大学生自尊与心理健康的元分析——以中国大学生为样本

大学生自尊与心理健康的元分析——以中国大学生为样本

作者：天天论文网日期：2016-1-23 9:38:30 点击：1

摘要以中国大学生为样本, 运用元分析的方法对大学生自尊与心理健康的关系进行探讨。经筛选, 共有30 项自尊与心理健康的相关研究符合元分析标准(N = 14673)。元分析的结果表明, 自尊对大学生心理健康有显著影响, 与 SCL-90 各因子呈中度负相关; 自尊与抑郁、焦虑、人际敏感相关较高。调节效应检验发现, 地域分布对大学生自尊与 SCL-90 调节作用显著。结果表明, 自尊是大学生心理健康的重要影响因素, 尤其对大学生抑郁、焦虑和人际敏感具有更显著的预测性。

关键词自尊; 心理健康; 元分析; 调节效应

引言 近 20 年来, 大学生的心理健康问题倍受社会关注, 也成为心理学界研究的热点问题之一。

2010 年, 中共中央、国务院出台的《2010‒2020年国家中长期教育改革和发展规划纲要》明确提出“加强心理健康教育, 促进学生身心健康、体魄强健、意志坚强”。可见, 国家和相关部门非常重视学生心理健康教育。回顾大学生心理健康问题研究, 其中与其关系最密切的心理因素是自尊问题。自尊是大学生心理发展最突出最重要的年龄特征之一, 是青年心理健康的保护因素(黄希庭,郑涌, 1999)。研究表明自尊作为自我系统的核心成分之一, 与个体的心理健康状况与人格特征关系密切, 对个体的认知动机情感及行为均有广泛的影响(Baumeister, 2010), 大量的实证研究证实,自尊与心理健康的关系极为密切, 是心理健康的核心, 这个核心的状态直接关系着心理健康的状态(丛晓波, 田录梅, 张向葵, 2005)。纵观国内外研收稿日期: 2014-10-24* 吉林省教育科学“十二五”规划重点资助项目“教师行为对学前儿童创造力的影响”(ZZ1107)。

通讯作者: 张向葵, E-mail: zhangxk@究发现, 自尊对心理健康具有影响, 且自尊与心理健康的相关密切。本研究仅采用中国大学生为样本, 进行自尊与心理健康的元分析, 进一步细化地探讨二者的关系, 以获得更客观和综合的结果。

1.1 自尊的概念与测量自尊(Self-esteem)的概念已经拥有大量的理论解释和实证研究(Kernis, 2006; Swann & Bosson,2010)。从历史看, 詹姆斯将自尊定义为“成功率与人生重要领域的维护”对后人定义自尊有重要影响。最新的自尊定义强调自尊应该从自我概念(Self-concept)结构中分离出来, 自尊是在表达情感, 或者评估自我概念结构中, 强调人们如何感受自我(Leary & Baumeister, 2000)。一般考察自尊的方式包括内隐自尊的测量和外显自尊的测量,Buhrmester, Blanton 和 Swann (2011)研究认为, 主流的内隐自尊测量方法有两种, 即内隐联系测验与名字信测验。然而, 内隐测验彼此之间并没有体现出较高的信度与聚合效度, 并且, 内隐自尊对人格与幸福感只有较小的预测作用(Krizan &Suls, 2009; Buhrmester et al., 2011)。所以本研究只考察外显自尊, 所采用测量自尊的量表为广泛使用的《Rosenberg 自尊量表》(Rosenberg Self-EsteemScale, RSES) (Rosenberg, 1965)。1.2 心理健康的概念与测量心理健康(Mental health)是指人的心理, 即知、情、意活动内在关系协调, 心理的内容与客观世界保持统一, 并据此能促进人体内、外环境平衡和促使个体与社会环境相适应的状态, 并由此不断地发展健全人格, 提高生活质量, 保持旺盛精力和愉快情绪(周郁秋, 刘红, 2006)。关于大学生心理健康的测量, 国内研究多选用《症状自评量表-SCL90》, 即 SCL-90。该量表使用于国内不同人群的心理健康测量, 如对国内飞行员、护士等心理健康进行元分析时采用该量表(邓丽芳,2013; 张平, 陈蕾, 宋旭红, 邓晶晶, 2011), 尤其是大学生的心理健康测量更表现出广泛的使用性(黄艳苹, 李玲, 2009)。《症状自评量表-SCL90》有90 个项目, 包括躯体化、强迫、人际敏感、抑郁、焦虑、敌对、恐怖、偏执和精神病性等因子。所以, 本研究选择 SCL-90 作为测量大学生心理健康的指标。

国内众多的研究者使用该量表研究自尊与心理健康的关系, 但研究结果却不尽相同, 因此有必要对中国大学生关于自尊与 SCL-90 因子之间的相关进行元分析, 探讨影响二者关系的因素。

2 研究方法2.1 文献搜集使用中国期刊网(CNKI)、维普期刊网、万方数据、中国优秀硕博学位论文四个数据库, 对国内 2000 年至今有关大学生自尊与心理健康相关研究进行检索。以“大学生, 自尊, SCL-90, 心理健康”等为关键词, 选取标准为：(1)文献中主要探讨大学生自尊与 SCL-90 关系。(2)文献

中明确表明所使用测量工具为《Rosenberg 自尊量表》和《症状自评量表-SCL90》; (3)文献报告自尊与心理健康数据完整, 如相关系数、差异检验结果等; (4)文献中的样本大小明确。应用上述标准对文献进行阅读筛选, 除去综述文献、重复发表文献以及未明确标明数据的研究后, 共计有 30 份中文数据符合入选标准, 具体情况见表 1。

2.2 变量编码对收集到的文献进行特征编码, 包括被试类型、期刊类型、地域分布等。具体编码见表

1 和表 2。效应值的产生以独立样本为单位, 对每个独立样本编码一次。如果文献包含多个独立研究文献, 对应的进行多次编码。

2.3 理论假设本研究对大学生自尊与 SCL-90 提出以下假设。假设 1：大学生自尊与 SCL-90 主效应显著; 假设 2：自尊与抑郁和焦虑的相关程度较高; 假设 3：

被试类型对大学生自尊与 SCL-90 有调节效应;假设 4：期刊类型对大学生自尊与 SCL-90 有调节效应; 假设 5：地域分布对大学生自尊与 SCL-90有调节效应。

2.4 效果量计算计算效果量的目的在于整合大学生自尊与心理健康的相关, 本文采用相关系数 r 作

为效果量。

具体计算过程如下：

10.5*ln ,1r zrZ Vr 1, , 33z zSE V W NN , 其中 Z r 代表对应的 r经过转换的值 , V Z 为方差 , SE Z 为标准误 , W 代表方差权重的倒数 (Borenstein, Hedges, Higgins, &Rothstein, 2009) 。

2.5 异质性检验透过元分析观测值所获得的效果量包括两部分：真实效果量和误差 , 误差会造

成效果量部分虚假 , 若虚假部分超过统计范围 , 则所获得的效果量为异质 , 需要进行异质性检验。异质性检验的目的是检验研究所得的平均效果量是否异质 ,一般常使用χ 2 作为异质性 Q 检验的指标。 Q 检验的公式为21( ) ,kiiQ w Zri SE df = k‒1, W i = n‒3,Z ri 为第 i 个效果量 , SE 为平均效果量 (Borenstein etal., 2009) 。当 Q 达到显著 , 数据呈异质 , 选择随机效应模型(random model); 反之同质 , 选择固定效应模型 (fixed model) 。若选择随机效应模型 , 则需要对模型进行修正 , 即将各研究的权重进行调整 ,具体的公式如下 (Borenstein et al., 2009) ：* * 2*221 1, , ,3, .i i iii Y Y YYiiiW V V T Vn vwQ dfT C wC w 2.6 数据分析及处理程序首先应用 Office 2010 与 SPSS 20.0 进行前期的文献整理与编码 , 使用 R 语言进行元分析的统计计算 , 最后使用 SPSS 20.0, Mplus 6.0 对效果量进行调节效应检验。3 结果3.1 自尊与 SCL-90 各因子相关的效应值检验3.1.1 异质性检验表 3 结果显示自尊与 SCL-90 各因

子的结果 Q值均达统计学上显著水平 (p < 0.001), 表示拒绝同质性虚无假设。经异质性检验 , 发

现都呈异质性结果。若 H > 1.5, 提示研究间存在异质性 , 或当 I 2 值超过 25% 、 50% 、 75%

时 , 分别提示研究间具有低度、中度及高度异质性 ( 郑明华 , 2013) 。进一步检验异质性程度显示 I 2 均超过 75% 且 H 均大于 1.5 。由此可见 , 该元分析具有高度异质性 , 所以选择随机效应模型。在随机效应模型中 , 在解释 I 2 的同时 , 需要说明 Tau-squared, 其作用在于分配各研究的权

重 , 调整真实变异 (Borenstein etal., 2009) 。

3.1.2 主效应检验表 4 是大学生自尊与 SCL-90 的模型分析结果。可见 , 大学生自尊与 SCL-90 均呈现负相关。

根据 Lipsey 和 Wilson 的标准 , 效应值相关系数为小于 0.1 、大于 0.1 小于 0.4 、大于

0.4, 则分别对应低、中、高度相关 (Lipsey & Wilson, 2001) 。本文获得的效果量都在 0.2~0.4 之

间 , 属于中度相关。其中自尊与抑郁 (r = ‒0.391) 、人际敏感 (r =‒0.339) 、表 4 自尊与 SCL-90 模型分析结果效应值以及 0.95 置信区间模型点估计下限上限r 1 ‒0.239 ‒0.284 ‒0.192r 2‒0.303 ‒0.359 ‒0.243r 3 ‒0.339 ‒0.394 ‒0.282r 4 ‒0.391 ‒0.447 ‒0.332r

5 ‒0.32

6 ‒0.38 ‒0.269r 6 ‒0.228 ‒0.281 ‒0.173r

7 ‒0.281 ‒0.329 ‒0.232r

8 ‒0.237 ‒0.284 ‒0.189r 9 ‒0.321 ‒0.371 ‒0.269注：独立样本 n = 30焦虑 (r = ‒0.326) 相关较高 , 符合假设 1 和假设 2 。