Modèle en cascade

février 15, 2019 11:59 Publié par

Bien que dans le modèle conceptuel, nous n`ayons pas prédit les différences entre les sexes, nous avons cherché à déterminer si le genre conditionnait l`une quelconque des voies du modèle; dans cette étude, aucune différence n`a émergé, même si les recherches passées suggèrent que les mâles sont particulièrement enclins à exposer des comportements externalisants lorsqu`ils sont confrontés à des facteurs de stress chroniques de la vie, y compris la discrimination raciale (Brody, Chen, et coll., 2006). Ainsi, une recherche plus approfondie avec des échantillons plus importants est nécessaire, conçue pour déterminer si le modèle théorique testé dans cette étude correspond aussi bien pour les adultes émergents afro-américains masculins et féminins. Ce résultat pourrait être dû à la taille de l`échantillon, qui n`a pas assez de pouvoir pour détecter les différences entre les sexes. Plusieurs généralisations du modèle de seuil de Watt ont été proposées et analysées au cours des années suivantes. Par exemple, le modèle original a été combiné avec des modèles d`interaction indépendants pour fournir un modèle généralisé de contagion sociale, qui classifie le comportement du système en trois classes universelles. Il a également été généralisé sur les réseaux modulaires [3] réseaux à corrélation de degrés [4] et aux réseaux avec agrégation accordable [2]. [5] le rôle des initiateurs a également été étudié récemment, montre que l`initiateur différent influencerait la taille des cascades. [6] tous les indices montrent que le modèle, présenté à la figure 4 avec des coefficients normalisés, correspond bien au puits de données, χ2 (14) = 11,48, p = .07, CFI = 1,00, RMSEA = 0,00 (. 00,. 04).

Comme l`hypothèse, la variable exogène, le stress de la vie, prévoit une augmentation résiduelle des émotions négatives de la première évaluation à la deuxième évaluation (β =. 15, p <. 05). Les émotions négatives ont été reliées positivement avec une augmentation résiduelle des affiliations avec des compagnons déviants (β =. 38, p < .025), qui à leur tour prévoient la pente du comportement de risque (β =. 23, p <. 05). Un modèle alternatif a été testé avec deux chemins directs ajoutés au modèle représenté dans la figure 4, du stress de la vie à la première évaluation à la pente du comportement de risque, et des émotions négatives à la deuxième évaluation à la pente du comportement de risque.

Aucun des chemins additionnels n`a approché la signification, et le modèle n`a montré aucune amélioration significative de l`ajustement sur le modèle structurel d`origine. Nous avons également examiné la possibilité que le sexe puisse modérer certains des chemins du modèle. Pour ce faire, nous avons effectué plusieurs analyses de groupe (Singer & Willett, 2003). Aucun effet de modération de genre n`a été détecté. Ainsi, pour résumer, l`analyse SEM-LGC a confirmé l`hypothèse 1, selon laquelle le stress de la vie permettrait de prévoir des augmentations du comportement des risques au fil du temps. Comme prévu dans l`hypothèse 2, une cascade de processus qui incluent des augmentations des émotions négatives et des affiliations avec des compagnons déviants est apparue, aidant à expliquer comment le stress de la vie est lié au comportement de risque pour les adultes émergents d`afro-américains ruraux. Un deuxième objectif de cette étude était d`illustrer deux méthodes complémentaires pour approcher et analyser des hypothèses de cascade utilisant la modélisation d`équation structurelle (SEM) et une combinaison de SEM et de modélisation de croissance latente (LGM) (Duncan, Duncan, & Strycker, 2006). Ces deux approches peuvent être utilisées pour analyser les données de mesures répétées et changer au fil du temps, avec des emphases quelque peu différentes. SEM utilise une approche autorégressive dans laquelle les ordres de classement des participants sur les constructions de prédicteurs sont comparés avec leurs ordres de classement sur les constructions de résultats.

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