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http://hdl.handle.net/10071/10908
Autoria: | Gomes, A. Dias, J. G. |
Data: | 2015 |
Título próprio: | Improving the selection of pilot air force candidates using latent trajectories: an application of latent growth mixture modeling |
Volume: | 25 |
Número: | 2 |
Paginação: | 108 - 121 |
ISSN: | 1050-8414 |
DOI (Digital Object Identifier): | 10.1080/10508414.2015.1130489 |
Resumo: | Latent growth mixture modeling is a statistical approach that models longitudinal data, grouping individuals who share similar longitudinal data patterns into latent classes. We evaluated the application of this method in a sample of ab initio pilot applicants (N = 297), using longitudinal data collected from a military flight-screening program (where the applicants flew seven required flights), resulting in a final pass–fail outcome. Results showed the existence of a two-class solution (Cluster 1 presented an initially higher performance and contained 75% of the Pass candidates) and the psychomotor coordination and general adaptability showed a significant effect. |
Arbitragem científica: | yes |
Acesso: | Acesso Embargado |
Aparece nas coleções: | BRU-RI - Artigos em revistas científicas internacionais com arbitragem científica |
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Ficheiro | Descrição | Tamanho | Formato | |
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