Utilize este identificador para referenciar este registo:
http://hdl.handle.net/10071/1980
Autoria: | Guedes, Joana Veiga Malta Correia |
Orientação: | Salgueiro, Maria de Fátima |
Data: | 28-Jul-2010 |
Título próprio: | Modelação longitudinal do bem-estar psicológico com modelos de trajectória latente |
Referência bibliográfica: | Guedes, J. V. M. C. (2009). Modelação longitudinal do bem-estar psicológico com modelos de trajectória latente [Dissertação de mestrado, Iscte - Instituto Universitário de Lisboa]. Repositório Iscte. http://hdl.handle.net/10071/1980 |
Palavras-chave: | General Health Questionnaire Modelos para dados longitudinais British household panel Modelos de trajectória latente Longitudinal data Latent Growth Curve Models |
Resumo: | 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. |
Designação do grau: | Mestrado em Prospeção e Análise de Dados |
Acesso: | Acesso Aberto |
Aparece nas coleções: | T&D-DM - Dissertações de mestrado |
Ficheiros deste registo:
Ficheiro | Tamanho | Formato | |
---|---|---|---|
master_joana_correia_guedes.pdf | 716,79 kB | Adobe PDF | Ver/Abrir |
Todos os registos no repositório estão protegidos por leis de copyright, com todos os direitos reservados.