노인의 신체 이미지에 대한 심리사회적 개입 검증: 실험적 디자인

요약

이 실험적인 내정간섭은 노인의 신체 만족을 검사합니다. 목표는 다른 일반적인 프로그램과 특정 개입을 비교하고 50 세 이상의 사람들의 신체 만족도를 개선하기위해 더 효과적인 결정입니다.

초록

대부분의 사람들에 대 한, 신체 만족 긍정적인 자기 개념 및 자부심을 개발 하는 것이 중요 하다, 따라서, 그것은 정신 건강 및 복지에 영향을 미칠 수 있습니다. 이 아이디어는 젊은 사람들과 함께 테스트 되었습니다., 하지만 아무 연구 연구 는 신체 이미지 개입 사람들이 나이 때 유용 여부를 탐구. 이 연구는 노인을 위해 설계된 특정 프로그램 (IMAGINA 특정 신체 이미지 프로그램)을 검증합니다. 이것은 두 개의 단을 비교하는 실험 처리 전후에 바디 만족에 집중하는 주제 와 내 비교와 혼합된 실험 디자인을 채택해서 행해합니다. 이 실험 방법론을 사용하면 176 명의 그룹에서 개입의 효과를 식별 할 수 있습니다. 바디 셰이프 설문지(BSQ)로 얻은 점수는 종속 변수였으며 IMAGINA 프로그램은 독립적인 변수였습니다. 연령, 성별, 관계 상태, 계절 및 거주 환경은 통제 된 변수였습니다. 두 프로그램 사이의 신체 만족도에 상당한 차이가 있었다, IMAGINA와 더 나은 결과를 얻기. 통제된 변수는 처리 보다는 훨씬 더 적게 중요한 효력이 있었습니다. 따라서 여기에 제시된 것과 유사한 내정간섭을 통해 노인의 신체 만족도를 향상시킬 수 있다.

서문

서구 사회에서, 좋은 찾고, 건강하고, 젊은 느낌, 적합, 다른 사람과 상호 작용, 성공, 자부심과 자부심의 핵심 요소가되는 것이 매우 중요합니다. 한 사람이 자신의 몸에 얼마나 만족하는지, 특히 신체가 어떻게 느끼는지, 인식하고, 상상하고, 신체 ^{기능하는 것에} 반응하는지에 따라 달라집니다^1,2. 이 정의에 따라 이 구문 내에서 두 가지 질적으로 다른 치수를 식별할 수 있습니다. 한편으로는 신체 자체의 크기, 모양 및 비율을 평가하는 데 의존하는 지각 치수가 있습니다. 다른 한편으로는, 이 연구의 주제인 인지 정서적 도메인 (즉, '바디 만족도'³)가 있습니다.

본질적으로, 신체 만족도는 자신의 외모의 수용의 정도⁴, 이 평가는 다른 사람과 상호 작용에 대한 개인적인 신뢰를 증가 할 때 부정적인 긍정적 인 자신감에 영향을 미치는 경우 나쁜^5,6. 전통적으로, 사람이 나이를 타고 삶의 마지막 단계에 들어갈 때 (중년의 컷오프 지점으로 50 세 복용) 신체 이미지 우려가 크게 감소하는 것으로 간주되었습니다. 즉, 사춘기^{와 청소년의} 전신 이미지에 대한 지각 왜곡이 노인^9,10에서 드물다고 합니다. 그 이유는 우려의 초점이 체중과 체력에서 건강 및 신체적 쇠퇴의 부족과 관련된 다른 중요한 신체적 결함으로 이동하기 때문입니다.

이 라인에서, 과학 문헌은 노인의 외모에 대한 주요 관심사가 노화의 징후에 초점을 맞추고 있음을 보여 주었다, 피트니스의 손실 등, 주름과 노화 피부, 탈모와 회색 머리, 몸 냄새, 다른 사람의 사이에서^11,12. 또한 이러한 노화 징후의 인식은 사람들이 노화를 점진적으로 인식할 수 있게 되어 외모의 변화와 악화를 받아들이는 데 도움이 되기 때문에 진화적이고 적응적인 역할을 한다고 주장해 왔습니다. 이것은 옳을 지라도, 노화 인식이 신체 만족도에 부정적인 영향을 미친다는 것은 사실이 아닙니다. 헛되지 않는, '중년 위기'의 광범위한 현상은 사람이 노화하고 있다는 것을 깨닫기 시작하는 티핑 포인트를 의미하며, 어떤 경우에는 제대로 해결되지 않으면 개인의 웰빙과 정신 건강을 방해 할 수있는 우울한 증상을 경험하는 것과 함께 제공됩니다 ^11,13.

노화 인식에서 파생 된 심리적, 정서적 의미는 연구되었다¹⁴. 그런 의미에서, 외모의 악화는 누군가가 노인의 도착에 대해 경험할 수있는 가장 명백한 징후로 간주되었습니다¹⁵. 이것은 무관하고 저평가 된 사회적 역할 ¹⁶을 하는 느낌과 결합됩니다. 따라서 '노인'으로서의 자기 식별은 새로운 한계와 불리한 상황을 점진적으로 받아들이는 것과 돌이킬 수 없는 관련이 있습니다. 따라서 노인은 불안, 스트레스 또는 우울증과 같은 어려움과 정서적 문제를 경험하기 시작합니다. 곧, 사람은 노화와 관련된 신체적 한계를 제대로 받아들이지 면서 부정적인 사회적 역할로 스스로 식별 할 수 있습니다^17,18.

청소년과 청소년과 같은 다른 연령대에서는 개입 프로그램으로 만족도와 신체 이미지가 개선될 수 있는 것으로 알려져 있습니다^1,19. 이것의 예는 마간토에 의해 현금 (1997)²⁰ 및 PICTA (신체 이미지와 스페인어섭식 장애에 대한 예방 프로그램)의 잘 알려진 내정간섭입니다, 델 리오와 로이즈 (2002)²¹, 뿐만 아니라 몇 가지 더 최근의 프로그램 (킬펠라 외, 2016)²², 할리웰 외. (2016)²³, 맥케이브 외.(2017)²⁴ 또는 베일리, 감마지와 반 잉겐 (2019)²⁵ . 그러나, 그들 중 누구도 성숙한 사람들을 표적으로 하고 이 연구 결과가 검증하는 것을 목표로 하는 'IMAGINA'에게 불린 산체스-카브레로 (2012)²⁶에 의해 개발된 내정간섭을 제외하고, 주로 여성에 집중하지 않습니다. 신체 이미지에 대한 치료 적 개입이 자기 수용에 기여하고 젊은 이들의 긍정적 인 자아를 개발할 수 있다고 가정해 봅시다. 그것을 적용하지 않고 자신의 몸에 급진적 인 변화에 직면 노인에 개입에 대한 이유가 없다27,28,29.

실험 설계는 인과 관계를 결정하고 치료 개입이 개선을 생성하는지 여부를 평가하기위한 가장 효과적인 방법론입니다. 첫째, 개입 변수의 나머지 부분에서 개입 효과를 격리 할 필요가있다, 사회 과학에서 영향을 미칠 수있는 요인이 거의 무수하기 때문에 사회 과학에서 매우 비용이 많이 들고 복잡 뭔가. 둘째, 또한 사후 처리 비교, 대조군과 실험군 간의 비교, 제어 및 치료 조건에서 참가자의 무작위화, 그리고 가장 관련성이 있는 개입 변수에 대한 연구가 필요합니다. 따라서, 본 실험은 두 가지 주요 목표를 따릅니다: (1) 일반적인 프로그램(비특이적)에서 얻은 진전에 비해 신체 만족도의 특정 프로그램에 등록하는 50세 이상의 사람들의 신체 이미지 만족도 향상을 분석하는 것; (2) 연령, 성별, 관계 상태, 참여 시기, 수도권 또는 시골 거주지에서의 생활 등 신체 만족도와 개입 변수간의 관계를 조사한다.

프로토콜

위원회는 알폰소 X 엘 사비오 대학의 과학 행위와 윤리에 관한 의정서를 검토했습니다. 또한 연구팀 외부의 과학자 그룹이 완전한 실험 과정을 확인하고 승인했습니다. 연구에 참여할 수 있도록 헬싱키³⁰ 선언서에서 권고한 대로 프로그램에 등록할 수 있는 정보에 입각한 동의서에 서명해야 했습니다. 등록하기 전에, 참가자 중 누구도 개입으로 인한 심리적 스트레스 나 해를 겪지 않을 것이라는 것을 확인했습니다.

1. 현장 학습 수행

참고: 실험 설계는 주제 간 측정(실험 및 제어 그룹) 및 치료 전후의 반복적인 측정과 혼합 된 설계를 따릅니다. 이러한 실험설계를 통해 치료 전후의 신체 만족도를 측정했기 때문에 개별적인 차이와 관련된 다른 변수로부터 치료 효과(특정 신체 만족도 프로그램에서 얻은 결과)를 분리할 수 있다. 연구 결과는 또한 개입 도중 조작 효력을 격리하는 비 특이적인 내정간섭 프로그램 (대조군)에 참가할 때 무슨 일이 있었는지와 처리를 비교합니다. 참가자는 실험 및 제어 조건에 무작위로 할당되어 실험을 수행할 최적의 조건을 보증했습니다.

1. 연구 도구 선택
   1. 연구의 목표에 적합한 노인의 신체 이미지를 개선하기위한 심리 사회적 프로그램을 선택합니다. 이 경우 선택된 옵션은 모든 요구 사항을 충족하기 때문에 산체스 카브레로(2012)²⁶의 IMAGINA 프로그램이었습니다.
      참고: 실험 용 악기를 선택하는 기준은 다음과 같은 것이었습니다: (1) 신체 만족을 위해 특별히 프로그램이어야 했습니다. (2) 노인에게 완벽하게 적응해야 한다. (3) 참가자 간의 사회적 상호 작용을 강조하는 그룹 프로그램이어야 한다. (4) 각각 60-120분의 6~10회의 세션을 지속해야 하므로 과도 및 행동 변화를 일관되게 달성할 수 있습니다.
   2. 노인이 필요한 모든 조건을 충족하고 제어 비교 역할을하는 그룹에서 일할 수있는 일반적인 심리 사회적 프로그램을 선택합니다. 이 실험에서, 프로그램은 '건강한 노화를 촉진: 일관된 건강', 그것은 사용할 수있는 최선의 선택이었기 때문에 스페인 적십자³¹에 의해 실행.
      참고: 제어 프로그램을 선택하는 기준은 (1) 신체 이미지에 초점을 맞추지 않고 긍정적인 사회적 상호 작용을 기반으로 구축해야 한다는 것입니다. (2) 그룹에서 작업할 수 있도록 설계되어야 합니다. (3) 노인에게 적절해야 한다. (4) 실험적 개입 프로그램과 유사한 일정이 있어야 한다.
   3. 노인의 신체 이미지 만족도를 평가하기 위한 과학 기기를 선택하십시오. 쿠퍼, 테일러, 쿠퍼, 페어번 (1987)³³에 의해 바디 모양 설문지 (BSQ)는 연구 목표에 가장 적합한 도구로 간주되었다.
      참고: 노년기에 신체 만족도를 평가하기 위해 과학적 기기를 선택하는 기준은 (1) 동료 검토 및 출판 된 도구여야한다는 것입니다. (2) 신체 만족도를 측정하고 다른 과학 기기와 수렴타당성을 가지고 있습니다. (3) 그것은 스페인 인구에 대 한 스페인어로 번역 하 고 확장 해야 하는 노인 인구에 적응 하는 짧고 간단 해야 합니다.3.
   4. 설문지(보충 파일 1)를 디자인하여 모든 인구 통계 학적 데이터를 수집하고 이 연구에서 제어 할 변수를 개입합니다.
      참고: 연령, 성별 및 관계 상태에 관한 사회인구 통계 학적 데이터는 임시 특정 설문지로 수집되었습니다. 나이는 정량적 및 이산 변수로 처리되었고 나머지는 이분모적 범주변수로 처리되었습니다. '올해의 계절'과 '거주 환경'에 관해서는, 이 정보는 실험을 담당하는 연구원에 의해 등록되었습니다.
2. 샘플링 방법
   1. 다른 위치에 있는 노인을 위한 단체 지원의 심리사회적 프로그램을 수행하는 비영리 단체(NGO)의 협력을 요청하십시오.
   2. 실험 및 제어 심리 사회 프로그램을 적용하려면 10 개의 다른 위치를 선택합니다. 그 중 절반은 시골(주민 1,000명 미만)에 살았으며, 나머지 절반은 대도시와 도시에 살았습니다.
3. 실험 및 제어 개입 적용
   1. BSQ의 전처리 측정을 수행합니다. 개별 대책은 종이와 펜으로 모였지만 참가자들은 클러스터 그룹과 같은 공간에 있었습니다.
   2. 10개 지역에서 심리사회 프로그램(제어 및 실험)의 8회 이상의 세션을 수행하십시오.
      참고: 이 프로그램은 여름과 겨울이라는 두 가지 계절에 같은 사람의 감독하에 있었습니다. 두 경우 모두, 활동은 저녁에 이루어졌다, 4 주, 일주일에 두 번. 두 프로그램 모두 참가자들이 그룹으로 일하면서 장난기 넘치는 활동과 사교 모임을 통해 참가자들의 철수를 대폭 줄였다.
   3. BSQ의 후처리 측정값을 수집합니다.
      참고: 개별 신청서는 종이와 펜으로 모였지만 참가자들은 클러스터 그룹과 같은 방에 있었습니다. 세션을 마친 직후에 이루어졌습니다. BSQ는 모든 세션에 오지 않은 개인에게 적용되지 않았습니다. 따라서 최종 분석에서 샘플의 10%의 결과가 생략되었습니다.

2. 현장 연구에서 얻은 데이터를 디지털화

1. 통계 소프트웨어를 열고 파일 메뉴 | 새로운 | 데이터를 클릭한 다음 변수 보기(그림 1)로 이동하여 표 1에 표시된 다음 변수 각각에 대한 통계 변수를 만듭니다.

변수 이름	형	값	치수를 재다	묘사
BSQ 전처리 측정	숫자	34-204	저울	전처리에서 얻은 수치 결과
BSQ 사후 치료	숫자	34-204	저울	측정 후 처리에서 얻은 수치 결과
실험 조건	이분모 변수	{0, CONTROL} / {1, 실험}	명목상	참가자가 실험 또는 제어 상태에 있었는지 여부
성별	이분모 변수	{0, 남자} / {1, 여자}	명목상	참가자의 생물학적 성별
연령	숫자	50-85	저울	참가자의 연령은 수년 만에 측정되었습니다.
안정적인 관계 상태	이분모 변수	{0, 현재 파트너와 함께} / {1, 현재 파트너 없이}	명목상	참가자가 공식적인 관계에 있는지 여부
거주 환경	이분모 변수	{0, 농촌} / {1, 도시}	명목상	참가자가 시골(1,000명 미만의 지역) 또는 수도권(1,000명 이상의 주민)에 거주하든 그렇지 않든
개입의 계절	이분모 변수	{0, 콜드} / {1, 웜}	명목상	겨울이나 여름에 치료가 이루어졌는지 여부

표 1: 연구 통계 변수의 주요 특성입니다. 디지털화 프로세스에서 연구 변수의 주요 특성에 대한 자세한 설명입니다.

그림 1: 변수 데이터를 통계 소프트웨어 패키지로 가져오는 방법. (1) 데이터 아이콘을 클릭합니다. (2) 가변 보기 아이콘을 클릭합니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

2. 통계 소프트웨어(그림 2)의 데이터 뷰로 이동하여 각 참가자에 대해 BSQ 테스트의 사전 및 사후 측정값의 데이터를 입력합니다. 설문지의 인구 통계학적 및 기여 데이터와 동일한 작업을 수행합니다.
   참고: BSQ로 얻은 결과와 연구의 사회 인구 통계 학적 데이터에 관한 정보는 종이와 펜으로 수집되었기 때문에 하나씩 디지털화할 필요가 있었습니다.
   1. 통계 소프트웨어에서 사전 BSQ 측정과 사후 BSQ 측정(테스트로 얻은 데이터)의 차이로 새 변수를 만듭니다. 이렇게 하려면 변환 | 변수를 계산하고 팝업 메뉴에서 대상 변수 간격에 이름을 할당한 다음 메뉴 유형 및 레이블 에서 사전 처리 변수를 선택한 다음 숫자 표현식 간격으로 이동한 다음 계산기의 빼기 아이콘(-)을 클릭합니다.
   2. 그런 다음 유형 및 레이블 메뉴에서 처리 후 변수를 선택하고 다시 숫자 표현식 간격으로 이동합니다. 마지막으로 확인을 클릭한 다음 사전 측정과 사후 측정의 차이를 차지하는 변수가 생성됩니다(그림 3).

그림 2: 통계 소프트웨어 패키지로 연구 데이터를 가져오는 방법. 데이터 보기 아이콘을 선택합니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

그림 3: 통계 소프트웨어에서 BSQ 테스트의 사전 및 사후 측정 의 차이로 새 변수를 만드는 방법. (1) 변환을 클릭| 컴퓨트 변수; (2) 대상 변수 간격에 숫자를 할당하는 행위 (3) 메뉴 유형 및 레이블에서 처리 전 변수를 선택합니다... 숫자 표현식 간격으로 이동합니다. (4) 계산기에서 뺄셈 아이콘(-)을 클릭합니다. (5) 유형 및 레이블 메뉴에서 후처리 변수를 선택하고 숫자 표현식 간격으로 이동; (6) 확인 아이콘을 클릭합니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

3. 통계 분석

1. BSQ 측정의 신뢰성과 일관성을 살펴보고 통계 소프트웨어 패키지로 인트라클래스 상관 관계 계수(ICC)를 다시 테스트합니다.
   1. 이를 위해 분석 메뉴를 | 선택 합니다. 스케일 | 안정성 분석, 실험에 사용된 전처리 BSQ 측정을 신뢰성 분석 대화 상자로 이동합니다.
   2. 통계를 클릭하고 클래스 내 상관 관계 계수와 양방향 혼합 및 일관성 옵션을 선택합니다. 마지막으로 OK 아이콘을 클릭하여 원하는 출력을 생성합니다(그림 4).

그림 4: 설문지의 내부 일관성을 평가하는 방법. 메뉴 분석 | 선택 스케일 | 신뢰성 분석. (1) 실험에 사용된 변수를 신뢰성 분석 대화 상자로 이동; (2) 확인 아이콘을 클릭합니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

참고: 전처리 및 사후 처리 BSQ 측정은 우수한 신뢰성과 일관성 값(ICC=0.916)을 가했습니다.

2. 통계 소프트웨어 패키지로 설명 분석을 실행합니다. 정량적 변수 'BSQ 전처리', 'BSQ 사후처리', '사전 포스트 차이'에 대한 산술 평균 및 표준 편차(SD)와 같은 설명 통계로 시작합니다. 먼저 전 세계적으로 연구에 포함된 다른 변수의 각 범주를 고려합니다. 마지막으로 범주형 개입 및 제어 변수의 주파수 분포를 연구합니다.
   1. 이 분석을 수행하려면 메뉴 분석 | 선택합니다. 설명 통계 | 주파수 및 출력 후 | 분석 설명 통계 | 설명(그림 5). 범주 변수의 각 조건에 대한 정량적 변수의 설명 통계를 지정하려면 메인 메뉴에서 옵션 분할 파일을 선택하고 팝업 메뉴에서 분석할 범주 변수를 선택하고 '그룹별 출력 구성'옵션을 선택합니다. 그런 다음 확인을 클릭합니다(그림 6).
   2. 연구에서 고려되는 각 범주변수(실험 조건, 연도 시간, 성별, 결혼 여부 및 거주지)에 대해 이 과정을 반복합니다.

그림 5: 데이터의 설명 분석을 수행하는 방법. 메뉴 분석 | 선택 설명 통계 | 주파수 및 출력 후 | 분석 설명 통계 | 설명. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

그림 6: 제어된 명목 개입 변수의 각 조건에 대해 정량적 변수의 설명 통계를 지정하는 방법. (1) 분할 파일 아이콘을 클릭하는 방법; (2) 분석할 범주변수를 선택하고 그룹별로 출력을 구성하는 옵션을 선택합니다. (3) 확인 아이콘을 클릭 합니다 . 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

3. 두 조건(주제 간 IV 효과)에 참여하기 전과 후에 신체 이미지를 검사하기 위해 통계 소프트웨어 패키지와 함께 쌍을 이루는 샘플 학생의 t-테스트를 수행합니다.
   1. 이를 위해 메뉴 분석 | 선택 | 의미 비교 쌍을 이루는 샘플 t-Test, 그리고 쌍샘플 t-test 대화 상자에, BSQ 전처리 및 BSQ 후처리를 변수 1 과 2로 두어 (그림 7).
   2. 각 범주 변수(실험 조건, 성별, 결혼 상태, 연도 및 거주지)에 따라 쌍을 이루는 샘플 학생의 t-test를 지정하려면 메인 메뉴에서 분할 파일 옵션을 선택하고 팝업 메뉴에서 '그룹별 출력 구성'을 선택하고 OK(그림 6)를 클릭합니다.
   3. 각 명목 변수(연도, 성별, 결혼 여부 및 거주)에 대한 각 분석 전에 이 과정을 반복합니다.

그림 7: 쌍을 이루는 샘플 학생 t-테스트 분석을 수행하는 방법. (1) 메뉴 분석 | | 의미 비교 쌍을 이룬 샘플 t-테스트; (2) BSQ 전처리 및 BSQ 후처리를 가변 1 및 2로 넣어; (3) 확인 아이콘을 클릭 합니다 . 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

4. 통계 소프트웨어 패키지로 단방향 ANOVA 분석을 수행하여 각 프로그램(그룹 간 IV 효과), 성별, 관계 상태, 연도 및 거주 장소의 효과를 확인합니다.
   1. 이를 위해 메뉴 분석 | 선택 | 의미 비교 단방향 ANOVA(도 8)와 일방향 ANOVA 대화 상자에는 변수 BSQ 전처리, BSQ 사후 처리 및 종속 목록및 실험 상태 변수를 인자로 넣어.
   2. 각 명목 변수(실험 조건, 성별, 관계 상태, 연도 및 거주지)에 대해 이 프로세스를 반복합니다. 출력은 Snedecor의 F 분포 (분산의 비 고려 평등)와 수단을 비교하여 BSQ 전처리, BSQ 사후 처리 및 사전 포스트 차이의 통계적 유의성을 보여줍니다.

그림 8: 단방향 ANOVA 분석을 수행하는 방법. (1) 메뉴 분석 | 선택 | 의미 비교 편도 ANOVA; (2) 변수 BSQ 전처리, BSQ 사후 처리 및 종속 목록에서 사전 포스트 차이를 넣어, 및 실험 상태 변수를 인자로; (3) 확인 아이콘을 클릭 합니다 . 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

5. 필라이의 추적 및 Wilks의 Lambda 통계를 사용하여 통계 소프트웨어 패키지로 반복 측정 ANOVA 분석을 수행하여 독립적인 변수의 그룹 간 효과의 반대및 상호 보완적인 결과를 제공합니다.
   1. 이를 위해 메뉴 분석 | 선택 일반 선형 모델 | 반복조치 및 반복측정대화 상자에서 제목 내 요소 이름 상자(예: PRE-POST)에 이름을 할당하고 레벨 수 상자에 '2'를 넣고 BSQ 를 넣습니다. 마지막으로 '정의' 아이콘을 클릭하여 변수 선택 상자로 전환합니다(그림 9).
   2. 해당 팝업 메뉴 내에서, 시험 BSQ의 사전 및 사후 측정값을 내과목 변수로, 주제 간 요인(들)으로 의한 실험 조건 및 모든 사회인구학적 변수(연도, 성별, 연령, 결혼 여부 및 거주 환경)를 Covariates로 선택합니다.
   3. 분석 결과를 얻기 전에 모델을 클릭하고 '전체 계수'를 선택합니다. 그런 다음 '옵션'으로 이동하여 '효과 크기 추정'을 선택합니다( 그림 10 참조). 마지막으로, 전체 과정을 반복하지만 모델에서 '전체 요소'를 선택하는 대신 이 목적을 위해 아이콘 'By *'를 사용하여 변수 '조건'과 모든 사회 인구 통계 변수 (연도, 성별, 연령, 결혼 상태 및 거주 환경)를 결합하여 '사용자 정의 용어 구축'옵션을 선택합니다.

그림 9: 반복측정값 ANOVA 분석을 구성하는 방법. (1) 메뉴 분석 | 선택 일반 선형 모델 | 반복조치; (2) 제목 내 요인 이름 상자에 이름을 할당하는 단계; (3) 레벨 수 상자에 '2'를 넣고 아이콘 추가 를 클릭합니다. (4) 측정 이름 상자에 BSQ를 넣고 추가 아이콘 을 클릭; (5) 정의 아이콘을 클릭합니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

그림 10: 반복측정값 ANOVA 분석을 수행하기 위해 변수를 선택하는 방법. 시험 BSQ의 사전 및 사후 측정값을 피험자 내 변수로 선택하고 실험 조건을 피험자 계수(들)로 선택합니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

결과

실험 연구는 주제 측정 (실험 및 제어 그룹) 및 치료 전후반복 측정과 혼합 된 설계를 따랐다.

산체스 카브레로(2012)²⁶의 IMAGINA 프로그램은 스페인 노인의 신체 이미지 만족도를 높이기 위한 실험치료프로그램으로 선정되었다. 8개의 그룹 세션이 각각 90-120분동안 진행되는 데 다이내믹하고 적극적인 참여, 팀워크 및 개별 적인 반영이 필요한 활동을 사용하여 ?...

토론

이 실험 작업은 개입 전후의 만족도 값을 검토하고 실험 및 비 실험 그룹을 비교하여 노인의 신체 만족도 프로그램에 참여하는 긍정적인 결과를 지원합니다. 또한 다른 개입 변수의 제어는 얻어진 결과의 신뢰성과 유효성을 향상시킵니다.

프로토콜의 가장 중요한 단계는 제어 그룹에 적용된 프로그램의 선택이었습니다. IMAGINA ^program26에 의해 생성된 효과를 ?...

자료

Name	Company	Catalog Number	Comments
Body Shape Questionnaire (BSQ)	International Journal of Eating Disorders	1987	Body Shape Questionnaire (BSQ) developed by Cooper, Taylor, Cooper, and Fairburn (1987), which was adapted and scaled to Spanish participants by Raich et al. (1996). This is a self-report of 34 items following a Likert scale that goes from 1 (never) to 6 (always). The final score ranges from 34 to 204 and scoring above 110 indicates dissatisfaction and discomfort with physical appearance (Cooper et al., 1987). It is a reliable instrument since several studies have reported Cronbach’s α between 0.95 and 0.97. Also, the BSQ has good external validity, i.e., it is convergent with other similar tools, such as the Multidimensional Body Self-Relations Questionnaire, MBSRQ (Cash, 2015) and the body dissatisfaction subscale of the Eating Disorders Inventory, EDI (Garner, Olmstead, and Polivy, 1983).
IMAGINA: programa de mejora de la autoestima y la imagen corporal para adultos	Sinindice	2012	IMAGINA Program was meant to be a therapeutical tool to increase a body image satisfaction of older adults in Spain. It has eight group-sessions of 90-120 minutes duration each, aiming at entertaining and engaging participants. Body image and self-esteem are expected to improve through social participation, communication, body image workshops, and healthy nutrition information.
Statistical Package for the Social Sciences (SPSS)	IBM	24	Software package used in statistical analysis of data