UNIVERZITET ZA POSLOVNI INŽENJERING I ...sinisasubotic.com/wp-content/uploads/2018/03/Brkovic_S...Brković – Provjera MEQ-SA upitnika na srednjoškolskom uzorku 3 odlaska na spavanje,

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].

mailto:[email protected]


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


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).


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


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.


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


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


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.


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).


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.


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.


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:


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.


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%.


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


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


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.


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.


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.

http://goo.gl/mC5ZZB

http://goo.gl/NfO8SD


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.

http://goo.gl/Olm6fJ


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.

http://goo.gl/l4kgYS

http://www.chem.unt.edu/~./djtaylor/extra/meq.pdf


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.

http://pareonline.net/getvn.asp?v=14&n=5


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


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)

Documents

UNIVERZITET ZA POSLOVNI INŽENJERING I ...sinisasubotic.com/wp-content/uploads/2018/03/Brkovic_S...Brković – Provjera MEQ-SA upitnika na srednjoškolskom uzorku 3 odlaska na spavanje,