Predictia in psihologia aplicata

Predictia in psihologia aplicata

Problema predictiei consta in estimarea unui rezultat viitor, y, pornind de la informatia actuala, x.

1.     Predictia liniara simpla

Facand o testare care se traduce intr-o cota x, ce predictie putem face despre succesul in activitatea profesionala?

Exista mai multe tipuri de variabile:

. variabile examen sau diagnostic (x - cota la test)

. variabile criteriu (y).

trebuie sa stabilim ce relatie exista intre variabila examne si variabila criteriu. Pe aceasta baza se fac ulterior predictii, notate cu y.

y = ax+b - ecuatia unei drepte.

Stabilirea unei ecuatii de regresie

Atunci cand lucram cu cote normate (z), ecuatia dreptei de regresie este:

z_y = r_xy z_x ecuatia de regresie a lui y in raport cu x.

Ecuatia de regresie pentru cote brute

y = b (x-m_x)+m_y, unde:  y = succesul in activitatea profesionala;

b = valoarea coeficientului de regresie;

x = cota la test;

m_x = media cotelor obtinute la test;

m_y = media la succesul profesional.

b_y*x = r_xy*;

. Coeficientul de regresie a lui x prin y - avem:

b_xy = r_xy.

Exemplu: Facandu-se un studiu de corelatie privind relatia dintre inteligenta (testul Raven) si notele la limba romana, s-au obtinut urmatoarele date:

r_xy = 0.68;

Q.I. = x        b_yx = 0.112

Note la limba romana = y        b_xy = 4.124

r s(x) = 7.80;                               y = 0.112(x-47.53)+6.53

s(y) = 1.286;                               x = 4.124(y-6.53)+47.53

m_x = 47.53

m_y = 6.53

r²_xy = coeficientul de determinatie - ne spune cat din varianta lui y se

datoreaza lui x.

Exemplu: r_xy = 0.80 0.8*0.8 = 0.64 64% din variatia lui y se

datoreaza lui x.

2.     Corelatia partiala

Exprima legatura ce exista intre doua variabile, cand influenta comuna a unei a treia variabile a fost eliminata.

Exemplul 1:

X1 = inteligenta;

X2 = abilitatea psihomotrica;

X3 = varsta.

r _12.3 =

relatia dintre r₁ si r₂, considerand r₃ constant.

Exemplul 2:

r₁₂=0.55;

r₁₃=0.60;              r_12.3= aici putem vedea

r₂₃=0.50      cat din variatie se datoreaza si lui r₃.

r₁₂² = 0.3025 0.303

r²_12.3=0.36² = 0.127

0.303-0.127 = 0.176

3.     Predictia multivariata si corelatia multipla

x₁ = ax₂+bx₃+c;, unde a si b reprezinta ponderile cu care cele doua

cote vor intra in enuntul predictiei.

. Pentru variabile normate

z₁=succesul profesional tinand cont de inteligenta si estetica.

z₁ = b₂*z₂+b₃*z_3; unde b = coeficientul de regresie partita.

b₂ = ;

b₃ = ;

Exemplu:

Avem doua teste (x₂ si x₃) si un criteriu profesional, x₁.

r₂=0.80;

r₁₃=0.30;

r₃=0.50

b₂ =

b₃=

z₁= 0.867*z₂-0.133*z₃

. Pentru cote brute: x₁=ax₂+bx₃;

ax₂=

bx₃=

!!! Coeficientul de corelatie multipla tine cont de coeficientii b

R =

Presupunem ca avem patru teste si un criteriu notat cu O; pentru a pondera probele unei baterii stabilite, trebuie rezolvate urmatoarele tipuri de ecuatii:

r₀₁ - b₁ b₂*r₁₂ - b₃*r₁₃ - b₄* r₁₄ = 0;

r₀₂ - b₁*r₂₁ - b₂ b₃ * r₂₃ - b₄*r₂₄ = 0;

r₀₃ - b₁*r₃₁ - b₂*r₃₂ - b₃ - b₄*r₃₄ = 0;

r₀₄ - b₁*r₄₁ - b₂*r₄₂ - b₃ * r₄₃ - b₄ = 0;

R =

Exista doua metode:

a)     algoritmul condensarii pivotale AITKEN;

b)     algoritmul DOOLITLE.

Ridicand coeficientul de corelatie multipla la patrat, obtinem cat din varianta criteriului se datoreaza variabilei pe care le diagnosticheaza bateria noastra de teste.