Traço versus estado: o impacto diferencial de traços de personalidade, comportamentos de enfrentamento e cognições sobre depressão e ansiedade

Hipótese 1: Neuroticismo medido com (BFI-10), metacognições positivas, metacognições negativas e estratégias de enfrentamento inúteis (as três últimas medidas com CAS-1) predizem níveis mais altos de depressão e ansiedade.

Questão de pesquisa 1: Como e até que ponto os diferentes traços relacionados medidos com o BFI-10 estão relacionados à depressão e ansiedade na atual amostra pandêmica?

Questão de pesquisa 2: As variáveis ​​de traço ou estado estão mais fortemente associadas aos sintomas depressivos e de ansiedade? Esta questão será investigada usando correlações de partes nas análises de regressão múltipla.

Análise estatística:

Serão realizadas duas análises de regressão hierárquica. 1) com PHQ-9 como variável dependente; e 2) o segundo com GAD-7 at como variável dependente. Ambas as análises contemplarão as seguintes variáveis ​​e os seguintes passos: No passo 1, serão incluídas no modelo as variáveis ​​demográficas idade, sexo e escolaridade. No segundo passo, as variáveis ​​de traço (ou seja, todos os cinco traços de personalidade medidos com o BFI-10) serão incluídos. Na etapa final, as três variáveis ​​de estado metacognições positivas, metacognições negativas (CAS-1) e estratégias de enfrentamento inúteis (CAS-1) serão incluídas.

Correlações parciais serão relatadas para cada análise de regressão, apresentando o tamanho do efeito dos preditores hipotéticos sobre depressão e ansiedade. Uma correlação parcial (semiparcial) fornece a estimativa menos tendenciosa e mais fácil de interpretar da força de uma relação preditiva (Dudgeon, 2016). É a correlação entre o resultado e os aspectos do preditor único de todos os outros preditores. Como um tipo de correlação, seu tamanho pode ser avaliado de acordo com os critérios de Cohen (1988): pequeno >=0,10, médio >=0,30, grande >=0,50.

Ambas as análises incluem as seguintes 5 variáveis ​​preditoras de traços: Neuroticismo (BFI-10), Abertura (BFI-10), Conscienciosidade (BFI-10), Extroversão-Introversão (BFI-10) e Amabilidade (BFI-10).

As variáveis ​​preditoras de estado são as mencionadas: metacognições positivas (subescala CAS-1); metacognições negativas (subescala CAS-1); comportamentos de enfrentamento inúteis (subescala CAS-1).

A multicolinearidade e outras suposições estatísticas serão verificadas usando examinados. A multicolinearidade será avaliada com diretrizes comuns (VIF < 5 e Tolerância > 0,2; Hocking, 2003; O'Brian, 2007).

Se quaisquer outras análises ou questões forem abordadas no próximo artigo que não estejam pré-especificadas neste protocolo pré-registrado, elas serão explicitamente definidas como exploratórias.

Análises de sensibilidade e replicações de subamostras aleatórias dos principais achados serão realizadas após a seleção de uma amostra aleatória de participantes que garantam uma proporção proporcional entre a amostra coletada e a população adulta da Noruega.

Tamanho da amostra e cálculo do poder:

O presente estudo faz parte de um projeto maior com a primeira parte visando investigar preditores de fontes de informação de saúde mental por meio de análises de regressão, e a segunda parte objetivando examinar as relações direcionais entre fontes específicas de informação e sua centralidade por meio de abordagens de sistemas complexos (ou seja, análise de rede). Consequentemente, os cálculos de energia são baseados na energia necessária para análises de rede. Seguindo as orientações de análise de poder de Fried & Cramer (2017), recomenda-se que o número de participantes seja três vezes maior que o número de parâmetros estimados. No entanto, recomendações mais conservadoras de Roscoe (1975) para pesquisas multivariadas, recomendam tamanho amostral dez vezes maior que o número de parâmetros estimados. Assim, seguindo estas duas abordagens, respectivamente, são necessários entre 1305 a 4350 participantes. Os dados serão coletados por três semanas e os participantes são baseados em uma amostra representativa e aleatória de adultos noruegueses, selecionados aleatoriamente e com oportunidades iguais de participar do estudo, fornecendo consentimento digital.

Dados ausentes:

O sistema TSD (Services for Sensitive Data), plataforma utilizada na Noruega para armazenar dados pessoais, verifica os participantes oficialmente por meio de uma espécie de número de identificação nacional para dar-lhes pleno direito de retirar seus dados a qualquer momento, seguindo o GDPR europeu (General Regulamento de Proteção de Dados). Assim, os participantes podem retirar seus próprios dados a qualquer momento. A pesquisa inclui campos obrigatórios de resposta. A participação é voluntária, sendo possível a retirada dos dados fornecidos a qualquer momento. Os investigadores não esperam que os participantes retirem seus dados e, portanto, não esperam dados perdidos. No entanto, se os participantes retirarem seus dados, os investigadores realizarão análises de dados ausentes de última geração e investigarão se os dados estão ausentes aleatoriamente.