论文部分内容阅读
【摘 要】按照抑郁、焦虑量表，对某高校某一专业研究生班学生，进行了抑郁、焦虑的测量，然后运用统计软件spss18.0进行统计和分析。
【关键词】抑郁；焦虑；测量报告
一、方法
（一）被试
某高校某专业研究生班2010级共58名学生参与了本次研究，年龄20.3-27岁，平均年龄22.989岁，标准差为1.212，其中男生6人（10.3%），女生52人（89.7%），性别数量差异较大。
（二）工具
抑郁量表由美国国立精神卫生研究所Radloff（1977）编制，主要是评估当前的抑郁症状水平（1周内），着重于抑郁情感或心境。SDS为自评量表，共20个条目，其中包括10个反向计分题，要求被试者说明近2周相应症状或感觉出现的频度，按“几乎没有、有时、经常、几乎总是”4个等级评分，总分越高表示抑郁程度越高。
焦虑量表（Self-Rating Anxiety Scale SAS）由华裔教授Zung编制（1971，是一种分析病人主观症状的相当简便的临床工具。共有20个测量条目，其中5个是反向计分题。题目按“几乎没有、有时、经常、几乎总是”4个等级评分，总分越高表示焦虑程度越高。
数据收集和分析 测量量表由主试对被试进行当场测试，当场回收量表。共发出58份试题，收回58份，全部被试的试题都为有效试题。本研究运用统计软件spss18.0建立数据文件并进行统计和分析。
二、结果
（一）被试对象基本情况的描述性统计
如表1所示，41.4%的被试母亲职业为农民，是职业分布频数中最多的职业。
如表2，被试的平均年龄22.989岁，标准差为1.212。抑郁、焦虑量表的标准差都大于6，差异性较大。在数据分析的过程中得出，大部分学生的抑郁、焦虑总分都在正常范围，被试中只有2名学生抑郁总分超过53分，属于轻度抑郁状态；有1名学生焦虑总分超过53，属于轻度焦虑状态。
（二）抑郁、焦虑量表的性别差异
由表3可知，当显著性水平为0.05时，F检验的概率p值都大于0.05，两个总体的方差无明显差异，因此认为抑郁、焦虑量表在性别的方差上没有显著差异。由于两个总体的方差无显著差异，所以t检验的结果应在方差相等的情况下得出，在检验两个总体的均值是否存在显著差异的t统计量对应的双尾检验的p值也都大于0.05，因此男女在抑郁、焦虑上的均值也不存在显著差异。总的说，抑郁、焦虑量表在性别上不存在显著差异。
（三）探索性因子分析
1.抑郁量表的因子分析
Extraction Method： Principal Axis Factoring. Rotation Method： Varimax with Kaiser Normalization. a.Rotation converged in 11 iterations.
通过数据分析发现抑郁量表的KMO统计量值为0.673，球形假设检验的结果显示p值接近于0，因此认为这20个条目适合做因子分析。共有7个条目的主成分特征值大于1，它们的积累贡献率为67.567%。
如表4，通过因子旋转后，得到20个变量在7个因子上有新的负荷。因子1支配的变量条目有14、17、18；因子2支配的变量条目有12、16；因子3支配的变量条目有10；
因子4支配的变来那个条目有1、3；因子5支配的变量条目有5、20；因子6和因子7的意义则不大。因子1反映的主要是对自我的正面情绪，因子2是处理问题时的态度，因子3则是生理的疲劳，因子4是负面情绪，因子5是稳定的情绪和行为。通过探索性因素分析，从20个抑郁量表条目中找到了7个潜在因子，它们是情绪、心理、行为表现等因子。
2.焦虑量表的因子分析
Extraction Method： Principal Axis Factoring. Rotation Method： Varimax with Kaiser Normalization a.Rotation converged in 8 iterations.
通过数据分析结果发现，焦虑量表的KMO统计量数值为0.675，球形假设检验（p值接近于0），因此这20个条目适合做因子分析。共有7个条目的主成分的特征值大于1，它们的积累贡献率为71.592%。
表5所示，通过探索性因素分析旋转后，得到20个变量条目在7个因子上的新的因子负荷。结果显示，因子1、2、3、4反映的都是焦虑体现在心理上的反应，而因子6和因子7则是焦虑体现在生理上的反应。
【作者简介】
傅之波（1986— ），男，四川泸州人，云南民族大学硕士研究生。研究方向：民族社会学。
【关键词】抑郁；焦虑；测量报告
一、方法
（一）被试
某高校某专业研究生班2010级共58名学生参与了本次研究，年龄20.3-27岁，平均年龄22.989岁，标准差为1.212，其中男生6人（10.3%），女生52人（89.7%），性别数量差异较大。
（二）工具
抑郁量表由美国国立精神卫生研究所Radloff（1977）编制，主要是评估当前的抑郁症状水平（1周内），着重于抑郁情感或心境。SDS为自评量表，共20个条目，其中包括10个反向计分题，要求被试者说明近2周相应症状或感觉出现的频度，按“几乎没有、有时、经常、几乎总是”4个等级评分，总分越高表示抑郁程度越高。
焦虑量表（Self-Rating Anxiety Scale SAS）由华裔教授Zung编制（1971，是一种分析病人主观症状的相当简便的临床工具。共有20个测量条目，其中5个是反向计分题。题目按“几乎没有、有时、经常、几乎总是”4个等级评分，总分越高表示焦虑程度越高。
数据收集和分析 测量量表由主试对被试进行当场测试，当场回收量表。共发出58份试题，收回58份，全部被试的试题都为有效试题。本研究运用统计软件spss18.0建立数据文件并进行统计和分析。
二、结果
（一）被试对象基本情况的描述性统计
如表1所示，41.4%的被试母亲职业为农民，是职业分布频数中最多的职业。
如表2，被试的平均年龄22.989岁，标准差为1.212。抑郁、焦虑量表的标准差都大于6，差异性较大。在数据分析的过程中得出，大部分学生的抑郁、焦虑总分都在正常范围，被试中只有2名学生抑郁总分超过53分，属于轻度抑郁状态；有1名学生焦虑总分超过53，属于轻度焦虑状态。
（二）抑郁、焦虑量表的性别差异
由表3可知，当显著性水平为0.05时，F检验的概率p值都大于0.05，两个总体的方差无明显差异，因此认为抑郁、焦虑量表在性别的方差上没有显著差异。由于两个总体的方差无显著差异，所以t检验的结果应在方差相等的情况下得出，在检验两个总体的均值是否存在显著差异的t统计量对应的双尾检验的p值也都大于0.05，因此男女在抑郁、焦虑上的均值也不存在显著差异。总的说，抑郁、焦虑量表在性别上不存在显著差异。
（三）探索性因子分析
1.抑郁量表的因子分析
Extraction Method： Principal Axis Factoring. Rotation Method： Varimax with Kaiser Normalization. a.Rotation converged in 11 iterations.
通过数据分析发现抑郁量表的KMO统计量值为0.673，球形假设检验的结果显示p值接近于0，因此认为这20个条目适合做因子分析。共有7个条目的主成分特征值大于1，它们的积累贡献率为67.567%。
如表4，通过因子旋转后，得到20个变量在7个因子上有新的负荷。因子1支配的变量条目有14、17、18；因子2支配的变量条目有12、16；因子3支配的变量条目有10；
因子4支配的变来那个条目有1、3；因子5支配的变量条目有5、20；因子6和因子7的意义则不大。因子1反映的主要是对自我的正面情绪，因子2是处理问题时的态度，因子3则是生理的疲劳，因子4是负面情绪，因子5是稳定的情绪和行为。通过探索性因素分析，从20个抑郁量表条目中找到了7个潜在因子，它们是情绪、心理、行为表现等因子。
2.焦虑量表的因子分析
Extraction Method： Principal Axis Factoring. Rotation Method： Varimax with Kaiser Normalization a.Rotation converged in 8 iterations.
通过数据分析结果发现，焦虑量表的KMO统计量数值为0.675，球形假设检验（p值接近于0），因此这20个条目适合做因子分析。共有7个条目的主成分的特征值大于1，它们的积累贡献率为71.592%。
表5所示，通过探索性因素分析旋转后，得到20个变量条目在7个因子上的新的因子负荷。结果显示，因子1、2、3、4反映的都是焦虑体现在心理上的反应，而因子6和因子7则是焦虑体现在生理上的反应。
【作者简介】
傅之波（1986— ），男，四川泸州人，云南民族大学硕士研究生。研究方向：民族社会学。