Sten Score Method And Cluster Analysis: Identifying Respondents Vulnerable To Drug Abuse (Запись № 660233)

Подробно MARC
000 -Маркер
Поле контроля фиксированной длины 04513nla2a2200505 4500
005 - Идентификатор версии
Поле контроля фиксированной длины 20231030041658.0
035 ## - Другие системные номера
Идентификатор записи (RuTPU)RU\TPU\network\29304
035 ## - Другие системные номера
Идентификатор записи RU\TPU\network\29294
100 ## - Данные общей обработки
Данные общей обработки 20190515a2018 k y0engy50 ba
101 0# - Язык ресурса
Язык текста, звукозаписи и т.д. английский
102 ## - Страна публикации или производства
Страна публикации
105 ## - Поле кодированных данных: текстовые ресурсы, монографические
Кодированные данные о монографическом текстовом документе y z 100zy
135 ## - Поле кодированных данных: электронные ресурсы
Кодированные данные для электронного ресурса drcn ---uucaa
181 #0 - Поле кодированных данных: вид содержания
Код вида содержания i
182 #0 - Поле кодированных данных: средство доступа
Код средства доступа electronic
200 1# - Заглавие и сведения об ответственности
Основное заглавие Sten Score Method And Cluster Analysis: Identifying Respondents Vulnerable To Drug Abuse
Первые сведения об ответственности N. A. Lukianova, Yu. B. Burkatovskaya, E. V. Fell
203 ## - Вид содержания и средство доступа
Вид содержания
Средство доступа
300 ## - Общие примечания
Текст примечания Title screen
320 ## - Примечания о наличии в ресурсе библиографии/указателя
Текст примечания [References: p. 788-789 (17 tit.)]
330 ## - Резюме или реферат
Текст примечания In this article, the authors assess the methodological reliability of big data processing in sociological research. The authors compare sten score method and cluster analysis as methods of processing the results of socio-psychological tests aimed at identifying groups of young people potentially vulnerable to drug addiction. The survey was conducted in eight universities in a city in Siberia with a large student population where 22884 students aged from 18 to 25 were questioned. First, the obtained results were processed by using the sten score method. Then, cluster analysis was conducted to define a high-risk group of students having a propensity for drug consumption. Advantages and disadvantages of the two methods for processing a large sample of data are compared. The results of this comparison demonstrate that the cluster analysis method is the most appropriate method for this type of research as it produces statistically correct data. The use of cluster analysis makes it possible to work with any type of information, both qualitative and qualitative data. On the other hand, the sten scores method can only be applied in certain conditions, i.e. where the original distribution resembles a normal distribution; where some theoretical basis to expect normal distribution exists, and where there is certainty that the normalization group is sufficiently large and representative to be a true reflection of the population.
461 #0 - Уровень набора
Идентификатор записи (RuTPU)RU\TPU\network\11959
Заглавие The European Proceedings of Social & Behavioural Sciences (EpSBS)
463 #0 - Уровень физической единицы
Идентификатор записи (RuTPU)RU\TPU\network\29259
Заглавие Vol. 35 : Research Paradigms Transformation in Social Sciences (RPTSS 2017)
Сведения, относящиеся к заглавию International Conference, 18-21 May 2017, Tomsk, Russia
-- [proceedings]
Первые сведения об ответственности National Research Tomsk Polytechnic University (TPU) ; eds. I. B. Ardashkin [et al.]
Обозначение тома [P. 779-789]
Дата публикации 2018
610 1# - Неконтролируемые предметные термины
Предметный термин электронный ресурс
610 1# - Неконтролируемые предметные термины
Предметный термин труды учёных ТПУ
610 1# - Неконтролируемые предметные термины
Предметный термин sten score method
610 1# - Неконтролируемые предметные термины
Предметный термин cluster analysis
610 1# - Неконтролируемые предметные термины
Предметный термин drug use
610 1# - Неконтролируемые предметные термины
Предметный термин drug addiction
610 1# - Неконтролируемые предметные термины
Предметный термин sociological research
610 1# - Неконтролируемые предметные термины
Предметный термин statistical information
610 1# - Неконтролируемые предметные термины
Предметный термин кластерный анализ
610 1# - Неконтролируемые предметные термины
Предметный термин наркомания
610 1# - Неконтролируемые предметные термины
Предметный термин социологические исследования
610 1# - Неконтролируемые предметные термины
Предметный термин статистическая информация
700 #1 - Имя лица – первичная ответственность
Начальный элемент ввода Lukianova
Часть имени, кроме начального элемента ввода N. A.
Дополнения к именам, кроме дат specialist in the field of psychology and law
-- Professor of Tomsk Polytechnic University, Doctor of philosophy sciences
Даты 1971-
Расширение инициалов личного имени Natalia Aleksandrovna
-- stltpush
Идентификатор авторитетной/ нормативной записи (RuTPU)RU\TPU\pers\33131
701 #1 - Имя лица – альтернативная ответственность
Начальный элемент ввода Burkatovskaya
Часть имени, кроме начального элемента ввода Yu. B.
Дополнения к именам, кроме дат mathematician
-- associate Professor of Tomsk Polytechnic University, candidate of physico-mathematical Sciences
Даты 1973-
Расширение инициалов личного имени Yuliya Borisovna
-- stltpush
Идентификатор авторитетной/ нормативной записи (RuTPU)RU\TPU\pers\36259
701 #1 - Имя лица – альтернативная ответственность
Начальный элемент ввода Fell
Часть имени, кроме начального элемента ввода E. V.
Дополнения к именам, кроме дат specialist in the field of law
-- Associate Professor of Tomsk Polytechnic University
Даты 1975-
Расширение инициалов личного имени Elena Vladimirovna
-- stltpush
Идентификатор авторитетной/ нормативной записи (RuTPU)RU\TPU\pers\33614
712 02 - Наименование организации – вторичная ответственность
Начальный элемент ввода Национальный исследовательский Томский политехнический университет
Структурное подразделение Школа базовой инженерной подготовки
-- Отделение социально-гуманитарных наук
-- 8033
-- stltpush
Идентификатор авторитетной/ нормативной записи (RuTPU)RU\TPU\col\23512
712 02 - Наименование организации – вторичная ответственность
Начальный элемент ввода Национальный исследовательский Томский политехнический университет
Структурное подразделение Инженерная школа информационных технологий и робототехники
-- Отделение информационных технологий
-- 7951
-- stltpush
Идентификатор авторитетной/ нормативной записи (RuTPU)RU\TPU\col\23515
801 #2 - Источник записи
Страна RU
Организация 63413507
Дата составления 20190517
Правила каталогизации RCR
856 4# - Местонахождение электронных ресурсов и доступ к ним
Универсальный идентификатор ресурса http://dx.doi.org/10.15405/epsbs.2018.02.92
856 4# - Местонахождение электронных ресурсов и доступ к ним
Универсальный идентификатор ресурса http://earchive.tpu.ru/handle/11683/53272
090 ## - System Control Numbers (Koha)
Koha biblioitem number (autogenerated) 660233
942 ## - Добавленные элементы ввода (Коха)
Тип документа Computer Files

Нет доступных единиц.