viene presentata e discussa la versione italian della Scala di Bisogno di Chiusura Cognitiva (Webster & Kruglanski, 1994). Webster e Kruglanski (1994), nel presentare la Scala di Bisogno di Chiusura Cognitiva, sostengono che , in quanto caratteristica motivazionale, la Scala di Bisogno di Chiusura Cognitiva deve essere trattata come una variabile latente composta da diverse sottodimensioni quali il Bisogno di Prevedibilità, il Bisogno di Ordine, l'Intolleranza per l'Ambiguità, la Decisionalità e la Chiusura Mentale. I risultati delle analisi fattoriali confirmatorie, con test di invarianza per campioni multipli, suggeriscono che il modello con due variabili latenti di secondo ordine (Bisogno di Chiusura Cognitiva e Decisionalità) è quello che si adatta meglio alla matrice dei dati italiani. Le due sottoscale corrispondenti alle suddette variabili latenti risultano altamente affidabili.

Caratteristiche strutturali della versione italiana della Scala di Bisogno di Chiusura (di Webster & Kruglanski),

GARSIA, Vincenzo;MIGLIETTA, Anna;CONVERSO, Daniela;
1995-01-01

Abstract

viene presentata e discussa la versione italian della Scala di Bisogno di Chiusura Cognitiva (Webster & Kruglanski, 1994). Webster e Kruglanski (1994), nel presentare la Scala di Bisogno di Chiusura Cognitiva, sostengono che , in quanto caratteristica motivazionale, la Scala di Bisogno di Chiusura Cognitiva deve essere trattata come una variabile latente composta da diverse sottodimensioni quali il Bisogno di Prevedibilità, il Bisogno di Ordine, l'Intolleranza per l'Ambiguità, la Decisionalità e la Chiusura Mentale. I risultati delle analisi fattoriali confirmatorie, con test di invarianza per campioni multipli, suggeriscono che il modello con due variabili latenti di secondo ordine (Bisogno di Chiusura Cognitiva e Decisionalità) è quello che si adatta meglio alla matrice dei dati italiani. Le due sottoscale corrispondenti alle suddette variabili latenti risultano altamente affidabili.
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3-4
125
141
Need for closure scale, Confirmatory Factor Analysis, Multi-sample Lisrel analysis
A. Pierro; L. Mannetti; V. Garsia; A. Miglietta; D. Converso; M. Ravenna; M. Rubini
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