- Определение склонности к отклоняющемуся поведению (А. Н. Орел)
Методика диагностики склонности к отклоняющемуся поведению (Определение склонности к отклоняющемуся поведению по А. Н. Орел) является стандартизированным тест-опросником, предназначенным для измерения готовности (склонности) подростков к реализации различных форм отклоняющегося поведения. Опросник представляет собой набор специализированных психодиагностических шкал, направленных на измерение готовности (склонности к реализации отдельных форм отклоняющегося поведения.
- Суицидальная мотивация (Ю.Р.Вагин, 1998)
Тест позволяет выявить и количественно оценить семь основных мотивационных аспектов суицидального поведения
Пример данных для обработки данных для теста №1
[
{
"ФИО": "Иван Иванович",
"gender": "m",
"answer": [
{
"question": "Выберите ваш пол",
"answer": 1
},
{
"question": "Я стремлюсь в одежде следовать самой современной моде или даже опережать ее",
"answer": 1
}
]
}
]Пример рабочего кода для обработки результатов для теста №1
import pandas as pd
import json
from social_deviation import SocialDeviation
df = pd.read_csv("./data/api_test1.csv", delimiter=",", header=None)
df.columns = ['id','user_id', 'answer', 'gender']
index_db = 11
answer = df.iloc[index_db]['answer']
gender = df.iloc[index_db]['gender']
answer = json.loads(answer)
sd = SocialDeviation()
sd.process_answer(answer=answer, gender=gender)
results = sd.humanize_result()
for scale in results:
print(scale['Scale'])
print(scale['ScaleValue'])
print(scale['Decryption'])
print()
print("="*30)
Пример данных для обработки данных для теста №2
[
{
"ФИО": "Иван Иванович",
"gender": "m",
"answer": [
{
"question": "Совершали ли вы попытку/попытки самоубийства?",
"answer": 1
},
{
"question": "Думал, что если умру, то всем будет только лучше",
"answer": 0
}
]
}
]Пример рабочего кода для обработки результатов для теста №2
from suicidal_motivation import SuicidalMotivation
import pandas as pd
import json
df = pd.read_csv("./data/api_test2.csv", delimiter=",", header=None)
df.columns = ['id','user_id', 'answer', ]
index_db = 0
print(df.iloc[index_db])
answer = df.iloc[index_db]['answer']
answer = json.loads(answer)
sm = SuicidalMotivation()
sm.process_answer(answer=answer)
results = sm.humanize_result()
for scale in results:
print(scale['Scale'])
print(scale['ScaleValue'])
print()
print("="*30)
React
Typescript
Django
Laravel
Facebook
Microsoft
Google
Alibaba
D3
Tencent