WEMWBS i SWEMWBS – jak policzyć i zinterpretować wynik dobrostanu psychicznego

Autor: Konrad Hryniewicz · Opublikowano: 28 października 2026 · Aktualizacja: 26 października 2026

Czym są WEMWBS i SWEMWBS

Warwick-Edinburgh Mental Well-being Scale (WEMWBS) mierzy dobrostan psychiczny, czyli pozytywną stronę zdrowia psychicznego. Obejmuje zarówno samopoczucie (np. odprężenie, zadowolenie), jak i funkcjonowanie (np. jasne myślenie, radzenie sobie z problemami, bliskie relacje). Skalę opracował zespół z uniwersytetów w Warwick i Edynburgu i zwalidował ją na próbie studenckiej i populacyjnej w Wielkiej Brytanii (Tennant i in., 2007). Wszystkie pozycje są sformułowane pozytywnie i dotyczą ostatnich dwóch tygodni.

SWEMWBS to wersja skrócona do siedmiu pozycji, wybranych z pełnej skali analizą Rascha. Stewart-Brown i in. (2009) pokazali, że 14 pozycji nie spełnia wymogów modelu Rascha, m.in. przez różne funkcjonowanie części pozycji u kobiet i mężczyzn. Siedem pozostałych pozycji tworzyło skalę ściśle jednowymiarową i w dużej mierze wolną od takiej stronniczości. Ceną jest węższa treść: SWEMWBS mówi więcej o funkcjonowaniu psychicznym niż o uczuciach.

Obie wersje różnią się sposobem liczenia, i to jest główny powód błędów w pracach dyplomowych. Ogólne zasady liczenia wyników opisuje poradnik jak policzyć wynik kwestionariusza, a inną krótką miarę dobrostanu omawia wpis o WHO-5.

Budowa obu wersji

Pozycje ocenia się na pięciostopniowej skali częstości, od None of the time (1) do All of the time (5). W pracy po polsku użyj etykiet z polskiego tłumaczenia. Treści pozycji tu nie podajemy.

Korelacja wyników obu wersji wyniosła .954 (Stewart-Brown i in., 2009), a w dużym badaniu angielskim korelacje Spearmana przekraczały .95 (Ng Fat i in., 2017). SWEMWBS możesz więc policzyć także z odpowiedzi na pełną skalę, tak jak zrobili to Ng Fat i in. (2017).

Jak policzyć wynik krok po kroku

Krok 1. Sprawdź kodowanie 1–5

Wszystkie pozycje muszą mieć wartości 1–5. Jeśli formularz zapisał je jako 0–4, przekoduj je przed liczeniem (zob. rekodowanie). Niczego nie odwracasz, bo w obu wersjach nie ma pozycji odwróconych.

Krok 2. WEMWBS: zsumuj 14 pozycji

Wynik WEMWBS to suma wszystkich 14 pozycji z równymi wagami, w zakresie 14–70. Wyższy wynik oznacza lepszy dobrostan psychiczny (Tennant i in., 2007; University of Warwick, b.d.). Nie zamieniaj sumy na średnią. Wszystkie progi i normy dotyczą sumy 14–70 (zob. wynik skali: średnia czy suma).

Krok 3. SWEMWBS: zsumuj 7 pozycji i przelicz wynik

Najpierw policz wynik surowy, czyli sumę siedmiu pozycji (7–35). Potem zamień go na wynik metryczny według tabeli przeliczeniowej z analizy Rascha (Stewart-Brown i in., 2009). Strona autorów zaznacza, że bez tego przeliczenia wyników SWEMWBS nie da się porównać z innymi badaniami (University of Warwick, b.d.). Tabela poniżej pochodzi z tabeli 3 artykułu Stewart-Brown i in. (2009), opublikowanego w otwartym dostępie na licencji CC BY.

Przeliczenie nie jest stałym przesunięciem (rysunek 1). Krańce skali zostają bez zmian, niskie wyniki surowe rosną, np. 9 → 11.25, a średnie i wysokie maleją, np. 28 → 25.03. Różnica sięga od −2.98 do 2.40 punktu, czyli jest porównywalna z minimalną ważną zmianą tej skali. Dlatego nie porównuj wyniku surowego z progami podanymi dla wyniku metrycznego.

Krok 4. Braki danych

Na stronie autorów, którą czytaliśmy, nie ma reguły dla pojedynczych braków, a przewodniki dla użytkowników są dostępne po rejestracji. Jeśli ich nie masz, licz wynik tylko dla osób z kompletem odpowiedzi i podaj, ilu osób to dotyczyło (zob. braki danych MCAR, MAR i MNAR). W SWEMWBS brak w jednej z siedmiu pozycji uniemożliwia użycie tabeli przeliczeniowej, bo tabela dotyczy pełnej sumy.

Interpretacja: normy, punkty podziału i zmiana

Strona autorów zaleca przede wszystkim analizę wyniku ciągłego: średnie, odchylenia standardowe i porównanie z normami populacyjnymi (University of Warwick, b.d.). W populacji Wielkiej Brytanii średnia WEMWBS wynosi 51.0 (SD = 7), a SWEMWBS 23.5 (SD = 3.9). Ng Fat i in. (2017) podają dla Anglii średnie SWEMWBS 23.7 u mężczyzn i 23.2 u kobiet. Polskich norm tu nie podajemy. Brytyjskie średnie traktuj jako tło, a nie jako normę dla polskiej próby.

Jeśli potrzebujesz kategorii, strona autorów opisuje dwa podejścia (University of Warwick, b.d.):

Te progi mają ograniczenia. Autorzy sami piszą, że wszystkie punkty podziału wysokiego dobrostanu są arbitralne. Progi depresji wyznaczono przez porównanie z innymi kwestionariuszami (CES-D dla WEMWBS, PHQ-9 dla SWEMWBS), a nie z diagnozą kliniczną. Wynik poniżej progu to sygnał, a nie rozpoznanie depresji. Granice kategorii różnią się też między publikacjami. Ng Fat i in. (2017) użyli dla SWEMWBS przedziałów 7–19.3 i 28.1–35, więc w pracy zawsze podaj, czyje progi stosujesz. Dlaczego kategorie tracą informację, wyjaśnia poradnik niski, przeciętny, wysoki wynik.

Przy pomiarze przed i po interwencji minimalna ważna zmiana wynosi 3–8 punktów dla WEMWBS i 1–3 punkty dla SWEMWBS, zależnie od metody (University of Warwick, b.d.). Maheswaran i in. (2012) oszacowali błąd standardowy pomiaru WEMWBS na 2.4–3.1 punktu w 12 badaniach interwencyjnych. Shah i in. (2018) uznali za istotną zmianę SWEMWBS od 1 do 3 punktów, zależnie od przyjętego kryterium. Jak liczyć zmianę indywidualną, opisują wpis RCI, MDC i MCID oraz kalkulator RCI i MDC.

Przykład: dobrostan 300 osób studiujących

W przykładzie 300 osób studiujących wypełniło pełną WEMWBS. Dane są symulowane i możesz je pobrać jako plik CSV (kolumny id i w1–w14 z odpowiedziami 1–5). Dwie osoby pominęły pozycję 8, która nie należy do SWEMWBS. Wynik WEMWBS policzyliśmy więc dla 298 osób, a SWEMWBS dla wszystkich 300.

Wyniki obu wersji

Średni wynik WEMWBS wyniósł M = 48.98 (SD = 7.97), mediana 49, zakres 27–68. Rozkład był symetryczny (skośność 0.03), bez efektu sufitu: nikt nie uzyskał 70 punktów. Średni wynik surowy SWEMWBS wyniósł 24.46 (SD = 4.12), a po przeliczeniu 22.24 (SD = 3.46). Przeliczenie obniżyło średnią o ponad 2 punkty i zwiększyło skośność z −0.08 do 0.57, bo rozciągnęło niskie wyniki. Gdyby ktoś porównał wynik surowy 24.46 ze średnią brytyjską 23.5, uznałby próbę za lepiej funkcjonującą niż populacja, a wynik metryczny 22.24 pokazuje coś przeciwnego.

Rzetelność i struktura

Spójność wewnętrzna WEMWBS wyniosła α = .91, 95% CI [.89, .92], a omega ω = .91. Dla SWEMWBS α = .83, 95% CI [.80, .86], i ω = .83. Krótsza skala ma niższą rzetelność, podobnie jak w analizie autorów (Stewart-Brown i in., 2009). Alfę podaj razem z omegą, bo jej założenia rzadko są spełnione (McNeish, 2018). Skorygowane korelacje pozycja–reszta w WEMWBS wynosiły od .49 do .71. Jednoczynnikowa CFA na pozycjach porządkowych była dobrze dopasowana: χ²(77) = 84.18, p = .269, CFI = .998, RMSEA = .018, SRMR = .034, z ładunkami od .56 do .80. Dane symulowaliśmy z modelu jednoczynnikowego, więc prawdziwe dane zwykle pasują gorzej.

Zgodność wersji i kategorie

Wynik WEMWBS korelował z metrycznym wynikiem SWEMWBS na poziomie r = .95. Przy podziale ±1 SD do grupy niskiego dobrostanu trafiło 62 osoby (20.8%) według WEMWBS i 70 osób (23.5%) według SWEMWBS. Do grupy wysokiego dobrostanu trafiło odpowiednio 28 (9.4%) i 24 osoby (8.1%). Kategorie obu wersji były zgodne u 90.6% osób, a ważona kappa wyniosła κ = .84. To wartość bliska przedziałowi .79–.85 z badania angielskiego (Ng Fat i in., 2017). Mimo to co dziesiąta osoba zmieniła kategorię tylko przez wybór wersji skali. Wynik ciągły tego problemu nie ma.

Według progów odniesionych do miar depresji 15.1% osób miało wynik WEMWBS poniżej 41, a 12.8% wynik SWEMWBS 18 lub niższy. Takie odsetki opisuj jako „wyniki sugerujące potrzebę dalszej oceny”, a nie jako częstość depresji w próbie.

Jak opisać WEMWBS i SWEMWBS w pracy

Wzory poniżej zawierają liczby z przykładu. Nawiasy kwadratowe uzupełnij danymi z wersji, której użyłeś. Ogólny schemat opisu narzędzia pokazuje poradnik opis narzędzia badawczego – wzór.

Gotowe zdania o rzetelności znajdziesz we wzorze raportowania alfy Cronbacha.

Licencja i polska wersja

WEMWBS jest chroniona prawem autorskim, a do jej użycia potrzebna jest licencja odpowiednia do celu: dla NHS, komercyjna albo niekomercyjna (University of Warwick, b.d.). Licencję niekomercyjną mogą uzyskać m.in. uczelnie. Rejestracja daje dostęp do przewodników dla użytkowników i dostępnych tłumaczeń, a licencja obowiązuje 12 miesięcy. Przed badaniem przeczytaj warunki na stronie Uniwersytetu Warwick i ustal z promotorem, kto składa wniosek: uczelnia czy Ty. Tłumaczenie bierz z zasobów udostępnianych po rejestracji, a nie z przypadkowych plików w internecie. Jeśli korzystasz z polskiej adaptacji opisanej w literaturze, jej właściwości i ewentualne normy bierz z publikacji adaptacji. Jak szukać narzędzi i prosić o zgodę, opisuje poradnik gdzie znaleźć kwestionariusze psychologiczne.

Autorzy zastrzegają też, że skala jest przeznaczona do samodzielnego wypełniania, a okres dwóch tygodni ma pozostać bez zmian. Jeśli odczytujesz pozycje osobie badanej, odpowiedzi mogą być bardziej pozytywne.

# B130 – WEMWBS i SWEMWBS: suma 14 pozycji, wynik surowy SWEMWBS z 7 pozycji, przeliczenie na wynik metryczny,
# rzetelność, struktura, punkty podziału i zgodność kategorii (dane symulowane, set.seed(13030)).
# 300 osób studiujących; odpowiedzi 1–5 na 14 pozycji WEMWBS (w1–w14). Treści pozycji nie podajemy.
# Zasady (Tennant i in., 2007; Stewart-Brown i in., 2009): WEMWBS = suma 14 pozycji (14–70), bez odwracania;
# SWEMWBS = suma pozycji 1, 2, 3, 6, 7, 9, 11 (7–35), przeliczona według tabeli 3 ze Stewart-Brown i in. (2009).
suppressPackageStartupMessages({ library(psych); library(lavaan); library(semTools) })
set.seed(13030)
n <- 300
eta <- rnorm(n)
lam <- c(.70, .72, .62, .60, .58, .71, .66, .74, .64, .73, .60, .62, .65, .72)
progi <- c(-2.3, -1.25, -0.05, 1.30)
odp <- sapply(lam, function(l) findInterval(l * eta + rnorm(n, 0, sqrt(1 - l^2)), progi) + 1)
colnames(odp) <- paste0("w", 1:14)
dane <- data.frame(id = 1:n, odp)
dane$w8[c(44, 260)] <- NA                                             # dwie osoby pominęły pozycję 8 (spoza SWEMWBS)
write.csv(dane, "../wemwbs-dane-przyklad.csv", row.names = FALSE)    # plik do pobrania

# Krok 1. Kontrola kodowania: tylko 1–5 albo brak
wem <- paste0("w", 1:14)
swem <- paste0("w", c(1, 2, 3, 6, 7, 9, 11))
sapply(dane[, wem], function(x) all(x %in% c(1:5, NA)))
colSums(is.na(dane[, wem]))[colSums(is.na(dane[, wem])) > 0]

# Krok 2. WEMWBS: suma 14 pozycji (14–70), bez odwracania
dane$WEMWBS <- rowSums(dane[, wem])
# Krok 3. SWEMWBS: suma 7 pozycji (7–35), potem przeliczenie na wynik metryczny (tabela 3, Stewart-Brown i in., 2009)
przelicz <- data.frame(surowy = 7:35,
  metryczny = c(7.00, 9.51, 11.25, 12.40, 13.33, 14.08, 14.75, 15.32, 15.84, 16.36, 16.88, 17.43, 17.98, 18.59, 19.25,
                19.98, 20.73, 21.54, 22.35, 23.21, 24.11, 25.03, 26.02, 27.03, 28.13, 29.31, 30.70, 32.55, 35.00))
dane$SWEMWBS_surowy <- rowSums(dane[, swem])
dane$SWEMWBS <- przelicz$metryczny[match(dane$SWEMWBS_surowy, przelicz$surowy)]
c(WEMWBS = sum(!is.na(dane$WEMWBS)), SWEMWBS = sum(!is.na(dane$SWEMWBS)))

opis <- function(v) round(c(M = mean(v, na.rm = TRUE), SD = sd(v, na.rm = TRUE), Me = median(v, na.rm = TRUE),
                            min = min(v, na.rm = TRUE), max = max(v, na.rm = TRUE), skosnosc = psych::skew(v)), 2)
rbind(WEMWBS = opis(dane$WEMWBS), SWEMWBS_surowy = opis(dane$SWEMWBS_surowy), SWEMWBS_metryczny = opis(dane$SWEMWBS))
c(n_70 = sum(dane$WEMWBS == 70, na.rm = TRUE), n_14 = sum(dane$WEMWBS == 14, na.rm = TRUE),
  n_35 = sum(dane$SWEMWBS_surowy == 35), n_7 = sum(dane$SWEMWBS_surowy == 7))

# Ile zmienia przeliczenie: różnica wynik metryczny − surowy
round(range(przelicz$metryczny - przelicz$surowy), 2)
transform(przelicz[przelicz$surowy %in% c(7, 9, 14, 21, 25, 28, 33, 35), ], roznica = metryczny - surowy)

# Krok 4. Rzetelność: alfa (95% CI Feldta) i omega dla obu wersji
pel <- dane[!is.na(dane$WEMWBS), ]
aw <- alpha(pel[, wem], check.keys = FALSE, warnings = FALSE)
as <- alpha(dane[, swem], check.keys = FALSE, warnings = FALSE)
round(rbind(WEMWBS = c(alfa = aw$total$raw_alpha, lo = aw$feldt$lower.ci[[1]], hi = aw$feldt$upper.ci[[1]]),
            SWEMWBS = c(as$total$raw_alpha, as$feldt$lower.ci[[1]], as$feldt$upper.ci[[1]])), 3)
round(range(aw$item.stats$r.drop), 2)
ow <- unlist(compRelSEM(cfa(paste("F =~", paste(wem, collapse = " + ")), data = pel, std.lv = TRUE)))[[1]]
os <- unlist(compRelSEM(cfa(paste("F =~", paste(swem, collapse = " + ")), data = dane, std.lv = TRUE)))[[1]]
round(c(omega_WEMWBS = ow, omega_SWEMWBS = os), 3)

# Krok 5. Jednoczynnikowa CFA WEMWBS na pozycjach porządkowych (WLSMV)
m1 <- cfa(paste("WB =~", paste(wem, collapse = " + ")), data = pel, ordered = TRUE, estimator = "WLSMV", std.lv = TRUE)
round(fitMeasures(m1, c("chisq.scaled", "df.scaled", "pvalue.scaled", "cfi.scaled", "tli.scaled", "rmsea.scaled", "srmr")), 3)
std <- standardizedSolution(m1)
round(range(std$est.std[std$op == "=~"]), 2)

# Krok 6. Zgodność obu wersji: korelacje
round(c(pearson = cor(pel$WEMWBS, pel$SWEMWBS), spearman = cor(pel$WEMWBS, pel$SWEMWBS, method = "spearman")), 3)

# Krok 7. Punkty podziału ze strony autorów (Warwick): ±1 SD w populacji Wielkiej Brytanii
kat_w <- cut(pel$WEMWBS, c(13, 42, 59, 70), labels = c("niski", "przeciętny", "wysoki"))      # 14–42, 43–59, 60–70
kat_s <- cut(pel$SWEMWBS, c(6, 19.5, 27.49, 35), labels = c("niski", "przeciętny", "wysoki"))  # 7.0–19.5, …, 27.5–35.0
rbind(WEMWBS = table(kat_w), SWEMWBS = table(kat_s))
round(100 * rbind(WEMWBS = prop.table(table(kat_w)), SWEMWBS = prop.table(table(kat_s))), 1)
table(WEMWBS = kat_w, SWEMWBS = kat_s)
kw <- cohen.kappa(cbind(as.integer(kat_w), as.integer(kat_s)))
round(c(zgodnosc_proc = 100 * mean(kat_w == kat_s), kappa_wazona = kw$weighted.kappa), 3)

# Odniesienie do przesiewu depresji (benchmarking autorów): WEMWBS < 41 i 41–44; SWEMWBS ≤ 18 i powyżej 18 do 20
round(100 * c(WEMWBS_ponizej_41 = mean(pel$WEMWBS < 41), WEMWBS_41_44 = mean(pel$WEMWBS >= 41 & pel$WEMWBS <= 44),
              SWEMWBS_do_18 = mean(pel$SWEMWBS <= 18), SWEMWBS_18_20 = mean(pel$SWEMWBS > 18 & pel$SWEMWBS <= 20)), 1)

  w1   w2   w3   w4   w5   w6   w7   w8   w9  w10  w11  w12  w13  w14 
TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE 
w8 
 2 
 WEMWBS SWEMWBS 
    298     300 
                      M   SD    Me   min max skosnosc
WEMWBS            48.98 7.97 49.00 27.00  68     0.03
SWEMWBS_surowy    24.46 4.12 25.00 13.00  35    -0.08
SWEMWBS_metryczny 22.24 3.46 22.35 14.75  35     0.57
n_70 n_14 n_35  n_7 
   0    0    1    0 
[1] -2.98  2.40
   surowy metryczny roznica
1       7      7.00    0.00
3       9     11.25    2.25
8      14     15.32    1.32
15     21     19.25   -1.75
19     25     22.35   -2.65
22     28     25.03   -2.97
27     33     30.70   -2.30
29     35     35.00    0.00
         alfa    lo    hi
WEMWBS  0.909 0.893 0.923
SWEMWBS 0.830 0.798 0.857
[1] 0.49 0.71
 omega_WEMWBS omega_SWEMWBS 
        0.910         0.832 
 chisq.scaled     df.scaled pvalue.scaled    cfi.scaled    tli.scaled  rmsea.scaled          srmr 
       84.178        77.000         0.269         0.998         0.998         0.018         0.034 
[1] 0.56 0.80
 pearson spearman 
   0.948    0.948 
        niski przeciętny wysoki
WEMWBS     62        208     28
SWEMWBS    70        204     24
        niski przeciętny wysoki
WEMWBS   20.8       69.8    9.4
SWEMWBS  23.5       68.5    8.1
            SWEMWBS
WEMWBS       niski przeciętny wysoki
  niski         56          6      0
  przeciętny    14        192      2
  wysoki         0          6     22
zgodnosc_proc  kappa_wazona 
       90.604         0.839 
WEMWBS_ponizej_41      WEMWBS_41_44     SWEMWBS_do_18     SWEMWBS_18_20 
             15.1              14.1              12.8              18.5 

Najczęstsze błędy

• Raportowanie surowej sumy SWEMWBS jako wyniku. Progi i normy dotyczą wyniku metrycznego, a różnica sięga 3 punktów.
• Liczenie SWEMWBS z niewłaściwych pozycji. Gdy używasz pełnej skali, weź pozycje 1, 2, 3, 6, 7, 9 i 11.
• Średnia z pozycji zamiast sumy w WEMWBS. Uniemożliwia porównanie z normami i progami.
• Traktowanie progu depresji jak diagnozy. To przybliżenie oparte na innym kwestionariuszu, a nie rozpoznanie.
• Mieszanie progów z różnych źródeł i brak informacji, które przyjęto.
• Użycie skali bez licencji albo tłumaczenia z niesprawdzonego źródła.

Jeśli nie wiesz, czy dobrze przeliczyłeś SWEMWBS albo jak porównać wyniki przed i po interwencji, możesz skorzystać z konsultacji w ramach oferty analizy statystyczne dla studentów. Wyniki musisz jednak rozumieć i umieć obronić samodzielnie.

Najczęstsze pytania

Jak przeliczyć wynik SWEMWBS na wynik metryczny?

Zsumuj siedem pozycji (7–35) i odczytaj wartość z tabeli przeliczeniowej opublikowanej przez Stewart-Brown i in. (2009), np. 21 odpowiada 19.25, a 28 odpowiada 25.03. W R zrobisz to funkcją match() na wektorze z tabelą. Progi i normy SWEMWBS dotyczą wyniku metrycznego.

Które pozycje WEMWBS tworzą SWEMWBS?

SWEMWBS tworzą pozycje 1, 2, 3, 6, 7, 9 i 11 pełnej skali. Jeśli zebrałeś odpowiedzi na wszystkie 14 pozycji, możesz policzyć z nich oba wyniki, a potem przeliczyć sumę siedmiu pozycji na wynik metryczny.

Jaki wynik WEMWBS oznacza niski dobrostan?

Strona autorów podaje przedział 14–42 jako dolne 15% wyników w populacji brytyjskiej (średnia −1 SD) oraz 60–70 jako górne 15%. Te granice są umowne. Wyniki 41–44 i poniżej 41 odniesiono do kwestionariusza depresji, ale to sygnał do dalszej oceny, a nie diagnoza.

Czy na użycie WEMWBS w pracy magisterskiej potrzebna jest licencja?

Tak. Według strony Uniwersytetu Warwick skala jest chroniona prawem autorskim, a użytkownik potrzebuje licencji odpowiedniej do celu; uczelnie mogą uzyskać licencję niekomercyjną po rejestracji. Warunki sprawdź na stronie autorów przed rozpoczęciem badania.

O ile musi zmienić się wynik WEMWBS, żeby zmiana była istotna?

Strona autorów podaje minimalną ważną zmianę od 3 do 8 punktów dla WEMWBS i od 1 do 3 punktów dla SWEMWBS, zależnie od metody. Przy ocenie zmiany u pojedynczych osób uwzględnij też błąd pomiaru, np. wskaźnik RCI.

Powiązane hasła

Przeczytaj też

@article{maheswaran2012wemwbs, author={Maheswaran, Hendramoorthy and Weich, Scott and Powell, John and Stewart-Brown, Sarah}, title={{Evaluating the responsiveness of the Warwick Edinburgh Mental Well-Being Scale (WEMWBS): Group and individual level analysis}}, journal={Health and Quality of Life Outcomes}, year={2012}, volume={10}, number={1}, eid={156}, doi={10.1186/1477-7525-10-156}}

@article{mcneish2018thanks, author={McNeish, Daniel}, title={{Thanks coefficient alpha, we’ll take it from here}}, journal={Psychological Methods}, year={2018}, volume={23}, number={3}, pages={412--433}, doi={10.1037/met0000144}}

@article{ngfat2017swemwbs, author={Ng Fat, Linda and Scholes, Shaun and Boniface, Sadie and Mindell, Jennifer and Stewart-Brown, Sarah}, title={{Evaluating and establishing national norms for mental wellbeing using the short Warwick–Edinburgh Mental Well-being Scale (SWEMWBS): Findings from the Health Survey for England}}, journal={Quality of Life Research}, year={2017}, volume={26}, number={5}, pages={1129--1144}, doi={10.1007/s11136-016-1454-8}}

@article{shah2018swemwbs, author={Shah, Neha and Cader, Mizaya and Andrews, William P. and Wijesekera, Dilini and Stewart-Brown, Sarah L.}, title={{Responsiveness of the Short Warwick Edinburgh Mental Well-Being Scale (SWEMWBS): Evaluation a clinical sample}}, journal={Health and Quality of Life Outcomes}, year={2018}, volume={16}, number={1}, eid={239}, doi={10.1186/s12955-018-1060-2}}

@article{stewartbrown2009swemwbs, author={Stewart-Brown, Sarah and Tennant, Alan and Tennant, Ruth and Platt, Stephen and Parkinson, Jane and Weich, Scott}, title={{Internal construct validity of the Warwick-Edinburgh Mental Well-being Scale (WEMWBS): A Rasch analysis using data from the Scottish Health Education Population Survey}}, journal={Health and Quality of Life Outcomes}, year={2009}, volume={7}, number={1}, eid={15}, doi={10.1186/1477-7525-7-15}}

@article{tennant2007wemwbs, author={Tennant, Ruth and Hiller, Louise and Fishwick, Ruth and Platt, Stephen and Joseph, Stephen and Weich, Scott and Parkinson, Jane and Secker, Jenny and Stewart-Brown, Sarah}, title={{The Warwick-Edinburgh Mental Well-being Scale (WEMWBS): Development and UK validation}}, journal={Health and Quality of Life Outcomes}, year={2007}, volume={5}, number={1}, eid={63}, doi={10.1186/1477-7525-5-63}}

@misc{warwickwemwbsweb, author={{University of Warwick}}, title={{WEMWBS: How it works}}, publisher={University of Warwick}, url={https://warwick.ac.uk/services/innovations/wemwbs/how/}}