Регресс личности: ФГБНУ НЦПЗ. ‹‹Общая психиатрия››

ФГБНУ НЦПЗ. ‹‹Общая психиатрия››

К негативным, или дефицитарным, состояниям относят множество обратимых или стойких нарушений — от астенизации психической деятельности до выраженного состояния психического маразма, включая изменения личности, амнестический синдром и состояние слабоумия.

Изменения личности. Личностные изменения достаточно разнообразны по своим проявлениям — от несвойственных личности астенических расстройств до регресса личности. Отдельные виды изменений личности излагаются в последовательности, отражающей их нарастание и углубление.

Астенизация психической деятельности — наиболее легкая форма негативных расстройств, проявляющаяся повышенной психической истощаемостью, признаками раздражительности, слабости, гиперестезии. Симптоматика астении и выраженность ее отдельных проявлений могут быть различны. Иногда имеется несоответствие между глубиной и стойкостью психической истощаемости и сравнительно небольшой умственной или физической нагрузкой.

Более глубокий вид негативных расстройств — субъективно ощущаемые больными изменения склада личности. Это проявляется изменением внутренних установок, эмоциональных реакций, оценки происходящего вокруг, отношения к окружающим. Объективно такие изменения нередко не констатируются. При углублении негативных расстройств возникают и объективно констатируемые изменения личности. В одних случаях речь идет о гипертрофии свойственных личности черт и заострении психопатических особенностей, в других — об изменении темперамента, всего склада личности с появлением не свойственных ей прежде черт психастенического, истерического, ипохондрического, параноического характера.

Дисгармония личности может выражаться в нажитой шизоидизации, проявляющейся оторванностью от окружающего, эгоцентризмом, рефлексией, интравертированностью, парадоксальностью эмоциональных реакций и поведения, обеднением эмоциональности, сочетающейся с хрупкостью чувств («дерево и стекло»), утратой эмоционального резонанса, невозможностью адекватной реакции на окружающие события, а также схематичностью мышления, отрывом его от реальности. В этих случаях отмечаются однообразие поведения, парадоксальная педантичность, отсутствие гибкости, падение активности и пассивная подчиняемость. Иногда наблюдается необычное сочетание бездеятельности и пассивности с незаурядными достижениями в каких-либо областях деятельности благодаря своеобразию и оригинальности позиций больного в технике, науке, искусстве.

Признаками дисгармонии личности могут быть постоянное чувство недовольства окружающим, раздражительность, чрезмерная истощаемость, снижение продуктивности мышления, легкие и поверхностные суждения, эгоцентризм, сужение интересов. Незначительные жизненные затруднения вызывают у больных затяжные состояния растерянности, беспомощности, безысходности.

Дисгармония может проявляться психопатоподобными изменениями личности со стойким повышением настроения, эйфорией, беспечностью, бездеятельностью, иногда раздражительностью, чрезмерной, часто неуместной и несоответствующей ситуации общительностью, фамильярностью, утратой чувства дистанции, отсутствием понимания неадекватности своего поведения.

Падение психического энергетического потенциала — свидетельство более глубокого изменения личности, выражающегося редукцией психической активности, продуктивности, невозможностью активно пользоваться имеющимся у больного объемом знаний, неспособностью усваивать новую информацию при сохраняющемся запасе профессиональных и иных знаний.

Снижение уровня личности и ее регресс — следующий этап развития негативных изменений. Обычно оно выражается в стойком падении активности и работоспособности, в сужении круга интересов, побледнении черт, присущих индивидуальности, повышенной утомляемости, раздражительной слабости, нерезко выраженных дисмнестических расстройствах. Дальнейшее же углубление черт изменения личности приводит к ее регрессу, более тяжелой степени различных клинических проявлений. В одних случаях речь идет о крайней взрывчатости, брутальности, аффективной лабильности, резком снижении адаптации, склонности к кверулянтским тенденциям; в других на первый план выступают эйфория с беспечностью, благодушием, бестолковостью, отсутствие критики, невозможность осмысления простых ситуаций, расторможение влечений.

Регресс поведения может проявляться аспонтанностью, резким сужением круга интересов, полным безразличием к окружающему.

Амнестический синдром — состояние, характеризующееся выраженными расстройствами памяти, а также глубокой степенью изменений личности. Для синдрома характерна прогрессирующая амнезия — наиболее типичный вид расстройства памяти. Его характеризуют закономерно последовательный распад памяти — от утраты приобретенных в последнее время новых знаний к утрате старого опыта, накопленных в прошлом знаний. Если вначале из памяти выпадает материал последних дней, месяцев, то в дальнейшем — уже последних лет, десятилетий. Воспоминания, приобретенные в раннем возрасте, а также наиболее организованные и автоматизированные знания сохраняются достаточно долго.

Амнестический синдром может проявляться также фиксационной амнезией, для которой характерны расстройства запоминания, амнестическая дезориентировка (больные не находят дом, квартиру, свою комнату). Больные не узнают знакомых, дальних родственников, а в дальнейшем и тех, с кем живут вместе многие годы, нередко принимая их за давно умерших родных. Затем расстраивается память и на события прошлого. Больные забывают возраст, имена ближайших родственников, в том числе и детей; нередко дочь воспринимается больным как сестра, муж — как отец и т.д.

Характерным признаком амнестического синдрома являются парамнезии — обманы памяти: воспоминания о событиях, в действительности не происходивших, — псевдореминисценции или смещенных во времени — конфабуляции (в настоящее время существует тенденция объединять конфабуляции и псевдореминисценции под общим термином «конфабуляции»). При расстройствах памяти возникают, как правило, конфабуляции обыденного содержания, которые как бы «замещают» пробелы памяти и определяются как «замещающие конфабуляции». В тех случаях, когда содержание конфабуляции отражает события, имевшие место в действительности и относящиеся к прошлому, чаще всего к молодым годам больного, говорят об

экмнезиях.

Возможно возникновение наплыва конфабуляции, сопровождающихся дезориентировкой в окружающей обстановке, ложными узнаваниями, бессвязностью мышления, — конфабуляторной спутанности.

В качестве парамнезий могут развиваться и криптомнезии — искажения памяти: события, о которых больной читал или слышал от окружающих, соотносятся больными к своей собственной личности; больной полагает, что они происходили или происходят в его жизни.

Слабоумие. К этой патологии относятся синдромы со стойким, малообратимым обеднением психической деятельности: ослабление познавательных процессов, обеднение чувств, изменения поведения. Усвоение новой информации практически невозможно, использование прошлого опыта крайне затруднено. Нарастание слабоумия сопровождается существенным изменением характера позитивных психопатологических расстройств. Если имеют место галлюцинации, то они бледнеют и возникают эпизодически; бредовые концепции распадаются на отдельные фрагменты и перестают определять состояние и поведение больного; кататонические расстройства проявляются в виде отдельных особенностей моторики, мимики и речи больных.

Слабоумие принято подразделять на врожденное и приобретенное.

Врожденное слабоумие характеризуется недоразвитием психической деятельности с признаками умственной отсталости, что проявляется отсутствием способности к абстрактному мышлению, бедностью представлений и фантазий, ограниченным запасом знаний и недостаточной выраженностью использования их, низким качеством памяти, бедностью эмоций, запаса слов, недоразвитием речи.

Приобретенное слабоумие (деменция) — состояние, развивающееся вследствие прогредиентных психических заболеваний. Это синдром, характеризующийся изменением высших корковых функций, включая память, мышление и суждения, ориентировку, понимание, счет, способность к обучению, использование речи. Традиционно слабоумие подразделяют на парциальное (дисмнестическое) и тотальное.

Основная особенность парциального слабоумия — неравномерность психических, в том числе и мнестических нарушений. Сохраняется «ядро» личности, т. е. остаются неизмененными особенности психического склада личности, личностные установки, навыки поведения при затруднении и замедленности психических процессов, речи и моторики. Характерны беспомощность, слезливость, приобретающая характер аффективного недержания. Наблюдается нерезко выраженное снижение критики.

Тотальное (диффузное, глобарное) слабоумие — один из наиболее глубоких видов негативных расстройств, проявляющийся резким снижением критики, эйфорией, дисмнестическими расстройствами, нивелировкой индивидуальных, характерологических черт личности. Поведение больных часто бывает неадекватным окружающей ситуации: осмысление, оценка, анализ происходящего невозможны. Больные склонны к легкомысленным, нередко нелепым поступкам, плоскому юмору.

Распад личности (маразм) — наиболее тяжелый вид негативных расстройств, глубокое слабоумие с утратой возможности контакта с окружающей средой, полным исчезновением интересов и влечений. У больного сохраняются пищевой и половой инстинкты. Первый проявляется прожорливостью, невозможностью отличить съедобное от несъедобного, второй — сексуальной расторможенностью, онанизмом, попытками вступать в половое сношение с несовершеннолетними и т.д. Для состояния маразма характерны общее тяжелое физическое истощение, трофические изменения кожных покровов, дистрофия внутренних органов, повышенная ломкость костей.

Регрессия (психология) — это… Что такое Регрессия (психология)?

У этого термина существуют и другие значения, см. Регрессия.

Регре́ссия (лат. Regressus — обратное движение) — защитный механизм, являющийся формой психологического приспособления в ситуации конфликта или тревоги, когда человек бессознательно прибегает к более ранним, менее зрелым и менее адекватным образцам поведения, которые кажутся ему гарантирующими защиту и безопасность.

Описание

В основе этой защиты лежит объективный факт, что маленького ребёнка люди обычно склонны защищать в большей степени, чем взрослого человека. Сохраняя воспоминания о чувстве безопасности, которое было у большинства из нас в детстве, мы, порой, бессознательно используем, на первый взгляд, парадоксальный способ защиты от неприятностей — начинаем проявлять детские, не адаптивные черты характера и модели поведения. Зачастую это действительно приводит к тому, что окружающие начинают защищать «беззащитного ребёнка», но не всегда: регрессия может срабатывать даже тогда, когда рядом попросту никого нет.

Демонстрация болезненности, ущербности и др. также относится к регрессии, так как содержит то же послание: «Я больной, я не способен о себе позаботиться, защитите меня». Как следствие, у некоторых людей, злоупотребляющих регрессией, это может действительно приводить к хроническим болезням и хронической неуспешности, перерастать в ипохондрию и сопровождаться соматизацией. Когда регрессия становится краеугольным камнем личности, жизненной стратегией преодоления проблем, такая личность называется инфантильной личностью.^[1]

Также регрессия характерна для истероидных личностей. ^[2]

Виды нормальной детской регрессии

Выделяют следующие виды нормальной регрессии, проявляющейся у детей:

• Кратковременный регресс навыков — возможен в ситуации, вызывающей страх, в ослабленном состоянии после болез­ни или в состоянии усталости навыки, находящиеся в стадии формирования, могут оказываться недоступными для ребёнка.
• Регресс эмоциональной регуляции — проявляется в тех же условиях эмоционального истощения любой маленький ребе­нок скорее всего прибегнет к менее зрелым и более мощным по своей защитной функции формам реагирования на аффективные трудности.
• Временный откат, возвращение к более простой, но соответствующей возрасту форме поведения после периода преждевре­менного использования более прогрессивной формы поведения.
• Кратковременный неглубокий регресс поведения и способов аффектив­ного реагирования, возможный в ситуациях, связанных с изменением всей системы жизненных стереотипов семьи (например, в случае рождения нового ребёнка).
• Регресс из-за нетерпимости несоответствия образцу — тенденция по началу отказываться применять на практике навык, несовершенство которого по сравнению с образцом взрослого или собственного поведения бросается в глаза ребёнку.^[3]

Литература

Примечания

1. ↑ Ненси Мак-Вильямс, «Психоаналитическая диагностика: Понимание структуры личности в клиническом процессе», глава «Регрессия», изд. «Класс», 1998.
2. ↑ Ненси Мак-Вильямс, «Психоаналитическая диагностика: Понимание структуры личности в клиническом процессе», глава «Истерические, или театральные (histrionic) личности», изд. «Класс», 1998.
3. ↑ Бардышевская, Марина Константиновна. Регрессивные явления в развитии детей с эмоциональными нарушениями (рус.) // Лурия и психология ХХI века : сборник. — Москва: Смысл, 2003. — С. 236-246.

Блог психолога: как не впасть в симбиоз

• Елена Савинова
• психолог

29 апреля 2016

Автор фото, Getty

Начиная отношения, мы обычно рады совпадению взглядов, вкусов, предпочтений — так стараемся выделить «своего» человека, с которым сможем стать двумя половинками единого целого.

Хороший образ, правда? Но это только для песен и мелодрам.

В реальной жизни такая модель отношений называется слиянием или симбиозом, которая закрепощает, мешает развитию личностей, которые взаимосвязаны, делает брак обыденным, а его прочность — как у того колосса на глиняных ногах. Почему так происходит и как не упустить момент, с которого «что-то идет не так»?

Обижаться или быть виноватым?

В основе слияния лежит желание как можно скорее убрать границы (психологические, социальные, сексуальные) и объединиться с партнером в единое целое. Причем делается это, как почти все ложное, «из лучших соображений».

Люди очень быстро вступают в близкие отношения и словно прирастают друг к другу. Сначала возникает сладкое чувство единства и защищенности двоих в этом полном опасностей мире. Мы решаем, что наконец нашли того, кто «подарил» нам любовь и стараемся быть как можно ближе к этому источнику, без которого чувствуем тревогу и беспомощность.

Слияние достаточно легко выявить, отслеживая в языке употребление местоимений «мы» вместо «я»: «Сначала у нас все было хорошо, потом мы начали спорить», «Мы не знаем, как дальше жить» и другие.

Еще один маркер зависимости, которую воспринимают как любовь, — попеременное ощущение каждым из партнеров вины или обиды. Виной мы наказываем себя за нарушение желания подстраиваться под любимого, обиду же применяем в качестве наказания другого за то, что он нарушил законы слияния.

Почти у каждого в жизни были ситуации, когда, скажем, жена хочет пойти в театр или в гости, а муж не хочет. Если их брак здоровый, он скажет: пока тебя нет, сделаю что-то полезное или просто отдохну. Жена идет одна или с подругой, возвращается довольная к мужу, который соскучился, и оба счастливы. Но это, скажете вы, так называемые «высокие отношения», то есть те, что из области фантастики.

На самом деле часто бывает, что человек, оказавшись в ситуации, когда оба варианта для него плохие, неохотно идет с женой, чтобы избежать скандала. Затем чувствует обиду и раздражение, потому что жена вытащила его, несмотря на нежелание. Или остается дома, и психологическая победа щедро сдабривается грубой «солью» вины за то, что оскорбил жену, которая хотела сделать как лучше.

Зеркальные эмоции в обеих ситуациях ощутит и его партнерша по симбиотическому союзу.

Автор фото, Getty

Будьте моей матерью

Считается, что к отношениям на основе слияния в основном склонны инфантильные, независимо от возраста, люди, которым сложно самостоятельно принимать пусть и неправильные, но собственные решения.

Находясь под гиперопекой родителей или, наоборот, рано лишенные этой опеки, они обычно способны чувствовать себя самодостаточными без уверенности, что кто-то другой позаботится о них. Такие люди часто встревожены, плохо переносят пребывание в одиночестве, жалуются на чувство внутренней пустоты и преимущественно заняты поисками любви везде, где возможно, как волшебного средства от собственной незащищенности.

Строя отношения, они подсознательно стремятся вернуться на детский уровень, чтобы вновь почувствовать беззаботную радость слияния с матерью, как это было в раннем детстве. В то же время, сдерживая собственное стремление подключиться к кому-то, очень быстро начинают считать другого человека продолжением себя. Поэтому называют партнера «мой парень» или «моя девушка», о муже-жене говорят «мой»-«моя», избегая даже имен, словно это какой-то их орган.

Как ни странно, несмотря на, казалось бы, взаимное «присвоение» одного другим, в браке-слиянии партнеры психологически защищаются от настоящего контакта друг с другом. Ведь если человек стал каким-то коллективным «мы», ему уже не надо проявлять свои лучшие качества, лично отвечать за свои поступки, всегда можно спрятаться за кого-то, «спихнуть» на другого вину за неудачи. Мол, это не я — мы сделали. Здесь налицо регресс, потеря себя в противовес развития каждого, как это присуще здоровым отношениям.

Еще один признак зависимости — невротический страх одиночества. В симбиотическом союзе двое, сплотившись, словно держат оборону против враждебного мира. Отсюда — стремление терпеть любые выходки партнера, потому что преобладает понимание, что если он уйдет, я якобы останусь один на один с бурным хаосом.

Развод в таких браках обычно очень болезненный, потому что проходит через разрыв, страдания, потерю собственной идентичности, которую иногда уже так и не удается восстановить. Итак, вывод: до равноправного союза еще надо дорасти.

Пустота вглядывается в вас

Автор фото, Getty

Підпис до фото,

Строя отношения с человеком, не следует пренебрегать своими отношениями с миром людей

Если вы заметили в ваших отношениях признаки вышеупомянутого, не огорчайтесь, ведь всегда есть выбор: двигаться вперед, то есть создавать новую форму отношений, или воспроизводить устаревшие штампы из прошлой жизни.

Чтобы предотвратить слияние, желательно ориентироваться не на совпадение ожиданий и точек зрения, а на просмотр собственного отношения к внешнему миру и принятие людей такими, какие они есть. Желательно научиться воспринимать непохожесть не как нечто враждебное и чужеродное, а как то, что может обогатить нашу личность.

Партнер не должен быть спасителем, потому что так мы приписываем нашему «единственному» несвойственные ему качества освободителя от всех моральных, финансовых, мировоззренческих проблем. Чрезмерные ожидания ложатся на него непосильным бременем, он находится под сильным давлением, боясь не оправдать ожидания. Наконец, делает все, чтобы от него избавиться.

Мы же, привыкнув получать хорошее «извне», становимся все более беспомощными. Противоядие: строя отношения с человеком, не пренебрегать своими отношениями с миром людей.

Еще очень важно уважать психологические границы — свои и своего партнера, уметь даже через много лет совместной жизни держать безопасную для обеих дистанцию. Народная мудрость учит: «Чем сильнее люблю, тем на большее расстояние могу отпустить». Поэтому для здоровья отношений надо уметь вовремя и без ложного чувства вины говорить «нет».

Идите в театр, если хотите, но не заставляйте это делать мужа и не обижайтесь за его нежелание составить компанию. Вместе с тем не ругайте себя, когда ваши желания не совпали с устремлениями любимого. Вы же разные люди — и в этом ценность вашего маленького союза.

Не впасть в симбиоз поможет и осознание того, что каждый из нас имеет право на собственную жизнь, и только мы сами решаем, как ею распорядиться. Противодействием слиянию должна быть установка: мне с тобой хорошо, мне без тебя хорошо.

Если же кто-то уверяет, что без вас пропадет, скорее прекращайте общение. Иначе зачем вам несамостоятельный пустой человек, который стремится заполнить вами себя, а потом с вами слиться?

Global Witness: В политическом развитии Туркмении наметился регресс | События в мире — оценки и прогнозы из Германии и Европы | DW

Ежегодная конференция, на которой собираются эксперты, наблюдающие за ситуацией в Туркмении, 12 ноября завершает свою работу в Берлине. На итоговой встрече участники пришли к мнению, что декларируемая официальными властями Туркмении приверженность пути демократическим реформам не что иное, как популистский ход. Говоря об общей ситуации с правами человека в Туркмении, присутствующие на конференции отметили, что в последнее время в стране наблюдается несколько тревожных тенденций. Это – возрастающий культ личности нового президента Гурбангулы Бердымухамедова, выдавливание из страны инакомыслящих, охота на правозащитников с целью их физического устранения и возросшая безнаказанность спецслужб.

Представители международных организаций Bankwatch и Global Witness, которые наблюдают за доходами в странах, занимающихся добычей энергоресурсов, в один голос заявляют о том, что энергодобыча в Туркмении – это наиболее коррумпированая отрасль, абсолютно непрозрачная для общественности и международного сообщества. В интервью Deutsche Welle исследователь международной организации Global Witness Том Майн поделился своим видением сегодняшней ситуации в Туркмении.

Deutsche Welle: Том, расскажите, какие исследования в отношении Туркмении делала ваша организация в последнее время? Были ли новые доклады?

Том Майн: После доклада «Это все газ!» наша организация пыталась получить точную информацию о стабилизационнном фонде, созданном президентом Бердымухамедовым, то есть, проще говоря, мы хотели выяснить, где находятся государственные доходы. Но, к сожалению, информации почти нет, поэтому мы продолжаем вести исследование в этой области.

— Как вы можете охарактеризовать политико-экономическую ситуацию в Туркмении на настоящий момент?

— Ситуация конечно не стала лучше. Особенно это стало заметно после прошлогоднего взрыва на туркменском участке газопровода в Россию. Москва больше не закупает у Туркмении прежние объемы газа, а это означает, что государственные доходы значительно уменьшились. Единственным надежным партнером Туркмении в энергетических вопросах сейчас является Китай, но объемы закупок тоже невелики, то есть национальный бюджет Туркмении находится в достаточно плачевном состоянии.

Дворец президента, Ашхабад (фото из архива)

— Испытываете ли вы трудности при получении информации? Когда было легче работать — в «ниязовское» время или сейчас при новом президенте Бердымухамедове?

— Можно сказать, что нам было легче работать над этой темой во время Ниязова, сейчас труднее. Ниязов открыто заявлял, что государственные деньги хранятся на счетах в Deutsche Bank. Бердымухамедов не высказывался на эту тему. Мы провели независимое расследование и знаем, что у Туркмении есть счета не только в Deutsche Bank, но и в других европейских банках. Но получить информацию, в каких именно, мы не смогли. Вокруг стабилизационного фонда тоже много тайн. Где он находится и как много денег на его счету – неизвестно, нам только удалось выяснить, что он управляется лично президентом. Именно по причине того, что получить официально информацию из Туркмении невозможно, страна была поставлена на последнее место в отчете Revenue Watch Institute о прозрачности государственных доходов от реализации нефтегазовых ресурсов.

— Насколько доступна информация о семье Бердымухамедова и их доходах, а также о доходах ведущих туркменских чиновников?

— Хороший вопрос. В сравнении с информацией о семьях других лидеров — Каримова, Назарбаева и даже прежнего президента Ниязова, мы так мало знаем о семье Бердымухамедова. Где они живут, где работают? Нам известно, что один из родственников Бердымухамедова живет в Лондоне и работает в каком-то государственном проекте, и что у Бердымухамедова есть дочь и сын. Но где они находятся, мы не знаем.

— Как вы оцениваете тот факт, что ведущее мировое рейтинговое агентство Moody’s прекратило вести рейтинг Туркмении?

— Я считаю это хорошим решением. Ведь Туркмения никогда не представляет даже самые базовые данные, а так как нет информации, то Moody’s совершенно разумно прекратил вести рейтинг Туркмении. Всемирный Банк тоже не включает Туркмению в список стран, благоприятных для ведения бизнеса. Я думаю, что решения этих фондов показывают нам, что Туркмения – закрытая страна и одна из худших для ведения бизнеса, с наиболее высокими рисками для инвесторов. Это не очень хороший имидж для Туркмении на международной арене.

Беседовала Айша Бердыева
Редактор: Михаил Бушуев

Прогресс, регресс, деградация — понятия познания жизни

Прогресс и регресс, деградация — понятия познания жизни

СОДЕРЖАНИЕ СТАТЬИ отвечает на такие вопросы:

Применение понятий прогресс, регресс и деградация в познании и в жизни

Любые понятия человеческого сознания, в том числе, понятия прогресс, регресс и деградация — это не «забавы» и не «сухие» абстракции философствующего ума.

Понятия, как таковые, – это инструменты, методы и плоды человеческого познания окружающего мира и себя в нём.

Знания о том, что такое прогресс, регресс, деградация совершенно необходимы не только учёному или работнику, но и любому человеку, размышляющему о своём «житие-бытие». Например:

1. Эти понятия необходимы, чтобы разобраться и разбираться в своей личной жизни.

Очевидно, что грамотный и просвещённый человек понимает, что все его жизненные проявления, его жизнь и жизнь вокруг, — это процессы развития.

Чтобы понять эти процессы, необходимо не только оперировать в сознании понятиями прогресс и регресс, деградация, но и понимать их содержание и диалектику взаимосвязей и отношений, по типу, описанному ниже.

Ведь, если, например, человек воображает, что его жизнь – любовь, карьера, семья, и прочее – это только прогресс или, наоборот, регресс, то это не только ошибочная оценка жизни, но и источник многих возможных ошибок в ней.

Сколько семей, семейных, любовных пар разрушилось, лишь от того, что они ожидали лишь прогресса в своём развитии, не подозревая, что в этом прогрессе, пусть незримо, до поры до времени, присутствует не только регресс, но и деградация отношений.

2. Понимать, что такое прогресс и регресс, деградация, совершенно необходимо в части своего мировоззрения на ближний и дальний социум и процессы в нём.

Без этого, например, бессмысленно рассуждать о значимости и об оценках любого исторического периода жизни страны или человечества в целом.

Без этого, например, бессмысленно и ненадёжно строить планы на карьеру, или на перспективы своей жизни, вообще, и здесь и сейчас.

3. Наконец, не понимая, что такое прогресс, регресс, деградация, человеку невозможно адекватно рассматривать ни свою личность, ни процессы её развития и перспектив.

Не только рассматривать, но и как-то осознанно управлять процессами своей жизни и своей личностью.

Прогресс и регресс, деградация, как понятия

Очевидно, что, понятия прогресс и регресс, возникли для обозначения векторов развития: если позитивное, качественное улучшение объекта – прогресс, а откат, разрушение объекта – регресс.

Вот, собственно, на этом бы и остановить применение этих понятий, ибо, если мы будем расширять содержимое понятий прогресса и регресса, то неизбежно столкнёмся с такими коллизиями:

1. Возникает необходимость рассмотрения самого развития: его сущности, прежде всего. А далее: его движущих сил, способов осуществления и целей.

Ибо без этого, невозможно определить, а что, собственно, есть прогресс и регресс, кроме как обозначение качественно различных направлений развития.

То есть, или мы субъективно, а значит относительно себя или чего-либо, обозначаем, что вот это есть прогресс, а вот это есть регресс.

Или вынуждены рассматривать сущность самого объекта развития, чтобы уяснить, а чем, для него самого, является то или иное направление его развития.

И нужно будет вырабатывать критерии последствий развития, а, опять же, относительно чего?

Ибо, если будем рассуждать, что прогресс – это качественное улучшение объекта, с точки зрения его основных, сущностных свойств, а регресс, деградация – это разрушение объекта – утрата или деформация его сущности, то мы будем рассматривать сам процесс развития.

А последствия развития останутся вне поля зрения.

Но развитие, как таковое, и развитие любых объектов на практике, в частности, показывает, что прогрессивное развитие не всегда приводит к улучшению объекта. А регресс, бывает, в результате, приводит к улучшению или качественно положительному изменению.

2. Прогресс невозможен без регресса, как и регресс, содержит в себе прогрессивные аспекты.

То есть, прогресс и регресс – это, всего лишь, отражение и проявление процесса развития, который, по своей сути, — столкновение и борьба противоположных свойств и тенденций результатов этой борьбы.

Иначе говоря, прогресс в развитии любого объекта, мало того, что невозможен без одновременного его регресса, но и столкновение этих противоположностей развития, приводит к цикличности развития.

Эта цикличность заключается в том, что общий вектор развития объекта с неизбежностью меняется на противоположный, в зависимости от того, какая тенденция одолела на настоящий момент: прогресс или регресс.

Здесь классическое проявление всеобщего закона диалектики: переход количественных изменений в качественные.

Если прогрессивные тенденции развития количественно накапливаются, при общем регрессивном развитии объекта, то, рано или поздно, тенденция развития изменится: объект, буквально, победит регресс своего развития и начнёт развиваться прогрессивно.

Но, при этом, этим самым, давая возможность регрессивным тенденциям, «оставаясь в тени», накапливать силы в виде количественного роста регрессивных аспектов развития, чтобы в дальнейшем произошла очередная замена прогресса на регресс развития.

Что касается понятия деградация, то, очевидно, что оно вкладывается своим содержанием в понятие «регресс», отражая ломку сущности объекта при его регрессе – разрушение его структуры и ухудшение качества.

Совершенно справедливо, часто ставят вместе понятия развития и деградации.

Но, при этом необходимо смотреть на развитие, не как на общее понятие существования объекта в динамике изменений, а как на поступательное, именно прогрессивное усложнение его структуры и системы.

Иначе говоря, развитие, в узком смысле слова, подразумевает усложнение структуры системы объекта, а деградация, как раз, говорит об обратном: о примитивизации, упрощении, деформации и ломке структуры и разрушении системы.

Буду рад вашим замечаниям, дополнениям, примерам и вопросам, по этой теме: прогресс и регресс, деградация.

Дополнительно читать, по этой тематике:

Массовое сознание и развитие самосознания личности

Развитие отношений людей – частный случай развития

Хороший человек и плохой, их свойства и признаки

Чайлдфри – идеология, деградация, психическое отклонение?

Как жить нормально, разум и чувственность в жизни человека

прогресс и регресс как закономерные процессы развития

1. Александров Ю.И., Сварник О.Е., Знаменская И.И., Колбенева М.Г., Арутюнова К.Р., Крылов А.К. Булава А.И. Регрессия как этап развития. М.: Изд-во “Институт психологии РАН”, 2017.

2. Анцыферова Л.И. Методологические проблемы психологии развития // Принцип развития в психологии / Отв. ред. Л.И. Анцыферова. М.: Наука, 1978. С. 3–20.

3. Анцыферова Л.И. Материалистическая диалектика и психологическая наука (Вместо предисловия) // Категории материалистической диалектики в психологии / Под ред. Л.И. Анцыферовой. М.: Наука,1988. С.3–21.

4. Анцыферова Л.И., Завалишина Д.Н., Рыбалко Е.Ф. Категория развития в психологии // Категории материалистической диалектики в психологии / Отв. ред. Л.И. Анцыферова. М.: Наука. 1988. С. 22–55.

5. Анцыферова Л.И. Развитие личности и проблемы геронтопсихологии. М.: Изд-во “Институт психологии РАН”, 2-е испр. и доп. изд.,2006.

6. Асеев В.Г. О диалектике детерминации психического развития // Принцип развития в психологии / Отв. ред. Л.И. Анцыферова. М.: Наука, 1978. С.21–37.

7. Брушлинский А.В. О категориях непрерывное и прерывное, качество и количество в психологии // Категории материалистической диалектики в психологии / Под ред. Л.И. Анцыферовой. М.: Наука,1988. С.89–119.

8. Гусельцева М.С. Принцип развития в психологии: вызовы полипарадигмальности и трансдисциплинарности // Принцип развития в современной психологии / Отв. ред. А.Л. Журавлев, Е.А. Сергиенко. М. : Изд-во “Институт психологии РАН”. 2016. С.31–51.

9. Грушин Б.А. Развитие // Новая философская энциклопедия: В 4 т. Т. 3. М.: Мысль, 2001. С. 396–397.

10. Журавлев А.Л., Сергиенко Е.А. Принцип развития в психологии: разработка и перспективы // Психологический журнал. 2017. Т. 38. №.4. С. 29–40.

11. Иванова Е.М., Ениколопов С.Н., Митина О.В. Нарушения чувства юмора при шизофрении и аффективных расстройствах // Вопросы психологии. 2008.Т. 1. С. 45–57.

12. Изотова Е.И. Инволюционный и эволюционный подходы к эмоциональному развитию в детском возрасте: дихотомия интерпретаций эмоциональных феноменов в онтогенезе // Принцип развития в современной психологии / Отв. ред. А.Л. Журавлев, Е.А. Сергиенко. М.: Изд-во “Институт психологии РАН”, 2016. С.301–318.

13. Егоров А.Ю. Возрастная наркология. СПб.: Дидактика Плюс, М.: Институт общегуманитарных исследований, 2002.

14. Козинцев А.Г. Антропология смеха: на пути к синтезу // Вестник Российского гуманитарного научного фонда.2008. №. 4. С. 53–63.

15. Козулин А. Понятие психологической регрессии // Вопросы психологии. 1990. №. 2. С. 24–34.

16. Крюкова Т.Л. Психология совладающего поведения в разные периоды жизни. Кострома: КГУ им. Н.А. Некрасова. 2010.

17. Марцинковская Т.Д. Принцип развития в дискурсе персонологической и возрастной психологии //Принцип развития в современной психологии. / Отв. ред. А.Л. Журавлев, Е.А. Сергиенко. М.: Изд-во “Институт психологии РАН”, 2016. С.116–134.

18. Принцип развития в психологии / Отв. ред. Л.И. Анцыферова. М.: Наука, 1978.

19. Принцип развития в современной психологии / Отв. ред. А.Л. Журавлев, Е.А. Сергиенко. М.: Изд-во “Институт психологии РАН”, 2016.

20. Руководство по аддиктологии / Под ред. проф. В.Д. Менделевича. СПб: Речь, 2007.

21. Сергиенко Е.А. Раннее когнитивное развитие: новый взгляд. М.: Изд-во “Институт психологии РАН”, 2006.

22. Сергиенко Е.А. Принципы психологии развития: современный взгляд // Психологические исследования. 2012. Т. 5, № 24. С. 1. URL: http://psystudy.ru

23. Сергиенко Е.А. Психология развития: идеи Л.И. Анцыферовой и их разработка в современной науке // Психологический журнал. 2014. Т. 35. №6. С.25–34.

24. Хазова С.А. Юмор как ресурс совладающего поведения // Сибирский педагогический журнал. 2012. №. 3. С.177–182.

25. Харламенкова Н.Е. Компенсация как один из механизмов развития личности // Принцип развития в современной психологии / Отв. ред. А. Л. Журавлев, Е. А. Сергиенко. М.: Изд-во “Институт психологии РАН”, 2016.С.235–253.

26. Spitz R. A., Wolf К. М. The smiling response: A contribution to the ontogenesis of social relations // Genet. Psychol. Monogr. 1946. V. 34. N 1. P. 57–125.

27. Sroufe A., Waters E. The ontogenesis of smiling and laughter: A perspective on the organization of development in infancy // Psychol. Rev. 1976. V. 83, N 1. P. 173–189.

Регресс: зависимость, саморазрушение, смерть. — Страничка одного психолога — ЖЖ

Остановившаяся мысль — мертва.
И белый лист бумаги будет для нее
лишь саваном…

Жан-Мари Робин

Здравствуйте, Други. )

Я тут уже некоторое время (больше недели) довольно неприятно болею… И регрессирую. А заодно наблюдаю и размышляю. И идеи у меня в этом процессе рождаются соответствующие. ) Хочу с вами поделиться.

Что я знаю о регрессе: регресс, это когда человек не справляется с какими-либо событиями своей жизни (внутренней и внешней), и вместо того, чтобы продолжать с этими событиями встречаться, проживать их, находить новые способы взаимодействовать с реальностью (внутренней и внешней), начинает использовать более ранние и менее эффективные способы поведения.

Самый распространенный и понятный пример регресса — это болезнь. Когда ребенок не находит иного способа привлечь к себе внимание родителей — он заболевает. Когда взрослеющий человек должен начать работать — а это от него потребует включенности, ответственности, труда, что важно, преодоления своих страхов — он заболевает. Это для него официальный способ не сталкиваться с трудом и страхами.

В общем, любой откат к более раннему способу мышления, восприятия, построения взаимодействия с миром, а главное, к более ранней (а значит более высокой) степени зависимости — это регресс.

Сам по себе регресс — вещь не страшная, если он временный и проживается осознанно. Кризисная депрессия, как пример регресса, при сохранении осознанного внимания в ее проживании, дает отличные возможности для обнаружения своих истинных чувств, позиций, направленности энергии, и, в итоге, для качественной трансформации. Однако если регресс неосознан — он может привести к устойчивому распаду личности.

В некотором смысле, регресс и есть отказ от более сознательных способов контакта с миром в пользу более бессознательных.

Первый уровень регресса, как распада личности, можно назвать «устойчивой зависимостью». Я имею ввиду любую форму зависимости — эмоциональную (а она всегда является первичной, по отношению к другим формам зависимости), алкогольную или наркотическую. Эмоциональная зависимость как форма регресса, может быть проявлена, когда один из партнеров в паре, не справляясь с чем-либо в своей социальной или парной жизни, начинает устойчиво пребывать в позиции нуждающегося ребенка. Или напротив — сбегает из отношений, если это был его более ранний способ справляться с напряжением в паре. Другой способ компенсировать, снизить эмоциональное напряжение — это употребление алкоголя или наркотиков.

Опасность неосознаваемого регресса в том, что он «засасывает». Он предлагает очень «удобные» способы избавления от ответственности за свою жизнь (это не из-за меня, а из-за него, болезни и прочее) и свое эмоциональное состояние (это благодаря/из-за алкоголя/наркотиков). Кроме этого, очень легко формируется привычка «растворяться» в бессознательном, как способ не сталкиваться с напряжением вообще. И чем более человек погружается в пучину бессознательных переживаний, тем сложнее оттуда всплыть. На этом этапе мы уже имеем частичный распад личности.

Однако, возвращаясь к более ранним формам (эмоциональной) зависимости, человек так или иначе, начинает возвращаться и к более ранним, и более остро переживаемым конфликтам. Здесь начинается стадия саморазрушения. Иными словами, человек начинает устраивать себе в жизни различные гадости — от регулярных мелких неприятностей в любой сфере жизни, до попадания в ситуации, в которых угроза для жизни и здоровья оказывается вполне серьезной. Например, когда человек не просто выпивает, а еще и регулярно попадает в ситуации, где его грабят, или где он получает телесные или психические повреждения.

Что я имею ввиду под словами «устраивает себе различные гадости» — как правило, такой человек совершенно не собирается осознавать (не говоря уже о менять) тот способ поведения, благодаря которому мелкие и не очень неприятности продолжают случаться. Все эти действия и неприятности — способ, которым такой человек говорит «Я не способен за себя отвечать! Помоги мне! Заботься обо мне!»

Когда человек обнаруживает (фигурально выражаясь, поскольку речь уже о совсем бессознательном процессе), что и такой способ поведения не столько облегчает жизнь, сколько еще более усугубляет остроту болезненных переживаний — он начинает стремиться к полному растворению. То есть — смерти. Смерть, полное небытие — становится «хорошей» альтернативой контакту с собственной болью и беспомощностью.

Кроме того, в этом пространстве живет еще один парадокс ранних детских фантазий. Звучит он так: «Чтобы меня любили (а без любви я не могу жить) — я должен умереть». Такое заключение рождается у ребенка тогда, когда он получает послание от матери с содержанием «ты мне мешаешь нормально жить», «ты нужен мне только в качестве…» и тому подобное. Проще говоря, когда ребенок послание как «то, что ты есть — еще не значит, что ты достоин любви».

И вот, человек, регрессировавший до такого уровня, начинает себя медленно или быстро убивать. Способ может быть любым: устроить себе катастрофу, окончательно свалиться в беспробудный алкоголизм или заболеть неизлечимой болезнью. (На всякий случай скажу, что у болезней бывают, разумеется, и другие причины. Но мы сейчас не о них.)

Наиболее печальная для меня вещь во всем этом процессе для меня заключается в том, что помочь таким людям — невозможно. Поскольку они не заинтересованы в изменении способа поведения — то есть расширении зоны своей ответственности.

Личностная регрессия — PsychonautWiki

Личностная регрессия — это ментальное состояние, в котором человек внезапно принимает идентичную или похожую личность, структуру мышления, манеры и поведение с тем, что было у его прошлого «я» из более раннего возраста. ^{[1] [2] [3]} В этом состоянии человек часто будет верить, что он снова буквально снова ребенок, и начинает внешне проявлять поведение, соответствующее этому убеждению. Такое поведение может включать в себя детские разговоры, участие в детских занятиях и временное требование к другому человеку действовать в качестве опекуна или опекуна.Есть также отдельные сообщения о людях, говорящих на языках, которые они не использовали в течение многих лет под влиянием этого эффекта. ^[4]

Регресс личности часто сопровождается другими совпадающими эффектами, такими как тревога, подавление памяти и смерть эго. Это относительно редкий эффект, который чаще всего вызывается под влиянием умеренных доз галлюциногенных соединений, таких как психоделики, в первую очередь аяуаска, ЛСД и ибогаин, а также некоторые диссоциативы.Однако это может также произойти у людей во время стресса, ^[1] как реакция на детскую травму, ^[5] как симптом пограничного расстройства личности, ^[6] или как регулярно повторяющийся аспект жизнь некоторых людей не обязательно связана с какими-либо психологическими проблемами.

Психоактивные вещества

Соединения в нашем индексе психоактивных веществ, которые могут вызывать этот эффект, включают:

Отчеты об опыте

Неофициальные отчеты, которые описывают этот эффект с нашим индексом опыта, включают:

См. Также

Внешние ссылки

Ссылки

1. ↑ ^{1.0 1,1} Локко, Х. Н., Стерн, Т. А. (2015). Регрессия: диагностика, оценка и лечение. Помощник по первичной медико-санитарной помощи при расстройствах ЦНС, 17 (3). https://dx.doi.org/10.4088%2FPCC.14f01761
2. ↑ Определение регрессии | https://psychcentral.com/encyclopedia/regression/
3. ↑ Определение регрессии (AlleyDog) | https://www.alleydog.com/glossary/definition.php?term=Regression
4. ↑ Фромм Э. (1970). Возрастная регрессия с неожиданным появлением репрессированного языка детства.Международный журнал клинического и экспериментального гипноза, 18 (2), 79-88. https://doi.org/10.1080/00207147008415906
5. ↑ https://childhoodtraumarecovery.com/2018/03/09/arhibited-psychological-development-and-age-regression/
6. ↑ Винер Дж. (1983). Понимание и подход к регрессу у пограничного пациента. Комплексная психиатрия, 24 (1), 49-56. https://doi.org/10.1016/0010-440X(83)
7. -4

Терапия возрастной регрессии: преимущества, типы и многое другое

Возрастная регрессионная терапия включает в себя действия моложе вас, будь то всего на несколько лет моложе вашего нынешнего возраста или возвращение к детскому или младенческому состоянию.

Терапия возрастной регрессии может помочь вам справиться со стрессом и справиться с трудностями повседневной жизни. Он также используется в гипнотерапии и психологии, чтобы помочь людям с травмами.

Что такое терапия возрастной регрессии?

Возрастная регрессия — это форма терапии, которая побуждает вас получить доступ к своим воспоминаниям и пережить их заново, вернувшись к более молодому состоянию ума.

Это может быть вызвано самим собой или гипнотизером или терапевтом. Эту практику можно выполнять, чтобы исследовать детские воспоминания, снять стресс с помощью бегства от реальности или получить доступ к скрытым воспоминаниям и аспектам вашей личности.

У разных психиатров разные представления о цели возрастной регрессии. Согласно Зигмунду Фрейду, возрастная регрессия — это защитный механизм, используемый эго для защиты от гнева, стресса и травм.

С другой стороны, Карл Юнг считал, что возрастная регрессия может быть положительным опытом. Он видел в этом способ открыться людям и снять стресс.

Вы можете использовать возрастную регрессию для решения множества проблем, хотя ее использование в определенных обстоятельствах может быть спорным.Эту практику можно выполнять в клинических условиях или самостоятельно в качестве самопомощи.

Возрастная регрессия в клинической терапии

Возрастная регрессия может использоваться в клинической терапии, чтобы помочь вам избавиться от травмы. Поощряя вас оглянуться на свои детские воспоминания, вы и ваш терапевт можете работать вместе, чтобы преодолеть травмы и болезненные переживания.

Ваш терапевт будет использовать гипноз, чтобы вернуть вас в прошлое, чтобы вы могли найти то, что вас беспокоит. Вы можете пройти терапию возрастной регрессии в клинических условиях, если вы:

• Чувствуете себя виноватым из-за чего-то в прошлом, но не знаете, что это такое
• Испытываете трудности в эмоциональной или физической близости
• Имеете проблемы в отношениях
• У вас есть такие состояния, как диссоциированное расстройство личности (DID), и вы хотите лучше понимать свои отличительные черты.
• Есть страхи, не зная, почему. ‌

Находясь под гипнозом, вы начнете действовать в более молодом возрасте.Воспоминания, которые вы, возможно, отложили в глубину своего разума, снова появятся в вашем сознании, и вы сможете заново пережить и поговорить об этих эмоциях и воспоминаниях. Сторонники возрастной регрессионной терапии считают, что, рассказав о них, вы сможете освободиться от прошлого.

Этапы возрастной регрессии в клинической терапии

Расслабление

Эта стадия начинается с гипноза, который терапевт использует, чтобы расслабить ваш разум и погрузить вас глубже в воспоминания о прошлом.

Терапевт будет мягко и медленно говорить с вами, чтобы ввести вас в транс, то есть состояние повышенного осознания. В этом состоянии вы будете настолько сосредоточены на переживании прошлого, что заблокируете все остальное вокруг себя.

Визуализация

Визуализация — это второй этап гипноза, когда терапевт задает вам открытые вопросы. На эти вопросы нет ответа «да» или «нет», поэтому вам будет предложено рассказать о своих воспоминаниях и эмоциях.

Пребывание в трансе заставляет вас сильно сосредоточиться на периоде времени, который вы переживаете заново, поэтому у вас будет меньше колебаний при раскрытии аспектов прошлого, о которых вы обычно не говорили бы.

Разговор о памяти

По окончании сеанса терапевт расскажет вам о том, что он узнал, пока вы были в трансе. Они могут предлагать заметки или записи сеанса, чтобы помочь вам взглянуть на свои мысли и эмоции в перспективе.

Возрастная регрессия в самопомощи

Вы также можете самостоятельно практиковать возрастную регрессию, чтобы избежать стресса взрослой жизни.

Как форма самопомощи, практика возрастной регрессии дома может вернуть прекрасные детские воспоминания о времени, когда вы чувствовали себя в безопасности и о вас заботились. Это может быть положительным и обогащающим опытом. Однако, если эта практика становится навязчивой идеей, это может быть признаком проблемы с психическим здоровьем, такой как депрессия или беспокойство. В этом случае спросите своего врача, что может быть лучшей альтернативой регрессу возраста.

Безопасна ли возрастная регрессия?

Терапия возрастной регрессии может быть спорной практикой, особенно в сочетании с гипнозом.Некоторые исследования показали, что во время этого типа терапии вы можете обнаружить «ложные» воспоминания, которые могут вызвать эмоциональный стресс.

С другой стороны, самоиндуцированная возрастная регрессия совершенно безопасна, если только она не становится навязчивой идеей. Для вас также важно контролировать, когда вы регрессируете. Если вы не можете контролировать, когда вы вернетесь в более молодой возраст, вам нужно поговорить со специалистом в области психического здоровья. Это может быть связано с основной проблемой психического здоровья.

Объяснение соматических симптомов психическим здоровьем и личностными качествами: применение байесовской регуляризованной квантильной регрессии в большом популяционном исследовании | BMC Psychiatry

Участники

Настоящее исследование представляет собой описательно-аналитическое исследование с поперечным сечением, проведенное в период с апреля 2010 г. по май 2010 г.Этическое одобрение было получено от институциональных наблюдательных комиссий Исфаханского университета медицинских наук, а разрешение на набор участников было предоставлено участвующими медицинскими центрами [15].

Население составляли 20 000 сотрудников Исфаханского университета медицинских наук и служб здравоохранения в провинции Исфахан. Среди этих 20 000 заболевших 10 500 не относились к преподавательскому составу и в основном выполняли административные функции в 50 различных центрах в провинции Исфахан, состоящих из больниц, университетских городков и медицинских центров.Чтобы увеличить количество ответов и участия, а также точность собранной информации, анкеты были распределены в два этапа с короткими интервалами (3-4 недели). Доля ответов на первом и втором этапах составила 86,1 и 64,64 процента соответственно. Наконец, после сопоставления возвращенных анкет на этапе 2 с их эквивалентами на этапе 1, мы получили 4763 анкеты.

Меры

Данные были получены из наших четырех анкет, включая больничную шкалу тревожности и депрессии (HADS), анкету NEO, анкету общего состояния здоровья (GHQ) и PHQ-15.Кроме того, по критериям Рима IV были диагностированы функциональные желудочно-кишечные расстройства (FGID). Выраженность соматических симптомов оценивали по критериям PHQ-15 и Rome IV. Участники заполнили анкеты информацией о возрасте, поле, семейном положении, уровне образования, ИМТ, уровне физической активности и уровне воспринимаемой поддержки в качестве искажающих переменных.

Тревога и депрессия

Тревога и депрессия оценивались с помощью опросника по Больничной шкале тревожности и депрессии (HADS) из 14 пунктов.Больничная шкала тревожности и депрессии обычно используется врачами для определения уровней тревожности и депрессии. HADS — это шкала из 14 пунктов, генерирующая порядковые данные, семь из которых относятся к тревоге, а семь — к депрессии. Каждый пункт в анкете оценивается от 0 до 3, что означает, что участники могут набрать от 0 до 21 балла либо по тревоге, либо по депрессии [16]. Для тревоги (HADS-A) это дало специфичность 0,78 и чувствительность 0,9. Для депрессии (HADS-D) это дало специфичность 0.79 и чувствительность 0,83 [17].

Личностные черты

Большая пятерка личностных черт оценивалась с помощью опросника NEO из 60 пунктов (по 12 пунктов на домен). Мы использовали сокращенный формат исходной версии, содержащий 240 элементов [18]. Эта сокращенная версия NEO PI-R называется NEO Five-Factor Inventory (NEO-FFI), рассчитанная на 10–15, а не на 45–60 минут для введения. Пять личностных черт пятифакторной модели (FFM): невротизм (N), включая эмоциональную нестабильность и самосознание, тревогу, гневную враждебность, депрессию, импульсивность, уязвимость; Экстраверсия (E) состоит из общительности, напористости и социального взаимодействия, теплоты, общительности, активности, стремления к возбуждению, положительных эмоций; Открытость (O): познавательная склонность к творчеству и эстетике, фантазиям, чувствам и ценностям; Доброжелательность (А): склонность к сочувствию, доверию и альтруизму, прямолинейность, уступчивость и скромность; и Добросовестность (C): склонность к послушанию, порядку, стремлению к достижению, самодисциплине, осмотрительности и компетентности [19].Для NEO-FFI сообщалось о внутренней согласованности: невротизм = 0,85, экстраверсия = 0,80, открытость = 0,68, доброжелательность = 0,75 и добросовестность = 0,83. В целом результаты этих исследований показали приемлемую валидность и надежность ОСЗ среди этих популяций [20].

Стресс

Стресс оценивался с помощью опросника общего состояния здоровья (GHQ) из 12 пунктов. Опросник общего состояния здоровья — это метод количественной оценки риска развития психических расстройств или инструмент для выявления психологического стресса среди взрослых в учреждениях первичной медико-санитарной помощи.Первоначальная версия состояла из 60 пунктов, но версия из 12 пунктов в основном используется в эпидемиологических исследованиях [21]. Коэффициент альфа Кронбаха для штаб-квартиры составляет от 0,82 до 0,86. Инструмент считается надежным и переведен на 38 различных языков [22].

Симптомы соматизации

Опросник здоровья пациента (PHQ-15) — это средство оценки психосоматических расстройств (или соматических симптомов) [23]. PHQ-15 широко используется в качестве инструмента открытого доступа для выявления симптомов соматизации в различных медицинских учреждениях.Kocalevent R-D и др. предоставили нормативные данные с PHQ-15 для разных возрастных групп и обоих полов. Итак, основным достижением этого исследования была стандартизация PHQ-15 с предоставлением нормативных данных от населения в целом. Более того, доказательства подтверждают надежность и достоверность PHQ-15 [24]. Функциональные желудочно-кишечные расстройства (FGID) диагностируются и классифицируются с использованием римских критериев. Рим IV — это новейшие классификационные и диагностические критерии FGID. В Риме IV внимание к FGDI основано на симптомах и мультикультурности.Согласно Риму IV, FGID представляют собой расстройства взаимодействия кишечника и мозга (DGBI) и определяются как – группа расстройств, классифицируемых по симптомам желудочно-кишечного тракта, связанных с любой комбинацией нарушений моторики, висцеральной гиперчувствительности, измененной слизистой оболочки и иммунной функции, микробиоты кишечника. и / или обработки данных центральной нервной системы ».

Статистический анализ

Сначала был применен исследовательский факторный анализ, чтобы сделать надежные факторы симптомов соматизации. Одним из наиболее ценных преимуществ квантильной регрессии является ее надежность модели в том смысле, что она не делает никаких допущений о распределении для члена ошибки, кроме его квантиля.Кроме того, квантильная регрессия дала оценки, которые были несмещенными и имели меньшие среднеквадратичные ошибки. Поскольку квантильная регрессия обычно не предполагает параметрического правдоподобия для условных распределений, байесовские методы используют рабочее правдоподобие. Из-за неоднородности среди участников, ненормального распределения симптомов соматизации, преимуществ байесовской структуры и важности некоторых ковариат, байесовская адаптивная квантильная регрессия лассо использовалась вместе с алгоритмом выборки Гиббса в качестве одного из алгоритмов Монте-Карло цепи Маркова (MCMC). Пакеты R «Brq» и «bayesQR» для оценки ассоциаций между психическими проблемами (стресс, тревога и депрессия) и большой пятеркой личностных качеств в качестве переменных-предикторов с каждым из факторов симптомов соматизации в качестве зависимых переменных.Чтобы соответствовать модели, использовалось программное обеспечение R версии 3.5.1 с 20 000 итераций после исключения дополнительных 30 000 итераций в качестве периода приработки. Для оценки параметра в каждой модели в качестве величины эффекта упоминалось среднее значение оцененного коэффициента (β) с 95% достоверным интервалом (95% доверительный интервал, самая высокая апостериорная плотность). Сходимость цепей Маркова оценивали с помощью диагностических тестов Гевеке и диагностических статистических тестов Гельмана-Рубина [25]. Чтобы получить надежные результаты, для формирования функции правдоподобия применялось асимметричное распределение Лапласа, а в качестве априорных распределений применялись малоинформативные равномерные распределения.Следовательно, асимметричное распределение Лапласа и выборка Гиббса оказались очень эффективными стратегиями для моделирования байесовской квантильной регрессии путем выборки параметров из их полных условных распределений [26,27,28]. Квантили 0,25, 0,5 и 0,75 с параметром прореживания = 1 использовались для модели байесовской квантильной регрессии. Все модели прошли перекрестную проверку с использованием повторной 5-кратной перекрестной проверки. Этот процесс перекрестной проверки был повторен пять раз, причем каждая из пяти подвыборок использовалась ровно один раз в качестве данных проверки, а другие подвыборки использовались как обучающие данные.Затем пять результатов можно было усреднить для получения единственной оценки ошибки предсказания.

R Руководство — Regressopm

Введение

Стандартная задача в психологии — предсказать зависимую переменную как функцию нескольких независимых переменных. Это, конечно, проблема множественной регрессии. R делает это как один из случаев стандартной линейной модели. В этом небольшом руководстве показано, как выполнить множественную регрессию с использованием классического R или некоторых удобных функций пакета Psy.

модель = Y ~ X
 

И Y, и X могут быть матрицами, и в этом случае будет выполнено столько множественных регрессий, сколько переменных в Y.

Рассмотрим следующий (искусственный) набор данных тестов способностей, тестов мотивации и показателей эффективности. Тесты способностей бывают (смоделированы) GRE Verbal, Quantitative и Advanced, мотивационные тесты измеряют потребность в достижениях и тревоге, измерениями успеваемости являются средний балл выпускников, оценка успеваемости на предварительных экзаменах и качество магистерской диссертации.

Получение данных и нахождение корреляционной матрицы

Как-то нам нужно прочитать данные и найти корреляции.

datafilename = "http://personality-project.org/R/datasets/psychometrics.prob2.txt"
dataset = read.table (datafilename, header = TRUE) # читать файл данных
#или
набор данных datafilename = "http://personality-project.org/R/datasets/psychometrics.prob2.txt"
> имена наборов данных (набор данных) # какие переменные?
[1] «ID» «GREV» «GREQ» «GREA» «Ach» «Anx» «Prelim» «GPA» «MA»
> dataset = dataset [, - 1] # избавиться от идентификатора
> names (набор данных) # еще раз проверьте имена
[1] "GREV" "GREQ" "GREA" "Ach" "Anx" "Prelim" "GPA" "MA"
> lowerCor (dataset) #lowerCor находит корреляции и красиво распечатывает их
       ID GREV GREQ GREA Ach Anx Prelm GPA MA
ID 1.00
ГРЕВ -0,01 1,00
GREQ 0,00 0,73 1,00
GREA -0,01 0,64 0,60 1,00
Ах 0,00 0,01 0,01 0,45 1,00
Anx -0,01 0,01 0,01 -0,39 -0,56 1,00
Предварительная оценка 0,02 0,43 0,38 0,57 0,30 -0,23 1,00
ГПД 0,00 0,42 0,37 0,52 0,28 -0,22 0,42 1,00
MA -0,01 0,32 0,29 0.45 0,26 -0,22 0,36 0,31 1,00
> dataset = scale (dataset) # преобразовать в стандартизованные оценки
> набор данных = data.frame (набор данных)

 

регрессий из исходных данных

Типичная множественная регрессия предсказывает критерий в виде набора предикторов. В этом примере сформируйте подмножества способностей, мотивации и производительности, а затем спрогнозируйте показатели эффективности из двух других подмножеств. Мы используем функцию ‘with’, чтобы указать набор данных

with (набор данных, {# мы выполняем несколько операций с этим набором данных
capacity = cbind (GREV, GREQ, GREA) # формируем три разных композитных материала
мотивация = cbind (Ach, Anx)
выполнить = cbind (Prelim, GPA, MA)
модель.regress = lm (производительность ~ способность + мотивация)
model.regress # показать результирующую регрессию
print (model.regress, digits = 3) # другой способ показать результат
summary (model.regress) # еще один способ показать результат
# производит этот вывод
}) # это конец оператора with


                                      # показать результирующую регрессию

> с (набором данных, {
+ capacity = cbind (GREV, GREQ, GREA) # формируем три разных композитных материала
+ мотивация = cbind (Ach, Anx)
+ выполнить = cbind (Prelim, GPA, MA)
+ модель.regress = lm (производительность ~ способность + мотивация)
+ model.regress # показать результирующую регрессию
+ print (model.regress, digits = 3) # другой способ показать результат
+ summary (model.regress) # еще один способ показать результат
+ # производит этот вывод
+})

Вызов:
lm (формула = выполнение ~ способность + мотивация)

Коэффициенты:
               Предварительный GPA MA
(Перехват) 6.438630 2.515062 1.803721
способностьGREV 0,001395 0.000940 0,000485
способность GREQ 0,000402 0,000246 0,000122
способность GREA 0,004257 0,001430 0,001531
мотивацияAch 0,012290 0,006068 0,004832
мотивацияAnx -0,000908 -0,002383 -0,002280

Предварительный ответ:

Вызов:
lm (формула = Предварительная подготовка + мотивация)

Остатки:
     Мин. 1 квартал Медиана 3 квартал Макс.
-3,02566 -0,58533 -0,00426 0,53273 2,87633

Коэффициенты:
                Оценка Std. Ошибка t значение Pr (> | t |)
(Перехват) 6.4386298 0.3270311 19.688 | т |)
(Перехват) 2.5150625 0,1608958 15,632 | т |)
(Перехват) 1.8037210 0.1666887 10.821 print (модель, цифры = 3) # другой способ показать результат

Вызов:
lm (формула = выполнение ~ способность + мотивация)

Коэффициенты:
               Предварительный GPA MA
(Перехват) -5.63e-16 1.79e-15 3.02e-15
способностьGREV 1.40e-01 1.99e-01 1.04e-01
способностьGREQ 3.94e-02 5.10e-02 2.56e-02
способностьGREA 4.04e-01 2.86e-01 3.11e-01
мотивацияAch 1.14e-01 1.19e-01 9.62e-02
мотивацияAnx -8.50e-03 -4.70e-02 -4.57e-02

> summary (model) # еще один способ показать результат
Предварительный ответ:

Вызов:
lm (формула = Предварительная подготовка + мотивация)

Остатки:
      Мин. 1 квартал Медиана 3 квартал Макс.
-2,859621 -0,553213 -0,004029 0,503496 2,718487

Коэффициенты:
                Оценка Std. Ошибка t значение Pr (> | t |)
(Перехват) -5.627e-16 2.570e-02 -2.19e-14 1.000000
СпособностьGREV 1.399e-01 4.259e-02 3.283 0,001061 **
способность GREQ 3.944e-02 3.954e-02 0,998 0,318722
способностьGREA 4.041e-01 4.539e-02 8.903 | т |)
(Перехват) 1.786e-15 2.665e-02 6.7e-14 1.000000
способность GREV 1.987e-01 4.418e-02 4.497 7.72e-06 ***
способностьGREQ 5.098e-02 4.101e-02 1.243 0.214094
GREA 2.861e-01 4.708e-02 6.078 1.73e-09 ***
мотивацияAch 1.190e-01 3.569e-02 3.334 0.000886 ***
мотивацияAnx -4.703e-02 3.360e-02 -1.400 0.161883
---
Сигниф. коды: 0 `*** '0.001 `** '0,01` *' 0,05 `. ' 0,1 "'1

Остаточная стандартная ошибка: 0,8429 на 994 степенях свободы
Множественный R-квадрат: 0,2931, Скорректированный R-квадрат: 0,2895
F-статистика: 82,43 для 5 и 994 DF, p-значение: | t |)
(Перехват) 3.019e-15 2.804e-02 1.08e-13 1.0000
способность GREV 1.041e-01 4.648e-02 2.240 0.0253 *
способность GREQ 2.555e-02 4.314e-02 0.592 0.5537
способность GREA 3.111e-01 4.952e-02 6.282 4.98e-10 ***
мотивацияAch 9.621e-02 3.754e-02 2.563 0.0105 *
мотивация Anx -4.569e-02 3,534e-02 -1,293 0,1964
---
Сигниф. коды: 0 `*** '0,001` **' 0,01 `* '0,05`.' 0,1 "'1

Остаточная стандартная ошибка: 0,8867 на 994 степенях свободы
Множественный R-квадрат: 0,2177, Скорректированный R-квадрат: 0,2138
F-статистика: 55,32 для 5 и 994 DF, p-значение:
  
 Регрессионный анализ на основе корреляционной матрицы - с использованием функции решения (a, b). 
 

 
 Эти регрессии были выполнены с необработанными данными. Это очень полезно, если мы хотим исследовать диагностику регрессии, исследовать остатки, искать плохо подходящие объекты и т. Д.Но иногда мы хотим выполнить регрессию из корреляционной матрицы или ковариационной матрицы, не возвращаясь к необработанным данным.

 
 
 Используя тот же набор данных, что и раньше, мы находим корреляционную матрицу, а затем выполняем базовую матричную алгебру для множественных корреляций.

 
 
r.matrix = cor (dataset) # найти корреляции
round (r.matrix, 2) # показать их с точностью до 2 знаков после запятой
a.matrix = r.matrix [1: 5,1: 5] # a.matrix - это предикторы
б.matrix = r.matrix [1: 5,6: 8] # матрица b имеет критерии
a.matrix # показать a.matrix
b.matrix # показать b.matrix
model.mat = resolve (a.matrix, b.matrix) # решить уравнение bY ~ aX
round (model.mat, 2) # показать ответ с двумя десятичными знаками
print (model.regression, digits = 2) # сравните это с множественной регрессией, используя необработанные данные



# производит этот вывод

> r.matrix = cor (dataset) # найти корреляции
> круглый (г.матрица, 2) # показать их с точностью до 2 знаков после запятой
       GREV GREQ GREA Ach Anx Prelim GPA MA
GREV 1,00 0,73 0,64 0,01 0,01 0,43 0,42 0,32
GREQ 0,73 1,00 0,60 0,01 0,01 0,38 0,37 0,29
GREA 0,64 0,60 1,00 0,45 -0,39 0,57 0,52 0,45
Ах 0,01 0,01 0,45 1,00 -0,56 0,30 0,28 0,26
Anx 0,01 0,01 -0,39 -0,56 1,00 -0,23 -0,22 -0,22
Предварительная оценка 0,43 0,38 0,57 0,30 -0,23 1,00 0,42 0,36
GPA 0,42 0,37 0,52 0,28 -0,22 0,42 1,00 0,31
MA 0.32 0,29 0,45 0,26 -0,22 0,36 0,31 1,00
> a.matrix = r.matrix [1: 5,1: 5] # a.matrix - это предикторы
> b.matrix = r.matrix [1: 5,6: 8] # матрица b имеет критерии
> a.matrix # показать a.matrix
            GREV GREQ GREA Ach Anx
GREV 1.000000000 0.728847119 0.6411517 0.005612846 0.010193145
GREQ 0,728847119 1,000000000 0,5963450 0,006846819 0,005469727
GREA 0,641151694 0,596345026 1,0000000 0.453464501 -0,389629680
Ах 0,005612846 0,006846819 0,4534645 1,000000000 -0,556186667
Anx 0,010193145 0,005469727 -0,3896297 -0,556186667 1,00000000000
> b.matrix # показать b.matrix
         Предварительный GPA MA
ГРЕВ 0,4282415 0,4194686 0,3222975
GREQ 0,3830881 0,3669720 0,2873879
GREA 0,5724319 0,5162068 0,4545495
Ах 0,3033434 0,2763810 0,2634665
Anx -0,2278877 -0,2224047 -0,21
> model.mat = resolve (a.matrix, b.matrix) # решить уравнение bY ~ aX
> круглый (модель.mat, 2) # показать ответ с двумя знаками после запятой
     Предварительный GPA MA
GREV 0,14 0,20 0,10
GREQ 0,04 0,05 0,03
ЗЕЛЕНА 0,40 0,29 0,31
Ах 0,11 0,12 0,10
Anx -0,01 -0,05 -0,05
> print (model.regression, digits = 2) # сравните это с множественной регрессией, используя необработанные данные

Вызов:
lm (формула = выполнение ~ способность + мотивация)

Коэффициенты:
               Предварительный GPA MA
(Перехват) -5.6e-16 1.8e-15 3.0e-15
СпособностьGREV 1.4e-01 2.2, нам нужно умножить бета-веса на корреляции нулевого порядка

 
  
 Это делается с помощью функции setCor 
 

 
 Функция setCor в пакете mental будет выполнять эти операции либо с необработанными данными, либо с корреляционной матрицей. 

 
Сначала сделайте это на необработанных данных

> set.cor (y = 6: 8, x = 1: 5, data = набор данных)
Вызов: set.cor (y = 6: 8, x = 1: 5, data = набор данных)

Множественная регрессия по необработанным данным

Бета-веса
     Предварительный GPA MA
GREV 0,14 0,20 0,10
GREQ 0.04 0,05 0,03
ЗЕЛЕНА 0,40 0,29 0,31
Ах 0,11 0,12 0,10
Anx -0,01 -0,05 -0,05

Множественный R
Предварительный GPA MA
  0,59 0,54 0,47

Множественный R2
Предварительный GPA MA
  0,34 0,29 0,22

 SE бета-весов
     Предварительный GPA MA
GREV 0,04 0,04 0,05
GREQ 0,04 0,04 0,04
ЗЕЛЕНА 0,05 0,05 0,05
Ах 0,03 0,04 0,04
Anx 0,03 0,03 0,04

 т бета-веса
     Предварительный GPA MA
GREV 3,28 4,50 2,24
GREQ 1,00 1,24 0,59
GREA 8,90 6,08 6,28
Ач 3,32 3,33 2,56
Anx -0.26 -1,40 -1,29

Вероятность t
 
  
 Теперь проделайте это с корреляционной матрицей. Сначала найдите корреляции с помощью функции lowerCor: 
  
 
 > r.matrix
> set.cor (y = 6: 8, x = 1: 5, data = r.matrix)
Вызов: set.cor (y = 6: 8, x = 1: 5, data = r.matrix)

Множественная регрессия из матричного ввода

Бета-веса
     Предварительный GPA MA
GREV 0,14 0,20 0,10
GREQ 0,04 0,05 0,03
ЗЕЛЕНА 0,40 0,29 0,31
Ах 0,11 0,12 0,10
Anx -0,01 -0,05 -0,05

Множественный R
Предварительный GPA MA
  0.59 0,54 0,47

Множественный R2
Предварительный GPA MA
  0,34 0,29 0,22

Различные оценки между установленными корреляциями
Квадратные канонические корреляции
[1] 0,4943 0,0036 0,0017
Чиск канонических соотношений
НУЛЕВОЙ

 Средний квадрат канонической корреляции = 0,17
 Корреляция множества Коэна R2 = 0,5
>
 
 Указание размера выборки в предыдущем примере также даст стандартные ошибки и различную статистику согласия.
 
 > setCor (y = 6: 8, x = 1: 5, data = r.matrix, n.набл = 1000)
Вызов: set.cor (y = 6: 8, x = 1: 5, data = r.matrix, n.obs = 1000)

Множественная регрессия из матричного ввода

Бета-веса
     Предварительный GPA MA
GREV 0,14 0,20 0,10
GREQ 0,04 0,05 0,03
ЗЕЛЕНА 0,40 0,29 0,31
Ах 0,11 0,12 0,10
Anx -0,01 -0,05 -0,05

Множественный R
Предварительный GPA MA
  0,59 0,54 0,47

Множественный R2
Предварительный GPA MA
  0,34 0,29 0,22

 SE бета-весов
     Предварительный GPA MA
GREV 0,04 0,04 0,05
GREQ 0,04 0,04 0,04
ЗЕЛЕНА 0,05 0,05 0,05
Ах 0.03 0,04 0,04
Anx 0,03 0,03 0,04

 т бета-веса
     Предварительный GPA MA
GREV 3,28 4,50 2,24
GREQ 1,00 1,24 0,59
GREA 8,90 6,08 6,28
Ач 3,32 3,33 2,56
Anx -0,26 -1,40 -1,29

Вероятность t

 


 
 Регрессия с двумя независимыми переменными Майкла Бранника 
 Вопросы 
 Напишите уравнение регрессии необработанных баллов, содержащее 2 ivs.
 В чем разница в интерпретации весов  b  в простой регрессии vs.множественная регрессия?
 Опишите R-квадрат двумя разными способами, то есть используя две различные формулы. Объясните формулы.
 Что произойдет с весами  b , если мы добавим в уравнение регрессии новые переменные, которые сильно коррелируют с переменными, уже включенными в уравнение?
 Почему мы указываем бета-веса (стандартизованные веса  b )?
 Напишите уравнение регрессии с бета-весами.
 Какие три фактора влияют на стандартную ошибку гири  b ?
 Как возможно иметь значимый R-квадрат и незначительные  b  весов?
 Линия регрессии 
 С одной независимой переменной мы можем записать уравнение регрессии как:
 Где Y - наблюдаемая оценка зависимой переменной,  a  - точка пересечения,  b  - наклон, X - наблюдаемая оценка независимой переменной и  e  - ошибка или остаток.
 Мы можем распространить это на любое количество независимых переменных:
 (3,1)
 Обратите внимание, что у нас есть  k  независимых переменных и наклон для каждой. У нас все еще есть одна ошибка и один перехват. Мы снова хотим выбрать оценки  a  и  b , чтобы минимизировать сумму квадратов ошибок предсказания. Уравнение прогноза:
 (3,2)
 Найти значения  b  (наклоны) для k> 2 независимых переменных сложно, и вам действительно нужна матричная алгебра, чтобы увидеть вычисления.Это проще для k = 2 IV, которые мы обсудим здесь. Но основные идеи одинаковы, независимо от того, сколько у вас независимых переменных. Если вы понимаете значение наклонов с двумя независимыми переменными, у вас, вероятно, все будет хорошо, независимо от того, сколько у вас есть.
 Для случая с одной переменной вычисление  b  и  a  было:
 Для случая с двумя переменными:
 и
 На этом этапе вы должны заметить, что все термины из регистра одной переменной появляются в регистре двух переменных.В случае двух переменных в уравнении также появляется другая переменная X. Например, X  2  появляется в уравнении для  b  1  . Обратите внимание, что члены, соответствующие дисперсии обеих переменных X, встречаются в наклонах. Также обратите внимание, что член, соответствующий ковариации X1 и X2 (сумма перекрестных произведений отклонений), также появляется в формуле для наклона.
 Уравнение для  a  с двумя независимыми переменными:
 Это уравнение является прямым обобщением случая для одной независимой переменной.
  
 Числовой пример
 Предположим, мы хотим спрогнозировать эффективность работы механиков Chevy на основе результатов теста на механические способности и результатов теста на основе личностного теста, который измеряет добросовестность. (На практике нам понадобится гораздо больше людей, но я хотел уместить это на слайде PowerPoint.)
 Работа Perf
 Mech Apt
 Сов
 Y
 Х1
 Х2
 X1 * Y
 X2 * Y
 Х1 * Х2
 1
 40
 25
 40
 25
 1000
 2
 45
 20
 90
 40
 900
 1
 38
 30
 38
 30
 1140
 3
 50
 30
 150
 90
 1500
 2
 48
 28
 96
 56
 1344
 3
 55
 30
 165
 90
 1650
 3
 53
 34
 159
 102
 1802
 4
 55
 36
 220
 144
 1980
 4
 58
 32
 232
 128
 1856
 3
 40
 34
 120
 102
 1360
 5
 55
 38
 275
 190
 2090
 3
 48
 28
 144
 84
 1344
 3
 45
 30
 135
 90
 1350
 2
 55
 36
 110
 72
 1980
 4
 60
 34
 240
 136
 2040
 5
 60
 38
 300
 190
 2280
 5
 60
 42
 300
 210
 2520
 5
 65
 38
 325
 190
 2470
 4
 50
 34
 200
 136
 1700
 3
 58
 38
 174
 114
 2204
 Y
 Х1
 Х2
 X1 * Y
 X2 * Y
 Х1 * Х2
 65
 1038
 655
 3513
 2219
 34510
 Сумма
 20
 20
 20
 20
 20
 20
 N
 3.25
 51,9
 32,75
 175,65
 110,95
 1725,5
 м
 1,25
 7,58
 5,24
 84,33
 54,73
 474,60
 SD
 29.75
 1091,8
 521,75
 USS
 Мы можем собрать данные в такую ​​матрицу:
 л
 Х  1 
 Х  2 
 Y
 29,75
 139.5
 90,25
 Х  1 
 0,77
 1091,8
 515,5
 Х  2 
 0,72
 0,68
 521,75
 Числа в таблице выше соответствуют следующим суммам квадратов, перекрестных произведений и корреляций:
 Теперь мы можем вычислить коэффициенты регрессии:
 Чтобы найти точку перехвата, имеем:
 Следовательно, наше уравнение регрессии:
 Y '= -4.10 + .09X1 + .09X2 или
 Job Perf '= -4.10 + .09MechApt + .09Сознательность.
 Визуальные представления регрессии 
 У нас есть 3 переменных, поэтому у нас есть 3 диаграммы рассеяния, которые показывают их отношения.
 Поскольку мы вычислили уравнение регрессии, мы также можем просмотреть график зависимости Y 'от Y или фактического значения от прогнозируемого Y.
 Мы можем (как бы) просматривать график в трехмерном пространстве, где двумя предикторами являются оси X и Y, а ось Z является критерием, таким образом:
 На этом графике это не очень хорошо показано, но проблему регрессии можно рассматривать как своего рода проблему поверхности отклика.Какова ожидаемая высота (Z) при каждом значении X и Y? Пример анимации показан в самом верху этой страницы (вращающийся рисунок). Решение этой проблемы с помощью линейной регрессии в этой размерности представляет собой плоскость. Пакет  plotly  в R позволит вам «захватить» трехмерный график и повернуть его с помощью компьютерной мыши. Это позволяет более четко видеть поверхность отклика. Неподвижный вид прогнозируемых результатов механиков Chevy, произведенный Plotly:
.
 R-квадрат (R 
 2 )
 Так же, как и в простой регрессии, зависимая переменная рассматривается как линейная часть и ошибка.В множественной регрессии с линейной частью связано более одной переменной X. Когда мы запускаем множественную регрессию, мы можем вычислить долю дисперсии из-за регрессии (набор независимых переменных, рассматриваемых вместе). Эта пропорция называется R-квадрат. Мы используем заглавную R, чтобы показать, что это кратное R вместо одной переменной  r . Мы также можем вычислить корреляцию между Y и Y 'и возвести ее в квадрат. Если мы это сделаем, мы также найдем R-квадрат.
 Y
 Х1
 Х2
 Y '
 Остаток
 2
 45
 20
 1.54
 0,46
 1
 38
 30
 1,81
 -0,81
 3
 50
 30
 2,84
 0,16
 2
 48
 28
 2.50
 -0,50
 3
 55
 30
 3,28
 -0,28
 3
 53
 34
 3,45
 -0,45
 4
 55
 36
 3.80
 0,20
 4
 58
 32
 3,71
 0,29
 3
 40
 34
 2,33
 0,67
 5
 55
 38
 3.98
 1,02
 3
 48
 28
 2,50
 0,50
 3
 45
 30
 2,41
 0,59
 2
 55
 36
 3.80
 -1,80
 4
 60
 34
 4,06
 -0,06
 5
 60
 38
 4,41
 0,59
 5
 60
 42
 4.76
 0,24
 5
 65
 38
 4,84
 0,16
 4
 50
 34
 3,19
 0,80
 3
 58
 38
 4.24
 -1,24
 M = 3,25
 51,9
 32,75
 3,25
 0
 В = 1,57
 57,46
 27,46
 1,05
 0,52
 USS = 29.83
 19,95
 9,88
 Среднее значение Y равно 3,25, как и среднее значение Y '. Среднее значение остатков равно 0. Дисперсия Y составляет 1,57. Дисперсия Y 'составляет 1,05, а дисперсия остатков составляет 0,52. Вместе дисперсия регрессии (Y ') и дисперсия ошибки (e) составляют в сумме дисперсию Y (1,57 = 1,05 + 0,52). R-квадрат равен 1,05 / 1,57 или 0,67. Если мы вычислим корреляцию между Y и Y ', мы обнаружим, что R =.82, который в квадрате также является R-квадратом 0,67. (Вспомните диаграмму рассеяния Y и Y '). R-квадрат - это доля дисперсии Y из-за множественной регрессии.
 Проверка значения R 
 2 
 Вы уже видели это однажды, но здесь это снова в новом контексте:
, который распределяется как  F  с  k  и  (N-k-1)  степенями свободы, когда нулевая гипотеза (что R-квадрат равен нулю в генеральной совокупности) верна.Теперь R  2  представляет собой множественную корреляцию, а не единственную корреляцию, которую мы видели в простой регрессии. В нашем последнем примере у нас есть 2 независимые переменные,  2  рэндов 0,67 и 20 человек, поэтому
 р <0,01. (F , крит.  для альфа = 0,01 составляет около 6).
 Поскольку SStot = SSreg + SSres, мы можем вычислить эквивалентное F, используя суммы квадратов и соответствующую df.
, что согласуется с нашим предыдущим результатом в пределах ошибки округления.
 Стандартные и нестандартные веса 
 С каждой переменной X будет связан один коэффициент наклона или регрессионный вес. Каждый вес интерпретируется как изменение единицы измерения Y при изменении единицы измерения X, при этом остальные переменные X остаются постоянными. Если мы хотим сделать точечные прогнозы (прогнозы фактического значения зависимой переменной) с учетом значений независимых переменных, это те веса, которые нам нужны. Например, если у нас есть средний балл бакалавриата и результаты SAT для человека и мы хотим спрогнозировать его средний балл первого курса колледжа, нестандартизированные веса регрессии сделают свою работу.
 Переменные с большим весом  b  должны говорить нам, что они более важны, потому что Y изменяется для некоторых из них быстрее, чем для других. Проблема с нестандартными или грубыми оценками  b  весов в этом отношении заключается в том, что они имеют разные единицы измерения и, следовательно, разные стандартные отклонения. Если бы мы измерили X = рост в футах, а не X = рост в дюймах, вес  b  для футов был бы в 12 раз больше, чем  b  для дюймов (12 дюймов на фут; в обоих случаях мы интерпретируем  b  как изменение единицы в Y, когда X изменяется на 1 единицу).Таким образом, когда мы измеряем разные переменные X в разных единицах, часть размера  b  приписывается единицам измерения, а не важности как таковой. Итак, что мы можем сделать, так это стандартизировать все переменные (как X, так и Y, каждый X по очереди). Если мы это сделаем, тогда все переменные будут иметь стандартное деление, равное единице, и связь с переменными X будет легко очевидна по размеру весов  b  - все будет интерпретировано как количество стандартных отклонений. что Y изменяется, когда каждый X изменяет одно стандартное отклонение.Стандартизированные наклоны называются бета-весами. Это чрезвычайно плохой выбор слов и символов, потому что мы уже использовали бета для обозначения значения популяции  b  (не вините меня; это часть литературы). Вообще говоря, при множественной регрессии бета будет относиться к стандартным весам регрессии, то есть к оценкам параметров, если не указано иное.
 Уравнения регрессии с бета-весами 
 Поскольку мы используем стандартизованные оценки, мы снова попадаем в ситуацию z-значений.Как вы помните из сравнения корреляции и регрессии:
 Но  бета  означает вес  b , когда X и Y находятся в стандартных оценках, поэтому для случая простой регрессии r = beta, и мы имеем:
 Предыдущие формулы, которые я давал для  b , были составлены из сумм квадратов и перекрестных произведений.
.
 Но с оценками  z  мы будем иметь дело со стандартизованными суммами квадратов и перекрестных произведений. Стандартизированная усредненная сумма квадратов - 1
, а стандартизированная усредненная сумма перекрестных произведений - коэффициент корреляции
.
 В итоге мы можем оценить бета-веса, используя корреляционную матрицу.При простой регрессии, как вы уже видели, r = beta. С двумя независимыми переменными,
 и
, где r  y1  - корреляция y с X1, r  y2  - корреляция y с X2, а r  12  - корреляция X1 с X2. Обратите внимание, что две формулы почти идентичны, за исключением порядка первых двух символов в числителе.
 Наша корреляционная матрица выглядит так:
 Y
 Х  1 
 Х  2 
 Y
 1
 Х  1 
 0.77
 1
 Х  2 
 0,72
 0,68
 1
 Обратите внимание, что существует удивительно большая разница в бета-весах, учитывая величину корреляций.
 Давайте посмотрим на это на минутку, сначала на уравнение для бета-версии  1 . Числитель говорит, что бета  1  - это корреляция (X  1  и Y) минус корреляция (X  2  и Y), умноженная на корреляцию предиктора (X  1  и X  2 ).Знаменатель говорит, что числитель немного увеличится в зависимости от размера корреляции между X  1  и X  2 . Предположим, что r  12  равно нулю. Тогда r  y2  r  12  равно нулю, а числитель равен r  y1 . Знаменатель равен 1, поэтому результатом будет r  y1 , простая корреляция между X  1  и Y. Если корреляция между X  1  и X  2  равна нулю, бета-вес является простой корреляцией. С другой стороны, если корреляция между X  1  и X  2  равна 1.0 бета не определена, потому что мы делим на ноль. Таким образом, наша жизнь становится менее сложной, если корреляция между переменными X равна нулю.
 Расчет R 
 2 
 Как я уже упоминал, один из способов вычислить R  2  - это вычислить корреляцию между Y и Y 'и возвести ее в квадрат. Однако есть и другие способы расчета R  2 , и они важны для концептуального понимания того, что происходит при множественной регрессии.Если независимые переменные некоррелированы, то
 Это говорит о том, что  2  R, доля дисперсии в зависимой переменной, приходящаяся на обе независимые переменные, равна сумме квадратов корреляций независимых переменных с Y. Это верно только тогда, когда IV ортогональны. (некоррелировано).
 В нашем примере  2  R = 0,67. Корреляции: r  y1  = 0,77 и r  y2  = 0,72. Если возвести в квадрат и сложить, мы получим.77  2  +.72  2  = 0,5929 + 0,5184 = 1,11, что явно слишком большое значение для  2  рандов, ограниченного нулем и единицей.
 Если IV коррелированы, то у нас есть общий X и, возможно, общий Y, и мы должны это учитывать. Две общие формулы могут использоваться для расчета  2  рэнд, когда IV коррелированы.
 Это означает умножение стандартизованного наклона (бета-вес) на корреляцию для каждой независимой переменной и сложение для расчета  2  рэндов.Это включает как корреляцию (которая будет завышать общую сумму  2  рандов из-за общего Y), так и бета-вес (который недооценивает  2  рандов, потому что он включает только уникальный Y и дисконтирует общий Y). При правильном сочетании они дают правильную сумму  2  рэнд. Обратите внимание, что когда r  12  равно нулю, тогда бета  1  = r  y1  и бета  2  = r  y2 , так что (бета  1 ) (r  y1 ) = r  2   y1 , и у нас есть более ранняя формула, где R  2  - это сумма квадратов корреляций между X и Y.В нашем примере соответствующие числа (.52) .77 + (.37) .72 = .40 + .27 = 0,67, что согласуется с нашим предыдущим значением  2  рандов.
 Вторая формула, использующая только коэффициенты корреляции:
 Эта формула говорит, что  2  R - это сумма квадратов корреляций между X и Y с поправкой на общий X и общий Y. Обратите внимание, что член справа в числителе и переменная в знаменателе оба содержат r  12 , что является корреляцией между X1 и X2.Обратите внимание, что это уравнение также упрощает простую сумму квадратов корреляций, когда r  12  = 0, то есть когда IV ортогональны. Для нашего примера у нас есть
, что совпадает с нашим предыдущим значением в пределах ошибки округления.
 Тесты коэффициентов регрессии 
 Каждый коэффициент регрессии представляет собой оценку наклона. При наличии более чем одной независимой переменной наклоны относятся к ожидаемому изменению Y, когда X меняет 1 единицу, УПРАВЛЯЯ ДРУГИМИ ПЕРЕМЕННЫМИ X.То есть  b  1   - это изменение Y при изменении единицы измерения X  1  при сохранении константы X  2 , а  b  2   - это изменение Y при изменении единицы измерения X  2  с постоянным X  1 . Мы рассмотрим это более формально после того, как введем частичную корреляцию. Мы хотели бы проверить, имеет ли наклон ( b ) какое-то значение, обычно, равен ли наклон нулю в генеральной совокупности. Для этого мы сравним значение  b  с его стандартной ошибкой, аналогично тому, что мы сделали для теста  t , где мы сравнили разницу в средних значениях со стандартной ошибкой.
 Стандартная ошибка веса  b  для задачи с двумя переменными:
, где s  2   y.12  - дисперсия оценки (дисперсия остатков). Стандартная ошибка гири  b  зависит от трех факторов. Дисперсия оценки говорит нам о том, насколько далеко точки отклоняются от линии регрессии (среднего квадрата расстояния). Большие ошибки в предсказании означают большую стандартную ошибку. Сумма квадратов IV также имеет значение.Чем больше сумма квадратов (дисперсия) X, тем меньше стандартная ошибка. Ограничение диапазона не только уменьшает размер корреляции, но также увеличивает стандартную ошибку веса  b . Также имеет значение корреляция между независимыми переменными. Чем больше корреляция, тем больше стандартная ошибка веса  b . Итак, чтобы найти значимые веса  b , мы хотим минимизировать корреляцию между предикторами, максимизировать дисперсию предикторов и минимизировать ошибки прогнозирования.
 Учитывайте это при планировании исследования. Если вы этого не сделаете, у вас могут возникнуть проблемы с питанием для теста значимости, и ваша тяжелая работа может не окупиться. Области, в которых прогнозирование плохое, будет труднее показать отношения (очевидно, но именно отсюда возникает дисперсия остатков). Если вы выбираете людей для исследования, убедитесь, что предикторы сильно различаются. Если вы проводите исследование на добровольцах в университете с высокой степенью отбора, у вас будет ограниченный диапазон когнитивных способностей, поэтому будет сложнее показать значительный регрессионный вес для теста когнитивных способностей.Тщательно выбирайте предикторы - если они сильно коррелированы, у вас может быть значительный R-квадрат, но незначительные веса регрессии. Возможно, вы заметили, что размер выборки явно не включен в формулу. Однако сумма квадратов для независимой переменной включена, и это будет увеличивать знаменатель по мере увеличения размера выборки, тем самым уменьшая стандартную ошибку. Таким образом, больший размер выборки, как обычно, приведет к большей мощности.
 Отклонение прогноза -
, а тест на гирю  b  -  t  -тест с  N-k  -1 степенями свободы.
 В нашем примере сумма квадратов ошибок составляет 9,79, а df - 20-2-1 или 17. Следовательно, наша дисперсия оценки составляет
. 575871 или .58 после округления. Наши стандартные ошибки:
 и S  b2  = 0,0455, что следует из идентичных вычислений, за исключением значения суммы квадратов для X  2  вместо X  1 .
 Чтобы проверить значимость весов  b , мы вычисляем статистику  t 
.
 В нашем случае  t  = 0,0864 / 0,0313 или 2,75. Если мы сравним это с t-распределением с 17  df , мы обнаружим, что оно значимо (из функции поиска мы находим, что  p  = 0,0137, что меньше 0,05).
 Для  b   2 , мы вычисляем  t  = 0,0876 / 0,0455 = 1,926, что имеет значение  p , равное 0,0710, что несущественно. Обратите внимание, что корреляция r  y2  равна 0,72, что является очень значимым ( p  <.01), но  b  2   не имеет значения.
 Тесты R 
 2  по сравнению с тестами  b 
 Поскольку веса  b  являются наклонами для уникальных частей Y (то есть той части Y, которая может быть однозначно отнесена к конкретному X в уравнении регрессии), и поскольку корреляции между независимыми переменными увеличивают стандартные ошибки Для гирь  b  можно иметь большой, значительный R  2 , но в то же время иметь незначительные веса  b  (как в нашем примере с механикой Chevy).Также возможно найти значительный вес  b  без значительного R  2 . Это может произойти, когда у нас есть много независимых переменных (обычно более 2), все или большинство из которых имеют довольно низкую корреляцию с Y. Если одна из этих переменных имеет большую корреляцию с Y,  2  R может быть незначительным, потому что с таким большим количеством IV мы могли бы ожидать увидеть такую ​​же большую R  2  просто случайно. Если R  2  не имеет значения, обычно следует избегать интерпретации значимых весов  b .В таких случаях вполне вероятно, что значительный вес  b  является ошибкой типа I.
 Тестирование инкрементального R 
 2 
 Мы можем проверить изменение R  2 , которое происходит, когда мы добавляем новую переменную в уравнение регрессии. Мы можем начать с 1 переменной и вычислить R  2  (или r  2 ) для этой переменной. Затем мы можем добавить вторую переменную и вычислить R  2  с обеими переменными в нем. Второй  2  рандов всегда будет равен или больше первого  2  рандов или больше.Если он больше, мы можем спросить, значительно ли он больше. Для этого вычисляем
, где R  2   L  - большее R  2  (с большим количеством предикторов), k  L  - количество предикторов в более крупном уравнении, а k  S  - количество предикторов в меньшем уравнении. Когда ноль истинно, результат распределяется как  F  со степенями свободы, равными ( k   L  -  k   S ) и ( N  -  k   L -1). .В нашем примере мы знаем, что R  2   y.12  = 0,67 (из более ранних вычислений), а также что r  y1  = 0,77 и r  y2  = 0,72. r  2   y1  = 0,59 и r  2   y2  = 0,52. Теперь мы можем увидеть, увеличивает ли добавление X1 или X2 к уравнению, содержащему другое уравнение, R  2  в значительной степени. Чтобы увидеть, добавляет ли X1 дисперсию, мы начнем с X2 в уравнении:
 Наше критическое значение F (1,17) равно 4.45, поэтому наш  F  для приращения X1 над X2 является значительным.
 Для увеличения X2 над X1 имеем
 Наше критическое значение  F  не изменилось, поэтому приращение до  2  рэндов на X2 не является (весьма) значительным.
 [PDF] Многовариантный регрессионный подход к распознаванию личностного впечатления влогеров 
 ПОКАЗЫВАЕТ 1–10 ИЗ 18 ССЫЛОК
 СОРТИРОВАТЬ ПО Релевантности Статьи, на которые оказали наибольшее влияниеНедавность
 Прогнозирование Большой пятерки личностных черт пользователей микроблогов
 Путем проведения исследования пользователей с помощью этого исследования 444 В документе предлагаются алгоритмы многозадачной регрессии и инкрементной регрессии для прогнозирования личности Большой пятерки на основе онлайн-поведения и указывается, что личность можно предсказать с высокой точностью с помощью онлайн-микроблогов.Развернуть
 Просмотреть 2 выдержки, справочная информация
 Объектив YouTube: краудсорсинговые личные впечатления и аудиовизуальный анализ видеоблогов
 В этой работе исследуется возможность краудсорсинга личных впечатлений от видеоблогов как способа получения суждений от различной аудитории, использующей социальные сети видео и решает задачу автоматического прогнозирования личностных впечатлений видеоблогеров с помощью невербальных сигналов и методов машинного обучения. Развернуть
 Просмотреть 4 выдержки, ссылки, методы, предысторию и результаты
 Личность и закономерности использования Facebook
 Показано, как многомерная регрессия позволяет прогнозировать личностные черты отдельного пользователя с учетом его профиля в Facebook с максимальной точностью, достигнутой для Экстраверсия и невротизм и самая низкая точность дружелюбия.Развернуть
 Посмотреть 1 отрывок, ссылки на результаты
 Как у вас дела? Эмоции и личность в Facebook
 Изучена связь между эмоциями, выраженными примерно в 1 миллионе обновлений статуса Facebook, и возрастом, полом и личностью пользователей, и обнаружено, что пользователи женского пола более эмоциональны в своих статусных сообщениях, чем пользователи мужского пола. Разверните
 О чем они пишут в блогах? Личность, тема и мотивация в блогах
 Содержание блогов исследуется, чтобы дать представление о роли личности в мотивации ведения блогов, и обнаружено, что высоконевротические авторы используют блоги для облегчения или аутотерапевтической функции и отражают в основном на себя и отрицательные эмоции.Развернуть
 Просмотр 1 отрывка, справочная информация
 Извлечение крупномасштабных данных о смартфонах для изучения личности
 Анализ показывает, что несколько агрегированных характеристик, полученных на основе данных об использовании смартфонов, могут быть индикаторами черт Большой пятерки и описывать метод машинного обучения для выявления личностных качеств пользователя на основе использования смартфона. Развернуть
 Просмотреть 1 отрывок, справочная информация
 Распознавание черт личности с помощью обновлений статуса Facebook
 В этом документе исследуется использование методов машинного обучения для определения черт личности пользователя из обновлений его статуса на Facebook и указывается, что распознавание черт личности обобщается в социальных сетях платформы.Развернуть
 Просмотр 1 отрывка, справочная информация
 Семантическое обозначение ролей эмоций в твитах
 Классификатор для обнаружения эмоций, который получает точность 56,84 по восьмипозиционной задаче классификации и показывает, как задачу идентификации стимулов также можно оформить как классификационная задача, получившая оценку F 58,30. Развернуть
 Просмотреть 1 отрывок, справочная информация
 Множественный регрессионный и подтверждающий факторный анализ - Zion & Zion 
 ИСТОРИЯ 
 Это четвертый из серии подробных отчетов группы маркетинговых исследований Zion & Zion, в которых было предпринято стремление к широкому пониманию того, как потребители воспринимают индивидуальность бренда.Первая волна исследований была сосредоточена на индустрии ресторанов быстрого обслуживания (QSR). Предыдущие исследования по этой теме, проведенные Zion & Zion:
 Использование широко принятой системы измерения индивидуальности бренда профессора Стэнфорда Дженнифер Аакер для изучения крупнейших национальных брендов QSR. Исследование, приведенное здесь, показывает, как каждая сеть ресторанов оценивается по пяти параметрам индивидуальности бренда Aaker: искренность, компетентность, азарт, изысканность и надежность.
 Исследовательский факторный анализ (EFA) и подтверждающий факторный анализ (CFA), которые подтверждают эффективность использования структуры Aaker для изучения QSR и раскрывают потенциальное новое измерение подлинности - прочтите исследование здесь.
 Изучение QSR через привлекательность личности бренда, впервые выявлено и изучено Трейси Фрелинг, Джоди Кросно и Дэвидом Хенардом в их популярном исследовании 2010 года «Привлекательность личности бренда». В отчете показано, как 26 QSR оцениваются по четкости, привлекательности и оригинальности бренда. Смотрите отчет здесь.
 В этом исследовании группа маркетинговых исследований Zion & Zion выполняет как подтверждающий факторный анализ (CFA), так и множественный регрессионный анализ, чтобы оценить, насколько хорошо три аспекта привлекательности личности бренда (ясность, благоприятность и оригинальность) применимы к брендам QSR и роль ясности и оригинальности в рейтингах предпочтений.
 ИСПОЛНИТЕЛЬНАЯ ИНФОРМАЦИЯ 
 Группа маркетинговых исследований Zion & Zion провела подтверждающий факторный анализ (CFA) и множественный регрессионный анализ, чтобы лучше понять применение параметров привлекательности бренда Трейси Фрелинг, Джоди Кросно и Дэвида Хенарда (ясность, оригинальность и благоприятность) для быстрого обслуживания. сети ресторанов (QSR). Как для CFA, так и для регрессии наша исследовательская группа опросила 4363 взрослых в возрасте 18 лет и старше. Каждого респондента попросили оценить один из 26 QSR по каждой из 16 шкал семантического дифференциала привлекательности бренда.Наша исследовательская группа включала данные только от респондентов, которые хотя бы в некоторой степени были знакомы с конкретным QSR, который их просили оценить. В результате мы получили доступный набор данных из 3205 ответов. Наш CFA показывает, что трехфакторная модель привлекательности личности бренда замечательно подходит для измерения индивидуальности бренда QSR. Регрессионный анализ показывает, что ясность и оригинальность вместе объясняют 75,8% благоприятности. Из двух факторов ясность в 2,4 раза больше влияет на предпочтительность, чем оригинальность в контексте QSR.Это говорит о том, что, хотя оригинальность важна, сети ресторанов должны уделять больше времени тому, чтобы потребители имели четкое представление о бренде QSR.
 ПОДХОДИТ РАМКА? (ПОДТВЕРЖДАЮЩИЙ АНАЛИЗ ФАКТОРОВ) 
 Первоначальное исследование Freling / Crosno / Henard (2010, Журнал Академии маркетинговых наук), в котором была разработана система измерения привлекательности личности бренда, началось с первоначального набора из 75 неизбыточных характеристик, которые были оценены серией фокус-групп.Затем они были преобразованы в 49 пар слов. После серии дополнительных фокус-групп и интервью со взрослыми потребителями, а также обзора существующей литературы были добавлены еще 26 пар слов, в результате чего получилось 75 контрастных пар слов. Последующее тестирование (т. Е. Подтверждающий факторный анализ, внутренняя шкала надежности и конвергентная валидность), анализ и категоризация в конечном итоге сократили элементы до окончательных 16 пар слов, чтобы установить структуру привлекательности личности бренда: благоприятность (семь пар слов), оригинальность (четыре) и Ясность (пять).
 Группа маркетинговых исследований Zion & Zion провела подтверждающий факторный анализ (CFA) на наших данных, чтобы убедиться, что для индустрии QSR существуют три фактора привлекательности личности бренда, как продемонстрировали Freling / Crosno / Henard, и что их 16 Анализ пар слов можно надежно использовать для оценки и сравнения привлекательности личности бренда QSR. В этом случае одной из причин проведения CFA является то, что исследование Freling / Crosno / Henard не раскрывает, были ли (или сколько) рестораны были включены в создание и тестирование структуры, что позволяет нам исследовать три измерения Привлекательность личности бренда в контексте QSR особенно значима.
 Наш анализ CFA показывает, что модель привлекательности личности бренда действительно хорошо применима в контексте QSR, при этом все три фактора возвращаются очень четко.
 Все пять пар слов, использованные для оценки ясности привлекательности личности бренда, загружены выше 0,800.
 Фактор привлекательности личности бренда также очень ясен: все семь пар слов загружаются значительно выше 0,800.
 Фактор привлекательности личности бренда оригинальности также оказывается чистым, со всеми четырьмя парами слов, указанными выше.800
 ЧТО ПРОГНОЗИРУЕТ ВЫГОДУ? (МНОЖЕСТВЕННЫЙ АНАЛИЗ РЕГРЕССИИ) 
 Мы стремились понять, насколько привлекательная личность бренда - ясность или оригинальность (или и то, и другое) предопределяет предпочтительность. Например, если сеть ресторанов была бы заинтересована в повышении того, насколько потребители оценивают благоприятность ее привлекательности для личности бренда, можно ли было бы лучше потратить ее ресурсы на четкость или оригинальность?
 Это исследование было предпринято с помощью множественного регрессионного анализа, в котором ясность и оригинальность использовались в качестве независимых переменных, а предпочтительность - в качестве зависимой.Сводка модели (рис. 4) и ANOVA (дисперсионный анализ, рис. 5) обращаются к вопросу о том, определяют ли Ясность и Оригинальность  вместе  Благоприятность.
 Значение значимости на рис. 5 из .000 подтверждает модель. Значение квадрата 0,758 R (рис. 4) означает, что ясность и оригинальность вместе объясняют 75,8% благоприятности.
 Рисунок 6 (Коэффициенты) отвечает на следующие вопросы: предсказывают ли сами по себе ясность и оригинальность и объясняют ли они предпочтение? И что (или оба) наиболее важно? И ясность, и оригинальность имеют значение.000, что означает, что они независимо объясняют и предсказывают благоприятность. Но что сильнее? Ответ на этот вопрос можно получить, посмотрев на коэффициенты на Рисунке 6, которые показывают:
 Если рейтинг яркости личности бренда QSR повысится на одну единицу по шкале опроса от 1 до 7 (при условии, что его рейтинг оригинальности не изменится), рейтинг его предпочтительности повысится на 0,722.
 Если оригинальность личности бренда QSR повысится на одну единицу по шкале от 1 до 7 (при условии, что его рейтинг ясности не изменится), то его предпочтительность повысится.297.
 Из двух факторов, ясность в 2,4 раза сильнее влияет на предпочтительность, чем оригинальность в контексте QSR.
 Заключительный анализ был направлен на то, чтобы понять, объясняет ли вариативность между ресторанами преимущество Clarity над оригинальностью как предиктора благоприятности. Анализ на Рисунке 7 показывает, что даже при учете индивидуальных различий между ресторанами полученные коэффициенты практически идентичны показанным на Рисунке 6 (0,724 по сравнению с 0,722 и.293 по сравнению с 0,297). Это подтверждает, что в 2,4 раза сильнее ясность по сравнению с оригинальностью в качестве предиктора благоприятности.
 ВВОД ДАННЫХ В РАБОТУ 
 Наш CFA показывает, что измерение трех измерений привлекательности личности бренда в контексте QSR является несложным упражнением, а наша регрессия показывает, как можно повлиять на предпочтительность.
 Бренды уделяют огромное внимание оригинальности. Подумайте об усилиях, предпринятых Jack in the Box, Burger King, Chick-fil-A и т. Д., чтобы выделиться и выделиться в сознании потребителей. Фраза «мы должны преодолеть беспорядок» и «мы должны подняться над шумом» звучит в штаб-квартире QSR по всей стране. Однако наше исследование показывает, что четкость более чем в два раза сильнее влияет на предпочтительность, чем оригинальность.
 Это говорит о том, что хотя QSR действительно должны фокусироваться на оригинальности, поскольку это действительно влияет на предпочтительность, они также должны потратить как минимум столько же времени на то, чтобы убедиться, что их выражение оригинальности ясно и хорошо понимается покупателями.