<p> Although nations with a dominant worldview of individualism are a minority in the world as a whole, most psychological models are generated based on research conducted in these countries. Existing models and measures of well-being tend to have an individualistic, Western cultural bias, making it difficult to assess the well-being of those whose dominant worldview is more consistent with collectivism. Due to the absence of an existing cross-culturally relevant measure of well-being, the Multidimensional Well-Being Assessment (MWA) was developed. As attention to Middle Eastern populations has not typically received much consideration in psychological literature, this study aimed to inform researchers and clinicians of critical issues relevant to the well-being of those with ancestry and identity in Iran in addition to examining the validity of the MWA in an Iranian sample. This study used a non-random sampling method for data collection and utilized a cross-sectional correlational design to examine both the validity of the MWA and the relationship of dimensions of well-being to several demographic variables. A total of 62 participants were included in this study. The MWA showed good to excellent reliability on most MWA contexts and dimensions, in addition to showing significant positive correlations with two additional measures of well-being and significant negative correlations with a measure of distress and dysfunction. Significant correlations between several demographic variables (including age, length of time in the United States, and relationship status) and several dimensions on the MWA were also found. This study has implications for future research within the fields of culture and well-being with particular attention to unique findings within the Iranian population.</p>

Structural equation modeling (SEM) is often used to investigate effective connectivity in functional neuroimaging studies. Modeling effective connectivity refers to an approach in which a number of specific brain regions, called regions of interest (ROIs), are selected according to some prior knowledge about the regions, and directional (causal) relationships between them are hypothesized and tested. Existing methods for SEM, however, have serious limitations in terms of their computational capacity and the range of models that can be specified. To alleviate these difficulties, I propose a new method of SEM for analysis of effective connectivity, called Dynamic GSCA (Generalized Structured Component Analysis). This method is a component-based method that combines the original GSCA and a multivariate autoregressive model to account for the dynamic nature of data taken over time. Dynamic GSCA can accommodate more elaborate structural models that describe relationships among ROIs and is less prone to computational difficulties, such as improper solutions and the lack of model identification, than the conventional methods of SEM. To illustrate the use of the proposed method, results of empirical studies based on synthetic and real data are reported. Further extensions of Dynamic GSCA are also discussed, including higher order components, multi-sample comparison, multilevel analysis, and latent interactions. / La Modélisation par Équations Structurelles (MES) est souvent utilisée dans les études d'imagerie cérébrales fonctionnelles afin d'investiguer la connectivité effective. La modélisation de connectivité effective est une approche dans laquelle certaines régions cérébrales, appelées régions d'intérêts (RIs), sont spécifiquement sélectionnées à partir de connaissances établies sur ces régions, et des hypothèses sur les possibles liens directionnels (causals) entre les RIs sont formulées et testées. Par contre, les méthodes de MES existantes sont sérieusement limitées par leur capacité computationelle et le nombre et l'étendue des modèles qui peuvent être spécifiés. Afin d'adresser ces difficultés, je propose ici une nouvelle méthode de MES afin d'analyser la connectivité effective, appelée Analyse en Composantes Structurée Généralisée (ACSG) Dynamique. Cette méthode est une méthode basée sur les composantes, combinant la version originale des ACSGs et un modèle auto-régresseur multi-variable afin de tenir compte de la nature dynamique des données recueillies à différent temps. Les ACSG Dynamiques peuvent accommoder des modèles structurels plus complexes pour décrire les relations entre les RIs. De plus, comparé aux méthodes traditionnelles de MES, les ACSG Dynamiques sont moins susceptible de succomber aux difficultés computationelles, comme les solutions inappropriées et l'échec d'identification de modèle. Afin d'illustrer l'utilisation de la méthode proposée, des résultats d'études empiriques basées sur des données synthétiques et réelles sont présentées. Des extensions possibles des ACSG Dynamiques sont aussi discutées, incluant des composantes de plus haut niveau, la comparaison de plusieurs échantillons, l'analyse multi-niveau, et les interactions latentes.

Impulsivity is a complex behavioural and personality construct that is correlated to aggression (Fossati et al., 2004) and major mental disorders (Enticott, Ogloff, Bradshaw, & Fitzgerald, 2008). The Barratt Impulsiveness Scale (BIS; Barratt, 1959) is arguably the most commonly administered self-report measure of impulsiveness in both research and clinical settings (Spinella, 2007). However, the extant literature reveals a confusion surrounding the BIS, in particular version 11a (Barratt, 1994). Stanford et al. (2009) warn against its use due to its invalidity and unreliability. However, to our knowledge, no study published has attempted to examine the structure of the BIS-11a. Nonetheless, many studies have used it and erroneously report its item content, factor structure, and/or appropriate referencing. Thus, the current study aimed to validate the construct and internal validity of both the English and French BIS-11a based on Barratt's (1994) original factor structure. Analyses were based on data from the psychiatric epidemiological catchment area (ECA) study in southwest Montreal (Caron et al., 2007). Randomly selected participants, ages 15 – 65, completed either the English (n = 703) or French (n = 1,450) BIS-11a as well as a sociodemographic questionnaire. Internal consistency reliability estimates of the BIS-11a were satisfactory across language groups, although the 'coping stability' subscale was weaker than expected. Separate confirmatory factor analyses showed that the Barratt (1994) factor structure fit both of the language versions almost identically well. However, uniformly high interfactor correlations suggest that a higher order factor structure might provide the optimal model for the BIS-11a items. Importantly, this marks the first research to explore the psychometric properties of the BIS-11a since the original Barratt (1994) study. Moreover, seeing as Barratt's original samples were college students and psychiatric patients, ours is also the first study to examine the BIS-11a with a representative sample of the general population. / L'impulsivité est un trait de personnalité corrélé aux troubles mentaux (Enticott, Ogloff, Bradshaw, & Fitzgerald, 2008) et aux comportements agressifs (Fossati et al., 2004). L'échelle d'impulsivité de Barratt (BIS; Barratt, 1959) est la mesure d'auto-évaluation d'impulsivité la plus utilisée en recherche et dans la pratique clinique (Spinella, 2007). Cependant, la documentation scientifique existante révèle une confusion concernant la structure factorielle de cet instrument, particulièrement pour la version 11a (Barratt, 1994). Stanford et al. (2009) ne recommandent pas l'utilisation de la BIS-11a parce qu'elle n'est pas considérée comme valide et fiable. Toutefois, à notre connaissance, il n'existe aucune étude ayant répliqué la structure de la BIS-11a. Néanmoins, beaucoup d'auteurs utilisent cette version de l'échelle et rapportent son contenu, sa structure factorielle, et/ou ses origines de façon erronée. Ainsi, la présente étude cherche à établir sa validité interne et conceptuelle (pour la version anglaise et la version française) basée sur la structure factorielle originale de Barratt (1994). Les analyses sont basées sur les données de l'enquête épidémiologique psychiatrique dans le sud-ouest de Montréal (Caron et al., 2007). L'échantillon représentatif est constitué de participants choisis aléatoirement, âgés entre 15 et 65 ans. Les participants de cette étude ont complété soit la version anglaise (n = 703) ou la version française (n = 1,450) de la BIS-11a ainsi qu'un questionnaire sur des informations sociodémographiques. Les statistiques de fiabilité interne pour la BIS-11a étaient satisfaisantes pour les deux versions, mais le facteur de « stabilité d'adaptation » était plus faible qu'attendu. Les analyses factorielles confirmatoires ont démontré que la structure factorielle de Barratt (1994) était bien ajustée aux données pour les deux versions. Cependant, les intercorrélations uniformes élevées suggèrent qu'une structure factorielle d'un ordre supérieur aurait peut-être produit un modèle plus optimal. Cette étude est la première à examiner les propriétés psychométriques de la BIS-11a. De plus, tandis que les participants des études de Barratt (1994) étaient des étudiants et des patients psychiatriques, notre étude est la première à examiner la BIS-11a avec un échantillon qui est représentatif de la population générale.

Thesis (Ph.D.)--Pacific Graduate School of Psychology, 1995. / Source: Dissertation Abstracts International, Volume: 56-10, Section: B, page: 5828.

Thesis (Ph.D.)--Pacific Graduate School of Psychology, 2003. / Source: Dissertation Abstracts International, Volume: 64-06, Section: B, page: 2978. Chair: Wendy Packman.

Thesis (Ph.D.)--University of Illinois at Urbana-Champaign, 2007. / Source: Dissertation Abstracts International, Volume: 68-11, Section: B, page: 7705. Adviser: David V. Budescu. Includes bibliographical references (leaves 80-90) Available on microfilm from Pro Quest Information and Learning.

Thesis (Ph.D.)--University of Illinois at Urbana-Champaign, 2007. / Source: Dissertation Abstracts International, Volume: 68-11, Section: B, page: 7704. Adviser: Lawrence J. Hubert. Includes bibliographical references (leaves 160-174) Available on microfilm from Pro Quest Information and Learning.

Thesis (Ph.D.)--Indiana University, Dept. of Counseling and Educational Psychology, 2008. / Title from dissertation home page (viewed Sept. 30, 2008). Source: Dissertation Abstracts International, Volume: 69-03, Section: B, page: 2001. Advisers: Phil Carspecken; Carol Hostetter.

Abstract not available.

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