Klaszterelemzések személy-orientált pszichológiai kutatásokban a ROP-R szoftver segítségével = Cluster Analysis in Psychological Research Using the ROP-R Software

Vargha, András (2023) Klaszterelemzések személy-orientált pszichológiai kutatásokban a ROP-R szoftver segítségével = Cluster Analysis in Psychological Research Using the ROP-R Software. ALKALMAZOTT PSZICHOLÓGIA, 25 (4). pp. 115-149. ISSN 1419-872X (nyomtatott); 3004-0906 (elektronikus)

Preview

Text APA_2023_4-06.pdf Download (1MB) | Preview

Abstract

Háttér és célkitűzések: A klaszteranalízis a személy-orientált pszichológiai kutatások kedvelt módszere. Míg a változó-orientált kutatások megrekednek olyan mutatók (pl. átlag, korreláció stb.) vizsgálatának szintjén, ami inkább a változókat, mintsem az egyéneket jellemzi, a személy-orientált megközelítés az egyénnel kapcsolatos folyamatokra fókuszál és azt hangsúlyozza, hogy a személyt jellemző adatokat, változóértékeket feldarabolatlan egységként kell tekinteni és kezelni. A személy-orientált többváltozós statisztika olyan eljárásokra fókuszál, amelyek esetében központi szerepet játszanak az egyének közti kvalitatív jellegű különbségek. Ezek hátterében típusmodellek állnak, amelyek jellemzően klasszifikációs módszerekkel tárhatók fel. Cikkünkben áttekintjük a klaszteranalízis alapfogalmait, majd valódi pszichológiai kutatásból származó adatokon mutatjuk be, hogy hogyan lehet a ROP-R ingyenes többváltozós statisztikai szoftver segítségével hierarchikus, k-középpontú nem hierarchikus és modell-alapú klaszterelemzéseket végrehajtani. Background and aims: Cluster analysis is a popular method in person-oriented psychological research. While variable-oriented research is limited to examining indicators (e.g. mean, correlation, etc.) that characterize variables rather than individuals, person-oriented approaches focus on individual differences, and regard variable values characterizing an individual as a unitary representation. Person-oriented multivariate statistics focus on processes in which qualitative differences between individuals play a central role. These are based on type models, which are typically explored using classification methods. In this article, we review the basic concepts of cluster analysis and then use data from real psychological research to show how hierarchical, k-centers non-hierarchical, and model-based cluster analyses can be performed using the free multivariate statistical software ROP-R.

Actions (login required)

Edit Item