2020-06-30
248
Результаты регрессионного анализа представлены в таблице 7.
Таблица 7 - Результаты множественного регрессионного анализа для прогноза познавательной мотивации на основе высоких стандартов и притязания и постоянного сравнения себя с другими при ориентации на самых успешных
| Переменная | B | SEB | β | t | p |
| Высокие стандарты и притязания | 0,256 | 0,074 | 0,271 | 3,457 | 0,001 |
| Постоянное сравнение себя с другими при ориентации на самых успешных | -0,193 | 0,059 | -0,257 | -3,273 | 0,001 |
| Константа | 12,943 | 1,145 | _ | 11,305 | < 0,001 |
Зависимая переменная: познавательная мотивация
Примечание: R2 = 0,124; F = 10,220, p<0,001
Все предикторы, включенные в модель, оказались статистически значимыми. Анализ регрессионных коэффициентов предикторов в модели позволяет сделать вывод, что высокие стандарты и притязания (β = 0,271) вносит больший вклад в изменчивость зависимой переменной познавательная мотивация, чем предиктор постоянное сравнение себя с другими при ориентации на самых успешных (β = -0,257). По результатам осуществляемого анализа стало возможным построение регрессионного уравнения:
Познавательная мотивация прогноз = 12,943 + 0,256*(высокие стандарты и притязания) – 0,193*(постоянное сравнивание себя с другими при ориентации на самых успешных).
При увеличении значения переменной высокие стандарты и притязания на 1 балл значение переменой познавательная мотивация увеличится на 0,256 балла, а при увеличении значения переменной постоянное сравнивание себя с другими при ориентации на самых успешных на 1 балл значение переменой познавательная мотивация уменьшится на 0,193.
Необходимо отметить, что доля объяснимой дисперсии составила лишь 12,4%, что свидетельствует о наличии дополнительных факторов, влияющих на познавательную мотивацию старшеклассников.
Далее была построена модель, включающая в себя зависимую переменную – мотивация достижения, а в качестве предикторов выступили переменные: высокие стандарты и притязания, критическое отношение к себе и сомнение в собственных силах, постоянное сравнение себя с другими при ориентации на самых успешных.
Модель оказалась статистически значимой – F (3,143) =12,369; p < 0,001. Она позволяет объяснить 20,6% дисперсии зависимой переменной, что является приемлемым значением для психологических исследований. Однако один из предикторов оказался статистически незначимыми, а именно критическое отношение к себе и сомнение в собственных сила (t = 0,134; p = 0,894 > 0,05).
На следующем этапе построим регрессионную модель, исключив из независимых переменных переменную критическое отношение к себе и сомнение в собственных силах.
Новая модель оказалась статистически значимой – F (2,144) = 18,672; p < 0,001. Она позволяет объяснить 20,6% дисперсии зависимой переменной, что является приемлемым значением для психологических исследований. Распределение стандартизированных остатков соответствует нормальному (As = -0,336; Kur = -0,337), что свидетельствует об отсутствии автокорреляции остатков (d=1,54 в пределах [1,5; 2,5]).
