psychopathologien an dieser Schule vorhanden sind oder verteilt sind. Darüber hinaus können Sie einen beliebigen Schnittpunkt oder eine beliebige Punktzahl festlegen, die Sie verwenden können, um eine Entscheidung zu treffen. Dies wird jedoch je nach Zeitschrift und Fachgebiet wahrscheinlich nicht in eine wissenschaftliche Zeitschrift passen.

Wenn Sie Russells Vorschlag wiederholen, können Sie sich die Korrelation zwischen dem Auftreten von Psychopathologie und diesen von Ihnen erwähnten Stressfaktoren ansehen. Auf diese Weise können Sie diese Schüler zumindest mit einer hypothetischen Schülerpopulation vergleichen, bei der es keine Korrelation zwischen Psychopathologie und diesen Stressfaktoren gibt.

Ihr Ausgangspunkt wird wahrscheinlich sein, Ihre Variablen richtig zu operationalisieren und dann die Literatur zu durchsuchen, um zu sehen, ob Sie etwas zum Vergleichen oder sogar einen Sinn für Ihre Daten daraus entnehmen können.

Der erste Preis wird mit einem etablierten und validierten Instrument vergeben. Wenn Sie es nicht können, können Sie es immer noch versuchen, aber seien Sie vorsichtig bei den Interviews. Um die Art von Statistik zu verwenden, die Sie meiner Meinung nach andeuten, müssen Sie Ihre Variablen richtig operationalisieren und quantifizieren. Dies wird zum Beispiel bei offenen Fragen schwierig sein.


Danksagung

Die Autoren danken dem Surrey County Council und insbesondere Jennifer Charters und Virginia Martin für die Unterstützung bei der Rekrutierung von Schulen und der Erleichterung des Screening-Prozesses. Sie bedanken sich herzlich bei den beteiligten Schulen, Lehrern, Familien und Kindern. Sie danken Dorothy Bishop auch für ihre Erlaubnis, das CCC-S zu entwickeln und ihnen Zugang zu den Standardisierungsdaten zu gewähren. Sie danken Tanya Hayman, Rebecca Lucas, Charlotte Nason, Claire Sears, Naomi Swaine und Hayley White für ihre Unterstützung bei der Datenerhebung und Dateneingabe. Diese Studie stellt unabhängige Forschung dar, die vom Wellcome Trust (WT094836AIA) und dem National Institute for Health Research (NIHR) Biomedical Research Center in South London und dem Maudsley NHS Foundation Trust und dem King's College London finanziert wird. Die in diesem Papier geäußerten Ansichten sind die der Autoren und nicht unbedingt die des Surrey County Council, des Wellcome Trust, des NIHR oder des Gesundheitsministeriums. Die Autoren haben erklärt, dass keine Interessenkonflikte in Bezug auf diesen Artikel bestehen.

Wichtige Punkte

  • Sprachstörungen sind eine häufige Ursache für Überweisungen an Gesundheitsdienste im Kindesalter und erhöhen das Risiko für langfristiges Lernen, soziale, emotionale und Verhaltensprobleme erheblich.
  • NVIQ wird häufig als Ausschlusskriterium verwendet, um Kindern den Zugang zu spezialisierten klinischen Diensten zu verwehren.
  • Wir berichten über die ersten Schätzungen der Bevölkerungsprävalenz und die damit verbundenen funktionellen Auswirkungen von Sprachstörungen anhand der DSM-5-Kriterien.
  • Bei Schuleintritt haben 7,58 % der Kinder eine klinisch signifikante Sprachstörung unbekannter Ursache, die mit einer erhöhten Rate an sozialen, emotionalen und Verhaltensschwierigkeiten sowie schulischen Leistungsschwächen einhergeht.
  • Das Profil und der Schweregrad der Sprachstörung und der damit verbundenen funktionellen Auswirkungen sind bei Kindern mit durchschnittlichen und unterdurchschnittlichen NVIQ-Werten ähnlich.
  • Der Zugang zu spezialisierten klinischen und pädagogischen Diensten (d. h. Sprachtherapie) sollte nicht vom NVIQ-Niveau abhängen.

Anhang S1. Kerntestbatterie in Phase 2 verabreicht.

Anhang S2. STROBE-Erklärung – Checkliste der Punkte, die in Berichte von Kohortenstudien aufgenommen werden sollten.

Tabelle S1. Ungewichtete Häufigkeiten von Kindern mit bekannter klinischer Diagnose oder intellektueller Beeinträchtigung, wie von Lehrern in Phase 1 oder Phase 2 oder in Phase 2 der eingehenden Bewertung berichtet.

Tabelle S2. Merkmale der Teilnehmer, die die Kriterien für eine Sprachstörung mit bestehender medizinischer Diagnose und/oder intellektueller Beeinträchtigung erfüllen (linke Spalte) und diejenigen, die die Kriterien für eine Sprachstörung unbekannter Herkunft erfüllen (rechte Spalte). Für kategoriale Variablen (angegeben durch %) ist die F-Statistik eine designbasierte korrigierte χ2 Wert.

Abbildung S1. Standard-Score-Unterschied zwischen Männern und Frauen mit einer Sprachstörung unbekannter Herkunft auf nonverbalen IQ und Sprachkompositionen (Fehlerbalken sind 95 % Konfidenzintervalle). Balken, die die Nullmittellinie kreuzen, zeigen keinen Gruppenunterschied an. Kästchen links von der Null zeigen eine schlechtere Leistung von Frauen an.

Bitte beachten Sie: Der Herausgeber ist nicht verantwortlich für den Inhalt oder die Funktionalität der von den Autoren bereitgestellten unterstützenden Informationen. Alle Anfragen (außer fehlenden Inhalten) sollten an den entsprechenden Autor des Artikels gerichtet werden.


Prävalenz und assoziierte Faktoren psychischer Belastung bei einer nationalen Stichprobe von Jugendlichen in der Schule in Marokko

Ziel der Studie war es, die Prävalenz und die Korrelate psychischer Belastungen bei jugendlichen Schulkindern in Marokko abzuschätzen.

Methoden

Es wurden landesweit repräsentative Querschnittsdaten von 6745 Jugendlichen (Medianalter 15 Jahre) analysiert, die auf Fragen zu einer zweiteiligen Messung der psychischen Belastung aus dem „2016 Morocco Global School-Based Student Health Survey (GSHS)“ antworteten.

Ergebnisse

Die Prävalenz der psychischen Belastung betrug 23,3, 18,0 % bei Männern und 29,2 % bei Frauen. In der angepassten logistischen Regressionsanalyse weibliches Geschlecht, höheres Alter, Mobbing, selten körperliche Angriffe, häufige Teilnahme an körperlichen Auseinandersetzungen, keine engen Freunde, häufige Hungererfahrungen, emotionale Vernachlässigung der Eltern, Missachtung der Privatsphäre durch die Eltern, Schulschwänzen, sitzendes Verhalten und eine oder mehrere schwere Verletzungen erlitten haben (letztes Jahr) waren mit psychischen Belastungen verbunden. Darüber hinaus waren in der unbereinigten Analyse geringe Unterstützung durch Gleichaltrige, Eltern überprüfen nie die Hausaufgaben, Exposition gegenüber Passivrauchen, Substanzkonsum (aktueller Tabakkonsum, aktueller Cannabiskonsum und jemals konsumiertes Amphetamin), häufiger Softdrink und häufiger Fastfood-Konsum waren positiv und Obst und Der Verzehr von Gemüse war negativ mit psychischer Belastung verbunden.

Abschluss

Fast jeder vierte Schüler berichtete von psychischen Belastungen und es wurden mehrere damit verbundene Faktoren identifiziert, die Präventions- und Kontrollstrategien unterstützen können.


5. RQ2: PSYCHOLOGISCHE WIRKUNGEN VON HASS

Denken Sie daran, dass unser RQ2 fragt, ob und wie sich Hass in College-Subreddits auf den psychologischen Zustand der Community-Mitglieder auswirkt. Um zunächst den psychologischen Zustand dieser Online-Communitys zu operationalisieren, verweisen wir auf frühere Literatur, die zeigt, dass hasserfüllte Rede mit emotionalen Umwälzungen und Stress verbunden ist [58, 87], wobei Stress eine der prominentesten Reaktionen bei Menschen ist, die sowohl direkt als auch direkt Hass ausgesetzt sind indirekt. Wir nähern uns RQ2, indem wir zunächst das Ausmaß der Hassexponierung einer Person in den Subreddits des Colleges quantifizieren und dann den Online-Stress derselben Personen messen. Schließlich verwenden wir einen kausalen Inferenzrahmen, der auf Rubins Kausalmodell [43] basiert, um den kausalen Zusammenhang zwischen der Exposition gegenüber hasserfüllten Reden und dem Ausdruck von Stress zu untersuchen.

5.1. Definition und Quantifizierung von Hass-Exposure

Ohne die Allgemeingültigkeit zu verlieren, definieren wir Hassexponierung für eine Person als die Menge hasserfüllter Worte, die von anderen geteilt werden und denen sie als Ergebnis der Teilnahme über Kommentare an einem College-Subreddit ausgesetzt sind. Wir berechnen diese Exposition pro Benutzer als aggregierten Prozentsatz hasserfüllter Wörter, die von anderen in allen Threads verwendet wurden, an denen der Benutzer teilgenommen hat. Wir verwenden dasselbe Lexikon von Hass-Keywords wie im vorherigen Abschnitt beschrieben.

Wir stellen fest, dass dies a konservative Definition der Online-Hassexponierung, da Personen entlarvt werden können, ohne beispielsweise einen Thread mit Hassreden zu kommentieren, indem sie einfach einen solchen Thread durchsuchen. Die Exposition kann auch Offline- oder Spill-Over-Effekte haben, z. B. offline hasserfüllte Ausdrücke, deren Auswirkungen verstärkt werden können, wenn eine Person online mit ähnlichen Inhalten interagiert. Unsere Definition liefert jedoch einen hochpräzisen Datensatz von exponierten Benutzern, da Kommentare explizit signalisieren, dass Einzelpersonen mit ziemlicher Sicherheit einige der hasserfüllten Inhalte konsumiert haben, die von anderen in einem Thread geteilt werden.

Darüber hinaus beschließen wir durch diese Definition der Exposition, unsere Analyse nicht nur auf die beabsichtigten individuellen Ziele von Hassreden zu beschränken, sondern vielmehr die Auswirkungen von Hassreden innerhalb von College-Subreddditen auf Gemeinschaftsebene zu untersuchen. Da College-Subreddits ein Offline-Analog zur Offline-Community auf dem Campus haben, ist unsere Wahl für diese breitere Definition von 𠇎xposure” auch von früherer psychologischer Literatur inspiriert, die gezeigt hat, dass eine toxische (oder negative) Umgebung Individuen in verschiedenen Formen beeinflussen kann Präsenz oder Verwandtschaft [67].

5.2. In College-Subreddits ausgedrückter Stress

Unser nächstes Ziel besteht darin, den Online-Stressausdruck des Benutzers zu quantifizieren, mit der psychologisch begründeten Annahme, dass Stress eine Manifestation seines psychologischen Zustands ist. Dafür verwenden wir frühere Arbeiten, die gezeigt haben, dass der Online-Stressausdruck anhand von Inhalten gemessen werden kann, die in den Subreddits des College geteilt werden [75, 77].

Konkret reproduzieren wir einen auf überwachtem Lernen basierenden Stressdetektor (Klassifikator) aus [75]. Dieser Klassifikator (ein Support-Vektor-Maschinenmodell mit einem linearen Kernel) verwendet eine überwachte Lernmethodik [66] auf einem Reddit-Datensatz, der 2000 Beiträge umfasst, die auf einer Stress-Offenlegung und Hilfe bei der Suche nach Subreddit geteilt werden. r/stress (positive Ground-Truth-Beispiele oder High Stress) und weitere 2000 Beiträge von der Reddit-Landingpage, die in keinem Subreddit mit Bezug zur psychischen Gesundheit geteilt wurden (negative Beispiele oder Low Stress). Verwenden von n-Gramme und Sentiment der Beiträge als Features und basierend auf k-falten (k = 5) Kreuzvalidierung, der Klassifikator sagt für jeden Posten eine binäre Stressbezeichnung (hoher oder niedriger Stress) mit einer mittleren Genauigkeit und einem mittleren Fl-Score von 0,82 voraus. Dieser Klassifikator wurde mit Hilfe der Perceived Stress Scale [26] (Expertenvalidierungsgenauigkeit = 81 %) auf College-Subreddit-Daten wie unseren [75] von Experten validiert. Ähnliche Ansätze des überwachten Lernens wurden kürzlich auch in anderen Arbeiten verwendet, um die Herausforderungen der begrenzten Grundwahrheit zu umgehen [7, 78].

In unserem Fall verwenden wir zunächst diesen Stressklassifizierer und kennzeichnen die 4.144.161 Kommentare in unserem Datensatz maschinell als hohe und niedrige Belastung. Dann aggregieren wir die gekennzeichneten Beiträge pro Benutzer für die 425.410 Benutzer, um ihren Online-Stressausdruck zu bewerten. Zu den Beispielkommentaren, die in unserem Datensatz mit hoher Belastung gekennzeichnet sind, gehören: �s klingt für mich sehr herausfordernd. Ich bin ein CS-Major”, 𠇌ollege kann in Zeiten wie diesen sehr hart sein.”, “Ich wurde abgelehnt, aber ich musste handeln, ’ bin sehr enttäuscht”.

5.3. Matching für kausale Inferenz

Als nächstes wollen wir die Auswirkungen der Exposition gegenüber Hassreden in Bezug auf den Stress quantifizieren, der von den Benutzern in den Subreddits des Colleges ausgedrückt wird. Diese Untersuchung erfordert eine Kausalitätsprüfung, um die Störfaktoren zu eliminieren (oder zu minimieren), die mit der Stressausprägung einer Person verbunden sein können. Idealerweise wird ein solches Problem am besten mit randomisierten kontrollierten Studien (RCTs) angegangen. Da es sich bei unseren Daten jedoch um Beobachtungsdaten handelt und eine RCT in unserem spezifischen Kontext, der Hassreden und den psychologischen Zustand einer Person beinhaltet, unpraktisch und unethisch ist, verwenden wir einen kausalen Inferenzrahmen, der auf statistischem Abgleich basiert. Dieser Ansatz zielt darauf ab, ein randomisiertes Kontrollsetting zu simulieren, indem auf beobachtete Kovariaten kontrolliert wird [43]. Für unsere Problemstellung “match” wir Nutzerpaare mit der Technik des Neigungs-Score-Matchings [43] unter Berücksichtigung von Kovariaten, die das Online- und Offline-Verhalten der Nutzer berücksichtigen.

5.3.1. Behandlungs- und Kontrollgruppen und übereinstimmende Kovariaten.

Wir definieren zwei vergleichbare Kohorten von Nutzern, die ansonsten ähnlich sind, aber eine, die Hassreden ausgesetzt war (Behandlung Gruppe), während die andere nicht (Steuerung Gruppe). Um statistisch übereinstimmende Paare von . zu erhalten Behandlung und Steuerung Benutzer kontrollieren wir für eine Vielzahl von Kovariaten, so dass der Effekt (Online-Stress) zwischen vergleichbaren Benutzergruppen mit ähnlichem Offline- und Online-Verhalten untersucht wird: 1) Zuerst kontrollieren wir für Benutzer innerhalb der gleiche College-Subreddits, die ausmacht Offline-Verhaltensänderungen auf saisonale, akademische Kalender oder lokale Faktoren zurückzuführen [75]. 2) Als nächstes berücksichtigen wir die Benutzeraktivität auf Reddit mit Kovariaten, nach vorheriger Arbeit [19, 78], die die Anzahl der Beiträge und Kommentare, Karma (aggregierte Punktzahl für die Beiträge und Kommentare des Benutzers), Amtszeit (Dauer der Teilnahme) in der Gemeinschaft. 3) Schließlich beschränken wir unsere Analyse auf den Zeitraum nach 2016 und auf die 217.109 Benutzer, die an Diskussionsthreads teilgenommen haben, um die verwirrenden Auswirkungen latenter Faktoren zu minimieren, die mit dem Stress einer Person verbunden sind beide vor und nach 2016. Beachten Sie, dass unsere Wahl des Jahres 2016 von der Annahme abhängt, dass es uns ungefähr 2 Jahre Daten für unsere Kausalanalyse ermöglicht, was der Hälfte der typischen Studienzeit (4 Jahre) entspricht. Dadurch erhalten wir a Grundstress und ein Grundlinie Hassexponierung von jedem Benutzer, die aus den vor 2016 geposteten (geteilten und angetroffenen) Kommentaren gewonnen werden. Diese grundlegenden Stressmessungen ermöglichen es uns, der Tatsache Rechnung zu tragen, dass das psychische Wohlbefinden einer Person sowohl durch intrinsische als auch durch extrinsische historische Faktoren beeinflusst werden kann.

5.3.2. Passender Ansatz.

Wir verwenden die Propensity-Score-Matching-Technik [43], um 143.075 . abzugleichen Behandlung Benutzer mit einem Pool von 74.034 Benutzern, die im Zeitraum von Januar 2016 bis November 2017 keinem Hass auf den College-Subreddits ausgesetzt waren. Zuerst trainieren wir einen logistischen Regressionsklassifikator, der den Neigungsscore (P) jedes Benutzers, der die oben beschriebenen Kovariaten als Merkmale verwendet. Als nächstes für alle Behandlung (Tich) Benutzer finden wir am ähnlichsten Steuerung Benutzer, Konditionierung auf maximalen Bremssattelabstand (C) (mit α = 0,2), d. h. | Tich(P) – ¬Tich(P) |≤ C, wo C = α * σgepooltgepoolt ist die gepoolte Standardabweichung, und α ≤ 0,2 wird für “tight Matching” [6]) empfohlen. Dabei finden wir ein passendes Steuerung Benutzer für jeden der 143.045 Behandlung Benutzer.

5.3.3. Qualität der Übereinstimmung.

Um sicherzustellen, dass unsere Matching-Technik jedes Ungleichgewicht der Kovariaten effektiv beseitigt, verwenden wir die Effektstärke (Cohen’s D) Metrik zur Quantifizierung der standardisierten Unterschiede in den übereinstimmenden Behandlung und der Steuerung Gruppen über jede der Kovariaten. Niedrigere Werte von Cohen’s D implizieren eine bessere Ähnlichkeit zwischen den Gruppen, und Größenordnungen unter 0,2 weisen auf “kleine” Unterschiede zwischen den Gruppen hin [25]. Wir finden, dass die Cohen’s D die Werte für unsere Kovariaten liegen zwischen 0,001 und 0,197, wobei eine mittlere Größe von 0,07 auf ein gutes Gleichgewicht in unserem Matching-Ansatz hinweist (siehe Abbildung 2a). Um Verzerrungen in unseren Ergebnissen aufgrund der unterschiedlichen Beteiligungsgrade auszuschließen, validieren wir schließlich auch, ob die übereinstimmenden Nutzerpaare in unserem Analysezeitraum (nach 2016) einer ähnlichen Menge an Keywords ausgesetzt waren. Für die Anzahl der Keywords, denen sie ausgesetzt waren, wurden die beiden Kohorten übereinstimmender Nutzer (Behandlung und Steuerung) zeige einen Cohen’s D von 0,02, was auf minimale Unterschiede in ihrer Exposition gegenüber Kommentarthreads oder ihrer Beteiligung an College-Subreddits hindeutet.

a) Cohen’s D zur Bewertung des übereinstimmenden Gleichgewichts von Kovariaten von Aktivitätsmerkmalen und Baseline (B.) Stress- und Hass-Exposition b) Kernel-Density-Schätzung der Benutzerverteilung mit Änderung des Stressausdrucks.

Wir bewerten ferner die Ähnlichkeit in thematischen Interessen zwischen dem Kommentarverhalten von Behandlung und Steuerung Benutzerpaare. Hier würde ein hoher Wert der thematischen Ähnlichkeit minimale Verwechslungen feststellen, die aufgrund von thematischen Unterschieden eingeführt wurden (z. Wir verwenden einen auf Worteinbettung basierenden Ähnlichkeitsansatz [8, 75], bei dem wir für jeden Benutzer eine Worteinbettungsdarstellung in einem 300-dimensionalen Vektorraum aller Thementitel der Diskussionsthreads erhalten, die er kommentiert hat. Wir wählen Thementitel aufgrund ihrer Bekanntheit auf der Homepage eines Subreddits aus, und sie beeinflussen wahrscheinlich die Benutzer, den Thread zu konsumieren und anschließend zu kommentieren. Als nächstes berechnen wir die Vektorähnlichkeit der Thementitel’ Wortvektoren für jedes Paar von Behandlung und Steuerung Nutzer, die im Wesentlichen ihre thematischen Interessen quantifiziert. Über alle Paare von Behandlung und Steuerung Benutzer finden wir eine durchschnittliche Cosinus-Ähnlichkeit von 0,67 (Stdv. = 0,17), was darauf hinweist, dass unsere übereinstimmenden Benutzer ähnliche Interessen in den Beiträgen haben, die sie kommentiert haben.

5.4. Beeinflusst Hass-Exposition das Stresslevel?

Nach einem statistischen Matching untersuchen wir die Beziehung zwischen der Exposition gegenüber Hass und dem Ausdruck von Stress in College-Subreddits. In Anlehnung an die weit verbreitete 𠇍ifference in Differences”-Technik in der Kausalinferenzforschung [2] bewerten wir die Auswirkungen von Hass-Exposition auf Stress, indem wir die Verschiebungen des Online-Stresses für die Behandlung Gruppe und vergleiche diese mit der gleichen in der Steuerung Gruppe. Nach Rubins Kausalrahmen mittelt eine solche Bewertung die Wirkung (Online-Stressausdruck) verursacht durch die Behandlung (Online-Hass-Exposition) bei den behandelten Personen durch Vergleich mit dem, was dieselben Personen gezeigt hätten, wenn sie nicht behandelt worden wären (das übereinstimmende Paar der Person) [43].

Wir beobachten, dass im Vergleich zu ihrer Ausgangsspannung das Stressniveau der Behandlung Benutzer (Mittelwert=139 %) ist höher als die Steuerung Benutzer (Mittelwert=106%). Ein Maß für die Effektstärke (Cohen’s D= 0,40) und ein gepaarter t-Test zeigt an, dass dieser Unterschied statistisch signifikant ist (T=93.3, P < 0,05). Abbildung 2b zeigt die Veränderungen des Stresslevels für die beiden Benutzergruppen Behandlung und Steuerung Benutzer, die Hassreden ausgesetzt sind, in den Subreddits des Colleges. Angesichts der Tatsache, dass diese beiden Gruppen in Bezug auf Offline- und Online-Faktoren übereinstimmen, deuten solche aufschlussreichen Unterschiede im Stress zwischen ihnen nach Online-Hass-Exposition darauf hin, dass diese Exposition wahrscheinlich einen kausalen Zusammenhang mit dem Online-Stress-Ausdruck der Benutzer hat.

Das haben wir jetzt bewiesen Hassexponierung im Internet beeinflusst plausibel die Online-Stress-Ausdruck von Personen in College-Subreddits interessiert uns als nächstes, wie die verschiedenen Kategorien von Hass zu Verschiebungen im Online-Stressausdruck unter den Behandlung Benutzer. Dazu passen wir ein lineares Regressionsmodell mit den Hasskategorien als unabhängige Variablen und der Änderung des Stressausdrucks als abhängige Variable an. Tabelle 2 zeigt die Koeffizienten dieser Kategorien im Regressionsmodell, wobei alle von ihnen statistische Signifikanz in ihrer Assoziation zeigten. Diese Koeffizienten könnten so interpretiert werden, dass jede Einheitsänderung der Online-Hass-Exposition aus einer Kategorie zu einer ungefähren Änderung des Online-Stress-Ausdrucks um die Größe des entsprechenden Koeffizienten führt. Wir stellen fest, dass jede der Hasskategorien einen positiven Koeffizienten aufweist, was weiter darauf hindeutet, dass eine Zunahme der Exposition gegenüber einer beliebigen Hasskategorie den Stressausdruck von Mitgliedern der College-Subreddits erhöht. Unter diesen Kategorien finden wir das Geschlecht (0,81%) und Behinderung (0,73 %) zeigen die größten Koeffizienten und wirken sich daher am stärksten auf den Online-Stressausdruck der Community-Mitglieder aus.

Tabelle 2:

Regressionskoeffizienten für Hasskategorien und Änderung des Stressausdrucks (***P < 0,001).

KategorieKoeffizient
Verhalten***2.6 × 10 𢄤
Klasse***5.1 × 10 𢄤
Behinderung***7.3 × 10 𢄣
Ethnizität***3,9 × 10 𢄣
Geschlecht***8.1 × 10 𢄣
Physisch***1,5 × 10 𢄣
Wettrennen***1,7 × 10 𢄣
Religion***1,3 × 10 𢄥
Sexueller Ort***5.7 × 10 𢄣
Sonstiges***1,5 × 10 𢄣

5.5. Psychologische Ausdauer gegen Hass-Exposition

Innerhalb unserer Behandlung Gruppe stellen wir fest, dass die Benutzer dies nicht sind gleichermaßen in ihrem Stresslevel betroffen. Tatsächlich zeigen sie ein breites Spektrum an Online-Stress (Median = 0,05, Standardabw. = 0,80) bei unterschiedlichen Ausmaßen der Online-Hassexponierung (Median = 0,68, Standardabw. = 3,61) (siehe Abbildung 3). Neben der Beobachtung, dass Hass in diesen Gemeinschaften einen kausalen Zusammenhang mit Online-Stressausdrücken hat, stellen wir auch fest, dass Online-Hass nicht alle Stressausdrücke einheitlich beeinflusst. Dies stimmt mit der Vorstellung überein, dass sich Individuen in ihrer Widerstandsfähigkeit gegenüber den Wechselfällen des Lebens unterscheiden [53]. Wir bezeichnen dieses Phänomen der unterschiedlichen Toleranz unter den Benutzern als das psychische Ausdauer zu Hassreden im Internet. Unsere Motivation, dieses Ausdauerkonstrukt zu untersuchen, stammt aus der psychologischen Literatur, die postuliert, dass unterschiedliche Menschen unterschiedliche Fähigkeiten haben, mit bestimmten unkontrollierbaren Ereignissen umzugehen, und Stress resultiert aus der Wahrnehmung, dass die Anforderungen dieser Situationen ihre Bewältigungsfähigkeit übersteigen [44].

Um die psychologische Ausdauer gegenüber Online-Hass zu verstehen, betrachten wir zwei Gruppen von Benutzern, die die Extreme des Online-Stresses mit den entgegengesetzten Extremen der Online-Hass-Exponierung ausdrücken. Eine Gruppe umfasst diejenigen Behandlung Nutzer mit geringer Ausdauer, die eine geringere Toleranz gegenüber Online-Hass haben als die meisten anderen Nutzer und starke (über dem Median) Stressveränderungen zeigen, wenn sie geringem (unter dem Median) Online-Hass ausgesetzt sind (Quadrant 4 in Abbildung 3). Die andere Gruppe besteht aus den Benutzern, die eine viel höhere Toleranz aufweisen und niedrige (unter dem Median) Stressveränderungen zeigen, wenn sie starkem (über dem Median) Hass ausgesetzt sind (Quadrant 2 in Abbildung 3). Wir bezeichnen diese beiden Gruppen als geringe Ausdauer und hohe Ausdauer Benutzer—Wir finden in unseren Daten 38.503 Benutzer mit geringer und 38.478 Benutzer mit hoher Ausdauer.

5.6. Analyse der psychologischen Ausdauer

Unsere endgültigen Ergebnisse beinhalten eine Analyse der Eigenschaften von Benutzern mit hoher und geringer Ausdauer, wie sie sich in den College-Subreddits manifestieren. Wir konzentrieren uns auf zwei Arten von Attributen, — Benutzer’ sprachliche Online-Ausdrücke und ihre Persönlichkeitsmerkmale, die aus ihrer Sprache abgeleitet werden. Da wir die psychologischen Verhaltensweisen von zwei Kohorten unterscheiden (Personen mit geringer und hoher Ausdauer gegenüber hasserfüllten Reden), stammt die Wahl dieser Attribute aus früheren Arbeiten, die sich mit psychologischen Studien befassten Züge und Zustände von Einzelpersonen, wie sie aus ihren Social-Media-Aktivitäten gewonnen wurden [22].

Sprachlicher Ausdruck.

Um zu verstehen, inwiefern sich Benutzer mit geringer und hoher Ausdauer im Sprachgebrauch unterscheiden, verwenden wir eine unbeaufsichtigte Sprachmodellierungstechnik, Sparse Additive Generative Model (SAGE) [36], die bei computerlinguistischen Problemen auf Social-Media-Daten weit verbreitet ist [21 , 77, 84]. Bei zwei beliebigen Dokumenten wählt SAGE diskriminierende Schlüsselwörter aus, indem es die Parameter von zwei logistisch parametrisierten multinomialen Modellen vergleicht, wobei ein selbst abgestimmter Regularisierungsparameter verwendet wird, um den Kompromiss zwischen häufigen und seltenen Begriffen zu kontrollieren. Wir verwenden das SAGE-Modell, um diskriminierende n-Gramm (n=1,2) zwischen den Kommentaren von Benutzern mit geringer und hoher Ausdauer. Die Größe des SAGE-Wertes eines linguistischen Tokens signalisiert den Grad seiner „indeutigkeit”, und in unserem Fall zeigt ein positiver SAGE von mehr als 0 an, dass die n-Gramm ist repräsentativer für Benutzer mit geringer Ausdauer, während ein negativer SAGE eine größere Repräsentativität für Benutzer mit hoher Ausdauer bedeutet.

Tabelle 3 zeigt die Top 25 n-Gramm (n = 1,2) für Benutzer mit geringer und hoher Ausdauer. Ein Muster, das in diesen offensichtlich ist n-grams ist, dass Benutzer mit geringer Ausdauer dazu neigen, eher unterrichtsorientierte und akademisch bezogene Themen zu verwenden, wie z , zeigt die Gruppe mit hoher Ausdauer eine stärkere Verwendung von Wörtern, die sich auf einen entspannteren und freizügigeren Kontext sowie auf verschiedene nicht-akademische Themen/Interessen beziehen, wie z. B. “pokemon”, “guitar”, “ x0201cdelicious”, 𠇊nime” und “garden”. Wir finden auch Begriffe im Zusammenhang mit der psychischen Gesundheit wie “therapie” und 𠇊nxiety” für Benutzer mit geringer Ausdauer, die damit in Verbindung gebracht werden können, dass diese Benutzer ihren Zustand selbst preisgeben oder mit ihrem Hilfesuchenden Verhalten in Bezug auf diese Bedenken.

Tisch 3:

Top 25 diskriminierend n-Gramm (n = 1, 2) von Benutzern mit geringer und hoher Ausdauer verwendet (SAGE [36]).


Zuverlässigkeit

Zuverlässigkeit bezieht sich auf die Konsistenz einer Maßnahme. Psychologen betrachten drei Arten von Konsistenz: über die Zeit (Test-Retest-Reliabilität), über Items (interne Konsistenz) und über verschiedene Forscher (Inter-Rater-Reliabilität).

Test-Retest-Zuverlässigkeit

Wenn Forscher ein Konstrukt messen, von dem sie annehmen, dass es über die Zeit konsistent ist, dann sollten die von ihnen erhaltenen Ergebnisse auch über die Zeit hinweg konsistent sein. Test-Retest-Zuverlässigkeit inwieweit dies tatsächlich der Fall ist. Zum Beispiel wird allgemein angenommen, dass Intelligenz über die Zeit hinweg konsistent ist. Eine Person, die heute hochintelligent ist, wird nächste Woche hochintelligent sein. Dies bedeutet, dass jedes gute Maß an Intelligenz für diese Person nächste Woche ungefähr die gleichen Werte wie heute liefern sollte. Ein Maß, das über die Zeit sehr inkonsistente Werte erzeugt, kann natürlich kein sehr gutes Maß für ein Konstrukt sein, das konsistent sein soll.

Die Bewertung der Test-Retest-Reliabilität erfordert die gleichzeitige Anwendung des Maßes auf eine Gruppe von Personen und die erneute Anwendung auf dem gleich Gruppe von Menschen zu einem späteren Zeitpunkt, und dann betrachten Test-Retest-Korrelation zwischen den beiden Notensätzen. Dies geschieht normalerweise durch grafische Darstellung der Daten in einem Streudiagramm und Berechnen des Korrelationskoeffizienten. Abbildung 4.2 zeigt die Korrelation zwischen zwei Bewertungssätzen mehrerer Universitätsstudenten auf der Rosenberg-Selbstwertskala, die zweimal im Abstand von einer Woche verabreicht wurden. Der Korrelationskoeffizient für diese Daten beträgt +.95. Im Allgemeinen gilt eine Test-Retest-Korrelation von +.80 oder mehr als gute Reliabilität.

Abbildung 4.2 Test-Retest-Korrelation zwischen zwei Bewertungssätzen mehrerer College-Studenten auf der Rosenberg-Selbstwertskala im Abstand von zwei Mal pro Woche

Auch hier sind hohe Test-Retest-Korrelationen sinnvoll, wenn angenommen wird, dass das gemessene Konstrukt über die Zeit konsistent ist, was bei Intelligenz, Selbstwertgefühl und den Big-Five-Persönlichkeitsdimensionen der Fall ist. Bei anderen Konstrukten wird jedoch nicht davon ausgegangen, dass sie über die Zeit stabil sind. Die Natur der Stimmung ist zum Beispiel, dass sie sich ändert. Ein Stimmungsmaß, das über einen Zeitraum von einem Monat eine niedrige Test-Retest-Korrelation ergab, wäre also kein Grund zur Besorgnis.

Interne Konsistenz

Eine andere Art von Zuverlässigkeit ist interne Konsistenz, d. h. die Konsistenz der Antworten der Personen über die Items hinweg bei einer Messung mit mehreren Items. Im Allgemeinen sollten alle Items zu solchen Kennzahlen das gleiche zugrunde liegende Konstrukt widerspiegeln, daher sollten die Bewertungen der Personen zu diesen Items miteinander korreliert werden. Auf der Rosenberg-Selbstwertskala sollten Menschen, die zustimmen, dass sie eine wertvolle Person sind, eher zustimmen, dass sie eine Reihe guter Eigenschaften haben. Wenn die Antworten der Personen auf die verschiedenen Items nicht miteinander korreliert sind, macht es keinen Sinn mehr zu behaupten, dass sie alle das gleiche zugrunde liegende Konstrukt messen. Dies gilt für verhaltensbezogene und physiologische Maßnahmen ebenso wie für Selbstberichtsmaße. Zum Beispiel könnten Leute eine Reihe von Wetten in einem simulierten Roulettespiel als Maß für ihr Risikoniveau abschließen. Dieses Maß wäre intern insofern konsistent, als die Wetten der einzelnen Teilnehmer über die Versuche hinweg konstant hoch oder niedrig waren.

Ebenso wie die Test-Retest-Reliabilität kann die interne Konsistenz nur durch das Sammeln und Analysieren von Daten bewertet werden. Ein Ansatz besteht darin, a Split-Half-Korrelation. Dies beinhaltet das Aufteilen der Elemente in zwei Sätze, beispielsweise die erste und zweite Hälfte der Elemente oder die geraden und ungeraden Elemente. Dann wird für jeden Satz von Items eine Bewertung berechnet und die Beziehung zwischen den beiden Sätzen von Bewertungen wird untersucht. Abbildung 4.3 zeigt beispielsweise die Split-Half-Korrelation zwischen den Ergebnissen mehrerer Universitätsstudenten bei den geraden Items und ihren Ergebnissen bei den ungeraden Items der Rosenberg Self-Esteem Scale. Der Korrelationskoeffizient für diese Daten beträgt +,88. Eine Split-Half-Korrelation von +,80 oder mehr wird im Allgemeinen als gute interne Konsistenz angesehen.

Abbildung 4.3 Split-Half-Korrelation zwischen den Ergebnissen mehrerer College-Studenten auf den geraden Items und ihren Ergebnissen auf den ungeraden Items der Rosenberg-Selbstwertschätzungsskala

Das vielleicht gebräuchlichste Maß für die interne Konsistenz, das von Forschern in der Psychologie verwendet wird, ist eine Statistik namens Cronbachs α (der griechische Buchstabe Alpha). Konzeptionell ist α der Mittelwert aller möglichen Split-Half-Korrelationen für eine Menge von Items. Es gibt beispielsweise 252 Möglichkeiten, einen Satz von 10 Elementen in zwei Sätze von fünf aufzuteilen. Cronbachs α wäre der Mittelwert der 252 Split-Half-Korrelationen. Beachten Sie, dass α nicht auf diese Weise berechnet wird, aber es ist eine korrekte Art, die Bedeutung dieser Statistik zu interpretieren. Auch hier wird im Allgemeinen ein Wert von +,80 oder höher angenommen, um eine gute interne Konsistenz anzuzeigen.

Interrater-Zuverlässigkeit

Viele Verhaltensmaßstäbe beinhalten eine signifikante Beurteilung seitens eines Beobachters oder eines Bewerters. Inter-Rater-Zuverlässigkeit ist das Ausmaß, in dem verschiedene Beobachter in ihren Urteilen konsistent sind. Wenn Sie beispielsweise daran interessiert sind, die sozialen Fähigkeiten von Universitätsstudenten zu messen, könnten Sie Videoaufnahmen von ihnen machen, während sie mit einem anderen Studenten interagieren, den sie zum ersten Mal treffen. Dann könnten zwei oder mehr Beobachter die Videos ansehen und die sozialen Fähigkeiten jedes Schülers bewerten. Soweit jeder Teilnehmer tatsächlich über ein gewisses Maß an sozialer Kompetenz verfügt, das von einem aufmerksamen Beobachter erkannt werden kann, sollten die Bewertungen der verschiedenen Beobachter stark miteinander korreliert sein. Die Interrater-Reliabilität wäre auch in Banduras Bobo-Puppenstudie gemessen worden. In diesem Fall dürften die Bewertungen der Beobachter, wie viele Aggressionshandlungen ein bestimmtes Kind beim Spielen mit der Bobo-Puppe begangen hat, sehr positiv korreliert sein. Die Interrater-Reliabilität wird häufig mit Cronbachs α bewertet, wenn die Urteile quantitativ sind, oder mit einer analogen Statistik namens Cohens (der griechische Buchstabe kappa), wenn sie kategorial sind.


The 6-item Kessler psychological distress scale to survey serious mental illness among Chinese undergraduates: Psychometric properties and prevalence estimate

Zielsetzung: To evaluate the psychometric properties of the 6-item Kessler psychological distress scale (K6) in screening for serious mental illness (SMI) among undergraduates in a major comprehensive university in China.

Method: The K6 was self-completed by 8289 randomly sampled participants. A group of them (n=222) were re-assessed using K6 and interviewed using the Chinese version of Composite International Diagnostic Interview 3.1 (CIDI-3.1).

Ergebnisse: The test-retest reliability of the K6 scale was 0.79, the Cronbach's alpha was 0.84, and its area under the receiver operating curve (AUC) for diagnosing CIDI-3.1 SMI was 0.85 (95% CI=0.80-0.90). For the optimal cut-off of K6 (12/13), the sensitivity (SEN), specificity (SPE), positive predictive value (PPV), negative predictive value (NPV), and classification accuracy (AC) were 0.83, 0.79, 0.60, 0.93, and 0.80, respectively. The 12-month prevalence of SMI was estimated as 3.97% using this optimal cut-off. Binary logistic regression analysis (including gender, ethnicity, grade, number of siblings and family residency location) showed that only family residency location in rural areas compared to urban areas was significantly associated with more SMI.

Schlussfolgerungen: This study documented the value of using the K6 for detecting SMI in Chinese undergraduate populations and supported its cross-cultural reliability and validity.


Types of Psychometric Properties

Table 1 lists some common psychometric properties of tests. Note that the table presents both item statistics and test statistics, the two categories for psychometric properties mentioned above. Under Item Statistics the list includes several indicators of psychometric properties, including item difficulty, item discrimination, and item fit statistics. Each of these characteristics of test items is a psychometric property and each can be expressed in multiple ways. Item difficulty, for instance, can be a p value, an item response theory (IRT) fit statistic, or another index not shown in Table 1. The p value is the proportion (percentage) of examinees that responded correctly to the item on a given occasion. The IRT fit statistic provides an indication of the appropriateness of the question for an examinee when the examiner wishes to administer only items that are theoretically suited to each examinee’s overall ability in the proficiency being appraised. Items that are too difficult and those too easy for an examinee are best omitted because they likely provide little information beyond that which can be garnered by presenting only items matched to the examinee’s ability. As indicated in Table 1, a variety of numerical values are available for most psychometric properties, each of which has a unique meaning.

Table 1 also indicates a number of properties (e.g., centrality, dispersion, distribution, and reliability) that pertain to whole tests (see the Test Statistics column).

Again, each psychometric property can have a number of expressions. The psychometric property of centrality provides information about the relative status of the population of examinees on the construct being measured. For example, the population of gifted high school students might be expected to have a relatively high mean, median, mode, and sum, and a relatively low standard error of the mean on a test designed to measure readiness for college. Administration of this test to a sample of gifted high school students, therefore, provides an opportunity to determine whether the test yields results that make sense.

The property of dispersion is close to being the opposite of centrality in tests. Dispersion indicates how variable the examinees are on the appraised attribute. A heterogeneous (i.e., highly variable) group will obtain a wide array of scores a homogeneous (i.e., very similar) group of examinees will obtain scores that differ only by a small amount.

The psychometric property of distribution refers to the distribution of scores relative to a normally distributed population. In a normal population, the distribution of scores around the median is symmetric. That means that each half of the distribution of scores is a mirror image of the other half of the distribution. When graphed, a normal distribution yields a bell-shaped curve, evidencing zero skew. When the scores are not symmetric, the distribution will be either positively skewed (i.e., have too many low scores) or negatively skewed (i.e., have too many high scores). Kurtosis indicates the peaked nature of the distribution. When the population is symmetric, the number of high and low scores matches the number expected and the peak (i.e., kurtosis) is zero. High-peaked distributions have fewer high and low scores than expected and a kurtosis value greater than zero. Low-peaked distributions have more high and low scores than expected and a negative kurtosis value. Reliability has already been discussed.

Psychometric properties are often displayed in a graphic form when the precise values are less important than conveying the meaning of the properties. Figure 1 is an example that displays a Q-Q plot illustrating the psychometric property of normality in a mathematics test. Normality is another type of expression of the normal values explained for Table 1. The base of the plot is the range of scores on the test (i.e., from below 200 to above 400 in Figure 1). These observed values are plotted against a residual value. The residual value is the difference between the observed value and a value that would be expected if the population were perfectly normal. Thus, this figure shows how much the observed values deviate from the values that would occur in a normal population.

To interpret normality in a Q-Q plot, notice how the test values (shown as circles) align themselves with the near-45 degree regression line, going from lower left to upper right. In this figure one can see that low-ability examinees (on the lower left near the starting point of the regression line) are not normally distributed. Most of the examinees at the other ability levels are close to normal. However, another slight deviation from normality occurs for the highly able examinees, shown by the circles deviating from the line at the upper right. In test development work, exploring the property of normality for a group of examinees is a common and exceedingly useful procedure. As can be seen in Figure 1, graphic displays of information about psychometric properties often provide clear interpretations of the essential point by eliminating the complexity that occurs when the statistical values are reported in detail.

Abbildung 1 Graphic illustrating the psychometric property of normality

Figure 2 illustrates a more complicated graphic that conveys a myriad of technical information about a test. The curve line in Figure 2 represents the pattern of responses of a population of examinees to one test item. The lower axis, known as the x axis or the abscissa, is labeled “Ability” and its scale is symmetric around zero. In other words, a zero on this scale is the median ability of the examinee group. The median is the central value half of the examinees scored higher than the median and half scored lower than the median. The numeric values to the left and right represent standard deviations from the median. Examinees at -3.0 scored very low on the ability being measured and those at +3.0 scored quite high on the ability being measured. The vertical scale on the left, known as the y axis or the ordinate, ranges from 0.0 to 1.0. This dimension indicates the probability an examinee of that ability level will make a correct response to the item. As can be seen, the probability of a correct response ranges from 0% (0.0) to 100% (1.0). The curved trace line for the item illustrates that persons of low ability have only a low probability of responding correctly to the item. As ability increases, however (moving from left to right along the x axis), the probability of a correct response to the item grows correspondingly.

Item Characteristic Curve showing the relation of item difficulty to item discrimination across the full range of ability levels.

Quelle: Osterlind, S. J. (2006). Modern measurement: Theory, principles, and applications of mental appraisal. Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall.

Figure 2 also illustrates that the growth is not perfectly linear. If the growth were perfectly linear, the item trace line would be at a 45-degree angle. Instead, the lazy S-shape line illustrates that at very low and very high ability levels, the curve begins to flatten out. That shows that persons in those low and high ability groups all have about the same probability or responding correctly to the item. Thus, the curve tells users that the item is good for distinguishing among people of differing ability levels provided they do not fall into the very high or very low ability group (i.e., their ability is between -1.5 and +1.5 standard deviations from the median). The item is not very useful for distinguishing among people at the lowest and highest ability levels. Still, the overall figure does provide a useful illustration of displaying multipart and refined psychometric properties for tests and their items.

Although Figure 2 contains more psychometric information than can be conveniently explained here, the point to garner from this figure is a realization that psychometric properties are often complex and represent sophisticated concepts, but sometimes they can be represented clearly and simply using graphical displays.


8 Resilience Scales

With the importance of context and intended use in mind, we attempted to provide a diverse sample of resilience scales in the hopes that at least one of them may meet your needs.

While there are dozens of resilience measures out there for you to explore, we narrowed them down to the eight most popular and most empirically based resilience scales. These scales are listed and described below.

1) Connor-Davidson Resilience Scale (CD-RISC)

A study conducted by Windle, Bennett, & Noyes (2011) reviewed nineteen resilience measures. However, out of nineteen, only three of them received superior psychometric ratings, one of which is the Connor-Davidson Resilience Scale (CD-RISC).

This scale was originally developed by Connor-Davidson (2003) as a self-report measure of resilience within the Post Traumatic Stress Disorder (PTSD) clinical community (CD-RISC, n.d.). It is a validated and widely recognized scale with 2, 10, and 25 items which measure resilience as a function of five interrelated components:

  1. Personal Competence
  2. Acceptance of Change and Secure Relationships
  3. Trust/Tolerance/Strengthening Effects of Stress
  4. Steuerung
  5. Spiritual Influences

With an extensive number of studies using this tool, conducted within a varied range of populations, the CD-RISC is considered one of the higher scoring scales in the psychometric evaluation of resilience (Windle, Bennett, & Noyes, 2011).

2) Resilience Scale for Adults (RSA)

The RSA, another resilience scale rated highly by Windle, Bennett, & Noyes (2011), was authored by Friborg et al. (2003) as a self-report scale targeting adults. It is recommended for use in the health and clinical psychology population.

This scale has five scoring items that examine both the intrapersonal and interpersonal protective factors that promote adaptation to adversity.

The authors, Friborg et al. (2003), noted the key factors which contribute to highly resilient individuals, namely family support and cohesion, external support systems, and dispositional attitudes and behaviors, which the scale items are founded on. Sie sind:

  • Personal Competence
  • Social Competence
  • Social Support
  • Family Coherence
  • Personal Structure

A later study performed by Friborg et al. (2005) used the RSA to measure the relationship between personality, intelligence, and resilience. They found many links between personality and resilience factors, such as the connection between higher personal competence and elevated emotional stability. There were, however, no significant findings related to cognitive ability (Friborg et al., 2005).

This is in line with Windle et al. (2011), who concluded that the RSA is highly useful for assessing the protective factors which inhibit or provide a buffer against psychological disorders.

3) Brief Resilience Scale

While most resilience assessments look into the factors which develop resilience, The Brief Resilience Scale (BRS) is a self-rating questionnaire aimed at measuring an individuals’ ability to “bounce back from stress”. This instrument, developed by Smith et al. (2008), has not been used in the clinical population however, it could provide some key insights for individuals with health-related stress (Smith, et al., 2008).

Amat et al. (2014) explain that the BRS instrument consists of six items, three positively worded items, and three negatively worded items. All six relate to the individual’s ability to bounce back from adversity. The scale’s development controlled for protective factors such as social support in order to get a reliable resilience measure (Smith, et al., 2008).

This is the third and final resilience measure noted by Windle et al. (2011) as a highly valid and reliable measure of resilience, but there are many more with evidence to back their effectiveness.

4) Resilience Scale

This scale is the oldest scale on our list but is still in use by many researchers. The Resilience Scale, developed by Wagnild and Young in 1993, was created and validated with a sample of older adults (aged 53 to 95 years). This scale consists of 25 items and the results have been found to positively correlate with physical health, morale, and life satisfaction, while negatively correlating with depression.

The scale is intended to measure resilience based on five essential characteristics:

  1. Meaningful Life (or Purpose)
  2. Perseverance
  3. Self-Reliance
  4. Equanimity
  5. Existential Aloneness

These five characteristics are assessed using two subscales, the 17-item Personal Competence subscale and the 8-item Acceptance of Self and Life subscale.

Subsequent validation of the scale in 2009 by Wagnild reaffirmed its internal consistency and construct validity, supporting its continued effectiveness as a tool for the assessment of resilience.

In addition to the original 25-item scale, there is a shortened 14-item scale that has also proven to be valid and reliable in measuring resilience (Abiola & Udofia, 2011).

5) Scale of Protective Factors (SPF)

The Scale of Protective Factors (SPF) was developed by Ponce-Garcia, Madwell, and Kennison in 2015 to capture a comprehensive measurement of resilience. The authors tested and validated this resilience scale in a sample of nearly 1,000 college students, and found the SPF to be a valid and reliable measure of resilience for measuring resilience, especially in groups identified as survivors of violent trauma.

This scale measures resilience in a slightly different way than the previously mentioned scales. It focuses on the factors that combine to create a buffer between individuals who have experienced trauma and the stress and disruption to functioning that can follow, rather the components that constitute resilience directly.

It consists of 24 items measuring two social-interpersonal factors ( and ) and two cognitive-individual factors ( and ).

The SPF has since been validated in a review of resilience scales by Madewell and Ponce-Garcia (2016), providing evidence of its validity and effectiveness in clinical use.

6) Predictive 6-Factor Resilience Scale

The Predictive 6-Factor Resilience Scale was developed based on the neurobiological underpinnings of resilience and the theorized relationship with health hygiene factors (Roussouw & Roussouw, 2016).

The PR6 measures resilience as a function of six domains concerning several interrelated concepts:

  • Vision: self-efficacy and goal-setting
  • Composure: emotional regulation and the ability to identify, understand, and act on internal prompts and physical signals
  • Tenacity: perseverance and hardiness
  • Reasoning: higher cognitive traits, like problem-solving, resourcefulness, and thriving
  • Collaboration: psychosocial interaction, such as secure attachment, support networks, context, and humor
  • Health: physiological health

The PR6 was found to have good internal consistency and correlate with other measures of resilience as well as health hygiene scores.

Based on these results, the PR6 can be considered an effective measurement and a particularly good assessment for use in improving resilience.

7) Ego Resilience Scale

This scale was developed by Block and Kremen in 1996 for use in measuring resilience in non-psychiatric contexts. While the authors term their construct “ego resiliency,” it is basically resilience as we know it viewed in terms of adaptability to changes in one’s circumstances.

The Resilience Scale (RS-14) consists of 14 items rated on a scale from 1 = does not apply to 4 = applies very strongly, with higher scores indicating higher levels of resilience.

Scores on this scale have been found to positively correlate with intelligence as it relates to the ability to adapt, supporting the scale’s ability to assess an individual’s ability to bounce back from failure and disappointment.

8) Academic Resilience Scale (ARS-30)

Finally, the Academic Resilience Scale (ARS-30) is a recently developed measure used to assess resilience in a particular context: academic success. Simon Cassidy (2016) describes academic resilience as the tendency to persevere and succeed in education despite meeting with adversity. It is a multi-dimensional construct focusing on both cognitive affective and behavioral responses to academic adversity.

The ARS-30 is based on responses to a vignette describing a significant academic challenge, rated on a scale from 1 = likely to 5 = unlikely.

The items in this scale fall into one of three factors:

  1. Perseverance
  2. Reflecting and Adaptive Help-Seeking
  3. Negative Affect and Emotional Response

High scores on factors 1 and 2 and low scores on factor 3 indicate high resilience.

This scale was found to be highly internally reliable, and scores correlated significantly with a measure of academic self-efficacy. While the ARS-30 is most appropriate in academic contexts, scores can be useful in other situations as well.


Prevalence

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Prevalence, in epidemiology, the proportion of a population with a disease or a particular condition at a specific point in time (point prevalence) or over a specified period of time (period prevalence). Prevalence is often confused with incidence, which is concerned only with the measure of new cases in a population over a given interval of time.

For prevalence, the numerator is the number of existing cases or conditions, and the denominator is the total population or group. For example, the prevalence of type 2 diabetes among children age 2 to 12 equals the number of children age 2 to 12 years with type 2 diabetes divided by the total number of children within that age range.

Prevalence is especially useful to health system planners and public health professionals. Knowledge of the disease burden in a population, whether global or local, is essential to securing the resources required to fund special services or health-promotion programs. For instance, the director of a nursing home must be able to measure the proportion of seniors with Alzheimer disease in order to plan the appropriate level of services for the residents. Legislators and public health professionals require population statistics in order to prioritize funding for health programs, such as those aimed at obesity reduction or smoking cessation. National- and state-level prevalence of behaviours and diseases is usually calculated using data collected systematically from the population through major health surveys, such as the National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) in the United States.

Prevalence is related mathematically to incidence. When the incidence of disease is stable over time, such as in the absence of epidemics or changes in treatment effectiveness, prevalence (P) is the product of the incidence (ich) and the average duration (D) of the disease or condition, or P = ich × D. More complex mathematical relationships exist between incidence and prevalence when those assumptions cannot be met.


Statistics in Psychology: Variance, Deviation

Normal Curve: symmetrical bell-shape curve that represent distribution in theory of the population.

SD can divide the curve into segments (68% of population fall within SD: -1-+1) (95% between SD: -2-+2 2% are above it) and nearly 100% between Sd: -3-+3 0.1% of being higher)

Based on the % of each segment allows us to predict the probability of an event transpiring. (through addition)

Psychologists TRY TO PREDICT WHY THESE EVENTS TRANSPIRE AND EXPLAIN THEM

Total variance= (variance account for by changing variable + variance not accounted for (random: error variance))

Applies to experiments and correlational studies

Pearson product-moment correlation coefficient: reflects direction/ strength of relation between two variables.

.5 coefficient DOES NOT mean that variables A and B and 50 percent related. SQUARE the r value to get the amount of variance that the two variables share or have in common. (.5^2=.25) 25% of A can account 25% of the data variance in B. REMEMBER CORRELATION IS NOT CAUSATION

If predicator variable is closest related to criterion variable then accurate prediction can be made

Factor Analysis: Take a large amount of correlations and makes small cluster, each containing highly-related correlations (uses computers

Can identify correlations between variables in a correlation matrix but can’t explain what those relations mean. Psychologists must do the rest.

Things that influence statistics:

1) Size of the difference (Big difference= more significant)

2) Variability of measure (More variability= less significant)

3) # of measurements (More measurement= more significance)

Inferential statistics: how confident are we in drawing conclusions/ inferences about population based on sample

The finding must be Statistically significant, meaning it didn’t happen by chance and was based on facts. Performing test multiple times will allow for a more accurate distribution


Schau das Video: Bruger vi den forkerte Målestok? (Dezember 2021).