RESULTSThe confirmatory factor anal

RESULTS
The confirmatory factor analysis (CFA) gave, using all
the items in the BESTest, an inadequate fit (NNFI = 0.91,
CFI = 0.91, RMSEA = 0.12, SRMR = 0.15). Horn’s Parallel
Analysis (PA) revealed 3 factors with empirical eigenvalues
exceeding those from the random data. These 3 factors explained
43%, 11% and 8% of the variance, respectively. To
investigate the contribution of each item to the scale, we tested
the 3-factor model suggested by PA using explanatory factor
analysis for ordinal data (EFA) with a principal axis factor
extraction method. After varimax rotation, 24 items loaded >
0.50 in the first factor, 4 items (6 a–d) in the second factor,
and 3 items (7, 8a and 8b) in the third factor, while items 1–4
and 13 failed to load meaningfully in any factor.
Taking into account these results and expert opinion, 12
items (1–4, 6a–d, 7, 8a–b, 13) were deemed as not belonging
to the main trait and therefore were dropped from subsequent
analyses. The expert review judged the remaining 24 items
to potentially measure a factor likely to represent “dynamic
balance” in a variety of functional conditions. These 24 items
underwent Rasch analysis.
Rating scale diagnostics showed that the 0–3 level rating
categories did not comply with our pre-set criteria for category
function. The model best meeting the criteria reduced the rating
scale from 4 to 3 levels by combining categories 0 (absent) and
1 (mild) or 1 (mild) and 2 (moderate) (Table II), with different
collapsing strategies used across items.
After combining these rating scale categories, 22 out of the
24 items fitted the underlying construct of dynamic balance
that the scale was intended to measure (infit and outfit MnSq
between 0.7 and 1.3). Item 5 “Sit on floor and stand up” was
underfitting (i.e. with unexpectedly high variability) and item
26 “Get up and go” was overfitting (i.e. with an overly predictable
pattern), so they were eliminated.
The PCA of standardized residuals showed several high
(> 0.30) residual correlations between items.
Based on examination of the respective item information
functions and expert judgment, all misfitting items and residual
correlations > 0.30 were eliminated one by one, and the
Rasch analysis was re-run. Correlated (redundant) items were
removed either by deleting one of them, or by maintaining only
the worst performance in items 11 and 18, which assessed the
same task on both right and left side. At the end of these iterations,
only 14 test items remained. This set of items (called the
mini-Balance Evaluation Systems Test of dynamic balance;
mini-BESTest) (see Table I) underwent further analyses. All of the final 14 items showed good infit and outfit MnSq
values (Table II). The variance explained by the estimated
Rasch measures was 58.8%, whereas only 5.3% of the variance
was explained by the first residual factor (eigenvalue
1.8). Regarding the hierarchic ordering of items, Figs 1 and 2
show, according to the Rasch model, the distribution of subject
ability and item difficulty. Item difficulty showed a fairly even
spread (from the most easy item “Stand with eyes open on a
firm surface” to the most difficult item “Stand on one leg”),
and subject ability presented a normal distribution spanning
from –5 to +4.9 logits, with an average measure = +0.15 (mean
SE 0.59). Only 2 subjects showed extreme maximum scores:
the precision of their ability estimates was quite low, the SE
being approximately 30% of the corresponding measure. No
floor effect was found. Overall, these findings demonstrate an
adequate sample-item distribution. The item difficulty estimates
spanned from –4 to +2.5 logits. The reliability indices
of mini-BESTest were as follows: item separation index = 7.35
and item separation reliability = 0.98; Person separation index
= 2.50 and Person separation reliability = 0.86.
A final CFA confirmed the unidimensionality of the mini-
BESTest, supporting the unidimensional model with the following
indexes: NNFI = 0.98, CFI = 0.99, RMSEA = 0.064,
and SRMR = 0.098.
The final version of the mini-BESTest is shown in Appendix
I.

Hasil (Bahasa Indonesia) 1:

HASILAnalisis faktor konfirmasi (CFA) memberikan, menggunakan semuaitem dalam BESTest, cocok tidak memadai (NNFI = 0,91,CFI = 0,91, RMSEA = 0,12, SRMR = 0,15). Tanduk yang paralelAnalisis (PA) mengungkapkan 3 faktor dengan empiris eigenvaluesmelebihi orang-orang dari data acak. Faktor-faktor ini 3 dijelaskan43%, 11% dan 8% dari varians, masing-masing. Untukmenyelidiki kontribusi dari setiap item untuk skala, kami mengujimodel 3-faktor yang disarankan oleh PA menggunakan jelas faktoranalisis data ordinal (EFA) dengan faktor utama axisMetode ekstraksi. Setelah rotasi varimax, 24 item dimuat >0,50 dalam faktor pertama, 4 item (6 a-d) dalam faktor kedua,dan 3 item (7, 8a dan 8b) dalam faktor ketiga, sementara item 1 – 4dan 13 gagal untuk memuat bermakna dalam faktor.Mempertimbangkan hasil ini dan pendapat ahli, 12item (1-4, 6a-d, 7, 8a-b, 13) dianggap sebagai tidak milikuntuk sifat utama dan oleh karena itu dijatuhkan dari berikutnyaanalisis. Ahli meninjau dihakimi sisa barang 24berpotensi mengukur faktor yang mungkin untuk mewakili "dinamiskeseimbangan"dalam berbagai kondisi fungsional. Item ini 24menjalani analisis Rasch.Rating skala diagnostik menunjukkan bahwa 0 – 3 tingkat penilaianKategori tidak mematuhi kriteria kami pra-set untuk kategorifungsi. Model terbaik memenuhi kriteria berkurang ratingskala dari 4 ke 3 tingkat dengan menggabungkan kategori 0 (tidak hadir) dan1 (ringan) atau 1 (ringan) dan 2 (moderat) (tabel II), yang berbedaruntuh strategi yang digunakan di seluruh item.Setelah menggabungkan kategori skala peringkat ini, 22 dari24 item dilengkapi membangun mendasari keseimbangan dinamikayang skala dimaksudkan untuk mengukur (infit dan pakaian MnSqantara 0.7 dan 1.3). Item 5 "duduk di lantai dan berdiri" adalahunderfitting (yaitu dengan variabilitas tak terduga tinggi) dan item26 "bangun dan pergi" overfitting (yaitu dengan terlalu diprediksipola), sehingga mereka dihilangkan.PCA standar residu menunjukkan beberapa tinggi(> 0.30) sisa korelasi antara item.Berdasarkan pemeriksaan informasi masing-masing itemfungsi dan penilaian ahli, Semua misfitting item dan sisakorelasi > 0,30 yang dihilangkan satu per satu, danRasch analisis adalah kembali menjalankan. Berkorelasi item (berlebihan)dihapus baik dengan menghapus salah satu dari mereka, atau dengan mempertahankan hanyakinerja terburuk dalam item 11 dan 18, yang dinilaitugas sama pada sisi kanan dan kiri. Pada akhir iterasi ini,hanya 14 item tes tetap. Set item (disebutUjian sistem evaluasi keseimbangan Mini keseimbangan dinamis;Mini-BESTest) (Lihat tabel I) mengalami analisis lebih lanjut. Semua 14 akhir item menunjukkan baik infit dan pakaian MnSqnilai (tabel II). Varians dijelaskan oleh perkiraanLangkah-langkah Rasch adalah 58,8%, sedangkan hanya 5,3% variansdijelaskan oleh faktor sisa pertama (nilai eigen1.8). mengenai Pemesanan Syekh item, buah ara 1 dan 2menunjukkan, menurut Rasch model, distribusi subjekkesulitan kemampuan dan item. Item kesulitan menunjukkan cukup bahkanSpread (dari item yang paling mudah "berdiri dengan mata terbuka padapermukaan tegas"untuk item yang paling sulit"berdiri pada satu kaki"),dan kemampuan subjek disajikan mencakup distribusi normaldari –5 untuk +4.9 logits, dengan ukuran rata-rata = +0.15 (berartiSE 0,59). Hanya 2 mata pelajaran yang menunjukkan nilai maksimum ekstrim:ketepatan kemampuan mereka memperkirakan cukup rendah, SEmenjadi sekitar 30% dari ukuran yang sesuai. Tidaklantai efek ditemukan. Secara keseluruhan, temuan ini menunjukkandistribusi barang contoh yang memadai. Perkiraan kesulitan itemmembentang dari –4 untuk +2.5 logits. Indeks keandalandari mini BESTest adalah sebagai berikut: item pemisahan indeks = 7.35dan item pemisahan keandalan = 0.98; Orang pemisahan indeks= 2,50 dan kehandalan pemisahan orang = 0.86.CFA akhir dikonfirmasi unidimensionality mini-BESTest, mendukung model unidimensional dengan berikutIndeks: NNFI = 0.98, CFI = 0.99, RMSEA = 0.064,dan SRMR = 0.098.Versi final dari mini BESTest ditampilkan dalam LampiranSaya.

Hasil (Bahasa Indonesia) 2:

HASIL
Analisis faktor konfirmatori (CFA) memberikan, menggunakan semua
item dalam bestest, sebuah fit tidak memadai (NNFI = 0,91,
CFI = 0,91, RMSEA = 0,12, SRMR = 0,15). Horn Paralel
Analisis (PA) mengungkapkan 3 faktor dengan nilai eigen empiris
melebihi orang-orang dari data acak. Ini 3 faktor menjelaskan
43%, 11% dan 8% dari varians, masing-masing. Untuk
menyelidiki kontribusi setiap item untuk skala, kami menguji
model 3-faktor disarankan oleh PA menggunakan faktor penjelas
analisis untuk data ordinal (EFA) dengan faktor sumbu utama
metode ekstraksi. Setelah rotasi varimax, 24 item dimuat>
0,50 pada faktor pertama, 4 item (6 a-d) dalam faktor kedua,
dan 3 item (7, 8a dan 8b) dalam faktor ketiga, sementara barang-barang 1-4
dan 13 gagal untuk memuat berarti dalam faktor apapun.
Dengan mempertimbangkan hasil-hasil dan pendapat ahli, 12
item (1-4, 6a-d, 7, 8a-b, 13) dianggap sebagai tidak termasuk
ke sifat utama dan karena itu dijatuhkan dari selanjutnya
analisis. Review ahli dinilai sisanya 24 item
berpotensi mengukur faktor kemungkinan untuk mewakili "dinamis
keseimbangan" dalam berbagai kondisi fungsional. Ini 24 item
menjalani Rasch analisis.
Diagnostik Penilaian skala menunjukkan bahwa 0-3 Peringkat tingkat
kategori tidak memenuhi kriteria yang telah ditetapkan untuk kategori
fungsi. Model terbaik yang memenuhi kriteria mengurangi Peringkat
skala 4-3 tingkat dengan menggabungkan kategori 0 (tidak ada) dan
1 (ringan) atau 1 (ringan) dan 2 (moderat) (Tabel II), dengan berbagai
strategi runtuh digunakan di seluruh item.
Setelah menggabungkan kategori skala penilaian ini, 22 keluar dari
24 item dipasang konstruk yang mendasari keseimbangan dinamis
yang skala dimaksudkan untuk mengukur (infit dan pakaian MnSq
antara 0,7 dan 1,3). Butir 5 "Duduk di lantai dan berdiri" itu
underfitting (yaitu dengan variabilitas tiba-tiba tinggi) dan barang
26 "Bangunlah dan pergi" itu overfitting (yaitu dengan terlalu diprediksi
pola), sehingga mereka tersingkir.
PCA residu standar menunjukkan beberapa tinggi
(> 0,30) korelasi residual antara item.
Berdasarkan pemeriksaan informasi item masing
fungsi dan penilaian ahli, semuanya misfitting dan sisa
korelasi> 0,30 tersingkir satu per satu, dan
analisis Rasch itu kembali berjalan. Berkorelasi (berlebihan) item yang
dihapus baik dengan menghapus salah satu dari mereka, atau dengan mempertahankan hanya
kinerja terburuk dalam item 11 dan 18, yang menilai
tugas yang sama pada kedua sisi kanan dan kiri. Pada akhir iterasi ini,
hanya 14 item tes tetap. Ini set item (disebut
mini-Balance Evaluasi Sistem Tes keseimbangan dinamis;
mini-Bestest) (lihat Tabel I) menjalani analisis lebih lanjut. Semua final 14 item menunjukkan infit baik dan pakaian MnSq
nilai (Tabel II). Varians dijelaskan oleh diperkirakan
langkah Rasch adalah 58,8%, sedangkan hanya 5,3% dari varians
dijelaskan oleh faktor residual pertama (eigenvalue
1,8). Mengenai pemesanan hierarkis item, Gambar 1 dan 2
menunjukkan, sesuai dengan model Rasch, distribusi subjek
kemampuan dan barang kesulitan. Item kesulitan menunjukkan bahkan cukup
menyebar (dari item yang paling mudah "Berdiri dengan mata terbuka pada
permukaan perusahaan" untuk item yang paling sulit "Berdiri dengan satu kaki"),
dan kemampuan subjek disajikan distribusi normal mencakup
dari -5 sampai 4,9 logits, dengan ukuran rata-rata = 0,15 (berarti
SE 0.59). Hanya 2 mata pelajaran menunjukkan skor maksimum ekstrim:
ketepatan perkiraan kemampuan mereka cukup rendah, SE
menjadi sekitar 30% dari ukuran yang sesuai. Tidak ada
efek lantai ditemukan. Secara keseluruhan, temuan ini menunjukkan sebuah
distribusi sampel-item yang memadai. Perkiraan kesulitan Item
membentang dari -4 sampai 2,5 logits. Indeks keandalan
dari mini-bestest adalah sebagai berikut: pemisahan barang indeks = 7.35
dan barang pemisahan kehandalan = 0,98; Indeks pemisahan
orang. = 2,50 dan pemisahan orang kehandalan = 0,86
A CFA akhir menegaskan unidimensionality dari mini
bestest, mendukung model unidimensional dengan berikut
indeks: NNFI = 0,98, CFI = 0,99, RMSEA = 0,064,
dan SRMR = 0,098.
Versi final dari mini-bestest ditunjukkan pada Lampiran
I.