2020-06-30
245
Цель данного исследования заключалась в выявлении предикторов совладающего поведения студентов-первокурсников в период первой сессии. В качестве предикторов в исследовании рассматривались перфекционизм и толерантность к неопределенности.
На первом этапе исследования нами выявлялись различия в выраженности перфекционизма и толерантности к неопределенности у юношей и девушек. Большой объем выборки (n=119) позволяет корректно использовать для этого метод оценки показателей асимметрии и эксцесса. Для выявления нормальности распределения в группах юношей (n=40) и девушек (n=79) был использован W-критерий Шапиро-Уилка.
Таблица 1 – Описательные статистики показателей перфекционизма и толерантности к неопределенности в зависимости от пола
| Параметр | Группа | As | Kur | W | df | p | ||
| Нормальный перфекционизм | юноши | -1,294 | 2,079 | 0,901 | 40 | 0,002 | ||
| девушки | -0,358 | -0,009 | 0,980 | 79 | 0,250 | |||
| Патологический перфекционизм | юноши | 0,386 | -0,549 | 0,967 | 40 | 0,288 | ||
| девушки | 0,336 | -0,079 | 0,981 | 79 | 0,303 | |||
| Высокие стандарты и притязания
| юноши | -0,021 | -0,691 | 0,975 | 40 | 0,515 | ||
| девушки | -0,245 | -0,344 | 0,984 | 79 | 0,404 | |||
| Критическое отношение к себе и сомнения в собственных силах | юноши | 0,412 | -0,715 | 0,957 | 40 | 0,130 | ||
| девушки | -0,084 | -0,699 | 0,985 | 79 | 0,475 | |||
| Постоянное сравнение себя с другими при ориентации на самых успешных | юноши | 0,244 | -0,938 | 0,952 | 40 | 0,090 | ||
| девушки | -0,417 | -0,537 | 0,969 | 79 | 0,050 | |||
| Толерантность к неопределенности | юноши | -0,416 | 0,863 | 0,974 | 40 | 0,466 | ||
| девушки | 0,130 | -0,740 | 0,981 | 79 | 0,273 |
Обозначения: As – асимметрия; Kur – эксцесс; W – статистика; df – ст.св.; p – значимость
В статистике за нормальное принимается распределение с асимметрией и эксцессом в диапазоне от -1 до +1. Результаты проверки на нормальность распределения, представленные в таблице 1, свидетельствуют о том, что достоверные различия отсутствуют по показателю нормальный перфекционизм в группе юношей (As = -1,294, Kur = 2,079). Поскольку распределение не всех показателей в сравниваемых группах соответствует нормальному закону, то для сравнения подвыборок используем непараметрический критерий, в данном случае – U-Манна‑Уитни.
Таблица 2 – Результаты сравнения группы юношей и девушек по исследуемым параметрам
| № | Название параметра | Медиана (Md) | U | z | p | r | |
| Юноши (n=40) | Девушки (n=79) | ||||||
| 1 | Критическое отношение к себе и сомнения в собственных силах | 12,5 | 17 | 1108,5 | -2,656 | 0,008 | -0,24 |
Выявлены статистически значимые различия по параметру критическое отношение к себе и сомнения в собственных силах у группы юношей (Md =12,5, n = 40) и группы девушек (Md = 17, n = 79), U = 1108,5, z = -2,656, p = 0,008. Размер эффекта выявленного различия (r = -0,24) малый.
Малый эффект выявленного различия свидетельствует о том, что девушки и юноши мало различаются между собой по выраженности критического отношения к себе и сомнений в собственных силах. Они характеризуются сниженной мотивацией достижения успеха, более низкой учебной мотивацией. Предпочитают не ставить перед собой реальные цели, учитывающие их конкретные способности и умения, или не умеют этого делать.
|
|
|
На следующем этапе мы провели проверку показателей совладающего поведения на соответствие нормальному закону распределения случайной величины, полученной по эмпирическим данным в группах юношей и девушек.
Таблица 3 – Описательные статистики стратегий совладающего поведения в зависимости от пола
| Параметр | Группа | As | Kur | W | df | p |
| Планомерное решение проблемы | юноши | -0,242 | 0,171 | 0,964 | 40 | 0,225 |
| девушки | 0,193 | -0,235 | 0,979 | 79 | 0,207 | |
| Обращение за поддержкой к социальному окружению | юноши | 0,243 | 0,468 | 0,981 | 40 | 0,740 |
| девушки | 0,133 | -0,272 | 0,982 | 79 | 0,332 | |
| Позитивная переоценка | юноши | -0,422 | -0,290 | 0,959 | 40 | 0,153 |
| девушки | 0,124 | -0,207 | 0,977 | 79 | 0,170 | |
| Противостояние | юноши | 0,165 | 2,402 | 0,933 | 40 | 0,020 |
| девушки | 1,194 | 2,182 | 0,900 | 79 | 0,000 | |
| Самоконтроль | юноши | -0,613 | -0,202 | 0,944 | 40 | 0,048 |
| девушки | -0,169 | -0,289 | 0,977 | 79 | 0,156 | |
| Самообвинение | юноши | 0,704 | 0,265 | 0,941 | 40 | 0,039 |
| девушки | 0,040 | -0,687 | 0,969 | 79 | 0,055 | |
| Фантазирование и надежда на внешние силы | юноши | 0,240 | -0,278 | 0,955 | 40 | 0,112 |
| девушки | -0,093 | -0,783 | 0,964 | 79 | 0,026 | |
| Дистанцирование | юноши | 0,717 | -0,168 | 0,924 | 40 | 0,010 |
| девушки | 0,494 | -0,056 | 0,958 | 79 | 0,011 | |
| Уход, избегание | юноши | 0,651 | 0,903 | 0,956 | 40 | 0,125 |
| девушки | 0,539 | 0,258 | 0,961 | 79 | 0,016 |
Обозначения: As – асимметрия; Kur – эксцесс; W – статистика; df – ст.св.; p – значимость
Для выявления различий в способах совладания с первой экзаменационной сессией у юношей и девушек использовался метод оценки показателей асимметрии и эксцесса, W-критерий Шапиро-Уилка. Результаты, представленные в таблице 3, свидетельствуют о том, что не все исследуемые показатели согласованы с гипотезой нормальности. Достоверные различия распределения отсутствуют по показателю противостояние в обоих группах (юноши – As = 0,165, Kur = 2,402; девушки – As = 1,194, Kur = 2,182).
Исходя из полученных данных, следует, что для выявления различий в исследуемых показателях корректно использовать непараметрический критерий U‑Манна-Уитни.
Таблица 4 – Результаты сравнения группы юношей и девушек по исследуемым параметрам
| № | Название параметра | Медиана (Md) | U | z | p | r | |
| Юноши (n=40) | Девушки (n=79) | ||||||
| 1 | Противостояние | 9 | 7 | 901,0 | -3,861 | 0,000 | -0,35 |
| 2 | Дистанцирование | 5 | 3 | 985,0 | -3,376 | 0,001 | -0,31 |
Выявлены статистически значимые различия по параметру противостояние у группы юношей (Md = 9, n = 40) и группы девушек (Md = 7, n = 79), U = 901, z = -3,861, p = 0,000. Размер эффекта выявленного различия (r = -0,35) средний.
Средний эффект выявленного различия свидетельствует о том, что между группой юношей и девушек существуют средние по величине различия в проявлении стратегии совладающего поведения – «противостояние». Обе группы используют противостояние как способ совладания с ситуацией экзаменационной аттестации. Юноши, однако, более склонны в отличие от девушек использовать активные, направленные на ситуацию усилия, борьбу с ней. Характеризуются особым упорством, настойчивостью на пути к достижению собственной цели.
Выявлены статистически значимые различия по параметру дистанцирование у группы юношей (Md = 5, n = 40) и группы девушек (Md = 3, n = 79), U = 985, z = -3,376, p = 0,001. Размер эффекта выявленного различия (r = -0,31) средний.
Средний эффект выявленного различия указывает на существующие различия в проявлении стратегии совладающего поведения – «дистанцирование» между группами студентов мужского и женского пола. Данное различие свидетельствует о том, что обе группы используют дистанцирование как способ защитного восприятия ситуации, при котором не допускается к обдумыванию реальное положение дел. Однако, юноши-первокурсники более склонны к применению усилий, направленных на преуменьшение значения трудной ситуации.
|
|
|
На следующем этапе нами выявлялись компоненты, объясняющие совместную изменчивость проявления перфекционизма. Ранее нами были получены эмпирические данные по показателям, характеризующим различные составляющие перфекционизма: типы перфекционизма – нормальный и патологический перфекционизм; перфекционистские установки – высокие притязания и стандарты, критическое отношение к себе и сомнения в собственных силах, постоянное сравнение себя с другими при ориентации на самых успешных.
Поскольку в исследовании используется две методики на перфекционизм, было решено использовать метод главных компонент. Данный метод позволит сократить размерность пространства признаков с минимальной потерей полезной информации. Оценка пригодности данных для факторизации реализовывалась на основе критерия сферичности Бартлетта, в качестве метода вращения факторов было выбран метод Варимакс с нормализацией Кайзера.
Критерий сферичности Бартлетта (χ2 = 205,517, df = 10, p < 0,001) свидетельствует о пригодности полученных данных для факторизации, так как корреляции между переменными существенно отличаются от нуля (p < 0,05). Величина КМО показывает приемлемую адекватность выборки для использования метода главных компонент КМО = 0,676 (мера выборочной адекватности Кайзера-Мейера-Олкина). Данные свидетельствует о приемлемой адекватности применения метода к исследуемой выборке (0,676 > 0,5).
Процедура выделения главных компонент подобна вращению, максимизирующему дисперсию (варимакс) исходного пространства переменных. Критерий (цель) вращения заключается в максимизации дисперсии (изменчивости) «новой» переменной (фактора) и минимизации разброса вокруг нее.
Таблица 5 – Совокупная дисперсия переменных
| К о м п о н е н т | Начальные собственные значения | Извлечение суммы квадратов нагрузок
| Ротация суммы квадратов нагрузок | |||||||||
| Всего | % дисперсии | Суммарный % | Всего | % дисперсии | Суммарный % | Всего | % дисперсии | Суммарный % | ||||
| 1 | 2,509 | 50,183 | 50,183 | 2,509 | 50,183 | 50,183 | 2,431 | 48,624 | 48,624 | |||
| 2 | 1,337 | 26,745 | 76,928 | 1,337 | 26,745 | 76,928 | 1,415 | 28,303 | 76,928 | |||
| 3 | 0,510 | 10,191 | 87,119 | |||||||||
| 4 | 0,393 | 7,856 | 94,975 | |||||||||
| 5 | 0,251 | 5,025 | 100,000 | |||||||||
Примечание: метод выделения факторов – метод главных компонент; представлены компоненты с начальным собственным значением больше 1.
Таблица 6 – Матрица перевернутых компонент
| Название переменных | Компонент | |
| 1 | 2 | |
| Критическое отношение к себе и сомнения в собственных силах | 0,877 | |
| Постоянное сравнение себя с другими при ориентации на самых успешных | 0,867 | |
| Патологический перфекционизм | 0,838 | |
| Высокие стандарты и притязания | 0,895 | |
| Нормальный перфекционизм | -0,415 | 0,754 |
Примечание: метод выделения факторов – метод главных компонент; метод вращения – варимакс с нормализацией Кайзера.
Данные, представленные в таблице №5 и №6, свидетельствуют о том, что методом главных компонент было выделено два компонента, начальные собственные значения которых превышают 1, объясненная дисперсия превышает 10% после вращения, при этом объясняя 76,92% суммарной дисперсии пунктов. Чем больше процент дисперсии, обусловленной фактором, тем больший вес имеет данный фактор. Чем больше суммарный процент, накопленный к последнему фактору, тем более состоятельным является факторное решение. В данном случае суммарный процент дисперсии вполне приемлем, так как составляет больше 50%. При этом после извлечения двух факторов и их вращения первый фактор объясняет 48,62% совокупной дисперсии, второй – 28,3%. Вращение сошлось за 3 итераций. Перекрестная нагрузка выявлена у переменной нормальный перфекционизм.
Исходя из оценки содержания переменных, вошедших в каждый компонент, первый компонент был назван деструктивный перфекционизм, второй компонент – конструктивный перфекционизм. Первый компонент объединяет признаки, относящиеся к деструктивному проявлению перфекционизма, который характеризуется болезненным стремлением к превосходству, идеалу. Критическое отношение к себе, сравнение себя с другими при ориентации на самых успешных побуждает человека испытывать негативные чувства.
Второй – объединяет признаки, относящиеся к конструктивному проявлению перфекционизма, который характеризуется постановкой реалистично высоких стандартов выполнения деятельности, стремлением к идеалу, личной потребностью субъекта в росте и самосовершенствовании.
Таким образом, метод главных компонент позволил за множеством отдельных, разрозненных психологических характеристик перфекционизма увидеть так называемые латентные факторы, скрытые от непосредственного наблюдения, но при этом демонстрирующие или регулирующие изучение перфекционизма на студенческой выборке.
Далее проводим проверку полученных компонент перфекционизма на нормальность распределения и выявляем различия по показателям деструктивный перфекционизм и конструктивный перфекционизм между группами юношей и девушек.
Таблица 7 – Описательные статистики компонентов пефрекционизма
| № | Название параметра | Асимметрия | Эксцесс | ||
| Статистика | Стд. ошибка | Статистика | Стд. ошибка | ||
| 1 | Деструктивный перфекционизм | 0,136 | 0,222 | -0,634 | 0,440 |
| 2 | Конструктивный перфекционизм | -0,211 | 0,222 | -0,338 | 0,440 |
Распределение значений по показателям деструктивный перфекционизм и конструктивный перфекционизм на всей выборке близко к нормальному (значения асимметрии и эксцесса не превышают по модулю 1).
Далее выявим особенности проявления компонент перфекционизма в зависимости от пола студента. Для начала проведем проверку нормальности распределения в группе юношей и девушек (таблица №8).
Таблица 8 – Описательные статистики компонентов перфекционизма в зависимости от пола
| № | Название параметра | Группа | Асимметрия | Эксцесс | ||
| Статистика | Стд. ошибка | Статистика | Стд. ошибка | |||
| 1 | Деструктивный перфекционизм | юноши | 0,608 | 0,374 | -0,473 | 0,733 |
| девушки | -0,079 | 0,271 | -0,371 | 0,535 | ||
| 2 | Конструктивный перфекционизм | юноши | -0,159 | 0,374 | -0,408 | 0,733 |
| девушки | -0,276 | 0,271 | -0,283 | 0,535 | ||
Результаты проверки на нормальность распределения свидетельствуют о том, что в группах юношей и девушек существуют достоверные различия по компонентам перфекционизма. Исходя из полученных данных, следует, что для выявления различий в исследуемых показателях у группы юношей и девушек корректно использовать параметрический t-критерий Стьюдента для независимых выборок.
Таблица 9 – Результаты сравнения группы юношей и девушек по исследуемым параметрам
| Параметр | Группа | 95% CI для разности средних | T | df | p | η2 | |||
| Группа юношей (n = 40) | Группа девушек (n = 79) | ||||||||
| Среднзнач. (M) | Станд. откл. (SD) | Среднзнач. (M) | Станд. откл. (SD) | ||||||
| Деструктивный перфекционизм | -0,231 | 1,042 | 0,117 | 0,964 | -0,033; 0,728 | 1,808 | 117 | 0,073 | 0,03 |
| Конструктивный перфекционизм | 0,054 | 1,088 | -0,027 | 0,959 | -0,466; 0,305 | -0,415 | 117 | 0,679 | 0,001 |
Данные, представленные в таблице №9, свидетельствуют о том, что различия между группами юношей и девушек не значимы по исследуемым параметрам деструктивного перфекционизма и конструктивного перфекционизма (уровень статистической значимости «p» больше 0,05).
На следующем этапе мы решали задачу выявления взаимосвязи компонентов перфекционизма, толерантности к неопределенности и стратегий совладания студентов. Для корректного выбора коэффициента корреляции проведем проверку на нормальность распределения исследуемых показателей.
Таблица 10 – Описательные статистики компонентов перфекционизма, толерантности к неопределенности и стратегий совладания
| № | Название параметра | Асимметрия | Эксцесс | ||
| Статистика | Стд. ошибка | Статистика | Стд. ошибка | ||
| 1 | Деструктивный перфекционизм | 0,136 | 0,222 | -0,634 | 0,440 |
| 2 | Конструктивный перфекционизм | -0,211 | 0,222 | -0,338 | 0,440 |
| 3 | Планомерное решение проблемы | 0,056 | 0,222 | -0,199 | 0,440 |
| 4 | Обращение за поддержкой к социальному окружению | 0,176 | 0,222 | -0,120 | 0,440 |
| 5 | Позитивная переоценка | -0,087 | 0,222 | -0,288 | 0,440 |
| 6 | Противостояние | 0,795 | 0,222 | 1,616 | 0,440 |
| 7 | Самоконтроль | -0,311 | 0,222 | -0,321 | 0,440 |
| 8 | Самообвинение | 0,256 | 0,222 | -0,421 | 0,440 |
| 9 | Фантазирование и надежда на внешние силы | 0,018 | 0,222 | -0,655 | 0,440 |
| 10 | Дистанцирование | 0,725 | 0,222 | 0,413 | 0,440 |
| 11 | Уход, избегание | 0,596 | 0,222 | 0,514 | 0,440 |
| 12 | Толерантность к неопределенности | -0,037 | 0,222 | -0,076 | 0,440 |
Поскольку распределение всех показателей, кроме стратегии совладания противостояние (As = 0,795, Kur = 1,616), в сравниваемых группах соответствует нормальному закону, то для корреляционного анализа выбираем параметрический коэффициент корреляции Пирсона. Результаты представлены в таблице №11-12.
Таблица 11 – Оценка взаимосвязи компонентов перфекционизма и стратегий совладания в группах юношей и девушек
| Показатель | Деструктивный перфекционизм | Конструктивный перфекционизм | ||
| r | p | r | p | |
| Планомерное решение проблемы | -0,191* | 0,038 | 0,632** | 0,000 |
| Обращение за поддержкой к социальному окружению | -0,067 | 0,471 | 0,303** | 0,001 |
| Позитивная переоценка | -0,224* | 0,014 | 0,576** | 0,000 |
| Противостояние | -0,105 | 0,254 | 0,325** | 0,000 |
| Самоконтроль | 0,100 | 0,278 | 0,031 | 0,741 |
| Самообвинение | 0,348** | 0,000 | 0,114 | 0,219 |
| Фантазирование и надежда на внешние силы | 0,420** | 0,000 | -0,043 | 0,646 |
| Дистанцирование | 0,013 | 0,891 | 0,134 | 0,147 |
| Уход, избегание | 0,060 | 0,514 | 0,052 | 0,576 |
Обозначение:* – p < 0,05; ** – p < 0,01
Выявлены статистически значимые взаимосвязи показателей стратегий совладания с деструктивным перфекционизмом:
1) слабая, высокозначимая, положительная связь деструктивного перфекционизма со стратегией «фантазирование и надежда на внешние силы» (r = 0,420);
2) слабая, высокозначимая, положительная связь деструктивного перфекционизма со стратегией «самообвинение» (r = 0,348);
3) очень слабая, значимая, отрицательная связь деструктивного перфекционизма со стратегией «планомерное решение проблемы» (r = ‑0,191);
4) очень слабая, значимая, отрицательная связь деструктивного перфекционизма со стратегией «позитивная переоценка» (r = -0,224).
Выявлены статистически значимые взаимосвязи деструктивного перфекционизма с копинг-стратегиями «фантазирование и надежда на внешние силы», «самообвинение», «планомерное решение проблемы», «позитивная переоценка». Полученные взаимосвязи свидетельствуют о том, что чем выше у студентов-первокурсников стремление к избеганию ошибок, нереалистично высокие ожидания и критическое отношение к себе, тем выше вероятность того, что в ситуации первой сессии они будут перекладывать ответственность за происходящее на внешние силы, фантазировать и желать, чтобы ситуация разрешилась без самостоятельных усилий (фантазирование и надежда на внешние силы), а также критиковать собственные действия, применять попытки исправить случившееся, в том числе, с помощью извинений (самообвинение). Реже будут использоваться стратегии направленные на планирование способов решения, анализа ситуации (планомерное решение проблемы), сосредоточение на положительных сторонах ситуации и позитивных изменениях собственной личности (позитивная переоценка).
Выявлены статистически значимые взаимосвязи показателей стратегий совладания с конструктивным перфекционизмом:
1) средняя, высокозначимая, положительная связь конструктивного перфекционизма со стратегией «планомерное решение проблемы» (r = 0,632);
2) средняя, высокозначимая, положительная связь конструктивного перфекционизма со стратегией «позитивная переоценка» (r = 0,576);
3) слабая, высокозначимая, положительная связь конструктивного перфекционизма со стратегией «противостояние» (r = 0,325);
4) слабая, высокозначимая, положительная связь конструктивного перфекционизма со стратегией «обращение за поддержкой к социальному окружению» (r = 0,303).
Выявлены статистически значимые взаимосвязи конструктивного перфекционизма с копинг-стратегиями «планомерное решение проблемы», «позитивная переоценка», «противостояние», «обращение за поддержкой к социальному окружению». Полученные взаимосвязи свидетельствуют о том, что чем сильнее у студентов первых курсов выражена способность ставить перед собой реалистичные цели, здраво оценивать свои возможности, адекватно осознавать ошибки, концентрироваться на собственных ресурсах и на способах правильного выполнения задач, тем выше вероятность того, что преодоление ситуации первой экзаменационной аттестации (сессии) будет осуществляться ими за счет анализа ситуации, планирования способов решения задач (планомерное решение проблемы), переосмысления ситуации, поиска возможностей и преимуществ (позитивная переоценка). Такие студенты характеризуются активными, направленными на ситуацию усилиями, сопротивлением ситуации, особым упорством, настойчивостью на пути к достижению цели, готовностью идти на конфликт и риск (противостояние). Склонны просить помощи окружающих, делиться переживаниями (обращения за поддержкой к социальному окружению).
Таблица 12 – Оценка взаимосвязи компонентов перфекционизма и толерантности к неопределенности в группах юношей и девушек
| Показатель | Толерантность к неопределенности | |
| r | p | |
| Планомерное решение проблемы | 0,397** | 0,000 |
| Обращение за поддержкой к социальному окружению | 0,071 | 0,442 |
| Позитивная переоценка | 0,502** | 0,000 |
| Противостояние | 0,200* | 0,029 |
| Самоконтроль | -0,017 | 0,858 |
| Самообвинение | -0,126 | 0,173 |
| Фантазирование и надежда на внешние силы | -0,419** | 0,000 |
| Дистанцирование | 0,201* | 0,029 |
| Уход, избегание | -0,011 | 0,906 |
Обозначение:* – p < 0,05; ** – p < 0,01
Выявлены статистически значимые взаимосвязи показателей стратегий совладания с толерантностью к неопределенности:
1) средняя, высокозначимая, положительная связь толерантности к неопределенности со стратегией «позитивная переоценка» (r = 0,502);
2) слабая, высокозначимая, положительная связь толерантности к неопределенности со стратегией «планомерное решение проблемы» (r = 0,397);
3) очень слабая, значимая, положительная связь толерантности к неопределенности со стратегией «дистанцирование» (r = 0,201);
4) очень слабая, значимая, положительная связь толерантности к неопределенности со стратегией «противостояние» (r = 0,200);
5) слабая, высокозначимая, отрицательная связь толерантности к неопределенности со стратегией «фантазирование и надежда на внешние силы» (r = -0,419).
Выявлены статистически значимые взаимосвязи толерантности к неопределенности с копинг-стратегиями «позитивная переоценка», «планомерное решение проблемы», «дистанцирование», «противостояние», «фантазирование и надежда на внешние силы». Полученные взаимосвязи свидетельствуют о том, что чем сильнее выражена способность студентов-первокурсников принимать решения в условиях недостатка информации, действовать при неполноте ориентировки в ситуации, тем выше вероятность того, что в ситуации первой сессии они будут использовать стратегии направленные на переосмысление и поиск усилий для самосовершенствования, обретение новых жизненных ценностей и убеждений (позитивная переоценка), анализ ситуации и планирование способов её решения (планомерное решение проблемы). Такие студенты склонны предполагать попытки преодоления негативных переживаний в связи с трудной ситуацией сдачи экзаменов за счет субъективного снижения её значимости и степени эмоциональной вовлеченности в неё (дистанцирование). Характеризуются упорством и настойчивостью на пути к достижению цели, готовностью идти на риск (противостояние). Чем сильнее выражена способность студентов-первокурсников действовать и принимать решения при неполноте ориентировки в ситуации, тем реже они будет перекладывать ответственность за происходящее на внешние силы, фантазировать и желать, чтобы ситуация разрешилась без усилий с его стороны (фантазирование и надежда на внешние силы).
На следующем этапе проводился множественный регрессионный анализ, позволяющий дать ответ на вопрос, как хорошо конструктивный и деструктивный перфекционизм и толерантность к неопределенности позволяют прогнозировать выбор способов совладающего поведения с первой экзаменационной сессией у студентов.
В качестве зависимой переменной в регрессионном анализе выступили показатели способов совладания: планомерное решение проблемы, обращение за поддержкой к социальному окружению, позитивная переоценка, противостояние, самоконтроль, самообвинение, фантазирование и надежда на внешние силы, дистанцирование, уход (избегание), а независимыми переменными – переменные конструктивного и деструктивного перфекционизма и толерантность к неопределенности.
Для прогноза значения зависимой переменной планомерное решение проблемы в качестве предикторов выступили переменные: толерантность к неопределенности, конструктивный и деструктивный перфекционизм.
Модель оказалась статистически значимой – F (3,115) = 30,16; p < 0,001. Она позволяет объяснить 44% дисперсии зависимой переменной, что является приемлемым значением для психологических исследований. Однако два из предикторов оказались статистически незначимыми, а именно толерантность к неопределенности (t = 0,921; p = 0,359 > 0,05) и деструктивный перфекционизм (t = -1,872; p = 0,064 > 0,05). Незначимость этих двух предикторов в регрессионной модели обусловлена наличием связи между ними. Коэффициент корреляции между переменными толерантность к неопределенности и деструктивный перфекционизм составляет – 0,469 при значимости p < 0,001, что говорит о значительной связи между этими переменными (рисунок №1). Причем коэффициент корреляции между переменными толерантность к неопределенности и деструктивный перфекционизм по своей величине выше коэффициентов корреляции между переменными планомерное решение проблемы и толерантность к неопределенности (r = 0,397) и переменными планомерное решение проблемы и деструктивный перфекционизм (r = - 0,191).
Рисунок 1 – Диаграмма рассеивания значений переменных толерантности к неопределенности и деструктивного перфекционизма
На следующем этапе построим регрессионную модель, исключив из независимых переменных переменную толерантность к неопределенности.
Новая модель оказалась статистически значимой – F (2,116) = 44,88; p < 0,001. Она позволяет объяснить 43,6% дисперсии зависимой переменной, что является приемлемым значением для психологических исследований. Распределение стандартизированных остатков соответствует нормальному (As = 0,229; Kur = -0,030), что свидетельствует об отсутствии автокорреляции остатков (d = 2,029 в пределах [1,5; 2,5]).
Рисунок 2 – Гистограмма распределения стандартизированных остатков в регрессионной модели
Результаты регрессионного анализа представлены в таблице №13.
Таблица 13 – Результаты множественного регрессионного анализа для прогноза стратегии совладающего поведения планомерное решение проблемы на основе конструктивного и деструктивного перфекционизма
| Переменная | B | SEB | β | t | p |
| Конструктивный перфекционизм | 1,949 | 0,215 | 0,632 | 9,071 | < 0,001 |
| Деструктивный перфекционизм | -0,587 | 0.215 | -0,191 | -2,733 | 0,007 |
| Константа | 10,647 | 0,214 | – | 49,755 | < 0,001 |
Зависимая переменная: планомерное решение проблемы
Примечание: R2 = 0,436; F (2,116) = 44,88; p < 0,001
Все предикторы, включенные в модель, оказались статистически значимыми. Анализ регрессионных коэффициентов предикторов в модели позволяет сделать вывод, что конструктивный перфекционизм (β = 0,632) вносит больший вклад в изменчивость зависимой переменной планомерное решение проблемы, чем предиктор деструктивный перфекционизм (β = ‑ 0,191).
Уравнение регрессии имеет следующий вид:
Планомерное решение проблемы прогноз = 10,647 + 1,949*(конструктивный перфекционизм) – 0,548*(деструктивный перфекционизм)
При увеличении значения переменной конструктивного перфекционизма на 1 балл значение переменой планомерное решение проблемы увеличится на 1,949 балла, а при увеличении значения переменной деструктивного перфекционизма на 1 балл значение переменой планомерное решение проблем уменьшится на 0,587.
Необходимо отметить, что доля объяснимой дисперсии составила лишь 43,6%, что свидетельствует о наличии дополнительных факторов, влияющих на выбор студентами способа совладания планомерное решение проблемы в период первой экзаменационной сессии.
Для прогноза значения зависимой переменной позитивная переоценка в качестве предикторов выступили переменные: толерантность к неопределенности, конструктивный и деструктивный перфекционизм.
Модель оказалась статистически значимой – F (3,115) = 28,34; p < 0,001. Она позволяет объяснить 42,5% дисперсии зависимой переменной, что является приемлемым значением для психологических исследований. Однако один из предикторов оказался статистически незначимым, а именно деструктивный перфекционизм (t = - 1,220; p = 0,225 > 0,05). Коэффициенты корреляции между переменными позитивная переоценка и конструктивный перфекционизм (r = 0,576) и переменными позитивная переоценка и толерантность к неопределенности (r = 0,502) значительно выше по своей величине, нежели между переменными позитивная переоценка и деструктивный перфекционизм (r = - 0,224).
На следующем этапе построим регрессионную модель, исключив из независимых переменных переменную деструктивный перфекционизм.
Новая модель оказалась статистически значимой – F (2,116) = 41,59; p < 0,001. Она позволяет объяснить 41,8% дисперсии зависимой переменной, что является приемлемым значением для психологических исследований. Распределение стандартизированных остатков соответствует нормальному (As = - 0,081; Kur = -0,327), что свидетельствует об отсутствии автокорреляции остатков (d = 2,075 в пределах [1,5; 2,5]).
Рисунок 3 – Гистограмма распределения стандартизированных остатков в регрессионной модели
Результаты регрессионного анализа представлены в таблице №14.
Таблица 14 – Результаты множественного регрессионного анализа для прогноза стратегии совладающего поведения позитивная переоценка на основе конструктивного перфекционизма и толерантности к неопределенности
| Переменная | B | SEB | β | t | p |
| Конструктивный перфекционизм | 1,566 | 0,273 | 0,446 | 5,742 | < 0,001 |
| Толерантность к неопределенности | 0,051 | 0,012 | 0,320 | 4,128 | < 0,001 |
| Константа | 10,410 | 0,250 | – | 41,653 | < 0,001 |
Зависимая переменная: позитивная переоценка
Примечание: R2 = 0,418; F (2,116) = 41,59, p < 0,001
Все предикторы, включенные в модель, оказались статистически значимыми. Анализ регрессионных коэффициентов предикторов в модели позволяет сделать вывод, что конструктивный перфекционизм (β = 0,446) вносит больший вклад в изменчивость зависимой переменной позитивная переоценка, чем предиктор толерантность к неопределенности (β = 0,320).
Уравнение регрессии имеет следующий вид:
Позитивная переоценка прогноз = 10,410 + 1,566*(конструктивный перфекционизм) + 0,051*(толерантность к неопределенности)
При увеличении значения переменной конструктивный перфекционизм на 1 балл значение переменной позитивная переоценка увеличится на 1,566 балла, при увеличении значения переменной толерантность к неопределенности на 1 балл значение переменной позитивная переоценка увеличится на 0,051 балла.
Необходимо отметить, что доля объяснимой дисперсии составила лишь 41,8%, что свидетельствует о наличии дополнительных факторов, влияющих на выбор студентами стратегии совладания позитивная переоценка в период первой экзаменационной сессии.
Для прогноза значения зависимой переменной фантазирование и надежда на внешние силы в качестве предикторов выступили переменные: толерантность к неопределенности, конструктивный и деструктивный перфекционизм.
Модель оказалась статистически значимой – F (3,115) = 12,53; p < 0,001. Она позволяет объяснить 24,6% дисперсии зависимой переменной, что является приемлемым для психологических исследований. Один из предикторов оказался статистически незначимым, а именно конструктивный перфекционизм (t = 1,022; p = 0,309 > 0,05). Коэффициенты корреляции между переменными фантазирование и надежда на внешние силы и деструктивный перфекционизм (r = 0,420) и переменными фантазирование и надежда на внешние силы и толерантность к неопределенности (r = - 0,419) выше, чем между переменными фантазирование и надежда на внешние силы и конструктивный перфекционизм (r = - 0,043).
На следующем этапе построим регрессионную модель, исключив из независимых переменных переменную конструктивный перфекционизм.
Новая модель оказалась статистически значимой – F (2,116) = 18,27; p < 0,001. Она позволяет объяснить 24% дисперсии зависимой переменной, что является приемлемым значением для психологических исследований. Распределение стандартизированных остатков соответствует нормальному (As = 0,431; Kur = - 0,188), что свидетельствует об отсутствии атокорреляции остатков (d = 1,995 в пределах [1,5; 2,5]).
Рисунок 4 – Гистограмма распределения стандартизированных остатков в регрессионной модели
Результаты регрессионного анализа представлены в таблице №15.
Таблица 15 – Результаты множественного регрессионного анализа для прогноза стратегии совладающего поведения фантазирование и надежда на внешние силы на основе деструктивного перфекционизма и толерантности к неопределенности
| Переменная | B | SEB | β | t | p |
| Деструктивный перфекционизм | 0,930 | 0,297 | 0,287 | 3,129 | 0,002 |
| Толерантность к неопределенности | -0,042 | 0,014 | -0,284 | -3,103 | 0,002 |
| Константа | 7,458 | 0,264 | – | 28,286 | < 0,001 |
Зависимая переменная: фантазирование и надежда на внешние силы
Примечание: R2 = 0,240; F (2,116) = 18,27, p < 0,001
Все предикторы, включенные в модель, оказались статитически значимыми. Анализ регрессионных коэффициентов предикторов в модели позволяет сделать вывод, что деструктивный перфекционизм (β = 0,287) вносит больший вклад в изменчивость зависимой переменной фантазирование и надежда на внешние силы, чем предиктор толерантность к неопределенности (β = - 0,284).
Уравнение регрессии имеет следующий вид:
Фантазирование и надежда на внешние силы прогноз = 7,458 + 0,930*(деструктивный перфекционизм) - 0,042*(толерантность к неопределенности)
При увеличении значения переменной деструктивного перфекционизма на 1 балл значение переменной фантазирование и надежда на внешние силы увеличится на 0,930, а при увеличении значении переменной толерантность к неопределенности на 1 балл значение переменной фантазирование и надежда на внешние силы уменьшится на 0,042.
Необходимо отметить, что доля объяснимой дисперсии составила лишь 24%, что свидетельствует о наличии дополнительных факторов, влияющих на выбор студентами стратегии совладания фантазирование и надежда на внешние силы в период первой экзаменационной сессии.
Для прогноза значения зависимой переменной самообвинение в качестве предикторов выступили переменные: толерантность к неопределенности, конструктивный и деструктивный перфекционизм.
Модель оказалась статистически значимой – F (3,115) = 5,95; p = 0,001. Она позволяет объяснить 13,4% дисперсии зависимой переменной, что является приемлемым значением для психологических исследований. Однако два из предикторов оказались статистически незначимыми, а именно толерантность к неопределенности (t = - 0,132; p = 0,895 > 0,05)и конструктивный перфекционизм (t = 1,222; p = 0,224 > 0,05). Коэффициент корреляции между переменными толерантность к неопределенности и конструктивный перфекционизм составляет 0,408 при значимости p < 0,001, что говорит о значительной связи между этими переменными (рисунок №5).
Рисунок 5 – Диаграмма рассеивания значений переменных толерантности к неопределенности и конструктивного перфекционизма
На следующем этапе построим регрессионную модель, исключив из независимых переменных переменные толерантность к неопределенности и конструктивный перфекционизм.
Новая модель оказалась статистически значимой – F (1,117) = 16,15; p < 0,001. Она позволяет объяснить 12,1% дисперсии зависимой переменной, что является приемлемым значением для психологических исследований. Распределение стандартизированных остатков соответствует нормальному (As = 0,161; Kur = - 0,300), что свидетельствует об отсутствии автокорреляции остатков (d = 1,978 в пределах [1,5; 2,5]).
Рисунок 6 – Гистограмма распределения стандартизированных остатков в регрессионной модели
Результаты регрессионного анализа представлены в таблице №16.
Таблица 16 – Результаты множественного регрессионного анализа для прогноза стратегии совладающего поведения самообвинение на основе деструктивного перфекционизма
| Переменная | B | SEB | β | t | p |
| Деструктивный перфекционизм | 0,806 | 0,201 | 0,348 | 4,018 | < 0,001 |
| Константа | 6,487 | 0,200 | – | 32,489 | < 0,001 |
Зависимая переменная: самообвинение
Примечание: R2 = 0,121; F (1,117) = 16,15, p < 0,001
Предиктор, включенный в модель, оказался статистически значимым. Регрессионный коэффициент предиктора в модели β = 0,348.
Уравнение регрессии имеет следующий вид:
Самообвинение прогноз = 6,487 + 0,806*деструктивный перфекционизм
При увеличении значения переменной деструктивный перфекционизм на 1 балл значение переменной самообвинение увеличится на 0,806 балла. Необходимо также отметить, что доля объяснимой дисперсии составила лишь 12,1%, что свидетельствует о наличии дополнительных факторов, влияющих на выбор студентами способа совладания самообвинение в период первой экзаменационной сессии.
Для прогноза значения зависимой переменной противостояние в качестве предикторов выступили переменные: толерантность к неопределенности, конструктивный и деструктивный перфекционизм.
Модель оказалась статистически значимой – F (3,115) = 5,1; p < 0,05. Она позволяет объяснить 11,7% дисперсии зависимой переменной, что является приемлемым значением для психологических исследований. Однако два предиктора оказались статистически незначимыми, а именно толерантность к неопределенности (t = 0,269; p = 0,788 > 0,05) и деструктивный перфекционизм (t = - 0,894; p = 373 > 0,05). Незначимость этих двух предикторов в регрессионной модели обусловлена наличием связи между ними. Коэффициент корреляции между переменными толерантность к неопределенности и деструктивный перфекционизм составляет – 0,469 при значимости p < 0,001, что говорит о значительной связи между рассматриваемыми переменными (рисунок №1).
На следующем этапе построим регрессионную модель, исключив из независимых переменных переменные толерантность к неопределенности и деструктивный перфекционизм.
Новая модель оказалась статистически значимой – F (1,117) = 13,82; p < 0,001. Она позволяет объяснить 10,6% дисперсии зависимой переменной, что является приемлемым значением для психологических исследований. Распределение стандартизированных остатков не соответствует нормальному (As = 0,936, Kur = 2,513), что свидетельствует о наличии автокорреляции остатков (d = 1,802 в пределах [1,5; 2,5]).
Рисунок 7 – Гистограмма распределения стандартизированных остатков в регрессионной модели
Результаты регрессионного анализа представлены в таблице №17.
Таблица 17 – Результаты множественного регрессионного анализа для прогноза стратегии совладающего поведения противостояние на основе конструктивного перфекционизма
| Переменная | B | SEB | β | t | p |
| Конструктивный перфекционизм | 0,807 | 0,217 | 0,325 | 3,718 | < 0,001 |
| Константа | 7,437 | 0,216 | – | 34,408 | < 0,001 |
Зависимая переменная: противостояние
Примечание: R2 = 0,106; F (1,117) = 13,82, p < 0,001
Предиктор, включенный в модель, оказался статистически значимым. Регрессионный коэффициент предиктора в модели β = 0,325.
Уравнение регрессии имеет следующий вид:
Противостояние прогноз = 7,437 + 0,807*конструктивный перфекционизм
При увеличении значения переменной конструктивного перфекционизма на 1 балл значение переменной противостояние увеличится на 0,807. Необходимо отметить, что доля объяснимой дисперсии составила лишь 10,6%, что свидетельствует о наличии дополнительных факторов, влияющих на выбор студентами способа совладания противостояние в период первой экзаменационной сессии.
Для прогноза значения зависимой переменной обращение за поддержкой к социальному окружению в качестве предикторов выступили переменные: толерантность к неопределенности, конструктивный и деструктивный перфекционизм.
Модель оказалась статистически значимой – F (3,115) = 4,61; p < 0,05. Она позволяет объяснить 10,7% дисперсии зависимой переменной, что является приемлемым значением для психологических исследований. Однако два из предикторов оказались статистически незначимыми, а именно толерантность к неопределенности (t = - 1,210; p = 0,229 > 0,05) и деструктивный перфекционизм (t = - 1,271; p = 0,206 > 0,05). Незначимость этих двух предикторов в регрессионной модели обусловлена наличием связи между ними. Коэффициент корреляции между переменными толерантность к неопределенности и деструктивный перфекционизм составляет – 0,469 при значимости p < 0,001, что говорит о значительной связи между этими переменными (рисунок №1).
На следующем этапе построим регрессионную модель, исключив из независимых переменных переменные толерантность к неопределенности и деструктивный перфекционизм.
Новая модель оказалась статистически значимой – F (1,117) = 11,79; p = 0,001. Она позволяет объяснить 9,2% дисперсии зависимой переменной, что является приемлемым значением для психологических исследований. Распределение стандартизированных остатков соответствует нормальному (As = 0,155; Kur = -0,041), что свидетельствует об отсутствии автокорреляции остатков (d = 2,035 в пределах [1,5; 2,5]).
Рисунок 8 – Гистограмма распределения стандартизированных остатков в регрессионной модели
Результаты регрессионного анализа представлены в таблице 18.
Таблица 18 – Результаты множественного регрессионного анализа для прогноза стратегии совладающего поведения обращение за поддержкой к социальному окружению на основе конструктивного перфекционизма
| Переменная | B | SEB | β | t | p |
| Конструктивный перфекционизм | 1,127 | 0,328 | 0,303 | 3,433 | 0,001 |
| Константа | 9,437 | 0,327 | – | 28,872 | < 0,001 |
Зависимая переменная: обращение за поддержкой к социальному окружению
Примечание: R2 = 0,092; F (1,117) = 11,79, p = 0,001
Предиктор, включенный в модель, оказался статистически значимым. Регрессионный коэффициент предиктора в модели β = 0,303.
Уравнение регрессии имеет следующий вид:
Обращение за поддержкой к социальному окружению прогноз = 9,437 + 1,127*конструктивный перфекционизм
При увеличении значения переменной конструктивного перфекционизма на 1 балл значение переменной обращение за поддержкой к социальному окружению увеличится на 1,127. Необходимо отметить, что доля объяснимой дисперсии составила лишь 9,2%, что свидетельствует о наличии дополнительных факторов, влияющих на выбор студентами способа совладания обращение за поддержкой к социальному окружению в период первой экзаменационной сессии.
Для прогноза значения зависимой переменной дистанцирование в качестве предикторов выступили переменные: толерантность к неопределенности, конструктивный и деструктивный перфекционизм.
Модель оказалась статистически незначимой – F (3,115) = 2,26; p > 0,05. Она объясняет лишь 5,6% дисперсии зависимой переменной.
Полученное значение близко к нулю и означает низкую значимость модели. Данная модель будет иметь низкую эффективность и не подлежит дальнейшему рассмотрению.
Таблица 19 – Результаты множественного регрессионного анализа для прогноза стратегии совладающего поведения дистанцирование на основе толерантности к неопределенности
| Переменная | B | SEB | β | t | p |
| Толерантность к неопределенности | 0,024 | 0,011 | 0,201 | 2,215 | 0,029 |
| Константа | 4,118 | 0,233 | – | 17,698 | < 0,001 |
Зависимая переменная: дистанцирование
Примечание: R2 = 0,040; F = 4,9; p < 0,05
Модель является статистически значимой – F = 4,9; p < 0,05. Коэффициент детерминации R2 равен 0,040, это свидетельствует о том, что лишь 4% дисперсии переменной «дистанцирование» обусловлено влиянием предиктора «толерантность к неопределенности». Полученное значение близко к нулю и означает низкую значимость модели. Данная модель будет иметь низкую эффективность и не подлежит дальнейшему рассмотрению. Регрессионное уравнение имеет следующий вид:
Дистанцирование = 0,024* (толерантность к неопределенности» + 4,118
