univerzitet za poslovni inŽenjering i...
TRANSCRIPT
UNIVERZITET ZA POSLOVNI INŽENJERING I MENADŽMENT BANJA LUKA
FILOZOFSKI FAKULTET
Diplomski rad
PSIHOMETRIJSKA PROVJERA MEQ-SA UPITNIKA HRONOTIPOVA NA
SREDNJOŠKOLSKOM UZORKU
Mentor: doc. dr Siniša Subotić
BANJA LUKA, NOVEMBAR, 2016. SARA BRKOVIĆ
“Pod moralnom i krivičnom odgovornošću izjavljujem da sam ja autor ovog rada, te
sam upoznat/a da sam, ako se utvrdi da je rad plagijat, odgovoran/na za štetu pričinjenu
Univerzitetu za poslovni inženjering i menadžment, kao i autoru originalnog rada.”
Sadržaj
Psihometrijska provjera MEQ-SA upitnika hronotipova na srednjoškolskom uzorku .............. 1
Uvod ........................................................................................................................................... 2
Pregled instrumenata za procjenu hronotipova ...................................................................... 3
Cilj istraživanja ....................................................................................................................... 4
Metod ......................................................................................................................................... 5
Uzorak .................................................................................................................................... 5
Instrumenti .............................................................................................................................. 6
Postupak .................................................................................................................................. 7
Rezultati ..................................................................................................................................... 7
Inicijalna konfirmativna faktorska analiza (CFA) .................................................................. 7
Analiza na osnovu teorije odgovora na stavke (IRT) ............................................................. 9
CFA analiza nakon IRT redukcije ajtema ............................................................................ 12
Veze MEQ-SA skorova s kriterijumskim varijablama ......................................................... 13
Diskusija ................................................................................................................................... 15
Limitacije .............................................................................................................................. 17
Zaključak .............................................................................................................................. 17
Reference .................................................................................................................................. 18
Prilog ........................................................................................................................................ 23
Psychometric analysis of the MEQ-SA chronotype questionnaire on a sample of high school
students ..................................................................................................................................... 24
Brković – Provjera MEQ-SA upitnika na srednjoškolskom uzorku
1
Psihometrijska provjera MEQ-SA upitnika hronotipova na srednjoškolskom uzorku
Sara Brković1
Hronotipovi se odnose na preferenciju jutarnjih ili večernjih aktivnosti. Ovo istraživanje
predstavlja prvu psihometrijsku provjeru srpskog prevoda upitnika hronotipova – MEQ-SA.
Istraživanje je sprovedeno na uzorku od 1025 učenika srednjih škola iz Republike Srpske
(51.80% učenika muškog pola), prosječnog uzrasta od 16.57 (SD=1.03) godina. Na osnovu
CFA i IRT analiza identifikovan je veći broj psihometrijski neadekvatnih ajtema. Nakon
njihove etapne eliminacije, zadržano je samo 5 od početnih 19 ajtema, čime je ostvaren dobar
fit modela: χ2(5)=32.86, p<.001; CFI=.984, TLI=.969, RMSEA=.074, 90% CI [.051, .099].
IRT analiza ukazala je da zadržani ajtemi imaju varijabilnu diskriminativnost (uglavnom
umjerenu) i nešto nižu težinu, te da im je informativna vrijednost veća za jutarnjost nego za
večernjost. U skladu s očekivanjima, utvrđena je povezanost veće jutarnjosti sa višim
prosjekom školskih ocjena, dužim samoprocijenjenim vremenom koje se odvaja na učenje,
većim zadovoljstvom školom, preferencijom ranijeg početka školskog dana i njegovim dužim
trajanjem. Sve korelacije bile su nižeg intenziteta, ali veličine efekata nisu se bitnije mijenjale
u zavisnosti od broja izbačenih ajtema, što ukazuje na zaključak da je redukovana 5-ajtemska
verzija MEQ-SA upitnika dovoljna za upotrebu u srednjoškolskom kontekstu i da ne postoji
opravdanje za uslovno zadržavanje većeg broja ajtema.
Ključne riječi: Hronotipovi, cirkadijalni ritmovi i škola, MEQ/MEQ-SA upitnik,
konfirmativna faktorska analiza (CFA), teorija odgovora na stavke (IRT)
1Prvi ciklus studija psihologije; email adresa: [email protected].
Brković – Provjera MEQ-SA upitnika na srednjoškolskom uzorku
2
Uvod
Cirkadijalni ritam ima važnu ulogu u biološkim procesima većine živih vrsta,
uključujući i ljudsku. Podrazumijeva ciklične promjene u (ljudskom) funkcionisanju, koje se
dešavaju u toku 24-časovnog perioda, kao što su spavanje, budnost, apetit, kognitivno
funkcionisanje, stepen generalne aktivnosti i drugo (Levandovski, Sasso, & Hidalgo, 2013).
Ljudi iskazuju individualne razlike u vezi sa cirkadijalnim ritmovima. Najpoznatija dimenzija
ovih razlika jeste generalna preferencija jutarnjosti i večernjosti (Preckel et al., 2013). Jedna
od prvih upitnički operacionalizovanih modela cirkadijalnih ritmova (Horne & Östberg,
1976), koji se uobičajeno navodi u literaturi (npr. Baehr, Revelle, & Eastman, 2000; Muro,
Gomà-i-Freixanet, & Adan, 2009; Tonetti, Fabbri, & Natale, 2009), podrazumijeva
klasifikaciju ljudi na jutarnje, večernje i mješovite tipove, odnosno hronotipove. Jutarnji
hronotip karakteriše preferencija ranijeg odlaska na spavanje i rano buđenje, a dnevne
aktivnosti i veća radna uspješnost dešavaju se u prvom dijelu dana. Za večernje hronotipove je
karakteristično kasno buđenje, duže vrijeme potrebno za zaspivanje, uz preferenciju večernjih
aktivnosti i veću uspješnost u radu koji se događa kasnije tokom dana (Tsaousis, 2010).
Jutarnji i večernji hronotip su ekstremi na kontinuumu, zastupljeni u približno 40% populacije
(jutarnji tip: 22%; večernji tip: 18%). Preostalih 60% ljudi nalaze se negdje između, tj.
moguće ih je klasifikovati kao mješoviti hronotip (Adan & Almirall, 1991).
Individualne razlike u cirkadijalnom ritmu su djelimično naslijeđene (Hur, 2007;
Katzenberg et al., 1998), ali su i pod uticajem drugih faktora, kao što su dob, pol, kultura i
sredinski faktori (Randler & Saliger, 2011). Preferencija jutarnjosti ili večernjosti pokazuje
tendenciju promjene tokom životnog vijeka, pa su tako, u prosjeku, djeca tipično jutarnji
tipovi, ali se od 12. godine bilježi graduirani trend promjene u večernji tip (Randler & Frech,
2009), koji dostiže vrhunac negdje oko 20. godine, nakon čega opet dolazi do postepenog
vraćanja u jutarnji tip (Roenneberg et al., 2004).
Hronotipovi su povezani sa mnogim aspektima ljudskog funkcionisanja, pa su tako
istraživanja pokazala da su večernji tipovi skloniji depresivnom raspoloženju (Hidalgo et al.,
2009) i anksioznosti (Díaz-Morales & Sánchez-López, 2008), ali i da pokazuju naznake više
inteligencije (Kanazawa & Perina, 2009; Roberts & Kyllonen, 1999) i veće kreativnosti
(Giampietro & Cavallera, 2007). Hronotipovi su izučavani i u školskom kontekstu. Potvrđeno
je da obrazovni sistem nije organizovan na način koji poštuje razlike cirkadijalnih ritmova
mladih, pri čemu su večernji tipovi u nepovoljnijem položaju (Randler & Frech, 2006, 2009).
Većina mladih u toku adolescencije prolazi kroz promjenu u večernji tip, te zbog kasnog
Brković – Provjera MEQ-SA upitnika na srednjoškolskom uzorku
3
odlaska na spavanje, a ranog ustajanja, na koje su prisiljeni zbog preranog početka škole,
dolazi do hroničnog nedostatka sna tokom radne sedmice, koji moraju nadoknaditi tokom
vikenda (Carskadon, Wolfson, Acebo, Tzischinsky, & Seifer, 1998). Skraćivanje vremena
spavanja dovodi do problema u dnevnom funkcionisanju mladih, kao što su pospanost, umor,
poteškoće pri ustajanju, te smanjena pažnja i koncentracija u školi (Epstein, Chillag, & Lavie,
1998). Prema istraživanju koje su vršili Meijer, Habekothé i Wittenboer (2000), 43%
adolescenata ima problem pri ustajanju ujutru, a 25% ih se ne osjeća odmorno u školi. Duže
spavanje tokom radne sedmice samo po sebi predviđa višu prosječnu ocjenu na kraju školske
godine (Wong et al., 2013), čime su jutarnji tipovi u prednosti, jer kao ishod manje narušenog
ritma i dužine spavanja, ostvaruju bolje školsko postignuće na kraju godine u odnosu na
večernje tipove (Preckel et al., 2013; Preckel, Lipnevich, Schneider, & Roberts, 2011;
Randler & Frech, 2006, 2009). Minges i Redeker (2016) predlažu odgađanje početka škole,
kako bi se poboljšalo spavanje kod mladih, produžilo ukupno vrijeme spavanja, te smanjio
umor i pospanost u toku nastave. Ove preporuke temelje na svom pregledu nalaza, koji
potvrđuje da što se vrijeme (jutarnjeg) početka škole više odgađa, za toliko se produžava
ukupan san kod učenika, pri čemu vrijeme odlaska na spavanje ostaje isto.
Pregled instrumenata za procjenu hronotipova
Za određivanje hronotipova konstruisani su mnogi upitnici, od kojih se, prema pregledu
koji daju Levandovski i saradnici (2013), najčešće upotrebljavaju sljedeći: Minhenski upitnik
hronotipova (eng. Munich Chronotype Questionnaire – MCTQ), Kombinovana skala
jutarnjosti (eng. Composite Scale of Morningness – CSM) i Upitnik jutarnjosti-večernjosti
(eng. Morningness-Eveningness Questionnaire – MEQ).
MCTQ (Roenneberg, Wirz-Justice, & Merrow, 2003) određuje hronotip na osnovu
pitanja koja se odnose na ponašanja povezana sa spavanjem, a ne na osnovu preferencija
(Juda, Vetter, & Roenneberg, 2013). Sadrži pitanja o vremenu odlaska na spavanje, buđenju,
vremenu potrebnom da se zaspi, da se razbudi, s tim da su ta pitanja postavljena odvojeno za
radnu sedmicu i za slobodne dane, te o procjeni svog hronotipa, kako trenutnog, tako i za
različite periode svog života (Zavada, Gordijn, Beersma, Daan, & Roenneberg, 2005).
CSM (Smith, Reilly, & Midkiff, 1989) je nastao kombinacijom 9 ajtema iz MEQ
(Horne & Östberg, 1976) i 4 ajtema iz DIS (Diurnal Type Scale; Torsvall & Åkerstedt, 1980),
sa odgovorima Likertovog tipa. Pitanja se odnose na vrijeme odlaska na spavanje, buđenja, na
preferirano vrijeme za fizičke i mentalne aktivnosti i subjektivnu procjenu hronotipa (Hur,
2007).
Brković – Provjera MEQ-SA upitnika na srednjoškolskom uzorku
4
MEQ (Horne & Östberg, 1976) se sastoji od 19 Likertovih ajtema. Pitanja se većinom
odnose na subjektivne preferencije, ali su u obzir uzeti i psihološki i bihejvioralni faktori
(Levandovski et al., 2013). Ukupan skor kreće se od 16 do 86 i razvrstava ispitanike u jedan
od pet tipova: jutarnji, umjereno jutarnji, nijedan, umjereno večernji i večernji; veći skor
ukazuje na jaču jutarnju preferenciju (Levandovski et al., 2013; Horne & Östberg, 1976).
Horne i Östberg (1976) potvrdili su eksternu validnost MEQ skorova na osnovu utvrđivanja
njihove povezanosti sa tjelesnom temperaturom u različitim dobima dana (mjerenom iz usne
duplje), uz opasku da je ova provjera izvršena na nereprezentativnom, prigodnom uzorku,
sačinjenom od (uglavnom) mlađih odraslih osoba, u rasponu od 18-37 godina starosti (Horne
& Östberg, 1976). Poznato je da je na ovakvim uzrastima veća učestalost večernjih tipova u
odnosu na jutarnje (Adan & Natale, 2002), u odnosu na druge dobne kategorije (Taillard,
Philip, Chastang, Diefenbach, & Bioulac, 2001; Taillard, Philip, Chastang, & Bioulac, 2004;
Pereira et al., 2005). Međuajtemska korelacija bila je pozitivna i umjerena (sa prosječnom
vrijednošću od .20), dok je alfa koeficijent za čitav upitnik iznosio .82, što ukazuje da je on
sastavljen iz homogenog seta ajtema (Smith et al., 1989). Upitnik je kritikovan zbog
nedostatka detaljnijih informacija o psihometrijskim karakteristikama, o vrsti sprovedene
ajtemske analize i kriterijumima za bodovanje ajtema, zbog neprimjerenosti ajtema radnicima
sa nepravilnim radnim vremenom i zbog prevelikog broja ajtema (Levandovski et al., 2013;
Smith et al., 1989; Torsvall & Åkerstedt, 1980). U namjeri da riješe problem broja ajtema,
Adan i Almirall (1991) su kreirali skraćenu verziju upitnika – rMEQ, koji sadrži pet pitanja iz
originalne verzije. Ova revizija upitnika posjeduje zadovoljavajuće mjerne karakteristike
(Adan & Almirall, 1991). Najnovija forma/modifikacija originalnog MEQ upitnika (Horne &
Östberg, 1976) je MEQ-SA (Terman, Rifkin, Jacobs, & White, 2008). Namijenjena je
samoprocjeni i podrazumijeva nekoliko modifikacija ajtema. Razlika između ove verzije i
originala je u drugačijem formulisanju nekoliko pitanja i ponuđenih odgovora, pri čemu tri
ajtema imaju različit broj ponuđenih odgovora, a modifikovano je i bodovanje tri ajtema
(Terman et al., 2008).
Cilj istraživanja
Levandovski i saradnici (2013) u svom pregledu instrumenata za mjerenje hronotipova
daju eksplicitnu preporuku za upotrebu MCTQ i MEQ upitnika, uz opasku da je MEQ
vjerovatno najmasovnije korišten instrument za ove potrebe. Ovaj rad imao je za cilj provjeru
srpskog prevoda MEQ upitnika, tačnije MEQ-SA, kao njegove najrecentnije verzije (Terman
et al., 2008). Sudeći na osnovu odsustva literature, niti jedna forma MEQ upitnika nije do
sada zvanično korištena na srpskom govornom području. Kako je jedna od glavnih kritika
Brković – Provjera MEQ-SA upitnika na srednjoškolskom uzorku
5
MEQ upitnika upravo njegova nedovoljno detaljna psihometrijska provjera (što se odnosi i na
MEQ-SA formu), cilj ovog istraživanja podrazumijevao je provjeru latentne strukture upitnika
i utvrđivanje mjernih svojstava njegovih individualnih ajtema. Nadalje, MEQ skorovi nisu
konzistentni na različitim dobnim skupinama (Levandovski et al., 2013), zbog čega je ova
validacija ograničena na srednjoškolski uzorak, kao grupu homogene dobi, iako je ona nešto
ispod uzrasnog intervala na kojem je MEQ uobičajeno validiran (Levandovski et al., 2013;
Horne & Östberg, 1976). Iz ovih razloga, moguće je očekivati da će određeni MEQ ajtemi biti
kulturološki ili uzrasno neprimjereni ciljanom uzorku. Stoga je prednost u radu data dužoj
MEQ-SA (Terman et al., 2008), a ne skraćenoj rMEQ (Adan & Almirall, 1991) verziji
upitnika, jer se tako obezbjeđuje veći polazni skup potencijalno relevantnih stavki za analizu.
Zbog fokusa na srednjoškolski uzrast, kao varijable za kros-validaciju MEQ-SA
skorova korištene su školski relevantne varijable: opšte školsko postignuće, samoprocjena
zadovoljstva školom, prosječno vrijeme koje se odvaja za učenje, te preferirano vrijeme za
početak školskog dana i njegovo trajanje. Za očekivati je da će izraženija jutarnjost biti u vezi
sa ranijim preferiranim početkom školskog dana. Vođeno nalazima ranijih istraživanja, koja
pokazuju prednost jutarnjosti za školsko funkcionisanje (Carskadon et al., 1998; Epstein et al.,
1998; Meijer et al., 2000; Preckel et al., 2013; Preckel et al., 2011; Randler & Frech, 2006,
2009), za očekivati je da će veća jutarnjost biti u vezi sa boljim školskim postignućem i višim
stepenom zadovoljstva školom. Očekivanja u vezi sa relacijama MEQ-SA skorova sa
preferiranom dužinom trajanja školskog dana i vremenom koje se odvaja za učenje nije
moguće direktno izvesti iz dostupne literature, ali se, konzistentno sa ostalim navedenim
pretpostavkama, radno takođe može pretpostaviti pozitivna veza jutarnjosti i sa ovim
varijablama.
Metod
Uzorak
Istraživanje je sprovedeno na uzorku od ukupno 1025 učenika četvorogodišnjih
(26.44% I razred, 29.76% II razred, 31.41% III razred i 12.39% IV razred) srednjih škola iz
Republike Srpske. Istraživanjem je obuhvaćeno ukupno osam srednjih škola. Uzorak je bio
polno balansiran (51.80% učenika muškog pola). Prosječan uzrast iznosio je 16.57 (SD=1.03)
godina.
Brković – Provjera MEQ-SA upitnika na srednjoškolskom uzorku
6
Instrumenti
Cirkadijalni ritam/hronotip. Mjerenje je izvršeno uz pomoć MEQ upitnika (Horne
& Östberg, 1976), tačnije njegove najnovije forme namijenjene samoprocjeni – MEQ-SA
(verzija iz januara 2008; Terman et al., 2008). U MEQ-SA formi, u odnosu na inicijalnu MEQ
verziju, izvršena je modifikacija nekoliko ajtema i ponuđenih odgovora, uz neznatnu izmjenu
bodovanja. MEQ-SA je sa engleskog preveden na srpski jezik od strane dva psihologa-
prevodioca. Upitnik je sastavljen od 19 Likertovih ajtema, sa ponuđena četiri, odnosno pet
odgovora. Ukupan skor kreće se od 16-86, tako da skor od 16-30 označava isključivo večernji
tip, 31-41 umjereno večernji, 42-58 nijedan, 59-69 umjereno jutarnji, te 70-86 isključivo
jutarnji tip.
Školsko postignuće. Ova varijabla operacionalizovana je kroz prosječnu zaključnu
ocjenu na kraju prvog polugodišta aktuelne školske godine. Učenici su imali zadatak da sami
navedu ovu vrijednost (uz prethodnu najavu da će ova informacija biti od njih zatražena u
predstojećem istraživanju, kako bi se povećala vjerovatnoća davanja preciznog odgovora). Na
nivou kompletnog uzorka, prosječna ocjena iznosila je 3.25 (SD=1.29).
Zadovoljstvo školom. Ova varijabla operacionalizovana je jednoajtemskom mjerom
koja je preuzeta iz Kratkog multidimenzionalnog upitnika učeničkog zadovoljstva životom –
BMSLSS (Seligson, Huebner, & Valois, 2003), koji obuhvata šest sedmostepenih tvrdnji, od
kojih se svaka odnosi na po jedan aspekt učeničkog zadovoljstva. U ovom istraživanju
korištena je samo tvrdnja koja se odnosi na zadovoljstvo školom, koja glasi: „Svoje
zadovoljstvo školskim iskustvom opisao/la bih kao:“, uz raspon odgovora koji varira od
„1=užasno“ do „7=divno“. Prosječna vrijednost iznosila je 4.83 (SD=1.40), a najfrekventniji
odgovori bili su „5=uglavnom zadovoljavajuće“ (28.78%) i „4=mješovito (otprilike
podjednako zadovoljavajuće i nezadovoljavajuće)“ (26.05%).
Prosječno vrijeme koje se odvaja za učenje. Varijabla je mjerena uz pomoć pitanja:
„Koliko vremena (u prosjeku) svakodnevno odvajaš na školske zadatke (domaća zadaća,
učenje, referati i sl.)? ______________ minuta.“ Prosječna vrijednost na nivou uzorka
iznosila je 71.56 minuta, ali uz izrazito visoku standardnu devijaciju (SD=53.83). Kao
najučestalija vrijednost navođeno je 60 minuta (24.59%).
Idealno vrijeme za početak školskog dana i idealna dužina trajanja nastave. Ove
varijable mjerene su uz pomoć pitanja: „U koliko sati bi, po tebi, bilo idealno da škola počinje
i završava (upisati): Da počinje u _______h, a završava u _______h.“ Idealna dužina trajanja
nastave dobijena je kao razlika dvije navedene vrijednosti. Kao najčešći odgovori za idealno
Brković – Provjera MEQ-SA upitnika na srednjoškolskom uzorku
7
vrijeme početka školskog dana navođeno je 8.00h (28.98%) i 9.00h (23.22%), uz najčešće
navođena optimalna trajanja od pet sati (30.93%), četiri sata (17.07%) i šest sati (14.73%).
Postupak
Prikupljanje podataka izvršeno je u prvoj polovini II polugodišta školske 2015/16.
godine, uz pomoć anonimne papir-olovka ankete, za vrijeme trajanja redovne nastave.
Administracija upitničkog materijala vršena je uz saglasnost školske uprave i asistenciju
školskog osoblja. Učenici su u istraživanju učestvovali dobrovoljno i bili su u mogućnosti da
u bilo kom trenutku od njega odustanu.
Rezultati
Inicijalna konfirmativna faktorska analiza (CFA)
CFA analiza MEQ-SA (Terman et al., 2008) upitnika sprovedena je u programu
„lavaan“ za R (Rosseel, 2012). CFA analiza zasnovana je na WLSMV/DWLS postupcima
ekstrakcija i teta parametrizaciji, što su postupci primjereni za rad sa stepenovanim-
ordinalnim ajtemima (Beauducel & Herzberg, 2006; Rosseel, 2012). Prilikom procjene
saglasnosti (tj. „fita“) CFA modela sa empirijskim podacima, korišteni su sljedeći indikatori:
1) CFI (Comparative Fit Index, tj. komparativni indeks fita), 2) TLI (Tucker-Lewis indeks;
poznat i kao Non-Normed Fit Index – NNFI, tj. nenormirani indeks fita), 3) RMSEA (Root
Mean Square Error of Approximation, tj. korijen prosječne kvadrirane greške aproksimacije).
Okvirno, vrijednosti CFI i TLI ≥.95 smatraju se dobrim, dok su vrijednosti ≥.90 prihvatljive;
vrijednosti RMSEA parametra ≤.07 su prihvatljive, a ≤.06 su dobre (Hooper, Coughlan, &
Mullen, 2008). U svim slučajevima, korištene su tzv. robusne verzije navedenih indikatora.
Prije sprovođenja analiza izvršena je korekcija nedostajućih vrijednosti uz pomoć „Amelia II“
programa (Honaker, King, & Blackwell, 2011).
Faktorska zasićenja (uz prosječno faktorsko zasićenje – MΛ) MEQ-SA (Terman et al.,
2008) ajtema iz jednofaktorskog CFA modela prikazana su u Tabeli 1. Date su i pouzdanosti
interne konzistencije po klasičnom modelu mjerenja (McDonald, 1999; Zinbarg, Revelle,
Yovel, & Li, 2005) i prosječna ekstrahovana varijansa (AVE). AVE predstavlja varijansu
objašnjenu latentnim konstruktom, nasuprot varijanse koja je produkt greške mjerenja;
poželjne su AVE≥.50 vrijednosti (Fornell & Larcker, 1981).
Tabela 1. Rezultati CFA analize
Brković – Provjera MEQ-SA upitnika na srednjoškolskom uzorku
8
Ajtemi K1 K2 K3
meq1 – kada bi se budio/la da ima izbor .69 .69 .76
meq2 – kada bi išao/la na spavanje da ima izbor .70 .71 .69
meq3 – koliko zavisi od alarma za buđenje .42 .42 .39
meq4 – koliko lako ustaje ujutro -.63 -.63 -
meq5 – koliko živahno se osjeća po buđenju ujutro -.59 -.59 -
meq6 – koliko je gladan/na nakon buđenja -.05 - -
meq7 – koliko umorno se osjeća nakon buđenja -.65 -.65 -.52
meq8 – kada ide na spavanje, ako nema obaveze .50 .50 .41
meq9 – uspješnost u vježbanju prije podne .20 - -
meq10 – kada naveče osjeti umor i pospanost .52 .53 -
meq11 – koji termin za test preferira .40 .40 .41
meq12 – koliko bi bio/la umoran/na ako ode na spavanje u 23h .05 - -
meq13 – kada bi se probudio/la ako legne kasnije nego obično .41 .41 .40
meq14 – kako bi spavao/la ako mora da radi noćnu smjenu -.01 - -
meq15 – u koje vrijeme bi obavljao/la fizički posao .39 .39 -
meq16 – uspješnost u vježbanju naveče -.01 - -
meq17 – u koje vrijeme bi preferirao/la da počne s poslom .42 .42 .43
meq18 – u koje vrijeme dana se osjeća najbolje .44 .44 -
meq19 – koji hronotip misli da je .63 .63 .63
Prosječno zasićenje (MΛ) .41 .53 .52
Prosječna ekstrahovana varijansa (AVE) .22 .29 .30
ω3 .78 .84 .72
Napomene: Tekst ajtema je parafraziran. Svi ajtemi su rekodirani na ujednačenu 1-5 (meq1, meq2, meq10,
meq17, meq18), odnosno 1-4 (svi preostali ajtemi) skalu. U skladu sa originalnim redoslijedom ponuđenih
odgovora, pozitivan predznak faktorskog zasićenja (Λ) ukazuje na veću preferenciju večernjih u odnosu na
jutarnje aktivnosti (dok negativan predznak ukazuje na veću preferenciju jutarnjih u odnosu na večernje
aktivnosti). K1 – faktorska zasićenja (Λ) u prvom koraku, na skupu svih 19 MEQ-SA ajtema. K2 – faktorska
zasićenja (Λ) u drugom koraku, nakon eliminacije ajtema s niskim zasićenjima, tj. narušenom
unidimenzionalnošću (meq6, meq9, meq12, meq14 i meq16). K3 – faktorska zasićenja (Λ) u trećem koraku,
nakon eliminacije ajtema koji su narušavali pretpostavku lokalne nezavisnosti (Reise & Revicki, 2014), a imali
su niža faktorska zasićenja u odnosu na svoje parnjake (meq4, meq5, meq10, meq15 i meq18). ω3 (tj. ωH)
predstavlja pokazatelj pouzdanosti interne konzistencije po klasičnom modelu mjerenja (McDonald, 1999;
Zinbarg et al., 2005); ovaj koeficijent zasnovan je na matrici polihoričnih korelacija.
Brković – Provjera MEQ-SA upitnika na srednjoškolskom uzorku
9
U prvom koraku (K1), testiran je model koji je obuhvatio svih 19 ajtema. Fit ovog
modela bio je izrazito loš: χ2(152)=1598.70, p<.001; CFI=.778, TLI=.750, RMSEA=.096,
90% CI [.092, .101]. Pet ajtema imalo je niska faktorska zasićenja (Λ<|.32|; Tabachnick &
Fidell, 2013, p. 654), odnosno narušavalo je unidimenzionalnost skale (Reise & Revicki,
2014). Nakon njihove eliminacije (drugi korak – K2), ponovljena je CFA analiza. K2 model
imao je nešto višu internu konzistenciju u odnosu na K1, a donekle se popravila i AVE
vrijednost, premda je i dalje bila izrazito niska, a fit je i dalje bio loš: χ2(77)=1126.31, p<.001;
CFI=.823, TLI=.791, RMSEA=.115, 90% CI [.109, .121]. Kao jedan od izvora misfita
identifikovana je višestruka narušenost lokalne nezavisnosti ajtema. Ovo podrazumijeva
okolnosti u kojima ajtemi koreliraju nezavisno od (tj. povrh) latentnog faktora koji bi trebali
da operacionalizuju. Kao problematične, obično se navode vrijednosti korelacija reziduala
ajtema koje su veće od .20 (Reise & Revicki, 2014). Reziduale je nekada opravdano korelirati
i na taj način popraviti fit, ali ovakvi postupci bi trebali da budu vršeni konzervativno i ne bez
dobrog teorijskog opravdanja. Međutim, činjenica da je narušenost ove pretpostavke
identifikovana u čak osam parova ajtema (meq2~~meq4, meq2~~meq5, meq2~~meq10,
meq4~~meq7, meq4~~meq10, meq5~~meq7, meq15~~meq17, meq18~~meq19), ipak je
ukazivala na to da je primjerenije izvršiti redukciju nekoliko spornih ajtema, nego korelirati
toliko veliki broj parova reziduala. Prilikom odabira ajtema za brisanje, u obzir su uzete visine
faktorskih zasićenja iz lokalno zavisnih parova. Ovo je rezultovalo eliminacijom još pet
ajtema u trećem koraku (K3), nakon čega više nije bilo lokalno zavisnih parova. Fit ovog
modela se popravio u odnosu na prethodne korake, dostižući granice okvirno prihvatljivih
vrijednosti: χ2(27)=197.98, p<.001; CFI=.936, TLI=.915, RMSEA=.079, 90% CI [.069,
.089].2 Međutim, AVE je i dalje bila niska (premda veća nego u oba prethodna slučaja), ali se
interna konzistencija umanjila, iako je i dalje ostala u generalno prihvatljivom rasponu (iznad
.70).3
Analiza na osnovu teorije odgovora na stavke (IRT)
Kao što je iz Tabele 1 uočljivo, čak i u trećem CFA koraku (K3), nekoliko od
zadržanih devet ajtema imalo je umjereno niska zasićenja (oko .40), uz tek prihvatljiv fit
modela u cjelini. Kako bi se empirijski provjerila opravdanost dodatne redukcije ajtema,
2 U slučaju da se, umjesto brisanja ajtema, koreliraju svi reziduali iz lokalno zavisnih parova, fit iznosi:
χ2(69)=503.95, CFI=.927, TLI=.903, RMSEA=.078, 90% CI [.072, .085].
3 Treba napomenuti i da pad interne konzistencije makar jednim dijelom može imati veze s umanjenjem broja
ajtema (pošto je interna konzistentnost djelimična funkcija broja ajtema).
Brković – Provjera MEQ-SA upitnika na srednjoškolskom uzorku
10
sprovedena je dvoparametrijska analiza (2PL; parametri: težina i diskriminativnost) po teoriji
odgovora na stavke (eng. IRT – Item Response Theory). Analiza je sprovedena u programu
„ltm“ za R (Rizopoulus, 2006), na osnovu modela generalizovanog parcijalnog kredita
(GPCM), koji je prikladan u okolnostima u kojima stepenovani odgovori nemaju isti broj
rangova (ovdje: 4 ili 5). Kao polazni skup stavki za vršenje analize uzeto je devet tvrdnji iz
K3 koraka, pošto su samo one imale ispoštovane pretpostavke unidimenzionalnosti i lokalne
nezavisnosti, što su preduslovi za sprovođenje IRT analize (Reise & Revicki, 2014).
Utvrđeno je da dva para ajtema (meq1~~meq2, meq7~~meq17) pokazuju statistički
značajno neslaganje s teorijskim očekivanjima IRT modela (tzv. misfit), međutim s obzirom
da je riječ o svega 2.47% misfita od svih mogućih kombinacija parova ajtema (9x9), ovo ne
predstavlja veliki problem, jer su IRT analize tipično robusne na manje prisustvo misfita
(Sinharay & Haberman, 2014). Prvo je razmotren opseg informativnosti (I) devet zadržanih
MEQ-SA stavki, koji govori o tome koliko „korisne informativne vrijednosti“ svaki od ajtema
ima, na kom rasponu mjerene latentne osobine. Ovaj prikaz dat je na Slici 1. Uočljivo je da je
informativnost stavki izrazito neravnomjerna i veća na nešto ekstremnijim vrijednostima, uz
mnogo veću informativnost na jutarnjim (ovdje su to niže vrijednosti) nego na večernjim
(ovdje su to više vrijednosti) rasponima latentne osobine. Pri tome, za većinu informativnosti
odgovoran je meq1 ajtem, koji se odnosi na samoprocjenu preferiranog vremena buđenja (u
okolnostima slobodnog izbora). Nakon toga slijedi ajtem meq2, koji mjeri samoprocjenu
preferiranog vremena odlaska na spavanje (u okolnostima slobodnog izbora), te ajtem meq19,
koji obuhvata jednoajtemsku samoprocjenu svog hronotipa (vrijednosti odgovora: 1) sigurno
jutarnji tip, 2) više jutarnji nego večernji tip, 3) više večernji nego jutarnji tip, 4) sigurno
večernji tip). Ajtemi meq7 (koliko umorno se ispitanik osjeća nakon buđenja) i meq8 (u kom
vremenskom periodu ispitanik preferira da ide na spavanje ako nema obaveze idući dan)
pokazuju umjereno nižu informacionu vrijednost, dok je kod ajtema meq3, meq11, meq13 i
meq17 ona izrazito niska. Istovremeno, ova četiri nisko informativna ajtema imaju i niske
diskriminativnosti (α≤0.64; Baker, 2001, p. 35). Dodatno, ajtem meq13 (vrijeme
autoregulisanog buđenja nakon neplanirano kasnijeg zaspivanja prethodni dan) ima
nelinearno raspoređene ajtemske pragove (koji se odnose na „težinu“ stavki): β1=0.57,
β2=2.27, β3=-1.86, što ukazuje na neadekvatno raspoređen redoslijed ponuđenih odgovora. Na
osnovu svega navedenog, čini se opravdanim eliminisati ajteme meq3, meq11, meq13 i
meq17.
Brković – Provjera MEQ-SA upitnika na srednjoškolskom uzorku
11
Slika 1. Prikaz informativnosti (I) devet MEQ-SA stavki, u rasponu od -4 do 4 logita. Niže
vrijednosti ukazuju na veću sklonost ka jutarnjim, a više vrijednosti ka večernjim
karakteristikama.
U ponovljenoj IRT analizi, sprovedenoj na preostalih 5 ajtema, opet se javio
misfitujući par meq1~~meq2, ali je ostavljen na osnovu iste racionalizacije kao i u
prethodnom slučaju (sada je ovo predstavljalo 4% misfita od ukupnog broja mogućih
ajtemskih parova – 5x5). Kompletna IRT parametrizacija za zadržane ajteme prikazana je u
Tabeli 2.
Samo za ajtem meq1 moguće je konstatovati da ima vrlo visoku diskriminativnost,
ajtem meq7 nalazi se na granici niske i umjerene, dok su preostali ajtemi između tih krajnosti.
Na osnovu visine ajtemskih pragova moguće je zaključiti da su ajtemi generalno niže do
umjerene težine, što ukazuje na tendenciju umjerenog do umjereno visokog slaganja s
odgovorima. Ovo ukazuje na činjenicu da kod ispitanika iz uzorka postoji nešto veća
tendencija ka večernjim nego ka jutarnjim preferencijama, odnosno tipovima.
Brković – Provjera MEQ-SA upitnika na srednjoškolskom uzorku
12
Tabela 2. Rezultati IRT analize
Ajtemi β1 β2 β3 β4 α I (% [-4, 4])
meq1 -2.11 (0.15) -1.57 (0.10) -0.31 (0.06) 2.68 (0.21) 1.77 (0.23) 7.07 (96.92)
meq2 -2.63 (0.22) -1.83 (0.11) -0.27 (0.06) 2.54 (0.18) 1.67 (0.19) 6.69 (95.56)
meq7 (R) -2.76 (0.27) -0.17 (0.13) 1.05 (0.15) - 0.64 (0.07) 1.92 (83.49)
meq8 -1.41 (0.19) -1.76 (0.21) 0.68 (0.12) - 0.70 (0.08) 2.09 (90.40)
meq19 -1.73 (0.16) -1.17 (0.14) 0.74 (0.10) - 0.87 (0.10) 2.60 (93.38)
Napomene: Ajtem br. 7 je rekodiran u jutarnji→večernji smjer prije analize. β1, β2, β3, β4=ajtemski pragovi
(ukazuju na težinu ajtema); vrijednosti u zagradi su standardne greške; postoji k-1 pragova, pri čemu je prag
tačka na kontinuumu latentne crte na kojoj ispitanik ima vjerovatnoću od 50% da odabere neki od
rangova/odgovora iznad ili ispod tog praga (Embertson & Reise, 2000), gdje je k broj rangova/odgovora – tako
ajtemi meq1 i meq2, koji su petostepenog formata, imaju po četiri praga, dok preostala tri ajtema, koja su
četvorostepenog formata, imaju po tri praga. α=diskriminativnost ajtema (vrijednosti ispod 0.34 ukazuju na vrlo
nisku diskriminativnost, između 0.35 i 0.64 na nisku, između 0.65 i 1.34 na umjerenu, između 1.35 i 1.69 na
visoku, dok vrijednosti preko 1.70 predstavljaju vrlo visoku diskriminativnost; Baker, 2001, p. 35); vrijednosti u
zagradi su standardne greške. I=informativnost (vrijednosti u zagradi predstavljaju informativnost u rasponu od -
4 do 4 logita); ukupna informativnost: 20.36 (od čega je 94.09% između -4 i 4 logita).
Izuzetak u vezi s težinskim trendovima su posljednji pragovi (β4) meq1 i meq2 ajtema,
koji su upadljivije povišeni, što ukazuje na nisku vjerovatnoću potpunog slaganja s ovim
tvrdnjama. Odnosno, tendencija ka odabiru odgovora br. 5 na ovim ajtemima je niska, pošto
50% vjerovatnoće za odabir ovog odgovora zahtijeva izraženost latentne osobine od 2.68,
odnosno 2.54 logita; međutim, tendencija ka odabiru odgovora br. 4 je visoka, jer
vjerovatnoću od 50% za odabir ove vrijednosti (ili više) imaju već i ispitanici sa intenzitetom
latentne osobine neposredno ispod prosjeka (-0.31, odnosno -0.27 logita). U cjelini,
kombinacija ovih pet ajtema ima veću informativnu vrijednost na skorovima bližim jutarnjim
preferencijama, pošto se 61.40% ukupne informativnosti nalazi u rasponu između -4 i 0
logita.
CFA analiza nakon IRT redukcije ajtema
CFA analiza, sprovedena u finalnom, četvrtom koraku (K4), na pet ajtema zadržanih
nakon IRT analize, rezultovala je dobrim fitom: χ2(5)=32.86, p<.001; CFI=.984, TLI=.969,
RMSEA=.074, 90% CI [.051, .099], uz opasku da je RMSEA vrijednost još uvijek bila nešto
lošija (uz izrazito širok interval pouzdanosti). AVE vrijednost se popela na .40, što je,
međutim, još uvijek ispod konvencionalno preferirane granice od .50 (Fornell & Larcker,
1981). Prosječno zasićenje iznosilo je .63, pri čemu su zasićenja individualnih ajtema bila:
Brković – Provjera MEQ-SA upitnika na srednjoškolskom uzorku
13
Λmeq1=.76, Λmeq2=.74, Λmeq7=-.50, Λmeq8=.54, i Λmeq19=.60. Pouzdanost interne konzistencije
nije se promijenila u odnosu na prethodni korak (ω3=.72).
Veze MEQ-SA skorova s kriterijumskim varijablama
Korelacije različitih verzija MEQ-SA (Terman et al., 2008) skorova sa relevantnim
školskim varijablama date su u Tabeli 3. Zbog ordinalne prirode i oblika distribucija nekih od
varijabli, korištene su Spearmanove rang-korelacije (ρ). Kao uobičajen kriterijum za procjenu
veličina korelacija u psihologiji uzimaju se preporuke koje navodi Cohen (1992), prema
kojima su |.10|, |.30| i |.50| pragovi za niske, umjerene i visoke korelacije, dok se vrijednosti
ispod |.10| tipično smatraju trivijalnim. Pošto je izvršena masovna eliminacija ajtema, čime je
u velikoj mjeri redukovan sadržaj MEQ-SA upitnika (Terman et al., 2008), prilikom provjere
povezanosti sa školskim kriterijumskim varijablama, u svrhu kontrole, tj. opravdanosti ovakve
redukcije, u obzir je uzet ne samo finalni (K4) skor, već i skorovi iz svih prethodnih koraka
analize (K1, K2 i K3).
Svi skorovi reflektovani su u skladu sa originalnom MEQ-SA (Terman et al., 2008)
procedurom skorovanja; tako više vrijednosti sumacionog skora predstavljaju izraženije
jutarnje karakteristike/preferencije, a niže – večernje. Izvršeno je i ponderisanje odgovora na
osnovu originalno predloženih vrijednosti (npr. pitanje meq12: „Ako odeš na spavanje u 23h,
koliko umoran/na bi bio/la?“ ima ponuđene odgovore: 1) uopšte ne bih bio/la umoran/na, 2)
bio/la bih umjereno umoran/na, 3) bio/la bih prilično umoran/na, 4) bio/la bih veoma
umoran/na; međutim, prilikom skorovanja, prvi odgovor se boduje kao 0, drugi kao 2, treći
kao 3, a četvrti kao 5). Alternativa ovakvom skorovanju jesu prosti sumacioni skorovi (gdje bi
svi ajtemi bili tretirani po principu: prvi odgovor = 1, drugi odgovor = 2 itd.). Utvrđeno je da
su vrijednosti korelacija sa kriterijumskim školskim varijablama bile vrlo slične bez obzira na
način skorovanja (tj. sa ili bez ponderisanja). Zbog redundantnosti, nisu prikazane korelacije i
za jedne i za druge verzije skorova, već je prednost (arbitrarno) data ponderisanim, a kao
ilustracija sumacionih, prikazane su korelacije samo za K4 sumacioni skor. Nadalje, kako
hronotipovi koje je moguće izračunati na osnovu MEQ-SA (Terman et al., 2008) skorova
predstavljaju prosto linearno rangiranje (od izrazite večernjosti na niskim, preko prelaznih
tipova na umjerenim, do izrazite jutarnjosti na visokim vrijednostima), radije su korištene
ukupne skalarne vrijednosti skora, nego redukovane rang-vrijednosti, tj. sami hronotipovi, a u
svrhu povećanja statističke snage analiza.
Brković – Provjera MEQ-SA upitnika na srednjoškolskom uzorku
14
Tabela 3. Korelacije MEQ-SA skorova i školskih varijabli
Varijable Prosjek ocjena
(polugodište)
Prosječno
vrijeme učenja
Zadovoljstvo
školom
Idealno vrijeme
za početak
školskog dana
Idealna dužina
trajanje
nastave
K1 skor .083 (.008) .118 (<.001) .153 (<.001) -.277 (<.001) .140 (<.001)
K2 skor .057 (.068) .130 (<.001) .171 (<.001) -.293 (<.001) .137 (<.001)
K2 skor (bez meq13) .075 (.016) .136 (<.001) .178 (<.001) -.306 (<.001) .137 (<.001)
K3 skor .065 (.037) .117 (<.001) .161 (<.001) -.285 (<.001) .122 (<.001)
K3 skor (bez meq13) .092 (.003) .124 (<.001) .169 (<.001) -.304 (<.001) .120 (<.001)
K4 skor .114 (<.001) .136 (<.001) .168 (<.001) -.240 (<.001) .105 (<.001)
K4 sumacioni skor .108 (<.001) .137 (<.001) .173 (<.001) -.231 (<.001) .110 (<.001)
meq1 – kada bi se
budio/la da ima izbor -.015 (.635) -.061 (.051) -.119 (<.001) .230 (<.001) -.088 (.005)
meq19 – koji
hronotip misli da je -.126 (<.001) -.118 (<.001) -.108 (<.001) .232 (<.001) -.062 (.048)
Napomene: Vrijednosti ispred zagrade su Spearmanove rang-korelacije (ρ), dok su vrijednosti u zagradi njihovi p
statistici. K1, K2, K3 i K4 označava korake iz prikazanih CFA analiza i broj ajtema koji su uključeni u skorove
odgovara broju ajtema iz svakog od koraka (K1 = svih 19 ajtema; K2 = meq1 + meq2 + meq3 + meq4 + meq5 +
meq7 + meq8 + meq10 + meq11 + meq13 + meq15 + meq17 + meq18 + meq19; K3 = meq1 + meq2 + meq3 +
meq7 + meq8 + meq11 + meq13 + meq17 + meq19; K4 = meq1 + meq2 + meq7 + meq8 + meq19); dodatno,
zbog IRT analizom utvrđenih nelinearnih pragova za meq13 izračunate su i verzije K2 i K3 skora bez ovog
ajtema. Vrijednosti za meq1 i meq19 podrazumijevaju korelacije ovih individualnih MEQ-SA ajtema s
varijablama od interesa.
U prikaze u Tabeli 3 uvrštene su i korelacije individualnih meq1 i meq19 ajtema – u
prvom slučaju, zbog činjenice da je meq1 najinformativniji ajtem – i kao takav bi potencijalno
mogao da mijenja kompletan upitnik, a u drugom slučaju – zbog provjere mogućnosti da je
jednoajtemska samoprocjena hronotipova dostatna da replicira sve glavne korelacije koje bi
bile dobijene na osnovu kompletnog upitnika.4
4 Cjelokupan tekst meq1 ajtema glasi: „Približno, u koje vrijeme bi ustao/la kada bi bio/la potpuno slobodan/na
da sama/a isplaniraš svoj dan? 1) 05:00-06:30h, 2) 06:30-07:45h, 3) 07:45-09:45h, 4) 09:45-11:00h, 5) 11:00-
12:00h.“ Procenti odgovora iznosili su, redom: 2.83%, 8.68%, 32.00%, 53.56% i 2.93%. Cjelokupan tekst
meq19 ajtema glasi: „Čuo/la si za „jutarnje tipove“ i „večernje tipove“. Koji od ovih tipova misliš da si ti? 1)
sigurno jutarnji tip, 2) više jutarnji nego večernji tip, 3) više večernji nego jutarnji tip, 4) sigurno večernji tip.“
Procenti odgovora iznosili su, redom: 8.88%, 19.41%, 42.05% i 29.66%.
Brković – Provjera MEQ-SA upitnika na srednjoškolskom uzorku
15
Diskusija
Svrha ovog istraživanja bila je psihometrijska provjera MEQ-SA upitnika hronotipova
(Terman et al., 2008) na srednjoškolskom uzorku. Kako MEQ-SA nije originalno namijenjen
primjeni na srednjoškolcima, za očekivati je bilo da će neki njegovi ajtemi biti neprimjereni
za ovaj uzorak – ovo se prvenstveno odnosi na ajteme koji mjere to kako bi ispitanik
spavao/la ako mora da radi noćnu smjenu ili u koje vrijeme bi preferirao/la da počne s
poslom/radnim vremenom. Stoga ne iznenađuje činjenica da su ovi ajtemi „ispali“ iz
faktorskog modela. Pored njih, na osnovu etapne CFA analize, redukovan je još veći broj
ajtema, a generalni razlozi redukcije bili su niska zasićenja (narušena unidimenzionalnost) ili
prevelike korelacije reziduala među ajtemima (narušena lokalna nezavisnost). Zbog velikog
broja parova ajtema sa korelacijama reziduala (osam parova), brisanje ajtema procijenjeno je
kao primjerenije rješenje u odnosu na opciju zadržavanja ajtema, ali uz uvođenje korelacija
reziduala u model. Zbog narušenosti navedenih pretpostavki, uklonjeno je čak 10 od 19
polaznih MEQ-SA ajtema. Međutim, i nakon brisanja ajtema, redukovani 9-ajtemski model
imao je samo prihvatljivu saglasnost sa empirijskim podacima, tj. loš fit.
Dobar fit modela dobijen je tek nakon što je, na osnovu IRT analize, izvršena dodatna
eliminacija četiri ajtema. Jedan od obrisanih ajtema (br. 13), koji mjeri subjektivnu procjenu
termina autoregulisanog buđenja nakon neplanirano kasnijeg odlaska na spavanje tokom
prethodnog dana, eliminisan je zbog nelinearno raspoređene težine ponuđenih odgovora. Viši
rang odgovora trebao bi da ukazuje na veću večernjost. Međutim, utvrđeno je da osoba koja
više naginje ka jutarnjem tipu ima veću vjerovatnoću odabira odgovora broj 4 („probudio/la
bih se kasnije nego inače“) nego osoba koja naginje večernjem tipu, dok bi odabir odgovora 3
(„Probudio/la bih se u uobičajeno vrijeme, ali bih opet zaspao/la“) više bio karakterističan za
ispitanike koji su naglašenije večernji tip. Iz ovog razloga, ajtem je bilo neophodno obrisati.
Finalnih pet zadržanih ajtema imalo je varijabilnu diskriminativnost. Konkretno, jedan
ajtem bio je nisko diskriminativan (na granici umjerene), dva umjereno, jedan visoko, uz
samo jedan vrlo visoko diskriminativan ajtem. Svi ajtemi su bili nešto „lakši“ (naglašena
tendencija slaganja s tvrdnjama, tj. naginjanje ka večernjosti), uz generalno višu
informativnost za ispitanike koji iskazuju viši stepen jutarnjosti. Tek je ovaj finalni
petoajtemski model pokazao dobru saglasnost sa empirijskim podacima (adekvatan fit).
Eliminacija ovolikog broja ajtema može se učiniti radikalnom, ali treba imati u vidu da je
slična eliminacija izvršena i ranije, za potrebe kreiranja redukovane, rMEQ forme upitnika
(Adan & Almirall, 1991), koja takođe sadrži pet ajtema. Redukovano rješenje dobijeno u
Brković – Provjera MEQ-SA upitnika na srednjoškolskom uzorku
16
ovom istraživanju bilo je slično, ali ne i identično rMEQ-u. Konkretno, rMEQ sadrži sljedeće
originalne MEQ ajteme: 1, 7, 10, 18 i 19, dok su ovdje zadržani: 1, 2, 7, 8 i 19, što znači da su
u oba slučaja zadržana tri ista ajtema.
Postavljene su hipoteze da će veća jutarnjost biti u vezi s višim prosjekom ocjena, s
dužim vremenom koje se odvaja za učenje, s većim zadovoljstvom školom, preferiranjem
ranijeg početka školskog dana, kao i njegovim dužim trajanjem. Premda su dobijene
korelacije bile generalno nižih intenziteta, sva očekivanja su potvrđena. Kako bi se provjerilo
da li je naglašena redukcija ajtema eventualno rezultovala slabljenjem korelacija s varijablama
od interesa, sve korelacije izračunate su i za neredukovani skor (svih 19 ajtema) i za skorove
nakon redukcije 5, 10, odnosno 14 ajtema (uz dodatno razmatranje verzija skorova u kojima
je, zbog nelinearnih pragova težine, isključen ajtem br. 13). Utvrđeno je da se korelacije ne
mijenjaju u većoj mjeri u funkciji redukcije broja ajtema i u većini slučajeva njihovi
intenziteti su ili ekvivalentni ili se čak neznatno uvećavaju kako broj MEQ-SA ajtema opada.
Samo u slučaju preferiranog početka vremena škole i njenog trajanja, korelacije su nešto niže
u slučaju manjeg broja MEQ-SA ajtema. U cjelini posmatrano, može se konstatovati da
umanjenje broja ajtema ne utiče bitnije na obrazac konvergentnih veza s drugim varijablama i
da se redukovanom petoajtemskom verzijom dobija praktično sve što se može dobiti većim
brojem ajtema, makar kada je riječ o povezanosti sa školskim varijablama. Drugim riječima,
ne stiče se dojam ikakve očigledne prednosti upotrebe većeg broja od zadržanih pet MEQ-SA
ajtema. Čak i u slučaju da se koristi samo jedan ajtem – kojim ispitanici sami procjenjuju svoj
hronotip (ajtem br. 19) – dobijaju se tek nešto niže korelacije nego u slučaju upotrebe svih pet
zadržanih ajtema.
Kada je riječ o korelacijama MEQ-SA skorova sa preferiranom dužinom trajanja
školskog dana i vremenom koje se odvaja za učenje, postavljena su samo ad hoc očekivanja o
pozitivnom trendu povezanosti, što su nalazi i potvrdili. Srednjoškolci u obrazovnom sistemu
Republike Srpske (u okviru kojeg je istraživanje realizovano) tipično pohađaju nastavu u
jutarnjoj i popodnevnoj smjeni, koje se rotiraju na sedmičnoj bazi (rjeđe su okolnosti u kojima
učenici uvijek pohađaju jutarnju smjenu, a izrazito rijetko je isključivo pohađanje popodnevne
smjene). Jutarnja smjena tipično traje od ranog jutra do ranog popodneva, a popodnevna od
ranog popodneva do (kasnih) poslijepodnevnih časova. Stoga je korelacije izrazitije jutarnjosti
sa preferiranim dužim trajanjem školskog dana i dužim samoprocijenjenim vremenom koje se
odvaja za učenje moguće objasniti time da obrazac zaspivanja/buđenja i kvalitet sna
naglašenije jutarnje orijentisanih učenika u globalu vjerovatno nije narušen ovakvom
konfiguracijom smjena, dok to nije slučaj za naglašenije večernje učenike, kojima jutarnja
Brković – Provjera MEQ-SA upitnika na srednjoškolskom uzorku
17
smjena vjerovatno negativno utiče na kvalitet i/ili dužinu sna. Od ranije je poznato da veća
habitualna efikasnost u spavanju (tj. procent vremena provedenog u krevetu tokom kojeg
osoba zaista spava) predviđa viši nivo uloženog truda u učenju (Wong et al., 2013). Iako to
nije moguće direktno provjeriti iz podataka prikupljenih u okviru ovog istraživanja, termini
popodnevne smjene vjerovatno manje odstupaju od preferencija i navika spavanja i buđenja
kod jutarnje orijentisanih učenika, nego što je to slučaj sa jutarnjim terminima nastave i
večernje orijentisanim učenicima. Kao ishod toga, jutarnje orijentisani učenici su u boljoj
poziciji da budu nešto duže fokusirani na školsko i vanškolsko učenje, odnosno da preferiraju
nešto duže trajanje ovih aktivnosti u odnosu na učenike sa naglašenijim večernjim
preferencijama.
Limitacije
Istraživanje ima nekoliko ograničenja. Iako uzorak nije mali i razumno je
reprezentativan za populaciju srednjoškolaca, njime su dominantno obuhvaćeni ispitanici
večernjih tendencija. Premda je ovakva distribucija hronotipova uobičajena za dati uzrast
(Randler & Frech, 2009; Roenneberg et al., 2004), obuhvatanje većeg broja jutarnje
orijentisanih ispitanika bilo bi od koristi u svrhu postizanja potpunije distribucije ove latentne
osobine i rezultantnog preciznijeg utvrđivanja korelacija s drugim varijablama.5 Nadalje, s
obzirom na niži intenzitet izmjerenih korelacija, veličina uzorka nije dozvoljavala provjeru
toga da li konfiguracije školskih smjena koje učenici pohađaju moderiraju visine dobijenih
korelacija (s obzirom na veličine utvrđenih efekata, za ovo bi bio neophodan značajno veći
uzorak).6
Zaključak
Istraživanje je pokazalo da tek značajno redukovana, petoajtemska verzija MEQ-SA
upitnika (vidjeti Prilog), rezultira dobrim fitom faktorskog modela na srednjoškolskom
uzorku. Ova verzija podsjeća na postojeću petoajtemsku rMEQ verziju upitnika, ali nije joj
identična. S obzirom na to da rMEQ nije kreiran na srednjoškolskom uzorku, za upotrebu na
srednjoškolskim uzorcima sa srpskog govornog područja, revizija iz ovog istraživanja čini se
prikladnijom. Zadržani ajtemi imaju varijabilnu diskriminativnost (uglavnom umjerenu) i
nešto nižu težinu, tj. primjereniji su ispitanicima sa naglašenijim jutarnjim tendencijama.
Ajtemi su i informativniji na intervalima latentne osobine koji odgovaraju povišenoj
5 Premda postoje tehnike za korekciju vrijednosti korelacija na suženom rasponu varijabli (npr. Wiberg &
Sundström, 2009), one ovdje nisu bile aplikabilne.
6 Na ovom uzorku, 55% učenika navelo je da ide u naizmjenične sedmične smjene, 26.6% navelo je da uvijek
pohađa jutarnju smjenu, a 14.5% uvijek večernju.
Brković – Provjera MEQ-SA upitnika na srednjoškolskom uzorku
18
jutarnjosti. Uprkos izrazitoj redukciji broja ajtema, petoajtemski skor upitnika dosljedno
korelira sa setom školskih varijabli. Ove korelacije su generalno nižeg intenziteta, ali u skladu
s očekivanjima i umanjenje broja ajtema ne utiče u bitnijoj mjeri na njihove intenzitete. Iz
ovog proizilazi preporuka da je ovdje prikazana redukovana petofaktorska verzija upitnika
dovoljna za upotrebu na srednjoškolskom uzorku i da se zadržavanjem većeg broja ajtema ne
dobija gotovo ništa u funkcionalnom smislu. Istovremeno, redukovana verzija upitnika
posjeduje intrinzičke prednosti, pošto se njome skraćuje vrijeme potrebno za ispunjavanje
upitnika i potencijalno povećava mogućnost njene upotrebe. U slučaju izrazito ograničenog
vremena za testiranje i/ili u slučaju kratkih upitničkih baterija, čak je i samo jednim ajtemom
(br. 19 u polaznoj verziji upitnika, odnosno br. 5 u reviziji iz ovog istraživanja) moguće
replicirati gotovo sve korelacije koje se dobijaju petoajtemskom (ali i kompletnom) verzijom
upitnika.
Reference
Adan, A., & Almirall, H. (1991). Horne & Östberg morningness-eveningness questionnaire:
A reduced scale. Personality and Individual Differences, 12(3), 241-253.
Adan, A., & Natale, V. (2002). Gender differences in morningness–eveningness preference.
Chronobiology International, 19(4), 709-720.
Baehr, E. K., Revelle, W., & Eastman, C. I. (2000). Individual differences in the phase and
amplitude of the human circadian temperature rhythm: with an emphasis on
morningness–eveningness. Journal of sleep research, 9(2), 117-127.
Baker, F. B. (2001). The basics of item response theory (2nd ed.). University of Maryland
College Park, MD: ERIC Clearinghouse on Assessment and Evaluation.
Beauduccel, A., & Herzberg, P. Y. (2006). On the performance of maximum likelihood
versus means and variance adjusted weighted least squares estimation in CFA.
Structural Equation Modeling, 13(2), 186-203.
Carskadon, M. A., Wolfson, A. R., Acebo, C., Tzischinsky, O., & Seifer, R. (1998).
Adolescent sleep patterns, circadian timing, and sleepiness at a transition to early school
days. Sleep, 21(8), 871-881.
Cohen, J. (1992). A power primer. Psychological Bulletin, 112(1), 155-159.
Díaz-Morales, J. F., & Sánchez-Lopez, M. P. (2008). Morningness-eveningness and anxiety
among adults: A matter of sex/gender?. Personality and Individual Differences, 44(6),
1391-1401.
Brković – Provjera MEQ-SA upitnika na srednjoškolskom uzorku
19
Embertson, S. E., & Reise, S. P. (2000). Item response theory for psychologists. Mahwah, NJ:
Lawrence Erlbaum Associates.
Epstein, R., Chillag, N., & Lavie, P. (1998). Starting times of school: Effects on daytime
functioning fifth-grade children in Israel. Sleep: Journal of Sleep Research & Sleep
Medicine, 21(3), 250-256.
Fornell, C., & Larcker, D. F. (1981). Evaluating structural equation models with unobservable
variables and measurement error. Journal of Marketing Research, 18(1), 39-50.
Giampietro, M., & Cavallera, G. M. (2007). Morning and evening types and creative thinking.
Personality and Individual Differences, 42(3), 453-463.
Hidalgo, M. P., Caumo, W., Posser, M., Coccaro, S. B., Camozzato, A. L., & Chaves, M. L.
F. (2009). Relationship between depressive mood and chronotype in healthy subjects.
Psychiatry and Clinical Neurosciences, 63(3), 283-290.
Honaker, J., King, G., & Blackwell, M. (2011). Amelia II: A program for missing data.
Journal of Statistical Software, 45(7), 1-47. Retrieved from http://goo.gl/mC5ZZB
Hooper, D., Coughlan, J., Mullen, M. (2008). Structural equation modelling: Guidelines for
determining model fit. Electronic Journal of Business Research Methods, 6(1), 53-60.
Retrieved from http://goo.gl/NfO8SD
Horne, J. A., & Östberg, O. (1976). A self-assessment questionnaire to determine
morningness-eveningness in human circadian rhythms. International Journal of
Chronobiology, 4(2), 97-110.
Hur, Y. M. (2007). Stability of genetic influence on morningness–eveningness: A cross‐
sectional examination of South Korean twins from preadolescence to young adulthood.
Journal of Sleep Research, 16(1), 17-23.
Juda, M., Vetter, C., & Roenneberg, T. (2013). The Munich chronotype questionnaire for
shift-workers (MCTQShift). Journal of Biological Rhythms, 28(2), 130-140.
Kanazawa, S., & Perina, K. (2009). Why night owls are more intelligent. Personality and
Individual Differences, 47(7), 685-690.
Katzenberg, D., Young, T., Finn, L., Lin, L., King, D. P., Takahashi, J. S., & Mignot, E.
(1998). A CLOCK polymorphism associated with human diurnal preference. Sleep,
21(6), 569-578.
Levandovski, R., Sasso, E., & Hidalgo, M. P. (2013). Chronotype: A review of the advances,
limits and applicability of the main instruments used in the literature to assess human
phenotype. Trends Psychiatry Psychother, 35(1), 3-11.
McDonald, R. P. (1999). Test theory: A unified treatment. Mahwah, NJ: Erlbaum.
Brković – Provjera MEQ-SA upitnika na srednjoškolskom uzorku
20
Meijer, A. M., Habekothé, H. T., & Wittenboer, G. L. H. (2000). Time in bed, quality of sleep
and school functioning of children. Journal of Sleep Research, 9(2), 145-153.
Minges, K. E., & Redeker, N. S. (2016). Delayed school start times and adolescent sleep: A
systematic review of the experimental evidence. Sleep Medicine Reviews, 28, 82-91.
Muro, A., Gomà-i-Freixanet, M., & Adan, A. (2009). Morningness-eveningness, sex, and the
alternative five factor model of personality. Chronobiology International, 26(6), 1235-
1248.
Pereira, D. S., Tufik, S., Louzada, F. M., Benedito-Silva, A. A., Lopez, A. R., Lemos, N. A.,
Korczak, A. L., Almeida, V. D., & Pedrazzoli, M. (2005). Association of the length
polymorphism in the human Per3 gene with the delayed sleep-phase syndrome: Does
latitude have an influence upon it. Sleep, 28(1), 29-32.
Preckel, F., Lipnevich, A. A., Boehme, K., Brandner, L., Georgi, K., Könen, T., Mursin, K.,
& Roberts, R. D. (2013). Morningness‐eveningness and educational outcomes: The lark
has an advantage over the owl at high school. British Journal of Educational
Psychology, 83(1), 114-134.
Preckel, F., Lipnevich, A. A., Schneider, S., & Roberts, R. D. (2011). Chronotype, cognitive
abilities, and academic achievement: A meta-analytic investigation. Learning and
Individual Differences, 21(5), 483-492.
Randler, C., & Frech, D. (2006). Correlation between morningness–eveningness and final
school leaving exams. Biological Rhythm Research, 37(3), 233-239.
Randler, C., & Frech, D. (2009). Young people's time-of-day preferences affect their school
performance. Journal of Youth Studies, 12(6), 653-667.
Randler, C., & Saliger, L. (2011). Relationship between morningness–eveningness and
temperament and character dimensions in adolescents. Personality and Individual
Differences, 50(2), 148-152.
Reise, S. P., & Revicki, D. A. (Eds.). (2014). Handbook of item response theory modeling:
Applications to typical performance assessment. New York, NY: Routledge.
Rizopoulos, D. (2006). ltm: An R package for latent variable modeling and item response
theory analysis. Journal of Statistical Software, 17(5), 1-25. Retrieved from
http://goo.gl/Olm6fJ
Roberts, R. D., & Kyllonen, P. C. (1999). Morningness–eveningness and intelligence: Early
to bed, early to rise will likely make you anything but wise! Personality and Individual
Differences, 27(6), 1123-1133.
Brković – Provjera MEQ-SA upitnika na srednjoškolskom uzorku
21
Roenneberg, T., Kuehnle, T., Pramstaller, P. P., Ricken, J., Havel, M., Guth, A., & Merrow,
M. (2004). A marker for the end of adolescence. Current Biology, 14(24), R1038-
R1039.
Roenneberg, T., Wirz-Justice, A., & Merrow, M. (2003). Life between clocks: Daily temporal
patterns of human chronotypes. Journal of Biological Rhythms, 18(1), 80-90.
Rosseel, Y. (2012). lavaan: An R package for structural equation modeling. Journal of
Statistical Software, 48(2), 1-36. Retreived from http://goo.gl/l4kgYS
Seligson, J., Huebner, E. S., & Valois, R. F. (2003). Preliminary validation of the Brief
Multidimensional Students’ Life Satisfaction Scale. Social Indicators Research, 61(2),
121-145.
Sinharay, S., & Haberman, S. J. (2014). How often is the misfit of Item Response Theory
models practically significant? Educational Measurement: Issues and Practice, 33(1),
23-35.
Smith, C. S., Reilly, C., & Midkiff, K. (1989). Evaluation of three circadian rhythm
questionnaires with suggestions for an improved measure of morningness. Journal of
Applied Psychology, 74(5), 728-738.
Tabachnick, B. G., & Fidell, L. S. (2013). Using multivariate statistics (6th ed.). Boston, MA:
Pearson.
Taillard, J., Philip, P., Chastang, J. F., & Bioulac, B. (2004). Validation of Horne and Ostberg
morningness-eveningness questionnaire in a middle-aged population of French workers.
Journal of Biological Rhythms, 19(1), 76-86.
Taillard, J., Philip, P., Chastang, J. F., Diefenbach, K., & Bioulac, B. (2001). Is self-reported
morbidity related to the circadian clock?. Journal of Biological Rhythms, 16(2), 183-
190.
Terman, M., Rifkin, J.B., Jacobs, J., & White, T.M. (2008). Morningness-eveningness
questionnaire self-assessment version (MEQ-SA). Unpublished manuscript. Retrieved
from http://www.chem.unt.edu/~./djtaylor/extra/meq.pdf
Tonetti, L., Fabbri, M., & Natale, V. (2009). Relationship between circadian typology and big
five personality domains. Chronobiology International, 26(2), 337-347.
Torsvall, L., & Åkerstedt, T. (1980). A diurnal type scale: construction, consistency and
validation in shift work. Scandinavian Journal of Work, Environment & Health, 6(4),
283-290.
Tsaousis, I. (2010). Circadian preferences and personality traits: A meta‐analysis. European
Journal of Personality, 24(4), 356-373.
Brković – Provjera MEQ-SA upitnika na srednjoškolskom uzorku
22
Wiberg, M., & Sundström, A. (2009). A comparison of two approaches to correction of
restriction of range in correlation analysis. Practical Assessment, Research &
Evaluation, 14(5), 1-9. Retrieved from http://pareonline.net/getvn.asp?v=14&n=5
Wiberg, M., & Sundström, A. (2009). A comparison of two approaches to correction of
restriction of range in correlation analysis. Practical Assessment, Research &
Evaluation, 14(5), 2.
Wong, M. L., Lau, E. Y. Y., Wan, J. H. Y., Cheung, S. F., Hui, C. H., & Mok, D. S. Y.
(2013). The interplay between sleep and mood in predicting academic functioning,
physical health and psychological health: a longitudinal study. Journal of
Psychosomatic Research, 74(4), 271-277.
Zavada, A., Gordijn, M. C., Beersma, D. G., Daan, S., & Roenneberg, T. (2005). Comparison
of the Munich Chronotype Questionnaire with the Horne‐Östberg's morningness‐
eveningness score. Chronobiology International, 22(2), 267-278.
Zinbarg, R. E., Revelle, W., Yovel, I., & Li, W. (2005). Cronbach’s α, Revelle’s β, and
McDonald’s ωH: Their relations with each other and two alternative conceptualizations
of reliability. Psychometrika, 70(1), 123-133.
Brković – Provjera MEQ-SA upitnika na srednjoškolskom uzorku
23
Prilog
Redukovana verzija MEQ-SA upitnika
1. Približno, u koje vrijeme bi ustao/la kada bi bio/la potpuno slobodan/na da sama/a
isplaniraš svoj dan?
1) 05:00–06:30 h
2) 06:30–07:45 h
3) 07:45–09:45 h
4) 09:45–11:00 h
5) 11:00–12:00 h
2. Približno, u koje vrijeme bi išao/la na spavanje kada bi bio/la potpuno slobodan/na
da sam/a isplaniraš svoje veče?
1) 20:00–21:00 h
2) 21:00–22:15 h
3) 22:15–00:30 h
4) 00:30–01:45 h
5) 01:45–03:00 h
3. Kako se osjećaš tokom prvih pola sata nakon buđenja?
1) Veoma umorno
2) Prilično umorno
3) Prilično odmorno
4) Veoma odmorno
4. Ako nemaš obaveze sledeći dan, u koje vrijeme ćeš ići na spavanje, u odnosu na
vrijeme u koje obično ideš na spavanje?
1) Rijetko ili nikada kasnije
2) Manje od 1 sat kasnije
3) 1-2 sata kasnije
4) Više od 2 sata kasnije
5. Čuo/la si za „jutarnje tipove“ i „večernje tipove“. Koji od ovih tipova misliš da si ti?
1) Sigurno jutarnji tip
2) Više jutarnji nego večernji tip
3) Više večernji nego jutarnji tip
4) Sigurno večernji tip
Brković – Provjera MEQ-SA upitnika na srednjoškolskom uzorku
24
Psychometric analysis of the MEQ-SA chronotype questionnaire on a sample of high
school students
Chronotype refers to the preference for morning or evening activities. This study represents
the first psychometric analysis of Serbian translate of the MEQ-SA chronotypes
questionnaire. The study was conducted on a sample of 1025 high school students from
Republic of Srpska (51.80% males). The average age was 16.57 (SD=1.03) years. CFA and
IRT analyses revealed several psychometrically inadequate items. After their elimination
(conducted in stages) only 5 of the initial 19 items were retained, after which good fit was
obtained: χ2(5)=32.86, p<.001; CFI=.984, TLI=.969, RMSEA=.074, 90% CI [.051, .099]. IRT
analysis showed that the retained items have a variable discrimination (mostly moderate) and
slightly lower difficulty, with higher informative value for morningness than for eveningness.
According to expectations, there were correlations of higher morningness with a higher
average school grade, longer self-reported time designated for studying, greater satisfaction
with school, earlier start of the school day, and a higher preferred duration of a school day.
Correlations were in a lower range, but the effect sizes did not substantially vary depending
on the number of reduced items, which points to the conclusion that reduced 5-item version of
the MEQ-SA questionnaire is sufficient for the use in a high school context and that there is
no reason to (conditionally) retain a large number of items.
Keywords: Chronotypes, Circadian Rhythms and School, MEQ/MEQ-SA Questionnaire,
Confirmatory Factor Analysis (CFA), Item Response Theory (IRT)