Psihologijske teme, Vol. 29 No. 3, 2020.
Izvorni znanstveni članak
https://doi.org/10.31820/pt.29.3.5
Primjena mrežne analize u psihologijskim istraživanjima
Anamarija Lonza
orcid.org/0000-0002-5446-0577
; Sveučilište u Zagrebu, Filozofski fakultet, Odsjek za psihologiju, Zagreb, Hrvatska
Sažetak
Mrežni pristup predstavlja novu paradigmu u proučavanju odnosa između psiholoških konstrukata i manifestnih varijabli. Prema tome pristupu varijable tvore autonomni dinamički sustav, a konstrukt se ne promatra kao njihov uzrok, već kao rezultat njihove kompleksne međusobne interakcije. Analitički se taj pristup zasniva na metodi mrežne analize koja modelira varijable kao čvorove povezane skupom bridova. Ovaj rad predstavlja svojevrsni pregled skupa postupaka u mrežnoj analizi, odnosno nudi njihovo pojašnjenje te njihovu praktičnu primjenu na dvama različitim setovima podataka. Prvi set podataka predstavlja rezultate na upitniku DASS-21 (N = 1016) i u okviru njega demonstrirani su procjena parametara mreže, izračun mjera centralnosti čvorova, identifikacija klastera u mreži te provjera stabilnosti parametara. Rezultati pokazuju da najveću centralnost imaju čestica depresivnosti Osjetio/la sam kao da se nemam čemu radovati, čestica anksioznosti Osjetio/la sam da sam blizu panici i čestica stresa Osjećao/la sam se jako nervozno. Čvorovi mreže očekivano su se grupirali u tri klastera koji sadržajno reprezentiraju Depresivnost, Anksioznost i Stres. Analize stabilnosti pokazale su ograničenu stabilnost bridova, dok je stabilnost centralnosti čvorova ovisila o korištenoj mjeri. U drugome istraživanju, koje sadrži podatke o stavovima adolescenata prema izgledu vlastitoga tijela, prikazan je Test usporedbe mreža usporedbom mreže adolescenata (n = 524) i adolescentica (n = 763). Rezultati pokazuju da se dvije mreže komponenata stava o izgledu vlastitoga tijela ne razlikuju supstancijalno.
Ključne riječi
mrežni pristup; mrežna analiza; čvorovi; bridovi; mjere centralnosti
Hrčak ID:
248442
URI
Datum izdavanja:
22.12.2020.
Posjeta: 2.416 *