<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE root>
<article xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:ali="http://www.niso.org/schemas/ali/1.0/" article-type="research-article" dtd-version="1.2" xml:lang="en"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">Health Сare of the Russian Federation</journal-id><journal-title-group><journal-title xml:lang="en">Health Сare of the Russian Federation</journal-title><trans-title-group xml:lang="ru"><trans-title>Здравоохранение Российской Федерации</trans-title></trans-title-group></journal-title-group><issn publication-format="print">0044-197X</issn><issn publication-format="electronic">2412-0723</issn><publisher><publisher-name xml:lang="en">Federal Scientific Center for Hygiene F.F.Erisman</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="publisher-id">704551</article-id><article-id pub-id-type="doi">10.47470/0044-197X-2025-69-5-475-480</article-id><article-id pub-id-type="edn">olqesz</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="en"><subject>SOCIOLOGY OF MEDICINE</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="ru"><subject>СОЦИОЛОГИЯ МЕДИЦИНЫ</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="article-type"><subject>Research Article</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title xml:lang="en">Decoding cognitive distortions in different age groups: cluster analysis</article-title><trans-title-group xml:lang="ru"><trans-title>Возрастные различия когнитивных искажений: кластерный анализ молодёжной выборки</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author"><contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0002-6557-1416</contrib-id><name-alternatives><name xml:lang="en"><surname>Shvets</surname><given-names>Yuriy Yu.</given-names></name><name xml:lang="ru"><surname>Швец</surname><given-names>Юрий Юрьевич</given-names></name></name-alternatives><email>jurijswets@yahoo.com</email><xref ref-type="aff" rid="aff1"/></contrib></contrib-group><aff-alternatives id="aff1"><aff><institution xml:lang="en">Research Institute for Healthcare Organization and Medical Management of Moscow Healthcare Department</institution></aff><aff><institution xml:lang="ru">ГБУ города Москвы «Научно-исследовательский институт организации здравоохранения и медицинского менеджмента Департамента здравоохранения города Москвы»</institution></aff></aff-alternatives><pub-date date-type="pub" iso-8601-date="2025-10-31" publication-format="electronic"><day>31</day><month>10</month><year>2025</year></pub-date><volume>69</volume><issue>5</issue><issue-title xml:lang="en">VOL 69, NO5 (2025)</issue-title><issue-title xml:lang="ru">ТОМ 69, №5 (2025)</issue-title><fpage>475</fpage><lpage>480</lpage><history><date date-type="received" iso-8601-date="2026-03-18"><day>18</day><month>03</month><year>2026</year></date></history><permissions><copyright-year>2025</copyright-year></permissions><self-uri xlink:href="https://journals.eco-vector.com/0044-197X/article/view/704551">https://journals.eco-vector.com/0044-197X/article/view/704551</self-uri><abstract xml:lang="en"><p>Introduction. Cognitive biases are persistent thinking errors that influence perception, behavior, and decision-making. Studying them over time is important for understanding the psychological characteristics of perception and the formation of biases.The purpose of the study. To determine age-specific profiles of cognitive biases in a 16–30 year student sample aged using cluster analysis. The primary objective was to apply cluster analysis to questionnaire results to identify persistent thinking patterns and biases in respondents of different ages.Materials and methods. A total of three hundred twenty volunteers (71% women, 29% men) participated in the online survey. The average age of the group was 19.8 ± 4.7 years. The author’s CBB-8 questionnaire included 24 statements reflecting eight key biases; the internal consistency of the entire scale was α = 0.83. After standardization of the indices, the profiles were grouped using the k-means++ method (elbow criterion; optimal k = 3; silhouette = 0.41). Intercluster differences were tested by χ² and one-way ANOVA; two-tailed significance level of 0.05.Results. Three profiles were identified. Cluster 0, “younger”: n = 105; 32.8% (95% CI 27.7–38.3); median age 18 years; low anxiety, high tolerance for uncertainty. Cluster 1, “senior student”: n = 134; 41.9% (95% CI 36.3–47.8); median 23.7 years (IQR 22–25); pronounced pessimism. Cluster 2, “intermediate”: n = 81; 25.3% (95% CI 20.8–30.5); median 21 years.Research limitations. The study did not account for respondents’ socioeconomic status and was cross-sectional, not accounting for age-related changes.Conclusion. Cluster analysis demonstrates the existence of three stable age-related profiles of cognitive biases in the youth sample. The resulting typology can be considered when developing educational programs on critical thinking and prejudice prevention.Compliance with ethical standards. The study was approved by the Ethics Committee of the Research Institute for Healthcare Organization and Medical Management (approval No. 02-01_EC_2025 dated February 11, 2025). All participants provided informed voluntary consent to participate in the study.Funding. The study had no sponsorship.Conflict of interest. The authors declare the absence of obvious and potential conflicts of interest in connection with the publication of this article.Received: March 26, 2025 / Accepted: June 24, 2025 / Published: October 31, 2025</p></abstract><trans-abstract xml:lang="ru"><p>Введение. Когнитивные искажения — это устойчивые ошибки мышления, оказывающие влияние на восприятие, поведение и принятие решений. Их изучение в возрастной динамике важно для понимания психологических особенностей восприятия и формирования предубеждений.Цель исследования — определить возрастные профили когнитивных искажений в студенческой выборке 16–30 лет методом кластерного анализа. Основная задача заключалась в применении кластерного анализа к результатам анкетирования, чтобы установить устойчивые паттерны мышления и предвзятости у респондентов разного возраста.Материалы и методы. В онлайн-опросе приняли участие 320 добровольцев (женщины — 71%, мужчины — 29%). Средний возраст группы — 19,8 ± 4,7 года. Авторская анкета «CQM» включала 24 утверждения, отражающие 8 ключевых искажений; внутренняя согласованность всей шкалы — α = 0,83. После стандартизации показателей профили группировали методом k-means++ (критерий «локоть»; оптимальное k = 3; silhouette = 0,41). Межкластерные различия проверяли с применением критерия χ² и однофакторного ANOVA; двусторонний уровень значимости 0,05.Результаты. Выделены три профиля. Кластер 0 «младший»: n = 105; 32,8% (95% ДИ 27,7–38,3); медиана возраста 18 лет; низкая тревожность, высокая толерантность к неопределённости. Кластер 1 «старший студенческий»: n = 134; 41,9% (95% ДИ 36,3–47,8); медиана 23,7 года; выраженный пессимизм. Кластер 2 «промежуточный»: n = 81; 25,3% (95% ДИ 20,8–30,5); медиана 21 год.Ограничения исследования. Исследование не учитывало социально-экономический статус респондентов и носило перекрёстный характер, без учёта динамики изменений с возрастом.Заключение. Кластерный анализ демонстрирует существование трёх устойчивых возрастных профилей когнитивных искажений в молодёжной выборке. Полученная типология может быть учтена при разработке образовательных программ по критическому мышлению и профилактике предубеждений.Соблюдение этических стандартов. Исследование одобрено Этической комиссией ГБУ НИИОЗММ ДЗМ (протокол № 02-01_ЭК_2025 от 11.02.2025). Все участники дали информированное добровольное письменное согласие на участие в исследовании.Финансирование. Исследование не имело спонсорской поддержки.Конфликт интересов. Автор декларирует отсутствие явных и потенциальных конфликтов интересов в связи с публикацией данной статьи.Поступила: 26.03.2025 / Принята к печати: 24.06.2025 / Опубликована: 31.10.2025</p></trans-abstract><kwd-group xml:lang="en"><kwd>cognitive distortions</kwd><kwd>cluster analysis</kwd><kwd>decision making</kwd><kwd>age groups</kwd><kwd>psychological health</kwd><kwd>k-means clustering</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>когнитивные искажения</kwd><kwd>кластерный анализ</kwd><kwd>принятие решений</kwd><kwd>возрастные группы</kwd><kwd>психологическое здоровье</kwd><kwd>кластеризация k-средних</kwd></kwd-group></article-meta></front><body></body><back><ref-list><ref id="B1"><label>1.</label><mixed-citation>Tversky A., Kahneman D. Judgment under uncertainty: heuristics and biases. Science. 1974; 185(4157): 1124–31. https://doi.org/10.1126/science.185.4157.1124</mixed-citation></ref><ref id="B2"><label>2.</label><mixed-citation>Haselton M.G., Nettle D. The paranoid optimist: an integrative evolutionary model of cognitive biases. Pers. Soc. Psychol. Rev. 2006; 10(1): 47–66. https://doi.org/10.1207/s15327957pspr1001_3</mixed-citation></ref><ref id="B3"><label>3.</label><mixed-citation>Lieder F., Griffiths T.L. Resource-rational analysis: Understanding human cognition as the optimal use of limited computational resources. Behav. Brain Sci. 2019; 43: e1. https://doi.org/10.1017/S0140525X1900061X</mixed-citation></ref><ref id="B4"><label>4.</label><mixed-citation>De Baets S., Vanderheyden K. Individual differences in the susceptibility to forecasting biases. Appl. Cogn. Psychol. 2021; 35(4): 1106–14. https://doi.org/10.1002/acp.3831</mixed-citation></ref><ref id="B5"><label>5.</label><mixed-citation>Виниченко Т.Н., Ковалева М.А., Горелов В.В. Разработка подхода к кластеризации студентов по уровню их творческого потенциала. Международный журнал гуманитарных и естественных наук. 2022; (12-2): 102–8. https://doi.org/10.24412/2500-1000-2022-12-2-102-108 https://elibrary.ru/uljygl</mixed-citation></ref><ref id="B6"><label>6.</label><mixed-citation>Moreno-Jiménez B., Bustos R., Matallana A., Miralles T. La evaluación del burnout. Problemas y alternativas. El CBB como evaluación de los elementos del proceso. Rev. Psicol. Trabajo Organ. 1997; 13(2): 185–207. (in Spanish)</mixed-citation></ref><ref id="B7"><label>7.</label><mixed-citation>Попов Г.И., Конюхов В.Г., Маркарян В.С. Яшкина Е.Н. Статистическая обработка данных. М.; 2015: 107–12. https://elibrary.ru/vmeyax</mixed-citation></ref><ref id="B8"><label>8.</label><mixed-citation>Репина С.И. Проверка качества кластеров с помощью силуэтного анализа. Экономика и социум. 2024; (9): 958–75. https://doi.org/10.5281/zenodo.13918451 https://elibrary.ru/gznugm</mixed-citation></ref><ref id="B9"><label>9.</label><mixed-citation>Абдуллаева Н.Н., Касимов А.А., Цой К.Л. Феноменология функциональных когнитивных нарушений. Oriental renaissance: Innovative, educational, natural and social sciences. 2023; (3): 871–80.</mixed-citation></ref><ref id="B10"><label>10.</label><mixed-citation>Bruine de Bruin W., Parker A.M., Fischhoff B. Decision-making competence: More than intelligence? Cur. Dir. Psychol. Sci. 2020; 29(2): 186–92. https://doi.org/10.1177/0963721420901592</mixed-citation></ref><ref id="B11"><label>11.</label><mixed-citation>Яковлева Ю.А., Вахнин Н.А., Новикова Е.С., Мысова В.В. Индикаторы оценки физического и социально-психологического здоровья студенческой молодежи. Теория и практика физической культуры. 2023; (3): 55–7. https://elibrary.ru/gwaupe</mixed-citation></ref><ref id="B12"><label>12.</label><mixed-citation>Чижкова М.Б. Особенности нарушения здорового поведения у студентов медицинского университета разных лет обучения. Мир науки. Педагогика и психология. 2020; 8(1): 58. https://elibrary.ru/lwwxwb</mixed-citation></ref><ref id="B13"><label>13.</label><mixed-citation>Квон Г.М., Вакс В.Б., Поздеева О.Г. Использование шкалы Лайкерта при исследовании мотивационных факторов обучающихся. Научно-методический электронный журнал «Концепт». 2018; (11): 84–96. https://doi.org/10.24411/2304-120X-2018-11086 https://elibrary.ru/yombrr</mixed-citation></ref></ref-list></back></article>
