Rasgo versus estado: el impacto diferencial de los rasgos de personalidad, los comportamientos de afrontamiento y las cogniciones en la depresión y la ansiedad

Hipótesis 1: El neuroticismo medido con (BFI-10), metacogniciones positivas, metacogniciones negativas y estrategias de afrontamiento inútiles (las tres últimas medidas con CAS-1), predecirán niveles más altos de depresión y ansiedad.

Pregunta de investigación 1: ¿Cómo y en qué medida se relacionan los diferentes rasgos medidos con BFI-10 relacionados con la depresión y la ansiedad en la muestra pandémica actual?

Pregunta de investigación 2: ¿Las variables de rasgo o estado están más fuertemente asociadas con los síntomas depresivos y de ansiedad? Esta pregunta se investigará utilizando correlaciones parciales en los análisis de regresión múltiple.

Análisis estadístico:

Se realizarán dos análisis de regresión jerárquica. 1) con PHQ-9 como variable dependiente; y 2) el segundo con GAD-7 en como variable dependiente. Ambos análisis incluirán las siguientes variables y los siguientes pasos: En el paso 1, las variables demográficas edad, género y educación se incluirán en el modelo. En el paso 2 dos, se incluirán las variables de rasgos (es decir, los cinco rasgos de personalidad medidos con BFI-10). En el paso final, se incluirán las tres variables de estado metacogniciones positivas, metacogniciones negativas (CAS-1) y estrategias de afrontamiento inútiles (CAS-1).

Se informarán las correlaciones parciales para cada análisis de regresión, presentando el tamaño del efecto de los predictores hipotéticos sobre la depresión y la ansiedad. Una correlación parcial (semiparcial) brinda la estimación menos sesgada y más fácil de interpretar de la fuerza de una relación predictiva (Dudgeon, 2016). Es la correlación entre el resultado y los aspectos del predictor único de todos los demás predictores. Como tipo de correlación, su tamaño puede evaluarse según los criterios de Cohen (1988): pequeña >=0,10, mediana >=0,30, grande >=0,50.

Ambos análisis incluyen las siguientes 5 variables predictoras de rasgos: Neuroticismo (BFI-10), Apertura (BFI-10), Conciencia (BFI-10), Extroversión-Introversión (BFI-10) y Amabilidad (BFI-10).

Las variables predictoras de estado son las mencionadas: metacogniciones positivas (subescala CAS-1); metacogniciones negativas (subescala CAS-1); conductas de afrontamiento inútiles (subescala CAS-1).

La multicolinealidad y otros supuestos estadísticos se comprobarán mediante examine. La multicolinealidad se evaluará con pautas comunes (VIF < 5 y Tolerancia > 0,2; Hocking, 2003; O'Brian, 2007).

Si se abordan análisis o preguntas adicionales en el próximo documento que no están especificados previamente en este protocolo registrado previamente, se definirán explícitamente como exploratorios.

Se realizarán análisis de sensibilidad y réplicas aleatorias de submuestras de los hallazgos principales luego de la selección de una muestra aleatoria de participantes que asegure una relación proporcional entre la muestra recolectada y la población adulta de Noruega.

Tamaño de muestra y cálculo de potencia:

El presente estudio es parte de un proyecto más grande cuya primera parte tiene como objetivo investigar las fuentes de información predictivas de la salud mental a través de análisis de regresión, y la segunda parte tiene como objetivo examinar las relaciones direccionales entre fuentes específicas de información y su centralidad a través de enfoques de sistemas complejos (es decir, análisis de red). En consecuencia, los cálculos de potencia se basan en la potencia necesaria para los análisis de red. Siguiendo las pautas de análisis de potencia de Fried & Cramer (2017), se recomienda que el número de participantes sea tres veces mayor que el número de parámetros estimados. Sin embargo, las recomendaciones más conservadoras de Roscoe (1975) para la investigación multivariada recomiendan un tamaño de muestra diez veces mayor que el número de parámetros estimados. Así, siguiendo estos dos enfoques respectivamente, se requieren entre 1305 y 4350 participantes. Los datos se recopilarán durante tres semanas, y los participantes se basan en una muestra representativa y aleatoria de adultos noruegos, seleccionados al azar y con las mismas oportunidades para participar en el estudio, proporcionando su consentimiento digital.

Datos perdidos:

El sistema TSD (Servicios para datos confidenciales), una plataforma utilizada en Noruega para almacenar datos confidenciales de personas, verifica oficialmente a los participantes a través de una especie de número de identificación nacional para otorgarles pleno derecho a retirar sus datos en cualquier momento, siguiendo el GDPR europeo (General Reglamento de Protección de Datos). En consecuencia, los participantes pueden retirar sus propios datos en cualquier momento. La encuesta incluye campos obligatorios de respuesta. La participación es voluntaria y es posible retirar los datos proporcionados en cualquier momento. Los investigadores no esperan que los participantes retiren sus datos y, por lo tanto, no esperan datos faltantes. Sin embargo, si los participantes retiran sus datos, los investigadores realizarán análisis de datos faltantes de última generación e investigarán si faltan datos al azar.