Регрессия в психологии: Регрессия в психологической практике – польза или вред?

что это такое в психологии простыми словами

В психологии регрессия рассматривается как механизм защиты психики от негативных переживаний. Для нее характерен откат или возвращение к примитивным, детским реакциям на то, что происходит вокруг. С одной стороны, это хорошо, потому что человек таким способом уходит от реальности, снимает с себя ответственность, расслабляется. Но иногда ситуация заходит слишком далеко и начинаются серьезные психические проблемы. Почему так происходит?

Содержание

• Регрессия — что это такое простыми словами
• Виды регрессии
• Как работает механизм регрессии
  • Проявления
• Кто больше всех склонен к регрессии
• Примеры регрессии в психологии человека
• Заключение

Регрессия — что это такое простыми словами

Регрессия в психологии — это один из описанных Зигмундом Фрейдом методов психологической защиты. Он условно разделил их на 2 большие группы:

1. Механизмы высокого уровня трансформируют неудовлетворенность и негативные переживания в активные действия. Наглядный пример — занятия творчеством.
2. Механизмы низшего уровня характеризуются искажением реальности. Они не помогают решить проблему, а, наоборот, усугубляют ее, переводя из сознания в подсознание. Человеку лишь кажется, что он ведет полноценную жизнь. На самом же деле он находится на прямом пути к развитию неврозов и других психических проблем.

Регрессия относится к низшим психологическим защитам. И это еще не все. Она по праву считается самой примитивной техникой.

Интересно, что существует несколько определений регрессии:

1. Регрессией в психологии называют такой механизм защиты психики, при котором индивид приспосабливается к конфликтной или тревожной ситуации, прибегая к ранним, но менее зрелым моделям поведения. Их он считает максимально безопасными и эффективными в данных обстоятельствах.
2. Согласно Глоссарию психологических терминов, регрессия — это состояние, для реализации которого происходит возврат к примитивным формам мышления и поведения, свойственным людям на более ранней стадии развития.
3. В словаре аналитической психологии сказано, что регрессия — это обратное движение либидо к ранним способам адаптации. Сопровождается инфантильными фантазиями и желаниями.
4. Р. Комер (профессор кафедры психологии Принстонского университета с более чем 25-летним стажем) называл регрессией защитный механизм внутреннего «Я», при котором человек возвращается к примитивным способам взаимодействия с окружающим миром.

Свое определение регрессии и регрессивному поведению дают различные направления психотерапии:

1. В психоанализе регрессия — это простой механизм защиты, относящийся к этапу воссоединения, когда при невозможности удовлетворить ту или иную потребность человек обращается к тем периодам прошлого, в которых он испытывал наслаждение и получал полное удовлетворение другими способами. Степень выраженности регрессии в этом случае зависит от колебаний между адаптацией к новому способу удовлетворения и силой привычки к старым способам.
2. В гештальт-терапии этим термином называют возврат к ранним уровням развития или манере самовыражения. Регрессия, по словам психологов, помогает уменьшить тревогу путем отказа от реальности в пользу той модели поведения, которая помогала справиться с негативными эмоциями в прошлом.
3. В бихевиоризме регрессия — это возвращение к раннему, более примитивному и простому способу реагирования. Так, человек оправдывается с позиции рассуждений маленького ребенка, отказывается от логического размышления, стоит на своем даже в тех случаях, когда собеседник абсолютно прав. У таких личностей сильно замедлилось или вовсе остановилось психическое развитие, в результате чего к ним часто возвращаются их детские привычки.

Как видите, определений слова «регрессия» много. Но все они сводятся к одному: это защитная функция, для которой характерен возврат к примитивным формам поведения и мышления.

Виды регрессии

Регрессия есть у каждого человека.

Но проявляется она по-разному. Все зависит от ее вида:

1. Кратковременная. Встречается чаще всего. Представляет собой обычную реакцию, слабость, вызванную эмоциональным или физическим перенапряжением. Помогает расслабиться, справиться с последствиями стресса и неудач. Такая регрессия проходит без осложнений.
2. Частичная. Отличается большей продолжительностью. Вызывает изменения в поведении человека, а в особо сложных ситуациях — развитие психических расстройств. Для примера представьте человека, который болен серьезным заболеванием. Его он использует для того, чтобы манипулировать родными и близкими людьми, получая при этом то, что ему нужно. Такое поведение со временем превратит его в ипохондрика. Он будет искать и, что самое интересное, находить у себя признаки все новых и новых болезней только ради того, чтобы и дальше получать внимание от окружающих. А это уже и есть расстройство психики.
3. Полная. Этот вид регрессии в большинстве случаев связан со старческим слабоумием или деменцией. Вы наверняка тоже слышали слова о том, что пожилой человек впал в детство? Но стоит отметить, что полная регрессия встречается и среди молодых людей, если они пережили тяжелую психологическую травму. Их сознанию сложно смириться с тем, что произошло, поэтому оно «закрывается» от всего этого ужаса, возвращаясь в детство. Этот вид регрессии в психологии считается серьезным психическим заболеванием, для лечения которого потребуется помощь психиатра.

По сути, регрессия — это предохранитель, защищающий психику от чрезмерного перенапряжения. Он работает на уровне подсознания, поэтому человек не способен контролировать его развитие. Если кто-то впадает в детство, не стоит сразу высмеивать его. Бить тревогу нужно лишь в тех случаях, когда имеет место полная регрессия.

Как работает механизм регрессии

Поведение — это всегда ответ на воздействие раздражителей из окружающей среды. Ими выступают какие-то проблемы, люди, события и т.д. Все мы даем разную реакцию. Например, вы можете проявлять мудрость, мыслить рационально, вести себя по-взрослому. А, допустим, ваш друг действует по-детски, инфантильно.

В процессе развития каждый человек учится реагировать на окружающий мир более разумно и логично. Но бывает и так, что происходит откат к давно забытым, детским реакциям. Это и есть регрессия.

Проявления

Как сказано выше, регрессия — это самый простой, примитивный механизм психологической защиты. Чаще всего он встречается в тех ситуациях, когда разумное взрослое поведение не приносит желаемых результатов. Наглядный пример — человек, который заболел. Он ведет себя как ребенок: капризничает, чтобы выпросить больше внимания. Когда он понимает, что такие действия помогают ему добиться желаемого, они входят в привычку.

И вот уже в каждой сложной ситуации, даже не связанной с болезнью, он ведет себя так же.

Другой пример регрессии — ситуации, когда вы чувствуете себя уставшими, «выжатыми, как лимон». Чего больше всего хочется в такие моменты? Вкусняшку, залезть под одеяло и кому-то выговориться. Отличный сценарий, согласны? Он дает возможность почувствовать себя в безопасности, прямо, как в детстве, хотя бы на время снять с себя ответственность. Но, как бы приятно это ни было, вернуться в детство невозможно. Это все иллюзия. И защита психики тоже, к сожалению, иллюзорна.

Существуют и другие проявления регрессии:

1. Если человек хочет что-то получить от окружающих людей, он копирует поведение избалованного ребенка, капризничает, истерит или же обещает вести себя хорошо взамен на получение того, что ему нужно. Обратите внимание, как в такие моменты меняется голос. Он становится детским, с нотками плаксивости.
2. Регрессия проявляется в увлечении различными религиозными течениями, в любви к мистике и суевериям. Человек ищет причину своих страданий, неудовлетворенности и неудач не в своем поведении, а в наказании от Бога или проклятиях. Точно так же ведут себя дети, которые пытаются вину за проступки перекладывать на других, возможно, младших товарищей или братьев и сестер, не могущих дать ответ.
3. Еще одно проявление регрессии — аддиктивное или зависимое поведение. Скорее всего, у вас тоже есть знакомые игроманы, которые все свое свободное время проводят за компьютерными играми. Для них это попытка сбежать от реальной жизни. Это похоже на то, как ребенок прячется под одеяло от придуманных им же ночных монстров.
4. Регрессия — это еще и чрезмерное употребление спиртных напитков, курение, наркомания. Какое отношение все это имеет к детскому поведению — спросите вы? Эти способы снять нервное напряжение сродни тем, как дети грызут ногти, ковыряются в носу и т.д.

Зигмунд Фрейд говорил еще об одном проявлении регрессии. Оно связано с проблемами в сексуальной жизни. Речь идет о садомазохизме, бисексуальности и тому подобных состояниях.

Кто больше всех склонен к регрессии

Чаще всего с регрессией сталкиваются дети, чья психика находится еще в стадии формирования и отличается неустойчивостью. Если им хочется больше внимания или нет желания что-то делать, они плачут и капризничают. А иногда ведут себя словно совсем маленькие, например, забывая попроситься на горшок или отказываясь самостоятельно кушать и одеваться. Особенно часто такие ситуации возникают в семьях, где рождается второй ребенок. Старший таким образом показывает свою ревность, требует вернуть утраченное внимание со стороны родителей.

Регрессия у взрослых — признак слабости и инфантилизма. В группе риска находятся такие категории людей:

• слабохарактерные, с нестабильным эмоциональным состоянием личности;
• неуверенные в себе индивиды с низкой самооценкой;
• те, кто легко поддается влиянию со стороны окружающих или СМИ;
• люди, которым сложно жить в социуме, строить взаимоотношения с теми, кто находится вокруг них;
• личности, склонные к повышенной тревожности, панике, неврозам и истерии.

Интересно, что иногда регрессия случается и у тех, кто уверен в себе. Это происходит в случаях, когда другие механизмы психологической защиты оказались малоэффективными или неэффективными вовсе. Иногда трудности отнимают все эмоциональные и физические силы, а желаемое при этом так и остается где-то вдалеке. В такие моменты, чтобы защитить себя от дальнейшего разочарования и депрессии, человек словно бы впадает в детство. Он плачет, всем жалуется, «заедает» стресс, всем своим видом показывает обиду и страдания.

Стоит отметить, что для сильных духом людей регрессия — это всего лишь временное явление, это слабость, которая нужна для того, чтобы снять эмоциональное напряжение. После он снова становится самим собой.

Как видно, в психологии регрессия имеет свои плюсы и минусы.

Примеры регрессии в психологии человека

В психологии примеров регрессии из жизни масса. Неважно, что выбирает человек: детское поведение, склонность к мистике, видеоигры, просмотр сериалов, капризы или употребление алкоголя и запрещенных веществ.

Ситуация выглядит примерно так:

1. Первый раз регрессивное поведение действительно играет защитную роль. Индивид испытывает негативные эмоции, справиться с которыми пытается одним из вышеописанных способов. В результате он получает удовольствие.
2. Второй раз человек прибегает к регрессии уже не из-за негатива, а лишь потому, что помнит положительные ощущения, полученные, например, от компьютерных игр или употребления спиртных напитков.

Получается, что выбранный способ регрессии уже не выполняет защитную функцию. Да и необходимости в его применении нет. Но человек вновь и вновь прибегает к нему, помня о том, какое удовольствие он получал.

Заключение

Не все механизмы психологической защиты полноценно выполняют свои функции. Нет, регрессия, в какой-то мере помогает справиться с негативными переживаниями. Но в некоторых случаях человек настолько увлекается детскими моделями поведения, что переходит все допустимые границы. В особо серьезных ситуациях это приводит к развитию психических расстройств. Поэтому не увлекайтесь. Развивайте уверенность в себе и адекватную самооценку. Используйте «детское» поведение только для того, чтобы справиться с эмоциональным перенапряжением. А после снова возвращайтесь ко взрослой жизни.

Регрессия (психология) | это… Что такое Регрессия (психология)?

У этого термина существуют и другие значения, см. Регрессия.

Регре́ссия (лат. Regressus — обратное движение) — защитный механизм, являющийся формой психологического приспособления в ситуации конфликта или тревоги, когда человек бессознательно прибегает к более ранним, менее зрелым и менее адекватным образцам поведения, которые кажутся ему гарантирующими защиту и безопасность.

Содержание 1 Описание 2 Виды нормальной детской регрессии 3 Литература 4 Примечания

Описание

В основе этой защиты лежит объективный факт, что маленького ребёнка люди обычно склонны защищать в большей степени, чем взрослого человека. Сохраняя воспоминания о чувстве безопасности, которое было у большинства из нас в детстве, мы, порой, бессознательно используем, на первый взгляд, парадоксальный способ защиты от неприятностей — начинаем проявлять детские, не адаптивные черты характера и модели поведения. Зачастую это действительно приводит к тому, что окружающие начинают защищать «беззащитного ребёнка», но не всегда: регрессия может срабатывать даже тогда, когда рядом попросту никого нет.

Демонстрация болезненности, ущербности и др. также относится к регрессии, так как содержит то же послание: «Я больной, я не способен о себе позаботиться, защитите меня». Как следствие, у некоторых людей, злоупотребляющих регрессией, это может действительно приводить к хроническим болезням и хронической неуспешности, перерастать в ипохондрию и сопровождаться соматизацией. Когда регрессия становится краеугольным камнем личности, жизненной стратегией преодоления проблем, такая личность называется инфантильной личностью.^[1]

Также регрессия характерна для истероидных личностей. ^[2]

Виды нормальной детской регрессии

Выделяют следующие виды нормальной регрессии, проявляющейся у детей:

• Кратковременный регресс навыков — возможен в ситуации, вызывающей страх, в ослабленном состоянии после болез­ни или в состоянии усталости навыки, находящиеся в стадии формирования, могут оказываться недоступными для ребёнка.
• Регресс эмоциональной регуляции — проявляется в тех же условиях эмоционального истощения любой маленький ребе­нок скорее всего прибегнет к менее зрелым и более мощным по своей защитной функции формам реагирования на аффективные трудности.
• Временный откат, возвращение к более простой, но соответствующей возрасту форме поведения после периода преждевре­менного использования более прогрессивной формы поведения.
• Кратковременный неглубокий регресс поведения и способов аффектив­ного реагирования, возможный в ситуациях, связанных с изменением всей системы жизненных стереотипов семьи (например, в случае рождения нового ребёнка).
• Регресс из-за нетерпимости несоответствия образцу — тенденция по началу отказываться применять на практике навык, несовершенство которого по сравнению с образцом взрослого или собственного поведения бросается в глаза ребёнку.^[3]

Литература

• Мак-Вильямс, Нэнси. Психоаналитическая диагностика: Понимание структуры личности в клиническом процессе = Psychoanalytic diagnosis: Understanding personality structure in the clinical process. — Москва: Класс, 1998. — 480 с. — ISBN 5-86375-098-7

Примечания

1. ↑ Ненси Мак-Вильямс, «Психоаналитическая диагностика: Понимание структуры личности в клиническом процессе», глава «Регрессия», изд. «Класс», 1998.
2. ↑ Ненси Мак-Вильямс, «Психоаналитическая диагностика: Понимание структуры личности в клиническом процессе», глава «Истерические, или театральные (histrionic) личности», изд. «Класс», 1998.
3. ↑ Бардышевская, Марина Константиновна.  Регрессивные явления в развитии детей с эмоциональными нарушениями (рус.) // Лурия и психология ХХI века : сборник. — Москва: Смысл, 2003. — С. 236-246.

10. Корреляция и регрессия. Статистика для начинающих психологов

Перейти к содержимому

Эта глава знаменует собой большой отход от методов логического вывода, которым мы научились до сих пор. Здесь мы будем рассматривать отношения между двумя числовыми переменными, а не анализировать различия между средними значениями двух или более экспериментальных групп.

используется для проверки направления и силы связи между двумя числовыми переменными. Мы увидим, как диаграммы рассеяния можно использовать для построения графика переменной X относительно переменной Y для обнаружения линейных отношений. Наклон линейной зависимости может быть положительным или отрицательным, что выявляет систематические закономерности в том, как две переменные соотносятся друг с другом. Мы также рассмотрим теорию корреляционный анализ , включая некоторые предостережения относительно интерпретации результатов корреляционного анализа . Благодаря третьей переменной проблеме, корреляция НЕ равна причинно-следственной связи, мантра, которая должна быть знакома вам по вводным курсам психологии. И, наконец, мы попробуем вычислить корреляцию путем разбиения и применить все это на практике в проверке гипотезы. Позже в этой главе мы построим , что позволит нам предсказывать будущее по прошлому.

Точно так же, как столбчатая диаграмма полезна для визуального изучения различий между средними значениями, диаграмма рассеяния позволяет нам визуализировать закономерность, представляющую взаимосвязь между двумя числовыми переменными, X и Y.

Если линия тренда, которая лучше всего отображает линейный паттерн на точечной диаграмме, имеет восходящий наклон, мы считаем это положительной направленностью.

Чтобы выяснить, существует ли положительная корреляция, вы можете спросить себя: «Могут ли те, у кого высокие баллы по одной переменной, получить высокие баллы по другой?» Здесь мы видим пример: какова связь между кошачьим дружелюбием и количеством полученных царапин? Как видите, когда уровень дружелюбия к кошкам высок, получаемые объятия также высоки. Налицо четкая положительная линия тренда. В этом есть смысл — люди могут с большей вероятностью предложить объятия кошке, которая их просит.

Нисходящий наклон указывает на отрицательную направленность. Чтобы выяснить, существует ли отрицательная корреляция, вы можете спросить себя: «Могут ли те, у кого высокие баллы по одной переменной, иметь низкие баллы по другой?» Вот пример: какая связь между кошачьей отчужденностью и количеством полученных царапин? Налицо четкая отрицательная линия тренда. Это имеет логичный смысл, потому что люди с меньшей вероятностью будут обниматься с кошкой, которая держится особняком.

Когда мы смотрим на точечную диаграмму, мы хотим задать себе два вопроса: один о очевидной силе связи между переменными, а другой — о направлении связи. Давайте взглянем на несколько примеров.

На графике A), если мы спросим: «Связаны ли переменные X и Y сильно или слабо?» Мы бы сказали, сильно связанные. Это связано с тем, что точки на диаграмме рассеяния находятся на идеальной линии. Расстояние между точками и линией тренда отсутствует. Это совершенная корреляция . Если мы спросим: «Наклон линии тренда положительный или отрицательный?» Мы бы сказали, что она имеет отрицательный наклон. По мере того, как баллы по переменной X увеличиваются, баллы по переменной Y делают обратное — они уменьшаются. Мы могли бы ожидать такой зависимости, если бы построили график зависимости скорости от времени. Чем быстрее что-то делается, тем меньше времени требуется. В следующем примере, график B), если мы спросим: «Связаны ли переменные X и Y сильно или слабо?» Мы бы сказали слабо связанные. Четкого линейного тренда, который можно было бы различить визуально, нет — он просто выглядит как случайный разброс точек. Без линии тренда вопрос о направленности не имеет значения. это корреляция близка к нулю, поэтому она не является ни положительной, ни отрицательной как направленная связь. Если мы посмотрим на пример C), сила не такая совершенная, как в первом примере, но точки не будут сильно удалены от линии тренда, проходящей через них, так что это будет довольно сильная корреляция . По мере того как баллы по переменной X растут, растут и баллы по переменной Y, что делает эту корреляцию положительной . Теперь твоя очередь. В примере D) это будут сильные отношения или слабые? Или где-то посередине? Видите ли вы положительный или отрицательный наклон линии тренда, проходящей через облако?

Корреляционный анализ пытается ответить на вопрос «насколько тесно связаны две переменные». Это очень полезный аналитический подход, когда у нас есть две числовые переменные, и мы хотим проанализировать закономерности их взаимного изменения. Однако корреляционный анализ имеет ограничения, о которых важно знать.

Во-первых, -корреляционный -метод, который мы рассмотрим в этом курсе, способен обнаруживать только линейные зависимости. Паттерны с изгибом не будут захвачены 9Мы будем использовать формулу корреляции 0008 .

Во-вторых, корреляция делает , а не равной причинно-следственной связи. Корреляционные планы исследования не допускают причинно-следственных интерпретаций, потому что проблема с третьей переменной делает корреляционный анализ уязвимым для ложных результатов. Когда мы измеряем две переменные одновременно и наносим их друг на друга, мы можем описать их взаимосвязь. Мы даже можем проверить, значительно ли сила их связи отличается от нуля. Однако мы не можем определить, является ли X вызывает Y.

Например, если мы измерим потребление мороженого, а также смертность от утопления в выборку дней в течение года, мы можем определить, что между двумя переменными существует сильная положительная связь. Потребление мороженого и смерть от утопления, по-видимому, тесно связаны между собой. Но вызывает ли потребление мороженого смерть от утопления? Это кажется немного надуманным. Может ли быть другое объяснение закономерности? Существует ли третья переменная, которая могла бы фактически объяснить тенденции каждой из двух измеряемых здесь переменных? Что может заставить людей потреблять больше мороженого, а также подвергать себя большему риску утонуть? Может теплая погода? Если бы мы сопоставили умеренность с мороженым и смертью от утопления, увидели бы мы положительную корреляцию между каждым из них? Скорее всего. С этой третьей переменной, связывающей две, было бы логической ошибкой интерпретировать кажущуюся корреляция показана здесь как значимая. Но опять же, возможно ли, что употребление мороженого может быть фактором риска утопления? Говорил ли вам когда-нибудь старейшина, что не следует есть непосредственно перед купанием, потому что вы можете согнуться и утонуть? Возможно, в этом есть доля правды.

Так как же узнать, существует ли истинная причинно-следственная связь между двумя переменными? Чтобы сделать причинно-следственные выводы, мы должны использовать экспериментальный план. Две основные особенности дизайна экспериментальных исследований устраняют логические ошибки, связанные с корреляции . Во-первых, в эксперименте используется случайное назначение участников условиям, потому что это контролирует посторонние переменные, такие как третья переменная температуры в этом примере. И, во-вторых, эксперимент манипулирует независимой переменной, чтобы установить причину, а затем измерить последствия.

Настоящий эксперимент требует следующих элементов для контроля посторонних переменных и установления причинно-следственной направленности:

• случайное распределение участников по условиям (или рандомизация порядка условий в планах повторных измерений)
• манипулирование независимой переменной

В нашем исследовании мороженого и утопления, как мы можем превратить его в эксперимент, чтобы сделать выводы о причинно-следственных связях? Сначала нам нужно было бы случайным образом распределить наших участников в экспериментальную и контрольную группы. Не должно быть систематической предвзятости в отношении того, кому дают мороженое, а кому нет. Во-вторых, нам пришлось бы манипулировать независимой переменной — нам нужно было бы, чтобы участники экспериментальной группы ели мороженое. Затем мы помещали всех участников в воду одинаковой температуры и смотрели, сколько из них утонет. Мы рассчитали бы среднее количество случаев утопления в группе, поедающей мороженое, по сравнению с контрольной группой, и провели t-тест или дисперсионный анализ, чтобы выяснить, значительно ли они отличаются друг от друга.

Конечно, вы можете подумать: «А этично ли это?» По крайней мере, я надеюсь, что вы так думаете. Конечно, нет! Было бы бессмысленно позволять людям тонуть только для того, чтобы ответить на этот эмпирический вопрос. Собственно, именно поэтому существует корреляция .

«Herp Derp :D» от O hai :3 лицензируется в соответствии с CC BY 2.0

Часто практические или этические ограничения делают эксперимент непомерно трудным или невозможным. Если мы ограничимся корреляционными методов в конкретном исследовании, мы просто не можем делать выводы о причинно-следственных связях.

Итак, главная мысль этого урока — не уподобляться этому парню.

 

Итак, как нам вычислить корреляцию ? Что ж, аналогично ANOVA, мы можем рассматривать этот процесс концептуально как разделение дисперсии. Но на этот раз хорошей дисперсией считается ковариация . Это систематическая дисперсия, которая является общей для обеих переменных X и Y. Поскольку именно дисперсия объясняется корреляцией двух переменных, мы положим ковариация в «хорошем» сегменте. Случайная дисперсия, необъяснимая связью между X и Y, расстоянием между точками и линией тренда, — это дисперсия, которую мы поместим в корзину «плохих». Концептуальной формулой для коэффициента корреляции будет ковариация X и Y, деленная на изменчивость X и Y по отдельности.

Как только мы найдем r , другой статистический показатель, предоставляющий полезную информацию, будет . р ² — доля изменчивости одной переменной, которую можно объяснить связью с другой переменной. Обратите внимание на этот факт, потому что доля изменчивости, объясняемая корреляцией , является очень полезным показателем.

 

Теперь мы можем рассмотреть, какую форму примет проверка гипотезы в контексте корреляционного плана исследования. Такая проверка гипотез задает вопрос: «Насколько маловероятно, что корреляция 9Коэффициент 0009 на самом деле равен нулю?»

На шаге 1, чтобы сохранить гипотезу в форме, подобной той, что мы делали раньше, мы можем идентифицировать популяции определенным образом. Население 1 будет состоять из «людей, подобных тем, что включены в выборку», а население 2 будет состоять из «людей, у которых нет связи между переменными». Таким образом, исследовательская гипотеза может быть сформулирована следующим образом: «Корреляция для популяции 1 [больше/меньше/отличается] от корреляции для популяции 2. Нулевая гипотеза может быть такой: «Корреляция для популяции 1 такая же, как и для популяции 2». корреляция для населения 2».

На шаге 2 нам нужно найти характеристики распределения сравнения, и в этом случае нам нужен коэффициент корреляции r , который может принимать значения от -1 до 1. Значение r , равное 0, означает, что отсутствует. корреляция между двумя измеряемыми переменными. r из 1 является идеальной положительной корреляцией , а r из -1 является идеальной отрицательной корреляцией. Большинство корреляций в реальной жизни падают ближе к 0, чем к 1 или -1.

   

В этой формуле коэффициента корреляции используются Z-баллы, что является отличным способом просмотреть эти стандартизированные баллы, рассмотренные в предыдущей главе. Напомним, что

   

, где

   

Для каждой переменной X и Y мы должны вычислить среднее значение и стандартное отклонение переменной, чтобы каждый балл можно было преобразовать в Z-баллы. Только после этого их можно перемножить и затем просуммировать в формуле r .

Как только мы вычислим значение r для корреляции , мы можем проверить статистическую значимость этого значения на основе того, насколько оно экстремально в распределении t. r , равный 0, помещается в центр распределения t как среднее значение распределения сравнения, а положительные и отрицательные единицы помещаются в любой конец распределения.

Чем дальше мы уходим в соответствующий хвост, тем выше наши шансы отвергнуть нулевую гипотезу о нулевой корреляции. Плохая новость в том, что мы вернулись к t-критерию, а это значит, что нам нужно подумать о направленности. Хорошая новость в том, что это отличная возможность освежить в памяти то, как работает t-тест.

На шаге 3 мы находим пороговое значение, используя таблицы t. Для корреляции степеней свободы будет N -2, где N — количество людей в выборке. Это так, потому что у нас есть две измеряемые (числовые) переменные, каждая из которых имеет N -1 баллов, которые могут свободно варьироваться.

На этапе 4 t-критерий рассчитывается как r , деленное на S _r , где S _r  количественно определяет необъяснимую изменчивость.

   

Шаг 5 — это решение: мы отклоняем нулевую гипотезу, если результат t-критерия попадает в заштрихованный хвост за границу отсечки.

Мы могли бы выразить результаты проверки нашей гипотезы о взаимосвязи между доходом и оценками следующим образом:

«Мы обнаружили значительную положительную корреляцию между доходом семьи и средним уровнем успеваемости учащихся (r = 0,65, t ₁₁ = 2,97, p < 0,05)».

Обратите внимание, что наша интерпретация , а не мы обнаружили, что более высокий доход семьи приводит к более высокому среднему баллу. Почему нет? Что ж, как мы уже говорили ранее, причинно-следственные выводы требуют экспериментального дизайна. Чтобы сделать такой вывод о взаимосвязи между семейным доходом и средними оценками учащихся, нам нужно было бы случайным образом распределить учащихся по уровням семейного дохода, богатым или бедным, а затем измерить влияние этих манипуляций на их оценки. Как и в нашем примере с утоплением, это кажется не только сложным с точки зрения логистики, но и довольно неэтичным. Итак, мы ограничены корреляция здесь по какой-то причине, и поэтому нам просто нужно охарактеризовать наши выводы как взаимосвязь или закономерность, а не формулировку причины и следствия.

Когда мы поместили последнюю ветвь в наше дерево решений, теперь у нас есть поток решений для ситуации отсутствия независимых переменных. Если обе переменные являются числовыми, вы должны использовать корреляцию, чтобы проверить их взаимосвязь.

В следующей части главы мы рассмотрим статистический метод -регрессии 9.0009 . Регрессия позволяет нам расширить результаты корреляции , чтобы предсказать будущее из прошлого.

После того, как мы рассчитали корреляцию , регрессия позволяет нам предсказать, как человек будет действовать по одной переменной, основываясь на его результатах по другой переменной. В примере корреляции между доходом и оценками регрессия позволила бы нам увидеть, какой уровень оценки будет достигнут человеком с уровнем семейного дохода, который фактически не был собран в нашем наборе данных. Мы также можем определить уровень дохода на основе заданного уровня обучения.

Линия регрессии — это линия на нашем графике рассеяния, которую можно описать уравнением. Уравнение состоит из двух компонентов: наклона и точки пересечения. Наклон показывает, на сколько единиц вверх (или вниз) идет линия для каждой единицы. Перехват говорит, где линия попадает на ось Y.

Линия регрессии — это линия, которая «наиболее соответствует» собранным нами точкам данных. Математически это линия, которая минимизирует квадраты отклонений (то есть ошибки) отдельных точек от линии.

Чтобы найти уравнение для линии регрессии , вы можете вычислить наклон b , а затем разделить a , используя показанные формулы.

   

 

1. Для каждого человека найти отклонение показателя Х от среднего.*

2. Для каждого человека найти отклонение показателя Y от среднего.*

3. Для каждого человека умножьте отклонение X на соответствующее отклонение Y

4. Сложите продукты из шага 3 для всех лиц.

5. Разделите эту сумму на SS _x .*

   *Эти вычисления уже должны быть выполнены для корреляции.

   

После вычисления a и b мы можем подставить эти числа в линейное уравнение регрессии .

   

Здесь я покажу вам уравнение линии регрессии для примера зависимости дохода нашей семьи от оценок.

b равно 0,11, что означает, что на каждую единицу семейного дохода линия поднимается на 0,11 единицы средней оценки. a равно 77,96, что означает, что линия пересекает ось Y на высоте 77,96.

 

Уравнение линии позволяет нам построить точную линию регрессии на графике рассеяния. Чтобы построить линию регрессии, выберите два значения X, которые находятся на нижнем и верхнем концах шкалы. Подставьте их в линейное уравнение, чтобы найти соответствующие значения Y на линии.

Используя линию регрессии, вы можете предсказать значение X по значениям Y и значения Y по значениям X. Это означает, что даже если в вашем наборе данных не было никого с семейным доходом 105, вы можете вычислить, какой была бы средняя оценка учащегося, если бы у него был такой семейный доход. Точно так же, если бы в вашем наборе данных не было никого со средней оценкой 75, вы можете выяснить, каким был бы доход их семьи, если бы у них была такая оценка. Обратите внимание, что это всего лишь прогнозы. Они несовершенны и не учитывают другие факторы или индивидуальную изменчивость.

Здесь мы попробуем спрогнозировать среднюю оценку (Y) для учащегося, чей семейный доход равен 200. Для этого мы подставим 200 вместо X в уравнение линии регрессии (как показано здесь).

   

   

   

Результат — оценка 100,55. Конечно, получить средний балл выше 100% невозможно (по крайней мере, во многих учебных заведениях). В этом случае наш прогноз показывает «эффект потолка». Это означает, что существует максимальная средняя оценка, которую мы достигнем, прежде чем достигнем максимального семейного дохода. Следовательно, регрессия линейное уравнение становится бесполезным при семейном доходе около 190.

Теперь мы можем попытаться спрогнозировать доход семьи (Y) для учащегося со средним баллом 60 (X). Чтобы сделать это, вы должны подставить 60 вместо Y в уравнение, а затем найти X.

   

   

Обратите внимание, что для того, чтобы изменить уравнение для решения для X, вам сначала нужно переместить точку пересечения (a) на:

   

Затем нужно разделить на наклон:

   

Теперь вы готовы решить для X: -159. Результатом нахождения X для Y из 60 является отрицательный доход! Это, конечно, невозможно (или очень маловероятно). Здесь мы можем увидеть эффект пола.

Это означает, что существует минимальный семейный доход, которого мы достигнем, прежде чем достигнем минимального класса. Таким образом, линия регрессии становится бесполезной ниже средней оценки 77,96 (пересечение Y). Эффекты пола и потолка являются общими проблемами для регрессии , и вы должны следить за этими проблемами при использовании этой техники. Мы видим, что линия регрессии для этого конкретного набора данных полезна для прогнозирования средней оценки 80-100 и диапазона уровня дохода 0-190.

Разумеется, предсказания не идеальны. Регрессия позволяет прогнозировать одну переменную по другой переменной. Как мы видим на наших диаграммах рассеяния, не каждая реальная точка данных находится точно на линии регрессии. Фактическая точка данных может отличаться. Почему это? Потому что, если это не идеальная корреляция , некоторая изменчивость реальных данных не учитывается уравнением регрессии. Мы можем оценить, насколько точны наши прогнозы, взглянув на r в квадрате . r ² — доля дисперсии одной переменной, объясняемая ее связью с другой переменной. Остальное – сумма, которая не учтена.

Так же, как мы можем включить несколько факторов в ANOVA, мы также можем включить несколько прогностических переменных в регресс . Мы не будем пытаться сделать это в этом курсе, но если вы пройдете более продвинутый курс статистики, вы увидите, что чем больше переменных вы включите, каждая из которых объясняет часть изменчивости критериальной переменной, тем более точной станет ваша регрессионная модель. Здесь мы используем только одну прогностическую переменную, и наша r ² , вероятно, не соответствует 100% объясненной дисперсии. Таким образом, в этом случае мы можем ожидать, что наша регрессия будет лишь умеренно точной.

В этой главе вы познакомились со статистическими методами корреляции и регрессии . Мы увидели, как мы можем обнаружить и описать силу и направление взаимосвязи между двумя числовыми переменными, а также запустить проверку гипотезы, чтобы выяснить, значительно ли корреляция отличается от нуля. Наконец, мы увидели, что регрессия может генерировать линейную модель, позволяющую прогнозировать одну переменную по другой. Ключевое напоминание: корреляция делает , а не равной причинно-следственной связи. Эти методы подходят для планов исследования, которые не соответствуют требованиям дизайна эксперимента, и поэтому наши выводы относительно статистических данных должны избегать причинно-следственных формулировок.

Ключевые термины:

корреляция	регресс	r в квадрате
ковариация	р

Статистика для начинающих по психологии Николь Виттоз находится под лицензией Creative Commons Attribution-NonCommercial 4. 0 International License, если не указано иное.

Причины, признаки и преодоление

Возрастная регрессия может быть непроизвольной или произвольной реакцией на стресс и травму. Вот что нужно знать об этом.

Вспомните себя в детстве: что вы делали, чтобы успокоиться, когда были напуганы или обеспокоены?

Ты сосал палец или прятался под кроватью? Может быть, вы заткнули уши и закрыли глаза? Или начал ныть, пока кто-то не обратил на тебя внимание так, как ты хотел?

Такое поведение ожидается от ребенка. Однако мы, как правило, перерастаем их по мере старения, вступая во взрослую жизнь и изучая более эффективные и соответствующие возрасту способы снятия стресса.

Но иногда люди возвращаются к более молодому состоянию ума и снова перенимают некоторые из этих подростковых моделей поведения. Это называется возрастной регрессией.

«Возрастная регрессия — это термин, который используется для описания реверсии психического состояния человека к более молодому», — объясняет Брайан Бруно, психиатр и медицинский директор TMS Mid City в Нью-Йорке. «Возрастная регрессия может отбросить разум человека только на несколько лет назад, но в некоторых случаях он может вернуть разум человека в детство или даже младенчество».

Эта реверсия может произойти в любом возрасте, хотя у детей она встречается относительно часто и обычно носит временный характер.

«Как правило, [возрастная регрессия] — это защитный механизм, — объясняет психолог Синтия Халоу. «Люди регрессируют как форму бегства: они хотят уйти от реалий своей текущей жизни [и] они склонны возвращаться к тому моменту своей жизни, когда они чувствовали себя в безопасности, комфортно и защищено».

Это также может быть преднамеренным механизмом выживания, добавляет она.

Обычно существует два основных типа возрастной регрессии: непроизвольная и добровольная.

Непроизвольная возрастная регрессия

Непроизвольная возрастная регрессия — это когда вы бессознательно возвращаетесь к более молодому состоянию ума; вы не выбирали такое поведение.

Добровольно

Некоторые люди намеренно возвращаются к более молодому состоянию ума, чтобы заблокировать тревогу, тяжелые чувства или личные проблемы в качестве стратегии самопомощи или самоуспокоения.

Тем не менее, если вы делаете это регулярно, вы можете поговорить с терапевтом, чтобы убедиться, что это не признак серьезной проблемы с психическим здоровьем, и научиться делать это безопасно.

Возрастная регрессия также может использоваться в качестве терапевтического метода в сочетании с гипнотерапией.

«[Эта] терапия позволяет пациентам пережить более ранние воспоминания и переживания», — объясняет Бруно. «Это часто делается, чтобы помочь пациентам решить проблемы в их прошлом и противостоять воспоминаниям, которые могут нанести вред их нынешнему психическому здоровью».

Однако некоторые терапевты считают, что эта практика может привести к созданию ложных воспоминаний, поэтому как терапевтическая техника она несколько противоречива.

Симптомы несостоятельной возрастной регрессии могут включать в себя:

• ПЛИК
• СОЗДАТЕЛЯ
• Использование Baby Talk
• ROCKING
• Pacing
• Whining
• Следуя в положении. или одеяло
• истерика

Симптомы добровольной регрессии возраста могут включать:

• сосание большого пальца или пустышки
• игра с детскими игрушками
• использование детской посуды или поильников
• создание пространства, наполненного детскими предметами
• ношение детской одежды

Как непроизвольная, так и добровольная регрессия возраста может быть вызвана стрессом, страхом, неуверенностью или травмой.

Бессознательная возрастная регрессия также может быть симптомом некоторых заболеваний, неврологических состояний или состояний психического здоровья, включая:

• посттравматическое стрессовое расстройство (ПТСР)
• шизофрению
• деменция
• пограничное расстройство личности
• диссоциативное расстройство личности
• делирий
• расстройства настроения
• большое депрессивное расстройство регресс.

  Например, поясняет Бруно, «у детей поведение типичное и чаще всего является временной реакцией на стресс или травму».

  No related posts.