Диссертация (1099176), страница 18

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 18)

мПримечание. В первом столбце в скобках указан номер модели, с которой проводится сравнение. Y-В % - Scaled Yuan-Bentler's Chi-Square (хи-квадрат Юана- Бентлера), Y-В RB - Yuan-Bentler's residual-based test statistic - основанный на остатках хи-квадрат Юана-Бентлера, А^² - разница в Y-В хи-квадратах с поправкой Саторра-Бентлера, CFI - Comparative Fit Index (Сравнительный Индекс Пригодности), ACFI - разница в Сравнительном Индексе Пригодности, NFI - Bentler-Bonnet Normed Fit Index (Нормированный Индекс Пригодности), MFI - McDonald’s Fit Index (Индекс Пригодности Макдональда), SRMR - Standardized Root Mean-Square Residual (Стандартизованный Корень из Сренднеквадратичных Остатков), RMSEA - Root Mean-Square Error of Approximation (Корень из Среднеквадратичной Ошибки Аппроксимации), 90% CI - 90% доверительный интервал для RMSEA. * - р < . 01

Поскольку вычисление разниц в латентных средних требует установление референтной группы, параметры средних по латентным факторам в группе американских студентов были приравнены к 0, а в группе российских студентов вычислялись свободно. Дополнительно, модель включила ограничения частичной метрической (инвариантные факторные нагрузки) и полной скалярной эквивалентности. Модель М₁₁ показала высокий уровень соответствия данным ^-Б !(₂₂₆) = 321.19, р < .05, СБ1 = .995, ЯМЗБЛ = .029, С1 .021, .036). Значимые различия в латентных средних были обнаружены для латентной переменной уровня развития аналитических способностей (В = 7.924, р < .05), но не для творческих (В = 1.275, р > .05) или практических (В = -.122, р > .05) способностей. Таким образом, российские студенты демонстрировали значимо более высокий уровень развития аналитических способностей, чем американские студенты, в то время как уровень развития творческих и практических способностей был сопоставим в двух группах.

Рисунок 4.2.З.1. Структурная трехфакторная модель, проверяющая равенство средних по латентным переменным аналитических, творческих и практических способностей (М₁₁) в группах российских и американских студентов. В целях обеспечения ясности представления результаты на рисунке не отображены два параметра, связывающих ошибки для ситуаций 7,9,10 для американской выборки.

§4.2.4. Анализ вклада аналитических, творческих, практических способностей в успеваемость американских и российских студентов

Для установления связей между показателями аналитических, творческих и практических способностей, полученных при использовании батареи ROADS, и академической успеваемостью был проведен корреляционный анализ с использованием итеративной процедуры полного условного множественного ввода пропущенных данных по методу Markov Chain Monte Carlo (MCMC; 1000 итераций, 5 наборов введенных данных для американской и российской выборки). В Таблице 4.2.4.1 представлены результирующие т.н. обобщенные (pooled) коэффициенты для каждой выборки - российской (под диагональю) и американской (над диагональю).

Результаты корреляционного анализа свидетельствуют о наличии значимых положительных связей между тремя аналитическими субтестами ROADS как для российской (г от . 12 до .26), так и для американской выборки (г от .32 до .49), при этом важно отметить, что полученные коэффициенты были значимо (все p < .05⁶⁴) выше для американской выборки, что может свидетельствовать как о более выраженном факторе аналитических способностей, так и, в контексте полученных межгрупповых различий по всем трем субтестам, об аттеннюации корреляций для российской выборки.

Схожие результаты были получены и для субшкал Креативных Рассказов

• они были значимо положительно связаны между собой на российской выборке (г от .31 до .51, Med = .43) и на американской выборке (г от .34 до .73, Med = .53), при этом медианная корреляция была немного выше для американской выборки (p < .05).

Таблица 4.2.4.1. Матрица интеркорреляций для субтестов батареи ROADS и успеваемости	1.	2.	3.	4.	5.	6.	7.	8.	9.	10.	11.	12.	13.	14.	15.	16.	17.
1. А - Классификация		49«	37**	.03	.22*	.12	.15	-.13*	-.10*	-.10	-.07	-.05	-.01	-.01	-.18*	-.12*	.23*
2. А - Топология	.26**		32**	.05	2з**	19**	.25**	-.07	-.12*	-.12*	.04	-.06	.08	.01	-.10	-.02	.20*
3. А - Словарный субтест	.12*	.16**		-.02	-13*	.15*	.12	. 14**	15**	. 14**	-.05	-.04	.02	-.02	-.07	-.06	2з**
4. Т - Оригинальность	.09	.09	.02		.52**	.34**	51**	-.07	-.02	.06	.01	.03	.07	.06	-.01	-.03	-.07
5. Т - Сложность	.02	14**	.13**	32* *		.56**	УЗ**	_ 2i**	-.15*	-.09	-.06	-.02	-.00	.03	-.18*	-.12	-.01
6. Т - Эмоциональность	.04	.08	.03	.31**	40**		.62**	23**	-.17*	-.06	.02	.07	.02	-.06	-.11*	-.06	.07
7. Т - Описательность	.10*	.10*	.13*	45**		.33**		_ 18**	-.12*	-.09	.00	-.01	-.01	-.04	-.15*	-.13*	.02
8. П - Ситуация 1	-.11*	-.09	-.09*	.02	-.03	.05	-.04		40**	41**	.24**	.33**	.36**	40**	37**	32**	-.06
9. П - Ситуация 2	-.08	-.05	_ 12**	-.05	-.03	.01	-.04	.26**		45**	.31**	37**	.30**	39**	.35**	27**	-.10
10. П - Ситуация 3	-.04	-.05	-.11*	-.08	.05	-.03	.03	19**	27**		.30**	49**	37**	47**	.34**	.33**	-.13*
11. П - Ситуация 5	-.08	.01	-.06	-.01	.08	.07	.01	.21**	.26**	32**		39**	.26**	.31**	.31**	.31**	-.02
12. П - Ситуация 6	-.07	-.04	-.10*	.01	-.01	.00	-.02	.26**	29**	.31**	.43**		41**	.43**	.34**	.33**	-.04
13. П - Ситуация 7	-.09*	-.08	-.03	-.02	-.02	-.00	.02	.26**	.34**	.20**	40**	45**		48**	49**	.38**	-.08
14. П - Ситуация 8	-.11*	-.03	-.09	.00	.01	.03	.01	.26**	.34**	27**	44**	.43**	40**		.46**	.42**	-.08
15. П - Ситуация 9	-.09*	-.09	-.10*	.06	-.06	.01	-.00	32**	.31**	.21**	39**	.43**	.46**	.50**		54**	-.13
16. П - Ситуация 10	_ 13**	.01	-.09	.02	.03	.04	-.06	19**	.31**	19**	.36**	.35**	.36**	.42**	40**		-.05
17. Успеваемость	.06	.10*	29**	.16**	.20**	.10	.13*	-.07	-.08	-.11*	-.05	-.05	-.01	-.10*	-.06	-.08

Примечание. * - р < .05, ** - р < .01. Под диагональю представлены коэффициенты для российской выборки, над диагональю - для американской. Обобщенные коэффициенты вычислены при использовании метода множественного ввода данных (п=500 для обеих выборок).

Характеристики

Список файлов диссертации