2020-06-30
108
Результаты множественного регрессионного анализа представлены в таблице 8.
Таблица 8 – Результаты множественного регрессионного анализа для прогноза мотивации достижения на основе перфекционизма
| Переменная | B | SEB | β | T | p |
| Высокие стандарты и притязания | -0,282 | 0,058 | -0,365 | -4,880 | <0,001 |
| Постоянное сравнение себя с другими при ориентации на самых успешных | 0,305 | 0,073 | 0,313 | 4,187 | <0,001 |
| Константа | 12,523 | 1,125 | _ | 11,132 | <0,001 |
Зависимая переменная: мотивация достижения
Примечание: R2 = 0,206; F = 18,672, p < 0,001
Все предикторы, включенные в модель, оказались статистически значимыми. Анализ регрессионных коэффициентов предикторов в модели позволяет сделать вывод, что постоянное сравнение себя с другими при ориентации на самых успешных (β = -0,365) вносит больший вклад в изменчивость зависимой переменной мотивация достижения, чем предиктор высокие стандарты и притязания (β = 0,313). По результатам осуществляемого анализа стало возможным построение регрессионного уравнения:
|
|
|
Мотивация достижения = 12,523 – 0,282*(постоянное сравнивание себя с другими при ориентации на самых успешных) + 0,305*(высокие стандарты и притязания).
При увеличении значения переменной постоянное сравнивание себя с другими при ориентации на самых успешных на 1 балл значение переменой мотивация достижения уменьшится на 0,282 балла, а при увеличении значения переменной высокие стандарты и притязания на 1 балл значение переменой мотивация достижения увеличится на 0,305.
Далее была построена модель, включающая в себя зависимую переменную – мотивация саморазвития, 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) =121,794; p < 0,001. Она позволяет объяснить 19,8% 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 = -0,127; p = 0,899 > 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) = 17,804; p < 0,001. Она позволяет объяснить 19,8% дисперсии зависимой переменной, что является приемлемым значением для психологических исследований. Распределение стандартизированных остатков соответствует нормальному (As = -0,704; Kur = 0,457), что свидетельствует об отсутствии автокорреляции остатков (d=2,102 в пределах [1,5; 2,5]).
