| Auteur(s) |
William E. Hodgetts Paul Hagler Sandra Thompson Hodgetts |
| Volume | 30 |
| Numéro | 2 |
| Année | 2006 |
| Page(s) | 132-141 |
| Langue | Anglais |
| Catégorie | |
| Mots-clés |
Factor analysis outcome measures BAHA rehabilitation science |
| Abrégé |
More than ever before, efforts are being made to spend healthcare dollars on interventions that are known to be appropriate and effective for a given patient with a given condition. To determine effectiveness, valid and reliable outcome measures are needed, but selecting which ones to use can be a highly complex task. Factor analysis, though most frequently used for data reduction and scale development, holds great promise as a tool for clinician-scientists to select an optimal combination of outcome measures. This tutorial explores the key theoretical concepts associated with performing a factor analysis with this particular purpose and provides hypothetical examples designed to assist the reader in applying the technique and making sense of the output. Plus que jamais, des efforts sont déployés pour affecter les fonds du secteur de la santé à des interventions qui seront appropriées et efficaces pour un patient donné souffrant d’un trouble quelconque. Pour déterminer l’efficacité, il faut des mesures de résultats valides et fiables, mais il peut être très complexe de choisir la bonne mesure. L’analyse factorielle, qui sert généralement à la réduction de données et à l’élaboration d’échelles, constitue un outil très prometteur pour les cliniciens-chercheurs qui doivent choisir une combinaison optimale de mesures de résultats. Ce tutoriel explore des concepts théoriques clés liés à la tenue d’une analyse factorielle à cette fin et offre des exemples hypothétiques conçus pour aider le lecteur à mettre en pratique la technique et à comprendre les résultats. |
| ID | 926 |
| Lien | https://cjslpa.ca/files/2006_JSLPA_Vol_30/No_02_81-152/Hodgetts_Hagler_Hodgetts_JSLPA_2006.pdf |
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