2,315 matches
-
ascultării absolute și al abandonării definitive în mâinile lui Dumnezeu (tundere religioasă) sau ale țării sale (tunsoarea strictă a militarilor). Coada de cal, codițele, elasticele, panglicile au aceeași semnificație, dar trimit și la stadiul infantil. Pot fi deci indiciul unei regresii (voluntare sau impuse) la o epocă anterioară a vieții subiectului. Modul de pieptănare a părului este semnificativ pentru psihologia individuală, precum și pentru valorile societății, iar coaforul este agentul transformării respective. Părul este așadar un mod aparte de exprimare simbolică. Este
[Corola-publishinghouse/Science/2329_a_3654]
-
se regăsește în faptul de a scuipa, semn al disprețului și respingerii, sau în curgerea balelor, expresie a invidiei și geloziei. În plus, balele sunt asociate atât cu bebelușul, cât și cu bătrânul senil, și marchează în ambele cazuri o regresie, o lipsă de control, o situație de dependență. Există însă cazuri în care scuipatul benefic și protector. Însoțește, din acest motiv, jurământul, sau lupta (boxerul care scuipă în mănuși, pentru a-și spori forța). A crea, artă A crea sau
[Corola-publishinghouse/Science/2329_a_3654]
-
doar un miraj și îl pune în gardă pe cel ce visează cu privire la iluziile pe care și le face. Crede că a ajuns deja unde și-a propus, dar drumul este încă lung. Dezordine, haos În plan psihologic, dezordinea evocă regresia și este rezultanta terifiantă a pierderii de repere, a exploziei sau a divizării sinelui. Este sinonimă cu confuzia, la extremă cu nebunia. Este, prin urmare, ceea ce amenință individul care se rătăcește pe drumuri greșite. Vezi Prăpastie. Distrugere, a distruge Simbolistica
[Corola-publishinghouse/Science/2329_a_3654]
-
SOP (Eisenberger et al., 2002Ă. Chiar dacă itemii conțin cuvinte similare, termenii „organizație”, „superior direct” și „departamentul de resurse umane” trimit către entități distincte, ceea ce face că evaluările subiecților să fie distincte. Testarea ipotezelor 1 și 2 a fost realizată cu ajutorul regresiei multiple liniare. O cerință importantă este că variabilele independente să nu coreleze între ele, dar trebuie să coreleze cu variabilă criteriu. Deoarece în matricea corelațiilor din tabelul 1 se observă o corelație între SPS și SPDRU, aceasta corelație a fost
Revista de psihologie organizațională () [Corola-publishinghouse/Science/2246_a_3571]
-
între ele, dar trebuie să coreleze cu variabilă criteriu. Deoarece în matricea corelațiilor din tabelul 1 se observă o corelație între SPS și SPDRU, aceasta corelație a fost corectata prin metoda Bonferonni, devenind nesemnificativă, deci variabilele pot fi introduse în regresie. Tabel 2 Regesia multiplă simplă pentru suportul organizațional perceput Predictori β SPS .75* SPDRU .49* Notă. F (2, 39Ă = 26,52, p < .05; R² = .57; R²adj = .55 * p < .05 Aceste valori arată că cele două variabile predictor influențează împreună variația
Revista de psihologie organizațională () [Corola-publishinghouse/Science/2246_a_3571]
-
valori arată că cele două variabile predictor influențează împreună variația variabilei criteriu. Valoarea lui R²adj ne arată că 55% din variația suportului organizațional perceput este explicată de suportul perceput din partea superiorului direct și din partea departamentului de resurse umane. Analiza prin regresie multiplă ierarhică a fost utilizată pentru a testa relația de mediere presupusa în ipotezele 3 și 4, iar rezultatele sunt prezentate în tabelul 3. Relația de mediere necesită îndeplinirea următoarelor condiții (Baron și Kenny, 1986, cît în. Kuvaas, 2006Ă: Variabilele
Revista de psihologie organizațională () [Corola-publishinghouse/Science/2246_a_3571]
-
p<.05Ă. Variabilă mediatoare, în cazul nostru SOP, trebuie să se asocieze cu variabilă dependența, intenția de a părăsi organizația condiție verificată în pasul 3 din tabelul 3 (β=-.34, p<.05Ă După ce variabilă mediatoare este introdusă în modelul de regresie, relația dintre variabilele independente și variabilă dependența trebuie fie să dispară (mediere totalăă, fie să se diminueze semnificativ (mediere parțialăă; în cazul de față, suportul organizațional perceput mediază total relația dintre dintre SPS și SPDRU, pe de o parte, și
Revista de psihologie organizațională () [Corola-publishinghouse/Science/2246_a_3571]
-
dintre suportul perceput din partea agenților organizaționali sau din partea organizației și intenția de a părăsi organizația poate fi influențată de alte variabile demografice (Eisenberger și Armeli, 1999Ă, variabilă vechime a fost introdusă în model pentru a putea fi controlată. Tabel 3 Regresia multiplă ierarhică pentru intenția de a părăsi organizația Pașii regresiei β R²adj F (2, 39Ă Pasul 1 .61* 65.27* Vechimea .78* Pasul 2 .72* 37.14* Vechime .44 * SPS -.28* SPDRU -.26* Pasul 3 .76* 34.16* Vechime .31
Revista de psihologie organizațională () [Corola-publishinghouse/Science/2246_a_3571]
-
intenția de a părăsi organizația poate fi influențată de alte variabile demografice (Eisenberger și Armeli, 1999Ă, variabilă vechime a fost introdusă în model pentru a putea fi controlată. Tabel 3 Regresia multiplă ierarhică pentru intenția de a părăsi organizația Pașii regresiei β R²adj F (2, 39Ă Pasul 1 .61* 65.27* Vechimea .78* Pasul 2 .72* 37.14* Vechime .44 * SPS -.28* SPDRU -.26* Pasul 3 .76* 34.16* Vechime .31* SPS -.17 SPDRU -.19 SOP -.34* * p < .05 Efectul de
Revista de psihologie organizațională () [Corola-publishinghouse/Science/2246_a_3571]
-
de la sine înțeles, așa cum este de la sine înțeles că oricine știe ce este o adunare, un număr întreg sau un triunghi. Dincolo de cunoașterea acestor lucruri elementare, pentru a înțelege cât mai bine tehnicile prezentate în acest volum este necesară cunoașterea regresiei liniare multiple (prezentată în detaliu în cartea menționată mai sus) și a procesului de testare a ipotezelor statistice. Pe de altă parte, sunt prezentate cu mare atenție noțiuni precum distanță, similaritate, proximitate, măsurare, validitate și fidelitate, dimensionalitate a datelor. Un
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
fiecare dintre obiectele sau cazurile din eșantion. Ca atare, multe tehnici de analiză multivariată sunt extensii ale analizei univariate (analiza distribuției de frecvență a unei variabile) și ale analizei bivariate (analiza tabelelor de contingență, analiza de corelație, analiza de varianță, regresia simplă)1. Regresia liniară multiplă, de exemplu, este o extensie a regresiei liniare simple,astfel încât sunt incluse mai multe variabile independente în explicarea variabilei dependente. Aceste metode reprezintă o modalitate de a obține printr-o singură analiză rezultatele care s-
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
sau cazurile din eșantion. Ca atare, multe tehnici de analiză multivariată sunt extensii ale analizei univariate (analiza distribuției de frecvență a unei variabile) și ale analizei bivariate (analiza tabelelor de contingență, analiza de corelație, analiza de varianță, regresia simplă)1. Regresia liniară multiplă, de exemplu, este o extensie a regresiei liniare simple,astfel încât sunt incluse mai multe variabile independente în explicarea variabilei dependente. Aceste metode reprezintă o modalitate de a obține printr-o singură analiză rezultatele care s-ar obține prin
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
analiză multivariată sunt extensii ale analizei univariate (analiza distribuției de frecvență a unei variabile) și ale analizei bivariate (analiza tabelelor de contingență, analiza de corelație, analiza de varianță, regresia simplă)1. Regresia liniară multiplă, de exemplu, este o extensie a regresiei liniare simple,astfel încât sunt incluse mai multe variabile independente în explicarea variabilei dependente. Aceste metode reprezintă o modalitate de a obține printr-o singură analiză rezultatele care s-ar obține prin realizarea mai multor analize univariate sau bivariate. Dar multe
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
pentru variabila X1. În general coeficienții bi1, bi2, ..., bin sunt saturațiile factorilor F1, F2, ... Fn pentru fiecare variabilă Xi, i = 1, 2, ..., m1. Având în vedere forma ecuațiilor care descriu modelul factorial, saturațiile pot fi interpretate și drept coeficienți de regresie standardizați, unde variabilele dependente sunt variabilele observate X1, X2, ..., Xm, iar factorii sunt variabilele independente. Matricea alcătuită din saturațiile factoriale pentru fiecare variabilă observată se numește matrice factorială 2. Estimarea saturațiilor este unul dintre pașii principali în realizarea unei analize
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
U2 Cov(F1,U1) = 0 sau r(F1,U1) = 0 Cov(F1,U2) = 0 r(F1,U2) = 0 Cov(U1,U2) = 0 r(U1,U2) = 0 Saturația factorului F1 pentru variabila X1, notată cu b11, poate fi considerată coeficientul de regresie standardizat pentru regresia lui X1 după F1, iar saturația factorului F2 pentru variabila X2, b21 , poate fi considerată coeficientul de regresie standardizat pentru regresia lui X2 după F1. În continuare, vom încerca să aflăm în ce fel varianța variabilelor observate
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
U1) = 0 sau r(F1,U1) = 0 Cov(F1,U2) = 0 r(F1,U2) = 0 Cov(U1,U2) = 0 r(U1,U2) = 0 Saturația factorului F1 pentru variabila X1, notată cu b11, poate fi considerată coeficientul de regresie standardizat pentru regresia lui X1 după F1, iar saturația factorului F2 pentru variabila X2, b21 , poate fi considerată coeficientul de regresie standardizat pentru regresia lui X2 după F1. În continuare, vom încerca să aflăm în ce fel varianța variabilelor observate este determinată de
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
0 r(U1,U2) = 0 Saturația factorului F1 pentru variabila X1, notată cu b11, poate fi considerată coeficientul de regresie standardizat pentru regresia lui X1 după F1, iar saturația factorului F2 pentru variabila X2, b21 , poate fi considerată coeficientul de regresie standardizat pentru regresia lui X2 după F1. În continuare, vom încerca să aflăm în ce fel varianța variabilelor observate este determinată de factor, cum putem exprima covariația (corelația) dintre variabile și factor și în ce fel covariația (corelația) dintre X1
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
U2) = 0 Saturația factorului F1 pentru variabila X1, notată cu b11, poate fi considerată coeficientul de regresie standardizat pentru regresia lui X1 după F1, iar saturația factorului F2 pentru variabila X2, b21 , poate fi considerată coeficientul de regresie standardizat pentru regresia lui X2 după F1. În continuare, vom încerca să aflăm în ce fel varianța variabilelor observate este determinată de factor, cum putem exprima covariația (corelația) dintre variabile și factor și în ce fel covariația (corelația) dintre X1 și X2 este
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
factori interpretabili și substanțiali. Rotația oblică va conserva comunalitățile variabilelor, însă va transforma saturațiile factoriale și corelațiile dintre factorii extrași inițial și variabile. Așa cum am arătat în calculele dintr-o secțiune anterioară, saturațiile factoriale își păstrează sensul de coeficienți de regresie, dar, din moment ce factorii sunt corelați, ele nu mai sunt egale cu corelațiile dintre factori și variabile. Vom avea deci două matrice diferite, una de saturații factoriale (matricea factorială) și una de corelații între factori și variabile (matricea structurală)1. Metoda
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
un factor. Pe baza acestui model încercăm să estimăm valorile factorului comun (factorilor comuni). Voi descrie succint trei dintre metodele de estimare a scorurilor factoriale, care sunt disponibile în pachetul statistic SPSS. Prima dintre acestea este cea a estimatelor de regresie. Aceasta caută să obțină un factor astfel încât corelația între factorul latent (F) și scală () să fie maximizată sau, altfel formulat, diferențele ridicate la pătrat dintre factor și scală să fie minime (aceasta este metoda regresiei). Putem obține o soluție la
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
este cea a estimatelor de regresie. Aceasta caută să obțină un factor astfel încât corelația între factorul latent (F) și scală () să fie maximizată sau, altfel formulat, diferențele ridicate la pătrat dintre factor și scală să fie minime (aceasta este metoda regresiei). Putem obține o soluție la această problemă, căci avem la dispoziție saturațiile factoriale obținute prin analiza factorială (care sunt echivalente cu corelațiile dintre factor - care trebuie estimat - și variabilele observate - folosite ca predictori) și corelațiile dintre variabilele observate. Cea de
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
scalele create (factorii estimați) să fie ortogonale două câte două. În alegerea dintre acestea, cercetătorul trebuie să se orienteze atât în funcție de schema teoretică și condițiile de utilizare ulterioară a scalelor factoriale, cât și după proprietățile inerente metodei. Prima metodă, a regresiei, este cea mai bună atunci când dorim ca scala factorială să coreleze cât mai mult cu factorul latent respectiv. În ceea ce privește univocitatea unei scale, adică faptul că scala respectivă corelează doar cu factorul pe care se presupune că îl măsoară, și nu
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
f(x)=x. Acestea sunt principalele forme de funcții metrice (de intervale și de rapoarte) folosite de diferitele tipuri de scalare multidimensională. Specificarea funcției f, adică găsirea valorilor coeficienților a și b, se face printr-o metodă statistică des folosită, regresia liniară obținută prin metoda celor mai mici pătrate, pornind de la valorile date D (configurația inițială a punctelor) și Δ (proximitățile dintre obiecte). Funcțiile de transformare pot fi ordinale - ele păstrează rangul (ordinea) dintre proximități. Relația definită de f nu este
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
a transformatelor proximităților dintre obiecte care nu este explicată de model. Cu cât f-stress ia valori mai mici, cu atât modelul este mai bun. Interpretarea f-stress se face în termenii aceleiași logici folosite la interpretarea lui R2 în modelele de regresie: valoarea sa se îmbunătățește pe măsură ce creștem numărul de dimensiuni, așa cum valoarea lui R2 se îmbunătățește pe măsură ce introducem mai multe variabile explicative în modelul de regresie. Ca în cazul regresiei, și aici ne vom ghida urmând principiul simplității. Vom alege soluția
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
f-stress se face în termenii aceleiași logici folosite la interpretarea lui R2 în modelele de regresie: valoarea sa se îmbunătățește pe măsură ce creștem numărul de dimensiuni, așa cum valoarea lui R2 se îmbunătățește pe măsură ce introducem mai multe variabile explicative în modelul de regresie. Ca în cazul regresiei, și aici ne vom ghida urmând principiul simplității. Vom alege soluția acceptabilă cu cele mai puține dimensiuni. În afară de f-stress, în general programele statistice mai calculează alți câțiva indicatori de adecvare a modelului, care ne pot ghida
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]