Дипломная работа: Взаимодействие домашней среды и личности ее обитателей

Данная модель дает нам понять, что лишь некоторые предикторы имеют значимое влияние на изменение переменной Нарциссизма, а именно: Безопасность (в=0,119; p=0,044), Ресурсность (в=0,182; p=0,005), Пластичность (в=0,161; p=0), Историчность (в=-0,125; p=0,013). Если рассматривать их в качестве отдельных предикторов, например, в парной регрессии, вне полученной модели, их значимость падает. И, несмотря на незначимость других предикторов, все они приносят важный вклад в объяснение переменной Нарциссизм. Поэтому их расположение в данной модели только показывает тот факт, как вместе показатели домашней среды предсказывают изменение переменной Нарциссизм.

Коэффициент в для некоторых значимых предикторов, например, Историчности является отрицательным (предполагающий обратно-пропорциональную связь), что означает, чем меньше значение данного предиктора, тем больше значение показателя Нарциссизм. В случае с положительными коэффициентами, таких, как у предикторов Безопасности, Ресурсности и Пластичности (прямо-пропорциональная связь), то, чем они больше, тем он сильнее предсказывают наличие нарциссической черты. Таким образом, можно заключить, что Безопасность, Ресурсность и Пластичность дает развитие нарциссической черте, где Историчность, также способствует росту данной негативной черты, просто обратно-пропорционально.

VIF-критерий в своем максимальном значении достигал 5,917. Значения VIF>5 все-таки говорят о проблеме мультиколлинеарности, но при заданном уровне VIF<10 данные все еще можно использовать для дальнейшей интерпретации.

Рисунок 1. Графики PP стандартизованных остатков Модели №1

Рисунок 2. График остатков и зависимых переменных Модели1

Благодаря построенным графикам остатков, мы можем утверждать нормальность построенной нами модели и отсутствие автокорреляции остатков, что подтверждает критерий Дарбина-Уотсона, который был равен 1,875. Он измеряется в диапазоне от 0 до 4, при этом, если его значение меньше 2-х, то имеет место быть положительная автокорреляция, когда больше двух - отрицательная. И все же, данный критерий стремится к значению 2, что говорит о малой вероятности положительной автокорреляции или ее незначительного вклада в точность модели. Далее приводить рисунки мы не будем в целях экономии пространства, мы будет сообщать о них сокращенно и используя коэффициент Дарбина-Уотсона.

Модель № 2. Модель объяснения Макиавеллизма для всей выборки

Для объяснения зависимой переменной Макиавеллизм была построена Модель №2, где факторами выступили все показатели ФДС и РДС, кроме их средних значений. Модель №2 объясняет 7% выбранного показателя макиавеллизм от всей выборки, где более строгий коэффициент показывает, что данная модель объясняет 6% макиавеллистской черты от всей выборки (R2=0,076; R2-скорректированный=0,062). Дисперсионный анализ показал, что все факторы, включенные в регрессию, со 100% вероятностью предсказывают черту макиавеллизма (F=5,213; p=0.000).

Таблица 5 - Модель предсказывания Макиавеллизма Домашней Средой для всей выборки

Следующие предикторы вносили значительный вклад в предсказание переменной Макиавеллизм, а именно: Безопасность (в=0,181; p=0.002), Приватность, в прошлом шкала «Управление», (в=0,11; p=0.029), Самопрезентация (в=-0,16; p=0.003), Эргономичность (в=0,111; p=0.046), Отчужденность (в=0,239; p=0).

Коэффициент в для предикторов Безопасности, Приватности, Эргономичности и Отчужденности был положителен, когда Самопрезентация отрицательной. VIF-критерий в своем максимальном значении достигал 5,917. Значения VIF>5 все-таки говорят о проблеме мультиколлинеарности, но при заданном уровне VIF<10 данные можно использовать для дальнейшей интерпретации.

Остатки были распределены нормально, они постоянны и не показали тенденций, то есть, данная модель хорошо описывает истинные данные. Критерий Дарбина-Уотсона был равен 2,089, что может говорить о проблеме отрицательной автокорреляции остатков, но она не является большой препятствующей проблемой для дальнейшей интерпретации модели.

Модель № 3. Модель объяснения Психопатии для всей выборки

Для объяснения зависимой переменной Психопатия была построена Модель №3, где факторами выступили все показатели ФДС и РДС, кроме их средних значений. Модель №3 объясняет 16% выбранного показателя психопатия от всей выборки, где более строгий коэффициент показывает, что данная модель объясняет 14% психопатической черты от всей выборки (R2=0,161; R2-скорректированный=0,148). Дисперсионный анализ показал, что все факторы, включенные в регрессионный анализ, со 100% вероятностью предсказывают черту психопатии (F=12,126; p=0.000).

Таблица 6 - Модель предсказывания Психопатии Домашней Средой для всей выборки

Следующие предикторы вносили значительный вклад в предсказание переменной Психопатии, а именно: Безопасность (в=0,17; p=0,003), Отчужденность (в=0,32; p=0), Пластичность (в=0,187; p=0), Историчность (в=0,111; p=0,02).

Коэффициент в для данных значимых предикторов был положителен. VIF-критерий в своем максимальном значении достигал 5,917. Значения VIF>5 все-таки говорят о проблеме мультиколлинеарности, но при заданном уровне VIF<10 данные все еще можно использовать для дальнейшей интерпретации.

Остатки были распределены нормально, они постоянны и не являются случайными, таким образом, данная модель должна хорошо описывать истинные данные. Критерий Дарбина-Уотсона был равен 2,087.

Модель № 4. Модель объяснения Нарциссизма для женской выборки

В целях экономии пространства, мы не будем приводить таблицы, которые были сделаны для женской и мужской выборки.

Объяснительная Модель №4 для переменной Нарциссизм в женской группе (N=574) использовала те же факторы, что и для общей выборки - показатели ФДС и РДС. Она объясняет 7% выбранного показателя нарциссизма для всей женской выборки, где при более строгом анализе объясняет 5% нарциссической черты в женской выборке (R2=0,073; R2-скорректированный=0,055). F-критерий доказал, что все факторы, включенные в регрессию, со 100% вероятностью предсказывают черту психопатии (F=4,041; p=0.000).

Наиболее значимый вклад в объяснение модели нарциссизма для женской выборки внесли следующие факторы домашней среды:

Безопасность (в=0,152; p=0.002), Ресурсность (в=0,166; p=0.024), Пластичность (в=0,152; p=0.004). Для всех предикторов Бета была положительна.

Показатели в целом были VIF>6<10, где максимальное значение было равно 6,276.

Остатки были распределены нормально и были лишены каких-либо тенденций. Дарбин-Уотсон был равен 1,924.

Модель № 5. Модель объяснения Макиавеллизма для женской выборки

Объяснительная модель Макиавеллизма в женской группе (N=574), или Модель №5, использовала те же факторы, что и для общей выборки - 4 показателя ФДС и 7 показателей РДС. Она объясняет 5% выбранного показателя макиавеллизм для всей женской выборки, где при более строгом анализе объясняет 3% женской макиавеллистской черты (R2=0,058; R2-скорректированный=0,039). F-статистика показывает, что все факторы, включенные в объяснительную модель, со 100% вероятностью предсказывают черту психопатии (F=3,139; p=0.000).

Наиболее значимый вклад в объяснение модели макиавеллизма для женской выборки внесли следующие факторы домашней среды:

Безопасность (в=0,133; p=0.048), Самопрезентация (в=-0,189; p=0.002) и Отчужденность (в=0,213; p=0.000). Для всех предикторов Бета была положительна, кроме фактора Самопрезентации.

Показатели в целом были VIF>6<10, где максимальное значение было равно 6,276.

Остатки были распределены нормально и были лишены каких-либо тенденций. Дарбин-Уотсон был равен 2,109.

Модель № 6. Модель объяснения Психопатии для женской выборки

Объяснительная модель Психопатии в женской группе (N=574) использовала те же факторы, что и для общей выборки - 4 показателя ФДС и 7 показателей РДС. Модель №6 объясняет 17% выбранного показателя психопатия от всей женской выборки, где при применении более строгого критерия объясняет 15% психопатической черты в женской группе (R2=0,172; R2-скорректированный=0,156). F-статистика показывает, что все факторы, включенные в объяснительную модель, со 100% вероятностью предсказывают черту психопатии (F=10,613; p=0.000).

Наиболее значимый вклад в объяснение модели психопатии для женской выборки внесли следующие факторы домашней среды:

Безопасность (в=0,153; p=0.015), Отчужденность (в=0,273; p=0.000), Пластичность (в=0,276; p=0.000) и Историчность (в=0,133; p=0.012). Для всех предикторов Бета положительна.

Показатели в целом были VIF>6<10, где максимальное значение было равно 6,276.

Остатки были распределены нормально и были лишены каких-либо тенденций. Дарбин-Уотсон был равен 2,121.

Модель № 7. Модель объяснения Нарциссизма для мужской выборки

Объяснительная Модель №7 для переменной нарциссизм в мужской группе (N=132) использовала те же факторы, что и для остальных выборок - 4 показателя ФДС и 7 показателей РДС. Следует сказать, что не все шкалы были нормально распределены, так что принимать данную модель, как истинную, следует с осторожностью с поправкой на ее надежность.

Модель №7 объясняет 19% выбранного показателя нарциссизм в мужской группе, где при более строгом анализе объясняет 12% (R2=0,199; R2-скорректированный=0,126). F-критерий показал, что все предикторы, включенные в регрессию, с вероятностью в 96% предсказывают черту нарциссизм в мужской выборке (F=2,714; p=0.004), при заданном уровне значимости 0.95.

Наиболее значимый вклад в объяснение модели нарциссизм для мужской группы внесли следующие факторы домашней среды:

Самопрезентация (в=0,243; p=0.038), Отчужденность (в=0,196; p=0.034), Историчность (в=-0,432; p=0.000). Для всех предикторов Бета была положительна, кроме Историчности.

Показатели в целом были VIF>5<10, где максимальное значение было равно 5,013.

Остатки были распределены нормально и были лишены каких-либо тенденций. Дарбин-Уотсон стремится к 2-м и равен 1,955.

Модель № 8. Модель объяснения Макиавеллизма для мужской выборки