Почему банки не объясняют причины отказа в кредите

Вам отказано в кредите. Такой «исчерпывающий» ответ получают сегодня почти две трети российских заемщиков – физических лиц при попытке оформить любую банковскую ссуду, от кредитной карты до ипотеки. При этом о причинах отказа несостоявшиеся заемщики могут только догадываться, поскольку никакой конкретики в своих ответах банки не сообщают.

Повысить информированность банковских клиентов попытались законодатели: в конце октября 2020 г. в Госдуму был внесен законопроект, обязывающий кредиторов предоставлять «отказникам» мотивированное объяснение причин. По мнению авторов документа, это знание поможет людям устранить причины отказов. Банкиры с этой позицией не согласились, попросив оставить в силе текущую практику. С соответствующим письмом к главе комитета Госдумы по финансовому рынку Анатолию Аксакову обратилась Ассоциация банков России. Там уверены, что обязанность раскрывать причины отказов никак не поможет заемщикам, но создаст риски для самих банков. Банкиры опасаются, что несостоявшиеся заемщики смогут воспользоваться этой информацией для манипулирования факторами, влияющими на решение о выдаче кредита.

Насколько оправданна эта позиция? Начну с того, что в подавляющем большинстве банков решение о предоставлении кредита уже давно принимается на автомате: оценкой потенциального заемщика и уровня его риска занимаются скоринговые системы. Факторы, которые при этом анализируются, – банковское ноу-хау, являющееся коммерческой тайной. Понятно, почему банки не горят желанием раскрывать все карты.

Отсюда следует и вторая проблема требуемой законодателями прозрачности: скоринговые модели банков уникальны, поэтому отказ в выдаче кредита или, наоборот, его одобрение в одном банке вовсе не означает аналогичных решений другого, поскольку большее значение для него могут играть совсем другие факторы. Поэтому клиент, получивший подробную информацию от конкретного банка, не может быть уверен в том, что его действия по исправлению ситуации сработают при обращении к другому кредитору.

Более того, на принятие решения о выдаче кредита может повлиять не один или несколько факторов, но их совокупность или даже пересечение. Эта взаимосвязь, оцениваемая автоматическими алгоритмами, может быть неочевидна даже самому банку, и как в этой ситуации предоставить «мотивированный отказ»?

То, что предлагают авторы законопроекта, будет иметь смысл только в случае стандартизации скоринговых моделей банков, приведения их к единому знаменателю, что, по понятным причинам, просто невозможно.

как стать нежелательным заемщиком за компанию :: Мнение :: РБК

Срок принятия решения зависит от кредитного продукта, на который отправлена заявка, от указанной суммы кредита и кредитной истории потенциального клиента. В среднем решение по ипотечному или потребительскому кредиту с крупной суммой (от нескольких сотен тысяч) принимается в течении 3–5 рабочих дней. Решение по микрозаймам и кредитным картам принимается за несколько минут, так как обращения все чаще рассматриваются онлайн.

В то же время бывают весьма необычные причины отказа, о которых вы можете даже не подозревать в момент обращения в банк. Рассмотрим несколько примеров.

Читайте на РБК Pro

У МФО с федеральной сетью (их доля в ряде областей по объему выдач микрозаймов достигает 40%) во внутренних базах бывают так называемые дефолтные улицы или дома. Так выделяются места. где предыдущие заемщики несвоевременно выполняли свои обязательства по погашению кредита — ушли в просрочку. Если вы проживаете на такой улице, то, с высокой долей вероятности, получите отказ, даже если ваша кредитная история хорошая и вы соответствуете минимальным финансовым требованиям МФО.

Разочарование может ждать лиц определенных профессий, которые, по мнению экспертов банка, на конкретный момент времени находятся в зоне риска. Список таких профессий постоянно меняется в зависимости от ситуации в стране. Например, сейчас нестабилен рынок застройщиков — ряд компаний разоряется, поэтому банки могут отказать в кредите их сотрудникам. А в результате финансового кризиса в дефолтную группу попали банковские служащие по причине участившихся случаев изъятия лицензий у банков, текучки кадров, сокращений в секторе.

По официальным требованиям ряда банков кредит могут получить лица старше 21 года, но зачастую на практике это правило не работает: в сегменте до 25 лет плотность отказов выше. Банки считают такую аудиторию менее стабильной и благонадежной.

Семейное положение может также быть проблемой заемщика. Например, при оформлении микрозайма в зону риска попадают люди, которые проживают с родителями, при оформлении кредита на крупную сумму — не состоящие в браке.

У некоторых банков есть списки дефолтных товаров, под приобретение которых они могут не выдавать POS-кредиты (кредиты, которые выдаются в точках продаж). Как правило, это особо разрекламированные товары, которые стимулируют людей (особенно в возрасте до 25 лет с нестабильным заработком) на импульсивные покупки.

В целом банки очень пристально следят за своими партнерами-ретейлерами и изучают не только количество выданных кредитов, но и по каким продуктам и как происходила выплата, в каком магазине наиболее высокий уровень просрочки и в какой категории. В зависимости от результатов такого анализа строится скоринг-модель конкретно для данного магазина. Поэтому, получив отказ на оформление кредита для приобретения какого-то товара (например, дорогостоящего телефона) в одном магазине, можно попробовать обратиться в другой, где дефолтность по данному продукту ниже и может быть получено одобрение банка.

Чтобы избежать разочарований и не тратить время зря, перед обращением в банк лучше тщательно проверить его кредитные требования и убедиться, что вы являетесь желанным заемщиком, а вероятность одобрения вашей заявки высока. При этом иногда лучше связаться с сотрудниками банка по телефону, так как информация на сайте порой может оказаться противоречивой и не вполне достоверной.

Банки выступили против объяснения отказов в кредитах. Это вызовет волну жалоб россиян

Авторы законопроекта хотят обязать банки давать «мотивированное объяснение» клиентам в случае отказа в кредите. Это позволит гражданам устранить причины, мешающие получить заём.

Банки, как говорится в письме ассоциации, уверены, что и сейчас у граждан есть достаточно информации о причинах возможного отказа. Кроме того, раскрытие таких причин будет затруднительным, поскольку оно затрагивает скоринговые модели банков (системы оценки платёжеспособности клиентов), а они являются коммерческой тайной.

Никакой пользы в разъяснениях не будет и для самых клиентов, считают в АБР. «Скоринговые модели у банков разные: один кредитор откажет по одному основанию, другой — по иным причинам. Единого подхода нет, все превратится в кашу, клиенты еще больше запутаются», — заявил начальник правового управления ассоциации Сергей Клименко.

В письме отмечается, что итогом станет значительный рост числа жалоб клиентов в Центральный банк, суды и службы финансового уполномоченного.

Руководитель проекта ОНФ «За права заёмщиков» Евгения Лазарева считает, что скоринговые модели банков должны оставаться под защитой, их попадание не в те руки может нанести ущерб как банкам, так и их клиентам. При этом она считает, что полностью отказываться от обоснования отказа несправедливо.

«Уровень финансовой культуры в нашей стране еще не настолько высок, чтобы банки были уверены, что каждый потенциальный заёмщик знает о необходимости следить за своим кредитным рейтингом, кредитной историей и своим уровнем предельной долговой нагрузки. Банки могли бы взять на себя такую социальную ответственность и указывать потребителям на необходимость следить за этими показателями, не раскрывая подробностей скоринга. В дальнейшем это только повысит уровень доверия и лояльности клиента», — считает Лазарева.

Глава комитета Госдумы по финансовым рынкам Анатолий Аксаков сообщил изданию, что инициатива еще обсуждается, в ЦБ сообщили, что сейчас готовят отзыв на данный законопроект.

Фото: Pixabay, Pixabay License

Новости без купюр и масок в инстаграме «Секрета фирмы».

Банки должны уделять больше внимания верификации потребителей кредитов

Опасения банкиров по поводу раскрытия основных причин отказа в выдаче кредита потребителю преувеличены, им следовало бы обратить больше внимание на недостаточную верификацию клиентов, поскольку основной поток жалоб на банки связан именно с этим, заявила руководитель проекта ОНФ «За права заемщиков» Евгения Лазарева.

Ассоциация банков России обратилась с письмом к главе комитета Госдумы по финансовому рынку, в котором банкиры просят не менять существующий порядок выдачи кредитов, сообщает РБК. Банкиры не хотят раскрывать клиентам причины отказов по заявкам, считая это коммерческой тайной, которая распространяется на модели оценки заемщиков.

«Безусловно, скоринговые модели банков должны оставаться коммерческой тайной и быть сохранны в соответствии с законом о банковской тайне. Это очень дорогостоящий для кредиторов инструмент, который, попадая не в те руки, может принести серьезные потери не только банку, но и его клиентам. Злоумышленники, потратив относительно небольшие деньги, могут направить в конкретный банк, к примеру, тысячу неплатежеспособных заемщиков и на основе ответов с детальным обоснованием причин отказа с точностью до 90 процентов вычислить механизм скоринга этого кредитора», – отметила Лазарева.

«Вместе с тем, на наш взгляд, полностью отказываться от обоснования причин отказа в предоставлении кредита несправедливо по отношению к потребителю. Уровень финансовой культуры в нашей стране еще не настолько высок, чтобы банки были уверены, что каждый потенциальный заемщик знает о необходимости следить за своим кредитным рейтингом, кредитной историей и своим уровнем предельной долговой нагрузки. Банки могли бы взять на себя такую социальную ответственность и указывать потребителям на необходимость следить за этими показателями, не раскрывая подробностей скоринга. В дальнейшем это только повысит уровень доверия и лояльности клиента», – уточнила руководитель проекта ОНФ «За права заемщиков».

«Мы не видим причин опасаться лавинообразного роста жалоб на отказы в выдаче кредитов в связи с вступлением нормы в силу и считаем опасения банкиров напрасными. Наша практика показывает, что потребители чаще жалуются не на отказы в выдаче, а как раз на выдачу кредитов без верификации потребителей. К сожалению, практика выдачи POS-кредитов (разновидность потребительского кредита, оформляемого в магазинах) и кредитных карт по доверенности без вообще какого-либо скоринга себя не изжила и процветает, особенно в регионах. На наш взгляд, это явление гораздо больше нуждается в обеспокоенности и пристальном внимании банковского сообщества, чем пока еще обсуждаемая инициатива», – резюмировала Лазарева.

почему банки не хотят раскрывать причины отказа в кредитах – МБХ медиа

Банки вступили в борьбу за свое право сохранять в секрете причины, по которым они отказывают в кредитах потенциальным заемщикам. Внесенный в Госдуму законопроект предполагает большую прозрачность процедуры, но для банков это грозит дополнительными проблемами, утверждают эксперты. Как именно устроен этот механизм и почему вопрос настолько принципиален — в материале «МБХ медиа». 

Секрет фирмы

Российские банки выступили резко против законопроекта, обязывающего их раскрывать клиентам причины отказа в предоставлении кредитов. Сейчас банки могут отказаться заключать кредитный договор с клиентом без каких-либо объяснений, но в случае принятия документа это правило перестанет действовать: несостоявшимся заемщикам необходимо будет предоставлять «мотивированное объяснение с причинами отказа». Участники рынка недовольны возможными изменениями. Ассоциация банков России (АБР) даже направила главе комитета Госдумы по финансовому рынку Анатолию Аксакову письмо с возражениями. По мнению банков, дополнительная информация о причинах отказа в кредите все равно ничего не даст клиентам, а сами банки в результате вынуждены будут раскрыть свои скоринговые модели, информация о которых тщательно охраняется.

Скоринговая модель — это определенная схема расчетов на основе критериев и характеристик, которые используются банками для определения кредитоспособности клиента. Самые очевидные из этих критериев — уровень дохода, стаж работы и наличие кредитных просрочек, по которым банки определяют сумму кредита и возможные риски. «Они не хотят раскрывать информацию именно потому, что никто, кроме самого банка и очень ограниченного числа его сотрудников, не знает, как устроены скоринговые алгоритмы», — объяснил в разговоре с «МБХ медиа» независимый экономический аналитик Семен Новопрудский. По его словам, единых универсальных скоринговых алгоритмов нет, они настроены в банках по-разному. «Это действительно очень деликатный бизнес, и банки никогда не раскрывают того, как у них устроены их скоринговые алгоритмы. Это всегда, что называется, секрет фирмы, который хранится и совершенствуется. Это не универсальные и не общераспространенные модели, хотя уверен, что если бы в детали кто-то смог проникнуть, то выяснилось бы, что очень многое в этих моделях, конечно, совпадает», — сказал эксперт. 

Похожего взгляда придерживается и глава правового управления АБР Сергей Клименко. «Единого подхода нет, все превратится в кашу, клиенты еще больше запутаются», — заявил он РБК. Также банки полагают, что раскрытие причин отказов в выдаче кредитов приведет к серьезному росту жалоб несостоявшихся заемщиков в разные инстанции — от ЦБ и службы финансового уполномоченного до судов.

Фото: Александр Демьянчук / ТАСС

Скоринговый балл

На основе положительных и отрицательных факторов банки рассчитывают скоринговый балл. К положительным относятся кредиты без просрочек, а также большое количество погашенных кредитов. Это же касается и сумм погашенных займов — чем они выше, тем больше вероятность, что клиенту одобрят кредит. К отрицательным факторам относят, прежде всего, просрочки.

Хотя скоринговая модель держится банками в секрете, свой скоринговый балл можно запросить на сайте Национального бюро кредитных историй. Максимальное значение — 850 баллов, но для одобрения заявки на кредит обычно достаточно набрать больше 600 баллов. При этом стоит отметить, что для банков этот балл не является главным критерием при принятии решения о выдаче кредита. Рейтинг потенциального заемщика банки рассчитывают самостоятельно с учетом его кредитной истории и дополнительной информации из анкеты.

Борьба за клиента

По словам Новопрудского, до недавнего времени практически каждую заявку на кредит, даже от частных лиц, рассматривали специальные комиссии. В последние годы подход изменился и этим часто занимаются так называемые кредитные конвейеры, по которым, к примеру, выдаются обычные потребительские и ипотечные кредиты. Именно там и задействована скоринговая модель, на которую банки начали массово переходить в первой половине 2010-х годов. Как отметил эксперт, банки опасаются, прежде всего, своих конкурентов, которые после изучения обоснований отказов в кредитах смогут выяснить, как у них устроены скоринговые алгоритмы.

Еще одна причина, по которой банки так жестко борются за право не раскрывать причины отказа в кредитах, может быть опасение испортить собственную репутацию. «Если банк по каким-то публично озвученным причинам какому-то клиенту не даст кредит, он возьмет в другом банке, а потом еще где-нибудь в соцсетях напишет: “Мне в том не дали, а в этом дали”», — описал возможную ситуацию Новопрудский. По его мнению, это может обострить и без того довольно непростую ситуацию на банковском рынке. «В России рекордная за все время существования банковской системы борьба за клиента», — сказал аналитик. Это накладывается еще и на низкую лояльность клиентов по отношению к банкам. В западных странах довольно часто целые семьи пользуются услугами одного и того же банка, но в России такого нет и люди готовы часто менять банки, что тоже обостряет конкурентную борьбу за клиента.

По словам Новопрудского, если с точки зрения банка нежелание раскрывать причины отказов в кредитах абсолютно понятно, то клиентов такой подход действительно может не устраивать. «Когда мы вообще что-нибудь запрашиваем и нам говорят “нет”, нам, конечно, хочется знать, почему. Возникает такая существенная психологическая и чисто человеческая проблема», — сказал эксперт.

Новопрудский предположил, что банки продолжат отстаивать свое право на сохранение в секрете скоринговых механизмов и в будущем предстоит широкая дискуссия по этому вопросу. «Может быть, банкам и не удастся полностью развернуть этот законопроект, но что он может оказаться очень размытым — это факт. Борьба развернется за то, как он будет написан, какие выберут формулировки и принципы правоприменения», — заключил эксперт.  

Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.

Банки не хотят объяснять своим клиентам причины отказа в кредитах

Ассоциация банков России отреагировала на законопроект, который предлагает обязать кредиторов давать заемщикам «мотивированное объяснение с причинами отказа»

Фото: Станислав Красильников/ТАСС

Банки выступили против инициативы депутатов обязать их сообщать клиентам причины отказов по кредитам, сообщает РБК со ссылкой на письмо Ассоциации банков России (АБР) главе комитета Государственной думы по финансовому рынку Анатолию Аксакову.

Кредитные организации отреагировали на законопроект, который предлагает обязать кредиторов давать заемщикам «мотивированное объяснение с причинами отказа». Сейчас банки могут отказать в заключении кредитного договора с клиентом без объяснений.

В АБР объясняют, что раскрывать причины отказов мешает коммерческая тайна, которая распространяется на внутренние модели оценки платежеспособности клиентов. Комментирует начальник правового управления АБР Сергей Клименко:

Сергей Клименко начальник правового управления Ассоциации банков России

В письме АБР также отмечается, что раскрытие причины отказа в кредите приведет к значительному росту жалоб заемщиков в ЦБ, суды и службу финансового уполномоченного. С 1 января 2021 года жалобы банковских клиентов может рассматривать финансовый омбудсмен. Сейчас эту должность занимает Юрий Воронин. Его работу будут оплачивать кредитные организации. Пока практики обращений к нему нет.

Банки обязаны раскрывать причину отказа. То, что это доставляет банкам какие-то неудобства, — это их проблемы, которые кредитные организации должны решать другим способом, считает начальник аналитического управления Банка корпоративного финансирования Максим Осадчий.

Максим Осадчий начальник аналитического управления Банка корпоративного финансирования

Представитель Банка России сообщил РБК, что комментарии по законопроекту преждевременны, ЦБ готовит на него отзыв. Аксаков в свою очередь отметил, что документ еще обсуждается.

Добавить BFM.ru в ваши источники новостей?

Скоринг для МФО | Бюро кредитных историй

«Скоринг для МФО 2.0» помогает:

• улучшать качество кредитного портфеля МФО, устанавливая ставку по кредиту в зависимости от степени риска;
• увеличивать долю одобренных заявок без дополнительных рисков;
• уменьшать время на принятие решения;
• снижать издержки на рассмотрение заявки путём применения автоматизации процесса принятия решения;
• снижать уровень внутреннего мошенничества путём стандартизации критериев отбора параметров и использования единой оценки.

Уникальный продукт «Скоринг для МФО 2.0» значительно отличается от банковских моделей и ориентирован исключительно на использование в сфере микрофинансирования . В сегменте микрофинансовых организаций «Скоринг для МФО 2.0» работает на 25-30% эффективнее, чем банковский скоринг 4Score.

Аналитический продукт «Скоринг для МФО 2.0» уникален на рынке. Никакой другой скоринг на сегодняшний день не работает при выдаче микрокредитов так же хорошо. «Скоринг для МФО 2.0» учитывает допущенные потенциальными заёмщиками просрочки в прошлом, но, в отличие от скорингов, ориентированных на банки, не занижает оценку, а старается оценить поведение заёмщика, проверить, как он погашал просрочки, брал ли новые кредиты, оформлял ли кредитные карты.

В модели учитываются характерные для МФО сроки и суммы кредитов, периодичность платежей в счёт погашения кредита, условия допущения просрочек. Уникальность модели подчёркивает использование в алгоритмах расчёта сразу двух скоринговых карт, что позволяет с большей эффективностью оценивать кредитный риск микрофинансового сегмента.

Для разных типов продуктов нами разработаны отдельные скоринговые карты, которые учитывают не только различные графики платежей (периодические плановые платежи, как по банковским кредитам, или погашение одной суммой в конце срока, т.н «Займы до зарплаты» (Payday loans)), но и разные профили заемщика, что, в конечном итоге, показывает разный уровень риска в каждом из случаев.

Применяя в расчётах разные скоринговые карты для разных ситуаций «Скоринг для МФО 2.0»предлагает ещё более эффективную оценку заёмщика, чем существующие модели расчетов.

«Скоринг МФО 2.0: плановые платежи»

Совокупность указанных параметров даёт основания оценить возможность того, что клиент прекратит выплаты по кредиту (просрочка 30 и более дней) в течение 6 месяцев после выдачи кредита. Оценки скоринговой модели находятся в диапазоне от 1 до 999, минимальный балл означает максимальный риск.

Эффективность «Скоринг МФО 2.0: плановые платежи» подтверждается показателями:

Gini: 49,4 / K-S: 36,9 / Область ROC: 74,7

Плохой (bad): после выдачи была просрочка 30 и более дней в течение 6 месяцев

Уровень bad rate в 10% худших заемщиков по скорингу = 33,9%
Уровень bad rate в 10% лучших заемщиков по скорингу = 1,5%
Bad rate различается в 23 раза

При отказе по скорингу 10% худших заемщиков, получается отсечение 30% реально плохих заемщиков — увеличение эффективности на 201%

При отказе по скорингу 20% худших заемщиков, получается отсечение порядка 48% реально плохих заемщиков — увеличение эффективности на 141%

При отказе по скорингу 30% худших заемщиков, получается отсечение порядка 62% реально плохих заемщиков — увеличение эффективности на 105%

«Скоринг МФО 2.

0: одноразовое погашение»

Совокупность указанных параметров дает основания оценить возможность того, что клиент не погасит кредит на 6-ой день после плановой выплаты. Оценки скоринговой модели находятся в диапазоне от 1 до 999, минимальный балл означает максимальный риск.

Эффективность «Скоринга МФО 2.0: одноразовое погашение» подтверждается показателями: 

Gini: 47,8 / K-S: 36,8 / Область ROC: 73,9

Плохой (bad): кредит не погашен на 6-ой день после плановой даты выплаты

Уровень bad rate в 10% худших заемщиков по скорингу = 47,4%

Уровень bad rate в 10% лучших заемщиков по скорингу = 2,4%

Bad rate различается в 20 раз

При отказе по скорингу 10% худших заемщиков, получается отсечение 22% реально плохих заемщиков — увеличение эффективности на 120%

При отказе по скорингу 20% худших заемщиков, получается отсечение порядка 39% реально плохих заемщиков — увеличение эффективности на 97%

При отказе по скорингу 30% худших заемщиков, получается отсечение порядка 55% реально плохих заемщиков — увеличение эффективности на 83%

Отказ от школы — это малоизвестное состояние, которое затрагивает 2-5% детей и их семей — Надежда на отказ от школы

Отказывается ли мой ребенок от школы?

Иногда это может начаться с пропуска школьного дня то тут, то там. Дни, когда ваш ребенок ссорился с вами из-за того, что он пошел в школу, могут быть даже разбиты на большие промежутки времени. Это может быть сигналом о том, что что-то происходит. Отказ от учебы может в конечном итоге перерасти в пропущенные дни, недели, а иногда и месяцы учебы в школе.Если вы на этом сайте ищете информацию об отказе в учебе, то, скорее всего, вы видите признаки, которые вас беспокоят. И на самом деле не имеет значения, будет у них отказ в школе или нет. Все, что побудило вас обратиться за помощью в Интернете, является признаком того, что с вашим ребенком что-то не так.

Признаки отказа в школе

Ваш ребенок может отказаться одеваться в школу. Они могут плакать накануне вечером или утром в школе. Они могут рассердиться и, возможно, разразиться истерикой в ​​любой из этих моментов.Они могут спрятаться под одеялом. Они могут отказаться отвечать вам или отвечать на ваши вопросы. Они могут симулировать болезнь или даже чувствовать тошноту из-за беспокойства. Если вы водите своего ребенка в школу, вам, возможно, приходилось терпеть душераздирающее чувство, когда ребенок отказывается выходить из машины.

Отказ от школы часто сочетается с одним или несколькими эмоциональными расстройствами.

Согласно исследованию 2015 года, проведенному доктором Брэнди Мейнардом, ведущим исследователем отказов в школе и профессором Университета Сент-Луиса; «Эмоциональный стресс, связанный с отказом от школы, часто проявляется в форме страха или беспокойства.обычно обнаруживается, что около 50% участников страдают тревожным расстройством. Наблюдается широкий спектр тревожных расстройств, включая тревожное расстройство разлуки, специфическую фобию, социальную тревогу, генерализованное тревожное расстройство и паническое расстройство с агорафобией ».

Иногда отказ от школы вызван издевательствами

Если издевательства не рассматриваются школой должным образом или не разрешаются до уровня комфорта, необходимого для вашего ребенка, конечно, ходить в школу будет неудобно. Я много лет слышал от родителей, что, к сожалению, привело к тому, что они избегали школы. Во всех 50 штатах США действуют особые законы о борьбе с издевательствами, и каждый школьный округ обычно основывает свою политику на этих законах. Как и в случае с любой проблемой, с которой сталкивается ваш ребенок, вы должны предпринять быстрые действия, чтобы ваша школа отреагировала быстро и правильно. Я действительно ненавижу слышать об этих случаях, которые привели ребенка к тревожному расстройству, посттравматическому стрессу, депрессии и другим проблемам. Этот веб-сайт Stop Bullying находится под управлением U.S. Департамент здравоохранения и социальных служб имеет очень полезную информацию и ресурсы для семей.

Дети, которые отказываются от школы, не отказываются просто рассердить вас.

Многие дети сами не могут объяснить, почему школа причиняет им страдания. Избегание школы — симптом другой проблемы. Обычно эмоциональное расстройство (проблема психического здоровья). Это также может быть связано с неспособностью к обучению, которая вызывает сильный стресс. Ваш ребенок не хочет, чтобы это беспокоило.Их избегающее поведение движет инстинктом борьбы или бегства. Австралийский психолог Карен Янг прекрасно объясняет это в своем блоге Hey Sigmund.

Отказ от школы может осложниться негативными последствиями пропуска школы.

Социальная изоляция бросает вызов и родителям, и детям. Нашим детям не хватает преемственности со своими одноклассниками и ближайшими друзьями. Скорее всего, ваш ребенок не говорит своим друзьям, что они не могут ходить в школу. А со стороны родителей ваши друзья и семья, вероятно, не понимают, через что вы проходите.На самом деле меня прямо сейчас раздражает, когда я вспоминаю некоторые из полученных мной глупых ответов:

Пересмотренная шкала оценки отказа от школы (SRAS-R)

Шкала оценки отказов от школы (SRAS) была впервые построена Кирни и Сильверманом (1993), а затем пересмотрена в 2002 году (Кирни). Шкала была создана для преодоления недостатков предыдущих систем классификации, включая чрезмерную зависимость от клинических суждений, а не эмпирических данных, что привело к недостаточной надежности оценщика, проблемам с валидностью и бесполезности в лечении (Kearney & Silverman, 1993).SRAS был разработан для оценки функции, а не формы поведения при отказе от школы, и использовался для детей в возрасте 6-17 лет. SRAS был построен на основе клинических наблюдений авторов, а также исследований, посвященных успешному лечению, направленному на конкретное поведение, связанное с отказом от школы. Пересмотренная шкала определила четыре функции отказа от школы, которые включали: (а) избегание связанных со школой стимулов, провоцирующих негативную аффективность (например, учитель, тест), (б) уход от неприятных социальных или оценочных ситуаций, (в) привлечение внимания от другие и (г) добиваться положительного материального подкрепления вне школы (e.г., телевидение, спектакль). Первые два сосредоточены вокруг отрицательного подкрепления, а два других — вокруг положительного подкрепления отказа от школы.

SRAS-R — это мера из 24 пунктов, каждая из которых посвящена шести пунктам. Каждый элемент представлен по шкале Лайкерта от 0 до 6, где 0 означает никогда, а 6 — всегда. Для каждой функции рассчитывается средний балл, который отсчитывается от самого высокого до самого низкого. Состояние, получившее наибольшее количество баллов, интерпретируется как основная поддерживающая функция отказа от школы, однако при разработке плана лечения также учитываются баллы по другим состояниям.Это дает анкете как типологические, так и размерные свойства (Kearney & Silverman, 1993). Если две функции находятся в пределах 0,25 друг от друга, они считаются равными. SRAS-R состоит из дочернего и родительского вопросников с незначительно измененными формулировками пунктов для каждой целевой аудитории. Это позволяет суммировать баллы каждого респондента, чтобы составить более полную картину отказа от школы. Это также позволяет врачу изучить различия между респондентами и использовать эту информацию при разработке и нацеливании лечения.

SRAS был пересмотрен с целью улучшения психометрических свойств, увеличения диапазона баллов и модификации функциональной модели (Kearney, 2002). Все вопросы анкеты для родителей и детей имели значительную надежность повторного тестирования в течение 7–14-дневного периода. Средние корреляции для каждой функциональной подшкалы в родительской анкете варьировались от 0,61 до 0,78 и от 0,56 до 0,78 для дочерней версии. Все, кроме двух пунктов, имели значительную межэкспертную надежность в родительском вопроснике со средними корреляциями для каждой подшкалы в диапазоне от.46 — 0,57.

Факторный анализ выявил три основных конструкции шкалы, которые включают комбинацию первых двух функций отрицательного подкрепления, поиска внимания и осязаемого подкрепления. Было показано, что пересмотренная версия шкалы имеет хорошую одновременную достоверность для каждой подшкалы функций с исходной версией шкалы ( — диапазон от 0,65 до 0,77). SRAS-R также демонстрирует хорошую одновременную валидность с Пересмотренным графиком исследования страха для детей и опросником состояния-черты тревожности для детей в отношении функций негативного подкрепления.Кроме того, диагностированные интернализирующие расстройства чаще встречаются у лиц, отказывающихся от школы с отрицательным усилением, тревожные расстройства, связанные с разлукой, обычно более распространены при отказе от школы, основанном на внимании, и оппозиционный вызывающий, а расстройство поведения обычно более характерно для отказа от школы на основании ощутимого подкрепления (Kearney, 2002). . Однако сравнения между другими измерениями интернализующих и экстернализующих симптомов и SRAS показали незначительные ассоциации, хотя они были в ожидаемом направлении.

Дальнейшая работа должна увидеть, можно ли различить функцию один и два или их нужно отнести к функции отрицательного подкрепления. Однако молодежь обычно набирает больше очков по той или иной функции. Тем не менее, SRAS-R полезен для понимания функции отказа от школы, помогает при разработке лечебных вмешательств и позволяет увидеть любые изменения в функциях в ходе лечения.

Список литературы

Кирни, К.(2002). Определение функции поведения при отказе от школы: пересмотр шкалы оценки отказа от школы. Журнал психопатологии и оценки поведения, 24 (4), 235-245. DOI: 10.1023 / A: 1020774932043

Кирни К. и Сильверман В. К. (1993). Измерение функции отказного поведения от школы: шкала оценки отказа от школы. Журнал клинической детской психологии, 22 (1), 85-96. DOI: 10.1207 / s15374424jccp2201_9

Факторная инвариантность и скрытые средние различия по полу и возрасту у испанских детей

Front Psychol.2016; 7: 2011.

Каролина Гонсалвес

¹ Кафедра психологии развития и дидактики, Университет Аликанте, Аликанте, Испания

Cándido J. Inglés

² Департамент психологии здоровья, Университет Эль-Мигеля Эрнандеса Эльче, Испания

Кристофер А. Керни

³ Департамент психологии, Университет Невады, Лас-Вегас, Лас-Вегас, Невада, США

Мария Висент

¹ Департамент психологии развития и дидактики Университета Аликанте, Аликанте, Испания

Ricardo Sanmartín

¹ Кафедра развития, психологии и дидактики, Университет Аликанте, Аликанте, Испания

Хосе М.Гарсиа-Фернандес

¹ Кафедра психологии развития и дидактики, Университет Аликанте, Аликанте, Испания

¹ Кафедра развития, психологии и дидактики, Университет Аликанте, Аликанте, Испания

² Департамент Психология здоровья, Университет Эльче Мигеля Эрнандеса, Эльче, Испания

³ Департамент психологии, Университет Невады, Лас-Вегас, Лас-Вегас, Невада, США

Отредактировал: Хесус де ла Фуэнте, Университет Альмерии, Испания

Проверено: Деян Стеванович, Общая больница Сомбор, Сербия; Мелисса Кристин Дэвис, Университет Кертина, Австралия

Эта статья была отправлена ​​в раздел «Психология образования», журнал «Границы в психологии»

Поступила в редакцию 30 сентября 2016 г .; Принята в печать 12 декабря 2016 г.

Авторские права © 2016 Гонсалвес, Инглес, Кирни, Висент, Санмартин и Гарсиа-Фернандес.

Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License (CC BY). Использование, распространение или воспроизведение на других форумах разрешено при условии указания автора (авторов) или лицензиара и ссылки на оригинальную публикацию в этом журнале в соответствии с принятой академической практикой. Запрещается использование, распространение или воспроизведение без соблюдения этих условий.

Эта статья цитируется в других статьях в PMC.

Abstract

Целью данного исследования было проанализировать факторную инвариантность и латентные средние различия испанской версии пересмотренной шкалы оценки отказов от школы для детей (SRAS-RC) в выборке из 1078 учащихся (50,8% мальчиков) в возрасте. 8–11 лет ( M = 9,63, SD = 1,12). Результаты показали, что предложенная в этом исследовании модель со структурой из 18 пунктов, разделенных на четыре фактора (отрицательное аффективное отношение, социальное неприятие и / или оценка, привлечение внимания и материальное подкрепление), была наиболее подходящей моделью с тетра- факторная структура, неизменная в зависимости от пола и возраста.Анализ латентных средних различий показал, что мальчики и 11-летние ученики получили самые высокие баллы по субшкале материального подкрепления по сравнению с их 8-летними и 9-летними сверстниками. Напротив, по подшкалам социального неприятия и / или оценки и привлечения внимания различия были значительными и выше в младших возрастных группах по сравнению с 11-летними. Соответствующие индексы надежности были получены для подшкал SRAS-R-C (0,70, 0,79, 0,87 и 0,72). Наконец, найденные коэффициенты корреляции баллов SRAS-R-C выявили предсказуемую закономерность между отказом от школы и положительным / отрицательным аффектом и оптимизмом / пессимизмом.

Ключевые слова: отказ от школы, валидация, факторная инвариантность, латентные различия в средних, начальное образование, SRAS-RC

Введение

Регулярная посещаемость классов является ключевым фактором для улучшения академических результатов (Yahaya et al., 2010; Thornton et al. al., 2013), развитие социальных навыков и стратегии разрешения конфликтов (Kearney and Graczyk, 2014), а также профилактика употребления психоактивных веществ и поведенческих проблем у молодежи (Maynard et al., 2012; Guller et al., 2015; Dembo et al. al., 2016; Thrul et al., 2016). Однако отказ от школы затрагивает до 28–35% учащихся, если принять во внимание причинную неоднородность, стоящую за таким поведением (например, беспокойство, стремление к другим интересам в неурочное время; Михалас, 2014). Более того, 28% студентов в Испании заявили о неоправданных пропусках в учебное заведение (Организация экономического сотрудничества и развития, 2012). Отказ от школы, как правило, влияет на молодежь в возрасте 10–13 лет, но менее сильные последствия были отмечены для пола или этнической принадлежности (Pina et al., 2009). Отказ от школы относится к отказу ребенка от посещения школы и / или постоянным трудностям, связанным с пребыванием в классе в течение всего учебного дня, и такое поведение может быть или не быть основано на тревоге (Hendron and Kearney, 2011). Несмотря на высокие показатели распространенности и неблагоприятные последствия, связанные с этой проблемой, инструменты для конкретной оценки этой конструкции ограничены, особенно для испанских студентов (Inglés et al., 2015; García-Fernández et al., 2016). На международном уровне Пересмотренная шкала оценки отказов детей в школе (SRAS-R-C; Kearney, 2002a) является наиболее часто используемой шкалой оценки, и она в основном применяется в американской (Kearney, 2016), французской (Brandibas et al., 2001, 2004), немецкой (Hochadel et al., 2014), корейской (Kim, 2010), английской (Richards and Hadwin, 2011) и турецкой (Seçer, 2014) популяциями. Для оценки этого конструкта были предложены другие инструменты для оценки отказа от школы, такие как шкала Чувства избегания школы (Watanabe and Koishi, 2000), Шкала избегания школы (Fujigaki, 1996) и Шкала личности отказа от школы (Honjo et al., 2003 г.). Однако эти инструменты не прошли достаточную проверку.

Целью SRAS-RC является определение четырех функций, лежащих в основе проблемного поведения отказа от школы: (I) избегать связанных со школой стимулов, вызывающих чувство общей негативной аффективности, (II) избегать агрессивных социальных и / или оценочных Ситуации в школе, (III) привлечь внимание значимых других и (IV) добиться ощутимого подкрепления за пределами школы.После публикации оригинального теста (SRAS; Kearney and Silverman, 1993), несколько исследований сфокусировали свой анализ на оценке психометрических свойств инструмента, как в исходной версии (Brandibas et al., 2001; Higa et al., 2002; Kim, 2010) и обновленной версии (Kearney, 2006; Lyon, 2010; Haight et al., 2011; Richards, Hadwin, 2011; Seçer, 2014).

Чтобы улучшить психометрическое качество исходной версии, Кирни (2002a) пересмотрел шкалу на разнообразной выборке из 168 молодых людей с отказом от школы в возрасте 6–17 лет ( M1 = 13.9, DE = 1,9; M2 = 11,9, DE = 2,8). Результаты показали адекватную одновременную валидность с исходной версией шкалы и значимые баллы для каждого из четырех факторов ( M = 0,68). Кроме того, более высокие средние баллы по страху и тревожности были обнаружены у учащихся, чей отказ от школы поддерживался отрицательным подкреплением. С другой стороны, учащиеся, чей отказ от школы был поддержан материальным положительным подкреплением за пределами школы, получили более высокие оценки в экстернализирующем поведении.

Kearney (2006) попытался уточнить и статистически определить, какая функциональная модель (2, 3 или 4 фактора) лучше скорректирована с помощью SRAS-R-C (Kearney, 2002a). Подтверждающий факторный анализ (CFA) в выборке из 213 американских детей и подростков с отказом от школы в возрасте 6–16 лет показал, что ни одна из моделей не соответствовала критериям согласия. После того, как из фактора IV были удалены два пункта (20 и 24), четырехфакторная модель действительно соответствовала критериям согласия. Коэффициенты надежности повторного тестирования в течение 1-2 недель были приемлемыми для каждого из четырех факторов (0.64, 0,73, 0,78, 0,56).

Кроме того, Lyon (2010) и Haight et al. (2011) достоверно подтвердили структуру четырех факторов с помощью CFA, достигнув лучшей корректировки модели после удаления некоторых элементов. С одной стороны, в исследовании Lyon (2010) с выборкой из 174 студентов в возрасте 10–12 лет пункты 16, 20 и 24 были исключены из четвертого фактора. С другой стороны, Haight et al. (2011) удалили пункт 19 из третьего фактора и пункт 20 из четвертого фактора с выборкой из 216 учащихся в возрасте 11–17 лет с отказом от начальной школы.Richards и Hadwin (2011) оценили факторную структуру SRAS-R-C с помощью CFA на выборке из 152 студентов в возрасте 12–13 лет. Фактор IV был полностью удален, и была поддержана трехфакторная структура. Сечер (2014) провел последнюю проверку SRAS-R-C на выборке из 480 турецких подростков в возрасте 13–18 лет, которые не отказывались ходить в школу. Это исследование поддержало четырехфакторную структуру со значениями надежности повторного тестирования в течение 2-недельного периода 0,86 и предоставило версию из 19 пунктов с лучшей корректировкой после удаления пунктов 4, 17, 18, 19 и 20.Таким образом, необходимы дополнительные исследования факторной структуры SRAS-R-C, особенно среди испанских студентов. Есть исследования, в которых эта шкала использовалась с детьми в возрасте от 5 до 9 лет (Kearney et al., 2005) и от 8 до 11 лет (Hochadel et al., 2014). Однако ранее не проводилось валидации SRAS-R-C с подростками до подросткового возраста, тогда как существуют различные валидации этой шкалы только с подростками (Lyon, 2010; Haight et al., 2011). Следовательно, в этом исследовании участвовала до-подростковая выборка, чтобы избежать анализа этого поведения в широком возрастном диапазоне, охватывающем поздний детский и подростковый возраст.Целью этого исследования было проверить SRAS-R-C на репрезентативной выборке испанских студентов в возрасте 8–11 лет. Эту общую цель можно сформулировать в следующих утверждениях: (1) изучить факторную инвариантность SRAS-R-C по половым и возрастным группам; (2) Анализировать различия латентных средств в зависимости от пола и возраста; (3) Изучить корреляцию между отказом от школы и положительной / отрицательной аффективностью и оптимизмом / пессимизмом.

Материалы и методы

Заявление об этике

Это исследование было рассмотрено и одобрено Генеральным управлением научных и технологических исследований Министерства экономики и конкурентоспособности (Испания) (EDU2012-35124) и в соответствии со стандартами, установленными этикой Комитет Университета Аликанте и Университета Мигеля Эрнандеса.

Участники

Первоначальная выборка этого исследования включала 1416 студентов, набранных методом случайной кластерной выборки в четырех провинциях Испании (Аликанте, Альбасете, Мерсия и Севилья). От каждой провинции было выбрано четыре школьных центра. В результате было отобрано 16 школьных центров, которые разделены на 12 государственных центров, две финансируемые государством школы и две частные школы, расположенные в городских и сельских районах. После определения школьных центров случайным образом был выбран класс на каждый учебный год (четыре класса на центр), и в среднем каждая школа представила 89 участников.Из исходной выборки 182 студента (12,85%) были исключены из-за того, что они не получили отцовского согласия на участие в исследовании, 108 (7,63%) из-за пропусков и ошибок в своих ответах и ​​48 (3,39%) из-за того, что что они не были испанскими студентами. В окончательную выборку вошли 1078 участников, 548 мальчиков и 530 девочек (50,8 и 49,2% соответственно) в возрасте 8–12 лет ( M = 9,63; SD = 1,12). Статистически значимых различий между четырьмя группами по полу и учебному году не обнаружено.

Меры

Пересмотренная шкала оценки отказа от школы для детей (SRAS-R-C; Kearney, 2002a) является валидированным инструментом в этом исследовании, и это шкала с хорошими психометрическими характеристиками, которые были представлены ранее.

График положительных и отрицательных воздействий для детей (PANAS-C из 10 пунктов; Ebesutani et al., 2012) — это самооценка из 10 пунктов положительного и отрицательного воздействия на детей и молодых людей в возрасте 6–18 лет. Подшкалы продемонстрировали соответствующие показатели внутренней согласованности (0.86 положительных аффектов и 0,82 отрицательных аффекта; Ebesutani et al., 2012). В этом исследовании использовались обе субшкалы, и коэффициенты внутренней согласованности (альфа Кронбаха) составляли 0,75 для положительного аффекта и 0,76 для отрицательного аффекта.

Тест жизненной ориентации молодежи (YLOT; Ey et al., 2005) — это 16 пунктов, позволяющих оценить положительные ожидания (оптимизм) и отрицательные ожидания (пессимизм). Подшкалы продемонстрировали приемлемый диапазон внутренней согласованности и продемонстрировали высокую надежность повторного тестирования в течение 1 месяца (0.68 за оптимизм и пессимизм; Ey et al., 2005). Конвергентная и дискриминантная валидность была продемонстрирована через связь с другими мерами надежды и самоэффективности. В этом исследовании использовались обе подшкалы, и коэффициенты внутренней согласованности (альфа Кронбаха) составили 0,79 для оптимизма и 0,78 для пессимизма.

Такой же процесс перевода был проведен для трех шкал, использованных в этом исследовании (Hambleton and Lee, 2015). Во-первых, предметы в оригинальных версиях на английском языке были переведены на испанский носителем языка экспертом в области педагогической психологии и с университетскими исследованиями на английском языке.После завершения перевода носитель английского языка со знанием испанского и специалист в области психологии выполнил обратный перевод на язык оригинала. Наконец, мы оценили и снова сравнили адаптированный вариант группой судей-экспертов, подтвердивших надлежащий перевод.

Процедура

Для начала была проведена встреча с директорами и руководством образовательного центра, чтобы раскрыть цели этой исследовательской работы и используемые инструменты оценки, попросить их разрешения и добиться их сотрудничества.После этого было написано информационное письмо, чтобы проинформировать родителей студентов о цели этого исследования и попросить их письменное согласие на участие их детей в исследовательской деятельности.

Измерительные приборы применялись ко всему классу как к коллективу, и его завершение было добровольным, при этом каждому участнику присваивался ключ к батарее тестов. При заполнении анкеты исследователь разрешал сомнения, а также помогал наставник разных учебных лет.Каждый из классов состоял из 20 студентов, и одна сессия продолжительностью 50 минут использовалась для выполнения тестов (15–20 минут SRAS-R-C, 5-10 минут PANAS-C и 10-15 минут YLOT).

Статистический анализ

Для изучения различных предложенных моделей для SRAS-R-C было проведено девять подтверждающих факторных анализов (CFA) по девяти альтернативным предложениям, основанным на предыдущих исследованиях и собственной модели, разработанной в этом исследовании. Матрица полихорической корреляции была проанализирована с использованием взвешенных наименьших квадратов (WLS) для подтверждения параметров различных моделей.Было подтверждено, что многомерной нормальности не было. Таким образом, коэффициент Мардиа составил 93,43, потому что значение в пять пунктов считается пределом для многомерного нормального распределения (Bentler, 2005). Поэтому использовался масштаб Саторры – Бентлера χ ² (S – Bχ ² ). Кроме того, для проверки адекватности моделей факторной структуры SRAS-R-C применялись различные индексы согласия. Были рассчитаны следующие индексы согласия: робастная среднеквадратичная ошибка аппроксимации (R-RMSEA: <0.08 приемлемо и <0,06 отлично), стандартизованный среднеквадратичный остаток (SRMR: близко к 0,08 приемлемо и <0,05 хорошее соответствие), надежный сравнительный индекс соответствия (R-CFI: приемлемо ≥0,90 и хорошо соответствует> 0,95) и Индекс Такера-Льюиса (TLI: приемлемо ≥ 0,90; Hu, Bentler, 1999; Brown, 2006). Кроме того, был проведен классический анализ заданий, а надежность шкалы и ее коэффициентов была проверена с помощью коэффициента альфа Кронбаха, значения α которого считались приемлемыми при ≥0.70.

Чтобы проверить факторную инвариантность SRAS-R-C, для четырехфакторной модели, предложенной в этом исследовании, была проведена многогрупповая CFA для проверки неизменности измерения и структуры по группам пола и возраста. Для этого было выполнено несколько иерархических шагов на основе существующей литературы (Byrne, 2008a, b; Liu et al., 2015; Samuel et al., 2015). Чтобы проверить соответствие моделей, использовались описанные выше показатели согласия (R-RMSEA, SRMR, R-CFI и TLI) наряду с критериями инвариантности: ΔCFI (ΔCFI <0.01; Cheung, Rensvold, 2002) и уровень незначительной вероятности, связанный с ΔS – Bχ ² (Димитров, 2010). Наконец, латентная разница средних по полу и возрасту была рассчитана с помощью критического отношения (CR), учитывая, что при результатах> 1,96 или <-1,96 оценка равенства отклоняется (Tsaousis and Kazi, 2013). Кроме того, величина эффекта была измерена с помощью Cohen d (Fritz et al., 2012). Что касается пола, группа девочек была обнулена, чтобы развить ее сравнение с мальчиками.Что касается возраста, каждую группу последовательно устанавливали на ноль, чтобы установить сравнительную оценку с другими группами.

Корреляции между различными факторами SRAS-R-C были получены с помощью коэффициента корреляции произведение-момент Пирсона, а также его дискриминантной достоверности на основе измерений, которые оценивают аффект и оптимизм / пессимизм. Интерпретация этих результатов проводилась в соответствии с критериями, предложенными Коэном (1988) о величине величины эффекта.Статистический анализ был рассчитан с использованием статистических программ SPSS 20 и EQS 6.1.

Результаты

Анализ подтверждающих факторов

Данные, касающиеся CFA, находятся в Таблице . Шесть из протестированных моделей поддерживали четырехфакторную структуру (модели 4a, 4b, 4c, 4cII, 4d и 4e), тогда как оставшиеся две модели показали лучшую корректировку с трехфакторной структурой (модели 3a и 3b). Модель 3b с 12 элементами была моделью с наиболее подходящими индексами. Однако если рассматривать четырехфакторные модели, то модель, предложенная исследовательской группой, показала наилучшие показатели согласия.В результате для испанской версии SRAS-RC предлагается окончательная четырехфакторная структура, состоящая из 18 пунктов: Фактор I. Избегайте школьных стимулов, провоцирующих отрицательную аффективность (1, 5, 9, 13, 21), Фактор II. . Избегайте неблагоприятных социальных и / или оценочных ситуаций в школе (2, 6, 10, 14, 22), фактор III. Привлекайте внимание значимых других (3, 7, 11, 15, 23) и фактор IV. Добивайтесь материального подкрепления за пределами школы (4, 8, 12).

Таблица 1

Подтверждающий факторный анализ: индексы согласия статистических моделей Пересмотренной шкалы оценки отказов от школы для детей (SRAS-R-C).

249

911

2

0,839

63

9023 907 014 9023 907 341,7039 [0,034–0,044]

	S – Bχ 2	df	R-RMSEA 90% CI	SRMR	R-CFI	TLI
0,070 [0,067–0,073]	0,087	0,675	0,640
Модель 3b	237,67	51	0,040 [0,032–0,014] 0,97	0,040 [0,032–0,014]
Модель 4a	1261,53	246	0,062 [0,058–0,065]	0,074	0,748	0,718
Модель 41414,87	0,03 0,03 6714	0,03]	0,073	0,841	0,818
Модель 4c	692,28	183	0,051 [0,047–0,055]	0,059	0,83916		0,059	0,83916	182	0,042 [0,038–0,046]	0,053	0,890	0,873
Модель 4d	1015,83	203	0,014 9023 0,723 9023 0,73 014 0,614 9023 0,73 0,614 0,73
Модель 4e	482,36	146	0,046 [0,042–0,051]	0,055	0,877	0,856
Собственная модель	0,050	0,917	0,901

Коэффициенты надежности Кронбаха для каждого из четырех факторов составляли 0,70 (I. Избегайте стимулов, связанных со школой, которые вызывают (вызывают) отрицательные факторы 0,79). II. Избегайте неблагоприятных социальных и / или оценочных ситуаций в школе), 0,87 (III. Привлекайте внимание значимых других) и 0,72 (IV. Обеспечьте ощутимое подкрепление вне школы). 2-недельная надежность повторного тестирования варьировалась от 0.От 70 (IV. Осуществление ощутимого подкрепления за пределами школы) до 0,75 (II. Избегайте неблагоприятных социальных и / или оценочных ситуаций в школе).

Классический анализ предмета

Средние значения предмета варьировались от 4,53 (предмет 8) до 0,41 (предмет 6), а стандартное отклонение варьировалось от 2,21 (предмет 23) до 1,06 (предмет 6). Коэффициенты корреляции по шкале заданий для четырех факторов варьировались от 0,63 (III. Привлекайте внимание значимых других. Пункты: 2, 6 и 22) до 0,81 (IV. Добивайтесь ощутимого подкрепления за пределами школы.Пункт: 12). Внутренняя согласованность предметов с одним удаленным предметом варьировалась от 0,75 (III. Привлечение внимания к другим значимым. Предмет: 11) до 0,79 (IV. Осуществление ощутимого подкрепления вне школьной обстановки. Предмет: 8).

Факторная инвариантность по полу и возрасту для SRAS-R-C

Результаты измерения и структурной инвариантности по полу и возрасту приведены в таблицах и , соответственно. Для анализа инвариантности SRAS-R-C применялся пошаговый иерархический метод, в котором на полученную модель накладывались ограничения.Во-первых, базовая модель (Модель 0) без ограничений равенства по полу и возрасту показала адекватные индексы согласия (TLI и R-CFI> 0,90; R-RMSEA <0,05; SRMR <0,08; ΔCFI <0,01). Затем все факторные нагрузки были ограничены равными для всех полов и возрастных групп для расчета метрической инвариантности (Модель 1). Индексы согласия для этой модели также были разумными. Впоследствии были установлены ограничения на перехват переменных, и была создана новая модель (Модель 2), которая показала адекватные показатели согласия.Затем, чтобы установить инвариантность измерений, строгую инвариантность (Модель 3) установить факторные нагрузки, точки пересечения переменных, а также дисперсии и ковариации ошибок. Эта модель также показала разумные показатели согласия. Наконец, структурная инвариантность (Модель 4) заключалась в установке дисперсии факторов и выравнивании их ковариаций в Модели 2. Индексы согласия этой вложенной модели также были адекватными. Кроме того, шкала Satorra – Bentler χ ² использовалась во всех протестированных моделях (модели 1, 2, 3 и 4) по полу и возрасту.Все ΔS – Bχ ² протестированных моделей не показали статистически значимых различий ( p > 0,05), поэтому измерения и структурная инвариантность SRAS-R-C были подтверждены в зависимости от пола и возраста.

Таблица 2

Индексы согласия для собственной модели SRAS-R-C в зависимости от пола.

0,036 [0,028–0,044]

0,014

] , 0,698)

0,0023 9023 902 0,67

902 902 902 902 902 902 902 902 9038

Таблица 3

Индексы согласия для собственной модели SRAS-RC в зависимости от возраста.

	χ 2	S – Bχ 2	df	TLI	R-CFI	R-RMSEA	SRMR	SRMR	Δ 218 df , p)	ΔCFI
Мальчики	348.54	256,65	129	0,901	0,915	0,042 [0,035–0,050]	0,051
Девочки	301,214 9023 9023 9023 902	301,214	0,052
Модель 0	649,82	474,06	258	0,910	0,924	0.028 [0,024–0,032]	0,052
Модель 1	667,53	482,23	272	0,918	0,926	0,027 [	0,002
Модель 2	684,90	500,99	290	0,913	0,925	0,027 [0,023–0,030]	0,054 9023 (9023)	0,054 9023.614)	-0,001
Модель 3	717,86	505,91	308	0,917	0,928	0,025 [0,022–0,029]
0,025 [0,022–0,029]
Модель 4	697,23	507,02	300	0,918	0,927	0,026 [0,022–0,030]	0,057	7,66 (1014 0,662 0,002

0,005–2 9023 9023 0,07

4 9023 0,07

4 902 902 902

4 902 902

4 902 902 902

67 0,942 902

67 0,942 902

0,07 9023 902 902

42, 0 51,05160)

4

4 902 0,069 -0,75

0118 [CrossRef] [Google Scholar]

Инглес К. Дж., Гарсиа-Фернандес Х. М., Висент М., Гонсалвес К., Санмартин Р. (2016). Профили перфекционизма и школьной тревожности: обзор модели диспозиционного перфекционизма 2×2 в детском населении.
Фронт. Psychol.
7: 1043
10.3389 / fpsyg.2016.01403 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

Инглес К. Дж., Гонсалвес К., Гарсиа-Фернандес Х. М., Висент М., Мартинес-Монтеагудо М. К. (2015). Текущее состояние исследования отказа от школы.
Eur. J. Educ. Psychol.
8
39–54. [Google Scholar]

Джойнер Т. Э., Катандзаро С. Дж., Лоран Дж. (1996). Трехсторонняя структура положительных и отрицательных аффектов, депрессии и тревоги у детских и подростковых психиатрических стационаров.
J. Abnorm. Psychol.
105
401–409. 10.1037 / 0021-843X.105.3.401 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

Кирни К. А. (2002a). Определение функции поведения отказа от школы: пересмотр шкалы оценки отказа от школы. J. Psychopathol. Behav. Оценивать.
24
235–245. 10.1023 / A: 1020774932043 [CrossRef] [Google Scholar]

Кирни К. А. (2002b). Практический пример оценки и лечения молодежи с многофункциональным отказом от школы.
Clin. Case Stud.
1
67–80. 10.1177 / 1534650102001001006 [CrossRef] [Google Scholar]

Кирни К. А. (2006). Подтверждающий факторный анализ шкалы оценки отказа от школы — доработка: детская и родительская версии.
J. Psychopathol.Behav. Оценивать.
28
139–144. 10.1007 / s10862-005-9005-6 [CrossRef] [Google Scholar]

Кирни К. А. (2008). Прогулы школы и отказ от школы в молодежи: современный обзор.
Clin. Psychol. Сборка
28
451–471. 10.1016 / j.cpr.2007.07.012 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

Кирни К. А. (2016). Управление пропусками занятий на нескольких уровнях: практическое руководство для профессионалов, основанное на фактических данных.
Нью-Йорк, Нью-Йорк: Издательство Оксфордского университета.[Google Scholar]

Кирни К. А., Альбано А. (2004). Функциональные профили поведения отказа от школы: диагностические аспекты.
Behav. Модиф.
28
147–161. 10.1177 / 01454455033259263 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

Кирни К. А., Чепмен Г., Кук Л. С. (2005). Отказ от школы у маленьких детей.
Внутр. J. Behav. Проконсультируйтесь. Ther.
1
212–218. 10.1037 / h0100746 [CrossRef] [Google Scholar]

Кирни К. А., Грачик П. (2014). Реакция на модель вмешательства, направленная на повышение посещаемости школы и сокращение пропусков занятий. Форум по уходу за детьми и молодежью
43
1–25. 10.1007 / s10566-013-9222-1 [CrossRef] [Google Scholar]

Кирни К. А., Сильверман В. К. (1993). Измерение функции отказа от школы: шкала оценки отказа от школы.
J. Clin. Child Psychol.
22
85–96. 10.1207 / s15374424jccp2201_9 [CrossRef] [Google Scholar]

Кирни К. А., Спир М. (2014). «Отказ от школы», в
Перевод психологических исследований в практику , ред.
Гроссман Л., Уолфиш С.(Вашингтон, округ Колумбия: Американская психологическая ассоциация;), 83–85. [Google Scholar]

Ким Г. (2010). Исследование валидации шкалы оценки отказа от школы для корейских подростков.
Корейский J. Play Ther.
13
121–139. [Google Scholar]

Лю В., Лей Х., Ли Л., Йи Дж., Чжун М., Ян Ю. и др. (2015). Факторная инвариантность краткой формы анкеты по настроению и тревожным симптомам для разных полов.
чел. Индивидуальный. Dif.
87
136–140. 10.1016 / j.paid.2015.07.036 [CrossRef] [Google Scholar]

Lyon A.Р. (2010). Подтверждающий факторный анализ шкалы оценки отказа от школы, пересмотренной в выборке афроамериканского сообщества.
J. Psychoeduc. Оценивать.
28
511–523. 10.1177 / 0734282

3438 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

Мейнард Б. Р., Салас-Райт К. П., Вон М. Г., Питерс К. Э. (2012). Кто прогульщики молодежи? Изучение отличительных профилей прогульщиков молодежи с помощью анализа скрытых профилей.
J. Youth Adolesc.
41 год
1671–1684. 10.1007 / s10964-012-9788-1 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

Михалас С.(2014). «Отказ от школы», в
Перевод психологических исследований в практику , ред.
Гроссман Л., Уолфиш С. (Вашингтон, округ Колумбия: Американская психологическая ассоциация;), 85–88. [Google Scholar]

Министерство образования, культуры и спорта (2015 г.). Datos y Cifras. Curso Escolar 2015/2016 [Данные и числа. 2015/2016 учебный год]. Мадрид: Генеральная секретариат Текника. [Google Scholar]

Организация экономического сотрудничества и развития (2012 г.). PISA 2012.Программа Para la Evaluación Internacional de Los Alumnos. Informe Español. Resultados y Contexto [PISA 2012. Программа международной оценки испанских студентов: результаты и контекст] , Vol. 1
Мадрид: Ministerio de Educación, Cultura y Deporte. [Google Scholar]

Пина А. А., Зерр А. А., Гонсалес Н. А., Ортис К. Д. (2009). Психосоциальные вмешательства при отказе от школы у детей и подростков.
Child Dev. Перспектива.
3
11–20. 10.1111 / j.1750-8606.2008.00070.x [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

Пирес П., Фигейрас А., Рибас Р., Сантана К. (2013). График положительных и отрицательных аффектов: психометрические свойства для бразильской португальской версии.
Пролет. J. Psychol.
16
1–9. 10.1017 / sjp.2013.60 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

Пуклек М., Инглес К. Дж., Марцо Дж. К., Гарсиа-Фернандес Дж. М. (2015). Инвентаризация школьной тревожности: доказательства достоверности и достоверности на выборке словенских подростков. Psychol. Sch.
52
860–873. 10.1002 / pits.21862 [CrossRef] [Google Scholar]

Ричардс Х. Дж., Хадвин Дж. А. (2011). Исследование взаимосвязи между тревожностью и посещаемостью школы у молодых людей.
School Ment. Здоровье
3
236–244. 10.1007 / s12310-011-9054-9 [CrossRef] [Google Scholar]

Роблес Р., Паес Ф. (2003). Estudio sobre la traducción al español y las propiedades psicométricas de las escalas de afecto positivo y negativo (PANAS) [Исследование испанского перевода и психометрических свойств шкал положительного и отрицательного аффекта (PANAS)]. Salud Ment.
26
69–75. [Google Scholar]

Сэмюэл Д. Б., Саут С. С., Гриффин С. А. (2015). Факторная инвариантность формы рейтинга пятифакторной модели по полу.
Оценка
22
65–75. 10.1177 / 10731536772 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

Сандин Б., Чорот П., Лостао Л., Джойнер Т. Э., Сантед М. Э., Валиенте Р. М. (1999). Escalas PANAS de afecto positivo y negativo: validación factorial y convergencia transcultural [Шкалы положительного и отрицательного аффекта PANAS: факторная аналитическая проверка и межкультурная конвергенция]. Псикотема
11
37–51. [Google Scholar]

Сечер И. (2014). Адаптация шкалы оценки отказов в школе на турецкий язык: исследования надежности и валидности.
Пакистан J. Stat.
30
1197–1202. [Google Scholar]

Томас С. А., Уикс Дж. У., Догерти Л. Р., Липтон М. Ф., Дарувала С. Е., Клайн К. и др. (2015). Аллельные вариации риска симптомов тревожности снижают взаимосвязь между безопасным поведением подростков и симптомами социальной тревожности.
Дж.Psychopathol. Behav. Оценивать.
37
645–662. 10.1007 / s10862-015-9483-0 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

Торнтон М., Дармоди М., Маккой С. (2013). Постоянные прогулы среди ирландских учеников начальной школы.
Educ. Сборка
65
488–501. 10.1080 / 00131911.2013.768599 [CrossRef] [Google Scholar]

Thrul J., Pabst A., Kraus L. (2016). Влияние отсутствия ответов в школе на оценки распространенности употребления субстанций — Германия в качестве примера.
Внутр. J. Политика в отношении наркотиков
27
164–172.10.1016 / j.drugpo.2015.06.005 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

Цаусис И., Кази С. (2013). Факторная инвариантность и латентные средние различия оценок черт эмоционального интеллекта в зависимости от пола и возраста.
чел. Индивидуальный. Dif.
54
169–173. 10.1016 / j.paid.2012.08.016 [CrossRef] [Google Scholar]

Ватанабэ Ю., Койши Х. (2000). Исследование негативных чувств к школе у ​​младших школьников.
Бык. Фак. Гм. Dev.
8
1–12.[Google Scholar]

Уотсон Д., Кларк Л. А., Кэри Г. (1988). Положительная и отрицательная аффективность и их связь с тревожными и депрессивными расстройствами.
J. Abnorm. Psychol.
97
346–353. 10.1037 / 0021-843X.97.3.346 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

Яхая А., Рамли Дж., Хашим С., Ибрагим М. А., Кадир Х. Б. Х., Бун Й. и др. (2010). Влияние различных форм проблемы прогулов в школе на успеваемость учащихся средних школ.
Eur.J. Soc. Sci.
12
624–639. [Google Scholar]

Что означает отказ от теста SOL для вас и вашей школы

Хотя некоторые из нас здесь, в Вирджинии, готовы выпустить на лето, многие из нас все еще находятся в процессе тестирования, исправления и повторной сдачи SOL. Эти баллы становятся все более и более важными за последние несколько лет, поскольку наша школьная аккредитация и оценки учителей привязаны к прохождению баллов по SOL. Так что же происходит с этими оценками, когда один (или несколько) из ваших учеников «отказываются»?

Давайте начнем с самого начала и посмотрим, что требует Содружество Вирджиния и как предоставляется возможность отказа.
Кодекс Вирджинии 8VAC20-131-30 гласит:

«В детском саду до восьмого класса, где управление тестами по программе оценки штата Вирджиния требует Совет по образованию, ожидается, что каждый ученик сдает тесты».

Закон Вирджинии не разрешает студентам «отказаться» от тестов SOL. Но это позволяет родителям отказать от участия в тестировании SOL для своих детей.

Что произойдет, если родитель откажется от тестирования SOL для своего ребенка?

В правилах Совета по образованию штата Вирджиния говорится, что в школьных подразделениях должны выполняться следующие процедуры, когда родители отказываются от участия:

• Родители должны быть проинформированы о том, что в отчете об успеваемости их ученика будет отображаться «0» за любой тест, в котором было отказано.

• Школе настоятельно рекомендуется запросить у родителей письменное заявление с указанием конкретных тестов, которые родители отказываются сдавать своим ученикам. Этот документ должен храниться в личном деле учащегося как запись решения.

• Для учета учащегося, тестовая запись для отклоненного теста (ов) должна быть представлена ​​для оценки со статусом тестирования 51, закодированным для обозначения отказа родителя.

Что это означает на уровне здания?

• Родителям не нужно заполнять школьные формы, чтобы отказаться от тестирования своих детей (хотя некоторые школьные подразделения требуют этого), однако они должны отправить письменный запрос об отказе.
• Родители могут отправить запрос в любое время до теста, даже в день теста. Предварительное уведомление не требуется.
• Родители могут отказаться от одного, нескольких или всех тестов.

Что означает нулевой балл для школы?

Как правило, нулевой балл учащегося усредняется со всеми другими баллами, что может значительно повлиять на общий процент, особенно в школах, испытывающих трудности. Однако в этом году Генеральная ассамблея только что приняла закон (SB427), который позволяет до 5% учащихся школы отказаться от участия, и их нулевые баллы не будут включены.Любые отказы от тестирования более 5% должны быть включены в средний школьный показатель , чтобы соответствовать федеральным правилам, требующим, чтобы 95% учащихся прошли тестирование.

«Совет по образованию не должен включать в свои расчеты прохождения оценки по стандартам обучения для целей государственной ответственности любого учащегося, чей родитель решил не давать своему ребенку такую ​​оценку по стандартам обучения, за исключением случаев, когда такие исключения приводит к тому, что школа не соответствует требованиям штата или федерального уровня участия.»

Что означает нулевой балл для ученика?

Собственно, ничего.

• баллы SOL могут использоваться только как один из нескольких критериев при принятии решения о сохранении студента. Удержание не может быть основано только на оценках SOL.

Результаты

• SOL не могут использоваться как часть успеваемости учащегося.
• Отсутствие баллов SOL не может помешать студенту участвовать в программах для одаренных, специализированных центрах и т. Д. Кроме того, отказ от SOL не может помешать студенту перейти на следующий курс по этому предмету.
• Учащиеся не могут быть обязаны посещать летнюю школу или занятия по восстановлению в выходные дни только на основании невыполнения теста SOL по естествознанию или истории / обществознанию.
• Студентам не может быть отказано в участии в вечеринках «Празднование SOL» из-за того, что они не прошли тест.

К сожалению, многие школы говорят родителям иное, и родители обращаются к Совету по образованию Вирджинии. Будьте осторожны, если ваша школа пытается удержать ученика, требует пройти курс исправления вместо факультатива или отказывает в приеме на специальную программу, потому что ученик отказался от тестирования.

Обратите внимание: Это меняется, когда учащиеся достигают средней и старшей школы. Студенты должны сдать определенные экзамены SOL, чтобы получить высшее образование. Для продвинутых учеников это начинается в средней школе, когда они могут пройти несколько кредитных курсов средней школы. Отказ от обязательного для окончания средней школы курса может привести к тому, что студент не получит диплом!
Кроме того, в средней и старшей школе результаты SOL могут использоваться как часть оценки учащегося.Однако на оценку ученика не может негативно повлиять, если ученик средней школы откажется от участия или сдаст альтернативную оценку.

Почему родители отказываются от тестирования?

Некоторые родители не согласны с высокими ставками аккредитации и оценки учителей, которые привязаны к результатам тестов. Они считают, что это привело к формированию менталитета «учи для проверки» и что подлинное преподавание и автономия учителя были поставлены под угрозу. Они чувствуют, что их голоса будут легче услышать, когда оценки штата будут искусственно занижены из-за отказа.Своеобразный социальный протест к точным изменениям.

Некоторые родители отказываются от тестирования из-за более прямого воздействия стресса и беспокойства на своих детей. Некоторые дети испытывают сильное беспокойство по поводу тестов, особенно тестов с высокими ставками.

Таким же образом родители могут отказаться от участия в программе своего специального образования. Все учащиеся сдают тесты на уровне своего класса, и когда ученик из-за инвалидности работает намного ниже его уровня, родители могут отказаться от тестирования, чтобы ученик не сдал несоответствующую оценку.

Какой бы ни была причина, родители имеют право отказаться от тестирования, и школа обязана удовлетворить этот запрос. Будьте осторожны с информацией, которую вы предоставляете родителям относительно последствий отказа от участия. Убедитесь, что вы даете правильную информацию. Быть информированным!

Если у вас есть какие-либо вопросы об отказе в тесте SOL, пожалуйста, свяжитесь со мной по электронной почте или напишите мне на Facebook. Я буду рад ответить или указать вам нужный документ, агентство или человека, которые помогут вам.

Почему было отклонено заявление на получение моей кредитной карты? (У меня хороший кредит!)

Это обязательно случится со всеми нами в тот или иной момент — вы идете подать заявку на новую кредитную карту (или автокредит, ипотеку или любую другую кредитную линию), и вдруг вам откажут.

Заявка отклонена.

Вы в шоке. Сердитый. И — если вы знаете, что у вас довольно хороший кредитный рейтинг — изумитесь.

«Но у меня хорошая репутация», — кричите вы.«Как вы можете отклонить мою заявку?»

Хороший кредитный рейтинг — это еще не все

Если вы регулярно читаете этот блог или другие подобные блоги, вы, вероятно, (здоровы) одержимы своими финансами, в том числе своим кредитным здоровьем. Вы проверяете свои кредитные отчеты не реже одного раза в год и, возможно, используете бесплатный инструмент мониторинга, чтобы отслеживать свой кредитный рейтинг. (Узнайте, как проверить свой кредитный рейтинг бесплатно прямо сейчас, если вы этого не делали в последнее время.)

Нас научили приближать это число к 700 и более, чтобы мы всегда соответствовали лучшим процентным ставкам.

Хотя действительно важно иметь хороший кредитный рейтинг, он является лишь одним из многих факторов, которые банк будет использовать при принятии решения о предоставлении кредита.

Понимание процесса андеррайтинга

Когда вы подаете заявку на получение кредита, будь то кредитная карта с лимитом в 3000 долларов или ипотека на дом на 300000 долларов, ваша заявка начинает процесс, называемый андеррайтингом.

Андеррайтинг — это то, как банк решает, брать ли на себя риск предоставления вам денег.Части процесса андеррайтинга заключаются в соблюдении законов, регулирующих порядок предоставления банком ссуды, а другие части — в защите собственных интересов банка и обеспечении прибыльности ссуды.

В некотором смысле ставки при подаче заявки на кредитную карту ниже, чем при большой ипотеке. Банк ставит на карту гораздо меньше денег.

Но в одном отношении кредитные карты действительно опасны для банков. Это потому, что кредитная карта — это необеспеченный долг. Ипотека, напротив, обеспечена.Если вы не платите, банк может лишить вас права выкупа и вступить во владение активом (вашим домом).

Если вы не оплачиваете счет по кредитной карте, банк может отправлять сборщиков за вами весь день, но они не могут прийти и забрать имущество, чтобы покрыть свою потерю.

Каждая компания, выпускающая кредитные карты, имеет разные критерии андеррайтинга. Вот почему вы можете получить одобрение для некоторых кредитных карт, но не получить отказ для других.

Хотя их процесс принятия решений является коммерческой тайной, в целом мы знаем, что они хотят видеть в вашем отчете:

Нет недавних просроченных платежей или действий по сбору платежей

Пропустить единичный платеж по кредитной карте или забыть о медицинском счете, который в конечном итоге идет на сборы, — это не конец света.Такой бланк может снизить ваш кредитный рейтинг на 10 или 20 пунктов в течение года или двух, но он не повысит ваш кредитный рейтинг с 750 до 500 за ночь.

Однако это может помешать вам получить новый кредит. Если в вашем кредитном отчете есть «потенциально отрицательные элементы», такие как просроченные платежи или счета по сбору платежей, это может привести к отказу в выдаче новой кредитной карты.

Связано: Задержка по счетам? Как наверстать упущенное.

Низкий коэффициент использования долга

Коэффициент использования вашего долга — это сумма ежемесячных непогашенных остатков по кредитной карте, деленная на ваш общий кредитный лимит.

Ваш коэффициент использования рассчитывается с использованием остатков в выписке, даже если вы ежемесячно оплачиваете карту полностью.

Чем ниже, тем лучше. Если ваш коэффициент составляет 50% или выше, это определенно поднимет флажки в андеррайтинге, потому что это общий предиктор людей, которые близки к «исчерпанию» своих кредитных карт.

Итак, если у вас есть только одна кредитная карта с лимитом в 3000 долларов и вы регулярно тратите 2000 долларов, будьте осторожны — ваш коэффициент использования находится в опасной зоне, даже если у вас нет баланса.Чтобы решить эту проблему, вы можете погасить остаток на кредитной карте до завершения платежного цикла.

Достаточная занятость и доход

Банки оценивают вашу вероятность погашения ссуды на основе прошлого поведения (ваш кредитный рейтинг), а также вашей способности выплатить ссуду сейчас (на основе дохода). Вам будет предложено указать ваш годовой доход и работодателя. При более крупном кредите банк проверит эти данные. Они могут не использоваться для кредитной карты, но не ожидают одобрения для карты с лимитом на 10 000 долларов, если ваш годовой доход составляет всего 20 000 долларов.

Длинная кредитная история

Именно здесь, несмотря на все ваши усилия по созданию хорошей репутации, молодость работает против вас. Чем дольше вы своевременно вносите ежемесячные платежи по ссудам и кредитным картам, тем больше банки доверяют вашей кредитоспособности.

Для достижения этой репутации потребуются годы. Ваш кредитный возраст определяется не только тем, когда вы открыли свой первый кредитный счет, но и средним возрастом всех ваших кредитных счетов. Таким образом, всякий раз, когда вы получаете новую ссуду или кредитную карту, это снижает средний срок действия ваших кредитных линий.

Хотя с этим мало что можно сделать, кроме как своевременно вносить платежи и ждать, напоминаем, что это может быть причиной того, что вам отказали в кредитной заявке, несмотря на хороший кредитный рейтинг.

По теме: Как получить кредит в первый раз

Отсутствие «кредитного голодания»

Кто-то, кто жаждет большего кредита — то, что я называю «голодным по кредитам», скорее всего, подаст заявку на любое предложение кредитной карты, которое увидит. Каждый раз, когда вы подаете заявку на кредит, в вашем кредитном отчете возникает так называемая жесткая проверка или «жесткая проверка».

Кредитные бюро обычно оглядываются на прошлые два года и начинают снимать баллы с вашего кредитного рейтинга, если у вас более одного или двух серьезных запросов. Если у вас их больше, чем несколько, особенно в течение всего нескольких месяцев, это означает, что вам не хватает кредитов, и это частая причина, по которой ваша заявка на получение кредитной карты может быть отклонена.

Теперь некоторые люди делают это, чтобы использовать бонусы за регистрацию и накапливать тонны миль для часто летающих пассажиров, но большинство людей, жаждущих кредита, подают заявки, потому что их финансовая жизнь в беспорядке, и им нужен кредит, чтобы оставаться на плаву.

Подай заявку на правильные карты!

Понимание того, что ищут компании, выпускающие кредитные карты, — это один из способов повысить ваши шансы на одобрение карт, на которые вы подаете заявку. Другой способ — просто подать заявку на получение кредитной карты, которая имеет репутацию более удобной для утверждения.

Когда вы работаете в индустрии кредитных карт, вы можете узнать бренды, которые более щедры и гибки, рискуя вместе с вами.

Money Under 30 провела обширное исследование, чтобы найти карты, наиболее одобряемые эмитентами.

Вот несколько кредитных карт, на которых, при условии, что у вас правильный кредитный рейтинг в этой категории, с большей вероятностью будет отмечена отметка об одобрении вашего заявления:

Хорошие кредитные карты с легким одобрением

Отказ от ответственности — Информация о карте Visa Wells Fargo Cash Wise была собрана MoneyUnder30.com независимо. Реквизиты карты не были проверены или одобрены эмитентом карты.

Для людей с хорошей кредитной историей самой эффективной картой по этому показателю является карта Wells Fargo Cash Wise Visa® .

Для этой кредитной карты требуется хороший кредит, и, если у вас хороший кредит, вы, скорее всего, получите одобрение. Если вы это сделаете, вы получите большие преимущества, такие как кэшбэк в размере 1,5% за все покупки без каких-либо ограничений или категорий, сочный бонус за регистрацию в размере 150 долларов США, когда вы потратите 500 долларов США в первые три месяца, и вознаграждение в размере 1,8% кэшбэка за квалифицированные платежи с помощью цифрового кошелька. .

Влияет ли отказ на ваш кредитный рейтинг?

Мы понимаем, насколько неприятным может быть отказ в вашей кредитной заявке.Это тоже может вызвать множество вопросов.

Возможно, вы не знаете, почему вам отказали или как это повлияет на ваши финансы.

Итак, мы выясняем, влияет ли отказ на ваш кредитный рейтинг или нет. Кроме того, мы обнаруживаем общие причины, по которым кредиторы отказывают в кредите. И у нас также есть советы, которые помогут вам повысить свои шансы в следующий раз.

Влияет ли отказ на ваш кредитный рейтинг?

Удивительно, но результат вашей заявки не влияет на ваш кредитный рейтинг.Не имеет значения, приняты вы или отклоните кредитор.

Однако сам факт подачи заявки на кредит оказывает влияние. Кредиторы будут выполнять тщательный поиск вашего кредитного отчета каждый раз, когда вы подаете заявку. (Это необходимо для проверки вашего прошлого финансового поведения). Один жесткий поиск может привести к временному снижению вашего кредитного рейтинга, но этого следовало ожидать.

Однако создание нескольких приложений за короткий промежуток времени может еще больше снизить ваш кредитный рейтинг.Это может создать у кредиторов впечатление, что вы испытываете финансовые трудности. В результате они могут решить, что давать вам деньги взаймы слишком рискованно, с их точки зрения.

Как долго жесткий поиск остается в моем кредитном отчете?

Жесткие запросы обычно остаются в вашем кредитном отчете в течение 12 месяцев, прежде чем естественным образом прекращаются. Некоторые чеки на взыскание долга могут оставаться в архиве дольше.

Влияние жесткого поиска со временем уменьшится, если вы будете каждый раз вовремя выплачивать выплаты.

Можно ли удалить сложные поисковые запросы из вашего кредитного отчета?

Поисковые запросы нельзя удалить из вашего кредитного отчета, если они не были выполнены по ошибке. Например, если они были применены в результате мошенничества с идентификационной информацией.

Что мне делать, если мне отказали в кредите?

Разместите свои приложения

Одно из основных кредитных агентств Великобритании, Experian, предлагает ограничить количество заявок до одного раза в три месяца, самое большее.Это должно помочь уменьшить влияние сложных поисков на ваш кредитный рейтинг.

Стоит отметить, что это не точная наука. Эффект от жесткого поиска зависит от человека. Например, если у вас хороший кредитный рейтинг, он может служить своего рода подушкой безопасности.

Узнайте, почему ваша заявка была отклонена

Существует множество причин, по которым кредитор может отклонить заявку, и это не означает, что вы сделали что-то не так.

Мы предлагаем связаться с кредитором, чтобы узнать, почему они отклонили вашу заявку.Также стоит проверить свой кредитный отчет во всех трех основных кредитных агентствах Великобритании: Experian, Equifax и TransUnion. Это поможет вам определить области, которые можно улучшить.

Ваши следующие шаги зависят от причины, указанной кредитором. Каждый кредитор следует своим собственным правилам, но три распространенные причины отказа в кредите включают:

Кредитный рейтинг и кредитная история

Ваш кредитный рейтинг указывает на вашу кредитоспособность перед кредиторами, а ваша кредитная история показывает, насколько хорошо вы управляли своими финансами в прошлом.Эти две вещи идут рука об руку. Как правило, чем лучше ваша кредитная история, тем выше ваш кредитный рейтинг. В свою очередь, тем более привлекательным вы будете казаться кредиторам.

К сожалению, если у вас плохая кредитная история (например, из-за просроченных или пропущенных платежей), кредиторы могут рассматривать вас как группу высокого риска. Но так оставаться не должно.

Кредитный рейтинг не высечен на камне. Они меняются вверх и вниз в зависимости от вашего финансового поведения. Так что, если вы будете вовремя выплачивать выплаты, каждый раз с этого момента ваш счет будет расти со временем.

Вам может быть интересно, как вы собираетесь это сделать, если вы не можете получить кредит с помощью тонкой кредитной карты. Если это так, ознакомьтесь с нашими четырьмя главными советами, которые помогут вам увеличить объем своего кредитного отчета.

Ошибки в вашем кредитном отчете

Любые несоответствующие данные в вашем кредитном отчете могут повлиять на ваш кредитный рейтинг. Кредиторы хотят убедиться, что вы являетесь тем, кем себя называете. Любые расхождения между вашей формой заявки и вашим кредитным файлом могут показаться кредиторам мошенническими, даже если это честная ошибка.

Ошибка может задержать рассмотрение вашей заявки, пока они ее расследуют, и может увеличить ваши шансы на отклонение. Поэтому важно регулярно проверять свои кредитные отчеты во всех трех агентствах. Тогда вы сможете пресечь любые ошибки в зародыше и ограничить ущерб.

Не волнуйтесь, проверка вашего собственного кредитного отчета не повлияет на ваш кредитный рейтинг и не оставит никаких следов.

Если вы заметили ошибку, лучше как можно скорее связаться с агентством кредитных историй.Затем они попросят кредитора расследовать это для вас. Убедитесь, что вы предоставили какие-либо подтверждающие доказательства, которые помогут им принять решение.

Имейте в виду, что кредитные баллы не являются конечной точкой. Есть и другие факторы, которые принимают во внимание кредиторы (например, доход и расходы). Каждый кредитор использует разные критерии, поэтому вы можете обнаружить, что один вас отклонил, а другой принял.

Доступность

Доступность — важный фактор.Кредиторы должны быть уверены в том, что вы можете позволить себе выплатить им долг. Они будут проверять ваши доходы и расходы, чтобы убедиться, что вы не перенапрягаетесь. Например, если вы приближаетесь к верхнему пределу своего кредитного лимита, они могут рассматривать это как потенциальный «красный флаг».

В этой ситуации может помочь составить бюджет и записать все свои доходы и расходы. Затем посмотрите, есть ли какие-то области, на которых можно сократить расходы. Например, есть ли какие-нибудь тренажерные залы или подписки на телевидение, которыми вы редко пользуетесь?

Мы собрали шесть простых шагов, которые помогут вам создать бюджет .

Если вы чувствуете, что боретесь с долгами, попробуйте обратиться в консультационную службу по вопросам долга, например StepChange или Citizens Advice. Они предлагают бесплатные, непредвзятые советы.

Воспользуйтесь калькуляторами права перед подачей заявления

Имейте в виду, что есть кредиторы, которые специализируются на предоставлении финансирования тем, у кого плохая кредитная история. Они могут помочь, если вам трудно получить кредит (но процентные ставки обычно выше, чем у обычных кредиторов, из-за сопряженного с этим риска).

Или вы можете предпочесть улучшить свой кредитный рейтинг и попытаться заключить более дешевую сделку в дальнейшем.

В любом случае, прежде чем подавать следующее заявление, рассмотрите возможность использования калькулятора права на получение льгот. Это покажет вам, насколько вероятно, что вы будете одобрены. Он будет выполнять только мягкий поиск по вашему кредитному отчету, поэтому он никак не повлияет на ваш кредитный рейтинг. Это означает, что вы можете запускать его столько раз, сколько захотите, чтобы найти для себя лучшее предложение с наибольшими шансами на одобрение.

Если вы хотите получить больше советов, прочитайте нашу статью « , как улучшить свой кредитный рейтинг всего за 30 дней ».

Отказ от ответственности: Вся информация и ссылки верны на момент публикации.

Автор: Адель Кухня

Вернуться на главную страницу блога

НАШЛИ ЭТО ПОЛЕЗНОЕ? ПОДЕЛИТЬСЯ С ДРУГИМИ!

6 вещей, которые вы должны сделать, если вам отказали в кредите

Если вам отказали в кредите, может возникнуть соблазн немедленно дать ему еще один шанс.Однако прежде чем вы это сделаете, важно предпринять некоторые шаги, чтобы выяснить, почему вам отказали, и решить возможные проблемы с вашим кредитом.

Если вы не внесете некоторые изменения перед подачей другой заявки, вы, вероятно, столкнетесь с тем же результатом. Вот шесть действий, которые вы можете предпринять, чтобы повысить свои шансы на успех в следующий раз.

1. Рассмотрите причину отказа.

Если кредитор отказывает вам в кредите из-за информации, содержащейся в вашем кредитном файле, Закон о справедливой кредитной истории и Закон о равных возможностях кредита требуют, чтобы он объяснил вам, почему.

Это объяснение будет иметь форму уведомления о неблагоприятных действиях, которое может быть предоставлено в устной, электронной или письменной форме. Если вы предоставите письмо, вы получите его в течение семи-десяти рабочих дней с момента отклонения вашего заявления.

В письме о неблагоприятных действиях будет объяснено, почему вам было отказано, и будут включены полезные ресурсы, такие как оценка, использованная для принятия решения, и название бюро, предоставившего кредитный отчет, использованный для расчета оценки. Знание этой информации может помочь вам понять вашу кредитную ситуацию и то, что вам следует сделать, чтобы улучшить свой кредит, прежде чем подавать снова.

В зависимости от ситуации в вашем письме может быть перечислено до пяти причин отказа, которые могут включать:

• Слишком большая задолженность по сравнению с вашим доходом
• Кредитный рейтинг слишком низкий
• Просроченные платежи
• Кредитная история слишком ограничена
• Слишком много недавних заявок на кредит
• Высокий коэффициент использования кредита
• Банкротство, короткая продажа или выкуп
• Инкассовые счета или списание
• Слишком большой доступный кредит у кредитора

2.Просите свое дело

Если вам отказали в выдаче кредитной карты, вы можете обратиться в суд с эмитентом карты. Многие из основных эмитентов кредитных карт позволяют вам позвонить и поговорить со специалистом по кредитным операциям, который может предоставить вам дополнительную информацию о том, почему вам было отказано, и даже даст вам возможность убедить их отменить решение.

Нет никакой гарантии, что обращение к компании, выпускающей кредитную карту, о пересмотре решения приведет к положительному результату, но попытаться не повредит.

3. Проверьте свой кредитный отчет и кредитный рейтинг

Как только вы узнаете, почему вам отказали, проверьте свой кредитный рейтинг и кредитный отчет, чтобы получить более конкретную информацию о вашей ситуации. Кредитные рейтинги предоставляют снимки вашего общего кредитного состояния, а в вашем отчете вы найдете подробную информацию о ваших счетах и ​​истории платежей.

Если вам было отказано в кредите, вы имеете право на бесплатную копию вашего кредитного отчета. Воспользуйтесь возможностью, чтобы прочитать свой отчет и найти проблемные области, которые вы можете решить (например, остатки на счетах).В частности, поищите проблемы, указанные в письме о нежелательных действиях, чтобы понять, какие шаги вам следует предпринять.

Вы можете бесплатно проверить свой кредитный рейтинг через Experian. Если он низкий, вам будет труднее получить право на получение многих кредитных карт и ссуд. Устранение факторов риска в вашем кредитном отчете может помочь вам повысить свой рейтинг и, в свою очередь, расширить ваши возможности.

4. Устранение проблем с кредитом

Используя письмо о неблагоприятных действиях и кредитный отчет в качестве руководства, начните принимать меры для улучшения своей кредитной истории.Идеи включают:

• Погасить просроченные платежи или погасить счета по сбору или списанию.
• Поставьте перед собой цель всегда оплачивать счета вовремя.
• Погасите большие остатки по кредитной карте и избегайте замены их новой задолженностью по кредитной карте.
• Обсудите неточную или ложную информацию, которую вы найдете в своем кредитном отчете, с агентствами кредитной информации.
• Не закрывайте старые счета кредитных карт.
• Избегайте подачи заявки на новый кредит, пока не убедитесь, что у вас есть хорошие шансы на получение одобрения.

Вы также можете подумать о поиске других способов увеличения кредита. Например, если у вас есть член семьи с отличной кредитной историей и кредитной картой, вы можете попросить его добавить вас в качестве авторизованного пользователя учетной записи. Как только ваш статус авторизованного пользователя будет передан в кредитные бюро, вся история учетной записи отобразится в вашем кредитном отчете, что может улучшить ваш рейтинг. Обеспеченная кредитная карта или ссуда для создания кредита также могут вам помочь.

Вы также можете использовать Experian Boost ™ ^† , который дает вам кредит за положительную историю платежей с учетными записями коммунальных служб, телефонов, Netflix ^® и других учетных записей, чтобы помочь увеличить ваш счет.Чтобы использовать этот инструмент, вы свяжете свои банковские счета и подтвердите платежи, которые хотите включить, что поможет мгновенно повысить ваш кредитный рейтинг.

5. Подать заявление у другого кредитора

Если ваш кредитный рейтинг не идеален, проблема может заключаться просто в том, что вам нужно подать заявление у другого кредитора. Многие кредиторы специализируются на работе с заемщиками, имеющими справедливую или плохую кредитоспособность. Если вам нужны деньги сейчас и вы не можете дождаться, пока создадите свою кредитную историю, поищите других кредиторов, которые могут быть более подходящими для вашей кредитной ситуации.

С помощью Experian CreditMatch ™ вы можете пройти предварительную квалификацию и сравнить кредитные карты, личные займы и многое другое на основе вашего кредитного файла.

6. Продолжайте следить за своим кредитом

По мере того, как вы работаете над созданием кредита, отслеживайте свой прогресс, чтобы увидеть, как ваши действия влияют на ваш кредитный рейтинг. Служба кредитного мониторинга Experian обеспечивает бесплатный доступ к вашему FICO ^® Score ^☉ , а также к вашему кредитному отчету Experian.

Plus, вы будете получать в режиме реального времени уведомления о новых кредитных запросах, счетах и ​​многом другом.Как только ваш кредит будет в достаточно хорошей форме, чтобы подать заявку снова, найдите время, чтобы сравнить несколько вариантов, чтобы убедиться, что вы получите лучшую ссуду или кредитную карту для ваших нужд.

	χ 2	S – Bχ 2	df	TLI	R-CFI	R-RMSEA	SRMR	SRMR	Δ 218 df , p )	ΔCFI
8-летний возраст	195,72	157,38	129	0,933	0,943
9 лет	207.11	147,29	129	0,967	0,972	0,022 [0,000–0,038]	0,058
10-летний
0,044 [0,031–0,057]	0,060
11 лет	294,35	222,70	129	0,900	0.918	0,054 [0,042–0,066]	0,066
Модель 0	954,99	719,11	516	0,930
0,930
Модель 1	1046,73	767,81	558	0,925	0,939	0,019 [0,016–0,023]	0,069	-0,003
Модель 2	1095,61	820,35	612	0,914	0,934	0,019 [0,015–0,022]
0,019 [0,015–0,022]
Модель 3	1251,24	874,49	666	0,911	0,932	0,019 [0,015–0,022]	0,072	61.914 (54, 4,213)	0,072	61.914 (54, 4, 0,213)	1178.33	849,16	642	0,916	0,932	0,019 [0,015–0,022]	0,079	33,76 (30, 0,291)	-0,002
	Разница между поколениями и возраст в SRAS-RC Модель для сравнения гендерных групп использовала девочек в качестве контрольной группы. Учитывая, что было четыре возрастных группы (8, 9, 10 и 11 лет), были созданы три эталонные модели, чтобы сделать все возможные сравнения.В каждой модели самая низкая возрастная группа была установлена ​​равной нулю: Модель 1 = 8-летние по сравнению с 9-, 10- и 11-летними; Модель 2 = 9 по сравнению с 10 и 11-летними; и Модель 3 = 10-летние по сравнению с 11-летними. Для гендерных групп статистика соответствия латентных средних структур была приемлемой (χ 2 = 678,23, df = 286, p <0,000, R-CFI = 0,906, R-RMSEA = 0,036, CI = 0,033– 0,040 и SRMR = 0,054). Статистика соответствия латентных средних структур для возрастных групп была приемлемой во всех случаях (Модель 1: χ 2 = 1078.24,? df = 600, p <0,000, R-CFI = 0,917, R-RMSEA = 0,029, CI = 0,026–0,032 и SRMR = 0,072; Модель 2: χ 2 = 837,93, df = 495, p <0,000, R-CFI = 0,915, R-RMSEA = 0,035, CI = 0,031–0,038 и SRMR = 0,072; Модель 3: χ 2 = 608,44, df = 286, p <0,000, R-CFI = 0,906, R-RMSEA = 0,048, CI = 0,043–0,053 и SRMR = 0,074). Структурированные средние различия по полу и возрастным группам представлены в таблице .Что касается пола, не было обнаружено никаких статистически значимых различий, за исключением фактора IV (стремление к ощутимому подкреплению вне школы), в котором у мальчиков были значительно более структурированные средние, чем у девочек с небольшой величиной эффекта ( d = 0,13). Что касается возрастных групп, у 11-летних детей были значительно более высокие средние по Фактору IV, чем у 8- ( d = 2,13) ​​и 9-летних ( d = 2,07). Тем не менее, 11-летние дети имели значительно более низкие средние значения по второму фактору (чтобы избежать неблагоприятных социальных и / или оценочных ситуаций в школе), чем 8-летние ( d = -0.19) и в третьем факторе (привлечь внимание значимых других), чем 8- ( d = -0,37), 9- ( d = -0,27) и 10-летние ( d = -0,38 ). Величина эффекта была небольшой, за исключением четвертого фактора, который представлял большую величину эффекта. Не было обнаружено статистически значимых различий в оценке первого фактора SRAS-R-C (Избегать школьных стимулов, которые вызывают негативную аффективность) по полу. Таблица 4 La означает различия по полу и возрасту в SRAS-R-C. 4 9023 9023 9023 9023 902 4 0,16 902 902 902 0.79 4 9023 9023 902 9023-1703 907 902 04 14 9014 -0,56 0,25 Корреляция 9038 из SRAS-RC Коэффициенты корреляции между различными факторами SRAS-RC и общей оценкой шкалы были статистически значимыми ( таблица ).Что касается коэффициентов корреляции между четырьмя факторами SRAS-RC, первые два фактора показали статистически значимую и положительную корреляцию высокой величины (0,53), тогда как первый и третий фактор (0,34), а также второй и третий факторы ( 0,37) показали умеренные корреляции. Наконец, четвертый фактор показал статистически значимую и положительную, но низкую корреляцию (0,21) с третьим фактором. Таким образом, два первых фактора SRAS-R-C не коррелировали с четвертым фактором, как ожидалось. Таблица 5 Корреляция между факторами и общим баллом SRAS-R-C. Факторы SRAS-RC FI FII FIII Мальчики Средняя оценка (ME) 0,07 0,03 0,27 0,24 Стандартная ошибка (SE) 0.06 0,05 0,19 0,12 Критическое отношение (CR) 1,14 0,59 1,40 2,08 9023 9023 909 9 лет ME 0,07 -0,05 -0,23 -0,08 SE 0,08 0,07 -0,72 -1,44 0,62 10-летний ME 0,16 -0,03 -0,14 0,08 SE 0,08 0,16 0,14 CR 1,75 -0. 4115 -0,16 -0,76 1,95 SE 0,09 0,08 0,19 0,12 CR 9-летний (справочный) 10-летний ME 0,08 0,02 0,10 0,04 SE07 0,07 0,15 0,14 CR 1,10 0,21 0,71 0,27 11-летний возраст 902 -0,42 1,95 SE 0,07 0,07 0,14 0,01 CR 1,41 -1,31- 16,53 10-летний (справочный) 11-летний ME -0,05 -0,14 SE 0,08 0,08 0,14 0,14 CR -0,68 -1,79 -3,97 1,50 Коэффициенты SRAS-R-C Всего SRAS-R-C FI FII FIII FI. Избегать школьных стимулов, вызывающих чувство общей негативной аффективности. 0,70 ∗ FII. Избежать неприятных социальных и / или оценочных ситуаций в школе. 0,67 ∗ 0,53 ∗ FIII. Привлечь внимание значимых других. 0,81 ∗ 0,34 ∗ 0,37 ∗ FIV. Чтобы добиться ощутимого подкрепления за пределами школы. 0,41 ∗ 0,01 -0,05 0,21 ∗ Коэффициенты корреляции между SRAS-RC и коэффициентами корреляции PANAS и YLOT оценка SRAS-RC с PANAS и YLOT находится в Таблице .Первые три фактора и общая оценка по шкале SRAS-R-C положительно коррелировали с негативным аффектом и пессимизмом, тогда как четвертый фактор по шкале SRAS-R-C положительно коррелировал с положительным аффектом и оптимизмом. Кроме того, общий балл по шкале SRAS-R-C был обратно коррелирован (-0,12) с подшкалой положительного аффекта PANAS-C и положительно коррелирован (0,32) с подшкалой отрицательного аффекта PANAS-C. Наконец, общий балл по шкале SRAS-R-C положительно коррелировал (0,23) с подшкалой пессимизма YLOT.Статистически значимой корреляции по подшкале оптимизма YLOT обнаружено не было. Таблица 6 SRAS 1 FI FII FIII FIV Итого Факторы SR15 SRAS SRAS RC SRAS-RC SRAS-RC PANAS-C Положительный эффект -0.24 ∗∗ -0,21 ∗∗ н.у. 0,18 ∗∗ -0,12 ∗∗ Отрицательное влияние 0,40 ∗∗ 0,41 ∗∗ 0,16 ∗ 9007 N.14 n.14 0,32 ∗∗ YLOT Оптимизм -0,17 ∗∗ -0,18 ∗∗ n.s. 0.19 ∗∗ н.у. Пессимизм 0,32 ∗∗ 0,33 ∗∗ 0,11 ∗∗ -0,15 ∗∗ 0,23 ∗∗ 1 Обсуждение Целью этого исследования была проверка инструмента для оценки отказа от школы в испанском образце с точки зрения причин, определяющих такое поведение. В настоящее время проверка этого инструмента завершена в других странах, таких как Великобритания (Richards and Hadwin, 2011) и Турция (Seçer, 2014).В этом смысле текущее исследование является первым исследованием, предлагающим валидацию SRAS-R-C на испанском языке. Предлагаемая в этой работе модель со структурой из 18 пунктов, разделенных на четыре фактора, была наиболее подходящей моделью с тетрафакториальной структурой, остающейся неизменной в зависимости от пола и возраста. Скрытые средние различия показали, что мальчики и 11-летние имели более высокие баллы по субшкале материального подкрепления по сравнению с девочками и их 8- и 9-летними сверстниками, соответственно. Напротив, по подшкалам социального неприятия и / или оценки и привлечения внимания различия были значительными и выше в младших возрастных группах по сравнению с 11-летними.Величина обнаруженных различий была небольшой во всех случаях, кроме четвертого фактора. Конкретно, самая старшая группа студентов (11-летние) сообщила о более высоких баллах по четвертому фактору по сравнению с младшими учениками. Соответствующие индексы надежности были получены для SRAS-R-C, а коэффициенты корреляции выявили предсказуемую закономерность между отказом от школы и положительным / отрицательным аффектом и оптимизмом / пессимизмом. Эти результаты обсуждаются ниже. Принимая во внимание различные индексы согласия, проведенные в этом исследовании, модель, предложенная Ричардсом и Хадвином (2011), получила наилучшую корректировку с трехфакторной структурой.Тем не менее, это предложение имеет сильное ограничение, поскольку полностью устраняет четвертый фактор. Модель, предложенная в настоящем исследовании из 18 пунктов, разделенных на четыре фактора, была инструментом с наилучшей корректировкой для оценки отказа от школы с широкой точки зрения, включающей различные факторы, которые могут вызвать такой тип поведения. Эти результаты также подтверждают четырехфакторную структуру SRAS-R-C согласно большинству предыдущих исследований (Kearney, Silverman, 1993; Kearney, 2006; Lyon, 2010; Haight et al., 2011; Сечер, 2014). В собственной модели пункты 16, 17, 18, 19 и 20 были опущены. Удаление пунктов 17 (фактор I: ). Если бы у вас было меньше плохих чувств (например, страх, нервозность, грусть) по поводу школы, вам было бы легче ходить в школу? ) и 18 (фактор II: . было бы легче вам найти новых друзей, будет ли вам легче ходить в школу? ) согласуется с выводами Seçer (2014), который утверждал, что эти элементы были написаны в условном стиле и усложняют понимание шкала.Пункт 19 (Фактор III: Было бы вам легче ходить в школу, если бы ваши родители пошли с вами? ) был удален из шкалы, поскольку он не достиг удовлетворительных результатов, как и в случае с Haight et al. (2011) и Сечер (2014). Как заметил Лайон (2010), гипотетический подход к этим вопросам может сбивать с толку. Наконец, пункты 16 ( Как часто вы отказываетесь ходить в школу, потому что хотите развлечься вне школы? ), 20 [ Было бы вам легче ходить в школу, если бы вы могли делать больше вещей, которые вам нравятся делать после уроков (эл.г., будучи с друзьями)? ], и 24 ( Вы бы предпочли заниматься веселыми вещами вне школы больше, чем большинство детей вашего возраста? ) были исключены из фактора IV в соответствии с Lyon (2010). Его удаление улучшило соответствие модели из-за того, что пункт 16 был наименее специфичным в шкале (Lyon, 2010), тогда как пункты 20 и 24 устанавливали сравнение с остальными элементами, и их интерпретация могла быть неверно истолкована. Оба пункта также были опущены в Kearney (2006). Полученные результаты выявили приемлемые показатели внутренней согласованности, согласия и временной стабильности для четырех факторов SRAS-R-C.Что касается классификации, предложенной Джорджем и Маллери (2003), полученные значения были приемлемыми и более скорректированными, чем результаты, полученные в результате более поздних проверок (Haight et al., 2011; Seçer, 2014). Более того, многогрупповой CFA поддержал измерение и структурную инвариантность шкалы в зависимости от пола и возраста, поэтому третья гипотеза подтвердилась. Настоящее исследование показало, что измерения и структура испанской версии не зависят от пола и возраста. Эти результаты расширяют возможности использования данной версии для оценки различий в скрытых средствах по полу и возрасту при отказе от школы.Фактор IV был единственным, у которого были статистически значимые гендерные различия. В этом случае мальчики набрали значительно более высокие баллы, чем девочки, что согласуется с исследованиями, которые указывают на более высокую распространенность мужчин по фактору IV или прогулы, не основанные на тревоге (Kearney, 2008; Kearney and Spear, 2014). Что касается возраста, факторы II, III и IV имели статистически значимые различия. В более поздней возрастной группе были получены значительно более высокие средние по Фактору IV с большой величиной размера по сравнению с 8- и 9-летними детьми.Несколько исследований объяснили, что высокие баллы по этому фактору чаще встречаются в подростковом возрасте, а не в детстве (Inglés et al., 2015; Kearney, 2016). Кроме того, эти результаты могут быть оправданы тем фактом, что такой вид отказа от школы связан с прогулами, что является обычной проблемой для учащихся более старшего возраста (Kearney and Albano, 2004). Что касается фактора II SRAS-RC, не ожидалось получить статистически более высокие средние значения у 8-летних детей по сравнению с 11-летними, потому что ученики более старшего возраста получили самые высокие баллы по этому фактору (Kearney и Альбано, 2004).Однако важно учитывать, что этот фактор оценивает два разных аспекта одной и той же конструкции. С одной стороны, есть элементы Фактора II, которые оценивают уклонение от школы из-за социальной неприязни, а подростковый возраст — это время, когда учащиеся беспокоятся о социальной приемлемости (Puklek et al., 2015; Thomas et al., 2015). С другой стороны, второе измерение фактора II оценивает тревогу, вызванную академической оценкой, и в этом случае 8-летние дети в Испании испытывают значительный рост требований из-за диагностического теста, который запланирован в конце академической год (LOMCE). Что касается фактора III, Кирни и Альбано (2004) связали этот фактор с привлечением внимания со стороны значимых других и детей младшего школьного возраста. Более того, другие исследования подчеркивают связь между фактором III и тревожным расстройством разлуки, которое чаще встречается у маленьких детей (Kearney and Silverman, 1993; Higa et al., 2002; Kearney, 2002a). Таким образом, можно было бы оправдать тот факт, что 11-летние дети получили значительно более низкие баллы по Фактору III по сравнению с группами раннего возраста.На этом этапе важно расширить эмпирические исследования латентных средних различий по полу и возрасту, чтобы сопоставить полученные результаты как с международными, так и с национальными выборками. Хотя это исследование поддерживает четырехфакторную структуру SRAS-RC, результаты выявили наличие корреляций между тремя первыми факторами и между факторами III и IV, которые имели высокую величину между двумя первыми факторами (0,53) и низкой величины между факторами III и IV (0.21). Эти данные согласуются с Kearney and Silverman (1993) и Higa et al. (2002). В этой строке результаты подтверждают отсутствие корреляции между двумя первыми факторами и четвертым фактором SRAS-R-C (Kearney and Silverman, 1993; Higa et al., 2002). Этот факт может быть оправдан, потому что три первых фактора отказа в школе SRAS-RC основываются на симптомах тревоги, вызванных школой в целом (фактор I), вызванных социальными или оценочными ситуациями в школьной среде (фактор II) или вызванными разлука закрытого человека (фактор III).Напротив, отказ от школы по фактору IV основан на получении ощутимого подкрепления за пределами школы, например, оставаясь дома, играя в видеоигры или проводя время с друзьями в школьные часы (Kearney, 2008). Изучение взаимодействия между отказом от школы и аффектом, оптимизмом и пессимизмом не получило эмпирических данных. Параметр негативного аффекта PANAS-C значительно и отрицательно коррелировал с тремя первыми факторами SRAS-R-C и общей оценкой шкалы.Негативный аффект был связан с чувствами печали, страха, вины и гнева (Ebesutani et al., 2012; Pires et al., 2013) или даже с тревогой и депрессией (Watson et al., 1988; Chorpita and Daleiden, 2002). ; Роблес, Паес, 2003; Инглес и др., 2016). В нескольких исследованиях была получена положительная корреляция этих переменных с первыми тремя факторами SRAS-R-C (Kearney and Silverman, 1993; Higa et al., 2002). Рассматривая трехстороннюю модель тревоги, депрессии и аффекта (Joiner et al., 1996; Sandín et al., 1999), эти положительные корреляции были ожидаемыми. Эти корреляции обеспечивают предварительную поддержку конвергентной и дискриминантной валидности SRAS-RC, поскольку отрицательный эффект положительно коррелирует с первыми тремя факторами SRAS-RC и общим баллом шкалы, тогда как положительный эффект положительно коррелирует с фактором IV SRAS. -RC, который не оправдывает отказ от школы тревогой. Наконец, измерение пессимизма YLOT положительно и значительно коррелировало с тремя первыми факторами SRAS-R-C и общим баллом шкалы.Эти результаты подтверждаются Gisbert-Ferrándiz et al. (2013) на простом примере из 342 испанских учащихся начальной школы, что является единственным исследованием, в котором конкретно оценивалась корреляция между этими переменными. В их исследовании преобладала положительная и значимая корреляция между пессимизмом и первыми тремя факторами SRAS-R-C, тогда как фактор IV положительно и значительно коррелировал с оптимизмом. Ограничения и практическое значение Настоящее исследование представляет определенные ограничения, которые могут быть устранены в будущих исследованиях.С одной стороны, было бы удобно проанализировать вариации поведения при отказе от школы с течением времени с помощью лонгитюдных исследований, которых недостаточно в текущих исследованиях (Kearney, 2008), и изучить надежность и валидность шкалы на более высоких уровнях образования с помощью более широкий возрастной диапазон студентов. Более того, чтобы не только учитывать восприятие учащимися, в будущих исследованиях может быть интересно собрать отчеты родителей и учителей и сравнить шкалу в группах, отказывающихся от школы, и в группах, не посещающих школу, для оценки ее прогностической достоверности.Наконец, будущие работы должны глубоко оценить взаимосвязь SRAS-R-C с другими инструментами, а также подтвердить версию, адресованную родителям и учителям, как предложил Кирни (2006). Отказывающееся от школы поведение должно быть связано с другими переменными, которые укрепят знания об этой конструкции, такими как школьная тревожность, академическая самоатрибуция, личностные черты и восприятие здоровья. Результаты этого исследования полезны на прагматическом уровне для предотвращения и оценки этой проблемы, а также для ее лечения.Что касается оценки, эта работа предлагает первую испанскую валидацию SRAS-R-C в области начального образования и представляет собой главный международный инструмент для конкретной оценки отказа от школы по психологии и образованию. В этой связи будет поощряться раннее выявление в качестве профилактического механизма, поскольку в нескольких исследованиях было высказано предположение, что прогрессирующее развитие отказов в школе может быть связано с хроническим пропуском занятий или отсевом из школы (Kearney, 2008). Это важно, потому что в Испании самый высокий процент детей, бросающих школу в раннем возрасте (21.9%) по сравнению с остальными странами Европейского Союза (Министерство образования, культуры и спорта, 2015). Способность определять отказ от школы на ранних этапах обучения, например в начальной школе, позволит своевременно вмешаться и разработать действия по преодолению трудностей или негативных идей, связанных с образовательным центром. Кроме того, результаты этого исследования с использованием анализа различий латентных средств подтвердили сложность этой проблемы и то, что факторы отказа в школе не влияют в одинаковой мере по полу и возрасту.Следовательно, важно с особым вниманием относиться к группам наибольшего риска. Это исследование предлагает инструмент профилактики и интересные данные для вмешательства. Вклад авторов CG принимала участие в проведении обзора литературы и написании этой рукописи. CI внесла существенный вклад в концепцию и дизайн этого исследования. Он также получил исследование на всех этапах. Компания CK участвовала в составлении проекта работы и ее критическом пересмотре на предмет важного интеллектуального содержания на всех этапах.М.В. участвовал в проведении обзора литературы и написании этой рукописи. RS участвовал в проведении статистического анализа. Компания JG-F разработала это исследование и участвовала в проведении статистического анализа. Заявление о конфликте интересов Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могли бы быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов. Примечания Финансирование. Часть этого исследования финансировалась проектом Министерства экономики и конкурентоспособности (EDU2012-35124), присужденным JG-F, за счет помощи контрактам на обучение врачей [UA FPU, 2013-5795] и [UA FPU, 2015 -5995] предоставлено CG и RS, соответственно, и предоставлено помощи для найма докторантуры [Программа VALi + d, ACIF-2014-368] MV. Ссылки Бентлер П. М. (2005). EQS 6.1: Руководство по программе «Структурные уравнения». Энчино, Калифорния: Multivariate Software, Inc. [Google Scholar] Brandibas G., Jeunier B., Clanet C., Fouraste R. (2004). Прогулы, отказ от школы и беспокойство. Sch. Psychol. Int. 25 117–126. 10.1177 / 0143034304036299 [CrossRef] [Google Scholar] Brandibas G., Jeunier B., Gaspard J. L., Fouraste R. (2001). Evaluation des mode de refus de l’ecole: французская валидация SRAS (шкала оценки отказов в школе) [Оценка способов отказа в школе: французская валидация SRAS (шкала оценки отказов в школе)]. Psychol. Психометрия 22 45–58. [Google Scholar] Браун Т. А. (2006). Подтверждающий факторный анализ для прикладных исследований. Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Guilford Press. [Google Scholar] Бирн Б. М. (2008a). Моделирование структурных уравнений с помощью EQS: основные концепции, приложения и программирование , 2-е изд. Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Routledge Taylor & Francis Group. [Google Scholar] Бирн Б. М. (2008b). Проверка на многогрупповую эквивалентность средства измерений: прогулка по процессу. Псикотема 20 872–882. [PubMed] [Google Scholar] Чунг Г. В., Ренсволд Р. Б. (2002). Оценка показателей согласия для проверки инвариантности измерений. Struct. Equ. Модель. 9 233–255. 10.1207 / S15328007SEM0902_5 [CrossRef] [Google Scholar] Чорпита Б. Ф., Далейден Э. Л. (2002). Трехсторонние измерения эмоций в детской клинической выборке: стратегии измерения и значение для клинической пользы. J. Consult. Clin. Psychol. 70 1150–1160.10.1037 / 0022-006X.70.5.1150 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] Коэн Дж. (1988). Статистический анализ мощности для поведенческих наук. Хиллсдейл, Нью-Джерси: Эрлбаум. [Google Scholar] Dembo R., Briones-Robinson R., Schmeidler J., Wareham J., Ungaro R., Winters K. C., et al. (2016). Влияние краткосрочного вмешательства на употребление марихуаны подростками, прогуливающими занятия: наблюдение через восемнадцать месяцев. J. Child. Adolesc. Subst. Нарушение 25 18–32. 10.1080 / 1067828X.2013.872068 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] Димитров Д.М. (2010). Проверка факториальной инвариантности в контексте проверки конструкции. Измер. Eval. Couns. Dev. 43 121–149. 10.1177 / 0748175610373459 [CrossRef] [Google Scholar] Эбесутани К., Риган Дж., Смит А., Райз А., Хига-Макмиллан К., Чорпита Б. Ф. (2012). График положительных и отрицательных эмоций из 10 пунктов для детей, детей и родителей, сокращенные версии: применение теории ответов на вопросы для более эффективной оценки. J. Psychopathol. Behav. Оценивать. 34 191–203.10.1007 / s10862-011-9273-2 [CrossRef] [Google Scholar] Эй С., Хэдли У., Аллен Д. Н., Палмер С., Клоски Дж., Дептула Д. и др. (2005). Новое средство измерения детского оптимизма и пессимизма: тест на ориентацию в жизни молодежи. J. Child Psychol. Психиатрия 46 548–588. 10.1111 / j.1469-7610.2004.00372.x [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] Фриц К. О., Моррис П. Э., Ричлер Дж. Дж. (2012). Оценка размера эффекта: текущее использование, расчеты и интерпретация. J. Exp.Psychol. Генерал 141 2–18. 10.1037 / a0024338 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] Fujigaki Y. (1996). Связь между чувством избегания школы и стрессорами в дружеских отношениях — с точки зрения самооценки и стратегий преодоления. Дипломная работа Высшая школа образования Нагойского университета, Нагоя. [Google Scholar] Гарсиа-Фернандес Дж. М., Инглес К. Дж., Гонсалвес К., Висент М., Дельгадо Б., Гомес-Нуньес М. И. (2016). Revisión bibliométrica del rechazo escolar: perspectivas devestigación y su análisis [Библиометрический обзор отказа от школы: перспективы исследования и их анализ]. Educatio Siglo XXI 34 71–92. 10.6018 / j / 252541 [CrossRef] [Google Scholar] Джордж Д., Маллери П. (2003). SPSS для Windows, шаг за шагом: простое руководство и справочник. 11.0 обновление , 4-е изд. Бостон, Массачусетс: Аллин и Бэкон. [Google Scholar] Гисберт-Феррандис Б., Висент Дж., Гисберт-Феррандис А., Гонсалвес К., Лагос-Сан-Мартин Н. (2013). «Optimismo, pesimismo y rechazo escolar [Оптимизм, пессимизм и отказ от школы]», в Rechazo escolar y переменные cognitivo-motivacionales y de personalidad.Симпозиум Nacional de Psicología Clínica y de la Salud con Niños y Adolescentes , ed. Гарсиа-Фернандес Х. М .: Эльче. [Google Scholar] Гуллер Л., Запольски Т. К., Смит Г. Т. (2015). Личность, измеренная в начальной школе, предсказывает аддиктивное поведение в средней школе. J. Psychopathol. Behav. Оценивать. 37 523–532. 10.1007 / s10862-014-9474-6 [CrossRef] [Google Scholar] Хейт К., Кирни К. А., Хендрон М., Шафер Р. (2011). Подтверждающий анализ шкалы оценки отказа от школы — пересмотр: повторение и распространение на выборку прогулов. J. Psychopathol. Behav. Оценивать. 33 196–204. 10.1007 / s10862-011-9218-9 [CrossRef] [Google Scholar] Хэмблтон Р. К., Ли М. К. (2015). «Методы перевода и адаптации тестов для повышения межъязыковой валидности», в Оксфордский справочник по психологической оценке детей , ред. Саклофске Д. Х., Рейнольдс К. Р., Швен В. Л. (Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: издательство Оксфордского университета;), 172–181. [Google Scholar] Хендрон М., Керни К. А. (2011). Преодоление разрыва между оценкой и лечением молодежи с отказом от школы: что делать, когда клиенты спрашивают «что теперь»? Дж.Clin. Psychol. 2 14–21. [Google Scholar] Хига К. К., Далейден Э. Л., Чорпита Б. Ф. (2002). Психометрические свойства и клиническая полезность шкалы оценки отказа от школы в полиэтнической выборке. J. Psychopathol. Behav. Оценивать. 24 247–258. 10.1023 / A: 1020727016113 [CrossRef] [Google Scholar] Хохадель Дж., Фрелих Дж., Виатер А., Лемкуль Г., Фрике-Эркерманн Л. (2014). Распространенность проблем со сном и взаимосвязь между проблемами сна и отказом от школы у детей школьного возраста в рейтингах детей и родителей. Психопатология 47 119–126. 10.1159 / 000345403 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] Honjo S., Sasaky Y., Kaneko H., Tachibana K., Murase S., Ishii T., et al. (2003). Изучение чувства избегания школы, депрессии и склонностей характера среди учащихся младших и старших классов. Psychiatry Clin. Neurosci. 57 464–471. 10.1046 / j.1440-1819.2003.01149.x [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] Ху Л., Бентлер П. М. (1999). Критерии отсечения для индексов соответствия в анализе ковариационной структуры: традиционные критерии по сравнению с новыми альтернативами. Struct. Equ. Моделирование 6 1–55. 10.1080 / 10705519