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user: 3. 结果与讨论 3.1. 人口学变量的描述统计及差异分析 中学生生涯适应力总体分数为82.52 ± 17.93。在生涯适应力各维度上，得分由高到低分别是：生涯控制 > 生涯自信 > 生涯好奇 > 生涯关注。这表明，中学生会有意愿为未来发展做准备，但对生涯发展的关注度相对较少。从性别来看，男生在生涯适应力总分、生涯控制、生涯好奇方面显著高于女生。 在年级方面，对不同年级的被试在生涯适应力各维度得分进行方差分析，结果发现(见表3)，生涯适应力总分、生涯关注、生涯控制、生涯好奇、生涯自信在年级上均存在显著差异，p < 0.05。进一步事后比较发现，除了在生涯关注纬度上，仅为高一学生的得分显著高于高三(p < 0.05)外，在生涯适应力总分及其他纬度上，均表现为高一、高二的得分显著高于高三(p < 0.05)。这表明，高一学生在高中伊始，对自己未来的发展充满好奇与关注，并且更有意愿为其做好准备，对未来的发展也更有自信。 在年级成绩排名方面，对不同成绩排名的被试在生涯适应力的各维度得分进行方差分析，结果发现，生涯适应力总分及各维度在成绩排名上均存在显著差异，p < 0.01。进一步事后比较发现，成绩排名前10%、30%的学生显著高于成绩排名50%及其以后的学生，p < 0.01。表明，成绩越好，学生的生涯适应力水平相对也越高。 对个体性别在生涯适应力的各维度得分进行独立样本T检验显示，生涯适应力与是否独生子女无显著差异(p > 0.05)。对不同生源地中学生在生涯适应力的各维度得分进行方差分析发现，两者无显著差异(p > 0.05)。具体见表1。 Table 1 Descriptive statistics and difference analysis of demographic variable 变量 分组 生涯适应力 生涯关注 生涯控制 生涯好奇 生涯自信 M ± SD M ± SD M ± SD M ± SD 性别 男(n = 370) 83.95 ± 18.29 17.33 ± 4.38 23.04 ± 5.01 21.19 ± 5.32 22.38 ± 5.00 女(n = 360) 81.10 ± 17.46 17.10 ± 4.25 22.08 ± 4.82 20.18 ± 5.01 21.74 ± 4.80 t 2.15 * 0.72 2.64 ** 2.64 ** 1.78 h 2 0.01 0.00 0.01 0.01 0.00 独生子女 是(n = 500) 82.78 ± 18.10 17.32 ± 4.33 22.58 ± 5.03 20.84 ± 5.26 22.04 ± 4.94 否(n = 230) 82.03 ± 17.60 17.00 ± 4.27 22.54 ± 4.74 20.36 ± 5.03 22.13 ± 4.85 t 0.53 0.95 0.11 1.15 −0.24 年级 1高一(n = 261) 85.49 ± 17.77 17.69 ± 4.48 23.49 ± 4.73 21.32 ± 5.23 22.99 ± 4.80 2高二(n = 215) 83.19 ± 19.20 17.27 ± 4.50 22.70 ± 5.30 21.13 ± 5.51 22.08 ± 5.21 3高三(n = 254) 78.96 ± 16.38 16.69 ± 3.91 21.51 ± 4.63 19.66 ± 4.72 21.10 ± 4.58 F 8.93 **** 3.57 * 10.73 *** 7.84 *** 9.56 *** h 2 0.02 0.01 0.03 0.02 0.03 事后比较 1 > 3， 2 > 3 1 > 3 1 > 3， 2 > 3 1 > 3， 2 > 3 1 > 3， 2 > 3 年级排名 1前10% (n = 145) 86.63 ± 18.94 18.12 ± 4.64 23.46 ± 4.92 21.68 ± 5.80 23.38 ± 4.83 2前30% (n = 184) 84.89 ± 17.73 17.84 ± 4.27 23.05 ± 4.81 21.21 ± 5.02 22.80 ± 4.89 3前50% (n = 144) 79.01 ± 16.72 16.49 ± 3.88 21.62 ± 4.88 19.89 ± 4.97 21.01 ± 4.58 4其他(n = 257) 80.53 ± 17.57 16.68 ± 4.26 22.26 ± 4.97 20.20 ± 4.96 21.40 ± 4.93 F 6.66 *** 6.20 *** 4.31 ** 4.36 ** 8.91 *** h 2 0.03 0.03 0.02 0.02 0.04 事后比较 1 > 3， 4， 2 > 3， 4 1 > 3， 4， 2 > 3， 4 1 > 3， 4， 2 > 3 1 > 3， 4， 2 > 3， 4 1 > 3， 4， 2 > 3， 4 生源地 省会(n = 42) 78.52 ± 20.54 16.50 ± 4.76 21.50 ± 5.76 19.48 ± 6.07 21.05 ± 5.11 地(县)级(n = 626) 82.70 ± 17.94 17.27 ± 4.30 22.59 ± 4.94 20.77 ± 5.20 22.07 ± 4.94 镇、乡村(n = 62) 83.66 ± 15.79 17.19 ± 4.19 23.10 ± 4.27 20.66 ± 4.39 22.71 ± 4.45 F 1.20 0.63 1.35 1.23 1.44 总体状况 N = 730 82.54 ± 17.93 17.22 ± 4.31 22.57 ± 4.94 20.69 ± 5.20 22.07 ± 4.91 表1. 人口学变量描述统计及差异分析(M ± SD) 注：*p < 0.05，**p < 0.01，***p < 0.001，下同。 3.2. 生涯规划状况的描述统计及差异分析 在高考/专业信息方面，通过独立样本T检验发现，两组学生在生涯适应力以及各维度上均存在显著差异。对将来考什么大学、选择什么专业有过规划的学生其生涯适应力及各维度得分显著高于未进行过生涯规划的学生(p < 0.001)。 在升学政策信息方面，通过独立样本T检验发现，非常了解以及部分了解的学生其生涯适应力及各维度上得分显著高于不了解或较少了解的学生(p < 0.001)。 在学校生涯支持方面，采用单因素方差分析发现，了解支持项目较多的学生其生涯适应力总分及各维度上的得分显著高于了解项目少的同学(p < 0.01)。 从上述三个方面看来，学生是否进行过生涯方面的思考或了解以及进行的程度是否深入，与学生生涯适应力的发展有着显著影响。具体见表2。 Table 2 Career adaptation resulting data of description statistics and difference analysi 变量 分组 生涯适应力 生涯关注 生涯控制 生涯好奇 生涯自信 M ± SD M ± SD M ± SD M ± SD 高考/ 专业规划 有规划(n = 471) 85.38 ± 17.94 18.06 ± 4.27 23.18 ± 4.86 21.41 ± 5.26 22.73 ± 4.90 无规划(n = 259) 77.37 ± 16.75 15.68 ± 3.96 21.46 ± 4.90 19.37 ± 4.80 20.86 ± 4.70 t 5.91 *** 7.56 *** 4.55 *** 5.33 *** 5.00 *** h 2 0.05 0.07 0.03 0.04 0.03 升学 政策信息 有了解(n = 372) 86.91 ± 17.28 18.36 ± 4.08 23.49 ± 4.72 21.99 ± 5.00 23.07 ± 4.77 无了解(n = 358) 78.01 ± 17.49 16.03 ± 4.23 21.61 ± 4.98 19.34 ± 5.05 21.03 ± 4.85 t 6.92 *** 7.56 *** 5.24 *** 7.14 *** 5.74 *** h 2 0.06 0.07 0.04 0.07 0.04 学校 生涯支持 1多项措施(n = 226) 18.70 ± 1.24 4.56 ± 0.30 5.00 ± 0.33 5.23 ± 0.35 5.13 ± 0.34 2有措施(n = 493) 17.34 ± 0.78 4.10 ± 0.18 4.88 ± 0.22 5.08 ± 0.23 4.74 ± 0.21 3不知道(n = 11) 18.09 ± 5.45 5.42 ± 1.64 4.08 ± 1.23 6.46 ± 1.95 5.14 ± 1.55 F 7.26 ** 8.13 *** 5.35 ** 6.81 ** 6.39 ** h 2 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 事后比较 3 > 2 3 > 2， 3 > 1 3 > 2 3 > 2 3 > 2 表2. 生涯适应状况描述统计及差异分析(M ± SD) 3.3. 生涯适应力在家庭因素上的特征分析 选取父、母中受教育程度及职业等级较高的一方纳入计算，然后将受教育程度、职业等级、家庭年收入三项转化为标准分数，对其进行因子分析。需要说明的是，在本研究中，被试父母的职业没有“军人”，因此，在进行数据分析时，职业分类只有9类。结果发现，KMO为0.94 > 0.60，Bartlett球形检验的显著性P值为0.00 < 0.05，说明数据适合进行因子分析。并且得到一个特征值大于1的主成分，方差贡献率为55.56%。最后，形成客观社会阶层SES指标的计算公式：SES = (−0.79 × Z受教育程度 + 0.78 × 家庭年收入 + 0.66 × Z职业)/1.67。其中，−0.79、0.78、0.66为三个指标的因子载荷，1.67为主成分特征值。客观家庭SES的范围−2.53~2.08，数值越高，表明被试的客观社会阶层越高。 Table 3 The relation analysis between class status and career adaptatio 变量 生涯适应力 生涯关注 生涯控制 生涯好奇 生涯自信 家庭收入 0.03 0.06 0.00 0.05 −0.00 父亲职业 0.00 0.02 −0.03 0.00 0.01 母亲职业 0.05 0.07 0.02 0.03 0.05 父亲受教育程度 0.04 −0.01 0.07 0.03 0.06 母亲受教育程度 0.00 −0.04 0.03 −0.02 0.03 家庭社会阶层 0.02 0.05 −0.02 0.03 −0.01 表3. 家庭社会阶层与生涯适应力的相关分析 对生涯适应力各维度与家庭年收入、父母受教育程度、父母职业以及家庭社会阶层进行相关检验，发现(见表3)：被试的家庭年收入、父亲受教育程度、父母职业、家庭社会阶层与生涯适应力的各维度相关不显著。 对家庭社会阶层各因素与生涯适应力进行方差分析发现，母亲受教育程度在生涯关注上相关显著。进一步对母亲受教育程度与生涯适应力进行方差分析发现(见表4)，母亲受教育水平与生涯适应力及各维度存在显著差异。事后比较显示，在生涯适应力总分及生涯关注、生涯好奇纬度上，母亲受教育程度为初中及以下学历的得分显著高于母亲为高学历的分数，p < 0.05；在生涯自信纬度上的结果则相反，母亲受教育程度为大专或本科的被试得分显著高于高中或中专的分数，p < 0.01。 Table 4 Analysis of differences between mothers’ educational level and career adaptatio 变量 分组 生涯适应力 生涯关注 生涯控制 生涯好奇 生涯自信 M ± SD M ± SD M ± SD M ± SD 母亲 受教育程度 1初中及以下(n = 34) 87.82 ± 22.25 19.12 ± 4.82 23.26 ± 6.09 22.32 ± 5.98 23.12 ± 6.12 2高中或中专(n = 413) 81.35 ± 17.70 16.98 ± 4.33 22.29 ± 4.93 20.39 ± 5.21 21.70 ± 4.78 3大专或本科(n = 205) 83.93 ± 18.06 17.54 ± 4.32 22.87 ± 4.81 21.03 ± 5.18 22.49 ± 5.00 4研究生及以上(n = 78) 82.90 ± 16.37 16.83 ± 3.74 22.97 ± 4.72 20.65 ± 4.61 22.44 ± 4.64 F 2.02 ** 3.23 * 1.11 ** 1.88 ** 1.97 ** h 2 0.11 0.02 0.34 0.13 0.12 事后检验 1 > 2 1 > 2， 1 > 3， 1 > 4 1 > 2 3 > 2 表4. 母亲受教育程度与生涯适应力的差异分析(M ± SD)