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http://hdl.handle.net/10071/1980
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Title: Modelação longitudinal do bem-estar psicológico com modelos de trajectória latente
Authors: Guedes, Joana Veiga Malta Correia
Orientador: Salgueiro, Maria de Fátima
Keywords: General Health Questionnaire
dados longitudinais
British household panel
modelos de trajectória latente
longitudinal data
Latent Growth Curve Models
Issue Date: 28-Jul-2010
Citation: GUEDES, Joana Veiga Malta Correia - Modelação longitudinal do bem-estar psicológico com modelos de trajectória latente [Em linha]. Lisboa: ISCTE, 2009. Tese de mestrado. [Consult. Dia Mês Ano] Disponível em www:<http://hdl.handle.net/10071/1980>.
Abstract: O trabalho que se apresenta modela as trajectórias do bem-estar psicológico a partir da escala psicométrica do General Health Questionnaire – 12 (GHQ-12), utilizando dados do British Household Panel Survey (BHPS) relativos a quatro anos consecutivos, de 2003 a 2006. Utilizam-se os métodos de estimação desenvolvidos no âmbito do Latent Growth Curve Models, que estimam trajectórias latentes. A aproximação à modelação da escala do GHQ-12 é feita a partir do pressuposto, assente na proposta de Graetz (1991), de que o GHQ-12 é uma escala multidimensional que contém três dimensões distintas. Considera-se que estas três dimensões (ansiedade e depressão, disfunção social e perda de confiança) têm subjacente um factor de segunda ordem. De forma a comparar a trajectória de um indicador único com trajectórias dos três factores, no primeiro passo modelou-se a trajectória dos três factores considerando os scores das respostas dos indivíduos, obtidos a partir das somas das respostas aos respectivos itens. A comparação dos modelos permitiu concluir que o ganho em capacidade explicativa com um modelo considerando três dimensões é reduzido. O mesmo acontece quando modelamos as trajectórias considerando as escalas ordinais das variáveis de input. Inversamente, a estimação dos modelos de trajectória latente condicionada permitiu concluir que o modelo que considera as medidas repetidas ordinais e um factor de segunda ordem tem uma maior capacidade explicativa do que os modelos de LGCM condicionados quer do indicador único de bem-estar subjectivo, quer do factor latente medido pelos scores nas dimensões de ansiedade e depressão, disfunção social e perda de confiança.
This work intends to model the trajectories of psychological well-being based on the psychometric scale of the General Health Questionnaire – 12 (GHQ-12), using four consecutive years’ data from the British Household Panel Survey (BHPS), from 2003 to 2006. In order to achieve this, estimation methods developed in the context of Latent Growth Curve Models – that estimate latent trajectories – were used. The approach to the GHQ-12 scale modelling was carried out based on the assumption, supported by Graetz’s (1991) proposal, that the GHQ-12 is a multidimensional scale containing three distinct dimensions (anxiety and depression, social dysfunction and loss of confidence) which are considered to have an underlying second order factor. In order to compare the trajectory of a single indicator to the trajectories of these three factors, the first step was to model the three factors’ trajectory considering the individuals’ answers scores, obtained by adding the answers to the respective items. The models’ comparison led to the conclusion that the potential explicative gain from a tripartite model is slim. The same occurs when modelling the trajectories considering the ordinal scales of the input variables. On the contrary, the estimation of the conditioned latent growth models led to the conclusion that the model which considers the repeated ordinal measures and a second order factor has a larger explicative ability than both the conditioned LGCM models: one regarding the subjective well-being single indicator and another the latent factor measured by the scores in the anxiety and depression, social dysfunction and loss of confidence dimensions.
Description: Mestrado em Prospecção e Análise de Dados
URI: http://hdl.handle.net/10071/1980
Appears in Collections:T&D-DM - Dissertações de mestrado

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