With its emphasis on practical and conceptual aspects, rather than mathematics or formulas, this accessible book has established itself as the go-to resource on confirmatory factor analysis (CFA). Detailed, worked-through examples drawn from psychology, management, and sociology studies illustrate the procedures, pitfalls, and extensions of CFA methodology. The text shows how to formulate, program, and interpret CFA models using popular latent variable software packages (LISREL, Mplus, EQS, SAS/CALIS); understand the similarities and differences between CFA and exploratory factor analysis (EFA); and report results from a CFA study. It is filled with useful advice and tables that outline the procedures. The companion website offers data and program syntax files for most of the research examples, as well as links to CFA-related resources. New to This Edition *Updated throughout to incorporate important developments in latent variable modeling. *Chapter on Bayesian CFA and multilevel measurement models. *Addresses new topics (with examples): exploratory structural equation modeling, bifactor analysis, measurement invariance evaluation with categorical indicators, and a new method for scaling latent variables. *Utilizes the latest versions of major latent variable software packages--

Using outpatients with anxiety and mood disorders (N = 350), the authors tested several models of the structural relationships of dimensions of key features of selected emotional disorders and dimensions of the tripartite model of anxiety and depression. Results supported the discriminant validity of the 5 symptom domains examined (mood disorders: generalized anxiety disorder, GAD; panic disorder; obsessive-compulsive disorder; social phobia). Of various structural models evaluated, the best fitting involved a structure consistent with the tripartite model (e.g., the higher order factors, negative affect and positive affect, influenced emotional disorder factors in the expected manner). The latent factor, GAD, influenced the latent factor, autonomic arousal, in a direction consistent with recent laboratory findings (autonomic suppression). Findings are discussed in the context of the growing literature on higher order trait dimensions (e.g., negative affect) that may be of considerable importance to the understanding of the pathogenesis, course, and co-occurrence of emotional disorders.

The comorbidity of current and lifetime DSM-IV anxiety and mood disorders was examined in 1,127 outpatients who were assessed with the Anxiety Disorders Interview Schedule for DSM-IV: Lifetime version (ADIS-IV-L). The current and lifetime prevalence of additional Axis I disorders in principal anxiety and mood disorders was found to be 57% and 81%, respectively. The principal diagnostic categories associated with the highest comorbidity rates were mood disorders, posttraumatic stress disorder (PTSD), and generalized anxiety disorder (GAD). A high rate of lifetime comorbidity was found between the anxiety and mood disorders; the lifetime association with mood disorders was particularly strong for PTSD, GAD, obsessive-compulsive disorder, and social phobia. The findings are discussed in regard to their implications for the classification of emotional disorders.

Background Despite heightened awareness of the clinical significance of social phobia, information is still lacking about putative subtypes, functional impairment, and treatment-seeking. New epidemiologic data on these topics are presented from the National Comorbidity Survey Replication (NCS-R). Method The NCS-R is a nationally representative household survey fielded in 2001–2003. The World Health Organization (WHO) Composite International Diagnostic Interview Version 3.0 (CIDI 3.0) was used to assess 14 performance and interactional fears and DSM-IV social phobia. Results The estimated lifetime and 12-month prevalence of social phobia are 12.1% and 7.1% respectively. Performance and interactional fears load onto a single latent factor, and there is little evidence for distinct subtypes based either on the content or the number of fears. Social phobia is associated with significant psychiatric co-morbidity, role impairment, and treatment-seeking, all of which have a dose–response relationship with number of social fears. However, social phobia is the focus of clinical attention in only about half of cases where treatment is obtained. Among non-co-morbid cases, those with the most fears were least likely to receive social phobia treatment. Conclusions Social phobia is a common, under-treated disorder that leads to significant functional impairment. Increasing numbers of social fears are associated with increasingly severe manifestations of the disorder.

The present investigation compared the subjective and physiological effects of emotional suppression and acceptance in a sample of individuals with anxiety and mood disorders. Sixty participants diagnosed with anxiety and mood disorders were randomly assigned to one of two groups. One group listened to a rationale for suppressing emotions, and the other group listened to a rationale for accepting emotions. Participants then watched an emotion-provoking film and applied the instructions. Subjective distress, heart rate, skin conductance level, and respiratory sinus arrhythmia were measured before, during, and after the film. Although both groups reported similar levels of subjective distress during the film, the acceptance group displayed less negative affect during the post-film recovery period. Furthermore, the suppression group showed increased heart rate and the acceptance group decreased heart rate in response to the film. There were no differences between the two groups in skin conductance or respiratory sinus arrhythmia. These findings are discussed in the context of the existing body of research on emotion regulation and current treatment approaches for anxiety and mood disorders.

With the advent of DSM-III-R, the diagnostic criteria for generalized anxiety disorder (GAD) shifted in emphasis from the autonomic arousal to the cognitive component of the disorder, namely worry. The Penn State Worry Questionnaire was developed to assess the trait of worry and has proven to be a reliable and valid measure in a series of studies largely based on college student samples. The purpose of the present study was to assess the psychometric properties and utility of the PSWQ in a clinical sample of 436 anxiety disorder patients and 32 normal controls. Factor analysis indicated that the PSWQ assesses a unidimensional construct. Furthermore, the PSWQ evidenced quite favorable internal consistency using GAD patients and each of the other anxiety disorder groups and normal controls. The validity of the PSWQ was supported by an analysis indicating that the measure distinguished GADs from each of the other anxiety disorder groups including those with obsessive-compulsive disorder. Moreover, correlations between the PSWQ and measures of anxiety, depression, and emotional control supported the convergent and discriminant validity of the measure. Collectively, the findings speak favorably to the use of the PSWQ in research examining the nature and treatment of GAD and the processes of normal and pathological worry.

Boston University The Anxiety Sensitivity Index (ASI) is one of the most widely used measures of the construct of anxiety sensitivity. Until the recent introduction of a hierarchical model of the ASI by S. Lilienfeld, Turner, and Jacob (1993), the factor structure of the ASI was the subject of debate, with some researchers advocating a unidimensional structure and others proposing multidimensional structures. In the present study, involving 432 outpatients seeking treatment at an anxiety disorders clinic and 32 participants with no mental disorder, the authors tested a hierarchical factor model. The results supported a hierarchical factor structure consisting of 3 lower order factors and 1 higher order factor. It is estimated that the higher order, general factor accounts for 60% of the variance in ASI total scores. The implications of these findings for the conceptualization and assessment of anxiety sensitivity are discussed. Reiss and his colleagues (Reiss, 1987; Reiss & McNally, 1985; Reiss, Peterson, Gursky, & McNally, 1986) have defined the construct of anxiety sensitivity (AS) as fear of anxiety and physical sensations related to anxiety, and they hypothesize that this fear arises from beliefs that anxiety and related physical sensations have harmful somatic, psychological, or social conse- quences. AS and closely related constructs have played a central role in recent theorizing about the nature and etiology of the anxiety disorders in general and panic disorder in particular (e.g., Barlow, 1988, 1991; Clark, 1986; Goldstein & Chambless, 1978; McNally, 1990; Reiss, 1991; Reiss & McNally, 1985; Reiss et al., 1986). Reiss et al. (1986) created one of the most Richard E. Zinbarg, Department of Psychology, University of Oregon; David H. Barlow and Timothy A. Brown, Center for Anxiety and Related Disorders, Boston University. This work was supported in part by Grant RO1M-39096 from the National Institute of Mental Health and by a Shannon Award (1 R55 MH/OD53425-01A1 ) from the National Institute of Mental Health. We are grateful to the individuals who graciously consented to serve as judges for the matching task. The judges included seven PhD-level psy- chologists with expertise in clinical psychology (Anne Marie Albano, Janet Borden, Paul Collins, Peter M. Lewinsohn, Susan Mineka, Anne Simons, and Robert Weiss), two PhD-level psychologists with expertise in personality and factor analysis (Lewis R. Goldberg, William R. Re- velle), and three graduate students in clinical psychology who had just completed an anxiety assessment and treatment practicum with Richard E. Zinbarg (Leslie Dana, Amy Reiss, Carie Rodgers). We thank Stephen Haynes, Scott O. Lilienfeld, Janet Mohlman, and Steven Taylor for their extensive and helpful comments on earlier versions of this article. We also thank Brian Cox, Steven Taylor, and Sherry Stewart for graciously providing the factor loadings from their analyses that have not yet been published. We are also grateful to Steven Taylor for providing the factor loadings from Peterson and Heilbronner's (1987) four-factor solution because these results are unpublished. Correspondence concerning this article should be addressed to Rich- ard E. Zinbarg, Department of Psychology, 1227 University of Oregon, Eugene, Oregon 97403-1227. Electronic mall may be sent via the In- ternet to rzin@oregon.uoregon.edu. 277 widely used measures of the AS construct, known as the Anxiety Sensitivity Index (ASI). Until recently, there has been considerable debate surrounding the issue of the factor structure of the ASI. On the one hand, Reiss et al. (1986) and several other researchers (e.g., Pe- terson & Heilbronner, 1987; Reiss, Peterson, & Gursky, 1988; Sandin, Chorot, & McNally, 1996; Stewart, Dubois-Nguyen, & Pihl, 1990; Taylor, Koch, & Crockett, 1991; Taylor, Koch, McNally, & Crockett, 1992) advocated a unidimensional struc- ture, whereas others (e.g,, Telch, Shermis, & Lewis, 1989; War- die, Ahmad, & Hayward, 1990) advocated a multidimensional structure including as many as four factors. The debate regarding the factor structure of the ASI appears to have been largely resolved by a hierarchical model proposed by Lilienfeld, Turner, and Jacob (1993). Their model is hierar- chical in that it contains several first-order factors that aU load on a single, higher order factor. Furthermore, it is capable of integrating many of the apparently discrepant findings in the literature by suggesting that those investigators who have advo- cated a multifactor solution were focused on the lower level of the hierarchy, whereas those who have advocated a single-factor solution were focused on the higher level. Indeed, the hierarchi- cal model appears to have been largely accepted by Taylor (1995a), who was formerly one of the main proponents of the unifactorial view. Given the relatively long history of hierarchi- cal models of intelligence, an analogy to the structure of intelli- gence may be useful. Within a hierarchical model of intelligence, the identification of separable lower order factors would not dispute the existence of a general intelligence factor. Fur exam- ple, at least two group factors (e.g., Verbal and Spatial) in addition to a general factor of intelligence are hypothesized in Vernon's (1969) model of intelligence. Similarly, Lilienfeld et al. suggested that there may be group factors (i.e., common to some but not all items) and a general factor (i.e., common to nearly all items) underlying the ASI. Although a hierarchical model has promise for resolving con- troversies in this area, appropriate tests of the hierarchical nature