al., 2009) est un instrument de mesure autorapporté de 52 ou de 28 items (pour sa version courte) qui évalue le narcissisme pathologique a `partir de deux dimensions (grandiosité et vulnérabilité) et sept facettes spécifiques. Le PNI a de bonnes qualités métrologiques et il a été utilisé dans de nombreuses études. Nous en présentons ici une version française et sa validation. Pour cette étude, on a eu recours a `1301 participants. Les résultats montrent que cette version française, tant dans sa version longue que courte, peut être considérée comme ayant de bonnes qualités métrologiques quant a `la validité de construit (analyse factorielle), la fidélité (coefficient de cohérence interne), la validité convergente (corrélations avec d'autres variables liées a `la personnalité) et la stabilité temporelle.
Intérêt publicLe narcissisme est un concept psychologique a `la base de l'estime de soi, de l'identité et du concept de soi et il est susceptible de se muer en une forme pathologique. Un questionnaire récent permet d'évaluer certaines de ses composantes essentielles. Nous présentons ici la traduction et la validation en français de ce questionnaire, qui peut être utilisé en recherche comme en clinique.Mots-clés : troubles de la personnalité, narcissisme, personnalité, diagnostic.
The objectives of this study were to develop a French version of the Pathological Narcissism Inventory (PNI ; Pincus et al., 2009) and to examine its internal structure. This French version was developed using a forward-backward procedure. Two two-person teams worked independently, one translating from English to French, the other translating back from French to English afterwards. Next, the two teams were assembled, and a new person joined them, and this committee developed the final French items on the basis of this work. The translated measure was then administrated to French speaking participants and the internal structure of this version was examined through a series of Factor Analyses. First, Confirmatory Factor Analysis (CFA) failed to reproduce the original one-level structure of the English version, as well as the two-level structure identified by Wright et al. (2012). Principal Component Analysis (PCA) was then performed to identify the internal structure of our data, which appears very similar to the English one and two-level structures. The sample was then randomly divided in two and the best fitting model was compared with PCA and CFA in the two subsamples. Finally, a multilevel model with fewer items best fits the data.
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