MIAr은 내부 구조 및 수렴 타당성과 관련된 증거를 포함하여 만족스러운 심리 측정 특성을 제시했습니다. 대부분의 하위 척도는 Locus 요인을 제외하고는 좋은 내부 일관성을 보였습니다. 이 패턴은 Locus 신뢰성을 다른 하위 척도와 비교한 이전 연구에서 이미 제시되었습니다(Yassuda et al. 2005 ). 따라서 MIAr 사용자는 신뢰도가 낮은 요인과 관련된 문제로 인해 Locus를 평가할 때 주의해야 합니다(Henson 2001 ). 향후 연구에서는 이 하위 척도를 더 자세히 조사하고 궁극적으로 정신 측정 특성을 개선하기 위해 재구성해야 합니다. IRT 분석을 통해 의상 및 복장 조정 척도를 기반으로 항목을 선택할 수 있었습니다. 첫 번째 선택 단계에서는 1차원 측정 모델과의 불일치를 고려하여 항목을 제거했습니다. 이 정보는 감소 프로세스에 기여할 뿐만 아니라 MIA 정식 버전에 항목 수가 너무 많다는 가정을 강화합니다. 탐색적 요인 분석(EFA) 및 IRT 분석(Rasch 모델 포함)이 MIAr 개발 도구로 사용되었습니다. EFA는 잠재 점수와 선형 연관성이 더 높은 항목 세트를 선택하는 것을 목표로 했으며, IRT 분석은 조정 매개변수와 항목 난이도를 추정했으며 둘 다 내부 구조에 관한 타당성의 증거를 제공했습니다. 요인 분석에서 차별적 항목(즉, 대상을 분류하는 데 가장 유용한 항목)이 유지되었기 때문에 난이도 매개변수에서 작은 변화가 관찰되었습니다. 또한 지수는 MIAr 항목이 각 하위 척도의 일차원 모델에 적합하여 108개 항목 버전에 비해 잔차 변동성이 적다는 것을 나타냈으며 이는 하위 척도의 내부 응집력이 향상되었음을 나타냅니다. 구글상위노출 성인용품 성인용품 무료스포츠중계 백링크 구글 상위노출