豌豆大晟
大学生心理适应能力是大学生根据客观环境要求,主动采取对策,与环境和谐相处的能力。应对效能是与人们如何管理应激性事件有关的一种效能信念,特指个体在应激情境中对自己应对环境需要的能力做出的主观评价。以下是我为大家精心准备的:新校区大学生心理适应性量表的编制及信效度验证相关论文。内容仅供参考,欢迎阅读!
新校区大学生心理适应性量表的编制及信效度验证全文如下:
摘要 :通过对46名大学生的访谈和文献分析,编制出40个题目,在170名大学生中进行施测,经过项目分析和探索性因素分析,最终保留11个题目,共3个因子。复测样本为625名高校大学生,验证性因素分析支持了所提取的3个因子,模型拟合较好,量表的信效度符合心理测量学要求。
关键词 :新校区;大学生;心理适应性;因素分析
1引言
世界卫生组织(WHO)明确指出:健康是指生理、心理及适应性三方面均良好的一种状况,而不仅仅是指没有生病或者体质健壮。可见适应性对于个体健康的重要意义。正如心理学家妮特()所说,人的一生都处于不断的适应的过程中。个体总是在不断地通过与周围环境的交互调整自我,达成和谐健康。
大学生正处于人生的关键阶段,需要面对和处理从学生到社会人过程中的各种问题。心理适应性在很大程度上决定了其是否能顺利渡过该发展阶段。想要更好地应对问题,适应社会,首先必须准确了解和科学评价自我情况。当前,全国大部分地区都已经或正在建设大学城。新校区将成为未来各地高校学生培养工作的主要区域。但已有调查发现,由于新校区环境条件、学习生活情况师生交流方式等因素,使得大学城高校学生的心理适应性问题更加特殊与严峻。因此,开发科学有效、针对性强的评测工具,对于了解与应对大学生心理适应性问题,保障大学城顺利建设发展具有十分重要的现实意义。
国内在心理适应性工具研究方面,取得了一些成果,如已经开发了中国大学生适应量表(CCSAS)[1],大学生学习适应量表[2],大学生人际适应量表[3],大学生学习适应状况量表[4],大学生一般情况调查问卷[5]等。该领域工具虽不算少,但多数为针对新生或一般性的调查量表。专门针对新校区编制的大学生心理适应性工具几乎没有。为了满足该领域理论研究的需要,并在现实中更好地发现与处理新校区大学生的心理适应性问题。因此,在已有研究成果的基础上,编制了《新校区大学生心理适应性量表》。
2编制过程
《新校区大学生心理适应性量表》的编制通过三阶段完成。首先,进行关于大学生心理适应性内容的访谈;然后,在访谈与文献调研的基础上,通过理论构思编制初测问卷并施测;最后,在初测数据分析的基础上,修订量表进行复测并验证效度。
访谈
访谈对象
面对陌生的大学生活,大学生表现出更多的适应性问题。大学城作为各高校新校区,除大部分新生以外,不少老校区的高年级学生也搬进了大学城,作为特殊时期、特殊环境的特殊群体,不论是新生还是新迁入的老生都会面临适应性的问题。研究中的访谈选取了贵州大学城新校区的贵州师范大学和贵阳中医学院的46名学生。其中大一学生22名,大三学生24名;男生15名,女生31名。
访谈过程
研究采用半结构化访谈结合行为事件访谈(BEI)的方式,在知情同意的前提下,由事先培训过的主试对被试进行一对一的访谈。访谈包含4个问题,包括(1)你觉得适应良好的状态是怎样的?(2)你所看到的同学难以适应的事件或状况有哪些?(3)你觉得让你难以适应的事件或状况有哪些?请按照难以适应的程度从大到小说出至少10件事件。(4)具体谈一谈对你而言最难以适应的一件事件,说说当时的实际情况是怎样的?你当时的实际心理感受是怎样的?你做出了怎样的行为反应?影响结果是怎样的?一次访谈约30分钟。
访谈资料整理及初测问卷编制
用如下步骤对访谈对象的原始录音进行整理:(1)访谈结束后,第一时间将录音信息转换成文字材料,以确保资料的及时性和准确性;(2)在对第一次录音信息整理的过程中,不断反思访谈过程中存在的各种问题,及时修正不恰当的提问方式;(3)在保证文字材料与访谈对象所述完全一致的前提下,利用内容挖掘软件ROST对材料进行词频与聚类分析。最终得到关于心理适应性的五个因子:(1)学习适应,如“英语四级备考阶段,怕自己过不了,单词记不住,晚上失眠,上课疲惫”等;(2)生活适应,如“食堂的菜很难吃,除了食堂没别的选择”等;(3)人际适应,如“室友之间关系的处理比较困难,以前的宿舍打散了,我们是重新组合的”等;(4)环境适应,如“不习惯这边的天气,湿气比较重,因为自己身体方面的原因,一直都在适应这边的天气,除非自己本身适应了,才能在这边过的很好”等;(5)角色适应,如“不高兴的时候,感觉找不到亲近的人来说话,觉得所有东西都是一个人,没有陪伴者”等。
在以上分析的基础上,结合已有研究成果,围绕五个核心维度编制了《新校区大学生心理适应性量表》。最终形成了五个因子40个题项的初测量表,分数越低则表示被试心理适应性状态越好,其中设有反向题。量表采用likert5点计分,题项描述情况与被试实际的符合程度按照“完全符合、较符合、一般、较不符合、完全不符合”逐级降低,并分别计分为“5、4、3、2、1”。
量表初测
被试
采用整群抽样在贵州师范大学花溪校区发放40个题目的初测问卷180份,有效回收170份,有效回收率为。其中男生48人,女生122人,少数民族73人,汉族97人。
被试按照自愿的原则完成问卷,完成一份问卷的平均时间为10分钟。采用SPSS 统计软件完成数据分析。
项目分析
采取高低分组独立样本T检验和题总相关(r)两种方法进行项目分析。(1)独立样本T检验,按照总分高端的27%和低端的27%将被试划分三组,即高分组、中间组和低分组,对高分组和低分组进行独立样本T检验,除第18题p=、第33题p=、第38题p=大于不显著外,其余题项均在高低分组上达到显著差异。(2)题总相关,除第18题r=,p=相关较低外,其余题项均与总分达到显著相关。综合以上两项分析删除第18题、第33题、第38题,用剩余的37题做探索性因素分析。 探索性因素分析
为了检验调查数据是否适合做因素分析,对数据先进行Bartlett球形检验,检验值为,p<,达到显著性水平,说明各项目间有共享因素的可能性。同时,样本适当性度量值KMO为,表明数据样本适合做因素分析。
采用主成分分析法对问卷的37个题项先后进行多次探索性因素分析,共删除各维度上分布模糊的26个题项,剩余11题。对余下题项再次进行Bartlett球形检验与KMO检测,均满足因素分析所需统计要求。进一步通过探索性因素分析方法最终确定因素个数。依据因素分析理论以及参照已有研究者编制问卷的实际经验,因子个数的确定主要采用以下标准:(1)因子的特征值大于1;(2)符合碎石图检验;(3)抽出的因子旋转前至少能解释3%的变异;(4)每一因子至少包括3个项目。[6]经方差最大化旋转后特征值大于1的因素有3个,方差解释率为,参见“因素分析碎石图”。
因素分析的碎石图
由碎石图可见,特征根大于1的因子共3个,对最终保留的3个因子进行正交旋转,结果如表1所示。
表1表明,t2、t5、t6、t7、t11主要负荷在因子1上,根据理论构思及题项内容命名为“人际适应”;t1、t3、t10则负荷在因子2上,名为“环境适应”;t4、t8、t9则负荷在因子3上,命名为“学习适应”。
信度检验
采用内部一致性α系数检验量表的信度,量表各因子的α系数介于~之间,总量表α系数为,结果如表2所示。
量表复测及效度检验
被试
以贵州省花溪大学城高校(贵州师范大学、贵州财经大学、贵阳医学院、贵阳中医学院)本科生为调查对象,控制性别、年级及专业的分布,采取分层抽样发放问卷657份,回收问卷652份,有效问卷625份,有效率。其中,男生312人,女生313人;大一207人,大二205人,大三213人;理工类310人,文史类315人;少数民族256人,汉族369人。
被试按照自愿原则完成问卷,完成一份问卷的平均时间为5分钟。数据分析采用和统计软件。
数据分析及结果
用考察各因子之间、因子与总分之间的相关情况,结果如表3所示。
由表3可见,各因子之间的相关满足~的统计学要求,因子与总分之间的相关在均~之间,达到~的统计学要求。通过进行统计检验,得到模型检验结果如表4所示。
由表4可知,X2/df<5,可认为模型的拟合是可以接受的。同时,拟合指数NFI、IFI、CFI的值在~之间,RMSEA=<,说明模型拟合良好,综合各项指标说明量表具有较好的结构效度[7][8]。
3讨论
《新校区大学生心理适应性量表》是在已有研究基础上通过调查统计编制而成,最终量表采用likert5点评定方法,包含人际适应,环境适应,学习适应等3个因子11个具体题项。量表,量表编制过程中,首先从已有文献中收集大学生心理适应性的相关内容,并结合访谈结果,确定了相关题项。整个过程严格按照量表编制的科学标准和程序进行,保证了量表的信效度。量表所有题项的来源,均通过访谈分析,并参考已有同类量表资料编写,使得量表具有较好的适用性。量表的结构通过探索性因素分析确定,并采用验证性因素分析对此进行了检验。结果表明,模型的各项指数都达到了合理的标准,数据拟合较好,具有较好的结构效度。量表的内部一致性α系数为,这说明该量表具有较好信度。总的来说,《新校区大学生心理适应性量表》具有较好的信度与效度,各项指标均达到了理想的心理测量学要求,可作为新校区高校大学生心理适应性的测评工具。
骑猪去看海AA
信效度分析怎么写进论文介绍如下:
要看做的内容是什么,如果你的问卷中的四个维度同质性很高,那么我们通常只报告整体的Cronbach's Alpha系数。比如一份语言测试(单一能力测验),那么就不需要报告每个部分的Cronbach's Alpha了。
但是如果不是,比如是人格测验,那么通常是要报告每个分测验和总的Cronbach's Alpha。不过你放心,一般这个信度指标和题目数量有关,也就是说题目越多,信度就越高。所以总体的指标一定不会低于单个分测验的。
另外,测验当然要做效度分析了。既然你的问卷结构已经确定,建议你做验证性因素分析,可以用结构方程模型做,具体工具推荐AMOS。
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