|
|
کاربرد رگرسیون لوجستیک در پیشبینی قلدری بر اساس مولفه های هوش هیجانی و هوش معنوی
|
|
|
|
|
نویسنده
|
فخاری زاده سعید ,رضایی علی محمد ,محمدی فر محمدعلی ,طالع پسند سیاوش
|
منبع
|
مطالعات روانشناسي تربيتي - 1402 - دوره : 20 - شماره : 50 - صفحه:113 -94
|
چکیده
|
هدف پژوهش حاضر کاربرد رگرسیون لوجستیک در پیشبینی قلدری بر اساس مولفه های هوش هیجانی و هوش معنوی بود. روش پژوهش کاربردی و از نوع مطالعات همبستگی بود. جامعه آماری n=11125 پژوهش شامل کلیه دانشآموزان مدارس متوسطه اول شهر نجفآباد در سال تحصیلی 1398-99 بودند. تعداد 447 دانشآموز (225 دختر و 222 پسر) به روش نمونهگیری خوشهای چندمرحلهای انتخاب شد. به منظور تحلیل دادهها و پیشبینی عضویت گروهی (قلدر بودن یا نبودن) بر اساس متغیرهای پیشبین هوش هیجانی (پترایدز و فارنهام،2001) و مولفه های هوش معنوی (بدیع و همکاران، 1389) از رگرسیون لوجستیک استفاده شد. به منظور بررسی برازش مدل رگرسیون از r^2 کاکس و اسنل و r^2 ناگل کرک و به منظور بررسی همخوانی احتمالهای پیشبینی شده با احتمالهای مشاهده شده از آزمون هوسمر و لمشو استفاده شده است. نتایج نشان میدهد 87.5 درصد کل موارد به درستی طبقه بندی شدهاند ( 87.5 درصد.). همچنین با ورود متغیرهای پیشبین به معادله، از 233 نفر غیر قلدر، 207 نفر( 88.8 درصد)، 204 نفر آزمودنی قلدر، 184 نفر، (86 درصد) نتایج رگرسیون لوجستیک نشان داد از بین متغیرهای پیش بین، درک عواطف و احساسات خود و دیگران(مولفه هوش هیجانی)، زمینه تفکر و بعد انتقادی (مولفه هوش معنوی) و سجایای اخلاقی (مولفه هوش معنوی) نقش معنیداری در پیشبینی عضویت گروهی (قلدر بودن یا نبودن افراد) دارند. سایر متغیرها در حضور این سه متغیر نقش معنیداری در پیشبینی عضویت گروهی (قلدر بودن یا نبودن) نداشتند. آگاهی معلمان، مشاوران، روانشناسان تربیتی، والدین و سایر متخصصان تعلیم و تربیت از متغیرهای پژوهش میتواند در جهت بهبود عملکرد تحصیلی دانشآموزان کمککننده باشد.
|
کلیدواژه
|
رگرسیون لوجستیک، قلدری، هوش معنوی، هوش هیجانی
|
آدرس
|
دانشگاه سمنان, دانشکده علوم تربیتی و روانشناسی, ایران, دانشگاه سمنان, دانشکده علوم تربیتی و روانشناسی, گروه روانشناسی, ایران, دانشگاه سمنان, دانشکده علوم تربیتی و روانشناسی, گروه روانشناسی, ایران, دانشگاه سمنان, دانشکده علوم تربیتی و روانشناسی, گروه روانشناسی, ایران
|
پست الکترونیکی
|
stalepasand@semnan.ac.ir
|
|
|
|
|
|
|
|
|
logistic regression in predicting bullying based on the components of emotional intelligence and spiritual intelligence.
|
|
|
Authors
|
fakharyzade najafabadi saeed ,rezaei ali mohammad ,mohammadyfar mohammad ali ,talepasand ,siavash
|
Abstract
|
the aim of this study was to use logistic regression in predicting bullying based on the components of emotional intelligence and spiritual intelligence. the statistical population of the present study included all high school students in najafabad. a total of 447 students (225 girls and 222 boys) were selected by multi-stage cluster sampling. in order to analyze the data and predict group membership (bullying or not) based on predictor variables of e.i (perception of emotions, etc.) and components of s.i (field of thinking, etc.) logistic regression was used. for the fit index of the regression model, r2 cox and snell and r2 nagel crack and in order to check the consistency of the predicted probabilities with the observed probabilities, hausmer and lemshu tests were used. the results show that 87.5% of all cases are correctly classified (87.5%). also, with the entry of predictor variables into the equation, out of 233 non-bullies, 207 (88.8%), 204 bullies, 184 (86%) have been correctly predicted. parent statistics show the significance of b coefficients. predictor variables including understanding the emotions and feelings of oneself and others (e.i component), thinking context and critical dimension (s.i component) and moral values (spiritual intelligence component) play a significant role in predicting group membership (bullying or not). other variables in the presence of these three variables did not play a significant role in predicting group membership (bullying or not). awareness of teachers, counselors, educational psychologists, parents and other education professionals about research variables can help to improve students’ academic performance.
|
Keywords
|
bullying ,emotional intelligence ,logistic regression spiritual intelligence
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|