The Influence of Agreeableness on Perceived Social Support: The Mediating Role of Empathy
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to investigate the influence of agreeableness on perceived social support, with a specific focus on the mediating role of empathy among Indonesian adults. A descriptive correlational research design was used, involving 400 participants selected through stratified random sampling based on Krejcie and Morgan's sample size determination table. Participants completed standardized self-report instruments: the NEO Five-Factor Inventory (Agreeableness), the Interpersonal Reactivity Index (Empathy), and the Multidimensional Scale of Perceived Social Support. Pearson correlation analysis was performed using SPSS-27 to examine bivariate relationships among the variables. Structural Equation Modeling (SEM) was conducted using AMOS-21 to assess the hypothesized mediational model, with model fit indices evaluated and path coefficients estimated for both direct and indirect effects. Pearson correlations indicated that agreeableness was significantly associated with both empathy (r = .53, p < .01) and perceived social support (r = .41, p < .01), while empathy was also significantly correlated with perceived social support (r = .59, p < .01). The SEM analysis demonstrated good model fit (χ²/df = 2.04, GFI = 0.94, CFI = 0.96, RMSEA = 0.051). Direct effects were significant from agreeableness to empathy (β = .53, p < .001), empathy to perceived social support (β = .47, p < .001), and agreeableness to perceived social support (β = .22, p < .001). The indirect effect of agreeableness on perceived social support via empathy was also significant (β = .25, p < .001), confirming the mediation model. Empathy plays a critical mediating role in the relationship between agreeableness and perceived social support. These findings highlight the importance of both personality traits and socio-emotional competencies in shaping individuals’ perceptions of their social networks, especially in collectivist cultures like Indonesia.
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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 | 0,016 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».