Tiedot

Paperityypin vaikutus ansioluettelon arviointiin

Paperityypin vaikutus ansioluettelon arviointiin


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Kuulin kokeesta, joka on osoittanut, millaisen paperityypin ansioluettelo tulostettiin, ansioluettelon arviointiin. Jos muistan oikein, raskaammalle paperille painetut tai raskaampiin kirjoitusalustoihin kiinnitetyt ansioluettelot arvioitiin paremmiksi.

Minulla voi olla joitain yksityiskohtia väärin (esimerkiksi se on voinut olla jokin muu työhakemuslomake, ei jatkoa), mutta toivottavasti ydin on oikea.

Yritin etsiä viitettä, mutta en löytänyt. Tietääkö kukaan viittausta, joka esittelee tällaisen kokeen?


Muutamia havaintoja:

  • http://job.sagepub.com/content/21/3/5.full.pdf
  • http://www.xavier.edu/appliedhrmresearch/1990-Winter/Henson%20_1_%202.pdf
  • http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/j.2164-585X.1979.tb00080.x/abstract (vain tiivistelmä)

Kaikki nämä artikkelit näyttävät käsittelevän paperin väriä (valkoinen vs luonnonvalkoinen), ei laatua, ja henkilökohtaisten tietokoneiden ja lasertulostimien tulo tämän tutkimuksen jälkeen on selvästi vanhentunut joistakin tutkimuskysymyksistä (esim. Kirjoitus- ja kirjoituskoneella tehdyt ansioluettelot).


Yleinen keskustelu

Tämän artikkelin tavoitteena oli tarjota käytännön aluke vaikutusten kokojen laskemiseksi ja raportoimiseksi kumulatiivisen tieteen helpottamiseksi keskittyen t-testit ja ANOVA 's. Nykyisiä käytäntöjä, joilla tutkijat raportoivat vaikutuskokoja, voidaan parantaa. Ensinnäkin tutkijoiden tulee aina ilmoittaa vaikutusten koot. Kun käytät Cohen ': een perustuvia tehosekokoja d, tutkijoiden tulisi määrittää, mitä standardointia käytetään (esimerkiksi käyttämällä alaindeksejä). Kun raportoidaan ANOVA -tehosteiden kokoja, on suositeltavaa ilmoittaa yleistetty eta -neliö osittaisen eta -neliön sijasta (tai sen lisäksi). Lopuksi vaikutusten kokoja on tulkittava mieluiten vertaamalla niitä muihin kirjallisuuden efekteihin tai yleisen kielen vaikutuksen koon avulla sen sijaan, että käytettäisiin Cohenin (1988) tarjoamia vertailuarvoja. Tämä aluke selitti, mitkä tehokokot olisi raportoitava, ja tarjoaa täydellisen laskentataulukon, jonka avulla tutkijat voivat helposti laskea nämä vaikutuskoot.

Tehokokojen oikea raportointi ei ainoastaan ​​helpota meta-analyysejä, vaan myös helpottaa aiempiin tuloksiin perustuvien tutkijoiden suorittamaan tehoanalyysejä. Testin tilastollisen voiman huomioon ottaminen tutkimuksen suunnittelussa on hyödyllistä kumulatiiviselle tieteelle. Näytteen koon kasvaessa otantapaine pienenee (esim. Borenstein et ai., 2011), ja siksi suuritehoiset tutkimukset tarjoavat parempia vaikutusten kokoarvioita meta-analyyseille kuin pienitehoiset tutkimukset. Tutkijoiden on pidettävä mielessä, että tutkimuksessa havaitut vaikutusten koot voivat poiketa väestön vaikutusten koosta, ja on syytä uskoa, että yliarvioinnit ovat yleisiä ottaen huomioon nykyiset julkaisukäytännöt, joissa lehdet hyväksyvät pääasiassa tutkimuksia, joissa havaitaan tilastollisesti merkittäviä vaikutuksia (Lane ja Dunlap, 1978). Tietyn löydöksen aikaisemmat julkaisut pyrkivät yliarvioimaan vaikutuksen koon regression vuoksi keskiarvoon (Fiedler et al., 2012). Näistä syistä ei ole suositeltavaa keskittyä pelkästään a priori tehoanalyysiin, kun tulevan tutkimuksen otoskoko määritetään (ellei erittäin tarkkaa vaikutuksen kokoa ole saatavilla), ja tutkijoiden tulisi kiinnittää huomiota vaihtoehtoisiin lähestymistapoihin näytteen suunnittelussa koot (katso Maxwell et ai., 2008).

Koska tehoanalyysit ovat luontaisesti sidottuja nollahypoteesin merkittävyystestaukseen, jotkut tutkijat suhtautuvat epäselvästi tutkimuksen otoskoon perusteluun todennäköisen vaikutuksen havaitsemisen perusteella. Usein kuulla kritiikkiä nollahypoteesin merkittävyystesteistä on, että nollahypoteesi ei ole koskaan totta (Schmidt, 1992 Tabachnick ja Fidell, 2001). Nollahypoteesi on kuitenkin usein hyvä (ja joskus erittäin tarkka) lähentäminen (Murphy et al., 2012), ja tiukasti kontrolloiduissa kokeissa on mahdollista määrittää eron suunta vaikutuksen koon sijasta, keskeinen tutkimuksen tarkoitus (Cohen, 1995). Toisaalta voidaan perustellusti väittää, että vaikka tutkijat suorittavat nollahypoteesin merkittävyystestin, he todellisuudessa testaavat, onko vaikutus niin pieni, että sitä voidaan pitää vähäisenä (tällaisten vähimmäisvaikutustestien yksityiskohtainen kuvaus) , katso Murphy ja Myors, 1999). Tämä puolestaan ​​edellyttää, että tutkijat ottavat ainakin implisiittisesti huomioon vain vaikutukset, jotka ovat riittävän suuria ollakseen teoreettisesti mielenkiintoisia.

Nykyinen artikkeli rajoittuu efektikokoon standardoitujen keskiarvojen suhteen. Tällaiset vertailut ovat erittäin yleisiä kokeellisessa psykologiassa, mutta tuskin kattavat kaikkia mahdollisia tutkimussuunnitelmia. Kokeellisen tutkimuksen vaikutusten kokojen täydellisen yleiskatsauksen sijasta (esim. Grissom ja Kim, 2005) olen yrittänyt tarjota käytännön alukkeen, jonka tavoitteena on olla aikatehokas mutta täydellinen yleiskatsaus tietyntyyppisestä tutkimuskysymyksestä. Siksi pidän rajoitusta vahvuutena, ja uskon, että vastaavat yleiskatsaukset muuntyyppisille analyyseille (esim. Riskisuhteet, monitasoinen mallinnus) olisivat erittäin hyödyllisiä tiedeyhteisölle, varsinkin kun ne ovat avoimesti saatavilla. Jos mahdollista, tulevien artikkeleiden vaikutusten koon laskemisesta tulisi tarjota ohjelmistoja tai laskentataulukoita, joiden avulla tutkijoiden on mahdollisimman helppo ottaa nämä laskelmat käyttöön työnkulussaan. Erinomaisia ​​esimerkkejä ovat ESCI (Cumming ja Finch, 2005), Smithsonin luottamusväliohjelmisto (2001) ja G*Power (Faul et al., 2009). Huomaa, että helpoin tapa helpottaa kumulatiivista tiedettä on jakaa raportoimiesi tutkimusten tiedot. Internet tekee datatiedostojen lataamisesta uskomattoman helpon jaettavaksi tiedeyhteisön kanssa (katso esimerkiksi www.openscienceframework.org). Erityisesti sekarakenteisiin tai yhteismuuttujien analyyseihin, joissa lasketaan ω 2 G muuttuu melko monimutkaiseksi, tietojen jakaminen antaa aina tutkijoille, jotka haluavat suorittaa meta-analyysin, laskea tarvitsemansa vaikutuskoot.

Perustavanlaatuisempi kysymys on, vaikuttavatko kohteiden sisäiset mallit, jotka ohjaavat kohteen sisäistä vaihtelua (η 2 s ja ω 2 s) tai jotka ottavat huomioon mittausten välisen korrelaation (Cohen 's dz) ovat tarkka kuvaus vaikutuksen koosta tai siitä, vaikuttavatkoot, jotka eivät säätele kohteen sisäistä vaihtelua (η 2 G ja ω 2 G) tai mittausten välisen korrelaation ohjaus (esim. Cohen 's) drm tai Cohen 's dkeskim) ovat edullisia. Uskon, että tämä keskustelu on tällä hetkellä puolueellinen sen suhteen, mitä voitaisiin kutsua designismi, neologismilla viitataan epäsuoraan uskomukseen, että kohteiden väliset mallit ovat oletusarvoinen kokeellinen malli ja että kohteiden välisistä malleista lasketut tehosteet ovat loogisempia tai luonnollisempia. Puolustus muotoilua vastaan ​​on seuraava. On toivottavaa, että tehosteiden kokoja voidaan verrata eri malleihin riippumatta siitä, ovatko havainnot peräisin aiheiden sisäisestä vai niiden välisestä suunnittelusta. Koska yksilöiden välisiä eroja ei voi hallita aiheiden välisissä malleissa, meidän tulisi siksi pitää vaikutuksen kokoa, joka ei hallitse yksittäisiä eroja, luonnollisen vaikutuksen koona. Tämän seurauksena vaikutusten koot, jotka hallitsevat yksittäisiä eroja, ovat “ inflaatioita ” verrattuna �ult ” (esim. Dunlap et al., 1996).

Tällainen päättely jättää huomiotta sen tosiasian, että monet psykologian vaikutukset ovat luonnostaan ​​kontekstuaalisia. Harkitse esimerkiksi sitä, miten ihmiset hidastavat reaktioaikatehtävää virheen jälkeen (virheen jälkeinen hidastuminen Kani, 1966). Äskettäin Dutilh et ai. (2012) ovat ehdottaneet, että paras tapa vastata tutkimuskysymyksiin virheenjälkeisestä hidastumisesta on laskea pareittain vertailut jokaisen virheen ympärille ja analysoida nämä eroarvot (nollaa tai muita pisteitä vastaan) keskimääräisen vastauksen sijaan kertaa kaikkien virheitä edeltävien ja niiden jälkeisten vastausten aikana ja vertaa näitä kahta keskiarvoa parinäytteisiin t-testata. Toisin sanoen eropisteet ovat luonnollisin analyysin yksikkö tällaisessa tutkimuksessa. Koska aiheiden välinen suunnittelu ei ole mahdollista, ei koskaan tehdä meta-analyysiä, jossa verrataan virheiden jälkeistä hidastumista kohteiden välillä ja sisällä. Koska eroarvot ovat analyysin luonnollinen yksikkö, voitaisiin väittää, että suurempia vaikutuskokoja ei täytetä, vaan kohteiden sisäiset analyysit heijastavat vain eri tutkimuskysymystä, joka on tutkittu eri analyysitasolla (yksilön sisäinen eikä yksilöiden välinen ). On olemassa selviä rinnakkaisuuksia jatkuvaan keskusteluun monitasoisessa mallinnuksessa selitetyistä varianssiosuuksista, joissa on paljon yleisempiä olettaa, että yksilöiden toistuvat mittaukset ovat analyysin oletusyksikkö (katso Tabachnick ja Fidell, 2001).

Kun empiirisiä kysymyksiä voidaan tarkastella vain aiheen sisäisissä malleissa (kuten virheenjälkeisen hidastumisen tapauksessa), vaikutuskoot, jotka hallitsevat kohteiden sisäistä vaihtelua (η 2 s ja ω 2 s) tai jotka ottavat huomioon mittausten välisen korrelaation (Cohen 's dz) ovat kohtuullisia tilastoja raportoitavaksi. Tämä näkyy hienosti yleisen kielitehosteen koossa (joka voidaan laskea suoraan Cohenin ja#x00027: n perusteella ds tai Cohen 's dz). Tämän artikkelin aiemmin esittämässä havainnollistavassa esimerkissä päädyimme siihen todennäköisyyteen, että satunnaisesti valitun yksilöparin osalta elokuvan 1 arviointi on korkeampi kuin elokuvan 2: n arvio 79% (aiheiden välisessä kokeessa), mutta todennäköisyys, että henkilö, joka näkee molemmat elokuvat (aiheen sisäisessä kokeessa), suosii elokuvaa 1 elokuvan 2 sijaan, on 93%. 93%: n CL ei ole yliarviointi, vaan tarkka kuvaus todennäköisyydestä korreloiduissa näytteissä, joissa mittaukset on yhdistetty. Voimme laskea tehostekoot kohteen sisäisille malleille (esim. Cohen 's) drm ja Cohen 's dkeskim), jotka ovat yleistettävissä kohteiden välisiin malleihin, mutta jos tavoitteenamme on antaa lausunto siitä, pitävätkö molemmat elokuvat katsovat elokuvaa 1 elokuvan 2 sijaan, vaikutuskoko, joka yleistää tilanteisiin, joissa kaksi eri ihmisryhmää katsoo nämä kaksi elokuvaa eivät ehkä anna parasta vastausta kysymykseemme.

Yleistäminen eri malleissa (jotka sisältävät tai eivät sisällä esimerkiksi estotekijöitä) voivat silti olla toivottavia. Olisi mahdollista kehittää “ aiheissa yleistetty eta neliö ” vastaava, joka sulkee pois yksilöllisistä eroista johtuvan vaihtelun nimittäjästä (kuten η 2 s) vaikutuksen koon laskemiseen, mutta sisältää manipuloiduista tekijöistä johtuvan vaihtelun (kuten η 2 G), jos joku oli taipuvainen antamaan lausunnon �signismia vastaan. Tutkijoiden on valittava, mikä vaikutuskoko antaa parhaan yhteenvedon vaikutuksesta, ja määritettävä, minkä vaikutuksen koon he raportoivat (Thompson, 2007 Cumming, 2012). Tehokas tapa tehdä tämä on alaindeksikirjainten käyttö, kuten käytetään koko nykyisessä artikkelissa.

Lopulta tehosteen laskennan valinta riippuu tutkimuskysymyksestä ja kokeellisesta suunnittelusta. On tärkeää ilmoittaa nimenomaisesti, mikä vaikutuksen koko lasketaan, ja tehdä motivoitunut valinta siitä, minkä vaikutuksen koot raportoidaan. Tämänhetkisen yleiskatsauksen myötä toivon voivani tarjota käytännön alukkeen, joka auttaa tutkijoita vaikuttavien kokojen valinnassa ja laskemisessa, ja olen vakuuttunut siitä, että tietoisemman valinnan tekeminen siitä, mitkä vaikutusten koon arvioinnit raportoidaan, helpottaa kumulatiivista tiedettä.


Syy ja seuraus Esseen luonnos

Ennen esseen kirjoittamista luonnoksen laatiminen on varsin tärkeää. Se on välttämätöntä syy -seuraus -esseen kirjoittamisessa, koska opiskelijoiden on pohdittava jonkin asian tai tilanteen syitä ja seurauksia menettämättä mitään.

Esseehahmotelma tarjoaa mahdollisuuden noudattaa tiettyä ohjetta varmistaakseen, että kaikkia ohjeita noudatetaan tehokkaasti.

Voit kirjoittaa syyn ja seurauksen esseehahmotelman noudattamalla tätä yksinkertaista rakennetta.

  • Koukulausunto
  • Opinnäytetyö
  • Aiheen lause 1
    • Syy 1
    • Vaikutus 1
    • Aihelause 2
      • Syy 2
      • Vaikutus 2
      • Aihelause 3
        • Syy 3
        • Vaikutus 3
        • Uudelleen muotoiltu opinnäytetyö
        • Loppulause

        Esimerkki meta-analyysistä

        Perinteisessä arvostelukäytännössä on yksi merkittävä puute - liiallinen subjektiivisuus. Kuvaavissa papereissa ei ole systemaattisia tutkimuksia. Jos alkuperäiset artikkelit on rakennettu tieteellisen menetelmän mukaisesti, kuvaavat katsaukset voivat sisältää riittämättömiä arvioita, koska eri lähteistä saadut tiedot yleistetään ilman tutkimusten tulosten määrällistä analyysiä. Tämän seurauksena arvostelu heijastaa pääasiassa subjektiivista kirjoittajan mielipidettä, joka on ristiriidassa tieteellisten periaatteiden kanssa.

        Tämän ongelman ratkaisemiseksi kehitettiin meta-analyysitekniikka. Se voidaan määritellä "kvantitatiiviseksi järjestelmälliseksi kirjallisuuskatsaukseksi". Kunkin meta-analyysiesimerkin edut ovat ilmeisimpiä, kun yksittäisten tutkimusten tulokset ovat ristiriidassa keskenään, tiedon määrä on pieni ja laajamittaisen tutkimuksen järjestäminen on liian kallista.

        Esimerkkejä meta-analyysistä

        Ensimmäisen suhteellisen yksinkertaisen meta-analyysin suoritti Karl Pearson vuonna 1904. Hän yritti ratkaista ongelman, joka koskee tilastollisten kriteerien tehon vähentämistä tutkimuksissa pienillä otoksilla. Pearson analysoi yksitoista typhus -rokotteen tehokkuustutkimuksen tuloksia ja yhdisti ne yhteen ryhmään saadakseen tarkemman arvion vaikutuksesta.

        Myöhemmin pedagogiset käytännöt muodostivat monimutkaisia ​​tilastollisia meta-analyysimenetelmiä, joita tähän asti on käytetty. Tätä lähestymistapaa sovellettiin ensimmäistä kertaa laajalti sosiologian ja psykologian tieteellisen tiedon analysointiin. Myöhemmin sitä laajennettiin koskemaan kliinistä tutkimusta. Muuten, termi "meta-analyysi" ehdotti psykologi G.Glass vuonna 1976.

        Klassinen esimerkki meta-analyysistä, joka osoittaa sen suurta merkitystä, on Meir J.Stampferin ja muiden tekijöiden julkaiseminen The New England Journal of Medicine -lehdessä vuonna 1982. Katsauksessaan kahdeksan tutkimusta streptokinaasin laskimonsisäisestä käyttöön sydänlihaksen tapauksessa infarkti tutkittiin. Julkaisut raportoivat kuolleisuudesta ensimmäisten 45 päivän aikana sydäninfarktin kehittymisen ja lääkkeen saamisen jälkeen.

        Kolme tutkimusta osoitti tilastollisesti merkitsevän kuolleisuuden vähenemisen. Kahdessa tutkimuksessa kuolleisuuden väheneminen ei saavuttanut merkittävää tasoa. Ja kolme muuta julkaisua raportoivat kuolleisuuden liiallisuudesta, vaikka erojen todenmukaisuutta ei todistettu tilastollisesti.

        Ilmeisesti perinteistä kuvaavaa lähestymistapaa käyttämällä voitaisiin vain tehdä johtopäätös ongelman lisätutkimuksen tarpeesta useamman potilaan kanssa, koska mainitut julkaisut ovat ristiriidassa keskenään. Tästä huolimatta tämä meta-analyysitutkimusesimerkki osoitti, että tutkittu valmiste alensi kuolleisuutta 20%.

        Syyt meta-analyysin tekemiseen

        Tämä käytäntö on suositeltavaa, jos tutkija asettaa seuraavat tavoitteet:

        • saada vakaampi arvio tiettyjen tekijöiden vaikutuksesta
        • paljastaa tutkimusten väliset erot ja yleistää niiden tulokset
        • analysoimalla jonkin ilmiön vaikutusta yksittäisiin alaryhmiin
        • tulevan tutkimuksen suunnittelu.

        Meta-analyysin kirjoittamisen ominaisuudet

        Kukin laadullisen esimerkin kokoaminen meta-analyysitutkimuspaperista suoritettiin useissa vaiheissa. Työ alkaa tehtävien muotoilulla ja tarvittavan kirjallisuuden etsimisellä. Tässä vaiheessa on tarpeen määritellä selkeästi julkaisujen valintaperusteet. Tämän jälkeen suoritetaan tilastollinen analyysi, mukaan lukien tulosten yhdenmukaisuuden arviointi ja niiden vaihtelun syyt. Lisäksi lasketaan yhteenvetoindikaattorit ja havaintojen vakausanalyysi.

        On huomattava, että virheiden tekemisen todennäköisyys on olemassa jo julkaisujen etsimisvaiheessa. Puutteet voivat vaikuttaa negatiivisesti koko tutkimuksen laatuun. Yleinen syy kirjallisuuden etsinnässä esiintyviin virheisiin on kirjoittajien halu julkaista positiivisia tuloksia ja vaimentaa negatiivisia tuloksia. Lisäksi teos, joka osoitti jonkin menetelmän suurimman tehokkuuden, lainataan ja julkaistaan ​​useammin kansainvälisissä aikakauslehdissä. Näin ollen on mahdollista kuvata virheellisesti tarkasteltavan alueen tilannetta.

        Tarvitaan yksiselitteiset kriteerit julkaisujen valitsemiseksi tarkasteltavaksi. Hyvin kirjoitetun meta-analyysiartikkelin esimerkin kirjoittaja ottaa pääsääntöisesti huomioon tutkimuksen rakenteen, otoksen koon, menetelmän luonteen, tutkimuksen julkaisemisen lehdistössä ja niin edelleen. On muistettava, että kaikkien tutkimusten on vastattava pääparametreja.

        Tietojen keräämisen jälkeen tulee tilastollinen analyysi, jonka pitäisi vastata kolmeen peruskysymykseen:

        1. Ovatko tutkimustulokset vertailukelpoisia? Muuten niitä ei voi yhdistää.
        2. Onko yksittäisten tutkimusten tulosten erojen välillä korrelaatio?
        3. Mikä on paras arvio tarkastellusta menetelmästä?

        Analyysi voi perustua kahteen malliin: kiinteillä ja satunnaisvaikutuksilla. Ensimmäistä mallia käytetään, kun analyytikolla on käytettävissään kaikkien tiettyä ongelmaa koskevien tutkimusten tulokset, ja toista - jos koko näytteestä on vain näyte.

        Tällä hetkellä tiedemiehet eivät yleensä kiinnitä enemmän huomiota yleistettyjen tulosten tilastolliseen merkittävyyteen vaan tietyn menetelmän soveltamisen vaikutusten laajuuteen. Sen vaikutus voidaan mitata laadullisesti tai määrällisesti. Ensimmäisessä tapauksessa arviointi tehdään kertoimella. Toisessa tapauksessa käytetään standardoitua keskiarvoeroa tai korrelaatiokerrointa.

        Yhteenvetona on sanottava, että vain meta-analyysimenetelmien oikea noudattaminen antaa tutkijalle mahdollisuuden saada tietoa, jota ei voida kerätä suorittamalla perinteistä kuvailevaa kirjallisuuskatsausta.Huolimatta meta-analyysin automatisoimiseksi luotujen tietokoneohjelmien suuresta määrästä, tulosten luotettavuus riippuu täysin analyytikosta.

        Joten valmistaudu työhön perusteellisesti. Jos sait tällaisen tehtävän ensimmäistä kertaa etkä tiedä kuinka tehdä meta-analyysiä, kokeneen tutkijan kirjoittama esimerkki auttaa sinua näkemään monia vivahteita, joita ei paljasteta oppikirjoissa. Hanki lukukokemus, ja pian voit tehdä loistavan löydön. Onnea!


        Avaintutkimus: Kliininen harha ja merkintöjen vaikutukset diagnoosiin (Temerlin, 1968)

        Kliininen harha voi vaikuttaa diagnoosin pätevyyteen ja luotettavuuteen, ja yksi asia, joka voi aiheuttaa kliinistä harhaa, on se, kun potilaalle merkitään tietty sairaus. Merkintäteoria viittaa yleensä siihen, miten etiketti voi vaikuttaa merkittyyn henkilöön, mutta sitä käytetään myös selittämään, miten muut voivat kohdella jotakuta etiketin perusteella.

        Merkintöjen vaikutukset: Vahvistusbias voi selittää joitain merkintöihin liittyviä diagnoosin harhoja. Tutkimukset ovat osoittaneet, että jos potilaalle annetaan etiketti (eli tietyn häiriön diagnoosi), kun muita pyydetään tekemään diagnoosi, he todennäköisemmin tekevät saman diagnoosin, mahdollisesti vahvistuksen puolueellisuuden vuoksi. ja keskitytään alkuperäisen tarran mukaisiin tietoihin. Toisin sanoen, etiketti puolustaa heidän käsitystään ja tietojen käsittelyä tehdessään diagnostista päätöstä.

        Tämä näkyy Temerlinin klassisessa tutkimuksessa.

        Avaintutkimus: Merkintöjen vaikutukset diagnoosiin (Temerlin, 1968)

        Tässä tutkimuksessa tutkijat näyttivät videonauhan osallistujilleen (psykiatreille, kliinisille psykologeille ja kliinisen psykologian jatko -opiskelijoille). Videossa näyttelijä esitti henkisesti terveen tiedemiehen ja matemaatikon. Videon aiheena oli, että näyttelijä keskusteli lukemastaan ​​psykologiasta ja siitä, miten hän halusi keskustella siitä psykologin kanssa.

        Onko tämä kaveri normaali vai psykoottinen? On todennäköistä, että mielipiteesi vaikuttaa todennäköisesti siihen, miten muut näkevät hänet. (Kuva: Hasan Albari Pexels.comissa)

        • Kokeellinen ehto: Osallistujille kerrottiin, että kokenut psykiatri oli sanonut miehen olevan ”erittäin mielenkiintoinen mies, koska hän näytti neuroottiselta, mutta oli itse asiassa melko psykoottinen” (eli hänellä oli häiriö).
        • Kontrolliryhmä #1: osallistujille ei annettu ennakkotietoja
        • Kontrolliryhmä #2: osallistujille kerrottiin, että hän oli henkisesti terve.

        Videon katsomisen jälkeen osallistujia pyydettiin tekemään diagnoosi. Heille annettiin 30 vaihtoehtoa, jotka sisälsivät erilaisia ​​häiriöitä ja yleisiä persoonallisuustyyppejä (ei-häiriöitä). Oikea valinta oli normaali tai terve persoonallisuus, joka oli yksi vaihtoehdoista. Kuitenkin 60% kokeellisen ryhmän psykiatreista valitsi psykoottisen häiriön, samoin kuin 28% psykologeista ja 11% psykologian jatko -opiskelijoista. Vertailun vuoksi kukaan kontrolliryhmissä ei valinnut psykoottisen häiriön diagnoosia. Nämä tulokset viittaavat siihen, että mikä tahansa potilaalle jo annettu etiketti voi vaikuttaa potilaan seurannan diagnosointiin, mikä voidaan selittää vahvistusvirheen vaikutuksilla. Tällä on vaikutusta siihen, miten lääkärit käyttävät useita ihmisiä tarkan diagnoosin saamiseksi.


        Menetelmät ja odotetut tulokset

        Kokeellinen hypoteesi liittyy Stroopin häiriöihin yhden tai useamman tarran osalta olettaen, että assosiaatio todellisiin sanoihin on opittu hyvin. Vastaavasti virheet harjoituksissa lisätään sekä yksittäisiin että useisiin yhdistysten merkintöihin. Tämä kokonaisvirhetaso olisi 0% - 97,91%. Lisäksi siellä, missä testataan epäsäännöllisyyksiä, kuten rakennuksen melu, matkapuhelimien soiminen,
        Osallistujat häviäisivät. Tärkeimmät muuttujat, jotka olivat riippuvaisia, olivat häiriöitä Stroop -häiriöihin yksittäisessä tarrassa ja häiriöt Stroopissa useissa tarroissa.
        Eri tutkijat ovat vuosien varrella kehittäneet malleja ja hypoteeseja, joita voidaan käyttää kuvaamaan Stroop -vaikutusta erilaisilla testeillä sen todistamiseksi. Tällaisia ​​ovat:

        • Määräaikaistakuu
        • Täydellinen luottamuksellisuus
        • Suuri hinnoittelujärjestelmä
        • Plagioimattomia papereita
        • VIP -kirjoituspalvelut
        • Ilmainen versio tilauksesta

        Automaattinen malli

        Tämä malli osoittaa, että nämä tehosteet ulottuvat myös väreihin liittyviin sanoihin, kuten tuli ja taivas, mutta eivät rajoitu muihin kuin sanoihin, jotka kuulostavat värisävyisistä sanoista. Lyhyesti sanottuna Stroop -tehtävän häiriövaikutuksen poistamisen vaikeus on saanut jotkut tutkijat väittämään, että aivot on kytketty tunnistamaan sanat ilman vaivaa. Tämä selitys määritellään automaattisuuden hypoteesiksi tai automaattiseksi sanan tunnistushypoteesiksi. Tämä hypoteesi on niin yleisesti hyväksytty, että sitä käytetään usein psykologian oppikirjoissa lopullisena Stroop -vaikutuksen vastauksena. Tämä teoria viittaa siihen, että lukuprosessi on automaattinen eikä sitä voida levittää. Värien nimeäminen ei kuitenkaan ole automaattista ja vaatii enemmän ponnisteluja häiriön luomiseksi.

        Käsittelynopeusmalli

        Tämä hypoteesi viittaa siihen, että sanan käsittely tapahtuu nopeammin kuin väri. Käsittely .Siksi skenaariossa, johon liittyy sanojen ja värien samanaikaisuutta, sanaa koskeva tieto saavuttaa päätösten käsittelyvaiheen aikaisemmin kuin väritiedot ja johtaa sekaannukseen käsittelyssä. Mutta väriä koskevat tiedot jäävät sanatiedon taakse ja päätös voidaan tehdä ennen ristiriitaisia ​​värejä koskevien tietojen saapumista, kun tehtävänä on sanojen raportointi.

        Haluatko huippuluokan?

        Hanki laadukas alkuperäinen mukautettu paperi

        Rinnakkainen hajautettu käsittelymalli

        Tämä malli viittaa siihen, että eri tehtävät mukautuvat erilaisiin käsittely- ja käytäntöreitteihin sekä biologiset johdotukset, jotka luovat vahvuuksia reiteille. Näin ollen nopeus ei ole tärkein kiinnostuksen kohde vaan vahvuus. Automaattisuuden aste riippuu kunkin polun vahvuudesta, mikä tarkoittaa, että jos kaksi polkua on aktiivisia samanaikaisesti ja vastaukseen johtava polku on vahvempi (sanojen nimeäminen), häiriöitä ei tapahdu. Mutta kun reitit ovat aktiivisia samanaikaisesti ja vastaukseen johtava reitti on heikko (sanan värin nimeäminen), se johtaa häiriöihin.
        Automaattisen käyttäytymisen kehittämisen ymmärtäminen tarjoaa lupaavan suunnan tulevalle Stroopin vaikutusta koskevalle tutkimukselle ja tutkimukselle voi lisätä nykyiseen pattitilanteeseen emotionaalisen Stroop -vaikutuksen sekä haastaa nykyiset teoriat automaattisuudesta ja olosuhteista, jotka johtavat automaattisiin yhdistyksiin (Logan, 1980).


        Materiaalit ja menetelmät

        Poimimme tilastotietoja kognitiivisista neurotieteen ja psykologian papereista, jotka julkaistiin PDF -tiedostoina. Otimme näytteitä 18 lehdestä, joita usein mainitaan kognitiivisessa neurotieteessä ja psykologiassa. Tavoitteenamme oli kerätä tietoja uusimmista julkaisukäytännöistä. Tätä varten analysoimme 4 vuotta säännöllisiä numeroita kaikista tammikuun 2011 ja elokuun 2014 välisenä aikana julkaistuista lehdistä. Aikajakso valittiin edustamaan viimeaikaisia ​​julkaisukäytäntöjä (lähimpänä mahdollisena ajanjaksona ennen tietojen analysoinnin alkua). Erityiset aikakauslehdet valittiin niin, että niistä valittiin usein siteerattuja lehtiä, joilla on useita vaikuttavia tekijöitä kiinnostuksen kohteiltamme.

        Luokittelimme kymmenen lehteä keskittymään enemmän (kognitiiviseen) neurotieteeseen (Nature Neuroscience, Neuron, Brain, The Journal of Neuroscience, Cerebral Cortex, NeuroImage, Cortex, Biological Psychology, Neuropsychologia, Neuroscience) ja viisi lehteä keskittyi enemmän psykologiaan (Psychological Science, Cognitive Science, Cognition, Acta Psychologica, Journal of Experimental Child Psychology). Etsimme myös kolmea lääketieteellisempää lehteä, jotka kuitenkin usein mainitaan kognitiivisissa neurotieteellisissä papereissa otoksemme edustavuuden lisäämiseksi (Biological Psychiatry, Journal of Psychiatric Research, Neurobiology of Aging). Lehden vaikutustekijät vaihtelivat välillä 2.367 (Acta Psychologica) - 17.15 (Nature Neuroscience). Viiden vuoden vaikutustekijöitä pidettiin raportoituna vuonna 2014 (ks S1 Taulukko).

        Kun aikakauslehdessä oli alle 20 empiiristä paperia, kaikki empiiriset tutkimusraportit ja kaikki raportoidut t tilastoja analysoitiin. Kun numerossa oli yli 20 paperia, 20 paperin satunnainen otos analysoitiin pelkästään siksi, että tämä oli yhden kyselyn käytettävissä olevien paperien yläraja. Tämä menettely otti näytteen useimmista papereista useimmissa numeroissa ja lehdissä. Kaikki algoritmit ja laskelmat koodattiin Matlab 2015b: ssä (www.mathworks.com). Alkuperäinen PDF -tiedostojen poiminta perustui PdfToolbox Matlab -pakettiin.

        Tietojen poiminta

        Yhteenvetona voidaan todeta, että tietokonealgoritmi etsi jokaisen paperin läpi usein esiintyviä sana- ja symboliyhdistelmiä raportoidakseen vapauden asteista ja tehosteista, jotka annettiin Cohenin d. Otimme tilastotietoja aiheesta t testejä ja F testit (t-arvot, F-arvot, vapausasteet, s-arvot ja tehon koot). Vain t-testitietoja käytetään tässä artikkelissa, joten tässä rajoitamme tietojen poiminnan kuvauksen t-testit.

        Psykologiassa ja kognitiivisessa neurotieteessä täysi t-testitiedot raportoidaan tyypillisesti tekstissä, esim.t(df) = x.xx s = y.yy '. Näihin raportteihin lisätään usein D-arvoraportteja, esim.t(df) = x.xx s = y.yy d = z.zz '. Näin ollen ensimmäisessä tekstin jäsennysvaiheessa algoritmi avasi jokaisen PDF -tiedoston jokaisesta päiväkirjasta ja tunnisti jokainen tekstikohta, joka sisälsi "t("Merkkiyhdistelmä tai"t”Hahmo. Jos nämä merkit tunnistettiin, PDF -tiedostosta luettiin 65 merkin rivi alkaen "t("Merkkiyhdistelmä tai"t”Hahmo. Näiltä tekstiriveiltä poistettiin kirjainten ja symbolien väliset välilyönnit. Toisin sanoen sillä ei ollut väliä, kuinka monta välilyöntiä erotti asiaankuuluvat tilastotiedot. Tekstirivejä säilytettiin lisäanalyysiä varten, jos ne sisälsivät merkkejä “=”, “& lt” tai “& gt” ja lisäksi ”p =”, “p & lt” tai “p & gt” -merkkiyhdistelmän. Tässä jäsennysvaiheessa tunnistettiin rivit, jotka mahdollisesti sisältävät riippumattoman täyden t-testitietueet. Tätä jäsentämisvaihetta rakennettaessa algoritmin suorituskykyä arvioitiin aluksi tarkistamalla tunnistetut tekstirivit ja poimitut tiedot ensimmäisistä 30 paperista, jotka analysoitiin jokaisen lehden osalta. Jos tietyt lehdet käyttivät erikoismerkkejä (kuten PdfToolbox -paketti yksilöi) joidenkin tietojen (esim. Yhtälömerkkien) kirjoittamiseen, tämä tunnistettiin ja otettiin huomioon koodissa.

        Toisessa jäsennysvaiheessa Matlabin säännöllisiä lausekkeita käytettiin täyden tunnistamiseen t-testitietueet käyttämällä yllä mainittuja malleja (esim.t(df) = x.xx "tai"d = z.zz ”). Kaikki tekstihaut tehtiin sen jälkeen, kun rivit oli muutettu pieniksi kirjaimiksi, joten isoilla ja pienillä kirjaimilla ei ollut väliä hauissa.

        Tietojen erottamisen jälkeen tehtiin joitakin virheiden tarkistuksia. Ensinnäkin algoritmi havaitsi muutaman tietueen kahdesti. Näin on saattanut tapahtua, jos jostain syystä ylimääräistä "t”Ilmestyi tilastotiedon tekstiin (esim. Jos tutkijat käyttivätt”-Merkki on hyvin lähellä tilastotietuetta, niin tämä tietue on saatettu noutaa kahdesti). Niinpä tietueet, joilla oli samat tilastotiedot kuin aiemmat tietueet, poistettiin. Toiseksi tietueet, joissa vapausaste on negatiivinen (kaksi tietuetta) ja/tai negatiivinen s-arvot (yksi tietue) havaittiin poistettiin. Nämä ovat saattaneet tapahtua vastauksena parittomiin merkistöihin tai tekstivirheisiin. Tietojen puhdistamisen jälkeen suoritettiin useita epävirallisia pistetarkastuksia: satoja rivejä poimitusta tekstistä verrattiin visuaalisesti tekstistä poimittuihin numeerisiin tietueisiin.

        Rajoitus on, että algoritmi poimii vain tietoja tekstistä, mutta ei taulukoista. Lisäksi rajoittaaksemme väärien positiivisten havaintojen rajoittamista (katso myös myöhemmin) rajoitimme alkuperäistä etsintäämme s-arvotietueet, joten jotkut raportoivat merkityksettömiä tuloksia ja itsenäisiä t-arvot ovat saattaneet kadota (esim. t & lt 1 t = 0,23). On tärkeää huomata, että vakuutimme vain, että poiminta -algoritmimme toimii hyvin tässä analysoiduissa lehdissä ja julkaisuvuosina. Sitä ei ole validoitu "yleisempänä" poimintaalgoritmina, kuten statcheck [19], jota emme tienneet aloittaessamme tätä projektia. Uuttamisalgoritmi julkaistaan ​​tukimateriaalina (S1 -koodi).

        Muodollinen tietojen validointi

        Muodollisessa validointimenettelyssä valitsimme satunnaisesti 100 paperia t-arvo, dfja vaikutuskokoraportit. Valitut paperit tarkistettiin manuaalisesti kaikkien tilastotietueiden varalta. Tunnistettujen tietueiden sisältöä verrattiin sitten automaattisesti poimittujen tietueiden sisältöön. Tämä tehtiin nähdäkseen tietokoneen algoritmin tarkkuuden ja kerätäkseen tietoja tiedoista.

        Validointitulokset osoittivat, että automaattisen uuttamisalgoritmin suorituskyky oli erittäin tyydyttävä. Satunnaisesti valitut paperit validointia varten sisälsivät 1 478 tietuetta. Algoritmi tunnisti oikein noin 95% t-arvot ja vapausasteet näissä tietueissa. Algoritmi menetti vain 76 tietuetta (5,14%), yleensä johtuen epätyypillisistä välimerkkeistä tai rivinvaihdoista tilastotietueen sisällä. Ei ollut vääriä hälytyksiä, eli kaikki kerätyt tiedot todella kuuluivat t-arvotietueet. Tämä on uskottavaa, koska säännöllisten lausekkeiden täytyi täyttää useita ehtoja voidakseen tunnistaa ne mahdollisiksi t-testitietueet. Esimerkiksi on epätodennäköistä, että sellainen ilmaisu kuin "t(df) = x.x ”tarkoittaisi kaikkea muuta kuin a t-arvoennätys.

        Uuttamisalgoritmin hyvä suorituskyky heijastuu myös samankaltaisuuteen automaattisesti ja manuaalisesti uutettujen vapausasteiden välillä. Kuva 1 (kahden näytteen Kolgomorov-Smirnov-testi, jossa verrataan jakaumia: testitilastot = 0,04 s & gt 0,127). Tämä viittaa siihen, että vaikutusten kokoanalyysimme taustalla olevat vapauden jakautumisasteet otettiin tarkasti.

        Huomaa, että jakaumat ovat lähes päällekkäisiä.

        Käyttämällä validointitietoja havaitsimme, että valtaosa otetuista kahdesta näytteestä t-testitietueet ilmoittivat lähes yhtä suuret ryhmäluvut (ryhmälukujen mediaanisuhde = 1). Suuremman ryhmän osallistujamäärien suhde pienemmän ryhmän osallistujamääriin oli pienempi kuin 1,15 77 prosentissa tietueista. Vahvistimme myös, että kun vapausaste oli kymmenen tai vähemmän, noin 94% testeistä oli yksi näyte tai vastaava t-testit, kun taas noin 72% tietueista, joilla oli korkeampi vapausaste, oli yksi näyte tai vastaavia t-testit.

        Tehokokojen laskeminen t -testeistä

        t-testitietoja käytettiin tehon koon, tehon ja FRP -analyysin suorittamiseen, koska vaikutusten koon arvioiminen julkaisusta on helppoa t-arvot. Raportointivirheiden tarkistusten jälkeen seitsemän tietuetta, joiden vapausaste ja gt 10 000, jätettiin analyysin ulkopuolelle. Tämä jätti 27 414 mahdollista ennätystä. Näistä tietueista 26 841: stä 3801 paperista oli sekä vapausaste että t-arvot raportoitu. Käytimme näitä tietoja vaikutusten koon analysointiin. 17 207 t-testitietueet (64,1%) olivat tilastollisesti merkitseviä (s ≤ 0,05) ja 9634 (35,9%) t-testitiedot olivat tilastollisesti merkityksettömiä (s & gt 0,05). 2185 t-testitiedot raportoivat myös Cohenin d vaikutuksen koon mittauksena (1645 tietuetta s ≤ 0,05 [75,3%] ja 540 tietuetta s & gt 0,05 [24,7%]).

        Koska suurta otoskokoamme varten ei ole mahdollista määrittää tarkkaa osallistujamäärää ryhmissä, muutaman kohtuullisen oletuksen tekeminen on väistämätöntä. Ensinnäkin 1 478 tietueen validointitietojemme perusteella oletimme, että osallistujamäärät ovat kahdessa otoksessa t-testiryhmät olivat tasavertaisia. Osallistujien lukumäärä ryhmissä arvioitiin pyöristettynä ylöspäin arvoon, joka on puolet tutkimuksen mahdollisesta osallistujamäärästä eli Nalaryhmä = pyöreäylempi((df+2)/2), jossa df = vapausaste. Tämä kaava jopa hieman liioittelee osallistujamäärää ryhmissä, joten sitä voidaan pitää anteliaana laskettaessa tehoa. Toiseksi, sovituksen suhteen t-testit, oletimme, että toistettujen mittausten välinen korrelaatio oli 0,5. Tällaisessa tapauksessa vaikutuskoot voidaan arvioida samalla tavalla sekä yhdelle näytteelle että täsmäytetylle t-testit. Näiden olettamusten avulla voimme arvioida kaikkiin vaikuttavat koot t-testaa tietueita suoraan [20–21]. Laskennalliset tiedot on lueteltu kohdassa S1 Teksti, osa 2.

        Kun otetaan huomioon validointitulokset, oletimme, että jokaisella tietueella, jonka vapausaste on kymmenen tai vähemmän, oli 93% mahdollisuus liittyä yhteen otokseen tai otokseen t-testi, ja muilla tietueilla oli 72% mahdollisuus liittyä yhteen näytteeseen tai vastaavaan otokseen t-testata. Siksi arvioimme kunkin datatietueen vaikutuskoot yhtälöllä olettaen, että seos on t-testit, joissa sekoittumisen todennäköisyys riippui vapausasteista: missä pr (t1| df) ja pr (t2| df) viittaavat yhden näytteen vastaaviin todennäköisyyksiin t-testit (t1) ja riippumaton näyte t testit (t2) ja D.t1 ja Dt2 viittaa näihin testeihin arvioituihin vaikutusten kokoihin. df viittaa vapauden asteisiin.

        Voima t-testit laskettiin ei -keskitetystä t jakelu [22] olettaen edellä olevan seoksen yhdestä näytteestä, sovitetusta ja riippumattomasta näytteestä t-testit. Laskennalliset tiedot on lueteltu kohdassa S1 Teksti, osa 3. Teho laskettiin kullekin tehon kokotietueelle. (Huomaa, että NHST yhdistää Fisherin merkittävyystestausmenetelmän ja Neyman-Pearsonin teorian. Voiman käsitettä tulkitaan kuitenkin vain Neyman-Pearsonin kehyksessä. Laajempi keskustelu, katso [23–24]).

        Ensin laskimme tehon pienten, keskikokoisten ja suurten tehokokojen havaitsemiseksi. Teho laskettiin kullekin otetulle tilastotietueelle ottaen huomioon erotetut vapausasteet, kiinteä (pieni, keskikokoinen tai suuri) efektikoko, jonka merkitsevyystaso oli α = 0,05.

        Toiseksi laskimme myös tehon julkaistujen tehokokojen havaitsemiseksi. Tärkeää on, että nämä julkaistut efektikoot ovat todennäköisesti erittäin liioiteltuja. Näiden liioiteltujen tehokokojen käyttäminen teholaskelmissa yliarvioi tehon. Jos siis laskemme FRP julkaistun tehon kokoraporteista lasketun tehon perusteella, arvioimme todennäköisesti FRP: n alarajat.Joten arvioimme FRP: n alarajat käyttämällä todennäköisesti voimakkaasti täytettyjä vaikutuskokoja (laskettu julkaistusta t-arvot) eri H: n tehon laskemiseksi0: H1 kertoimet ja bias -arvot ja α = 0,05. (FRP: n laskenta on esitetty yksityiskohtaisesti kohdassa S1 Teksti, osa 5.)

        Jotta saisimme FRP: n odotetun arvon koko kirjallisuudelle, punnitsimme FRP, joka on laskettu kullekin vapausasteen (df) ja vaikutuksen koon (D) yhdistelmälle, todennäköisyydellä, että kyseinen (df, D) yhdistelmä esiintyy tutkimuksessa kirjallisuus ja tiivisti kaikkien (df, D) yhdistelmien tulokset: On syytä mainita, että FRP -mallimme luonnehtii yksinomaan nolla -nolla -hypoteesitestausta, joka on ylivoimaisesti suosituin lähestymistapa biolääketieteen tilastoihin [14]. Nolla -nolla -hypoteesitestauksen erittäin vakava haittapuoli on se, että se jättää kokonaan huomiotta vaikutusten koot ja ohjaa yksinomaan huomion s-arvot. Lisäksi se havaitsee väistämättä hyvin pienet vaikutukset "tilastollisesti merkittävinä", kun tilastollinen teho on riittävän korkea. Nämä pienet vaikutukset voivat kuitenkin olla niin lähellä nollaa, että voidaan väittää, että ne ovat käytännössä merkityksettömiä. Joten tästä näkökulmasta, jos suurella teholla tehdyt tutkimukset havaitsevat pienet tehokokot tilastollisesti merkitseviksi, tämä vain lisää FRP: tä. Siksi tällaisissa tapauksissa voidaan paradoksaalisesti katsoa, ​​että voiman lisääminen johtaa FRP: n lisääntymiseen. Tämä voitaisiin ottaa huomioon muuttamalla johdannossa kuvattua perusmalliamme seuraavasti: Missä PS tarkoittaa voimaa havaita pieniä vaikutuksia, PL tarkoittaa tehoa havaita suuria vaikutuksia, pr (S) ja pr (L) tarkoittavat pienten ja suurten vaikutusten todennäköisyyttä (pr (S) + pr (L) = 1). O tarkoittaa esitutkimusta H0: H1 kertoimet, ja α tarkoittaa tilastollista merkitsevyyden tasoa kuten ennenkin. Vaikeus laskea FRP tällä tavalla on se, että kynnys pienten ja suurten vaikutusten välillä on mielivaltainen ja riippuu vahvasti subjektiivisista päätöksistä siitä, mikä vaikutuksen koko on ja ei ole tärkeä. Näin ollen hyvin pienten vaikutuskokojen havaitsemisen tilastollisesti merkitsevien negatiivisten vaikutusten nimenomainen mallintaminen olisi tässä suhteellisen mielivaltaista, varsinkin kun olemme keränneet vaikutuskokoja monilta eri alikentiltä.

        Tärkeintä on, että hyvin pienien mutta tilastollisesti merkittävien vaikutuskokojen huomioon ottaminen laskelmissamme väärinä raportteina lisäisi vain FRP: tä suhteessa yllä kuvattuun nolla -nolla -hypoteesitestausmalliin. Tämä tarkoittaa, että laskelmamme heijastavat todella parasta mahdollista skenaariota, alhaisinta mahdollista FRP-tasoa, kun tutkijat käyttävät NHST: tä.


        Paperityypin vaikutus ansioluettelon arviointiin - Psykologia

        Blue Ridgen virtuaalikuvernöörin koulu

        Lasten ja nuorten ahdistuneisuushäiriöt ovat hyvin yleisiä nykymaailmassa. Erilaisten häiriöiden fyysiset ja henkiset oireet häiritsevät lapsen jokapäiväistä elämää ja kehitystä monin tavoin. Useista lähteistä johtuvat ahdistuneisuushäiriöt aiheuttavat lapsessa pitkäaikaisia ​​fyysisiä, sosiaalisia ja akateemisia kärsimyksiä. Ahdistuneisuushäiriön käsittely voi olla erittäin vaikeaa ja johtaa usein masennukseen ja päihteiden käyttöön nuorilla. Kognitiivinen käyttäytymisterapia on yleisin hoitomuoto ahdistuneille lapsille, ja tiettyjä lääkkeitä käytetään usein yhdessä sen kanssa. Ammatillisen hoidon ulkopuolella vanhemmat ja opettajat lapsen elämässä ovat olennainen väline, joka auttaa lasta voittamaan ahdistuksensa ja menestymään.

        Nuorten ahdistus: syyt, seuraukset ja aikuisten tuki

        Lapsen ensimmäinen yö poissa kotoa, ensimmäinen suullinen ilmoitus, suuren koiran jahtaaminen tai jopa nukkuminen ilman yövaloa ovat kaikki normaaleja, ahdistavia tilanteita, joita esiintyy lapsuuden aikana. Sydän kilpailee, keho tuntuu epämukavalta, jännittyneeltä, ja pahoinvointi ja keskittyminen on vaikeaa jatkuvien huolestuttavien ajatusten vuoksi. Mutta entä jos lapsi kokisi tällaisen tunteen joka kerta, kun hän kohtasi tietyn esineen tai tilanteen, hänet erotettiin vanhemmistaan ​​tai missä tahansa sosiaalisessa tilanteessa? Todellisuudessa 13 prosenttia amerikkalaisista lapsista ja nuorista käsittelee ahdistuksen fyysisiä ja henkisiä vaikutuksia koko ajan: he kärsivät ahdistuneisuushäiriöstä (Ahdistuneisuushäiriöt, 2001-2010). Ahdistus on kehon luonnollinen reaktio vaaraan, kun taas liiallinen ahdistuneisuus muuttuu häiriöksi, kun ”kliinisesti merkittävät ahdistusoireet… ilmaantuvat usein ja suhteettomasti ärsykkeisiin. Lisäksi nämä oireet vaikuttavat yksilön tavanomaisiin malleihin ja tapoihin ”(Gardner & amp Bell, 2000, s. 24). Se voi ilmetä monessa muodossa, sillä voi olla erilaisia ​​syitä ja se vaatii erilaisia ​​hoitotoimenpiteitä, mutta lapsen tai nuoren aikuisen ahdistuneisuushäiriöllä on vakavia vaikutuksia heidän hyvinvointiinsa. Siitä huolimatta perheenjäsenten ja opettajien avulla asianmukaisen lääketieteellisen hoidon lisäksi voi olla merkittävä vaikutus. Vanhemmat ja opettajat ymmärtävät ahdistuksen monia syitä ja seurauksia ja työskentelevät mielellään heidän ympärillään rauhan ja turvallisuuden tunteita, ja heidän yhteiset ponnistelunsa tarjoavat tukea, joka muuttaa ahdistuneen lapsen menestyksen suuntaa ikuisesti.

        Vaikka ahdistuneisuushäiriöiden syyt eivät aina ole juurtuneet fyysisiin ongelmiin, ne itse vaikuttavat suuresti potilaan fyysisiin sairauksiin. Välittömiä fyysisiä ahdistuneisuuden oireita ovat hikoilu, pahoinvointi, päänsärky ja vatsakipu, ja nämä oireet aiheuttavat vakavampia pitkäaikaisia ​​ongelmia. Jatkuva ahdistuneisuus aiheuttaa suurta jännitystä kehossa, jopa krooniseen kipuun asti. Se heikentää immuunijärjestelmää ja aiheuttaa usein ärtyvän suolen oireyhtymää ja bruksismia, voimakasta hampaiden kiristystä ja leuan puristumista. Bruksismia pidetään eräänlaisena unihäiriönä, eikä yllättäen ahdistus aiheuta monia unihäiriöitä, mukaan lukien unissakävely. Näiden fyysisten vaivojen vaivaaminen koettelee kaikkia, ja se verottaa erityisesti lapsia ja nuoria ja heidän kehittyvää kehoaan.

        Sosiaalisesti ahdistus voi suuresti häiritä lapsen normaalia ihmissuhteiden kehittymistä sekä hänen kykyä menestyä koulussa. Pelot ja jatkuva huoli häiritsevät oppimisprosessia aiheuttaen lapsella keskittymisvaikeuksia. Fobiat voivat välttää koulunkäynnin kokonaan, jos pelätty esine löytyy sieltä, ja usein aiheuttaa lapsen hämmennystä ystäviensä ympärille. Tämä hämmennys ei voi vain aiheuttaa ystävyysongelmia, vaan sosiaalinen fobia itsessään voi aiheuttaa pelkoa olla missä tahansa sosiaalisessa tilanteessa, jota on erittäin vaikea välttää kouluympäristössä. Ahdistuneisuushäiriöt voivat aiheuttaa lapsille vaikeuksia muodostaa normaaleja suhteita kenenkään perheen ulkopuolisen kanssa. Taito, jota ei kehitetä nuoruuden aikana, voi estää ihmistä sosiaalisesti koko elämänsä ajan.

        Ei ole yhtä erityistä syytä, miksi lapsi saa ahdistuneisuushäiriön. Ahdistuneisuushäiriöillä on monia syitä: genetiikka, biologia, lääkkeet, traumat, kotiympäristö ja jopa lääkkeet, kuten kofeiini ja nikotiini. On löydetty geenejä, jotka altistavat henkilön tietyille häiriöille ja läheinen perhesuhde, joka kärsii ahdistuksesta, lisää lapsen häiriön todennäköisyyttä seitsemällä prosentilla. Biologiselta kannalta aivojen välittäjäainereseptorien epänormaalia toimintaa pidetään ahdistusta edistävänä tekijänä, ja tutkimukset ovat osoittaneet, että noradrenaliini, serotoniini ja GABA ovat kaikki mukana aivojen ahdistuksessa (Goldman, 1999-2009). Psykoterapeutti Jordan Lee sanoo: ”Ihmiset tuntevat ahdistusta, koska heillä on riittämätön määrä välittäjäaine gamma -aminovoihappoa tai GABA: ta. GABA liittyy aivojen rauhoittamiseen ”(1997, s. 24). Traumaattinen tapahtuma aiheuttaa nimenomaan posttraumaattista stressihäiriötä jopa 19 prosentilla lapsista, ja häiriö ei välttämättä tule edes havaittavaksi vasta monta vuotta myöhemmin elämässä. Lisäksi joidenkin lääkkeiden tiedetään aiheuttavan ahdistusta, mutta kahvissa, teissä, virvoitusjuomissa ja energiajuomissa esiintyvä kofeiini aiheuttaa myös ahdistusreaktioita.

        Ahdistuksesta selviytyminen on vaikea tehtävä, varsinkin ilman tarvittavaa tukea perheenjäseniltä ja opettajilta, ja valitettavasti se on yleinen tekijä päihteidenkäytössä ja teini -ikäisessä masennuksessa. Alkoholia ja huumeita käytetään pakokaasumekanismeina ahdistuksen vallassa oleville nuorille, joilla ei ole muuta paikkaa kääntyä, varsinkin jos he eivät tiedä, että hoidettava häiriö aiheuttaa heidän ei -toivotut tunteensa. Lisäksi jatkuvan ahdistuneisuuden käsittely aiheuttaa yksinäisyyden tunteita ja emotionaalisen hallinnan puutetta. Teini -ikäiset, jotka käsittelevät näitä tunteita yksin, voivat vajota masennukseen, ja ahdistus ja masennus ovat usein samanaikaisia. Foa ja Andrews toteavat: ”Ahdistuneisuushäiriöistä kärsivät nuoret kärsivät masennuksesta kahdeksan kertaa todennäköisemmin kuin ne, joilla ei ole häiriöitä [ja] lapsilla, joilla on ollut ahdistuneisuushäiriö, on suurempi riski sairastua masennukseen myöhemmin elämässä” (2006, s. 22). Vaikka tilastot osoittavat, että ahdistuneet nuoret ovat alttiimpia huumeille ja masennukselle kuin terveet ikätoverinsa, ahdistuneen lapsen ei taata antautuvan yhteen tai molempiin elämäntapoihin. Helpoin tapa estää tämä on osallistua aikuisiin elämäänsä, jotka auttavat heitä tunnistamaan oireensa ja etsimään asianmukaista hoitoa.

        On olemassa useita ahdistuneisuushäiriöitä, jotka ovat yleisiä lapsilla vaihtelevassa määrin, mukaan lukien fobiat, yleistynyt ahdistuneisuushäiriö, pakko-oireinen häiriö, posttraumaattinen stressihäiriö ja erottuneisuushäiriö. Kaikilla näillä on erilaisia ​​syitä ja vaikutuksia lapsen jokapäiväiseen elämään, mutta opettajien ja vanhempien käyttämät tekniikat voivat auttaa nuorta onnistuneesti minkä tahansa niistä.

        Monet tilanteet herättävät luonnollisia pelkureaktioita kenessä tahansa, mutta suurin osa ihmisistä voi hallita pelkoaan ja jatkaa päivittäistä toimintaansa mahdollisimman vähäisellä keskeytyksellä. Fobia on toisaalta voimakas irrationaalinen pelko, joka saa kärsijän muuttamaan elämäntapaansa yrittääkseen hallita sitä. Ne ovat yleisempiä naisilla ja johtuvat useimmiten lapsuuden traumaattisista kokemuksista (Faraone, 2003). Joissakin tapauksissa pelolle ei kuitenkaan ole selvää syytä. Pelätyn kohteen välttäminen on ”nopein tapa muuttaa pelko fobiaksi” (Lee, 1997, s. 33). Tohtori Faraone käsittelee fobioiden vaikutuksia lapsiin ja nuoriin toteamalla:

        Fobiat estävät lapsia monin tavoin. Nämä pelot häiritsevät oppimista koulussa ja saavat heidät näyttämään typeriltä ystäville. Lapsi hukkaa paljon aikaa pelättyjen tilanteiden ennakointiin ja voi kamppailla pitkittyvien epäilysten ja epämiellyttävien tunteiden kanssa kauan sen jälkeen, kun pelätty tapahtuma on ohi. (Faraone, 2003, s.158)

        Yksi yleisimmistä lapsilla ja nuorilla esiintyvistä fobioista on sosiaalinen fobia. Sosiaalinen fobia on pelko hämmentää itseään missä tahansa sosiaalisessa tilanteessa. Sosiaalinen fobia voi johtua perinnöllisyydestä ja neurologisesta epätasapainosta sekä lapsen kotiympäristöstä. Olemalla osa perhettä, joka välttää sosiaalisia tilanteita tai joilla on liian suojaavia tai perfektionistisia vanhempia, voivat kaikki johtaa sosiaalisiin fobioihin, koska pelko epäasianmukaisesta toiminnasta ja kiusaamisesta lisääntyy. Sosiaalisesta fobiasta kärsivät alkavat välttää sosiaalista tilannetta, jossa he ovat joutuneet ahdistuksen valtaan, ja tulevat yhä rajoittuneemmiksi. Heillä on vaikeuksia kehittää normaaleja ystävyyssuhteita ja välttää aktiviteetteja, kuten koulutapahtumia ja urheilutiimeihin liittymistä. Vanhetessaan ”ahdistus voi häiritä merkittävästi päivittäisiä rutiineja, ammatillista suorituskykyä tai sosiaalista elämää, vaikeuttaen koulun suorittamista, haastattelua ja työpaikan saamista sekä ystävyyssuhteita ja romanttisia suhteita” (Anxiety Disorders Association of America, 2010).

        Yleistynyt ahdistuneisuushäiriö (GAD) on myös yleisempi naisilla, ja se määritellään jatkuvana liiallisena ahdistuksena tai huolenaiheena. Lapset, joilla on GAD, kokevat jatkuvasti ahdistuksen vaikutuksia, jos ilmeistä syytä ei ole. He eivät löydä tapaa hallita ahdistustaan, vaikka se alkaa aiheuttaa merkittävää tuskaa ja keskeyttää heidän päivittäisen toimintansa. GAD: n oireita ovat ”levottomuus,” avaimen tunne ”tai reunalla väsyminen helposti, keskittymisvaikeudet tai mielen tyhjentyminen ärtyneisyys lihasjännitys nukahtamis- tai nukahtamisvaikeudet tai levoton uni”, ja niitä täytyy kokea yli kuusi kuukautta sairauden diagnosoimiseksi (Goldman, 1999-2009). Vaikka lievä GAD aiheuttaa epämukavuutta, lapsella, jolla on vakava yleistynyt ahdistuneisuushäiriö, voi olla vaikeuksia käsitellä yksinkertaisimpia tilanteita ja toimintoja. Lisäksi GAD esiintyy harvoin yksin, ja sitä esiintyy usein muiden ahdistuneisuushäiriöiden, masennuksen ja päihteiden käytön yhteydessä. Itse asiassa Foa ja Andrews (2006) huomauttavat, että on löydetty tutkimuksia, jotka osoittavat, että GAD -lapset ovat huomattavasti todennäköisemmin alkaneet juoda nuorempana kuin ikätoverinsa.

        Pakko -oireisen häiriön (OCD) kärsivät kokevat jatkuvia, ei -toivottuja, tunkeilevia ajatuksia (pakkomielteitä), jotka aiheuttavat heille äärimmäistä ahdistusta ja epämukavuutta. Sitten he yrittävät lievittää ahdistustaan ​​toistuvilla toimilla (pakotuksilla). OCD alkaa hyvin usein lapsuudessa tai murrosiässä, vaikka se diagnosoidaan usein vasta myöhemmin aikuisuuteen (Lee, 1997). Monet lapset ja nuoret yrittävät piilottaa oireensa tai heillä on yksinkertaisesti vaikeuksia ilmaista, mitä he kokevat henkisesti. Se on usein perinnöllistä ja tutkimukset ovat osoittaneet poikkeavuuksia häiriöpotilaiden aivoissa. OCD estää keskittymistä ja vaikuttaa siten suuresti huonoon akateemiseen suoritukseen. Pakko-oireinen häiriö vaikuttaa myös heikkoon itsetuntoon ja sosiaaliseen eristäytymiseen, ja se vaikuttaa suuresti lapsen suhteiden kehittymiseen. On tehty arvioita, joiden mukaan lähes kymmenen prosenttia pakko -oireisista lapsista ja nuorista aikuisista yrittää itsemurhaa, koska he tuntevat olevansa epänormaaleja tai jopa "hulluja".

        Lasten traumat, jotka on merkitty tapahtumiksi, jotka uhkaavat elämää ja aiheuttavat kauhun tai avuttomuuden tunteita, voivat aiheuttaa merkittävää psyykkistä stressiä. Posttraumaattinen stressihäiriö (PTSD) diagnosoidaan, kun lapsi on kärsinyt tästä psykologisesta stressistä yli kuukauden ajan. PTSD: n oireet on jaettu kolmeen luokkaan: tunkeutuminen, hypervalppaus ja supistuminen. Tunkeutuminen sisältää jatkuvan ajattelun traumasta, joka aiheuttaa vakavaa ahdistusta ja vaikeuttaa keskittymistä. Uskominen siitä, että tietyt merkit ennustivat trauman ja että näiden merkkien tunnistaminen auttaa häntä välttämään tulevia traumoja, saa potilaan olemaan erittäin valppaana. He ovat jatkuvasti varuillaan ja siksi heillä on vaikeuksia nukahtaa ja he hämmästyvät helposti. Ylivalppaudesta tulee äärimmäisen ahdistavaa, jos uskottu varoitusmerkki on yleinen esine ja sen näkeminen voi olla arkipäivää. Traumaattisten tapahtumien jälkeen ihmisillä on taipumus välttää kaikkea, mikä muistuttaa traumasta, mukaan lukien tietyt paikat, aktiviteetit ja jopa ihmiset. Tämä välttäminen luokitellaan supistukseksi, koska lapsi rajoittaa elämäntapaansa välttääkseen ajatuksia traumasta (Lee, 1997). Kuten hänen kirjassaan todetaan Suoraa puhetta lapsesi mielenterveyshäiriöstä, Faroane keskustelee PTSD: n vaikutuksista:

        PTSD -lapsilla on toistuvia pelottavia ajatuksia ja muistoja vakavasta traumasta. Joskus he tuntevat tunteensa kaikilta tunteilta, jopa vanhempien ja ystävien kanssa. He eivät voi tuntea vanhempien rakkauden lämpöä, nuoruuden ylpeyden iloa tai lemmikin kuoleman luontaista surua. Mutta he ovat hermostuneita, helposti järkyttyneitä ja usein masentuneita. Jotkut ovat erittäin ärtyneitä. Toiset etenevät väkivaltaan. (2003, s.175)

        Vaikka PTSD voi alkaa kuukausia tai jopa vuosia traumaattisen tapahtuman jälkeen, on välttämätöntä, että vanhemmat tarkkailevat lapsensa varhaisia ​​varoitusmerkkejä traumaattisen tapahtuman jälkeen. Psykologisten hoitojen tai lääkkeiden ulkopuolella vanhemmat ja opettajat voivat suuresti auttaa lapsen hoitoa luomalla turvallisuuden tunteen ja ympäristön sekä tarjoamalla halukkaita tukia.

        Ahdistuneisuushäiriöt ovat lääketieteellisiä sairauksia, ja kun ne häiritsevät lapsen tai nuoren elämää, he tarvitsevat ammattilaisen hoitoa. Yleisimmät ja menestyksestään tunnetuimmat hoitomuodot ovat lääkkeet ja kognitiivinen käyttäytymisterapia (CBT). Vaikka toinen voi toimia paremmin kuin toinen tietyillä potilailla, näiden yhdistelmä on terapeuttien yleisimmin valittu hoitomuoto.

        Lääkkeet eivät välttämättä "paranna" ahdistuneisuushäiriötä, vaan ne auttavat vähentämään oireita, jolloin ne voivat tulla hallittavammiksi. Ahdistuslääkkeet mahdollistavat usein potilaiden menestyä kognitiivisessa käyttäytymisterapiassa ja vaikeissa tapauksissa auttavat lasta tai teiniä suorittamaan päivittäisiä tehtäviä, jotka aiheuttavat voimakasta epämukavuutta, kuten koulunkäyntiä tai testejä. Selektiiviset serotoniinin takaisinoton estäjät (SSRI: t) ovat uudempia lääkkeitä, joista on viime aikoina tullut suosittuja ja joiden sanotaan olevan ”eräitä maailman eniten määrättyjä lääkkeitä, koska ne ovat tehokkaita sekä masennuksen että ahdistuksen hoidossa” (Markway ja Markway, 2001, s. 183). SSRI -lääkkeet ovat samanlaisia ​​kuin toinen yleisesti käytetty lääkeryhmä, bentsodiatsepiinit, koska ne molemmat säätelevät aivojen välittäjäaineita. Beetasalpaajat ovat ylimääräinen ahdistuneisuuslääke, jota käytetään usein "tarpeen mukaan". Ne toimivat nopeasti ja vähentävät ahdistuksen fyysisiä oireita, kuten nopeaa sykettä, hikoilua ja vapinaa.

        Ahdistuneisuushäiriöt pahenevat aina ja johtuvat usein nimenomaisesti ahdistusta aiheuttavan kohteen tai tilanteen välttämisestä. Kognitiivinen käyttäytymisterapia auttaa potilasta muuttamaan pelottavia ajatuksiaan ja välttämään käyttäytymistään. Kognitiivisen käyttäytymisen terapeutit opettavat potilaitaan muuttamaan negatiiviset ajatuksensa ja tunteensa positiivisiksi ja erottamaan realistiset ja epärealistiset ajatukset. Järjestelmälliseen herkistymiseen kutsutulla prosessilla potilaat kehittävät pelkohierarkian asteikolla yhdestä kymmeneen yhä enemmän ahdistusta aiheuttavia tilanteita, jotka liittyvät heidän häiriöönsä. Alkaen hierarkiansa yhdestä tasosta (yleensä vain kuvittelemalla ahdistusta herättävän ärsykkeen) he laativat suunnitelman altistumisesta tälle tasolle. Kun he voivat suorittaa ensimmäisen tason ilman ahdistusta, he siirtyvät tasolle kaksi. He jatkavat työskentelyä tasojen läpi, kunnes se, mitä he pitivät eniten ahdistusta aiheuttavana tapahtumana (taso 10), voidaan suorittaa helposti ja he ovat voittaneet ahdistuksensa. Myös järjestelmällistä herkistymistä kutsutaan in vivo altistuminen, koska potilas altistuu suoraan "elämässä" ja hän voi sitten nähdä, että heidän pelkonsa uskomukset ovat vääriä tai liioiteltuja. Pohjimmiltaan CBT käsittelee ahdistuksen takana olevia ajatuksia ja tunteita ja on suunnattu muuttamaan ahdistusta ylläpitäviä uskomuksia (Wagner, 2002).

        Lapsen ahdistuneisuushäiriön hoitaminen voi verottaa perhettä. Riippumatta siitä, liittyykö vanhempien apu ammatilliseen terapiaan tai ahdistuneisuus ei ole saavuttanut tasoa, jossa ammattilaista tarvitaan, voidaan ahdistuksen voittamiseksi ottaa suuria askeleita, jos vanhempien tukea annetaan ja kotitalouteen tehdään muutoksia. "Lasten täytyy tuntea, että heitä kuunnellaan, ymmärretään ja tuetaan, mutta yhtä tärkeää on, että heitä kannustetaan rakentavasti ratkaisemaan ahdistuksensa ongelma sen sijaan, että he keskittyisivät siihen, kuinka pahalta heistä tuntuu" (Rapee, Wignall, Spence, Cobham ja amp Lyneham , 2008, s.110).

        Vanhemmat voivat motivoida lapsiaan palkitsemalla heidät kaikista saavutuksista, jotka he ovat saaneet aikaan ahdistuksestaan ​​riippumatta siitä, kuinka pieniä he ovat. On kuitenkin tärkeää, että vanhemmat noudattavat palkintojaan ja kiitostaan. Lisäksi vanhemmat ovat erittäin tärkeitä roolimalleja lapsensa elämässä ja huolettoman käyttäytymisen mallintaminen on merkittävää erityisesti nuorempien lasten kohdalla. Sen näkeminen, että vanhempi pysyy rauhallisena ja voittaa pelottavan tilanteen, inspiroi kaikenikäistä lasta tai nuorta mallintamaan vanhempiaan, jotta he voivat voittaa ahdistuksensa itse. Omien tunteiden hallitseminen on tärkeä osa huolestuneen lapsen kasvattamista, koska lapsen ahdistusten ymmärtäminen ja niiden ohittaminen voi väsyttää minkä tahansa vanhemman tunteita. Kun lapsi on pieni, vanhempien ja lasten välinen kommunikointi on vaikeaa:

        Toinen turhautuminen ahdistuneiden lasten vanhempiin on vaikeus kommunikoida lapsensa kanssa ahdistuksesta. […] Koska lapsella on vaikeuksia ilmaista abstrakteja pelkoja kielellä, nämä ahdistukseksi kutsutut abstraktit pelot ilmaisevat käyttäytymistään (tarttumista), havaittavia tunteita (itkua) ja jopa fyysisiä oireita (vatsakipuja, pahoinvointia, oksentelua). Lapsen ahdistuneisuus hämmentää vanhempia, mikä johtaa heihin enemmän turhautumista ja jopa vihaa, kun he yrittävät selvittää, mikä heidän lapsessaan on vialla. (Faraone, 2003, s.155)

        Kotitalousympäristö vaikuttaa merkittävästi myös lapsen ahdistukseen. Jokainen tarvitsee paikan, joka tuntuu turvalliselta ja rauhalliselta, ja tämä on välttämätöntä ahdistuneisuushäiriöstä kärsivälle. Riippumatta siitä, missä se on talossa tai pihalla, lapsi tarvitsee paikan rentoutumiseen. Rentoutustekniikoiden opettaminen ahdistuneelle lapselle on myös erittäin hyödyllistä. Laskeminen kymmeneen, visualisointi ja syvä hengitys ovat kaikki hyödyllisiä tekniikoita, jotka voivat antaa tunteen hallita oireita. Vanhemmat voivat varmistaa, että heidän lapsensa kofeiinisaanti on rajoitettu, ja kannustaa päivittäiseen liikuntaan, sekä tunnettuja tapoja hallita stressiä ja ahdistusta. Suositeltuja strategioita on auttaa ahdistuneen lapsen hallitsemaan aikansa hyvin ja suunnitella etukäteen aikoja, jolloin pelkojen ja ahdistusten on tarkoitus monimutkaista asioita.

        Tulevaisuuden suunnitteluun kuuluu usein lapsen saaminen kouluun vähäisin vaikeuksin ja menestyminen oppitunneilla siellä, koska kuten edellä todettiin, ahdistus häiritsee merkittävästi koulunkäyntiä ja suorituskykyä. Opettajat ovat yhtä tärkeitä kouluympäristössä kuin vanhemmat kotona, ja näiden kahden välinen tiheä kommunikointi ja yhteistyö ovat välttämättömiä oppilaan menestymisen kannalta.

        Aivan kuten ahdistunut lapsi tarvitsee oman "turvallisen paikan" kotona, sen saaminen koulussa voi myös olla erittäin lohdullista. Opettajat voivat työskennellä yhdessä lapsen ja vanhempien kanssa asettaakseen ohjeet tämän "turvallisen paikan" asianmukaisesta käytöstä, jotta lapsi voi etsiä lohtua, kun hänen ahdistuksensa tuntuu ylivoimaiselta. Pientä majoitusta tai muutoksia tietyillä koulupäivän alueilla voidaan tehdä helpottamaan ahdistusta ja välttämään sen provosointia. Jos sallit pieniä muutoksia tiettyihin tehtäviin, kuten kehotteiden, raporttien tai esitysten kirjoittamiseen, oppilas voi suorittaa vaaditut oppimistavoitteet ilman liiallista ahdistusta. Samoin kuin kotiympäristössä, kun oppilas suorittaa tehtävän säilyttäen ahdistuksensa hallinnan, on tärkeää, että opettaja tunnustaa ja ylistää tätä saavutusta. Lisäksi lapsen kehottaminen toteuttamaan kotona opetettuja rentoutumistekniikoita auttaa heitä saamaan yksityisesti hallinnan ja kääntämään sitten keskittymisensä takaisin koulutehtäviin. Häiritsevät toiminnot vievät huomion pois ahdistusta provosoivista ärsykkeistä, kun opettajat käyttävät niitä oikein, nämä toimet auttavat onnistuneesti helpottamaan koulupäivää ahdistuneelle oppilaalle. Ymmärtämällä oppilaan ahdistusten syyt opettaja voi helposti suunnitella vaihtoehtoisia toimintoja tarvittaessa, olipa kyseessä sitten muutettu tehtävä tai erityinen työ/tehtävä.

        Ahdistuneisuushäiriöistä kärsivät nuoret ovat valitettavan yleisiä nykymaailmassa. Olivatpa ne yhteiskunnallisten paineiden, traumaattisten tapahtumien tai lapsen biologisen rakenteen aiheuttamia, ne aiheuttavat lukuisia vaikeuksia, jotka kärsijän on voitettava voidakseen elää normaalia elämää. Nykyaikaisen yhteiskunnan etu ahdistuneisuushäiriöiden suhteen on uusi tietoisuus siitä, että nämä häiriöt ovat todellisia, vakavia ja parantavia. Vanhemmat ovat ensimmäinen askel auttaa lastaan ​​löytämään helpotusta. Kun he ovat hakenut tarvittaessa ammattiapua ja oppineet oikeat tekniikat ja muutokset kotona toteutettavaksi, vanhempien on ylläpidettävä läheistä suhdetta lapsensa opettajiin. Lapsen salliminen menestyä luokkahuoneessa on tärkeä osa hänen kasvuaan ja kehitystään, joka on saavutettava. Suurin osa opettajista on erittäin omistautunut kaikkien oppilaidensa hyvinvoinnille ja he voivat tehdä äärimmäisiä eroja huolestuneen lapsen elämässä. Nämä vaikutusvaltaiset aikuiset ahdistuneen lapsen elämässä voivat auttaa lasta menestymään peloissaan ja ahdistuksessaan. Vaikka heillä on tärkeä rooli auttaa lasta hallitsemaan ahdistustaan, he antavat hänelle apua, jota he todella tarvitsevat.

        Amerikan ahdistuneisuushäiriöt: Ahdistuneisuushäiriöt ovat todellisia, vakavia ja hoidettavissa. (2010). Haettu Anxiety Disorders Association of America -sivustolta: http://www.adaa.org/

        Bassett, L. (1995). Paniikista valtaan: Todistetut tekniikat ahdistuksesi rauhoittamiseksi valloittavat sinun pelkoja ja hallita elämääsi. New York: HarperCollins.

        Faraone, S. V. (2003). Puhu suoraan lapsesi mielenterveydestä: Mitä tehdä, kun jotain näyttää väärältä. New York: The Guilford Press.

        Foa, E. B., & amp; Andrews, L. W. (2006). Jos nuorellasi on ahdistus häiriö: Olennainen resurssi vanhemmille (P. Jamieson, toim.). New York: Oxford University Press.

        Gardner, J., & amp; Bell, A. H. (2000). Ahdistuksen, paniikin ja masennuksen voittaminen: uusia tapoja palauttaa itseluottamuksesi. Franklin Lakes, NJ: Uralehti.

        Goldman, W. T. (1999-2009). Lapsuuden ja nuorten ahdistuneisuushäiriöt. Sisään Keepkidshealthy.com on lastenlääkärin opas lastesi terveyteen ja turvallisuuteen. Haettu Keep Kids Healthy, LLC: n verkkosivustolta: http://www.keepkidshealthy.com/welcome/conditions/Anxiety_Disorders.html

        Lee, J. (1997). Selviytyminen ahdistuksesta ja paniikkikohtauksista. New York: The Rosen Publishing Group.

        Markway, B. G. ja Markway, G. P. (2001). Tuskallisen ujo: Kuinka voittaa sosiaalinen ahdistus ja saada takaisin elämäsi. New York: Thomas Dunne Books.


        Arvey, R. D. (1979). Epäoikeudenmukainen syrjintä työhaastattelussa: oikeudelliset ja psykologiset näkökohdat. Psykologinen tiedote, 86 736-765.

        Baltes, B. B., & amp Parker, C. P. (2000a). Muistin roolin selventäminen suorituskykyvihjeessä. Business and Psychology -lehti, 15 229-246.

        Baltes, B. B., & amp Parker, C. P. (2000b). Vähennetään suorituskykyodotusten vaikutuksia käyttäytymisarvioihin. Organisaatiokäyttäytyminen ja ihmisen päätöksentekoprosessit, 82 237-267.

        Bem, S. L. (1981). Sukupuolikaavateoria: Kognitiivinen tili sukupuolen kirjoittamisesta. Psykologinen katsaus, 88 354-364.

        Bodenhausen, G. B., & amp Macrae, C. M. (1996). Ryhmien välisen käsityksen itsesääntely: Stereotyyppien tukahduttamisen mekanismit ja seuraukset. Julkaisuissa C. M. Macrae, C. Stangor & amp; Hewstone (toim.), Stereotypioita ja stereotypioita (s. 227-253). New York: Guilford.

        Cacioppo, J. T., & amp Petty, R. E. (1982). Kognition tarve. Journal of Personality and Social Psychology, 42 116-131.

        Cardy, R. L., & amp; Kehoe, J. F. (1984). Arvioija valikoiva huomiointikyky ja arviointitehokkuus: Kognitiivisen tyylin vaikutus eriytymistarkkuuteen. Journal of Applied Psychology, 69 589-594.

        Cleveland, J. N., Stockdale, M., & amp; Murphy, K. R. (2000). Naiset ja miehet organisaatioissa: Seksi- ja sukupuolikysymykset työssä. Mahwah, NJ: Erlbaum.

        Cronbach, J. L. (1955). Prosessit, jotka vaikuttavat muiden ymmärtämiseen ja "oletettuun samankaltaisuuteen". Psykologinen tiedote, 52 177-193.

        Davison, H. K., & amp; Burke, M. J. (2000). Sukupuolinen syrjintä simuloiduissa työympäristöissä: Meta-analyyttinen tutkimus. Ammatillisen käyttäytymisen lehti, 56 225-248.

        Deaux, K., & amp Taynor, J. (1973). Miesten ja naisten kykyjen arviointi: Bias toimii kahdella tavalla. Psykologiset raportit, 32 261-262.

        Del Boca, F. K., & amp; Ashmore, R. D. (1980). Sukupuolistereotypiat ja implisiittinen persoonallisuusteoria. II. Piirteitä johtava lähestymistapa sukupuolistereotypioiden arviointiin. Seksin roolit, 6 519-535.

        Del Boca, F. K., Ashmore, R. D., & amp. McManus, M. A. (1986). Sukupuoleen liittyvät asenteet. Asiassa R.D. Ashmore & amp; F.K. Del Boca (toim.), Naisten ja miesten suhteiden sosiaalipsykologia: keskeisten käsitteiden kriittinen analyysi (s. 121-163). Orlando, FL: Academic Press.

        DeNisi, A., Cafferty, T., & amp; Meglino, B. (1984). Kognitiivinen näkemys suorituskyvyn arviointiprosessista: malli ja joitakin tutkimusehdotuksia. Organisaation käyttäytyminen ja ihmisen päätöksentekoprosessis, 33 360-396.

        Dobbins, G. H., Cardy, R. L., & amp; Truxillo, D. M. (1988). Arvioinnin tarkoituksen ja naisten stereotypioiden yksilöllisten erojen vaikutukset sukupuolieroihin suoritusarvioissa: Laboratorio ja kenttätutkimus. Journal of Applied Psychology, 73 551-558.

        Feldman, J. M., & amp; Lynch, J. G. (1988). Itse luotu pätevyys ja muut mittauksen vaikutukset uskomukseen, asenteeseen, aikomukseen ja käyttäytymiseen. Journal of Applied Psychology, 73 421-435.

        Fishbein, M., & amp; Ajzen, I. (1975). Usko, asenne, aikomus ja käyttäytyminen: Johdatus teoriaan ja tutkimukseen. Reading, MA: Addison-Wesley.

        Fiske, S. T. (1991). Yhteiskuntatutkimus oikeudenkäynnissä: Seksin stereotypiatutkimuksen käyttö Price Waterhouse vastaan ​​Hopkins. Amerikkalainen psykologi, 46 1049-1060.

        Fiske, S. T. (1998). Stereotypia, ennakkoluulot ja syrjintä. Sisään. D. T. Gilbert, S. T. Fiske ja amp.Lindzey (toim.), Sosiaalipsykologian käsikirja (s. 357-411). Cambridge, MA: McGraw-Hill.

        Fiske, S. T., & amp; Neuberg, S. L. (1990). Jatkuva malli vaikutelman muodostumisesta: Luokkapohjaisista yksilöllisiin prosesseihin tiedon, motivaation ja huomion funktiona. M. P. Zanna (toim.), Edistystä kokeellisessa psykologiassa (Vuosikerta 23, s. 1-108). San Diego, CA: Academic Press.

        Furnham, A., & amp; Duignan, S. (1989). Asenteiden johdonmukaisten tietojen valikoiva palauttaminen: Tutkimus sukupuolten eroista. Psykologia, 32 112-119.

        Glick, P., Zion, C., & amp; Neslon, C. (1988). Mikä välittää sukupuoleen perustuvaa syrjintää palkkapäätöksissä? Journal of Personality and Social Psychology, 55 178-186.

        Goldberg, P. A. (1968). Ovatko naiset ennakkoluuloisia naisia ​​kohtaan? Tapahtumat, 5 28-30.

        Gordon, M. E., Slade, L. A., & amp; Schmitt, N. (1986). "Toisen vuoden tiede" tarkasteltiin uudelleen: arvailusta empirismiin. Akatemian hallinta, 11 191-207.

        Gunderson, D. E., Tinsley, D. B., & amp; Terpstra, D. E. (1996). Empiirinen arvio vaikutelmanhallinnan harhaa: Suorituskyvyn arviointivirheen mahdollisuus. Sosiaalisen käyttäytymisen ja persoonallisuuden lehti, 11 57-76.

        Gutek, B. A., Cohen, A., & amp; Tsui, A. (1996). Reaktiot havaittuun sukupuolisyrjintään. Ihmissuhteet, 49 791-813.

        Hamner, W. C., Kim, J. S., Baird, L., & amp. Bigoness, W. J. (1974). Rotu ja sukupuoli määrittävät potentiaalisten työnantajien luokitukset simuloidussa työnäytteenottotehtävässä. Journal of Applied Psychology, 59 705-711.

        Jako, R. A., & amp; Murphy, K. R. (1990). Jakeluluokitukset, tuomioiden hajoaminen ja niiden vaikutus välittäjäsopimukseen ja luokituksen tarkkuuteen. Journal of Applied Psychology, 75 500-505.

        Kalin, R., & amp; Hodgins, D. C. (1984). Sukupuolipuolue ammatin soveltuvuuden arvioinnissa. Canadian Journal of Behavioral Science, 16 311-325.

        Locksley, A., Borgida, E., Brekke, N., & amp; Hepburn, C. (1980). Sukupuolistereotypiat ja sosiaalinen arviointi. Journal of Personality and Social Psychology, 39 821-831.

        Locksley, A., Hepburn, C., & amp. Ortiz, V. (1982). Sosiaaliset stereotypiat ja yksilöiden arvostelut: Esimerkki peruskoron virheellisyydestä. Journal of Experimental Social Psychology, 18 23-42.

        Macdonald, A. P. (1970). Tarkistettu mittakaava epäselvyyden sietokyvylle: Luotettavuus ja pätevyys. Psykologiset raportit, 26 791-798.

        Macrae, C. N., Milne, A. B., & amp; Bodenhausen, G. V. (1994). Stereotyypit energiaa säästävinä laitteina: Kurkistus kognitiiviseen työkalupakkiin. Journal of Personality and Social Psychology, 66 37-47.

        Martell, R. F. (1996). Mikä välittää sukupuolieroja työkäyttäytymisluokituksissa? Seksiroolit, 35 153-169.

        Martell, R. F., & amp; Guzzo, R. A. (1991). Työryhmän suorittamisen implisiittisten teorioiden dynamiikka: Milloin ja miten ne toimivat? Organisaatiokäyttäytyminen ja ihmisen päätöksentekoprosessit, 50 51-74.

        Martell, R. F., & amp; Willis, C. E. (1993). Tarkkailijan suorituskykyodotusten vaikutukset työryhmien käyttäytymisarvioihin: Muistivaste? Organisaation käyttäytyminen ja ihmisen päätöksentekoprosessis, 56 91-109.

        Martinko, M., & amp Gardner, W. (1983). Metodologinen katsaus sukupuoleen liittyviin pääsyn syrjintäongelmiin. Seksin roolit, 18 23-42.

        Maurer, T. J., & amp; Taylor, M. A. (1994). Riittääkö seksi itsessään? Tutkimus sukupuolten puolueellisuudesta suorituskyvyn arvioinnissa. Organisaatiokäyttäytyminen ja ihmisen päätöksentekoprosessit, 60 231-251.

        Mobley, W. H. (1982). Esimiehen ja työntekijän rodun ja sukupuolen vaikutukset suorituskyvyn arviointiin: Kenttätutkimus haitallisista vaikutuksista ja yleistettävyydestä. Johtamisen akatemian lehti, 25 598-606.

        Murphy, K. R., Garcia, M., Kerkar, S., Martin, C., & amp; Balzer, W. K. (1982). Tarkkailun tarkkuuden ja suorituksen arvioinnin välinen suhde. Journal of Applied Psychology, 67 320-325.

        Nelson, T. E., Acker, M., & amp; Manis, M. (1996). Voittamattomat stereotypiat. Journal of Experimental Social Psychology, 32 13-38.

        Nelson, T. E., Biernat, M. R., & amp; Manis, M. (1990). Päivittäiset perushinnat (sukupuolen stereotypiat): Voimakas ja joustava. Journal of Personality and Social Psychology, 59 664-675.

        Nieva, V. F., & amp; Gutek, B. A. (1980). Seksin vaikutukset arviointiin. Akatemian hallinta, 5 267-276.

        Pazy, A. (1986). Miespuolueiden puolueellisuus jatkuu, vaikka menestyksen syistä on samat tiedot. Organisaatiokäyttäytyminen ja ihmisen päätöksentekoprosessit, 38 366-377.

        Peters, L. H., Terborg, J. R., & amp Taynor, J. (1974). Naiset johtajien asteikolla: Mitta asenteisiin naisia ​​johtotehtävissä. Journal Supplement Abstract Service Catalog of Selected Documents in Psychology, 4 27.

        Pratto, F., & amp; Bargh, J. A. (1991). Stereotypia, joka perustuu ilmeisesti yksilöivään tietoon: Seksistreotypioiden luonne ja globaalit komponentit huomion ylikuormituksen alaisena. Journal of Experimental Social Psychology, 27 26-47.

        Pulakos, E. D., White, L. A., Oppler, S. H., & amp; Borman, W. C. (1989). Rotu- ja sukupuolivaikutusten tarkastelu suorituskykyluokituksissa. Journal of Applied Psychology, 74 770-780.

        Regents of the University of California v.Bakke. (1978). Yhdysvaltain lakiviikko, 49 4896.

        Rinehart, J. S., & amp Young, I. P. (1996). Opettajan sukupuolen ja pääasiallisen sukupuolen vaikutukset opettajan suoritusarvioihin. Journal of Personnel Evaluation in Education, 10 313-323.

        Robbins, T. L., & amp; DiNisi, A. S. (1993). Seksuaalisen puolueellisuuden valvojat suorituskyvyn arviointiprosessissa: Kognitiivinen analyysi. Johtamisen lehti, 19 113-126.

        Sauser, W. I., Evans, K. L., & amp Champion, C. H. (1979). Kaksisataaviisikymmentä skaalautunutta tapausta yliopiston luokkahuonekäyttäytymisestä. Paperi esiteltiin Southeastern Psychological Associationin vuosikokouksessa New Orleansissa.

        Seta, J. J., & amp; Seta, C. E. (1993). Stereotyypit ja kompensoivien ja korvaamattomien odotusten luominen ryhmän jäsenille. Persoonallisuus- ja sosiaalipsykologian tiedotteet, 19 722-731.

        Shaw, E. A. (1972). Negatiivisten stereotypioiden erilainen vaikutus työntekijöiden valinnassa. Henkilöstöpsykologia, 25 333-338.

        Sidanius, J., & amp. Crane, M. (1989). Työn arviointi ja sukupuoli: Yliopiston tiedekunnan tapaus. Journal of Applied Social Psychology, 19 174-197.

        Snyder, M., Campbell, B.H., & amp; Preston, E. (1982). Ihmisluontoa koskevien hypoteesien testaaminen: Sosiaalisten stereotypioiden tarkkuuden arviointi. Sosiaalinen kognitio, 1 256-272.

        Snyder, M., & amp. Gangestad, S. (1986). Itsevalvonnan luonteesta: arviointiasiat, pätevyysasiat. Journal of Personality and Social Psychology, 51 125-139.

        Swim, J., Borgida, E., Maruyama, G., & amp. Myers, D. G. (1989). Joan McKay vastaan ​​John McKay: Onko sukupuolistereotypioita puolueellisia arviointeja. Psykologinen tiedote, 105 409-429.

        Swim, J. K., & amp; Sanna, L. J. (1996). Hän on taitava, hän onnekas: meta-analyysi tarkkailijoiden ominaisuuksista naisten ja miesten menestyksille ja epäonnistumisille. Persoonallisuus- ja sosiaalipsykologian tiedotteet, 22 507-519.

        Thompson, D. E., & amp. Thompson, T. A. (1985). Tehtäväpohjainen suorituskyvyn arviointi sinityöpaikoille: rodun ja sukupuolen vaikutusten arviointi. Journal of Applied Psychology, 70 747-753.

        Watson, D., Clark, L., & amp. Tellegen, A. (1988). Positiivisten ja kielteisten vaikutusten lyhyiden mittausten kehittäminen ja validointi: PANAS -asteikko. Journal of Personality and Social Psychology, 54 1063-1070.

        Webster, D. M., & amp; Kruglanski, A. W. (1994). Yksilölliset erot kognitiivisen sulkemisen tarpeessa. Journal of Personality and Social Psychology, 67 1049-1062.

        Wegner, D. M. (1994). Ironiset mielenterveyden prosessit. Psykologinen katsaus, 101 34-52.

        Woehr, D. J., & amp; Lance, C. E. (1991). Paperi ihmiset vs. suora havainto: Laboratoriomenetelmien empiirinen tarkastelu. Journal of Organisational Behavior, 12 387-397.

        Yammarino, F. J., & amp; Dubinsky, A. J. (1988). Työntekijöiden vastaukset: Sukupuoli vai työhön liittyvät erot? Ammatillisen käyttäytymisen lehti, 32 366-383.


        Mikä on tilastollinen voima ja miksi sitä tarvitaan?

        Tilastollinen voima on todennäköisyys, että tutkimuksessasi havaitaan tilastollisesti merkitsevä ero toimenpiteiden välillä, kun todellinen ero on olemassa. Jos tilastollinen voima on korkea, todennäköisyys päättää siitä, että vaikutus on olemassa, on suuri. Teho on 1-β, missä β on todennäköisyys päätellä virheellisesti, ettei todellista olemassaoloa ole vaikutusta. Tämän tyyppistä virhettä kutsutaan tyypin II virheeksi. Kuten tilastollinen merkitsevyys, tilastollinen teho riippuu vaikutuksen koosta ja otoksen koosta. Jos toimenpiteen vaikutuskoko on suuri, tällainen vaikutus on mahdollista havaita pienemmillä otosmäärillä, kun taas pienempi vaikutuskoko vaatisi suurempia otoskokoja. Valtavat otoskoot voivat havaita eroja, jotka ovat melko pieniä ja mahdollisesti vähäpätöisiä.

        Menetelmiä tutkimuksen tehon lisäämiseksi ovat tehokkaampien toimenpiteiden käyttäminen, joilla on suurempia vaikutuksia, otoksen/kohteiden koon kasvattaminen, mittausvirheen vähentäminen (käytä erittäin päteviä tulosmittauksia) ja α -tason nostaminen, mutta vain jos Tyypin I virhe on erittäin epätodennäköinen.


        Katso video: Meton webinaari Ansioluettelo uuteen iskuun (Kesäkuu 2022).