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user: 2. 研究一：反刍思维的分类：聚类分析和潜在剖面分析的比较 2.1. 研究被试 某高校2017级新生1848人，其中男974人，女874人，年龄为15~24岁(18.57 ± 0.83)。 2.2. 研究工具 1) 积极和消极反刍思维量表(Positive and Negative Rumination Scale， PANRS， Yang et al.， 2018)。该量表共有23个条目，第一部分11个条目针对积极情绪，含享受快乐和抑制快乐2个因子；第二部分12个条目准对消极情绪，含否定自我、积极应对和消极归因3个因子。享受快乐和积极以应对构成积极反刍思维维度，其余3个因子构成消极反刍思维维度。量表采用1 (从不)~4 (总是)4点计分，分数越高表示反刍思维越强。本研究用均分为指标，5个一阶因子和2个二阶因子的内部一致性系数为0.66~0.90。 2) 症状自评量表(The Symptom Check List 90， SCL-90， 王征宇，1984)。该量表共有90个项目，包含抑郁、焦虑、强迫等10个因子。量表用1 (从无)~5 (严重)五级计分。本研究用总分为指标，其内部一致性系数为0.79。 3) 大学生人格问卷(University Personality Inventory， UPI， 樊富珉，1993)。该量表主要以大学新生为对象，入学时作为心理健康调查而使用。共有60个条目，其中4个条目是测谎题，不计入总分。其余56个项目反映苦恼、焦虑等症状。另有4道辅助题，对自我身心以及咨询与否的整体评价。量表用1 (是)、0 (否)计分。本研究用总量表分为指标，其内部一致性系数为0.87。 2.3. 研究结果 2.3.1. 聚类分析结果 用二步骤聚类分析，先对被试在积极和消极反刍思维两个分量表的得分进行标准化处理，然后进行系统聚类分析。当聚类数由三类聚为二类时，凝聚系数由6.67增加到12.30，增加量最大(84%)，说明可取三类。然后用K-means聚类法，将被试聚为3类：积极型(高积极和低消极反刍思维者) 702人(37.99%)，消极型(低积极和高消极反刍思维者) 467人(25.27%)，低型(低积极和低消极反刍思维者) 679人(36.74%)。 从见表1可见，积极型的积极反刍思维指标分最高，消极反刍思维、SCL-90、UPI指标分最低；消极型的积极反刍思维指标分处于积极型和低型之间，消极反刍思维、SCL-90、UPI指标分最高；低型的积极反刍思维指标分最低，消极反刍思维、SCL-90、UPI指标分处于消极型和积极型之间。所有指标的组间差异显著。 Table 1 The values and differences of study measures among three ruminator types in latent profile analysi ①积极型 ②消极型 ③低型 F η 2 两两比较 积极反刍思维 3.33 ± 035 2.86 ± 0.40 2.35 ± 031 1344.78 *** 0.59 ① > ② > ③ 享受快乐 3.36 ± 0.7 2.90 ± 0.56 2.31 ± 0.41 843.43 *** 0.48 ① > ② > ③ 积极应对 3.31 ± 0.46 2.82 ± 0.52 2.39 ± 0.44 672.78 *** 0.42 ① > ② > ③ 消极反刍思维 1.46 ± 0.27 2.27 ± 0.33 1.74 ± 0.27 1133.66 *** 0.55 ② > ③ > ① 抑制快乐 1.35 ± 0.32 2.06 ± 0.48 1.61 ± 0.41 443.96 *** 0.32 ② > ③ > ① 否定自我 1.54 ± 0.42 2.52 ± 0.58 1.83 ± 0.43 618.38 *** 0.40 ② > ③ > ① 消极归因 1.49 ± 0.36 2.24 ± 0.43 1.77 ± 0.35 554.27 *** 0.38 ② > ③ > ① SCL-90 12.85 ± 2.38 16.984.42 14.73 ± 3.59 202.92 *** 0.18 ② > ③ > ① UPI 5.91 ± 5.74 16.46 ± 10.61 10.81 ± 9.16 218.80 *** 0.19 ② > ③ > ① 表1. 聚类分析的三种反刍思维类型的量表值及其差异(M ± SD) ***p < 0.001，两两比较的显著性均p < 0.001。 2.3.2. 潜在剖面分析结果 用积极和消极反刍思维度为指标，把被试依次分为1至5类建立潜在剖面模型，结果发现分三类比较合理(见表2)。具体理由是：①AIC和BIC到呈单调递减趋势，且递减趋势在三类别模型处减缓；②四类和五类模型的LMRT均不显著，而三类别模型的LMRT已达到了显著水平；③三类别的模型更明晰简洁。这三种类型为：积极型(493人，26.67%)、消极型(82人，4.43%)、低型(1273人，68.88%)。从表3可见，积极型的积极反刍思维指标分最高，消极反刍思维、SCL-90、UPI指标分最低；消极型的积极反刍思维指标分处于积极型和低型之间，消极反刍思维、SCL-90、UPI指标分最高；低型的积极反刍思维指标分最低，消极反刍思维、SCL-90、UPI指标分处于消极型和积极型之间。除了消极型和低型的积极反刍思维指标分差异不显著外，其余指标的组间差异都显著。 Table 2 The fit indexes of 5 models in latent profile analysi 剖面数 AIC BIC Entropy LMRT 1 5159.39 5181.48 2 4997.87 5036.52 0.78 160.41** 3 4877.64 4932.85 0.65 120.88** 4 4863.10 4934.88 0.60 19.67 5 4851.92 4940.27 0.66 16.45 表2. 反刍思维的5种潜在剖面分析模型拟合度 Table 3 The values and differences of study measures among three ruminator types in latent profile analysi ①积极型 ②消极型 ③低型 F η 2 两两比较 积极反刍思维 3.39 ± 0.40 2.72 ± 0.54 2.65 ± 0.46 477.16 *** 0.35 ① > ② = ③ 享受快乐 3.40 ± 0.51 2.72 ± 0.69 2.65 ± 0.58 314.54 *** 0.25 ① > ② = ③ 积极应对 3.38 ± 0.48 2.73 ± 0.70 2.65 ± 0.53 351.89 *** 0.28 ① > ② = ③ 消极反刍思维 1.34 ± 0.23 2.85 ± 0.25 1.87 ± 0.29 1304.41 *** 0.59 ② > ③ > ① 抑制快乐 1.39 ± 0.37 3.22 ± 0.51 2.01 ± 0.49 444.28 *** 0.33 ② > ③ > ① 否定自我 1.36 ± 0.33 2.81 ± 0.52 1.88 ± 0.35 667.29 *** 0.42 ② > ③ > ① 消极归因 1.39 ± 0.37 3.22 ± 0.51 2.01 ± 0.49 739.02 *** 0.44 ② > ③ > ① SCL-90 12.38 ± 2.20 21.05 ± 5.59 15.02 ± 3.50 277.47 *** 0.23 ② > ③ > ① UPI 4.66 ± 4.89 25.60 ± 10.92 11.61 ± 9.10 269.61 *** 0.23 ② > ③ > ① 表3. 潜在剖面分析的三种反刍思维类型的量表值及其差异(M ± SD) ***p < 0.001，两两比较中有差异的结果的显著性都为p < 0.001。 2.3.3. 两种分类法的合理性比较 两种分类结果类别频数分布见表4。参照周晨曦和李峥(2019)的研究，用Kappa系数为一致性指标，组内平方和(S 2 )为同质性指标，类间平方欧式距离之和(D 2 )为异质性指标。结果表明，Kappa一致性系数为0.46 (P < 0.001)，说明两种分类结果具有中等一致性。聚类分析的S 2 (1.48)优于潜在剖面分析(2.56)，但D 2 (2.72)差于后者(4.54)。 Table 4 The contingency table of type frequency distribution of two classification result 聚类分析结果 潜在剖面分析结果 积极型 消极型 低型 合计 积极型 473 0 229 702 消极型 0 82 385 467 低型 20 0 659 679 合计 493 82 1273 1848 表4. 两种分类结果类别频数分布列联表 为进一步比较两种分类法的合理性，我们把它们筛选出的消极型(即心理健康水平低)人数与UPI、SCL-90的阳性检出率作一比较。参照刘佰桥(2009)的研究，UPI量表阳性筛查标准为：1) 总分 ≥ 25分，2) 25题做肯定回答，3) 辅助题中至少有2题做肯定回答)。结果筛查出阳性人数273人(14.77%)。SCL-90量表阳性筛查标准为：任一因子分 ≥ 2。结果筛查出阳性人数763 (41.29%)。显然，聚类分析结果(467人，25.27%)比潜在剖面分析结果(82人，4.43%)更接近UPI和SCL-90筛查结果。从心理健康教育角度看，用潜在剖面分析结果会忽视许多心理健康水平低的人，结果往往是弊大于利。而用聚类分析结果，即使把少数比较健康的人当做不太健康的人进行心理健康教育，也是利大于弊。具体地说，针对更多学生开展积极思维培养，扩大受益面，更有现实意义。因此，本研究采用聚类分析结果。