Статистические методы анализа опосредования Д.В. Люсин Институт психологии им. Л.С. Выготского РГГУ Институт психологии РАН.

Презентация:



Advertisements
Похожие презентации
Существует ли универсальная способность распознавания эмоциональной окраски стимулов разного типа? Пермогорский М.С. аспирант, Лаборатория когнитивных.
Advertisements

Д.В. Люсин, ИП им. Л.С. Выготского РГГУ, Институт психологии РАН. В.В. Овсянникова, ИП им. Л.С. Выготского РГГУ. Измерение способности к распознаванию.
Связи эмоционального интеллекта с общим интеллектом Д.В. Люсин Институт психологии им. Л.С. Выготского, РГГУ Институт психологии РАН.
Связь эффективности эмоционального зрительного поиска с эмоциональным интеллектом Овсянникова В.В. Институт психологии им. Л.С. Выготского РГГУ
Теория статистики Корреляционно-регрессионный анализ: статистическое моделирование зависимостей Часть 1. 1.
Когнитивные механизмы влияния эмоциональных состояний на креативность Абисалова Елизавета, Институт психологии, РГГУ.
Возможности диагностики эмоционального интеллекта в период ранней зрелости Научный руководитель: к. психол. наук, доцент Волкова М. Н. 1.
«Линейная регрессия и корреляция: смысл и оценка параметров»
Свойства коэффициентов регрессии и проверка гипотез.
Лекция 7 Постникова Ольга Алексеевна1 Тема. Элементы теории корреляции
1 Новая математическая модель линейной регрессии между двумя физическими величинами с учетом их случайных погрешностей Щелканов Николай Николаевич г. Томск.
ИЗУЧЕНИЕ ПСИХОЛОГИЧЕСКИХ ОСОБЕННОСТЕЙ ПОДРОСТКОВ (НА ПРИМЕРЕ АГРЕССИВНОСТИ И МОТИВАЦИИ К УСПЕХУ) Выполнила Ивкина Елена 1 курс факультета психологии ГУ-ВШЭ.
Определение. Случайная величина имеет нормальное распределение вероятностей с параметрами и 2, если ее плотность распределения задается формулой:
Модель: Y = X + u Нулевая гипотеза: Альтернативная гипотеза: ПРОВЕРКА ГИПОТЕЗ СВЯЗАННЫХ С КОЭФФИЦИЕНТАМИ РЕГРЕССИИ Проверка нулевой гипотезы, что.
ЛЕКЦИЯ 8 КОРРЕЛЯЦИОННО- РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ. МОДЕЛИРОВАНИЕ СВЯЗЕЙ.
Парная линейная корреляция. Метод наименьших квадратов Задача: найти оценки параметров a и b такие, что остаток в i-ом наблюдении (отклонение наблюдаемого.
Кандидат технических наук, доцент Поляков Константин Львович Учебный курс Эконометрика: идентификация, оценивание и анализ статических моделей Лекция 7.
Программа «Путь к успеху» - представление о личности, социальные роли, самооценка, барьеры в общении, связь эмоц.сферы и тела, способы выражения эмоций,
Корреляция Примеры 1. Менеджер интересуется, зависит ли объем продаж в этом месяце от объема рекламы в этом же периоде? 2. Преподаватель хочет выяснить,
Фиктивные переменные. Опр. Фиктивная переменная – сконструированная количественная переменная, описывающая качественные факторы Примеры качественных факторов:
Транксрипт:

Статистические методы анализа опосредования Д.В. Люсин Институт психологии им. Л.С. Выготского РГГУ Институт психологии РАН

Опосредование XY Опосредование – влияние на связь третьей переменной. R. Baron & D. Kenny, 1986: Различение модерации и медиации

Модерация M X X x MX x M Y

Пример модерации Фермент (M) Препарат (X) Взаимо- действие (X x M) Повышение артериального давления (Y)

Пример модерации Кол-во повторений (X) Взаимо- действие (X x M) Степень овладения навыком (Y) Внутренняя мотивация (M)

Медиация X M Y

Пример медиации IQ (X) С/эффектив- ность в интел. сфере (M) Эффектив- ность решения анаграмм (Y)

Пример медиации (О.М.К.) Эмоциональ- ная окрашен- ность стимула (X) Эмоциональ- ное состоя- ние (M) Пере-/ недооценка длительности (Y)

Анализ модерации Если X и M бинарныеANOVA 2x2 c взаимодействием Если X континуальная,Сравнить для каждой M бинарнаяподвыборки r или b (это лучше ) Если X и M континуальныеИерархический регрессионный анализ (вообще-то универсальный метод)

Анализ модерации Иерархический регрессионный анализ 1-й этап: в качестве предикторов вводятся X и M 2-й этап: произведение X и M Важно: надо провести центрацию X и M, чтобы снять коллинеарность предикторов Т.е. предикторы X' = X – X ср, M' = M – M ср, X'M'

Пример анализа модерации Точность распознавания эмоций людей (X) Взаимо- действие (X x M) Точность распознавания эмоций в музыке (Y) Тип слушателя эксперт.-эмоц. (M)

Пример анализа модерации Гипотеза: положительная корреляция между точностью распознавания эмоций при социальной перцепции и при восприятии музыки будет выше для слушателей экспертного типа по сравнению со слушателями эмоционального типа. Т.е. тип слушателя – возможный модератор, опосредующий связь между точностью распознавания эмоций при социальной перцепции и при восприятии музыки

Пример анализа модерации Слушатели эмоционального типа (Балл по опроснику медианы), N = 25 Слушатели экспертного типа (Балл по опроснику > медианы), N = 21 r = 0.229, p = r = 0.600, p = Первый метод: сравнение коэффициентов корреляции Различие между этими двумя коэффициентами не значимо (p = 0.07)

Пример анализа модерации ModelAdjusted R Square R Square Change F ChangeSig. F Change 1. Predictors: Listener Type, Videotest Predictors: Listener Type. Videotest. Listener Type x Videotest Второй метод: иерархический регрессионный анализ Model bSEβtp 1(Constant) Videotest Listener Type (Constant) Videotest Listener Type Vid x LisType

Анализ медиации X M Y a c' b c Шаг 1. Регрессия Y на X Шаг 2. Регрессия M на X Шаг 3. Регрессия Y на M при контроле X Шаг 4. Регрессия Y на X при контроле M будет ли значимое снижение с по сравнению с шагом 1?

Анализ медиации X M Y a c' b c Шаги 3 и 4 делаются в одном регрессионном анализе с принудительным включением предикторов (Enter), где Y – критерий, X и M – предикторы. Величина медиации = c – c' Полная медиация, если c' = 0

Анализ медиации X M Y a c' b c Проверка значимости медиации c – c' = ab z =

Проблемы при анализе медиации X M Y a c' b c Каузальные vs. корреляционные связи (влияние vs. предсказание) Проксимальная (a) vs дистальная (b) медиация

Положитель- ное активное настроение Когнитив- ная гибкость Оригиналь- ность β= 0.14* β= 0.01 β= 0.75*** β= 0.11* Пример анализа медиации DeDreu et al., 2008

Спасибо за внимание Спасибо за внимание