気質楽観主義の測定における人口の均一性の仮定のテスト：因子混合モデリング分析

気質楽観主義の測定における人口の均一性の仮定が調べられました。米国とカナダの回答者（n = 591）は、楽観的な尺度を完了しました。因子混合モデリングを使用して、可能性のある母集団の不均一性を分析しました。2つの主要な結果が現れました。第一に、人口の均一性はサポートされていませんでした。参加者の大規模なクラスは、楽観主義の項目、楽観主義、悲観主義のアイテム、または特に悲観主義のアイテムに一貫した答えを与えるのに苦労しました。第二に、この問題のある階級の除去後、楽観主義と悲観論の相関関係は.94であることがわかった。楽観主義の測定に関する心理測定上の問題は以前に特定されていませんが、この研究は、気質の楽観主義の典型的な測定には実質的な修正が必要であることを示唆しています。この調査結果は、測定スケールの心理測定特性を評価する際の因子混合モデリングの重要性を示しています。

The assumption of population homogeneity in the measurement of dispositional optimism was examined. U.S. and Canadian respondents (N = 591) completed an optimism scale. Possible population heterogeneity was analyzed using factor mixture modeling. Two major results emerged. First, population homogeneity was not supported: A large class of participants had trouble giving consistent answers to optimism items, optimism and pessimism items, or, especially, pessimism items. Second, after the removal of this problematic class, the correlation between optimism and pessimism was found to be .94, a magnitude large enough to support the assumption of unidimensionality. Although psychometric problems with the measurement of optimism have not been identified previously, this study suggests that the typical measurement of dispositional optimism requires substantial revision. The findings showcase the importance of factor mixture modeling in evaluating the psychometric properties of a measurement scale.