Journals / Anadolu Kliniği Tıp Bilimleri Dergisi / 2022 / Cilt: 27 - Sayı: 1

Investigation of the factor structure of the Turkish version of the State-Trait Anxiety Inventory

Durumluk-Sürekli Kaygı Ölçeği’nin Türkçe versiyonunun faktör yapısının değerlendirilmesi

Pages
22–31
Publication Date
2022-01-29
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Consequently, both the Rasch analysis and CFA have been verified as succeeding tools in assessing the scale sub-dimensions and determining whether the response items can be utilized for a total scale score.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Aim: Confirmatory factor analysis (CFA) and Rasch Analysis are commonly used methods to examine the structure of the psychological scales.
📊
Key Findings & Data:Of the study group, 186 (46.5%) were male and 214 (53.5%) were female.
💡
Conclusion & Impact:Consequently, both the Rasch analysis and CFA have been verified as succeeding tools in assessing the scale sub-dimensions and determining whether the response items can be utilized for a total scale score.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:anksiyete · doğrulayıcı faktör analizi · Durumluk-Sürekli Kaygı Envanteri

Abstract

Aim: Confirmatory factor analysis (CFA) and Rasch Analysis are commonly used methods to examine the structure of the psychological scales. In this study, it is aimed to evaluate the factor structure Turkish version of the State-Trait Anxiety Inventory by using statistics based on the Rasch model and CFA.Methods: The State-Trait Anxiety Inventory (STAI) was used for the analysis. Of the study group, 186 (46.5%) were male and 214 (53.5%) were female. Unidimensionality was investigated using a Rasch-based principal component analysis (PCA) of the residuals, chi-square tests, item fit statistics, and other statistics. CFA has also been applied to test the hypothesis of a one-factor solution.Results: The item-trait interaction chi-square statistic was 342.344 for the state scale (p<0.001) and 381.247 for the trait scale (p<0.001). For the state scale, 16.00% of the t-tests for the PCA weresignificant at the 5% level, while 19.50% were significant for the trait scale. The fit residuals of items 4, 8, and 18 on the state scale were over the +2.5 threshold, while the fit residuals of items 23, 24,and 34 on the trait scale were above the +2.5 threshold. Similarly, the scale structure evaluated by CFA was conditioned to be inadequate goodness-of-fit.Conclusion: This study found that neither the trait nor the state scale of the STAI met the unidimensionality assumption. Consequently, both the Rasch analysis and CFA have been verified as succeeding tools in assessing the scale sub-dimensions and determining whether the response items can be utilized for a total scale score.

Özet

Amaç: Doğrulayıcı faktör analizi (DFA) ve Rasch Analizi, psikolojik ölçeklerin yapısını incelemek için yaygın olarak kullanılan yöntemlerdir. Bu çalışmada, Durumluk-Sürekli Kaygı Envanteri’nin Türkçe versiyonunun faktör yapısının Rasch modeli ve DFA temelli istatistikler kullanılarak değerlendirilmesi amaçlanmıştır.Yöntem: Analiz için Durumluk-Sürekli Kaygı Envanteri’nin kullanıldığı çalışmada, grubunun 186’sı (% 46,5) erkek, 214’ü (% 53,5) kadındı. Tek boyutluluk, rezidüellerin Rasch tabanlı temel bileşen analizi (TBA), ki-kare testleri, madde uyumu istatistikleri ve diğer istatistikler kullanılarak araştırılmıştır. Aynı zamanda ölçeğin tek faktörlü yapısına ait hipotezi test etmek için DFA uygulanmıştır. Bulgular: Madde-özellik interaksiyon ki-kare istatistiği, durumluk kaygı ölçeği için 342.344 (p<0.001) ve sürekli kaygı ölçeği için 381.247 (p <0.001) idi. Durumluk kaygı ölçeği için yanıt kategorileri değerlendirildiğinde 7. ve 18. maddelerin kesim noktalarının düzensiz yerleştiği, sürekli kaygı ölçeği için kesim noktalarının yerleşiminde böyle bir düzensizlik olmadığı saptandı. Durumluk kaygı ölçeğindeki 4, 8 ve 18 numaralı maddelere ait uyum rezidüelleri +2,5 eşiğinin üzerindeyken, sürekli kaygı ölçeğindeki 23, 24 ve 34 numaralı maddelerin uyum rezidüelleri +2,5 eşiğinin üzerindeydi.Benzer şekilde DFA ile değerlendirilen ölçek yapısı da yetersiz uyumu göstermekteydi.Sonuç: Bu çalışma ile Durumluk-Sürekli Kaygı Envanteri’nin, ne durumluk, ne de sürekli kaygı ölçeklerinin tek boyutluluk varsayımını karşılamadığı saptanmıştır. Sonuç olarak, hem Rasch analizi hemde DFA, ölçek alt boyutlarının değerlendirilmesinde ve yanıt maddelerinin toplam ölçek puanı için kullanılıp kullanılamayacağının belirlenmesinde kullanılabilecek önemli yöntemlerdir.

🔖

Cite This Article

TOMAK, L., SARİ, M., CAVUS, S., GÜNEY, H. Z. B. (2022). Investigation of the factor structure of the Turkish version of the State-Trait Anxiety Inventory. Anadolu Kliniği Tıp Bilimleri Dergisi, Cilt: 27 - Sayı: 1, 22–31. https://ajindex.com/articles/459248

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (8)

  1. Reckase M. Multidimensional item response theory: Statistics for Social and Behavioral Sciences. New York, US: Springer; 2009. Brown TA. Confirmatory factor analysis for applied research. New York, US: Guilford Publications; 2014.
  2. Brown TA, Moore MT. Confirmatory factor analysis. In: Hoyle RH, editor. Handbook of structural equation modeling. New York, US: Guilford Publications, 2012; p. 361-79.
  3. Bryant FB, Yarnold PR. Principal-components analysis and exploratory and confirmatory factor analysis. In: Grimm LG, Yarnold PR, eds. Reading and Understanding Multivariate Statistics. Washington DC, US: American Psychological Association, 1995; p. 99-136. Thompson B. Exploratory and confirmatory factor analysis: Understanding concepts and applications. Washington DC, US: American Psychological Association; 2004. Harrington D. Confirmatory factor analysis. New York, US: Oxford University Press; 2009.
  4. Medvedev ON, Landhuis CE. Exploring constructs of well-being, happiness and quality of life. PeerJ. 2018;1(6):e4903. Siegert RJ, Jackson DM, Tennant A, Turner-Stokes L. Factor analysis and Rasch analysis of the Zarit Burden Interview for acquired brain injury carer research. J Rehabil Med. 2010;42(4):302-9.
  5. Forkmann T, Gauggel S, Spangenberg L, Brähler E, Glaesmer H. Dimensional assessment of depressive severity in the elderly general population: psychometric evaluation of the PHQ-9 using Rasch Analysis. J Affect Disord. 2013;148(2):323-30. Wardenaar KJ, van Veen T, Giltay EJ, den Hollander-Gijsman M, Penninx BW, Zitman FG. The structure and dimensionality of the Inventory of Depressive Symptomatology Self Report (IDS-SR) in patients with depressive disorders and healthy controls. J Affect Disord. 2010;125(1):146-54. DeVellis RF. Classical test theory. Med Care. 2006;44(11):50-S9. Spielberger CD. State‐Trait anxiety inventory. Wiley Online Library; 2010.
  6. Oner N, Le Compte A. Durumluk-Surekli kaygı envanteri el kitabı. Istanbul: Boğaziçi Yayınları; 1985.
  7. Franchignoni F, Mora G, Giordano A, Volanti P, Chiò A. Evidence of multidimensionality in the ALSFRS-R Scale: a critical appraisal on its measurement properties using Rasch analysis. J Neurol Neurosurg Psychiatry. 2013;84(12):1340-5. Wilson M. Constructing measures: An item response modeling approach. Mahwah, J: Lawrence Erlbaum Associates; 2005.
  8. Brodin U, Fors U, Laksov KB. The application of Item Response Theory on a teaching strategy profile questionnaire. BMC Med Educ. 2010;10(1):14. Zheng X, Rabe-Hesketh S. Estimat