DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 5. AMMECR1功能相关蛋白 AMMECR1可能参与多个细胞生物过程，受多个蛋白质或其他因子的调控(表2)。EPS8 (epidermal growth factor receptor pathway substrate 8，能增强细胞繁殖、迁徙及肿瘤发生)在HN4细胞(源自头颈部的原发性鳞状细胞癌细胞)中的过表达、转录因子TFAP2C(涉及乳腺发育、分化及肿瘤发生)在MCF7细胞中的过表达，均能上调AMMECR1的表达[ 14 ] [ 15 ] ；GBM (glioblastoma multiforme)是普通侵袭性原发性脑瘤，用葡萄多酚resveratrol (RV)刺激GBM-CD133 + 细胞，也能上调AMMECR1的表达[ 16 ] ；新生7天的小鼠在低氧(75%)中养5天，然后在正常空气中养12小时，视网膜AMMECR1的表达上调[ 17 ] 。PHF8 (plant homeodomain (PHD) ﬁnger-containing proteins 8，是组蛋白H3K9去甲基化酶)。在HeLa细胞中的低表达(knockdown)，AMMECR1的表达下调[ 18 ] ；在IFN-γ/TNF-α联合刺激下，hcMSCs (human bone marrow (BM)-derived clonal mesenchymal stem cells (MSCs))细胞则能大幅下调AMMECR1的表达[ 19 ] ; FGFR4 (fibroblast growth factor receptor 4) 在HCC1.2. (hepatocellular carcinoma)中的表达及在高风险MDS (myelodysplastic syndrome)-CD34 + 细胞及红细胞样细胞(Erythroid cells)在添加BM-SCs (bone marrow stromal cells)细胞培养上清的培养基中培养，AMMECR1的表达均下调[ 20 ] -[ 22 ] 。在AML (acute myeloid leukemia)细胞，decitabine诱导MLL5 (human trithorax-group (Trx-G) gene)敲除的细胞和具有CBE (classic bladder exstrophy)的病人的膀胱组织，AMMECR1的表达显示明显差异[ 23 ] [ 24 ] 。这些蛋白或因子如何调控AMMECR1表达，目前还不清楚。AMMECR1表达变化显示可能参与在此种条件下细胞的某些生物学过程，如PHF8删除，导致X连锁智力发育迟缓，在HeLa细胞中，降低PHF8的表达，导致AMMECR1明显下调 [ 18 ] ，而在IFN-γ/TNF-α联合刺激下，hcMSCs细胞STAT2大幅上调，抑制T细胞繁殖，此时AMMECR1的表达大幅下调 [ 19 ] ，AMMECR1是否和智力发育及T细胞繁殖有关，这些或许值得探讨。
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user: 6. 靶向AMMECR1的miRNA miRNAs (MicroRNAs)是真核生物中一类大小长约20~25个核苷酸、通常结合在mRNA的3′端非编码区的非编码RNA，miRNA参与各种各样的调节途径，包括发育、病毒防御、造血过程、器官形成、细胞增殖和凋亡、脂肪代谢等等生物信息学分析发现，很多miRNA可以靶向AMMECR1 (表3)，如has-miR-517a、miR-191、has-miR-375和miR-124 [ 25 ] - [ 28 ] ；把T3BA细胞(hES (human embryonic stem)-T3 cells)培养在补充4 ng/ml bFGF (human basic ﬁbroblast growth factor)和5 ng/ml activin A干细胞培养基中，miRNA let-7c表达仅占对照组的0.06，let-7c靶向基因AMMECR1表达升高15.68倍 [ 29 ] ；在MDA-MB-435乳腺癌细胞(不表达内源性integrinα6β4)中过表达integrinα6β4，miR-92ab和miR-99ab/100 family miRNA表达受抑，但它们的靶基因 AMMECR1表达小幅上扬 [ 30 ] ；表达miR-26b 也降低AMMECR1表达 [ 31 ] ；adriamycin抗性的乳腺癌细胞MCF-7/ADR，降低lncRNAs (long non-coding RNAs) ARA (adriamycin resistance associated)的表达，则AMMECR1表达增加3倍以上 [ 32 ] 。
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user: 7. AMMECR1相互作用蛋白 在酵母蛋白质相互作用网络中，AMMECR1存在于RNA加工与运输相关蛋白如Nup114p、Soh1p、Yra1p和Jsn1p复合物中。在小鼠，AMMECR1与精子发生蛋白SPATA22、DNALI1、NME3和SMOK1有相互作用 [ 33 ] ，不过SMOK1在人却没有同源蛋白。在人细胞，质谱结果显示他和CLP1、GFER、PPIL4、TSEN54、ZNF703、ELAV1、UBC等7个蛋白可能存在相互作用 [ 34 ] [ 35 ] 。 Table 2 Proteins and other factors related to AMMECR1 function 物种 细胞系或组织 条件 mRNA (倍数) 参考文献 人 HN4 EPS8过表达 1.8 [ 14 ] 人 MCF-7 TFAP2C过表达 >1.3 [ 15 ] 人 GBM-CD133 + RV刺激 >2 [ 16 ] 鼠 视网膜 相对高氧12小时 1.336 [ 17 ] 人 HeLa PHF8过表达 −10 [ 18 ] 人 hcMSCs IFN-γ/TNF-α刺激 −100 [ 19 ] 人 HCC-1.2. FGFR4过表达 −3 [ 20 ] 人 MDS CD34 + 来自MDS患者 −3 [ 21 ] 人 erythroid BM-SC条件化培养基培养 −6.29 [ 22 ] 人 AML Mll5 -/- decitabine-诱导 差异表达 [ 23 ] 人 膀胱组织 来自CBE患者 差异表达 [ 24 ] 表2. AMMECR1功能相关的蛋白质及其他因子 Table 3 miRNAs targeting to AMMECR 细胞或组织 状态 miRNA 参考文献 子宫内膜 has-miR-517a [ 25 ] 胃癌 miR-191 [ 26 ] 胃癌 has-miR-375 [ 27 ] miR-124 [ 28 ] T3BA 补充bFGF和Activin培养 let-7c(15.68) [ 29 ] MDA-MB-435 INTEGRIN α6β4过表达 miR-92ab [ 30 ] miR-99ab/100 family (1.7) MCF7 雌激素处理 miR-26b [ 31 ] MCF-7/ADR ARA敲低 IncRNA(ARA) [ 32 ] 表3. 靶向AMMECR1的miRNAs
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user: 8. 结语 从上文的叙述中可以看到，AMMECR1的研究结果多为生物信息学预测及各种组学研究的数据，我们很难明确指出AMMECR1在执行什么生物学功能，毫无疑问，AMMECR1的功能研究还需要艰苦的大量的基础性实验工作，只有这样，才会逐步揭示AMMECR1这一古老而保守的蛋白的生物学功能，它或许对探明人类某方面的疾病有所帮助。
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user: 摘 要 本文利用Logistic回归分析不同贷款申请企业的还款概率，再通过最小误判代价准则确定可接受的还款概率，在此基础上构建最小误判代价(minimum misclassification cost)模型及改进的最小误判代价(advanced minimum misclassification cost)模型，通过对XY小额信贷公司的历史贷款数据进行分析，可以发现两个模型相对XY小额信贷公司采用的贷款收入比率(rate of debt and income)模型，有了较大的改进，在降低风险提高收益的同时，还能针对不同风险水平对贷款行为进行一定地调整，并且改进的最小误判代价模型还能对贷款金额进行一定的调整。 关键词 :小额信贷，Logistic回归，最小误判代价准则
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user: 1. 引言 小额信贷作为信贷市场的重要组成部分，它是一种以城乡低收入阶层为服务对象的小规模的金融服务方式，小额信贷旨在为社会提供获得就业和发展的机会。它既是一种金融服务的创新，又是一种扶贫的重要方式[ 1 ] 。 小额信贷最早出现于上个世纪70年代的孟加拉国，随后被许多发展中国家和地区为摆脱贫困而借鉴兴起。我国的小额贷款最早开始于20世纪90年代中期，自2005年小额贷款公司试点以来发展迅猛，截止2013年底，全国已成立8000多家初具规模的公司。Morduch (1997)认为小额信贷是一种主要面向贫困农民，为其提供低额度、无担保、高利率的信贷模式[ 2 ] [ 3 ] ；Liza Calenzuela (2001)认为正规金融机构进入小额信贷领域存在的非常多的优势，比如在提供存款和支付业务两个方面经验等[ 4 ] ；Nimal A. Fermando (2003)认为，小额信贷非政府组织转变成正规的金融机构既可以确保其机构的可持续性，还通过扩展业务增加收益[ 5 ] ；二是转变成正规金融机构以后如何开展小额信贷业务；曾翰文(2011)探索并成功构建了信用评分审批系统，很好的解决的小额信贷机构面对大量的个体工商户进行高效、量化的识别其信用风险难的问题[ 6 ] ；谢金楼(2012)在经过对江苏省小额贷款公司的调查研究过程中发现：制约其发展因素主要有后续资金供给不足、保障体系不完善、法律地位不明确和经营管理水平低等[ 7 ] 。
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user: 2. 理论模型 对小额信贷的分析关键在于在贷款履约与否的判断，贷款履约与否可以描述为一个典型的Bernoulli实验，它是一个有两个结果的实验，成功的概率为 ，失败的概率为 。我们构建简单的理论模型来对贷款还款与否进行分析，我们的分析思路为首先构建Logistic回归模型，再根据最小误判代价准则来分析小额贷款公司的贷款决策。 Logistic模型可以被定义为： (1) 式中 是系数矩阵， 是观测矩阵， 是服从正态分布的随机向量，即 。 根据Logistic回归的结果，我们可以获得每个贷款申请企业的还款概率，而对贷款申请企业进行贷款决策时需要确定一个合适的阈值，接受还款概率高于阈值的贷款申请，拒绝还款概率低于阈值的贷款申请，许多小额信贷公司对阈值的设定大都采取主观设定，或直接确定为50%。在这里，我们将最小误判代价准则引入Logistic回归，确定模型中的阈值。 在一个两分类的问题中，我们的目的是最小化由于误判带来的损失的期望(expected cost of misclassification，即ECM)，ECM可以表示为： (2) 式中， 为将第1类数据判别为第2类数据的代价， 为将第2类数据判别为第1类数据的代价， 为第 类的先验概率， 是第 中的样本 误判到第 类的条件概率。 最小平均判别代价准则是使ECM达到最小的判别规则。即为： (3) 又因为 所以可得： (4) 根据式(4)，我们可以通过样本的密度函数，误判代价比和先验概率比来判断样本应该属于哪一类。
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user: 3. 实证分析 根据上述理论，我们将利用Logistic回归和最小误判代价准则来分析企业的贷款决策。我们实证分析采用的数据来源于XY小额信贷公司的149个贷款数据，其中履约客户数据127个，违约客户数据22个，贷款总金额为38，730万元，其中履约客户贷款金额32，280、违约客户总金额为6450万元，违约客户贷款金额占比为16.65%。 3.1. 收入贷款比(RDI)模型的预测结果 XY小额信贷公司采用的是RDI分析模型，即通过分析贷款企业的利润和贷款利率来进行贷款决策，企业RDI的计算公式为： (5) 根据式(5)对149个样本进行分析，并将RDI的阈值设定为90%，即当计算出的RDI > 0.9时，对客户不进行贷款；RDI < 0.9时，进行贷款。RDI模型的预测结果如表1所示。可以发现，RDI模型的预测结果较为一般，不仅将超过1半的履约客户判断成为违约客户，同时也有55%的违约客户被判断成为履约客户，因此，无论是从企业经营所承受风险还是获得的收益的角度看，RDI模型都不是最优模型。 3.2. Logistic回归 利用Logistic回归对149个数据进行分析，并根据AIC原则筛选模型，可以得出下列分析模型： (6) 其中， 代表前年度期末流动负债总额， 代表前年度主营业务收入， 代表前年度主营业务成本， 代表前年度管理费用， 代表申请的贷款金额。可以发现，模型当中参数大都显著。 3.3. 最小误判代价(MMC)模型 根据式(6) logistic回归分析的结果，通过调整误判代价比，即 和 的比值来确定合适的阈值，从而做出是否的贷款决策。根据历史经验数据，1份违约贷款的损失大致等于40份履约贷款的收益，但这个比值，每年都略有不同。为处理不同的风险水平，我们将提出以下三种模型：中等风险模型、高风险模型和低风险模型。 在中等风险模型中，我们采用的误判代价比为40比1，对还款概率大于87.38%的客户进行贷款，对还款概率小于87.38%的客户不进行贷款；在高风险模型中，我们采用的误判代价比为30比1，对还款概率大于83.86%的客户进行贷款，对还款概率小于83.86%的客户不进行贷款；在低风险模型中，我们采用的误判代价比为50比1，对还款概率大于89.64%的客户进行贷款，对还款概率小于89.64%的客户不进行贷款。 MMC模型的预测情况如表2所示，高风险模型向客户提供了更多的贷款，与此同时更多的违约客户也被误判成为了履约客户，而低风险模型的情况正好相反，中等风险模型的预测情况位于二者之间。 3.4. 改进的最小误判代价(AMMC)模型 过去学者对贷款决策的分析主要是通过是否贷款来进行贷款决策，然而在现实生活中，我通常要面对贷款金额的确定的问题。因此，我们进一步提出改进的最小误判代价模型，通过对式(6)中 的调整来修正贷款金额。 表3为改进的最小误判代价模型的预测结果，其中可能违约客户是指根据历史数据对该类客户全额贷款时该类客户违约，而对该类客户进行部分贷款时，其还款状况无法判断。可以发现，在AMMC模型中，除了全额贷款这一结果外，相对其他模型还多出了部分贷款这一情况，这就使得小额贷款公司能够对部分企业的贷款金额进行调整，而不是单单只进行贷款与不贷款的决策。通过部分贷款的形式，小额信贷公司能够进行更多的贷款，从而获得更高的收益，其中部分贷款就是AMMC模型相对MMC模型多发放的贷款，在中等模型条件下，贷款客户数增加了46个，发放贷款金额提高了43.35%，在高风险模 Table 1 Prediction performance of RDI mode 客户数 占比 将履约客户判断为履约客户 62 48.82% 将履约客户判断为违约客户 65 51.18% 将违约客户判断为履约客户 12 54.54% 将违约客户判断为违约客户 10 45.46% 表1. RDI模型预测数据结果 Table 2 Prediction performance of MMC mode 中等风险模型 高风险模型 低风险模型 客户数 占比 客户数 占比 客户数 占比 将履约客户判断为履约客户 70 55.12% 94 74.02% 45 35.43% 将履约客户判断为违约客户 57 44.88% 33 25.98% 82 64.57% 将违约客户判断为履约客户 6 27.27% 10 45.45% 3 13.64% 将违约客户判断为违约客户 16 73.73% 12 54.55% 19 86.36% 表2. 最小误判代价模型的预测情况 型条件下，贷款客户数增加了30个，发放贷款金额提高了25.11%，在低风险模型条件下，贷款客户数增加了54个，贷款发放金额提高了58.57%。 表3中，违约贷款和可能违约贷款指的是发放的全部贷款和部分贷款中可能存在风险的情况，可能违约贷款指的是指根据历史数据对该类客户全额贷款时该类客户违约，而对该类客户进行部分贷款时，其还款状况无法判断。 贷款增加后，违约贷款和可能违约贷款占总体贷款的比例依然较小，在中等风险模型中，违约贷款比例为4.62%，可能违约贷款比例为4.21%；在高风险模型中，违约贷款比例为7.06%，可能违约贷款比例为3.16%；在低风险模型中，违约贷款比例为3.34%，可能违约贷款比例为3.92%。 在表4中我们考虑了可能违约客户转变成违约客户的概率分别为25%、50%、100%时，AMMC模型与MMC模型的盈利能力和风险控制能力的比较。在盈利能力上，即使可能违约客户转变成违约客户的概率达到100%时，AMMC模型的收益率都显著优于MMC模型；在风险控制上，可能违约客户转变成违约客户的概率达到50%时，AMMC模型的违约客户贷款占比与MMC模型较为接近。 因此，不难看出AMMC模型相对于初始的MMC模型有了较大的改进，以中等风险模型为例，可能违约客户转变成违约客户的概率为25%时，AMMC模型的净收益为MMC模型的1.51倍，违约贷款的比例为MMC模型的85.52%；可能违约客户转变成违约客户的概率为50%时，AMMC模型的净收益为MMC模型的1.43倍，违约贷款的比例为MMC模型的101.51%；可能违约客户转变成违约客户的概率为100%时，AMMC模型的净收益为MMC模型的1.27倍，违约贷款的比例为MMC模型的133.18%。
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user: 4. 模型比较 AMMC模型相对其他模型来说，存在着许多优势，具体来看，主要包括以下几个方面。 Table 3 Prediction performance of AMMC mode 中等风险模型 高风险模型 低风险模型 客户数 金额(百万元，右同) 客户数 金额 客户数 金额 全额贷款 76 173.5 104 237.6 48 122.7 部分贷款 46 75.21 30 59.66 54 71.87 不进行贷款 27 - 15 - 47 - 违约贷款 6 11.5 10 21 3 6.5 可能违约贷款 8 10.45 7 9.38 7 7.62 表3. 改进最小误判代价模型的预测情况 Table 4 The comparison of AMMC model and MMC mode 风险水平 AMMC模型(25%) AMMC模型(50%) AMMC模型(100%) MMC模型 净收益(万元) 中等风险 2275.37 2154.66 1913.25 1510.91 高风险 2420.39 2312.05 2095.37 1826.56 低风险 1901.76 1813.73 1637.66 1143.94 违约贷款比率 中等风险 5.67% 6.73% 8.83% 6.63% 高风险 7.85% 8.64% 10.22% 8.84% 低风险 4.32% 5.30% 7.26% 5.30% 表4. AMMC模型与MMC模型的比较结果 注：()中内容代表可能违约客户转变成违约客户的概率。 4.1. 较强的盈利能力 如表5所示，改进的最小误判代价模型的盈利能力大幅高于其他模型，从净收益来看，AMMC模型的净收益大约是RDI模型的3.27倍，MMC模型的1.43倍，AMMC模型的净收益大幅高于其他模型；从收益率看，AMMC模型的收益率较RDI模型提高了5.03%，较MMC模型降低了0.05%，虽然MMC模型的收益率较高，但AMMC模型与它的差距不大。综合考虑净收益和收益率两个指标，不难看出，AMMC模型较其他两个模型来说在盈利能力上有了较大的提高。 4.2. 良好的风险控制能力 如表6所示，AMMC模型的风险控制能力与MMC模型相当，都大幅优于RDI模型，从违约贷款金额看，AMMC模型的违约客户贷款金额为RDI模型的52.28%，MMC模型145.48%，MMC模型的违约贷款金额最小；从违约贷款比率看，AMMC模型较RDI模型下降了10.9%，较MMC模型提高了0.1%，AMMC模型与MMC模型差距不大。综合来看，MMC模型的风险控制能力最好，但AMMC模型与MMC模型的差距较小。 4.3. 良好的适应性 从模型是硬性角度看，AMMC模型和MMC模型都能针对不同风险状况，调整模型面临的风险水平，所以二者相对RDI模型都具有了更广泛的适应性。但是，相对MMC模型，AMMC模型还能根据不同客户自身的风险来调整贷款的金额，通过对低风险客户增加贷款金额，高风险客户减少贷款金额来增加贷款收益，因此，改进的最小误判代价模型有更好的适应性。
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user: 5. 结论 本文通过将最小误判代价准则引入Logistic回归，完善了过去学者对于Logistic回归中，还款概率阈值设定的问题，提出了基于Logistic回归和最小误判代价准则的MMC模型和AMMC模型，并针对不同风险调整模型的参数，相相继得出中等风险模型、高风险模型和低风险模型。通过分析可以发现，AMMC模型相对其他模型具有许多优势。 1) AMMC模型可以为小贷公司带来更多的收益，通过Logistic回归和最小误判代价准则得出的 Table 5 The comparison of AMMC model and other models in profitabilit AMMC模型 RDI模型 MMC模型 净收益(百万元) 21.55 6.59 15.11 收益率 8.66% 3.63% 8.71% 表5. AMMC模型与其他模型的盈利能力比较 注：AMMC模型中所采用的可能违约客户转变成违约客户的概率为50%，MMC模型和AMMC模型采用的风险水平均为中等风险水平，历史经验决策模型是XY小额信贷公司自己根据历史经验进行决策后的结果。 Table 6 The comparison of AMMCM and other models in risk control abilit AMMC模型 RDI模型 MMC模型 违约贷款金额(百万元) 16.73 32 11.5 违约贷款比率 6.73% 17.63% 6.63% 表6. AMMC模型与其他模型的风险控制能力比较 注：AMMC模型中所采用的可能违约客户转变成违约客户的概率为50%，MMC模型和AMMC模型采用的风险水平均为中等风险水平，历史经验决策模型是XY小额信贷公司自己根据历史经验进行决策后的结果。 MMC模型相对于XY小额信贷公司采用的RDI模型有了较大的提升和进步。通过对贷款金额进一步调整得到AMMC模型，AMMC模型通过向部分客户提供部分贷款的形式，在企业经营风险并未显著增加的情况下增加企业的收益，因而AMMC模型拥有较强的盈利能力。 2) AMMC模型可以降低小贷公司的经营风险，无论是在违约贷款总金额还是违约贷款占总贷款比例角度看，AMMC模型相对RDI模型都有了较大的进步和提升，虽然AMMC模型较MMC模型有一定的差距，但差距并不显著。 3) AMMC模型有了更进一步的适应性，相对RDI模型来说，AMMC模型可以通过中等风险模型、高风险模型和低风险模型三种方式来适应不同的风险状况。相对MMC模型来说，AMMC模型也可以针对不同客户调整贷款金额，从而使得模型的适应性更强。
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user: 摘 要 基于接收信号强度值(RSSI)的定位方法以其低功耗，低成本和较低的硬件复杂度等特点被越来越多的应用在室内无线定位中。但RSSI定位也有很多缺陷，如网络稳定性差，受到环境干扰大，从而导致较大的定位误差。对此，提出了一些改进算法。首先连续采集20次RSSI值，采用高斯滤波将干扰较大的样本滤除，然后通过几何算法得到节点坐标。最后提出一种新的修正算法对坐标进行修正。测试结果显示此方法可以将平均误差从2.6 m降低到约1.4 m，修正效果明显。 关键词 :RSSI，定位算法，高斯滤波
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user: 1. 引言 随着移动设备，无线网络技术的不断发展，无线传感器网络(wireless sensor networks， WSNs)的应用也越来越广泛。而在无线传感器网络中，位置信息又是至关重要的，事件发生的位置或获取信息的节点位置往往是网络中的重要信息。因此，确定事件发生的位置或者获取信息的节点位置是无线传感器网络最基本的功能之一[ 1 ] 。 在室外定位中，全球定位系统(GPS)已经很好的解决了定位问题。它通过GPS接收器接收来自4~20个卫星的信号，然后通过这些信号的到达时间差(TDOA)进行定位。而在室内环境下，GPS系统由于卫星信号受到阻隔而无法完成定位[ 2 ] 。因此，通过何种方法进行室内定位并得到较好的效果已经成为无线传感器网络领域的一大研究热门。 在室内定位中，通常的方法是通过测距来实现定位。而测距的主要方法有如下几种：AOA (Angle of Arrival)，TOA (Time of Arrival)，TDOA (Time Difference of Arrival)和RSSI (Received Signal Strength Indication) [ 3 ] 。其中RSSI是最常用的测距方法之一。它可以在每次数据传输中获得，不需要额外的带宽和能量，也不需要额外的硬件花费[ 4 ] 。然而利用RSSI测距也有着不容忽视的缺点。因为传感器节点往往要部署在复杂的环境中，信号的接收强度会受到多径效应，非视距以及天线增益等影响，对信号的传播损耗产生明显的改变，从而在获取距离信息时产生较大的误差[ 5 ] 。因此，要想通过RSSI方法得到较好的定位效果，就必须要尽量的消除RSSI测距过程中的误差。 在RSSI定位过程中，较常用的方法主要有三角质心算法，加权三角质心算法，位置指纹定位算法等。而本文选择一种新的算法，即几何定位算法进行位置确定。几何定位算法就是通过围成正方形的四个锚节点，运用简单的几何知识对盲节点进行定位。然后再提出一种基于几何定位的坐标修正算法，对估计坐标向四个锚节点方向依次进行修正，得到最终结果。
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user: 2. 无线信号传播模型及误差分析 2.1. 无线信号传播模型 利用无线信号传输的理论模型，可以通过接收到的信号强度来进行定位。最常用于此方法的传播模型是Shadowing模型[ 6 ] 。 Shadowing模型分为两部分，第一部分是pass loss模型，他能够预测出当距离为d时的平均能量 。它使用了一个接近中心点的距离d 0 作为参考距离， 相对于 的计算如下： (1) 其中， 是pass loss指数，通常由具体场地测量得到，一般在2~6之间[ 7 ] 。 Shadowing模型的第二部分反映了当距离不变时，接收到的能量的变化。它是一个对数正态随机变量，当以dB为单位时，它满足高斯分布。完整的Shadowing模型公式如下： (2) 为没有任何意义的高斯随机变量。 通常情况下，我们使用公式(2)的另外一种变换公式： (3) 其中，RSSI为接收到的信号强度(dB×m)，A为一米处的RSSI值，n即前面提到的 值，d为测量距离。 2.2. RSSI误差分析 由于RSSI值易受到环境因素的影响，从而产生较大的误差，所以想要得到较稳定的RSSI值就必须先对其进行滤波处理。 图1是发送节点与接收节点间距1 m时，收发300次得到的RSSI值。从图中可以看出由于受到周围物体和人体移动的干扰，RSSI值大体呈现出高斯分布特性。 下面通过两种滤波方法对收集到的RSSI值滤波并进行比较。 首先采用均值滤波方法。均值滤波是指先采集m个数据，然后求其平均值，公式如下 (4) 第二种方法是高斯滤波。高斯滤波器处理数据的原则是对数据进行m次采样，其中必然存在小概率事件。可以通过高斯滤波模型先将这些小概率的数据滤除掉，然后再求平均值。这样就避免了这些概率小，干扰大的数据的影响，从而提高精度[ 8 ] 。 对于信号强度而言，假设m次采样符合均值为 ，方差为 的高斯分布，则对于 ，测量结果x的密度函数为式(5) (5) 其中 ， 。 选取m = 20，将采集到的300个数据分成15组，然后分别用均值滤波和高斯滤波进行处理。高斯滤波中选取在 范围的采样值，然后求平均值。两种滤波结果如图2所示。 从图中可以看到均值滤波虽然起到了一定的滤波作用，但由于其固有的特性，一些扰动大的错误数据并没有被去除掉，而是被平均到各个采样值中，因此最后得到的结果仍然有较大的误差。而高斯滤波采取的是先滤除概率小，干扰大的数据，然后再求平均值，所得到的效果比均值滤波好。因此，本文中选择高斯滤波来对接收到的RSSI值进行处理。 2.3. 参数确定及距离误差分析 要想通过Shadowing模型将测得的RSSI值转换为定位所需的距离值，就必须要确定参数A和n的值。本次试验场地选取在一个10 m ´ 10 m的室内进行，且室内有很多物体，环境比较复杂。选用TI公司的无线收发芯片CC2530作为通信平台。通过一个节点发送数据，另一节点接收数据，在室内不同距 图1. 1 m处收发300次的RSSI值 图2. 均值滤波与高斯滤波效果比较 离进行通信，获取对应距离的RSSI值。再利用(3)式确定最佳的A和n。最终确定A = ‒41，n = 3。测量结果和Shadowing模型曲线如图3所示。 由于室内环境等因素的干扰，所测得的RSSI值与距离的关系和模拟的曲线并不完全一致，甚至有些位置会产生较大的误差。距离与误差的关系如图4所示。其中测距误差Er等于实际距离与测量距离之差的绝对值。即 (6) 从图4中可以看出当距离较小时，测距误差较小。但由于实验环境比较复杂，当距离增大时，测距误差明显增大。
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user: 3. RSSI定位算法 3.1. 三角质心定位算法 理论上，如果知道盲节点到三个信标节点的物理距离，以三个信标节点为圆心，以相应的与盲节点的距离为半径画圆，三个圆将交于一点，这一点就是盲节点的位置。 但实际情况下，由于环境因素，测量工具等因素带来的影响所产生的测距误差，三个圆不可能交于 一点，而是两两相交。因此，三角质心定位算法就是先将每两个圆的交点计算出来，然后将三个交点所组成的三角形的质心作为盲节点的最终坐标，如图5所示。 图3. Shadowing模型测距与实测结果比较 图4. Shadowing模型测距误差 图5. 三角质心算法 然而使用这一方法的前提是测得的盲节点到三个锚节点的距离均比实际距离大。但通过图3可以看出，使用Shadowing模型测距时，所测得的距离并非总是大于实际距离。这样就容易造成图5中三个圆没有两两相交的情况，从而导致定位失败。 3.2. 几何定位算法 如图6所示，如果在试验场地内用四个节点围成一个边长为D的正方形。以节点1所在位置为坐标原点，节点1与节点2所在直线作为横坐标，节点1与节点4所在直线作为纵坐标，盲节点5到这四个锚节点的距离分别为d 1 ~d 4 ，由几何算法可得盲节点的坐标： (7) 将式(7)中求和平均得到一个稳定性更好的公式[ 9 ] ： (8) 利用公式(8)在试验场地中随机取35处进行定位试验，取D等于4.5 m。图7给出了定位所产生的误差。 由图7可以得出定位平均误差约为2.6 m。误差大多在4 m以下，但也有少数的定位误差较大，达到了6 m以上。由此可以看出，应用几何算法虽然计算简单，定位成功率高，但是当试验环境复杂，测距误差较大时，得到的定位效果并不是很好。这主要是因为几何定位算法仅仅是依靠理论上的几何关系得到的，并没有任何对坐标进行修正的内容。因此当测距值与实际的距离值偏差较大时，定位产生的误差也会较大。下面就提出一种针对几何算法的坐标修正算法。
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user: 4. 针对几何算法的坐标修正 首先对几何算法中的公式(7)进行分析。以公式中求x轴坐标的式子为例，将此式分开写得下式： (9) (10) 几何算法是通过对公式(9)和(10)求和平均作为最后定位坐标的x轴。然而由于误差的影响，我们对式(9)和(10)分别计算时必定会得到两个不同的值x 1 和x 2 。当x 1 大于x 2 时，因为D值不变，则有d 1 或d 3 的值比实际值偏大，或者d 2 或d 4 的值比实际值偏小。另外，由图4可以看出，当测量距离变大，测距误差也会变大。因此我们可以认为d 1 与d 3 中的较大值的测距误差更大。同样，当x 2 大于x 1 时，有d 2 或d 4 比实际值偏大，而d 1 或d 3 比实际值偏小，且d 2 与d 4 中的较大值的测距误差更大。 根据上述的信息，本文通过公式(11)对定位坐标进行修正。 (11) 其中 。 表示 号锚节点的测量距离， 表示用几何算法得到的定位坐标到 号锚节点的距离， 为修正权值，其中 表示比实际值偏大的两个测距值中较大的那个所对应的权值， 表示比实际值偏大的两个测距值中较大的那个所对应的权值， 表示比实际值偏小的两个测距值所对应的权 图6. 几何定位算法 图7. 利用几何算法定位产生的误差 值。 的取值与具体的试验环境有关，本文中选取 ， ， 。 下面通过具体例子来描述修正算法。如图8中所示，定位节点的实际坐标为(6.4， 1.6)，四个锚节点所测得的距离分别为d 1 = 7.36 m，d 2 = 2.96 m，d 3 = 2.15 m，d 4 = 11.66 m。通过式(8)计算得到坐标为(12.1， −2.1)，误差为6.8 m。通过公式(9)和(10)得到x 1 = 7.3，x 2 = 16.8。另外，d 4 大于d 2 。所以可以认为d 2 和d 4 大于实际值，d 1 和d 3 小于实际值，且其中d 4 的偏差较大。 下面通过公示(11)对坐标进行修正。由于d 4 偏差最大，先将坐标向4号锚节点进行修正，修正距离为 ，权值为 ，然后再向2号锚节点修正，修正距离为 ，权值为 ，最后再向1号和3号锚节点进行修正，修正距离分别为 和 ，权值为 。通过这四次修正得到最终的坐标节点为(6.07， 1.9)，误差为0.4 m。 利用此方法对上文35个定位坐标进行修正，并与修正前的误差比较，得图9。从图中可以看出应用修正算法对坐标进行修正之后，所有误差均小于4 m，且多数都在2 m以下，平均误差减小为1.4 m，修正效果明显。
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user: 5. 总结 针对无线传感器网络中基于RSSI定位由于环境等因素产生的RSSI值的误差，本文通过先采用高斯滤波算法滤除干扰较大的错误数据，再将数据平均，得到较稳定的RSSI数据。然后运用Shadowing模型 图8. 坐标修正算法示例 图9. 修正前后定位误差比较 得到对应的距离。之后采用一种计算简单，定位成功率高的几何定位算法对盲节点进行定位。最后，提出一种坐标修正算法对坐标进行修正，将平均误差从2.6 m减小到1.4 m，效果明显。然而基于RSSI的定位方法由于其独有的特点，想要实现精确，稳定的定位效果仍然非常困难，这也是下一步的研究重点。
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user: 摘 要 为了解师范院校大学生在性别角色，人际关系两方面的基本情况，并进一步分析性别角色与人际关系之间的相关性，从而在此基础上为指引大学生的生活提供建议。本课题主要通过问卷调查法从三所高校分文科、理科、体育三个专业抽取241名被试学生进行调查。调查性别角色状况采用的是Bem编制的《贝姆性别角色量表》，调查人际关系状况采用的是郑日昌等人编制的《人际关系综合诊断量表》。结果表明师范院校大学生的性别角色类型分布不均衡.呈现出明显的男性化、女性化、双性化和未分化四种类型；目前大学生人际关系状况总体良好；四种性别角色在人际关系各维度上的表现存在显著差异，双性化个体的表现明显优于女性化个体和未分化个体，双性化是较佳的人格模式。我们鼓励大学生发挥自身性别角色类型的优势，培养双性化人格，提高人际交往能力，建立和谐的人际关系。 关键词 :师范大学生，性别角色，人际关系
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user: 1. 引言 性别角色是个体在自身解剖学、生理学特征的基础上，在社会化过程中通过模仿学习获得的与自身性别相匹配的行为规范  (Pleck， 1987) ，反映了社会文化对男性和女性行为的适当期待  (Shaffer， 2008) 。早期有关性别角色的研究将男性化和女性化看做性别角色连续体的两极。Constantinople率先从理论层面对两极化的性别角色心理学建构提出了质疑，提出双性化的性别角色理论，认为男性化气质和女性化气质是独立的单一维度  (Constantinople， 1973) 。此后，Bem编制出基于双性化假设的Bem性别角色量表(Bem’s Sex-Role Inventory， BSRI)，将性别角色分为四种类型：双性化、男性化、女性化和未分化。双性化指的是个体兼具男性和女性应该有的人格特质，即兼有强悍和温柔，果断和细致等性格特质；男性化指的是个体具有较多的男性特质和较少的女性特质；女性化指的是个体具有较多的女性特质而较少的男性特质；未分化指的是性别角色分化不明显，传统男性特质和女性特质都较少具备。我国关于性别角色的研究主要集中在以下两个方面：1) 研究我国局部地区大学生性别角色的分布情况。采用Bem性别角色量表或其修订版  (卢勤，苏彦捷，2003；钱铭怡，张光健，2000；王登峰，崔红，2007) ，结果表明，典型男性化和女性化的比例呈下降趋势，双性化和未分化增多  (李少梅，1998；钱铭怡，张光健，2000) 。双性化个体的增多反映了社会文化对个体的新要求，引导双性化人格的发展、避免未分化人格的形成成为新的时代要求。2) 性别角色的相关研究，例如性别角色与心理健康水平的相关  (马莹，王红瑞，2001) 、性别角色和人格特征的相关  (翟秀军，2006) 、性别角色和人际适应的相关  (崔红，王登峰，2006) 以及性别角色与人际吸引的相关  (Kulik & Harackiewicz， 1979) 。研究表明双性化是健康和理想的人格模式  (Gilbert， Deutsch， & Strahan， 1978; Lefkowitz & Zeldow， 2006; Panayiotou & Papageorgiou， 2007; Spence & Helmreich， 1981) ，鼓励大学生培养双性化人格特征。 人际关系是指人与人之间通过直接交往形成起来的相互之间的情感联系，它反映了群体活动中人们相互之间的情感距离和相互吸引与排斥的心理状态。郑日昌编制的《人际关系综合诊断量表》将人际关系水平分为四个维度，即人际交谈、人际交友、待人接物与异性交往  (郑日昌，1999) 。人际交谈指个人之间在人际交往中彼此交流思想、感情和信息等的能力，主要通过语言、副语言、表情、手势等来实现；人际交友指个体与他人交往过程中的舒适度和愉悦度等；待人接物指个体恰当得处理人际事物的能力；异性交往指个体与异性融洽相处的能力。大学生的人际关系表现为大学生在学习、生活中发生的人与人之间的心理关系。大学时期是人际关系走向社会化的一个重要转折期，处理好人际关系，对于大学生活和未来事业的成就，有着重要的作用。以往的研究表明，人际关系问题是影响大学生心理健康的主要因素之一  (刘欣，徐光兴，2004) 。 本研究将主要调查师范院校大学生性别角色、人际关系的现状，通过对二者关系的研究来寻求有助于大学生建立良好人际关系的理想性别角色模型，并且在此基础上，为大学生营造良好人际关系提供指导和建议，帮助大学生增强心理健康水平。
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user: 2. 研究方法 2.1. 被试 分别从保定学院(原保定师范专科学校)、唐山师范学院和西南大学(原西南师范大学)三所高校分文科、理科、体育三个专业抽取270名被试，文科专业涉及中文系和教育系，理科专业涉及化学系和生命科学系，体育专业涉及体育系。共发放问卷270份，有效回收241份。回收率为89%，有效率为100%。样本在人口学特性上的详细描述见表1。 2.2. 研究工具 本研究采用问卷调查法，问卷采用Bem编制的《贝姆性别角色量表》和郑日昌等人编制的《人际关系综合诊断量表》。 《贝姆性别角色量表》 (BSRI)是目前最常使用的性别角色测量工具。该量表包括3个分量表：男性分量表、女性分量表和中性干扰量表。每个分量表各有20个项目，共计60个项目。该量表从“完全不符合”到“完全符合”分别记1~7分，以4.9分为界，个体在某一特征上的得分越高意味着某一气质特征越明显。量表具有很好的信度(内部一致性信度男0.8691，女0.7846；重测信度男0.939，女0.922)和效度。 《人际关系综合诊断量表》共28个问题，涉及四个维度分别是人际交谈、人际交友、待人接物与异性交往。被试只做“是”或“非”回答，“是”得1分，“非”得0分。转换后人际质量状况的得分范围为0~28分，分数越低人际关系状况越好。如果总分在0~8分说明人际困扰较少，9分以上说明人际交往存在一定困扰，分数超过20，表明人际关系困扰严重，而且在心理上存在较为明显的障碍。研究表明其具有良好的信效度  (张赫，2008) ，内部一致性信度0.952。 2.3. 研究程序 问卷调查使用统一指导语、以不记名的方式分层抽取大学生做问卷，运用SPSS 18.0 for Windows统计软件对有效问卷进行统计分析，据此来研究师范院校大学生性别角色分布状况、人际关系状况及二者的相关性问题。
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user: 4. 讨论 4.1. 师范院校大学生性别角色类型分布总体状况 本研究表明，大学生的性别角色类型分布不均衡，明显呈现出男性化、女性化、双性化和未分化四种性别角色类型，且按照男性化、双性化、女性化和未分化升序排列。由于本次研究的对象为师范院校的大学生，因此与Bem的研究相比，男性化个体所占比例较低而女性化个体所占比例较高。研究中，未分化个体的比例也较以往研究  (Bem， 1977) 高。未分化个体表现为对自身性别角色认同不明确，没有明确的生活目标，对人和事缺乏信心，生活适应能力差，缺乏责任心等，不利于正常的人际交往。未分化群体的比例较高应当引起学校、家庭和社会的重视，现在的媒体对反传统的“中性”形象的宣传在一定程度上对青少年存在误导。 从男女性别角色分布差异看，男大学生双性化比例高于女大学生，与已有研究结果一致  (钱铭怡，张光健，2000) 。此外，在男性大学生中，女性化个体比例较男性化个体的比例略高，而在女性大学生中，女性化个体比例同样高于男性化个体。这与以往的研究存在分歧，原因可能是在师范院校，男女比例严重失衡，女生比例明显高于男生，女生更加趋于女性化，而男生也有女性化的倾向。有研究表明性别类型与自身性别相反者往往不能被群体很好地认同，在人际交往中容易出现问题  (张赫，2008) ，因此，师范类院校的男生应引起重视。 本研究中大学生性别角色类型在专业和年级维度上的分布不存在显著差异，其原因本研究总结为各专业大学生性别角色类型分布较均衡，各年级大学生性别角色类型分布较均衡。 4.2. 师范院校大学生人际关系总体状况 本研究表明，目前高师院校大学生人际关系状况总体良好。在性别分布上，男生和女生之间的人际 Table 1 1 Multiple comparison of interpersonal relationship of population distribution among grades in normal colleg 人际关系 性别角色(I) 比较性别角色(J) 平均数差值(I − J) p值 人际交友 双性化 女性化 −1.479* 0.001 未分化 −1.089* 0.013 女性化 男性化 1.100* 0.001 异性交往 双性化 女性化 −0.890* 0.035 未性化 −0.820* 0.045 人际关系总分 双性化 女性化 −2.560* 0.035 未分化 −2.536* 0.034 表11. 大学生人际关系状况在年级维度上的多重比较结果 注：*p < 0.05。 关系状况不存在显著差异，其原因本研究认为可能是：在大学阶段男生女生处理人际关系的方法、技巧、手段等都逐渐成熟理智，人际关系状况向良好方向发展。在专业上，大学生人际关系状况不存在显著差异，其原因本研究认为可能是：在大学阶段各专业学生解决人际关系问题的能力处于较为均衡的状态。在年级上，大学生人际关系状况存在显著差异。四个年级人际关系状况从人际关系良好到存在人际困扰的顺序为大一–大四–大二–大三。其原因本研究归纳为一个连续的过程：大一学生的人际交往能力最强，大二大三下降，大四学生的人际交往能力开始提高。由于大一学生来到一个新的环境，迫切需要新的人际关系，这使得他们人际交往中更加积极主动、开放。之后，由于大学生在随后的学习、生活或人际关系中遇到一些挫折，导致大二大三的时候在人际交往中变的保守、退缩。大四的学生在学习和交往的过程中不断成长，自我评价和自我能力感也逐渐增强，在人际交往过程中又开始渐渐地开放、主动、坦诚，人际交往能力逐渐回升，人际关系状况随之改善  (孙崇勇，2007) 。 4.3. 师范院校大学生性别角色与人际关系的相关问题 本研究对性别角色与人际关系进行相关分析，结果发现四种性别角色类型在人际关系各维度(人际交谈、人际交友、待人接物、异性交往)上的表现差异显著。双性化个体在人际关系总分以及人际交友和异性交往两个维度上的表现均优于女性化个体和未分化个体，男性化个体在人际交友维度上的表现优于女性化个体。究其原因，本研究总结为各性别角色类型自身的特点。传统意义上的女性化特点为细致、温柔、敏感、重感情、善解人意等特点，男性化则与自尊和心理适应相关，通常表现出独立、勇敢、自信、成就感等典型特征，而双性化人格则结合了二者的优势，在人际互动的过程中既具备强调控制、自我调节和自制的男性化风格，又具备寻求主动情感表达和交往的温和的女性化风格，并且他们因自尊和自信，能以他们所选择的任意亲密程度自由交往和进行适当的自我表露，这样的信息也容易被他人接受，从而促进人际关系的发展  (张赫，2008) 。因此，双性化人格相比其他性别角色类型具有比较优势。双性化人格特质有利于人际关系的和谐发展，高校教育工作者可以有目的地培养大学生的双性化人格品质，有针对性地对大学生进行性别角色教育。例如调整学校教材，教师性别结构，丰富课外活动等，塑造大学生刚柔兼备的双性化人格模式。
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user: 5. 结论 本文研究采用问卷调查法调查了师范院校文科、理科和体育三个专业的大学生在性别角色和人际关系两方面的基本情况，并进一步分析了性别角色与人际关系之间的相关性。据此得出结论，大学生的性别角色类型分布不均衡，明显的呈现出男性化、女性化、双性化和未分化四种类型，男性双性化个体的比例高于女性双性化个体。目前师范院校大学生人际关系状况总体良好，大学生的人际关系状况在性别和专业维度上不存在显著差异，在年级维度上存在显著差异。从性别角色类型和人际关系状况的关系来看，四种性别角色类型在人际关系各维度上的表现差异显著，双性化个体在人际关系总体和人际交友以及异性交往维度上的表现显著优于女性化个体和未分化个体。双性化是较佳的人格模式，有利于人际和谐发展。高校促进大学生人际关系的和谐发展，可以有针对地培养大学生的双性化人格品质。
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user: 摘 要 儿童内–外群体偏好目前已成为研究者关注的热点问题。文章从研究范式、发展趋势及影响因素这三个方面对儿童内–外群体偏好研究进行了系统概述，分析了社会认知理论与社会认同发展理论两大理论观点在儿童内–外群体偏好发展趋势上的争议，同时阐明了情绪情感、社会地位、同伴关系、社会规范和群体信息等因素对儿童内–外群体偏好的重要影响。在此基础上，文章指出了儿童内–外群体偏好研究方法和研究内容方面存在的问题。 关键词 :儿童，内–外群体偏好，发展趋势，影响因素
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user: 1. 引言 内–外群体态度一直以来是社会心理学家们极为关注的一个课题。已有研究大多为横向研究，一般以大学生或成人为被试，研究不同文化背景、种族、社会地位等各类人口学变量下的内–外群体态度。然而，儿童和青少年已经开始面对他们的种族、民族、文化、国家和性别等方面的同一性问题，并且能够有意识地认同他们的内群体  (Degner & Wentura， 2010) 。  Rutland等(2005) 在6~8岁和10~12岁两组儿童中使用内隐联想测验(IAT)发现了内隐群体偏好，同时内隐群体偏好也存在于14~16岁的青少年群体中。近20年来，族裔问题较敏感的欧美国家在儿童内–外群体偏好方面开展了大量的本土研究，随后进一步提出大规模的跨文化研究和纵向研究。在我国，有关儿童对内–外群体的社会态度等问题的研究至今仍未受到重视。笔者旨在充分介绍国外已有的儿童内–外群体偏好研究方法和结论的基础上，对此类研究的未来走向及我国社会文化背景下可能的研究思路作一简要分析。
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user: 2. 儿童内–外群体偏好的研究范式 儿童群体偏好的测量方法一般分为直接测量(外显偏好)和间接测量(内隐偏好)两大类。直接测量方法主要考查儿童对内、外群体的外显态度。对于年龄较大的儿童来说，可以通过主观评定的形式独立完成量表，研究者直接使用标准化问卷来评定其对内–外群体的外显态度。对于年龄较小的儿童来说，一般采用情境实验与访谈法进行直接评定，比如，先向他们提出一项任务(老师在班里先让儿童画一幅自画像，然后告诉他们一周或两周后有人来看他们的画)，一周或两周后主试来到儿童中间，对他们的自画像进行当面评价，评价分为“非常好”和“一般”两类，随后根据评价水平分别把儿童的自画像贴到两块展板上，代表两个群体。之后，根据研究的需要，设计不同的假想情境，让儿童对内群体和外群体的一些问题作出口头回答，结果即反映出他们外显的内–外群体偏好。例如，  Nesdale等(2010) 使用上述方法测查了儿童在喜爱程度(你有多喜欢你自己所在的组/其他组?)、信任程度、交往密切度及对加入外群体的渴望程度等方面的情况。 间接测量方法主要考查儿童对内、外群体的内隐态度。对于年龄较大的儿童主要使用IAT或者IAT变式。通常根据实验需要，研究者会在实验前或中设置一些启动或诱发刺激，例如，测查情绪对群体偏好影响的情绪诱导实验中，先给被试听10分钟的悲伤或欢快音乐，然后再进行IAT测试，并在测试后要求被试报告他们听音乐时的感受。对于年龄较小的儿童，主要通过电脑为儿童播放幻灯片的方式来呈现刺激，根据实验的要求幻灯片包含有图片、声音、文字和动画等材料，然后让儿童口头选择或按键选择。例如，  Shutts等(2010) 通过幻灯片呈现多通道刺激，考查了3岁儿童对不同性别、不同种族(白种、黑种)和不同年龄(儿童、成人)的陌生个体所喜欢的物体或活动的选择偏好。要求儿童在陌生个体喜欢的物体或活动之间做出选择，最后问儿童为什么那样选择，看儿童的选择结果是否受有意社会分类的影响。结果发现，儿童更偏爱那些与自己同龄、同性别个体喜爱的物体和活动，性别和年龄比种族对偏爱具有更大的引导力。
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user: 3. 儿童内–外群体偏好的发展趋势 关于儿童内–外群体偏好随年龄增长的变化与发展趋势，目前西方学者的观点存在两大理论，一种是  Aboud (1988) 的社会认知理论(socio-cognitive theory， ST)，另一种是  Nesdale (1999a) 的社会认同发展理论(social identity development theory， SIDT)。前者认为儿童的群体间态度很大程度上依赖于纯认知加工过程，群体间态度随认知能力而变化，随着年龄的增长，内群体偏好逐渐下降，外群体偏好逐渐上升，两者逐渐趋于相似。具体来说，内、外群体偏好会在7岁时发展到顶峰，然后随着儿童对个体间差异的关注和认识而逐渐下降，即儿童的群体偏好在具体运算阶段呈下降趋势。后者认为随着认知能力的发展，儿童的群体态度不一定发生变化。儿童群体偏好的年龄特征在内、外群体间出现了分化。儿童对内群体的偏好不会受到年龄的影响，对外群体的偏好随年龄而增加  (Nesdale et al.， 2004) 。一些儿童的外群体态度不会随年龄而改变，另一些儿童的外群体态度可能随着年龄的增长而变得更加消极  (Nesdale & Flesser， 2001) 。7岁以后，由于儿童社会规范意识的不断增强，即使儿童的外群体态度随着年龄的增长不会更消极，相比外群体，他们也会更偏好内群体  (Nesdale et al.， 2004) 。群体成员为了保护自己从内群体中获得的心理利益不受破坏，会对外群体表现出敌对和厌恶  (Nelson， 2009) 。儿童的态度可能会随着特殊规范的要求而变化。总之，两大理论的分歧在于儿童群体间态度的变化与认知能力发展之间的关系问题。SIDT对于7岁以下儿童内–外群体态度的观点与ST一致，即内群体偏好随年龄增长而不断降低，外群体偏好随年龄增长而不断增加，两者随年龄逐渐趋于相似；但对于7岁以上儿童的观点与ST产生分歧，即SIDT认为7岁以上儿童群体偏好的年龄特征在内、外群体间出现了分化，群体间态度不会随年龄趋于相似，儿童对内群体的评价始终比外群体积极。 另外，也有一些研究得出不一样的结论。  Corenblum (2003) 发现，年长儿童比年幼儿童回忆起更多关于外群体的消极行为(具有更少的外群体偏好)，认知上更为成熟的儿童认识到更多内群体信息(相比外群体信息)。但大量研究已经发现通过不同的评估方法，在不同背景下群体成员均存在内群体偏好(e.g.，  Dovidio， Gaertner， & Validzic， 1998; Islam & Hewstone， 1993 )。  Nesdale等(2010) 研究发现，6岁儿童对内群体的评定比10岁儿童更为积极，两组儿童在外群体评定上无显著差异，同时，两组儿童对内群体的评价均比外群体积极。该结果既部分肯定了ST，即年幼儿童比年长儿童对内群体具有更积极偏好的观点  (Bigler， 1995， 1997; Nesdale et al.， 2001， 2003， 2005a) ，也部分肯定了SIDT，即儿童对内群体的评价始终比外群体积极。 那么，随着年龄的增长，儿童内–外群体偏好究竟如何变化？ST与SIDT是否给出合理、客观的解释？儿童群体态度发展的个性研究是否比共性研究更有意义？这些问题的深入探讨将有利于澄清儿童内–外群体态度的发展趋势及个体差异问题。