PSYCHOLOGISCHE ASSSESSMENT
Gültigkeit Studie des Beck Anxiety Inventory (Portugiesische version) durch die Rasch Rating-Scale-Modell
Estudo de validade da versão portuguesa do Beck Anxiety Inventory mediante o modelo Rasch Rating-Skala
Sónia QuintãoI; Ana R., DelgadoII; Gerardo PrietoII
ICedoc, Departamento de Saúde Mental, Faculdade de Ciências Médicas, Universidade Nova de Lisboa, Lisboa, Portugal
IIUniversidade de Salamanca, Salamanca, Espanha
Endereço para correspondência
ABSTRACT
Unser Ziel war die Durchführung einer Validierungsstudie der portugiesischen version des Beck Anxiety Inventory (BAI) mit Hilfe des Rasch Rating-Scale-Modell, und dann vergleichen Sie es mit den am häufigsten verwendeten Skalen der Angst in Portugal. Die Stichprobe Bestand aus 1,160 Erwachsene (427 Männer und 733 Frauen), im Alter von 18-82 Jahre alt (M=33.39; SD=11.85)., Instrumente Beck Anxiety Inventory State-Trait Anxiety Inventory und Zung Selbst-Bewertung Angst Skala. Es wurde festgestellt, dass Beck Anxiety Inventory system von vier Kategorien, das Daten-Modell passen, und die Leute Zuverlässigkeit waren ausreichend. Die Maßnahme kann als unidimensional betrachtet werden. Geschlechtsspezifische und altersbedingte Unterschiede stellten keine Bedrohung für die Gültigkeit dar. BAI korreliert signifikant mit anderen Angst-Maßnahmen. Zusammenfassend zeigt BAI eine gute psychometrische Qualität.
Schlüsselwörter: Angst, Bewertung, Beck Angst Inventar, Psychometrie, Rasch Rating Scale Model.,
abstract
Ziel war es, die portugiesische Version des Beck Anxiety Inventory (BAI) anhand des Rasch Rating Scale-Modells zu validieren und mit den am häufigsten verwendeten Angstskalen in Portugal zu vergleichen. Die Stichprobe Bestand aus 1160 Erwachsene (427 Männer und 733 Frauen) im Alter von 18-82 Jahre (M = 33.39; SD = 11.85). Die Instrumente waren: BAI, State-Trait Anxiety Inventory und Zung-Angst-Skala. Es wurde festgestellt, dass die vier-Kategorien-system, die Anpassung der Daten an das Modell und die treue der Menschen angemessen waren. Die Messung ist eindimensional., Geschlechtsspezifische und altersbedingte Unterschiede waren keine Bedrohung für die Gültigkeit. BAI korreliert signifikant mit anderen Angstmaßnahmen. Es wird der Schluss gezogen, dass die instrument hat gute psychometrische Qualität.
Schlüsselwörter: Angst, Beurteilung, Beck Angst Inventar, Psychometrie, Rasch Rating Scale Model.
Angst ist eine weit verbreitete emotionale Störung, die die psychosoziale Funktion beeinträchtigt (Balestrieri, Isola, Quartaroli, Roncolato, & Bellantuono, 2010)., Daher ist es nicht verwunderlich, dass die meisten Tools zur Beurteilung von Angstzuständen im klinischen Umfeld entwickelt wurden.
Angstmessgeräte können in solche klassifiziert werden, die nur die neurovegetativen Komponenten der ängstlichen Reaktion bewerten und diejenigen, die die Bewertung physiologischer Komponenten mit den kognitiven und verhaltensbezogenen Komponenten kombinieren. Mit dem Beck-Angst-Inventar (BAI; Beck, Epstein, Brown, & Steer, 1988) ist einer der am häufigsten verwendeten klinischen Bewertung Skalen. In früheren Studien haben BAI-Scores eine hohe interne Konsistenz gezeigt, mit Cronbach α von .,92 und moderate test-retest-Zuverlässigkeit für eine Woche mit r = .75. BAI diskriminierte Gruppen, die als ängstlich diagnostiziert wurden (Panikstörungen, generalisierte Angstzustände usw.) von Gruppen, die als nicht ängstlich diagnostiziert wurden(schwere Depression, atypische Depression usw.).
In der Studie der brasilianischen BAI-Version hatte die Skala eine ausreichende Zuverlässigkeit mit einem Cronbach α von .91 für psychiatrische Proben, .86 für klinische Proben, und .86 für nicht-klinische Proben. Die Korrelation zwischen test-und retest-mit einer Woche Unterschied reichte aus .53 für eine Stichprobe von 115 Studenten und .,99 für eine Stichprobe von 65 Probanden der Allgemeinbevölkerung (Cunha, 2001). Eine weitere Studie (Sanz & Navarro, 2003) untersuchte die psychometrischen Eigenschaften einer spanischen BAI-Version in einer Stichprobe von 590 spanischen Studenten. BAI zeigte ein hohes Maß an interner Konsistenz, mit einem Cronbach α von .88 und Faktorenanalysen zeigten eine Dimension, die durch zwei sehr miteinander verbundene Faktoren gebildet wurde, die somatischen und affektiv-kognitiven Symptomen entsprechen., Unter Berücksichtigung des DSM-IV als Standard war die Gültigkeit des BAI-Gehalts angemessen, da ihre Artikel 45% der für Angststörungen spezifischen symptomatischen Kriterien und 78% der Symptome von Panikattacken abdeckten.
Für Leyfer, Ruberg und Woodruff-Borden (2006) ist BAI kein diagnostisches Werkzeug, aber seine Kürze und Einfachheit machen es zu einem idealen Instrument für den Einsatz als Pretest für Vorhandensein von Angststörungen., Das State-Trait anxiety Inventory (STAI; Spielberger, Gorsuch, & Lushene, 1970) ist einer der self-assessment-Instrumente verwendet die meisten International (Andrade & Gorenstein, 1998). In früheren Studien wurde festgestellt, dass Cronbach alpha von .86 zu .95 für die Subskala STAI-Staat, und von .89 .91 für den STAI-trait (Spielberger et al., 1970), deren Ergebnisse eine ausgezeichnete Test-Retest-Zuverlässigkeit in mehreren Zeitintervallen aufweisen (Barnes, Harp, & Jung, 2002)., Die Ergebnisse aus dem Zung-Angst-Skala (Zung, 1971) haben zudem gezeigt, dass eine ausreichende interne Konsistenz. Zung und BAI messen ähnliche Konstrukte, mit Schwerpunkt auf den somatischen Aspekten der Angst.
Ziel dieser Studie war es, den BAI in Portugal mit einem modernen psychometrischen Modell zu validieren und dann BAI, STAI Trait, STAI State und Zung, die am häufigsten verwendeten Angstskalen in Portugal, zu vergleichen., Die Grenzen der klassischen Testtheorie, des üblichen Modells für die Konstruktion und Analyse von Tests, haben zur Entstehung alternativer Modelle geführt, unter denen eines der sparsamsten das Rasch-Modell ist, das die gemeinsame Messung von Personen und Gegenständen ermöglicht (Bond & Fox, 2001; Rasch, 1960). Eine bekannte Erweiterung dieses Modells für mehrkategoriale Daten ist die Rating-Scale-Modell (Andrich, 1978; Prieto, Delgado, Perea, & Ladera, 2010; Stein, 2003)., Um unser Ziel zu erreichen, mussten wir die Antwortkategorien analysieren, die Modellparameter, ihre Präzision und ihren Anpassungsgrad schätzen, die Maßstabsdimensionalität und die differentielle Elementfunktion testen und die Ergebnisse von BAI, Trait STAI, State STAI und Zung korrelieren.
Methode
Teilnehmer
Instrumente
Wir verwendeten einen demographischen Fragebogen entworfen, die für diese Forschung, die darum gebeten über Geschlecht, Alter, Wohnort, ethnische Zugehörigkeit, Bildungsniveau, religion und status, und die Angst folgenden Instrumente:
Beck Angst-Inventar (BAI; Beck et al., 1988)., Es besteht aus 21 Elementen, die Aussagen sind, die Angstsymptome beschreiben, die die Teilnehmer in Bezug auf sich selbst in einer Likert-Skala von 4 Punkten bewerten müssen. Der mögliche Bereich der Gesamtpunktzahl reicht von 0 bis 63 (Beck et al., 1988; Cunha, 2001).
State-Trait Anxiety Inventory (STAI-trait, STAI state; Spielberger et al., 1970). Dieser Fragebogen besteht aus zwei Blöcken von 20 Aussagen, die auf einer Vier-Punkte-Likert-Skala bewertet werden. Form 1, STAI-Zustand, bewertet vorübergehende oder vorübergehende Angst und Form 2, STAI-Merkmal, dispositionelle oder allgemeine Angst.,
– Zung-Angst-Skala (Zung, 1971). Es wurde entwickelt, um Situationsangst zu beurteilen. Die Skala besteht aus 20 Aussagen, die in einer Vier-Punkte-Likert-Skala ausgewertet werden. Die Punktzahlen reichen von mindestens 20 bis maximal 80. Die 20 Elemente sind in vier Angst-Subskalen verteilt: Kognitives, motorisches, vegetatives und zentrales Nervensystem, aber nur die Gesamtpunktzahl wurde in dieser Studie verwendet.
Verfahren
Die Testanwendung Folgte Ethischen Standards. Die Umsetzung erfolgte in verschiedenen Universitäten, Unternehmen und öffentlichen Einrichtungen., Teilnehmer, die mindestens einen Punkt in BAI nicht eingehalten haben, wurden aus der Datenbank entfernt. Fehlende Werte wurden ersetzt durch Durchschnittswerte. Alle Elemente wurden neu kodiert. Daten analysiert, die mit dem Programm Winsteps, version 3.68 (Linacre, 2009).
Datenanalyse
Das von Rasch (1960) vorgeschlagene Modell basiert auf zwei Hauptannahmen: Das Attribut kann in einer einzigen Dimension dargestellt werden, in der sich Personen und Elemente gemeinsam befinden; und Personenebene und Elementstandort sind die einzigen (probabilistischen) Prädiktoren für eine korrekte Antwort., Die Formel zum Modellieren dieser Beziehung lautet:
ln (Pis / 1 – Pis) = (Bs – Di)
wobei Bs der Parameter person und Di der Elementstandort ist.
Bei Polytomdaten lautet die Formel für das Bewertungsskalenmodell (Andrich, 1978):
ln (Pnik / Pni(k‑1)) = Bn ‑ Di ‑ Fk
wobei Pnik die Wahrscheinlichkeit ist, dass die Antwort der Person n Kategorie k ist;
Pni(k‑1) ist die Wahrscheinlichkeit, dass die Beobachtung oder Antwort k-1 ist;
Bn ist die Fähigkeit, Haltung, Eigenschaft… person n;
Di ist die Position von Punkt i;
Fk ist der Übergangspunkt (Schritt) zwischen k und k-1.,
Dieses Modell wird häufig bei der Analyse von Skalen im Likert-Format verwendet, bei denen alle Elemente mit demselben Satz geordneter Kategorien beantwortet werden. Bei der Analyse der Funktionalität der Antwortkategorien folgten die von Linacre (2002) vorgeschlagenen Kriterien: (a) ausreichende Häufigkeit und regelmäßige Verteilung der ausgewählten Kategorien; (b) Die durchschnittlichen Maßnahmen nach Kategorie sollten monoton in der Bewertungsskala ansteigen; (c) keine Kategorie sollte Misfit zeigen, und (d) Die Übergangspunkte (Schritte) müssen monoton ansteigen.,
Modell-fit (mit pearsonian Rest-basierte Statistiken) und score unidimensionality wurden dann ausgewertet., Obwohl in der Praxis nie eine strikte Unidimensionalität erreicht wird (Zickar & Broadfoot, 2009), erlaubt eine Hauptkomponentenanalyse der Residuen zu beurteilen, ob der Mangel an Unidimensionalität groß genug ist, um die Gültigkeit der Punktzahl zu gefährden; Das weniger strenge Kriterium ist Reckase ‚ s (1979, zitiert in Zickar & Broadfoot, 2009), wonach der Prozentsatz der erklärten Varianz über 20% liegen sollte und es keine zweite Varianz geben sollte.dominanter Faktor.,
Differential Item Functioning (DIF) weist auf mangelnde Gültigkeit hin, da die Wahrscheinlichkeit einer Antwort durch andere Faktoren als das gemessene Konstrukt bestimmt wird. Derzeit ist die DIF-Analyse ein obligatorischer Schritt bei der Validierung eines Tests. Dementsprechend haben wir DIF-Analysen in Bezug auf Geschlecht und Alter (30 oder weniger und mehr als 30) durchgeführt. Das in Winsteps implementierte Verfahren schätzt für jedes Element die Differenz zwischen den Schwierigkeitsgraden der einzelnen Elemente in jeder Gruppe (Brennpunkt und Referenz)., Der Kontrast wird mit der von Wright und Panchapakesan (1969) vorgeschlagenen Formel durchgeführt:
t = Bf Br / (SE2f + SE2r)1/2
Wobei Bf Br Artikelpositionen für die Ziel-und Referenzgruppen sind und SE2f und SE2r die Quadrate ihrer typischen Fehler sind. Nach Wright und Douglas (1975) entsprechen die DIF Werte, die die Maßnahmen verschlechtern, den Unterschieden (Bf-Br) über .5 logits. Die Bonferroni-Korrektur wird derzeit jedoch empfohlen, um a posteriori signifikante Unterschiede zu berechnen (Linacre, 2010).,
Schließlich faktorielle ANOVAs wurden durchgeführt, um zu testen, Unterschiede (Wirkung) nach Geschlecht und Alter des Rasch-Modells erzielt. Zuvor haben wir bestätigt, dass Annahmen für die Verwendung parametrischer Tests, d. H. Normalverteilung (Kolmogorov-Smirnov-Test) und Homogenität der Varianzen (Levene-Test), voll ausgefüllt wurden.
Ergebnisse
Jedes Kategoriesystem erfüllte die Kriterien von Linacre (2002), wie aus Tabelle 1 ersichtlich ist. Sobald die Angemessenheit der Kategorien überprüft wurde, wurde die Unidimensionalität auf die Probe gestellt. Die BAI Rasch-Dimension, analog zu einem ersten Faktor in einer gemeinsamen Faktorenanalyse, erklärte 41.,2 % der Varianz: nicht optimal nach Linacre (2010), aber immer noch akzeptabel folgenden Reckase (1979, zitiert in Zickar & Broadfoot, 2009). STAI-state, STAI-trait und Zung Ergebnisse waren ähnlich wie BAIS, mit 47.6%, 46.2%, und 38.9% Varianz erklärt, beziehungsweise. Somit, Partituren sind im Wesentlichen unidimensional.
In Bezug auf die Modellanpassung wurden keine Elemente gefunden, die 1 überschreiten.,5 Infit und/oder Outfit, mit Ausnahme von BAI Item 16 (Angst vor dem Sterben), STAI-State Item 4 (Füllung müde) und Item 7 (Derzeit bin ich besorgt über mögliche Leiden) und Zung Item 19 (Ich kann nur eine gute Erholung während der Nacht). Schwerer Außenseiter wurde nur für STAI-Trait Item 24 (ich wünschte, ich könnte so glücklich sein, wie andere scheinen) und Zung Item 13 (ich kann mit Leichtigkeit inspirieren und verfallen) gefunden. Die restlichen Elemente hatten Werte um Unity (Linacre, 2009).
Die Zuverlässigkeit der Artikel war für jede Skala sehr hoch, fast 1,00. Was die Person Zuverlässigkeit, BAI (.,79) ist einigermaßen gut, STAI-State und STAI-Trait sind sehr gut (.91 beide) und Zung (.71) ist Moderat. Diese Werte haben eine gewisse Ähnlichkeit mit Cronbachs Theorie der klassischen Theorie. Tabelle 2 zeigt die Zusammenfassung der BAI Ergebnisse.
Tabelle 3 zeigt die BAI person-die Artikel conjoint Darstellung. Es kann gesehen werden, dass die person, die meine ist viel kleiner als der Gegenstand bedeuten, zeigt die niedrige Angst Ebene der Probe.
Kein Artikel zeigte DIF bezogen auf Geschlecht, und nur zwei zeigten altersbedingte DIF: STAI-trait Artikel 32 und STAI-state Artikel 18 ( -.54 logits und -.65)., Diese Elemente funktionierten nicht gleichermaßen für Teilnehmer unter und über 30, auch wenn sie das gleiche Maß an Angst hatten. Sie sollten aus dem Test ausgeschlossen werden, wenn die Ergebnisse in nachfolgenden Studien repliziert werden.
Diskussion
Unser Hauptziel war es, eine erste Validierung des BAI für die Bevölkerung durchzuführen und es mit einigen anderen üblicherweise angewandten Angstmaßnahmen (STAI-state, STAI-trait und Zung) zu vergleichen. Eine psychometrische Modell mit optimalen Eigenschaften, die Rasch rating-scale-Modell, verwendet zu test die Funktionalität der Antwort-Kategorie-Systeme., Dies wird selten von der klassischen Testtheorie berücksichtigt, in der die Bestimmung der Kategorien normalerweise a priori erfolgt. Alle bewerteten Skalen zeigten eine gute Kategoriefunktion nach den Kriterien von Linacre (2002).
Das Beck Anxiety Inventory ist eine Skala mit guten psychometrischen Eigenschaften, und in einigen Kontexten, wie der klinischen, in denen die physiologischen Symptome wichtig sind, angemessener als andere in Portugal verwendete Skalen.,
BAI präsentierte seine Zuverlässigkeit (ähnlich wie Cronbach α) einigermaßen gut, aber schlechter als die interne Konsistenz in der ursprünglichen Version (Beck et al., 1988) und in manchen Ländern wie Brasilien (Cunha, 2001) und Spanien (Sanz & Navarro, 2003).
Obwohl mehrere Studien weisen auf die Existenz von mehr als einem Faktor in der BAI (Beck ‚ & Steuern, 1990, 1991; Cox et al., 1996; Steer et al., 1993) stammen zuvor untersuchte Proben aus verschiedenen Populationen, so dass eine Verallgemeinerung riskant ist., Aus praktischer Sicht ist eine unidimensionale Maßnahme sinnvoll, wenn einer der Faktoren eindeutig dominant ist. Unsere Analysen zeigen, dass BAI, STAI-state STAI-trait und Zung behandelt werden können als eindimensionale.
Mit wenigen Ausnahmen war item-model fit gut genug. In BAI und STAI-State wurden keine Gegenstände mit schweren Außenseitern gefunden. Bei schweren Personenunfällen waren es nie mehr als zehn Prozent. Ebenso waren Zuverlässigkeitsschätzungen für jede Skala hoch genug., Es ist erwähnenswert, dass, obwohl die BAI-Maßnahmen keine höhere Zuverlässigkeit (Personentrennungszuverlässigkeit) aufweisen als die anderen Angstmaßnahmen, Dieses Instrument den niedrigsten Gesamtprozentsatz an Außenseitern und den niedrigsten Prozentsatz an schweren Außenseitern aufweist.
Kein Artikel zeigte geschlechtsbezogene DIF und nur zwei Artikel aus dem STAI-Merkmal und dem STAI-Staat zeigten altersbedingte DIF. In Bezug auf die Auswirkungen hatten Frauen im Durchschnitt höhere Angstwerte, was mit der wissenschaftlichen Literatur übereinstimmt (Grillon, 2008)., In Bezug auf das Alter zeigten BAI, STAI-trait und Zung, dass die jüngere Unterstichprobe höhere Werte für Angstzustände aufwies, Ergebnisse, die auch mit früheren Untersuchungen übereinstimmen (Spence, Rapee, McDonald, & Inaram, 2001).
Angesichts der Tatsache, dass die Instrumente ursprünglich zur Messung der Intensität der Angstsymptome, insbesondere physiologischer Symptome, entwickelt wurden (Beck et al., 1988; Leyfer et al., 2006; Spielberger et al., 1970; Zung, 1971) ist es nicht verwunderlich, dass die meisten Teilnehmer unter dem mittleren Bereich der Variablen lagen., Es kann gesehen werden, dass die Person-Item-Conjoint-Darstellung eine nützliche Möglichkeit ist, Angstzustände zu vergleichen und Ergebnisse zu kommunizieren.
Das Beck-Angstinventar ist ein in der internationalen Forschung weit verbreitetes Maß, wird jedoch in Portugal wegen mangelnder Bewertung psychometrischer Merkmale nicht verwendet. In dieser Studie, die BAI zeigte einen guten Beweis der Gültigkeit und Zuverlässigkeit.
Der größte Beitrag dieser Forschung bestand darin, zukünftigen Forschern in Portugal zu ermöglichen, die BAI als Instrument zur Bewertung von Angstzuständen zu verwenden, wie dies im Allgemeinen der Fall ist., Dies ist von großer Bedeutung, sobald diese Angst mit einem erhöhten Risiko für andere Krankheiten verbunden ist, und spielt eine wichtige Rolle für die Lebensqualität im Allgemeinen sowie in Bezug auf die Fähigkeit, im normalen täglichen Leben zu fahren. Darüber hinaus sind Angststörungen mit hohen individuellen und sozialen Kosten verbunden und neigen dazu, chronisch zu sein und können ebenso behindernd sein wie somatische Störungen (Lepine, 2002).
Eine Einschränkung dieser Studie war die Tatsache, dass keine klinische Probe verwendet wurde, was für zukünftige Studien die Verwendung klinischer Proben mit medizinischen oder psychiatrischen Störungen nahelegte.,
Andrich, D. A. (1978). Eine Bewertungsformulierung für geordnete Antwortkategorien. Psychometrika, 43, 561-573.
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