Master
French

Étude de la validité interne du STICSA (State-Trait Inventory for Cognitive and Somatic Anxiety)

Master program titleMaîtrise universitaire en psychologie
Defense date2023-09
Abstract

Ce travail a pour objectif d’analyser la validité interne d’une version française d’un questionnaire qui évalue l’anxiété, le State-Trait Inventory for Cognitive and Somatic Anxiety (STICSA). Les hypothèses étaient de pouvoir retrouver une structure interne du STICSA similaire à celle trouvée dans la littérature en utilisant la méthode d’analyse factorielle exploratoire ainsi que la méthode d’analyse en réseaux. La littérature propose une dimension en 2 facteurs (cognitif/somatique) pour les échelles du STICSA État et du STICSA Trait (Ree et al., 2008), ainsi qu’en 4 facteurs (cognitif/somatique/trait/état) pour l’échelle totale du STICSA (Grös et al., 2007). Une version courte de l’échelle totale du STICSA a été créé pour comparer la dimensionalité des meilleurs items retenus par les analyses avec la littérature.

Le STICSA a été administré à 97 personnes. L’analyse des scores n’a pas permis de retrouver les structures postulées dans la littérature pour les différentes échelles à l’exception des analyses factorielles sur l’échelle du STICSA Trait qui ont retenu une structure en 2 facteurs (cognitif/somatique) (Ree et al., 2008). De plus, les structures proposées par les analyses sont généralement composées de dimensionalités différentes pour les analyses factorielles et pour les analyses en réseaux. Globalement, les analyses factorielles ont proposé des modèles proches de ceux trouvés dans la littérature. Les analyses en réseaux ont plutôt proposé des souscatégories des dimensions somatique et cognitive de l’anxiété et elles n’ont pas distingué les dimensions état et trait. Ces deux méthodes semblent apporter une lecture théorique différente de la dimensionalité des scores du STICSA.

Citation (ISO format)
SANTANGELO, Salvatore. Étude de la validité interne du STICSA (State-Trait Inventory for Cognitive and Somatic Anxiety). Master, 2023.
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Master thesis
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Identifiers
  • PID : unige:172161
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Technical informations

Creation12/09/2023 07:51:11
First validation10/10/2023 15:12:58
Update10/10/2023 15:12:58
Status update10/10/2023 15:12:58
Last indexation01/11/2024 06:21:32
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