Я-концепция, личность и восприятие сцен насилия (на материале художественных кинофильмов). Сообщение 2

Общие теоретические и эмпирические основания, описание выборки и дизайна исследования представлены в более ранней публикации авторов (Зубакин, Дорфман, 2014). В настоящей статье приводятся результаты моделирования эмпирических данных посредством структурных линейных уравнений как одного из методов многомерного статистического анализа. Модели и их сравнения описываются в терминах, принятых при использовании данного метода.

Результаты

Представляется целесообразным представить статистические критерии оценки моделей, полученных посредством структурных линейных уравнений.

Функция расхождения между эмпирической и теоретической моделями определялась методом максимального правдоподобия (Maximum Likelihood). Поиск базового решения определялся методом кубической интерполяции (Cubic interpolation).

Пригодность моделей оценивалась по 6 индексам. Первый индекс - χ2-статистика. В пользу пригодности модели свидетельствует незначимая χ2-статистика (Bryant, Yarnold, 1998). Но χ2-статистика может быть и значимой, поскольку зависит от размера выборки (Bentler, 1995). Второй индекс - ошибка аппроксимации по Стейгеру–Линду (RMSEA). Он указывает на хорошую пригодность модели при значениях 0,05 и меньше, приемлемую пригодность при значениях 0,06–0,08, слабую пригодность при значениях близких к 0,1 -(Steiger, 1990). Третий индекс – «хорошей» пригодности (GFI). Значения свыше 0,90 указывают на приемлемость модели, а значения свыше 0,95 – на ее полную пригодность (Schermelleh-Engel, Moosbrugger, Műller, 2003; Schumacker, Lomax, 1996). Четвертый индекс - отрегулированной пригодности (AGFI). Аналогичные значения составляют 0,85 и 0,90 соответственно (Jöreskog, Sörbom, 1989; Bentler, 1990). Пятый индекс - сравнительной пригодности (CFI). Значения свыше 0,95 указывают на приемлемость модели, а при значениях 0,97 и выше – на ее хорошую пригодность (Schermelleh-Engel, Moosbrugger,

Для сравнения моделей использовался χ²-тест на различия: χ² М 1 - χ² М 2 / df М 1 – df М 2 , где М 1 и М 2 - сравниваемые модели, df - степени свободы этих моделей. Более вероятной считается модель с меньшим значением χ² (Bentler, 1990).

Ниже представлены результаты оценки пригодности моделей с начальным, средним и высоким уровнями интеграции.

Модели с начальным уровнем интеграции

Индексы пригодности этих моделей приведены в табл. 1. Все модели были пригодными, однако сравнить их статистически было невозможно из-за одинаковых значений df (степеней свободы моделей). При аналитическом сравнении более пригодными выглядят модели А-М3 и А-М4, в которых в качестве переменных-медиаторов в связях полимо-дального Я и психосемантического оценивания кинофильма со сценами насилия выступали самоактуализация и поиск ощущений.

Модели со средним уровнем интеграции

Согласно данным табл. 2, модели В2-М 3 , В2-М 4 , В3-М 5 и В3-М 6 являются пригодными, модель В1-М₂ - приемлемо пригодной и В1-М 1 – непригодной. По аналогичным основаниям (равные df ) выполнялось не статистическое, а аналитическое сравнение моделей. Более пригодной выглядит модель В3-М 6 , которая включает в себя самоактуализацию и поиск ощущений совместно, рассматриваемые как переменные-медиаторы в связях по-лимодального Я и психосемантического оценивания кинофильма со сценами насилия.

Модели с высоким уровнем интеграции

Результаты аналитического сравнения моделей с высоким уровнем интеграции (табл. 3) свидетельствуют о том, что модели

Таблица 1

Индексы пригодности моделей с начальным уровнем интеграции