Samoprocjene

Question 1

Kakvi su multidimenzionalni instrumenti?

Answer 1

Široki multidimenzionalni instrumenti

• Mjere vrstu i težinu psihopatologije
• MMPI, NEO-PI-R, PAI..
• Koriste se za postavljanje dijagnoze i opis pojedinca

Question 2

Kakvi su jednodimenzionalni instrumenti?

Answer 2

Jednodimezionalni instrumenti

• Mjere ozbiljnost/težinu točno određene patologije
• Beckova skala depresivnosti, STAI, STAXI..
• Korisni u praćenju tijeka razvoja dobro definiranog problema kod pojedinca
• Npr. Praćenje depresivnosti tijekom farmakoterapije ili psihoterapije

Question 3

Koje su karakteristike čestica?

Answer 3

Pregled karakteristika

• Format odgovora
• Afirmativno ili negativno sročene tvrdnje
• Koristiti čestice za izračun više skala ili samo za jednu
• Širina i dubina sadržaja čestica
• Nejasno značenje sadržaja čestica
• Potencijalni bias sadržaja čestice
• Kako ponderirati rezultate na česticama pri računanju rezultata

Question 4

Kakav može biti format odgovara?

Answer 4

Način na koji ispitanik odgovara na deklarativne izjave

Prednosti većeg broja stupnja odgovora u odnosu na dihotomni format

• Ispitaniku je lakše procijeniti intenzitet i frekvenciju pojavljivanja određenog problema
• Pruža veću osjetljivost rezultata (broja različitih rezultata)
• Ako je potrebno, politomni format se može pretvoriti u dihotomni format

Question 5

Kakav je balans točno/netočno na skalama?

Answer 5

Neki pojedinci imaju tendenciju odgovarati s
Da/točno/slažem se – yea-saying, drugi s
Ne/netočno/ne slažem se – nay-saying

Ako neke skale imaju više izravno-sročenih čestica u odnosu na druge skale,
- yea-saying pojedinci postižu više rezultate na tim skalama

Kako tome doskočiti?
Preporuka 1
- koristiti instrumente s ujednačenim brojem čestica koje mjere oba pola konstrukta (koje trebaju rekodirati oko polovice čestica)
Preporuka 2
- obratiti pozornost na skale koje mjere ovu tendenciju (npr. MMPI-2 sadrži TRIN ljestvicu koja mjeri tendenciju yea- i nay-sayinga)

Question 6

Kakve su afirmativno ili negativno sročene tvrdnje?

Answer 6

Lakše je osmisliti afirmativne čestice, zato su nešto češće zastupljene.

Također, ispitaniku je lakše odgovoriti na takve čestice.

Formiranje negativnih čestica zna biti problematično, jer

• Nije u duhu jezika (npr. „Najčešće nisam sretan/sretna”)
• Ispitanicima predstavlja kognitivno opterećenje zbog dvostruke negacije.

Question 7

Karakteristike čestica – Jedna za svaku skalu ili više njih?

Answer 7

Čestice koje se koriste za izračun većeg broja skala je zastarjeli koncept
- MMPI-2 i MMPI-A sadrže takve čestice

Velika većina novijih instrumenata bazira se na jasnim podacima eksplorativne faktorske analize pri čemu svaka čestica pripada određenoj skali

Cilj jasne faktorske strukture

• Izbjeći preklapanja mjerenih konstrukata
• Zbog višestruke namjene čestica, konstrukti postižu visoku korelaciju (spuriozne korelacije)

Question 8

Karakteristike čestica - Širina i dubina sadržaja čestica?

Answer 8

Želja je izraditi što kraće instrumente koji će adekvatno zahvatiti željeni predmet mjerenja, no to je najčešće trade-off.

Što duži upitnik, to je veća sadržajna valjanost i pouzdanost, ali..
Ako je upitnik predugačak, dolazi do zamora ispitanika, pa rezultati nisu upotrebljivi.

Question 9

Karakteristike čestica - Nejasno značenje sadržaja čestica?

Answer 9

Čestice trebaju biti izrazito (sterilno) jasno sročene
- Izbjegavati žargone, rijetko korištene riječi, stručne, kolokvijalne ili metaforičke izraze

Pridjevi znaju otežati razumijevanje čestice

• Npr. Često znam zaplakati
• Koliko „često” je često? Jednom mjesečno, tjedno ili dnevno?

Question 10

Karakteristike čestica – potencijalne pristranosti?

Answer 10

Vezane uz dob, spol, etničku pripadnost, obrazovanje, socioekonomski status, bračni status.

Problem može biti na;

• Razini čestica - Odabirati samo nepristrane čestice – najčešće na temelju analize stručnjaka ili pilot studija
• Razini skale - Balansiranje pristranih čestica za sve podskupine – npr. na jednu pristranu česticu za žene, ide jedna za muške
• Razini normativnog uzorka - Izbjegavanje pristranosti formiranjem normativnih podataka za podskupine ispitanika - Npr. Posebne za žene i muške

Dobro proučite normativni uzorak ako ga koristite pri mjerenju pojedinaca pripadnika.
- Romske kulture, nižeg sociodemografskog statusa, osoba s tjelesnim oštećenjem ili posebnim potrebama, itd..

Question 11

Karakteristike čestica - Kako ponderirati rezultate na česticama pri računanju rezultata?

Answer 11

Najčešće je riječ o jednostavnom linearnoj kombinaciji
- Iz praktičnih razloga
Prednosti diferencijalno ponderirane linearne kombinacije
- Veći raspon rezultata
- Jasnije profiliranje valjanosti skale

Question 12

Primjena i bodovanje rezultata?

Answer 12

Prije prve primijene instrumenta
- Detaljno proučiti priručnik!!

Razina vještine čitanja

• Neke skupine mogu imati probleme pri čitaju i razumijevanju sadržaja teksta
• Potrebno procijeniti da i je instrument adekvatan za ispitanika
• Savjetuje se da – NE ČITATE čestice osobama s poteškoćama u čitanju

Prilagodba i priprema prikupljanja podataka

• Osobi pružiti adekvatne uvjete za ispunjavanje dužih instrumenata
• Ako je potrebno, testiranje se može izvršiti u nekoliko navrata

Standardizacija bruto podataka
- Najčešće T skala, te percentili i Z-skala

Pogreške pri računanju

• Istraživanje pokazuje da se griješi do 15% slučajeva!!! Pazite na računanje
• Savjet – koristite računalne algoritme (ako ih nema, kreirajte sami)

Question 13

Kakvi su normativni podaci?

Answer 13

Mogu biti prikupljeni na slučajnom ili kliničkom uzorku.
Normativni podaci ne bi smjeli biti ispod 1000 ispitanika.
Reprezentativnost normativnog uzorka je od izrazitog značaja za instrument.

Question 14

Koje su tri metode kreiranja skala?

Answer 14

3 metode
1. Empirijski pristup
Važno je odrediti kriterijsku grupu (npr. MMPI) i gledat koje čestice najbolje razlikuju definirane grupe
2. Racionalni ili teorijski odabir čestica
Kreira se set čestica koji je u skladu s prijašnjim nalazima i definicijom konstrukta
3. Faktorsko-analitički pristup
Kreira se veliki inicijalni skup čestica i zadržavaju se one koje doprinose jasnoći faktorske strukture

Question 15

Kakvo je imenovanje skala (3)?

Answer 15

1. Empirijski
   Imenovanje prema kriterijskoj grupi koja je korištena za validaciju instrumenta
2. Racionalni ili teorijski
   Prema konstruktu za koji se kreirao set čestica
3. Faktorsko-analitički
   Na temelju onoga što je zajedničko svim česticama u skali

Važno : Nisu sve istoimene skale jednake! Postoje velike razlike s obzirom na metodu odabira čestica, ali i tumačenja autora

Question 16

Kakvo je ispitivanje valjanosti primjene samoprocjene?

Answer 16

Nije ono na što mislite!!

• Standardna definicija valjanosti
• Koliko test mjeri ono za što je kreiran
• Najčešće – ravnanje prema ranije dobro definiranim instrumentima/kriteriju

Kod primjene samoprocjena

• Valjanost u ovom kontekstu se odnosi na to odgovara li ispitanik konzistentno i točno ili ne
• Čak i ako ne odgovara (npr. - Stalno se prikazuje lošijim), test može imati dobre metrijske karakteristike,
• Što s tim? Što s lažnim iskazom?

Question 17

Koji su prijedlozi za povećanje valjanosti podataka (2)?

Answer 17

Suradnička i terapijska procjena

• Ispitanici koji žele nešto naučiti, neće biti motivirani iskrivljavati rezultate
• Nastojte educirati osobu o samoj sebi
• Izdvojite koju minutu više prije testiranja (a ne samo baciti list papira na stol) i stvorite suradnički odnos koji za cilj ima što steći što bolju sliku o pojedincu

Preskakanje pitanja

• Utvrdite koliko podataka nedostaje
• Obratite pozornost na neodgovorena pitanja
• Ako je ispitanik još prisutan, možete ga naknadno pitati i ponuditi objašnjenje čestice ako ju nije razumio
• Kliničar bi trebao utvrditi postoji li zajednički sadržaj propuštenim česticama (npr. vezano uz brak, samoozljeđivanje, itd..)
• No, najčešće su izostavljena pitanja po slučaju

Kako ih nadomjestiti?

Question 18

Što je mjera konzistentnosti u odgovaranju?

Answer 18

Nakon utvrđivanja broja preskočenih odgovora i njihova sadržaja, slijedi provjera konzistentnosti u odgovaranju.

Mjera konzistentnosti nije isto što i točnost podataka!

• Netko može konzistentno iskrivljavati podatke
• Konzistentnost se odnosi na pouzdani obrazac davanja odgovora
• Točnost se odnosi na iskrivljavanje odgovora

Question 19

Koja su dva generalna razloga nekonzistentnosti u odgovaranju?

Answer 19

Dva generalna razloga nekonzistentnosti u odgovaranju

1) nedostatak vještina (čitanja), ograničeni intelektualni kapaciteti, razumijevanje teksta, poremećaji pažnje i koncentracije
- U 75% slučajeva
- Ako je izvedivo - ponoviti testiranje kada se osoba bude osjećala spremnijom ili na drugi način prilagoditi uvjete testiranja kapacitetima ispitanika
2) nesuradnja u procesu procjene ličnosti
- Ponoviti testiranje, ali pritom obratiti pozornost na motivaciju ispitanika – kreiranje terapijskog ugođaja!

Question 20

Koje su tri metode detekcije nekonzistentnosti u odgovaranju?

Answer 20

3 metode detekcije nekonzistentnosti u odgovaranju

1) doslovno ponavljanje određenog broja čestica
- Veći broj različitih odgovora na ista pitanja - nekonzistentnost
- Jedini primjer - Test-retest indeks u originalnom MMPI-ju

2) usporedba odgovora na sličnim, ali ne identičnim, česticama
- Često korištena metoda
- Variable Response Consistency scale (VRIN), True Response Consistency scale (TRIN)
- Inconsistency scale (ICN) – PAI
- Izuzetno teško konstruirati ovakve skale
- Npr. „Nikad ne sanjam” i „Često sanjam” – moguće je da osoba povremeno sanja, pa će na isti način odgovoriti na ta dva pitanja – što upućuje na nekonzistentost u odgovaranju

3) Set pitanja s (gotovo) nevjerojatnim sadržajem
- Npr. „Često posjećujem prijatelja na Jupiteru”
- PAI Infrequency scale

Question 21

Koje su ostale metode detekcije konzistentnosti odgovaranja?

Answer 21

Ostale metode detekcije
Detektiranja pravila odgovaranja
Da – da – ne – ne; da - da - ne – ne;

Question 22

Što je vrijeme reakcije (konzistentnost)?

Answer 22

Vrijeme reakcije

• Moguće s računalnim primjenama testova
• Prekratko vrijeme za odgovor sugerira nasumično odgovaranje, predugačko - iskrivljavanje

Question 23

Kako se prikazuje točnost odgovaranja?

Answer 23

(2) Slijedeći korak u procjeni točnosti primjene samoiskaza

Prikazuju li se namjerno u boljem (faking good) ili lošijem (faking bad) svjetlu

Question 24

Kakvo može biti iskrivljenje točnosti odgovora?

Answer 24

Može biti namjerno ili nenamjerno (nesvjesno)
- Kod namjere postoji motiv (duševne boli i druge materijalne koristi), kod nenamjernog moguće je da je riječ o iskrivljenoj percepciji o sebi (npr. narcisiodnost, hipohondri..)

Question 25

Koje su pretpostavke mjerenja točnosti procjene?

Answer 25

Mjerenje točnosti procjene - pretpostavke

1) ispitanici generalno pretjeruju – ne uspijevaju precizno simulirati točno određeni poremećaj
- Iako se to da trenirati, vrlo je teško. Možda to mogu psiholozi i psihijatri?
2) iskrivljavanje odgovora ne može biti dokaz patologije
- Neki psihopatološki poremećaji su vezani uz iskrivljenu percepciju
3) skale za mjerenje konzistencije u odgovaranju ne mogu se uzeti kao mjere točnosti iskaza i obratno
4) faking good i faking bad iskrivljavanje odgovora su dva pola na jednoj dimenziji

Question 26

Kako se mjeri faking bad i što se može očekivati od tih osoba?

Answer 26

Nepoželjni opisi – faking bad

Mjere se skalama rijetkih odgovora koje upućuju na negativno iskrivljavanje odgovora
- Čestice izrazito negativne evaluacije sebe koje nisu tipične za osobe s i bez patologije
- Primjeri;
MMPI-2: Infrequency [F], Back Infrequency [FB], and Infrequency Psychopathology [F(p)], Dissimulation Index [F - K])
PAI: Negative Impression Management (NIM)
- Ako se nedvojbeno utvrdi da ispitanik namjerno ističe loše aspekte, trebalo bi kroz razgovor utvrditi razloge i nakon toga ponoviti testiranje

Što se može očekivati od osoba s izrazito negativno iskrivljenim rezultatom?

• Green (1988) – neočekivano - brže izlaze iz terapijskog odnosa, najčešće se ne pojave nakon inicijalnog susreta
• No nedostaje istraživanja na ovu temu, pa se ne zna obrazložiti

Question 27

Što je faking good?

Answer 27

Faking good

Paulhusov model

• Samozavaravanje
• Iskrivljena percepcija – zaista vjeruju da su predivni
• Primjer – K (Correction) and S (Superlative) - MMPI -2

Upravljanje dojmom

• Strategija – kako se pokazati boljim u odnosu na druge
• Primjer – Lie (L) skala - MMPI-2

Question 28

Može li se na temelju jedne skale valjanosti očekivati povišeni rezultat i na drugim skalama (generalizacija skala valjanosti)?

Answer 28

Može li se na temelju jedne skale valjanosti očekivati povišeni rezultat i na drugim skalama
- Nije visoka korelacija među ljestvicama valjanosti, koliko bi trebala biti
- Najčešće je umjerena
Konvergentna valjanost negativnog iskrivljavanja je nešto veća u odnosu na pozitivno iskrivljavanje
- Ne može se očekivati da će osoba na jednom instrumentu postizati jednako netočan iskaz na nekom drugom instrumentu ili u intervjuu
- Oprez s generalizacijom

Question 29

Koji su koraci interpretacija?

Answer 29

Kod instrumenata koji sadrži ljestvice valjanosti, interpretacija kreće tek nakon utvrđivanja da je iskaz ispitanika valjan

Koraci interpretacije

1) traženje ekstremnih rezultata (niskih i visokih)
- inspekcija pojedinih skala ili kombinacija skala (profila)
2) određivanje domene skala
- Neke skale su vrlo široko definirane (npr. neuroticizam) dok su druge specifičnije (npr. agresivnost)
- Preporuka – koristite se s instrumentima koji sadrže velik broj uže definiranih faceta
- Interpretacija je preciznija
3) pretraživanje odgovora na određenim kritičnim česticama
- Potražite u instrumentariju pojedine čestice koje treba zasebno proučiti
- Npr. „Čujem glasove u glavi”, „Razmišljam o samoubojstvu”..