Personalidad, género y vulnerabilidad a la depresión :(Women and vulnerability to depression : some personality and clinical factors)

En este trabajo se exploraron relaciones existentes entre las características de personalidad, género y la presencia de depresión, siguiendo la linea de investigación de Carrillo, Rojo y Staats (2004). Se intentó encontrar perfiles de personalidad caracterizados por determinados rasgos que fueran significativamente distintos entre hombres y mujeres y que a su vez se asociaran a una mayor presencia de síntomas depresivos. Esto se llevó a cabo en dos muestras de distintos países y culturas por separado: Chile (N= 448, 257 varones (57.37%) y 190 mujeres (42.41%), y un rango etario de 17-65) y España (N = 578, 196 varones (33.9%) y 381 mujeres (65,9%), y un rango etario de 17-67 ), con el propósito de aportar evidencia respecto de cómo afecta la cultura, como factor ambiental, en la conformación de la personalidad a partir de repertorios de aprendizajes. Orientado a eso en el presente trabajo se intentó buscar asociaciones significativas entre las dimensiones de Personalidad propuestas por Eysenk (1975), en el EPQ y EPQ-R, por los factores de Personalidad de los Cinco grandes a partir del NEO PI y del NEO PI-R (Costa y McCrae, 1985, citado en Carrillo et al. 2004) y otras variables clínicas, como rasgos de personalidad esquizotipicos, frecuencia e intensidad de emociones, habilidades sociales y sintomatología clínica. Las características de personalidad se compararon en función del género y finalmente se analizó si las diferencias de personalidad pudieron predecir depresión a partir del Beck Depression Inventory, (Beck, Rush, Shaw y Emery, 1979)...

Application of principal component analysis in phase-shifting photoelasticity

Principal component analysis phase shifting (PCA) is a useful tool for fringe pattern demodulation in phase shifting interferometry. The PCA has no restrictions on background intensity or fringe modulation, and it is a self-calibrating phase sampling algorithm (PSA). Moreover, the technique is well suited for analyzing arbitrary sets of phase-shifted interferograms due to its low computational cost. In this work, we have adapted the standard phase shifting algorithm based on the PCA to the particular case of photoelastic fringe patterns. Compared with conventional PSAs used in photoelasticity, the PCA method does not need calibrated phase steps and, given that it can deal with an arbitrary number of images, it presents good noise rejection properties, even for complicated cases such as low order isochromatic photoelastic patterns. © 2016 Optical Society of America.