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- Exploratory Structural Equation Modeling (ESEM): Methodological considerations and empirical results using the Orientation for Teaching Survey (OTS)
ALAMER, A. (2022). Exploratory structural equation modeling(ESEM) and bifactor ESEM for construct validation purposes:Guidelines and applied example. Research Methods in AppliedLinguistics, 1 (1), 100005. doi.org/https:/
doi.org/10.1016/j.rmal.2022.100005ANGHEL, I. (2013). Motivating aspects to become teachers in T-VETsystem. Scientific Bulletin – Education Sciences Series, 1, 112-123.
ASPAROUHOV, T. & MUTHÉN, B. (2009). Exploratorystructural equation modeling. Structural EquationModeling: A Multidisciplinary Journal, 16 (3), 397-438.
doi.org/10.1080/10705510903008204BOFFO, M., MANNARINI, S. & MUNARI, C. (2012). Exploratorystructure equation modeling of the UCLA loneliness scale:A contribution to the Italian adaptation. TPM: Testing,Psychometrics, Methodology in Applied Psychology, 19 (4),345-363.
BOTTESI, G., GHISI, M., ALTOÈ, G., CONFORTI, E., MELLI, G. &SICA, C. (2015). The Italian version of the Depression AnxietyStress Scales – 21: Factor structure and psychometric propertieson community and clinical samples. Comprensive Psychiatry, 60,170-181.
doi.org/10.1016/j.comppsych.2015.04.005BROADHURST, P.L. (1957). Emotionality and the Yerkes-DodsonLaw. Journal of Experimental Psychology, 54, 345-352.
doi.org/10.1037/h0049114BROWN, T.A. (2015). Confirmatory factor analysis for appliedresearch. Guilford publications.
CAO, C. & LIANG, X. (2022). Sensitivity of fit measures to lack ofmeasurement invariance in exploratory structural equationmodeling. Structural Equation Modeling: A MultidisciplinaryJournal, 29 (2), 248-258.
doi.org/10.1080/10705511.2021.1975287CARLETON, R.N., NORTON, M.A.P.J. & ASMUNDSON, G.J.G.(2007). Fearing the unknown: A short version of the intoleranceof uncertainty scale. Journal of Anxiety Disorders, 21 (1), 105-117. doi.org/https:/
doi.org/10.1016/j.janxdis.2006.03.014CHRISTOPHER WESTLAND, J. (2010). Lower bounds on samplesize in structural equation modeling. Electronic CommerceResearch and Applications, 9 (6), 476-487. doi.org/https:/
doi.org/10.1016/j.elerap.2010.07.003COHEN, J. (2013). Statistical power analysis for the behavioralsciences. Routledge.
DUEBER, D.M. (2017). Bifactor indices calculator: A Microsoft Excel-based tool to calculate various indices relevant to bifactor CFAmodels. doi.org/https:/
doi.org/10.13023/edp.tool.01EPSKAMP, S. (2020). Psychometric network models from time-seriesand panel data. Psychometrika, 85 (1), 206-231.
doi.org/10.1007/s11336-020-09697-3EPSKAMP, S., CRAMER, A.O.J., WALDORP, L.J., SCHMITTMANN,V.D. & BORSBOOM, D. (2012). qgraph: Network visualizationsof relationships in psychometric data. Journal of StatisticalSoftware, 48 (4), 1-18.
doi.org/10.18637/jss.v048.i04FERRELL, C.M. & DANIEL, L.G. (1993). Construct validation ofan instrument measuring teacher career motivations. AnnualMeeting of the Mid-South Educational Research Association,New Orleans, LA.
JOSEPH, P.B. & GREEN, N.S. (1986). Perspectives on reasons forbecoming teachers. Journal of Education, 37 (6), 28-33.
KELLY, S. & NORTHROP, L. (2015). Early career outcomesfor the “best and the brightest”: Selectivity, satisfaction,and attrition in the beginning teacher longitudinal survey.American Educational Research Journal, 52 (4), 624-656. doi.́ ́ ́̌ ̌ ̌̌org/10.3102/0002831215587352
LOVIBOND, S. & LOVIBOND, P. (1995). Manual for the depressionanxiety stress scales. Psychology Foundation of Australia.
MAI, Y., ZHANG, Z. & WEN, Z. (2018). Comparing exploratorystructural equation modeling and existing approaches formultiple regression with latent variables. Structural EquationModeling: A Multidisciplinary Journal, 25 (5), 737-749.
doi.org/10.1080/10705511.2018.1444993MARSH, H.W., GUO, J., DICKE, T., PARKER, P.D. & CRAVEN,R.G. (2020). Confirmatory factor analysis (CFA), exploratorystructural equation modeling (ESEM), and set-ESEM: Optimalbalance between goodness of fit and parsimony. MultivariateBehavioral Research, 55 (1), 102-119.
MARSH, H.W., HAU, K.T. & GRAYSON, D. (2005). Goodness offit evaluation in structural equation modeling. In A. Maydeu-Olivares & J. McArdle (Eds.), Contemporary psychometrics. Afestschrift to Roderick P. McDonald. Hillsdale, NJ: Erlbaum.
MARSH, H.W., HAU, K.T. & WEN, X. (2004). In search of goldenrules: Comment on hypothesis testing approaches to settingcutoff values for fit indices and dangers in overgeneralizing Hu
MARSH, H.W., LIEM, G.A.D., MARTIN, A.J., MORIN, A.J.S.& NAGENGAST, B. (2011). Methodological measurementfruitfulness of exploratory structural equation modeling(ESEM): New approaches to key substantive issues in motivationand engagement. Journal of Psychoeducational Assessment, 29(4), 322-346.
doi.org/10.1177/0734282911406657MARSH, H.W., MORIN, A.J.S., PARKER, P.D. & KAUR, G. (2014).Exploratory structural equation modeling: An integration of thebest features of exploratory and confirmatory factor analysis.Annual Review of Clinical Psychology, 10 (1), 85-110.
doi.org/10.1146/annurev-clinpsy-032813-153700MARSH, H.W., MUTHÉN, B., ASPAROUHOV, T., LÜDTKE, O.,ROBITZSCH, A., MORIN, A.J. & TRAUTWEIN, U. (2009).Exploratory structural equation modeling, integrating CFA andEFA: Application to students’ evaluations of university teaching.Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 16 (3),439-476.
doi.org/10.1080/10705510903008220MARSH, H.W., NAGENGAST, B., MORIN, A.J., PARADA, R.H.,CRAVEN, R.G. & HAMILTON, L.R. (2011). Construct validityof the multidimensional structure of bullying and victimization:An application of exploratory structural equation modeling.Journal of Educational Psychology, 103 (3), 701.
doi.org/10.1037/a0024122MARZANO, A., DE ANGELIS, M. & VEGLIANTE, R. (2015). Theprecarious teacher in Italy: An exploratory research. Proceedingsof EDULEARN15 Conference.
MORAN, A., KILPATRICK, R., ABBOTT, L., DALLAT, J. &McCLUNE, B. (2001). Training to teach: Motivating factorsand implications for recruitment. Evaluation and Researchin Education, 5 (1), 17-32. doi.org/https:/
doi.org/10.2298/PSI170327012SMORIN, A.J.S., ARENS, A.K. & MARSH, H.W. (2016). A bifactorexploratory structural equation modeling framework forthe identification of distinct sources of construct-relevantpsychometric multidimensionality. Structural EquationModeling: A Multidisciplinary Journal, 23 (1), 116-139.
doi.org/10.1080/10705511.2014.961800MORIN, A.J.S., MYERS, N.D. & LEE, S. (2020). Modern factoranalytic techniques. In Handbook of Sport Psychology.
doi.org/10.1002/9781119568124.ch51MUTHÉN, L.K. & MUTHÉN, B.O. (2012). Mplus User’s Guide (7thed.). CA: Muthén & Muthén.
PERERA, H.N. (2015). The internal structure of responses to theTrait Emotional Intelligence Questionnaire – Short form: Anexploratory structural equation modeling approach. Journal ofPersonality Assessment, 97 (4), 411-423.
doi.org/10.1080/00223891.2015.1014042PERRY, J.L., NICHOLLS, A.R., CLOUGH, P.J. & CRUST, L.(2015). Assessing model fit: Caveats and recommendations forconfirmatory factor analysis and exploratory structural equationmodeling. Measurement in Physical Education and ExerciseScience, 19 (1), 12-21.
doi.org/10.1080/1091367x.2014.952370PREZZA, M., TROMBACCIA, F.R. & ARMENTO, L. (1997). La scaladell’autostima di Rosenberg: Traduzione e validazione italiana.[The Rosenberg Self-Esteem Scale: Italian translation andvalidation]. BPA Bollettino di Psicologia Applicata, 223, 35-44.
ROSENBERG, M. (1989). Society and the adolescent self-image –Revised version. Wesleyan University Press.
RSTUDIO TEAM (2020). RStudio: Integrated developmentenvironment for R. RStudio, PBC. www.rstudio.com/
RYAN, R.M. & DECI, E.L. (2000). Intrinsic and extrinsic motivations:Classicdefinitionsandnewdirections.ContemporaryEducationalPsychology, 25 (1), 54-67. doi.org/https:/
doi.org/10.1006/ceps.1999.1020SCHEIER, M.F., CARVER, C.S. & BRIDGES, M.W. (1994).Distinguishing optimism from neuroticism (and trait anxiety,self-mastery, and self-esteem): A reevaluation of the LifeOrientation Test. Journal of Personality and Social Psychology, 67(6), 1063-1078.
doi.org/10.1037//0022-3514.67.6.1063SCRIVEN, E.G. & PARRIOTT, K. (1975). Schoolteacher: Asociological study. Journal of Teacher Education, 26 (4), 363-364.
doi.org/10.1177/002248717502600425SIMIC, N., PURIC, D. & STANCIC, M. (2018). Motivation for theteaching profession: Assessing psychometric properties andfactorial validity of the orientation for teaching survey on in-service teachers. Psihologija, 51 (3), 309-331.
doi.org/10.2298/PSI170327012SSINCLAIR, C., DOWSON, M. & MCINERNEY, D.M. (2006).Motivations to teach: Psychometric perspectives across the firstsemester of teacher education. Teachers College Record, 108 (6),1132-1154.
doi.org/10.1111/j.1467-9620.2006.00688.xSOPER, D. (2022). A-priori sample size calculator for structuralequation models. Retrieved (17/03/2023) from https://www.danielsoper.com/statcalc
STUCKY, B.D., THISSEN, D. & EDELEN, M.O. (2013). Usinglogistic approximations of marginal trace lines to develop shortassessments. Applied Psychological Measurement, 37, 41-57.
doi.org/10.1177/0146621612462759TÓTH-KIRÁLY, I., MORIN, A.J., BOTHE, B., OROSZ, G. & RIGÓ,A. (2018). Investigating the multidimensionality of needfulfillment: A bifactor exploratory structural equation modelingrepresentation. Structural Equation Modeling: A MultidisciplinaryJournal, 25 (2), 267-286.
doi.org/10.1080/10705511.2017.1374867XIAO, Y., LIU, H. & HAU, K.-T. (2019). A comparison of CFA,ESEM, and BSEM in test structure analysis. Structural EquationModeling: A Multidisciplinary Journal, 26 (5), 665-677.
doi.org/10.1080/10705511.2018.1562928YOU, S. & CONLEY, S. (2015). Workplace predictors of secondaryschool teachers’ intention to leave: An exploration of careerstages. Educational Management Administration & Leadership,43 (4), 561-581.
doi.org/10.1177/1741143214535741́ ́ ́̌ ˝APPENDIXOrientation for Teaching Survey (OTS) Italian versionHo deciso di insegnare perché…1. vorrei lavorare con i ragazzi2. l’insegnamento mi permette di prestare un prezioso servizio di valore morale3. mi piace stare nell’ambiente scolastico4. ho/avrò la possibilità di percepire un buon stipendio5. gli insegnanti godono di buoni benefit associati al loro lavoro6. mi piacciono gli orari di lavoro e le vacanze scolastiche7. l’insegnamento mi dà/darà la possibilità di aiutare i meno fortunati8. l’insegnamento mi dà/darà l’opportunità di aiutare gli studenti ad acquisire un senso di realizzazione e autostima9. l’insegnamento mi dà/darà la possibilità di “ripagare” i buoni insegnanti che ho avuto10. i miei genitori ritenevano che l’insegnamento sarebbe stato una buona carriera per me11. l’insegnamento mi dà/darà l’opportunità di avere autorità12. l’insegnamento mi permette/permetterà di vivere l’amore e il rispetto dei ragazzi13. l’insegnamento è un’occupazione relativamente non competitiva14. ho una passione per una particolare materia15. non ero soddisfatto/a del lavoro che avevo svolto in altri campi16. è meno costoso prepararsi per insegnare di quanto non lo sia prepararsi per molti altri campi17. è un’occupazione intellettualmente stimolante18. l’insegnamento è un’occupazione appagante e stimolante19. mi sento più a mio agio con i ragazzi che con gli adulti20. mi piacerebbe risolvere alcuni dei problemi del sistema educativo21. mi piace l’idea di essere al centro dell’attenzione in una stanza piena di persone22. c’è così tanto bisogno di bravi insegnanti23. l’insegnamento era il lavoro migliore tra quelli più prontamente disponibili per me24. l’insegnamento è un’occupazione prestigiosa25. l’insegnamento mi dà/darà la possibilità di essere il capo di me stesso/a26. amo i ragazzi27. mi è piaciuto lavorare con i ragazzi in altri contesti e ho pensato che l’insegnamento sarebbe altrettanto piacevole28. l’insegnamento era il miglior lavoro tra quelli per cui sono più tagliato/a29. sento una “vocazione” personale all’insegnamento30. ho il desiderio di impartire conoscenze ad altre persone31. l’insegnamento mi dà/darà la possibilità di avere un impatto sulla società32. ho sempre voluto insegnare33. l’insegnamento è una professione creativacontinued on next page34. da insegnante, posso avere l’opportunità di svolgere attività extracurriculari che mi piacciono35. l’orario di lavoro è compatibile con la mia situazione domestica36. l’insegnamento mi dà/darà la possibilità di migliorare la mia posizione sociale37. l’insegnamento mi dà/darà la possibilità di fungere da modello positivo per i ragazzi38. l’insegnamento si adatta bene alla mia personalità39. insegnare è una tradizione di famiglia40. le persone spesso mi considerano un insegnante nato41. l’insegnamento mi dà/darà l’opportunità di promuovere il rispetto per la conoscenza e l’apprendimento42. alcuni dei miei amici si sono laureati in ambito pedagogico43. mi sono formato/a in un altro campo ma non sono riuscito/a a trovare un lavoro44. mi sono formato/a in un altro campo ma non mi sentivo a mio agio in quell’ambito45. qualcuno che stimo molto mi ha detto che sarei stato/a un buon insegnante46. mi hanno parlato di una borsa di studio o di un programma di rimborsi delle tasse universitarie disponibile percoloro che intraprendono i percorsi formativi per diventare insegnanti47. l’insegnamento mi offre/offrirà una buona opportunità per l’avanzamento di carriera48. l’insegnamento può facilmente portarmi ad altre carriere49. insegnare può aiutarmi a sviluppare il carattere50. gli insegnanti vivono un ambiente di lavoro piacevole51. l’insegnamento mi dà/darà opportunità di leadership52. è facile formarsi per lavorare come insegnante53. insegnare mi dà/darà l’opportunità di imparare per tutta la vita54. l’insegnamento mi dà/darà l’opportunità di interagire con colleghi interessanti55. l’insegnamento mi dà/darà l’opportunità di incontrare molte persone56. l’insegnamento mi offre/offrirà un lavoro sicuro57. l’insegnamento è un lavoro molto facile58. ho sentito un discorso motivazionale sull’insegnamento oppure sono stato influenzato da materiale mediaticofocalizzato sui benefici dell’insegnamentoNote. The items for the short version are: a) implicit motivation: 2, 16, 17, 25, 29, 32, 36, 40, 41; b) explicit motivation: 5, 11, 20,23, 35, 42, 51, 52, 57.continuedMARSH, H.W., HAU, K.T. & WEN, X. (2004). In search of golden rules: Comment on hypothesis testing approaches to setting cutoff values for fit indices and dangers in overgeneralizing Huand Bentler’s (1999) findings. Structural Equation Modeling, 11,320-341.
doi.org/10.1207/s15328007sem1103_2777
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