童年中晚期攻击的发展轨迹和性别差异：基于母亲报告的分析

心理学报 2011, Vol. 43, No.6, 629−638
Acta Psychologica Sinica DOI: 10.3724/SP.J.1041.2011.00629
收稿日期: 2010-11-26
* 国家自然科学基金项目(30570612、30970905)、教育部人文社科重点研究基地重大招标项目(08JJDXLX270)、山东省教育厅人文社科研究项目(S07YC19)。

通讯作者: 张文新, E-mail: zhangwenxin@
629
童年中晚期攻击的发展轨迹和性别差异：
基于母亲报告的分析*
陈 亮 张文新 纪林芹 陈光辉 魏 星 常淑敏
(山东师范大学心理学院, 济南 250014)
摘 要 采用母亲报告的方法, 对1618名儿童的攻击进行了4年(9岁~12岁)的追踪研究, 分析了童年中晚期攻击的一般发展轨迹、亚组发展轨迹以及性别差异。

结果发现：(1)总体上, 童年中晚期儿童的攻击水平随年龄而下降。

(2)基于亚组的准参数模型分析表明, 童年中晚期母亲报告的儿童攻击呈现三条不同的发展轨迹, 即无攻击轨迹、低攻击—下降轨迹以及持续高攻击轨迹, 各轨迹组人数比例分别约为68.7%、26.8%、4.5%。

持续高攻击轨迹组以及低攻击—下降轨迹组的儿童在童年晚期均面临一定程度的人际适应困难。

(3)多项Logit 模型以及卡方检验表明, 男生更倾向于归属于攻击轨迹组(高或者低攻击轨迹组), 而女生更倾向于归属于无攻击轨迹组; 但这并不说明高攻击轨迹组中没有女生, 约2%的女生属于高攻击轨迹组。

关键词 攻击; 一般发展轨迹; 亚组发展轨迹; 性别差异 分类号 B844
1 问题提出
儿童青少年攻击的发展是发展心理学的经典研究领域。

攻击和暴力不仅对他人和社会造成危害, 而且对攻击者自身的适应具有长期的消极影响(Card, Stucky, Sawalani, & Little, 2008)。

许多研究表明, 童年期的身体攻击是青少年期和成年期暴力与危险行为的重要预测因素(Nagin & Tremblay, 1999; Timmermans, van Lier, & Koot, 2008)。

因此, 揭示童年期攻击的发展变化模式, 既有助于在理论上深入理解攻击和暴力的发展规律, 也能对攻击和暴力的预防与干预实践提供实证依据。

对攻击发展的纵向考察涉及两个重要问题：一是攻击随年龄增长而发展变化的一般模式或轨迹(normative/average developmental trajectory), 即随着年龄的增长, 儿童的攻击性总体上是上升、下降还是保持不变？二是攻击发展变化的异质性, 即不同个体在攻击性水平、攻击的起始时间以及发展变化的趋势上是否存在差异。

在过去的二三十年中, 随着纵向研究的增多, 许多研究者考察了儿童青少年攻击的一般发展轨迹, 并得到了较为一致的结论。

总体来看, 儿童的攻击性在两岁到三岁半之间达到最高峰, 此后稳定下降(Tremblay & Nagin, 2005)。

如Bongers, Koot, van der Ende 和Verhulst (2003)的研究表明, 在4~18岁间, 儿童攻击的水平逐渐下降; 其他一些研究也得到了类似的结果(如Hartup, 2005; Tremblay et al., 1999)。

但由于关于一般发展轨迹的研究所揭示的仅是攻击的一般性的、平均的发展特点, 无法揭示儿童攻击发展的异质性。

近年来, 儿童攻击发展模式的异质性问题日益引起研究者关注。

攻击是一种具有明显个体差异的社会行为(Dodge, Coie, & Lynam, 2006)。

不仅不同个体初始的攻击水平有差别, 而且在攻击的起始年龄、发展趋势以及相应的发展结果方面不同个体之间也存在差异, 因而攻击的发展存在异质性。

而且,
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鉴于攻击的发展存在明显的异质性, 因此在干预实践层面, 准确、及时地确定出攻击的高危群体及其相关的危险因素, 对于儿童攻击与暴力的有效干预有着重要意义。

近10年来, 多项大规模追踪研究分别考察了加拿大、美国、新西兰、荷兰、英国等国家儿童青少年攻击的异质性亚组发展轨迹(Bongers, Koot, van der Ende, & Verhulst, 2004; Brame, Nagin, & Tremblay, 2001; Broidy et al., 2003; Côté, Vaillancourt, LeBlanc, Nagin, & Tremblay, 2006; Harachi et al., 2006; Martino, Ellickson, Klein, McCaffrey, & Edelen, 2008; Nagin & Tremblay, 1999; National Institute of Child Health and Human Development Early Child Care Research Network [NICHD ECCRN], 2004)。

Broidy等(2003)综合分析了世界上六个较早的大规模追踪项目的数据, 其研究结果显示童年早期到青少年期身体攻击的发展表现为三组或四组不同的轨迹, 分别为低攻击轨迹(人数比例约14%~64%)、中等—停止轨迹(约29%~53%)和(或)高—停止轨迹(约12%~31%)以及持续高攻击轨迹(约3%~11%)。

尽管具体的轨迹分析结果因样本特征、报告主体以及测量方法等而有所差异, 但这些研究均证明攻击的发展模式存在异质性。

尽管随着追踪研究的增多, 关于攻击发展轨迹的研究文献日益丰富, 但已有研究几乎全部是在西方文化中进行的。

近年来, 中国学校中的攻击、侵害和暴力问题呈现出较高的发生率(Xu, Farver, Schwartz, & Chang, 2004; 张文新, 2002; 张文新等, 2009), 已经引起社会各界的高度关注。

然而, 迄今为止几乎没有研究对中国儿童攻击发展(包括平均发展轨迹和异质性亚组发展轨迹)进行系统的纵向考察。

因此, 中国文化背景中儿童攻击随年龄的发展变化模式至今依旧是一个空白的知识领域。

本研究是一项正在进行中的大规模追踪研究, 其目的在于揭示中国儿童攻击行为的发展轨迹, 并为中国文化背景中儿童攻击和暴力行为的干预与控制提供更有效的理论支持。

同时, 我们也希望本研究所获得关于中国儿童攻击发展的研究发现能够为了解不同文化中儿童攻击的发展模式的异同提供来自中国文化的证据。

本项追踪研究始于童年中期, 目前已追踪至童年晚期。

已有文献表明, 自童年中期开始攻击的发生率逐渐下降(Dodge et al., 2006)。

同时, 随年龄的增长, 攻击的个体间差异也变得越来越稳定(Huesmann, Dubow, & Boxer, 2009)。

这一时期仍表现出持续高水平攻击行为的那些儿童会面临更多、更严重的适应困难(Nagin & Tremblay, 1999)。

因此, 进入童年中期之后, 对这类高危儿童的确认与鉴别变得更准确、有效(McMahon, 1994), 并且对其攻击与暴力干预具有重要实践意义。

此外, 反社会行为领域的一些研究表明, 从童年晚期开始, 逐渐出现了“后期起始”的(late onset; Patterson & Yoerger, 1993)、“限于青少年期”的(adolescent-limited; Moffitt, 1993, 2006)或“青少年期起始”的(adolescent-onset; Odgers et al., 2008)个体, 但是目前对身体攻击的长期追踪研究尚未发现身体攻击发展中的后期起始的个体(Bongers et al., 2004; Brame et al., 2001)。

因此, 本研究对童年中期至晚期攻击发展的考察, 可以为揭示攻击发展中的后期起始问题提供实证依据。

本研究预期, 在一般发展轨迹方面, 进入童年期以后, 随着儿童执行功能与情绪调节能力的发展(Dodge et al., 2006), 以及更成熟的问题解决策略的掌握(Cunningham et al., 1998), 童年中晚期的攻击会呈现显著下降或减少趋势。

在异质性亚组发展轨迹方面, 依据现有研究结果, 我们预期至少存在三类不同的发展轨迹：其一, 鉴于攻击行为的低发生率, 绝大多数儿童会表现为稳定的极低或无攻击轨迹; 其二, 在童年早期即表现出攻击行为的个体中, 多数儿童的攻击行为会随年龄增长而减少或下降, 即与该时期攻击的一般发展模式一致; 其三, 少部分个体会表现出高水平的、稳定的发展轨迹。

此外, 本研究中我们将进一步考察儿童的身体攻击是否存在“后期起始”的发展轨迹。

此外, 攻击发展的性别差异也是发展研究者关注的重要问题。

已有研究揭示, 男生的攻击性水平总体上高于女生(Card et al., 2008; Dodge et al., 2006)。

由于这种结论来源于男女两个群体之间的比较, 因此这些差异所反映的是男性和女性两个群体攻击性的不同。

由于攻击是一种存在较大个体差异的行为, 同一群体内不同个体之间的攻击性存在明显差异。

因此, 虽然女生总体上相对于男生其攻击水平较低, 但这并不意味女生中不存在高攻击者。

事实上, 在总体攻击性水平较低的女生群体中的少数高攻击个体更值得研究者关注(Loeber & Stouthamer-Loeber, 1998)。

正如前面已经讨论过的, 近年来关于攻击发展的异质性的研究揭示了个体攻击发展的一些典型的异质性轨迹, 但是关于儿童
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攻击发展轨迹的性别差异的实证研究还非常有限。

本研究中, 我们拟对童年中晚期男女儿童在攻击发展典型轨迹上人数分布的性别差异进行考察。

基于已有关于攻击行为性别差异的研究结论, 我们预期女生更可能归属于低或者无攻击轨迹组, 而男生更可能归属于高攻击轨迹组; 同时, 在女生群体中可能存在持续高攻击者, 即高攻击轨迹组中也会存在一定比例的女生。

需要说明的是, 本研究采用了母亲报告的方式考察儿童的攻击行为。

不可否认, 由于社会期望效应, 母亲报告对儿童攻击行为的报告可能会存在一定程度的低估, 但是在纵向研究中, 母亲报告却也有其独特的优势。

首先, 在追踪研究中, 为考察儿童攻击水平的发展变化, 大多数研究者偏好教师报告(如Broidy et al., 2003; Nagin & Tremblay, 1999)与母亲报告(如Bongers et al., 2004; NICHD ECCRN, 2004)。

相比于教师报告, 母亲报告能够保证在不同时间点上评价者的连续性。

其次, 母亲报告可以从家庭系统的视角为研究者提供关于儿童攻击的丰富信息, 这是其他报告主体所无法替代的。

尽管随着年龄的增长, 儿童越来越多地参与同伴交往, 但这并不意味着母亲对儿童的行为缺乏了解。

研究表明, 在儿童期乃至青少年期, 母亲仍然是儿童攻击行为的有效评价者(Hartung, McCarthy, Milich, & Martin, 2005)。

总之, 本研究的具体研究目的包括：第一, 描述童年中晚期攻击的一般发展轨迹; 第二, 确定并描述童年中晚期攻击的典型异质性发展轨迹; 第三, 揭示儿童攻击发展的性别差异。

2 方法
2.1被试
本研究的被试来自一项大型追踪研究。

所有被试均来自山东省济南市11所小学(其中5所省级规范化小学, 6所普通小学)的36个班级, 班级内人数在26~70人之间, 其中26个班级(占72.22%)的人数在50人以上。

本研究对被试自9岁开始每年进行一次追踪测量(母亲报告), 到12岁共进行4次测评。

四次测量的问卷有效率均在92%以上。

由于儿童转学、母亲退出研究或非母亲作答等原因, 四次测量中有效被试数量并不完全一致。

基于研究目的与方法的要求, 本研究在数据分析中采用了具有三次及三次以上测量数据的被试, 共计1618名儿童, 其中男生806人(49.81%), 女生812人(50.19%)。

具有全部四次评定数据的被试有1253人(占77.44%); 只有三次评定数据的被试有365人(占22.56%)。

各测量点上被试具体情况见表1。

表1 4次测量时间点被试的人数
性别9岁 10岁 11岁 12岁
男生720 781 768 761 女生743 785 785 764 合计1463 1566 1553 1525
在第一次测量时, 所有被试最小年龄为8.75岁,
最大年龄为9.75岁, 平均年龄为9.26 ± 0.29 岁。

其中有89%的被试属于独生子女。

母亲平均年龄36.28 ± 2.42岁, 受教育水平在本科及本科以上者
占31.73%, 本科以下且高中以上者(含高中毕业生)
占54.53%, 高中以下者占13.74%; 父亲平均年龄38.05 ± 2.94岁, 受教育水平在本科及本科以上者
占44.26%, 本科以下且高中以上者(含高中毕业生)
占44.04%, 高中以下者占11.70%。

儿童所在家庭
的月总收入在1000元以下的占5.00%, 1000~3000
元之间的占35.90%, 3000~6000元之间的占44.50%, 6000元以上的占14.60%。

卡方检验表明, 四次测量中被试在性别、年龄、独生身份、父母亲年龄以及文化程度、家庭收入等
方面的比例分布上均不存在显著差异。

这说明本研
究的追踪样本与原始样本是同质的。

2.2研究工具
2.2.1攻击本研究采用CBCL问卷(Achenbach, 1991)以母亲报告的方式测量儿童的攻击。

该CBCL
问卷适用于6~18岁的儿童, 是国际上常用的儿童
问题行为测量工具。

根据Frick等(1993)的元分析结果, 本研究选取了如下5个项目测量儿童的攻击：“欺负、残忍地对待别人”、“爱打架”、“对别人进行
身体攻击”、“招惹、戏弄别人”和“威胁、恐吓别人”。

问卷采用三点计分, 0代表“不符合”、1代表“有点
符合”、2代表“非常符合”。

以儿童在5个项目上的
总分作为儿童攻击的指标, 得分越高说明攻击水平
越高。

Broidy等(2003)、Bongers等(2004)以及NICHD ECCRN (2004)采用类似的项目对儿童青少
年的攻击发展进行研究, 得到了较好的信度与效度。

本研究中, 5个项目在四次测量中的内部一致性
信度(Cronbach’s α)分别为：0.60、0.70、0.60和0.68。

验证性因素分析表明, 上述五个项目的因素负荷在0.35~0.62之间, 模型拟合指数良好, 其中χ2 = 27.67, df = 5, RMSEA=0.054, NFI=0.97, NNFI=0.95,
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CFI=0.98, AGFI=0.98。

这说明这5个项目较好地测量了攻击这一结构。

2.2.2同伴接纳/拒绝采用同伴提名法评定儿童的同伴关系。

要求被试写出班里最喜欢的三位同学和三位好朋友(积极提名), 以及三位最不喜欢的同学(消极提名)。

对每个被试的提名频次进行班级内标准化, 以便于不同班级儿童提名分数的比较。

以两项积极提名Z分数的平均值作为同伴接纳的指标, 以消极提名频次的Z分数作为同伴拒绝的指标。

同伴接纳的内部一致性信度(Cronbach’s α)为0.92, 同伴拒绝与同伴接纳呈显著负相关(r =−0.31, p< 0.001)。

2.3施测程序
儿童攻击行为的母亲报告包括四次测查, 第一次测查在儿童约9岁时进行, 此后每年进行一次追踪测查。

施测时, 由具有施测经验的主试(由发展心理学研究生担任)对施测班级的班主任进行培训。

培训合格后, 主试将施测问卷和家长同意书交给班主任。

班主任将施测要求告诉学生, 并强调问卷需由母亲亲自作答、认真填写, 之后将问卷和家长同意书交由学生带回。

班主任负责协助回收母亲问卷。

母亲拒绝作答的空白问卷一并收回。

四次测查中, 施测程序保持一致。

同伴提名测量在儿童12岁时进行, 以班级为单位集体施测, 每班由两名主试负责, 被试回答完全部问卷后由主试当场收回问卷。

整个施测过程中, 教师不在场。

2.4数据管理
本研究采用Foxbase 2.0 进行数据录入与管理, 采用SPSS 13.0、LISREL 8.70及SAS 9.1软件进行统计分析。

2.5统计分析
本研究的数据分析包括如下内容：首先, 采用SAS PROC MIXED程序分析攻击的一般发展轨迹; 其次, 采用SAS PROC TRAJ程序考察儿童攻击的异质性亚组发展轨迹; 同时, 采用多元协方差分析(MANCOVA)的方法, 分析不同轨迹组儿童的人际适应状况, 并以此来考察亚组发展轨迹的预测效度; 此外, 采用多项Logit模型及卡方检验来考察亚组发展轨迹的性别差异。

由于SAS PROC MIXED以及 PROC TRAJ均采用极大似然估计的方法进行参数估计, 可以对缺失值进行有效的估计(Enders & Bandalos, 2001), 因此在分析一般发展轨迹与亚组轨迹时并未对缺失值进行处理; 此外, 在MANCOVA分析中, 仅有1%被试的数据含有缺失值, MANCOVA分析仅采用了不含缺失数据的被试。

SAS PROC MIXED是用于分析多层线性模型的具体程序, 可用以揭示攻击的一般发展轨迹。

SAS PROC TRAJ程序则是针对基于亚组的准参数模型(semi-parametric group-based model)开发的用以分析异质性发展轨迹的一种方法(Nagin, 1999; Jones, Nagin, & Roeder, 2001; 纪林芹, 2007; 王济川, 谢海义, 姜宝法, 2008)。

该方法通过评估一系列不同的亚组数量和轨迹形态组合的模型, 来确定最佳轨迹模型。

本研究采用如下标准选择最佳轨迹模型：(1)贝叶斯信息标准(bayesian information criterion, BIC), BIC越接近零则模型拟合越好。

(2)采用贝叶斯因子的对数值(2log(B10))来进行模型间的比较。

2log(B10)代表着对备择模型的偏好程度, 近似等于备择模型与零模型间BIC的差值的两倍。

2log(B10)大于2时, 即可认为备择模型优于零模型。

(3)平均分组概率, 如果平均的组成员分配概率高于0.70, 那么该轨迹模型即符合组成员分类的可接受标准。

(4)考察轨迹分析的预测效度, 即各亚组轨迹能预测个体不同的发展结果。

本研究以同伴拒绝/接纳作为效标, 考察亚组轨迹对儿童人际适应的预测效度。

3 结果
3.1一般发展轨迹
9~12岁间儿童攻击的平均值与标准差见表2。

本研究分别建立了基准模型(即无条件均值模型, M1)、无条件增长模型(M2)以及全模型(M3)来考察攻击的一般发展轨迹及其性别差异。

采用SAS PROC MIXED过程, 以限制性极大似然估计的方法进行参数估计。

具体模型及参数估计结果见表3。

表2 9~12岁儿童攻击的平均数与标准差(M±SD)
性别9岁 10岁 11岁 12岁
男生0.24±0.710.23±0.75 0.15±0.54 0.16±0.66
女生0.07±0.350.07±0.34 0.06±0.35 0.06±0.32全样本0.16±0.560.15±0.59 0.10±0.45 0.11±0.52
首先, 由M1随机效应的参数估计结果可见, 跨级相关(intra-class correlation, ICC)为0.38, 这说明攻击存在显著的个体差异。

其次, M2的主要目的在于检验攻击随年龄的发展趋势。

为准确描述攻击的发展趋势, 本研究比较了攻击的线性及二次曲线性发展趋势, 结果表明攻击的二次发展趋势并不显
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表3 9~12岁儿童攻击一般发展轨迹的分析结果
固定效应随机效应
模型
γ00γ01γ10γ11σ2τ00τ11
M1：无条件均值模型0.13*** 0.18*** 0.11***
AGG ij =γ00 + ( μ0i + εij )(0.01) (0.00) (0.01)
M2：无条件增长模型0.16*** −0.02*** 0.17***
0.16***
0.01*** AGG ij =γ00 +γ10(age) +( μ0i +μ1i + εij )(0.01) (0.01) (0.00) (0.01) (0.00)
M3：全模型0.16*** 0.09*** −0.02*** −0.01** 0.17*** 0.15*** 0.01*** AGG ij = γ00 +γ01(gender) + γ10 (age) +(0.01) (0.01) (0.01) (0.01) (0.00) (0.01) (0.00) γ11(gender*age) + (μ0i +μ1i + εij)
注：* p < 0 .05, ** p < 0 .01, *** p < 0 .001; AGG, 攻击; age, 年龄, 自9岁起依次编码为0、1、2、3, 即以9岁时的攻击为模型截
距; gender, 性别, 采用效应编码, 男生为1, 女生为-1; σ2是水平1的残差方差, 即Var(εij); τ00是截距的残差方差, 即Var(μ0i); τ11
是斜率的残差方差, 即Var(μ1i); 括号内数据为相应的标准误。

著(γ20=0.01, t = 0.57, p > 0.05)。

因此本研究建立了线性的无条件增长模型。

由模型拟合指标来看, M2优于基准模型M1(Δ-2LL (3) =49.70, p < 0.001)。

并且由M2固定效应的参数估计结果可见, 年龄效应显著(γ10= −0.02, t =−3.55, p < 0.001), 这说明在9~12岁间, 儿童的攻击呈显著的线性下降趋势。

最后, M3旨在考察性别对攻击发展趋势(截距和斜率)的影响。

由模型拟合指标来看, M3优于M2(Δ-2LL (2) =35.60, p < 0.001)。

由参数估计结果来看, 性别对模型的截距有显著影响(γ01=0.09, t = 6.74, p < 0.001), 其解释率为6.25%, 具体表现为9岁时男生的攻击水平显著高于女生; 此外, 从固定效应的估计结果看, 性别对斜率的影响达到显著性水平(γ11= −0.01, t = −2.73, p < 0.01), 但从随机效应的估计结果看, 性别对斜率变异的解释率为0%, 因此总体而言男女儿童攻击的线性发展趋势不存在明显的差异。

此外, 由表3可见, 所有随机效应均达显著性水平, 这说明攻击的发展轨迹存在个体差异, 有必要进一步考察攻击发展轨迹的异质性。

3.2异质性亚组发展轨迹
3.2.1轨迹分析采用SAS PROC TRAJ对儿童9~12岁攻击的发展进行轨迹分析。

儿童攻击呈删截正态分布, 因此采用PROC TRAJ的CNORM模型建模并进行数据分析。

为确定最佳轨迹组数, 本研究分别建立了包含不同轨迹组数的模型, 并检验了相应轨迹组中不同的时间多项式函数(即攻击随年龄的线性或曲线性发展趋势)。

建模探索结果见表4。

由表4可见, 模型3的BIC值最接近于零; 根据2log(B10)来判断, 模型3也优于其他模型, 这表明模型3(即三组轨迹的模型)对儿童攻击行为发展轨迹的描述最佳。

这三个轨迹组分别为：无攻击组,
占总人数的68.7%; 低攻击—下降组, 占总人数的26.8%; 持续高攻击组, 占总人数的4.5% (见图1)。

以上三个轨迹组的平均分组概率分别为0.85、0.91
和0.77, 均高于0.70, 这表明这三个轨迹组的正确
分类概率均较高。

表4儿童攻击1~4组轨迹分析模型的BIC值及其变化轨迹模型BIC ΔBIC 2log(B10)模型1：一组轨迹−2386.27
模型2：二组轨迹−2202.13 184.14 368.28 模型3：三组轨迹−2194.99 7.14 14.28 模型4：四组轨迹−2212.02 −17.03 −34.06
3.2.2轨迹分组的预测效度：亚组轨迹与儿童的人
际适应为探讨不同攻击发展轨迹亚组的儿童在
12岁时的人际适应状况, 以性别和12岁时的攻击
行为作为协变量, 轨迹组作为自变量, 以儿童在12
岁时的同伴接纳与同伴拒绝为因变量, 进行MANCOVA分析。

结果表明, 采用Wilks' Lambda
标准, 在控制性别效应与攻击的同时性效应的情况下, 不同轨迹组的儿童在12岁时的人际适应方面
有显著性差异, F (4, 3190) = 13.94, p < 0.001。

一元
方差分析发现, 在同伴接纳上, 轨迹组间差异显著,
F (2, 1596) = 7.30, p < 0.01, Bonferroni校正的事后
检验表明, 无攻击组的同伴接纳水平显著高于其他
两组, 低攻击—下降组与持续高攻击组儿童的同伴
接纳水平无显著性差异; 在同伴拒绝上, 轨迹组间
差异显著, F (2, 1596) = 26.18, p < 0.001, Bonferroni
校正的事后检验表明, 持续高攻击组的同伴拒绝水
平最高, 低—下降组次之, 无攻击组的同伴拒绝水
平最低。

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图1 母亲报告的儿童9~12岁攻击发展轨迹
3.2.3 性别差异 为检验性别对儿童攻击发展轨迹的影响, 将性别进行虚拟变量转换后(男生为1, 女生为0)纳入轨迹分析。

PROC TRAJ 将无攻击组作为参照组, 采用多项Logit 模型进行检验。

检验结果表明, 与女生相比, 男生有更大的可能性被归入低攻击—下降组(β=1.01, t = 5.50, p <0.01), 其发生比(odds ratio, OR)为2.75, 即男生属于该组的可能性为女生属于该组可能性的2.75倍。

男生也比女生有更大的可能性被归入持续高攻击组(β=2.07, t = 3.26, p <0.01), 其发生比(OR)为7.93, 即男生属于该组的可能性为女生的7.93倍。

对不同轨迹组中儿童的性别分布(见表5)进行
独立性χ2检验, 以进一步考察不同发展轨迹组中男
女生人数比例的差异。

2(性别)×3(轨迹组)的χ2检验结果表明存在显著的性别与攻击发展轨迹的关联, χ2 = 62.24, p < 0.001。

进一步的相关源分析发现, 在低攻击—下降组与持续高攻击组中不存在性别与攻击发展轨迹的关联(χ2 = 0.88, p > 0.05), 即低攻击—下降组和持续高攻击组的性别差异模式相同, 均表现为男生多于女生; 但是无攻击组的性别差异模式则与此不同(χ2 = 61.36, p < 0.001), 即无攻击组中女生多于男生。

这一结果与上述轨迹分析的结果一致, 这说明男生更倾向于归属于攻击轨迹组(高或者低攻击轨迹组), 而女生更倾向于归属于无攻击轨迹组。

此外, 由表5可见, 与预期假设一致, 只有极少数的女生(约2%)属于持续高攻击轨迹组。

表5 不同轨迹组中的性别分布
性别 无攻击组 低攻击—下降组 持续高攻击组 合计 男生 589 (73.08%) 169 (20.96 %) 48 (5.96%) 806 (100%) 女生 718 (88.42%) 78 (9.61%) 16 (1.97%) 812 (100%) 全样本
1307 (80.78%)
247 (15.26%)
64 (3.96%)
1618 (100%)
注：由于错误分类在基于亚组的准参数模型分析中是不可避免的, 因而各轨迹组成员分类的实际比例与模型估计的各轨迹组比例并不完全一致(王济川等, 2008)。

4 讨论
本研究的目的在于考察童年中晚期攻击的一般发展轨迹、异质性亚组发展轨迹及其性别差异。

基于这一目的, 本研究采用母亲报告的方式收集儿童攻击的数据, 对儿童9~12岁间的攻击进行了追踪分析。

本研究首先考察了儿童攻击的一般发展模式。

多水平模型的分析结果表明, 童年中晚期, 儿童的攻击水平总体上随年龄而下降。

这与已有关于西方文化背景中儿童攻击发展的研究发现相一致(Bongers et al., 2003; Hartup, 2005; Tremblay et al., 1999)。

这一下降趋势主要归因于以下三个方面：其一是儿童执行功能与情绪调节能力的发展(Dodge et al., 2006)。

研究表明, 童年中晚期的儿童对情绪与行为的控制逐渐从外部控制转向内部的
7期陈亮等: 童年中晚期攻击的发展轨迹和性别差异：基于母亲报告的分析635
认知控制, 这直接促进了攻击行为的减少(Eisenberg & Fabes, 1999); 其二, 随着年龄的增长, 儿童逐渐掌握了更成熟的问题解决策略, 避免社交冲突的能力提高(Cunningham et al., 1998); 其三, 随着年龄的增长, 同伴对攻击行为的态度越来越消极。

同伴的这种消极态度迫使攻击性儿童尽量避免表现出攻击行为, 以维护自身的同伴地位。

尽管从一般发展模式来看, 在童年中晚期儿童的攻击总体上呈下降趋势, 但是基于亚组的准参数模型分析结果表明, 母亲报告的儿童攻击呈现三组不同的发展轨迹, 即无攻击轨迹、低攻击—下降轨迹以及持续高攻击轨迹, 其人数比例分别约为68.7%、26.8%、4.5%。

这些结果充分说明, 儿童攻击的发展是异质性的。

具体来说, 虽然总体上儿童的攻击水平逐渐下降, 但不是所有个体都经历类似的发展过程, 只有约26.8%的个体符合这一发展趋势。

此外, 与预期一致, 在这一时期, 大多数个体(68.7%)的攻击水平持续较低。

值得注意的是, 少数儿童(4.5%)持续表现出高攻击行为。

鉴于攻击是一种具有较高发展稳定性的行为, 因而可以预期这少部分个体在日后(青少年期, 乃至成年期)仍有很大可能维持这种高攻击水平。

因此, 有必要对这些儿童及早进行干预和行为矫治, 以避免其发展成为“毕生持续性的” (life-course-persistent; Moffitt, 1993, 2006)反社会行为个体。

从理论上来说, 既然亚组发展轨迹是异质性的, 那么各亚组之间的差异不应仅表现为在攻击水平和发展趋势上量的差异, 各亚组必然有其独特的预测因素或发展结果。

换言之, 各发展亚组必然会在一些敏感的效标变量上表现出差异。

据此, 本研究以同伴接纳/拒绝为效标, 考察了攻击亚组发展轨迹对人际适应的预测效度。

结果表明, 持续高攻击轨迹组的人际适应状况最差, 低攻击—下降轨迹组次之。

这一结果与已有研究结论一致。

已有研究表明, 攻击儿童面临严重的人际适应困难(Asher & McDonald, 2009; Rubin, Bulkowski, & Parker, 2006), 在被同伴拒绝的儿童中, 约有一半表现出攻击行为(Asher & McDonald, 2009)。

一方面, 这一结果表明本研究发现的三组异质性发展轨迹具有较高的预测效度, 证明了亚组轨迹的有效性; 另一方面, 这也部分地证明不同的亚组轨迹与不同的发展结果相联系, 尤其是那些偏离一般发展轨迹的高攻击个体(即持续高攻击组)会面临更为严重的适应问题。

本研究发现的中国儿童攻击的亚组轨迹与西方研究结果基本一致。

近年来国际上大多数关于攻击发展轨迹的研究显示, 攻击的发展存在持续低或无攻击轨迹、下降或停止轨迹以及高攻击轨迹(Bongers et al., 2004; Brame et al., 2001; Broidy et al., 2003; Côté et al., 2006; Harachi et al., 2006; Martino et al., 2008; Nagin & Tremblay, 1999; NICHD ECCRN, 2004)。

这表明攻击发展模式具有一定程度的跨文化一致性。

但是, 在不同文化背景下, 类似或者相当的发展轨迹亚组是否会面临相同的发展结果、是否有相似的危险因素, 这一点有待于进一步的研究来考察。

本研究并未发现“后期起始”或“青少年期起始”的攻击轨迹。

“后期起始”或“青少年期起始”轨迹的概念最初来自于对反社会行为发展的研究(Moffitt, 1993, 2006; Odgers et al., 2008; Patterson & Yoerger, 1993), 但是对身体攻击的长期追踪研究却未发现这一轨迹的证据(Bongers et al., 2004; Brame et al., 2001)。

这提示我们, “后期起始”或“青少年期起始”的发展轨迹可能是由于青少年期其他形式的反社会行为(如破坏财物或身份违反等)的出现造成的。

当然, 受测量方法、报告主体及样本特征等因素的影响, 仅凭这少数研究结果尚不能做出确定的结论。

因此, 未来研究仍需进一步考察攻击的“后期起始”或“青少年期起始”问题。

除此之外, 另一个可能的原因是, 本研究仅追踪儿童至12岁, 对于揭示“后期起始”的攻击来说, 年龄较小。

未来有必要对本研究样本进行持续追踪, 以考察是否存在“后期起始”或“青少年期起始”的攻击性个体。

最后, 本研究考察了攻击发展轨迹的性别差异。

从攻击的一般发展趋势来看, 攻击发展的性别差异主要表现为攻击水平的差异, 即男生的攻击水平显著高于女生, 其发展趋势并不存在显著的性别差异。

亚组发展轨迹的结果也证明了这一点, 即男生与女生的攻击经历着类似的发展过程, 但在攻击水平越高的轨迹组中, 男生的比例越大。

这也与以往的研究结果一致(Bongers et al., 2004; Broidy et al., 2003; Côté et al., 2006)。

一些研究发现, 男生比女生更可能面临攻击发展的危险因素, 如神经系统功能障碍、困难型气质、冲动性以及学习障碍等(Gorman-Smith & Loeber, 2005; Lahey et al., 2006), 因而男生有更大的危险成为高攻击者。

然而, 这并不表明女生中不存在高身体攻击者。

相反, 本研究发现, 约2%的女生属于高攻击轨迹组。

同样, Bongers等(2004)的样本中有4.4%的女生属于高攻。