| |
лекарство19111191112111124111331-1-1351-1-1361-1-1371-1-123-11-129-11-127-11-1
29-11-128-1-1133-1-1132-1-1134-1-11 Результаты регрессионного анализа:
— уравнение: показатель депрессии = 28,69 — 0,69 х пол — 4,81 х лекарство —
2,44 (пол х лекарство);
— коэффициент множественной корреляции R = 0,93;
— коэффициент множественной детерминации R2 = 0,87.
Таблица 5. Проверка значимости весов предикторов (коэффициентов регрессии)
Предикторbtt2 (c)Пол-0,69-1,141,29Лекарство-4,81-7,9663,30Пол х лекарство-2,44
-4,0316,24 a) Мужской пол кодируется 1, женский -1.
b) Принимающие лекарство кодируются 1, не принимающие лекарство -1
c) Эти значения t2 идентичны значениям F-отношения в табл. 1.
Хотя взаимодействия в моделях традиционного дисперсионного анализа могут
рассматриваться как частные случаи переменных-модераторов во множественной
регрессии, регрессионные модели яв-ся более общими, так как применимы к
непрерывным и коррелированным, а не только к категорийным и некоррелированным
предикторам. В тех случаях, где используются коррелированные предикторы и
модераторы, для оценки статистической значимости модераторов рекомендуется
применять иерархические модели множественной регрессии.
См. также Каузальное мышление, Исследование методом двойного ослепления,
Вероятность, Методология (научных) исследований, Статистика в психологии
Р. Р. Холден
Множественная регрессия (multiple regression)
М. p. — метод многомерного анализа, посредством к-рого зависимая переменная
(или критерий) Y связывается с совокупностью независимых переменных (или
предикторов) X посредством линейного уравнения:
Y' = а + b1Х1 + b2Х2 + ... + bkXk.
Коэффициенты регрессии или, по-другому, весовые коэффициенты b обычно
определяют методом наименьших квадратов, минимизируя сумму квадратов отклонений
фактических значений зависимой переменной от соотв. предсказанных значений.
При «пошаговом» («stepwise») подходе переменные добавляются (или удаляются)
по одному за раз к (из) совокупности независимых переменных до тех пор, пока
изменения не становятся статистически незначимыми (или значимыми). Кроме того,
совокупность переменных может добавляться (или удаляться) в целях оценки их
вклада в множественную корреляцию; в этом случае для определения статистической
значимости их эффекта применяется F-критерий. Нелинейные связи можно оценить
путем включения в правую часть уравнения регрессии членов более высокого
порядка и/или мультипликативных членов.
Веса или коэффициенты регрессии определяются с наибольшей надежностью в тех
случаях, когда независимые переменные являются относительно некоррелированными.
Наличие высоких интеркорреляций между нек-рыми из них называется
«мультиколлинеарностью» и приводит к получению коэффициентов регрессии,
величина к-рых может заметно и нерегулярно изменяться от выборки к выборке. М.
р. широко применяется для решения следующих задач.
1. Получение наилучшего линейного уравнения прогноза.
2. Контроль за смешиванием переменных (факторов).
3. Оценка вклада определенной совокупности переменных.
4. Объяснение сложного на вид многомерного комплекса взаимосвязей.
5. Проведение дисперсионного и ковариационного анализов посредством
кодирования уровней независимых переменных.
См. также Множественная корреляция, Методы многомерного анализа
Б. Фрухтер
Множественная семейная терапия (multiple family therapy)
М. с. т. представляет собой подход к решению проблем, разработанный
покойным Питером Лакёром. Метод осн. на его опыте работы со стационарными
больными шизофренией и представляет собой комбинацию параметров групповой
терапии и совместной семейной терапии. Согласно его гипотезе, сеансы
одновременной терапии неск. семей дают членам семьи благоприятные возможности
для идентификации с другими, что может вести к решению практ. проблем.
В М. с. т. движущей терапевтической силой является не перенос, а
идентификация; это означает, что один индивидуум стремится походить на другого
или соперничать с ним. Потребность в идентификации и принятии наиболее важна в
семьях с больными шизофренией, поскольку наличие такого больного чревато соц.
изоляцией семьи. Вследствие этого между членами семьи часто возникают
напряженные отношения, вынуждающие их искать поддержки у окружающих. М. с. т.
имеет целью лечебное воздействие семей друг на друга, в то время как главным
источником лечебного эффекта в индивидуальной терапии является психотерапевт.
Хотя М. с. т. обязана своим происхождением работой с семьями шизофренных
больных, ее применение сейчас знач. расширилось и не ограничивается уже
исключительно этим контингентом. В ее основе есть 2 предпосылки: а) в семьях
можно обнаружить как силу, так и слабость, и б) люди могут учиться друг у друга
благодаря идентификации и непрямому научению.
Структура
Семья может оказывать как целебное, так и патогенное воздействие. В ходе
своего развития человек многому обучается в семье. Теория М. с. т. исходит из
того, что, хотя индивидуум или семья могут обнаруживать несостоятельность в
какой-то области, они могут проявлять силу в другой. Метод Лакёра и его коллег
|
|
