Dimensionalidad y determinantes de las fallas cognitivas autoinformadas
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Esta investigación examinó la dimensionalidad y los determinantes de las fallas cognitivas autoinformadas. El primer objetivo fue determinar qué factores podrían ser necesarios para explicar los fallos cognitivos autoinformados. Para llevar a cabo esto, se emplearon tanto la medición de Rasch como el análisis factorial confirmatorio. El segundo objetivo, era determinar si las fallas cognitivas podrían predecirse a partir de factores de personalidad, la capacidad cognitiva general y la necesidad de cognición. Una muestra de 552 aviadores de la Fuerza Aérea de los Estados Unidos de América (USAF), respondió al Cuestionario de Fallas Cognitivas Broadbent (CFQ), el cuestionario Big-Five de personalidad, la Prueba de Razonamiento Abstracto, la P... Ver más
2011-2084
2011-7922
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2018-02-09
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info:eu-repo/semantics/openAccess
International Journal of Psychological Research - 2018
| Sumario: | Esta investigación examinó la dimensionalidad y los determinantes de las fallas cognitivas autoinformadas. El primer objetivo fue determinar qué factores podrían ser necesarios para explicar los fallos cognitivos autoinformados. Para llevar a cabo esto, se emplearon tanto la medición de Rasch como el análisis factorial confirmatorio. El segundo objetivo, era determinar si las fallas cognitivas podrían predecirse a partir de factores de personalidad, la capacidad cognitiva general y la necesidad de cognición. Una muestra de 552 aviadores de la Fuerza Aérea de los Estados Unidos de América (USAF), respondió al Cuestionario de Fallas Cognitivas Broadbent (CFQ), el cuestionario Big-Five de personalidad, la Prueba de Razonamiento Abstracto, la Prueba de Habilidad Cognitiva Acelerada, y la Encuesta de Necesidad de Cognición. Tanto el modelo de Rasch como el análisis factorial confirmatorio indicaron que un solo factor agrupaba las respuestas de CFQ. El análisis de regresión mostró que las respuestas de CFQ se pronosticaron bien por factores de personalidad (R = .60).
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| ISSN: | 2011-2084 |