Телефон: 8-800-350-22-65
WhatsApp: 8-800-350-22-65
Telegram: sibac
Прием заявок круглосуточно
График работы офиса: с 9.00 до 18.00 Нск (5.00 - 14.00 Мск)

Статья опубликована в рамках: CXVIII Международной научно-практической конференции «Научное сообщество студентов: МЕЖДИСЦИПЛИНАРНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ» (Россия, г. Новосибирск, 07 июня 2021 г.)

Наука: Математика

Скачать книгу(-и): Сборник статей конференции

Библиографическое описание:
Колотова Н.А. МОДЕЛИРОВАНИЕ СУИЦИДАЛЬНОГО РИСКА ПОДРОСТКОВ ПРИ ПОМОЩИ СТРУКТУРНЫХ УРАВНЕНИЙ // Научное сообщество студентов: МЕЖДИСЦИПЛИНАРНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ: сб. ст. по мат. CXVIII междунар. студ. науч.-практ. конф. № 11(118). URL: https://sibac.info/archive/meghdis/11(118).pdf (дата обращения: 29.03.2024)
Проголосовать за статью
Конференция завершена
Эта статья набрала 0 голосов
Дипломы участников
У данной статьи нет
дипломов

МОДЕЛИРОВАНИЕ СУИЦИДАЛЬНОГО РИСКА ПОДРОСТКОВ ПРИ ПОМОЩИ СТРУКТУРНЫХ УРАВНЕНИЙ

Колотова Надежда Андреевна

магистрант, кафедра прикладной математики, Кемеровский государственный университет,

РФ, г. Кемерово

MODELING ADOLESCENT SUICIDAL RISK USING STRUCTURAL EQUATIONS

 

Nadezhda Kolotova

undergraduate, Department of Applied Mathematics, Kemerovo State University,

Russia, Kemerovo

 

АННОТАЦИЯ

В статье описывается получение модели оценки суицидального риска подростков при помощи структурных уравнений. В исследовании были задействованы 247 учащихся общеобразовательных школ и лицея Кузбасса. Для построения структурной модели оценки суицидального риска подростков использовались эксплораторный и конфирматорный факторный анализ. Для проведения эксплораторного анализа применялась программа SPSS Statistics, для конфираматорного факторного анализа и получение структурной модели использовалась программа SPSS AMOS. В начале исследования был проведен корреляционный анализ для выявления взаимосвязей между компонентами модели, в ходе которого были получены корреляционные матрицы. Следовательно, можно предположить о наличии латентных переменных между компонентами. Для выявления таких переменных может применяться факторный анализ. Первоначально психологами для оценки суицидального риска подростков была построена трехуровневая иерархическая модель, где на первом уровне иерархии описана такими факторами как, эмоционально-регулятивный компонент, когнитивно-оценочный и поведенческий компоненты. В результате исследования было обнаружено четыре фактора (поведенческий компонент разделился на два фактора), после чего построена структурная модель. Анализ полученных показателей при проведении конфирматорного факторного анализа показал, что наиболее лучшее согласие имеет трехфакторная структура.

ABSTRACT

The article describes obtaining a model for assessing the suicide risk of adolescents using structural equations. The study involved 247 students of secondary schools and the lyceum of Kuzbass. Exploratory and confirmatory factor analysis was used to construct a structural model for assessing the suicide risk of adolescents. SPSS Statistics was used for exploratory analysis, and SPSS AMOS was used for confirmatory factor analysis and structural model generation. At the beginning of the study, a correlation analysis was performed to identify the relationships between the components of the model, during which correlation matrices were obtained. Therefore, we can assume that there are latent variables between the components. Factor analysis can be used to identify such variables. Initially, psychologists built a three-level hierarchical model to assess the suicide risk of adolescents, where the first level of the hierarchy is described by such factors as the emotional-regulatory component, cognitive-evaluative and behavioral components. As a result of the study, four factors were found (the behavioral component was divided into two factors), after which a structural model was built. The analysis of the obtained indicators during the confirmatory factor analysis showed that the three-factor structure has the best agreement.

 

Ключевые слова: суицидальный риск, факторный анализ, моделирование структурными уравнениями.

Keywords: suicide risk, factor analysis, structural equation modeling.

 

В настоящее время при моделировании сложных процессов для исследователей все чаще возникает проблема выявить характер латентных переменных, которые не могут быть наблюдаемы в явном виде и непосредственно измерены.

Структурное моделирование (Structural Equation Modeling) является мощным статистическим методом проверки и оценки причинно-следственных связей между структурами данных, исходя из их качественной причинности. SEM позволяет не только проверять и подтверждать гипотетические модели и конструкты, но и развивать теории, разрабатывать методики исследования [4, 5].

В данной работе будет рассматриваться проблема комплексной оценки суицидального риска подростков. Для этой цели была построена трехуровневая иерархическая модель, которая на первом уровне иерархии была представлена тремя компонентами: эмоционально-регулятивным, когнитивно-оценочным и поведенческим. Оценка значений этих компонент осуществлялась на основании группы психологических методик и анкеты [2, 3].

Целью исследования является проверка возможности оценки суицидального риска трехкомпонентной моделью с использованием аппарата моделирования структурными уравнениями. Для этой цели на первоначальном этапе исследования необходимо провести эксплораторный и конфирматорный факторный анализ (ФА). Для проведения эксплораторного анализа применялась программа SPSS Statistics, для конфираматорного ФА и получение структурной модели использовалась программа SPSS AMOS.

В начале исследования был проведен корреляционный анализ для выявления взаимосвязей между компонентами модели, в ходе которого были получены корреляционные матрицы. Анализируя полученные данные корреляционного анализа, было обнаружено множество связей между показателями. Следовательно, можно предположить о наличии латентных переменных между компонентами. Для выявления таких переменных может применяться ФА. Первоначально предполагалось, что для оценки суицидального риска у подростков имеется три фактора (эмоционально-регулятивный компонент, когнитивно-оценочный компонент, поведенческий компонент). Проводя факторный анализ при различных методах вращения, выяснилось, что показатели, оценивающие уровень одиночества (Анкета) и отношение к жизненной ситуации (Куликов), не имеют ярко выраженных факторных нагрузок, поэтому они были исключены при дальнейшем исследовании, что позволило увеличить долю общей дисперсии. В результате эксплораторного анализа были выделены четыре фактора. Доля общей дисперсии составила 0,71 (71%), использовался метод вращения – Варимакс исходных [1]. Первым фактором, как и предполагалось, является эмоционально-регулятивный компонент. В него вошли ряд показателей методики Куликова (удовлетворенность/неудовлетворенность жизнью, тревога, неустойчивость эмоциональная тонус, образ себя), а также уровень депрессии (Бек). В данный фактор не попал показатель, оценивающий уровень безнадежности (ДШБ). Второй фактор состоит из показателей, описывающих когнитивно-оценочный компонент, таких как вера в возможность решения проблем, ответственность перед семьей, моральные причины, страх суицида, страх социального неодобрения. Третий фактор составили показатели, входящие в поведенческий компонент, а именно стратегия поиска социальной поддержки (Амирхан) и стратегия разрешения проблем (Амирхан), переменная, оценивающая стратегию избегания проблем (Амирхан) не вошла в фактор. Помимо трех составляющих, предложенных психологами, был выявлен еще один фактор, состоящий из показателей уровня безнадежности (ДШБ) и стратегии избегания проблем (Амирхан). Для определения взаимосвязей между факторами был проведен корреляционный анализ, в ходе которого статистически значимых связей между показателями не выявлено. Полученные факторные нагрузки показаны в таблице 1.

Таблица 1.

Факторные нагрузки

Показатель

Фактор 1

Фактор 2

Фактор 3

Фактор 4

Удовлетворенность/неудовлетворенность жизнью (Куликов)

0,91

 

 

 

Тревога (Куликов)

0,9

 

 

 

Неустойчивость эмоциональная (Куликов)

0,9

 

 

 

Тонус (Куликов)

0,84

 

 

 

Образ себя (Куликов)

0,8

 

 

 

Уровень депрессии (Бек)

-0,73

 

 

 

Вера в возможность решения проблем

 

0,78

 

 

Ответственность перед семьей

 

0,77

 

 

Моральные причины жить

 

0,77

 

 

Страх суицида

 

0,74

 

 

Страх социального неодобрения

 

0,67

 

 

Стратегия поиска социальной поддержки (Амирхан)

 

 

0,85

 

Стратегия разрешения проблем (Амирхан)

 

 

0,71

 

Уровень безнадежности (ДШБ)

 

 

 

0,82

Стратегия избегания проблем (Амирхан)

 

 

 

0,69

Общая дисперсия

4,79

2,9

 

1,44

1,47

Доля общей дисперсии

0,36

0,16

0,1

0,09

 

В ходе конфирматорного анализа в программе SPSS AMOS построены структурные модели (рис. 1 – рис.2).

 

Рисунок 1. Структурная модель с четырьмя первичными факторами и двумя вторичными факторами

 

Рисунок 2. Структурная модель с тремя первичными факторами и одним вторичным фактором

 

Оценка параметров модели осуществлялась с помощью метода максимального правдоподобия. Полученные критерии согласия модели с данными представлены в таблице 2. Модель считается адекватной, если критерий RMSEA (квадратный корень среднеквадратической ошибки аппроксимации) не превышает 0,1 [1].

Таблица 2

Критерии согласия модели с данными

Критерий

4-х факторная структура

3-х факторная структура

1

М-П Хи-квадрат

294,3

249,13

2

RMSEA

0,1

0,098

3

GFI

0,86

0,88

4

AGFI

0,81

0,82

 

Анализ результатов позволяет сделать вывод, что трехфакторная модель имеет лучшее согласие (значение индекса RMSEA не превышает 0,1).

Работа выполнена при поддержке гранта РФФИ «Разработка стратегии суицидальной превенции в школе: комплексная оценка суицидальных тенденций, нечеткая модель, факторы риска развития, направления профилактики» №18-013-00210\19.

 

Список литературы:

  1. Наследов А. IBM SPSS Statistics 20 и AMOS: профессиональный статистический анализ данных. – СПб.: Питер, 2013. – 416 с.
  2. Евсеенкова Е.В., Борисенко Ю.В., Белогай К.Н., Морозова И.С. Диагностика склонности к аутодеструктивному и суицидальному поведению у подростков: учебное пособие / Е. В. Евсеенкова, Ю. В. Борисенко, К. Н. Белогай, И. С. Морозова, Е.С. Каган. – ФГБОУ ВПО «Кемеровский государственный университет». – Кемерово, 2018. –  с.142
  3. Каган Е. С., Гутова С. Г., Евсеенкова Е. В. Нечеткая модель суицидальной тенденции подростков/ Е. С. Каган, С. Г. Гутова, Е. В. Евсеенкова //Ломоносовские чтения на Алтае: фундаментальные проблемы науки и техники, 2018. С.607-609.
  4. Остапенко Р. И. Краткий обзор и перспектива развития методов структурного моделирования в отечественной науке и практике / Р. И. Остапенко//Перспективы науки и образования, 2013. – № 5. – с. 56-59.
  5. Трушникова И. О. Основы моделирования структурными уравнениями в маркетинге: учебное пособие / И.О. Трушникова. – СПб.: Изд-во СПбГЭУ, 2019. – 68 с.
Проголосовать за статью
Конференция завершена
Эта статья набрала 0 голосов
Дипломы участников
У данной статьи нет
дипломов

Оставить комментарий

Форма обратной связи о взаимодействии с сайтом
CAPTCHA
Этот вопрос задается для того, чтобы выяснить, являетесь ли Вы человеком или представляете из себя автоматическую спам-рассылку.