How are sexual frequency and relationship satisfaction intertwined? A latent profile analysis of male–female couples.
Notice bibliographique
Résumé
Do most couples who report high sexual frequency also report high relationship satisfaction? Are there happy sexless couples? In this study, we take a novel approach to investigating how sexual frequency and relationship satisfaction are intertwined by using latent profile analysis to identify subgroups of couples based on how frequently the couple has sex/sexual intercourse and the relationship satisfaction of both partners. We also test how demographic (age, relationship duration, raising young children) and relational (commitment, self-disclosure, conflict) covariates are associated with profile membership. Data came from 2,101 male-female couples (82.7% of males and 95.8% of females were young adults between the ages of 20-39 years) in the German Family Panel (pairfam) study. Results revealed that couples were classified into four distinct profiles. The majority of the sample (86.38%) occupied a profile in which both partners were highly satisfied and the couple had sex frequently (just less than once a week). The second profile was characterized by low relationship satisfaction for both partners and infrequent sex (less than 2-3 times per month; 3.60%). Two profiles had partners with discrepant levels of relationship satisfaction and a moderate sexual frequency (between two and three times per month and weekly): a satisfied female partner and highly dissatisfied male partner profile (4.01% of the sample) and a satisfied male partner and dissatisfied female partner profile (6.01%). The demographic covariates were rarely associated with class membership, but the relational covariate associations were robust. Couples with infrequent conflict and high levels of self-disclosure and commitment from both partners had higher odds of being in the highly satisfied and frequent sex profile compared to all other profiles. (PsycInfo Database Record (c) 2025 APA, all rights reserved).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».