DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 广义l-Array Type多项式与指数型Riordan阵 在这一节，我们将构造一类关于包含非负实参数 的广义l-array type多项式的发生函数，并应用指数型Riordan阵理论得到了广义l-array type多项式的一些性质，进而证明了特殊组合序列，如经典array type多项式与第二类Stirling数，的一些恒等式。现在，我们将给出广义l-array type多项式的自然推广形式： 定义2.1 令 ， ， 且 ，则一类广义l-array多项式 可定义为 (3) 运用式(3)，可计算出多项式 的特殊值如下： ， 注2.1 在式(3)中代入 及 ，我们可得广义l-array多项式 ( [ 3 ] ，定义3.1)。进一步，令 ，我们有广义第二类l-Stirling数 它是由下列发生函数所定义： ( [ 3 ] ，定理2.2)。 在式(3)中令 ， 及 ，则有array多项式 这恰好是Chang与Ha [ 4 ] 的结果，也可参考Simsek [ 5 ] 。显然 其中 表示第二类Stirling数 [ 3 ] 。 为方便起见，假设多项式 的发生函数为 (4) 定理2.1 假设 ， ， 及 ，那么 有指数型发生函数 (5) 证：在式(4)的右端代入式(3)可得 因此 上面方程的右端恰为 的Taylor级数展开式。 故， 对上式应用二项式定理，~即可得到所证结果。 在式(5)中令 可得 对上式两边取系数，也可以得到 注2.2 在(5)式中令 及 ，定理2.1产生相应的结果( [ 3 ] ，定理3.3)。在(5)式中取 时，它被简化为 在特殊情况 ， 及 时，由式(5)所定义的一类广义l-array多项式 立即得到经典array多项式 ，它由下述发生函数所定义 这正是由Chang及Ha [ 4 ] 所研究的array多项式 的发生函数。 根据指数型Riordan阵的定义(1)式，我们得到对应于广义l-array type多项式 的发生函数(5)式的正常的指数型Riordan阵： ， 所以，矩阵 的一般元 由下式给出 定理2.2 对于 ， ， 及 ，下述恒等式成立： (6) 证：令 ，则应用式(2)可得 推论2.1 当 ， 与 时恒等式(6)成为 进一步，当 时， 这是参考文献( [ 5 ] ，定理2)中的结论。 定理2.3 令 ， ， 及 ，那么 (7) 证 考虑 ，由式(2)可得 从而，立即可得所证恒等式。 在定理2.3中，令 ， ， 与 ，则我们有下述推论。 推论2.2 令 ， ，那么下式成立： (8) 进一步，取 ，可得
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user: 3. 广义l-Array Type多项式与其他广义多项式 在本节，我们首先回顾广义Hermite-based Apostol-Bernoulli多项式与广义Hermite-based Apostol-Euler多项式的定义，从而得到它们相应的指数型Riordan阵，并进一步证明了广义Hermite-based Apostol-Bernoulli多项式、广义Hermite-based Apostol-Euler多项式与广义l-array type多项式之间的一些恒等式。 对于任意的 ， ， 与 为任一复数，广义Hermite-Based Apostol Bernoulli多项式 [ 6 ] 及广义Hermite-Based Apostol Euler多项式 [ 6 ] 分别由下式所定义 (10) 以及 (11) 我们知道 与 ，它们分别表示广义Bernoulli多项式和广义Euler多项式 [ 1 ] [ 7 ] 。 现在，我们考虑由式(10)与式(11)所给出的广义Hermite-based Bernoulli多项式与广义Hermite-based Euler多项式的发生函数。由式(1)定义的指数型Riordan阵，我们可获得下述关于式(10)对应的正常的指数型Riordan阵： . 因此， 的一般元 为 由上式可知 (12) 的一般元为 。 在上式中取 ， 及 ，则得到指数型Riordan阵 ， 其中 为高阶Bernoulli数(参考 [ 1 ] )。但是利用位势多项式的定义( [ 1 ] ，133页)，可以得到 (13) 其中 为指数型部分Bell多项式 [ 1 ] 。这样，我们可以导出广义Bernoulli多项式的确切表达式： ， 这是参考文献 [ 8 ] 中的结论。 此外，在式(13)中取 可得 . (14) 类似地，我们可以得到关于广义Hermite-based Euler多项式序列的正常的Riordan阵： . 它的一般元为 . 该Riordan阵的逆阵为 (15) 特别地，在上式(15)中取 ， ， 可得 ， 则利用Bell多项式的表达式 [ 1 ] 以及公式 [ 1 ] 可得 从而可得如下广义Euler多项式的表达式： ， 这是参考文献 [ 8 ] 中的结论。 定理3.1 令 ， ， ， ，那么有 (16) 证 令 ，应用式(2)可得 在定理3.1中代入 ， ， 与 ，则可得下述推论： 推论3.1 下列恒等式成立： (17) 特别地，当 时， 证 应用式(14)与式(16)，我们很容易地得到所证结论。 定理3.2 令 ， ， 及 ，那么 (18) 证 由式(12)可得 再应用替换 ， 及 ，故由上式可得所证结论。 在定理3.2中取 ， 与 ，可得下述组合恒等式： 推论3.2 下述公式成立： (19) 当 时， (参考 [ 9 ] ，99页)。 定理 3.3 令 ， ， 及 ，那么 (20) 证 令 ，由式(2)立即可得所证结论。 在定理3.3中取 ， 与 ，可得下述结果。 推论 3.3 令 ， ，那么 (21) 特别地，当 时， 定理3.4 下列关系式成立： (22) 证 由式(15)可以观察到 这样，在上式中应用替换 ， 及 就可得所证结论。 在定理3.4中取 ， 及 ，可得下述推论。 推论3.4 对于 ， ，满足下列恒等式 (23) 取 ，则可得 (24) 推论3.5 对于 ，我们有 (25) 证：应用式(23)与反演关系 可得 这样，我们可得到所证结论。
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user: 4. 总结 本文主要研究了广义l-array type多项式，它是经典array多项式的推广。首先，我们对广义l-array type多项式进行了推广，定义了新一类广义l-array type多项式，并利用Riordan阵方法讨论了广义l-array type多项式的一些性质，得到了一系列相关的组合恒等式。
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user: 摘 要 目的：研究大学生的情绪调节在感恩和疏离感之间的中介作用。方法：随机选取416名大学生，采用中文版情绪调节自我效能感量表(RES)、大学生疏离感量表(Sense of Alienation in College Students Scale)、感恩问卷(Gratitude Qustionnaire-6)进行调查。结果：回归分析显示情绪调节自我效能感和感恩对疏离感有负向预测作用，控制了情绪调节自我效能感后，感恩对疏离感的负向预测作用依然有统计学意义(β值从−0.29减少到−0.13，P < 0.01)。结论：在感恩和疏离感间，情绪调节自我效能感可能起部分中介作用。 关键词 :疏离感，情绪调节自我效能感，感恩
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user: 1. 引言 近年来，随着积极心理学的兴起，带动了人类幸福感及积极心理品质的研究。情绪调节自我效能感因其对情绪调节的影响，引起了许多研究者的重视。国内外许多心理学家都对情绪调节自我效能感的定义进行了界定  (汤冬玲，董妍，俞国良，文书锋，2010) 。情绪调节自我效能感(Regulatory Emotional Self- Efficacy， RESE)指个体对能否有效调节自我情绪精神状态的一种自信程度  (Bandura， Caprara， Barbaranelli， Gerbino， & Pastorelli， 2003) 。它能维护情绪调节，缓和情绪紧张，帮助调节情绪冲动和促进心理的健康(Caprara et al.， 2008; Garnefski， Teerdr， Kraaij， Legerstee， & Van， 2004;  窦凯，聂衍刚，王玉洁，黎建斌，2013 )。 研究表明情绪调节自我效能感高的人有更高的主观幸福感，体验到的积极情绪更多，高外倾的个体更喜欢社交，与他人有更多的沟通交流，对自身的情绪调节能力也有更多的自信  (张萍，汪海彬，2015) 。大量研究表明，情绪调节自我效能感与人格因素密切相关。人格特质中的外倾性与正性的情绪呈正相关，神经质则与负性情绪相关性较强(Amin， Constable， & Canli， 2004; Costa & McCrae， 1990; Eysenck， 1990; Jeffrey & Jaak， 2006; Watson & Clark， 1997)，内倾型的个体更倾向于使用表达抑制策略，从而减少自己与周围环境的交流(Gross & John， 2003)。 疏离感(Alienation)是指个体与周围的人、社会、自然以及自己的各种关系网络之间，由于正常的关系发生了疏远(或被支配、控制)，使个体产生了不可控制感、社会孤立感、不可控制感、压迫拘束感、自我疏离感等消极的情感(Gross & John， 2003；  李静，卢家楣，2007 )。Avshalom与Phil认为冲动性较高(即神经质得分较高)的个体行为缺乏控制，容易需求危险活动，对每天的生活产生消极的情感，同时认为自己是受害者，更容易陷入对抗的人际关系，从而产生更高的疏离感  (李中权，王力，张厚粲，刘恒超，2010) 。同时，情绪调节自我效能感较高的个体，能更好地控制情绪，从而有较好的情绪稳定性  (石长秀，赵小军，2013) 。社会支持是个体在周围群体中得到认可和接受的重要体现，Bronfenbrenner指出疏离感是个体对周围人，社会及环境归属感的缺乏引发的，社会支持是归属感的重要来源之一  (邓琳双，郑雪，杨帮琰，李慧玲，胡金凤，罗琳，2012) 。 感恩是一种积极情绪，是个体受到恩惠后的情绪反映(Emmons， 2000)。McCullough等人又把感恩定义为一种情感特质，个体产生认知情绪时，会对他人的恩惠做出认知，个体的这种认知又会给自己带来积极的后果  (黄慧，2014) 。Fredrickson提出，感恩有助于个体构建生理，心理，知识和社会等资源，有助于个体获得更多的社会支持  (阿瑟·S·雷伯，1996) 。因此，我们假设，高感恩的个体会获得更多的社会支持，从而与疏离感呈负相关。McCullough等人指出，感恩与生活满意度，积极情绪，乐观等呈显著正相关。情绪调节自我效能感包括：表达积极管理消极情绪的能力感，识别自身情绪状态的能力感，理解他人情绪状态的能力感(  Bandura et al.， 2003 ; Caprara & Gerbino， 2001)。因此，我们认为，感恩与情绪调节自我效能感间呈正相关。又因外倾性与个体的积极情绪高度相关，高外倾性的个体更倾向于社交及与人共同沟通交流，得到更多的社会支持，从而减少自身的疏离感  (Eisenberg， Cumberland， Spinrad， Fabes， Shepard， & Reiser et al.， 2001) 。综上，可以假设情绪调节自我效能感是联接感恩和疏离感的重要因素。 查阅大量国内外文献，未发现感恩，疏离感和情绪调节自我效能感的相关研究，通过探究，综上所述，本文提出三个有关假设：假设一：大学生的感恩与疏离感显著负相关；假设二：大学生的感恩、情绪调节自我效能感对疏离感有一定的预测作用；假设三：情绪调节自我效能感在感恩和疏离感之间起部分中介作用。
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user: 2. 方法 2.1. 对象 取郑州大学等高校的在校大学生440人，其中有效问卷417份。女生248名，男生132名，未注明性别信息37名。被试年龄在16到23岁之间，均值为18.1。 2.2. 研究工具 2.2.1. 情绪调节自我效能感量表(Regulatory Emotional Self-Efficacy Scale (RES)) 采用Caprara编制的情绪调节自我效能感量表(Regulatory Emotional Self-Efficacy Scale， RES)。包含12个项目，三个维度，分别是：表达积极情绪自我效能感，克制沮丧自我效能感，克服愤怒自我效能感  (Caprara， Scabini， Barbaranelli， Pastorelli， Regalia， & Bandura， 1999) 。每个项目按1~7级评分，分数高低与情绪调节自我效能感呈正相关。该研究中，该量表的内部一致性度为0.82，各分量表内部一致性信度在0.74~0.76之间。 2.2.2. 自编大学生疏离感量表(Sense of Alienation in College Students Scale) 本研究采用福建师范大学《大学生疏离感现状调查及与家庭功能及人际信任的关系研究》中作者的自编问卷，  邓君(2011) 在日本学者宫下一博和小林利宣的理论基础上，通过开放式问卷和访谈法大学生疏离感分为四个维度：文化疏离，自我疏离，人际关系疏离及文化价值疏离。该问卷包含19道题，采用七级评分制，“1”表示完全不符合，“7”表示完全符合。量表内部一致性信度在0.682~0.801之间，量表总内部一致性信度达到0.828，有较好的信度和效度。 2.2.3. 感恩的测量(Gratitude Qustionnaire-6) 学术界对于感恩的测量量表主要有以下两种：《六题项感恩问卷》(The Gratitude Qustionnaire-6，简称GQ-6)和《感恩怨恨与感激问卷》(The Gratitude Resentment and Appreciation Test)。我们采用了由McCullough等人编制的GQ-6量表。GQ-6共6个题项，其中有2个题项是反向计分题，是一个七级自评量表。个体得分总分越高表明个体的感恩倾向越高。GQ-6的a系数是0.707。 2.3. 统计方法 采用SPSS17.0统计软件进行数据录入。利用Pearson相关分析了解了各变量间的相关程度。用层次回归分析检验，感恩和疏离感的中介变量是情绪调节自我效能感。利用Bias-Corrected Bootstrap程序进行中介效应的显著性效应。
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user: 3. 结果 3.1. 自我效能感与感恩和疏离感的相关分析 情绪调节自我效能感、表达积极情绪自我效能感、克制愤怒自我效能感、克服沮丧自我效能感得分均与感恩得分呈正相关，情绪调节自我效能感、表达积极情绪自我效能、克制愤怒自我效能、克服沮丧自我效能得分与疏离感总分均呈负相关；感恩得分与疏离感总分呈负相关(表1)。 3.2. 情绪调节自我效能感在感恩和疏离感间的中介作用分析 3.2.1. 情绪调节自我效能感、感恩对疏离感的回归分析 以疏离感得分为结果变量，情绪调节自我效能感及其三个维度得分和感恩、得分为预测变量。首先将各两个变量对应的数据进行中心化，采用逐步多远回归分析。结果表明，情绪调节自我效能感、感恩、疏离感依次进入回归方程，这三个回归方程模型的相关系数R = 0.533，R方 = 0.285，调整R方 = 0.281，可见此两项对疏离感的联合预测力为28.1% (F = 82.13)。根据前文的假设，要构建情绪调节自我效能感在感恩和疏离感的中介效应模型。从而继续研究此三类变量间的关系(表2)。 3.2.2. 情绪调节自我效能感在感恩和疏离感的中介效应分析 以疏离感得分为因变量，以感恩总分为自变量，以情绪调节自我效能感得分为中介变量，运用三步分析法研究感恩和疏离感间的关系：Step 1是感恩对情绪调节自我效能感的回归分析，得到路径c；Step 2为感恩对情绪调节自我效能感的回归分析，得到路径系数a；Step 3加入情绪调节自我效能感，进行情绪调节自我效能感与感恩对疏离感的回归分析，得到路径系数b和c’。 结果：在Step 1的回归分析中，感恩对疏离感由负向预测的作用；在Step 2回归分析中，感恩负向预测情绪调节自我效能感；Step 3把中介变量即情绪调节自我效能感纳入回归方程中，控制情绪调节自我效能感对疏离感的影响，感恩依然负向预测疏离感。同时，回归系数从−0.995减少到−0.694，说明情绪调节自我效能感在感恩于疏离感之间发挥着部分中介的作用(表3)。 Table 1 Correlation analysis with gratitude， alienation and regulatory emotional self-efficac 变量 表达积极情绪自我效能 克制愤怒 自我效能 克服沮丧 自我效能 情绪调节 自我效能感 感恩 表达积极情绪自我效能 23.4 ± 3.4 克制愤怒自我效能 17.6 ± 4.9 0.180 ** 克服沮丧自我效能 18.3 ± 4.4 0.314 ** 0.575 ** 情绪调节自我效能感 59.3 ± 9.8 0.580 ** 0.825 ** 0.849 ** 感恩 34.1 ± 5.5 0.383 ** 0.226 ** 0.245 ** 0.358 ** 疏离感 46.9 ± 13.2 −0.488 ** −0.285 ** −0.353 ** −0.459 ** −0.418 ** 表1. 情绪调节自我效能感与感恩和疏离感的相关分析 注： ** P < 0.01。 Table 2 Multiple regression analysis of gratitude， regulatory emotional self-efficacy (independent variables) and alienation (dependent variable) (n = 417 自变量 偏回归系数 标准化偏回归系数 系数(b/Coef) 标准误(SE) t值 P值 情绪调节自我效能感 −0.35 0.0445 −7.95 0.000 −0.44 感恩 −0.29 0.0445 −6.54 0.000 −0.38 表2. 以疏离感为因变量(情绪调节自我效能感，感恩为自变量)的多重线性回归分析(n = 417) Table 3 The mediation effect of regulatory emotional self-efficacy on the relation between gratitude and alienatio 步骤 因变量 自变量 标准化偏回归系数(β) R² t值 1(路径c) 疏离感 感恩 −0.995 0.175 −9.374 ** 2 (路径a) 情绪调节自我效能感 感恩 0.635 0.128 7.802 ** 3 (路径b) 疏离感 情绪调节自我效能感 −0.615 0.210 −10.502 ** (路径c’) 感恩 −0.694 0.285 −6.545 ** 表3. 情绪调节自我效能感在感恩和疏离感间的中介效应 注： ** P < 0.01。 中介效应显著性检验运用Bias-Corrected Bootstrap程序。开始采用重复随机抽样的方法在问卷原始数据(n = 416)中抽取，1000个样本，根据样本拟合成感恩情绪调节自我效能感至疏离感的中介效应模型，生成1000个中介效应估计值并按大小排序。如果中介效应95%的置信区间没有包括0，则有统计学意义。经检验，得到感恩至疏离感间接效应95%置信区间为−0.1911到−0.0848，说明中介效应有统计学意义，即感恩对疏离感的直接效应为−0.29。直接效应95%置信区间为−0.3788到−0.2038，都不不包含0。说明情绪调节自我效能感部分调节感恩与疏离感间的关系。中介效应占总效应的30.3%。
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user: 4. 讨论 4.1. 感恩，情绪调节自我效能感与生命意义感的关系 首先讨论了大学生的情绪调节自我效能感与感恩和疏离感之间的关系。结果表明，大学生感恩与疏离感间呈负相关，情绪调节自我效能感(表达积极情绪自我效能，克制愤怒自我效能，克服沮丧自我效能)  (田学英，2012) 与感恩呈正相关，与疏离感呈负相关。疏离感有文化疏离，自我疏离，关系疏离和环境疏离这四个部分  (徐夫真，张文新，张玲玲，2009) ，如果人们心存感恩，可能会提高对他人的责任感，亲密感，从而提高人际关系水平，同时也能让人们能更好的与周边环境相处。而当一个人有着较高的情绪调节自我效能感，能适时表达积极情绪，克制沮丧和愤怒，能更好的与周围的人和环境相处，从而能减少与他人的隔阂，减少疏离感  (魏源，2004) 。 对情绪的自我调节是一个复杂的过程，它包括发起、避免、抑制、维持或调节内在的心理感受以及其他不同的情绪成分(包括生理过程、认知和行为等)  (Eisenberg & Spinrad， 2004) 。是否有效合理地调节自己的情绪，并形成正确合理的认知，对大学生的身心健康有着非常重要的影响。Bandura和Caprara等人认为，情绪调节自我效能感是指个体对是否能有效调节自身情绪状态的一种自信程度  (Bandura et al.， 2003) 。本论文认为情绪调节自我效能感是个体对自身协调各项情绪的评价。本研究分别以感恩为预测变量，情绪调节自我效能感为中介变量，疏离感为结果变量，构建情绪调节自我效能感在感恩于疏离感间的中介模型。结果主要是依据以往研究和Bootstrap程序检验得出。结果表明，情绪调节自我效能感的中介效应显著，起部分中介作用，占总效应的30.3%。也就是说，感恩对疏离感有着负向的预测作用，并通过情绪调节自我效能感间接调节。究其原因，可能是因为高感恩特质的人，能得到更多的社会支持，同时，高感恩特质的人更倾向于向外界寻求帮助，人格更倾向于外倾性，情绪调节比较稳定，所以会产生较少的疏离感  (Flett， Blankstein， & Obertinsky， 1996) 。 该研究结果证实了部分假设，即感恩这种人格特质部分地通过情绪调节自我效能感来影响个体的疏离感。这个结果启示我们，一些感恩程度较低的人，可以通过主动向外界寻求帮助的方式，产生良性循环，从而增加积极情绪，减少消极情绪以及与环境的疏离感，从而提高个体的幸福感，同时，青少年的周围群体可以通过为青少年提供社会支持，增加青少年的归属感，从而影响青少年的疏离感  (汤毅晖，黄海，雷良忻，2004) 。同时，大学生疏离感可能与过渡时期的心理发展特点，对学习生活的适应，及学习压力和社会经验增多有关，面对陌生的人际关系，不同的社会文化和环境以及不同的价值观，情绪稳定性低的大学生，通常表现出过度的焦虑和不安全，从而直接妨碍到他们的人际交往，增加了疏离感(  黄海，李翠景，桂娅菲，周春燕，吴和鸣，张建育，2015 ；  解小青，2011 )。 4.2. 未来研究方向 研究表明，情绪调节自我效能感在大学生感恩和疏离感间起中介作用，也采用了路径分析的方法更细致的了解了调节的过程。因国内外并没有关于这三者的研究，因此，本研究构建了情绪调节自我效能感在感恩和疏离感之间的中介效应模型，对三者的关系进行了深入的探讨和研究。但本研究存在一些局限，如被试范围较窄，不具有普遍及推广意义；样本量不大，所得结果代表性有限，有待于进一步研究，同时也缺乏对被试的横向纵向追踪研究。通过研究，发现了人格特质与情绪调节自我效能感，疏离感以及感恩之间的相关关系，可以探究更多人格心理特质与情绪调节自我效能感，疏离感，感恩(等各类积极消极情绪)，归属感，社会支持等积极心理学重要概念间的相关关系；此外，未来可以通过增加样本量和提高样本代表性的方法，通过横向–纵向研究的方法，对此三者关系有更清晰的认识。在本文的研究中，人格特质与此三者有着密切联系，可将人格心理学与积极心理学结合。因疏离感涉及的领域较广，可与宗教，政治，哲学及医学相结合，深入探究疏离感的产生机制，发展过程及应用领域。
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user: 5. 结论 1) 大学生的感恩与疏离感显著负相关； 2) 大学生的感恩、情绪调节自我效能感对疏离感有一定的预测作用； 3) 情绪调节自我效能感在感恩和疏离感之间起部分中介作用。
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user: 摘 要 探究服装颜色组合和审美判断间关系可以使用行为学和电生理学研究方法，本研究旨在探究服装颜色组合与审美评价间的关系。本研究以颜色组合的两件式套装作为审美评估的刺激材料，记录个体在评估过程中的行为学和电生理学数据。结果表明，明度对比度越高，得到的审美评价就越低；早期额区、顶区和中央区出现了明显的P2成分，不美的颜色组合诱发了比美的颜色组合更大的波幅，提示在对不美的颜色组合进行加工、形成颜色印象的过程中，个体调动了比美的颜色组合更多的认知资源。晚期P300成分并不显著，但在审美决策过程中发挥了重要作用。本研究结果显示，P2和P300可以作为服装颜色审美的标志性事件相关电位成分。 关键词 :颜色明度组合，服装，审美，事件相关电位，P2
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user: 1. 引言 作为人际交往和表现个性的有效工具，服装一直受到人们的关注。研究表明，人类对服装偏好的决策时间只需20秒，其中颜色的影响却约占80%  (Doughty， 1968) 。可见，颜色在服装的构成因素中居于首位。服装颜色的组合形成了美与丑的效应，因此服装颜色审美历来受到学者的重视。有关颜色组合的对比与审美评价的关系众说纷纭，一些研究表明审美评价随颜色要素对比程度增大而降低  (Camgöz， Yerner， & Güvenç， 2002) ，而另一些研究则得出了相反的结论。Schloss和Palmer的行为学研究证实，对颜色组合整体偏好的审美评价/偏好随颜色组合相似性增加而提高  (Schloss & Palmer， 2011) 。Deng等人的关于鞋类产品配色的自主设计研究表明，消费者对颜色的注意从明度扩展到了纯度和色相，偏爱视觉关联(高相似)的组合多于最佳唤醒(高对比)组合  (Deng et al.， 2010) 。总体来看，与单色研究相比，颜色组合的偏好研究尚不充分。 在服装的感性概念提出以后，探究服装颜色感觉形成的生理反应、心理现象与颜色物理量的关系日益得到重视；随着技术的发展，在音乐、人机交互、食品等领域的探索都获得了重要的发现。神经美学(Neuroaesthetic)观点认为，审美评价是大脑皮层不同区域活动的反映，特别是一些与审美唤醒和审美愉悦感相关的区域  (Jacobsen et al.， 2006) 。Berlyne等人在研究中发现，审美过程涉及各种各样的心理过程，诸如愉快、期待、惊奇、再认、兴趣等。此外，背景信息、被试的人口学特征、动机、情绪状态、注意水平、专业技能等变量也存在影响  (Berlyne， 1970) 。审美认知的二阶段模型认为，负性刺激(不美)与正性刺激(美)的事件相关电位P300成分呈现出显著差异，后者波幅大于前者  (Müller et al.， 2009) 。大量神经美学研究表明，情绪在这一过程中发挥着重要调节作用：引发负性情绪、感受或得到较低评价的刺激，往往能够诱发波幅较大的P2成分  (Tractinskya et al.， 2006) 。Tommaso等人在关于地貌和油画的审美分类研究中发现，几何图形诱发了比油画作品更大波幅的P3b，表明被试在分类过程中投入了较多的认知资源  (Tommaso et al.， 2008) ；Hong Wang等人关于交通工具的颜色影响道路安全的研究也表明，红色汽车诱发司机更高的视觉唤醒和神经兴奋性，P2成分表现出了显著差异；在珠宝的审美判断过程中，不美的刺激诱发了比美的刺激更大的P2波幅  (Wang & Zhang， 2010) 。不难看出，P2成分对情绪性刺激较为敏感，与刺激最初的情感性评估和印象形成有密切联系  (Wang et al.， 2012) 。 在服装研究领域，心理现象与物理特性间的关系得到许多研究者的关注；但还没有过对颜色组合审美评价的神经生理学研究。本研究从这一主题出发，利用行为学和神经生理学方法，观察审美加工重要成分P2、P300的波幅、潜伏期和地形图在对不同明度对比程度的刺激进行审美评价过程中的差异，主要目标有： 1) 证实颜色对比对服装颜色审美评价的影响； 2) 观察不同对比的明度组合引起大脑认知活动的差异。
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user: 2. 服装颜色明度组合审美评价的ERP研究 2.1. 行为学研究 2.1.1. 刺激材料 在本实验中，服装图片被用作刺激材料，利用Photoshop7.0软件进行制作。明度组先按照20的间隔、纯度组按照30的间隔进行变化，然后，将这些颜色分别应用于上下装中，得到刺激图片。如图1、图2所示。 为了达到事件相关电位叠加平均单元刺激不得少于50个的要求，电生理学研究仍使用原有刺激图片，增加呈现次数。 2.1.2. 被试 64名来自苏州大学的非服装专业的本科生(32名男性，32名女性，平均年龄21.56 ± 0.21岁)参与了行为学实验，20名来自苏州大学的非服装专业的本科生(10名男性，10名女性，年龄20.13 ± 1.36岁)参与了ERP实验，所有被试色觉、视力正常或矫正后正常。被试均为右利手，所有被试单独测试，且未做过类似实验。 2.1.3. 过程 实验分为三个区组进行，由E-Prime2.0程序呈现。实验过程如图3所示。实验安排在自然光线充足、均匀，隔音的独立房间中进行，恒温恒湿(温度 20 ℃ 左右，相对湿度60%左右)；被试双眼距离显示器约70 cm，视角12.48˚ × 5˚。通过被试按数字键作答获得反应数据，数据由SPSS18.0录入并进行单因素方差分析。 ERP研究中使用德国Brainproduct公司生产的32导脑电记录系统，在正式实验前，仍然有20个试次被用于练习。刺激序列同行为学实验。经过变更参考电极、眼电校正、伪迹去除、滤波(滤波带宽1~10 Hz)、分段、基线校正、叠加平均、总平均等8个步骤后，得到各实验处理下的ERP波形。
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user: 3. 结果与分析 3.1. 行为学结果分析 单因素方差分析的结果，满足方差齐性的前提假设下，被试对3种对比程度颜色组合的审美评价存在显著差异，F(2， 8355) = 59.684，p = 0.000，如表1所示。续后多重比较结果表明，3种对比程度的颜色组合的审美评价两两间存在显著差异，不同对比程度审美评价由高到低依次为：弱对比 > 中对比 > 强对比(p = 0.000)。 图1. 基本色选取 图2. 示例 图3. 实验刺激序列 Table 1 Means and SD of evaluation and RT in behavioral stud 颜色对比 审美评价 反应时 平均值 标准差 平均值(ms) 标准差(ms) 弱对比 2.781 1.264 1377.811 1377.792 中对比 2.643 1.224 1439.793 1546.123 强对比 2.345 1.228 1457.506 1604.480 表1. 行为学实验反应时平均数和标准差 明度对比程度对审美评价有显著影响，F 明度 (1， 17580) = 9.173，p = 0.009；各水平间差异显著，弱对比 > 中对比 > 强对比；对比程度对反应时无显著影响；与行为学实验结果一致。 3.2. 事件相关电位(ERP)结果分析 研究选取刺激呈现前200 ms到呈现后1000 ms进行分析，P2测量时间窗口为190~240 ms，P300时间窗口为300~600 ms。 明度组审美评价过程事件相关电位总平均图和重要成分地形图，如图4、图5所示。 P2波幅的多因素方差分析结果显示，对比程度对P2峰值的影响主效应显著，F(1， 18) = 9.275，p = 0.032，强对比刺激诱发的P2峰值(M = 2.57 μV)显著高于弱对比刺激诱发峰值(M = 1.64 μV)；电极主效应显著，F(1， 18) = 12.215，p = 0.049，顶区峰值(M = 3.42 μV)显著高于中央区和额区。 对比程度对P300波峰的影响主效应显著，电极对P300波峰的影响主效应显著，F(1， 18) = 4.674，p = 0.020；多重比较结果显示，电极间平均波幅值从大到小依次为：顶区 > 中央区 > 额区。如表2所示。
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user: 4. 讨论 本研究观察到，强对比与弱对比刺激在200~400 ms左右诱发的正成分表现出了显著差异，强对比刺激诱发波幅显著大于弱对比刺激；即在感觉信息加工后期和评价决策前期，对比程度都产生了显著影响；不美的刺激调动了更多认知资源。这种差异有三种可能的原因：一是大脑对颜色组合刺激的加工过程中注意分配不同，对强对比刺激进行加工的过程中，大脑投入了更多注意资源  (Vartanian & Goel， 2003) ；Handy等人在关于电脑桌面图标和品牌标志审美评价的ERP研究中也出现了相似的情况，被试判断为“不喜欢”的刺激自呈现后200 ms诱发了比“喜欢”的刺激更大波幅的N2成分，往往是个体评价较低、不喜欢的刺激更吸引个体注意  (Handy et al.， 2008) 。二是不同对比程度的刺激诱发不同程度的审美愉悦感，低审美愉悦的刺激是个体产生负性情绪诱发更大波幅的P2成分，即情绪的“负性偏向效应”  (Sergei， Alexei， & Julius， 2000) 。有研究表明，P2成分对刺激情绪内容十分敏感，能够反映加工早期对刺激情绪性内容的评估，唤醒负性情绪的词语、图片引起了更大的P2波幅。三是认知和情感过程在审美评价过程中都发挥了调节作用，Tommaso和Sardaro等人在关于美术审美和疼痛的ERP研究中提出，审美过程导致疼痛减轻一方面是由于审美评价部分转移了个体对疼痛的注意，另一方面审美愉悦感也会诱发正性情绪  (Tommaso et al.， 2008) 。本研究结果表明，P2成分可以作为早期审美加工的标志性成分，P300作为后期审美判断的重要指标。 本研究与以往研究显著区别的方面体现在：1) 探讨了刺激物理属性对早期审美评价过程的影响，强调审美评价的客观因素，结果表明对比程度诱发更大P2、P300波幅。2) 顶区激活显著高于其他脑区。一些神经美学研究观察到审美过程中大脑运动系统，主要是顶区的激活：Carretié等采用不同类型的绘画和自然物体照片作为刺激，发现被试对判断为“美的”刺激的加工激活了顶叶，女性双侧激活强烈，男性则主要激活右侧  (Carretié et al.， 2001) ；Cupchik和Laszlo也在实验中观察到顶叶被激活  (Cupchik & Laszlo， 1992) ； 图4. ERP总平均图 图5. P2、P300地形图 Table 2 The results of means， SD and in-paired t-test of potential 电极 P2 P300 美 不美 T值 P值 美 不美 T值 P值 F3 −1.25 ± 0.88 −1.46 ± 0.27 0.573 0.368 0.17 ± 0.62 0.29 ± 0.31 0.237 0.453 FZ −1.52 ± 0.98 −1.71 ± 0.38 0.536 0.479 0.12 ± 0.33 0.11 ± 0.58 0.147 0.527 F4 −1.19 ± 0.81 −1.26 ± 0.53 0.736 0.527 1.33 ± 0.52 0.86 ± 0.74 0.298 0.312 C3 1.16 ± 0.57 1.62 ± 0.61 0.689 0.663 1.52 ± 0.23 2.19 ± 0.45 2.138 0.042 CZ 0.59 ± 0.24 0.66 ± 0.37 0.758 0.550 1.58 ± 0.27 2.16 ± 0.88 2.230 0.036 C4 −1.29 ± 0.50 −1.30 ± 0.87 0.023 0.742 0.72 ± 0.15 0.69 ± 0.76 0.479 0.338 P3 3.04 ± 1.22 3.56 ± 1.63 2.589 0.022 3.42 ± 0.77 3.26 ± 0.59 0.731 0.265 PZ 2.03 ± 0.71 3.35 ± 1.04 2.633 0.012 0.83 ± 0.41 2.13 ± 0.27 2.880 0.010 P4 −0.79 ± 0.24 −0.93 ± 0.92 1.045 0.207 0.82 ± 0.49 0.83 ± 0.52 0.025 0.749 表2. 电位平均数、标准差及配对样本t检验结果 Jacobsen等的fMRI研究也观察到顶叶和运动前回参与审美加工  (Jacobsen et al.， 2006) ；Zeki则推测运动系统的激活与个体逃避丑的刺激或者趋向美的刺激的行动意向有关  (Zeki， 1999) 。Leder等人提出了神经美学的“动态(dynamism)”法则对这一现象进行解释，即艺术家们通常利用实际静态的东西来表现动态的视幻觉，而这种视幻觉可能是通过前额皮层的想象活动与视觉皮层运动相关区域(V5/MT区)机能活动的连同作用而形成的  (Leder et al.， 2004) 。3) 颜色审美过程中，美与不美刺激诱发的电位活动没有出现传统审美研究440~880 ms左右的持续性负成分。晚期成分反映了对图形持续的视觉分析；颜色信息的处理主要在视觉加工的早期完成，这种差异可能是由不同加工深度导致的。
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user: 5. 结论 颜色对比审美的行为学研究表明，明度对比越强，美感越弱；反之，对比越弱，美感越强，且不同对比的审美评价难度并不存在差异。颜色信息的加工差异突出表现在P2和P300成分上。总体上，不美的颜色对比对顶区的激活程度更大，调动了更多神经资源参与审美活动；服装颜色审美活动出现偏侧化现象，左半球活动更具优势。
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user: 摘 要 目的：应用多通道ERPs分析技术，探讨情绪词汇加工脑神经认知方面的性别差异性ERPs神经机制。方法：应用不同情绪效价的情绪刺激图片对60位健康志愿者进行情绪效价五个水平情绪情绪脑电诱发电位的测试判别。观察不同性别对五个情绪效价水平情绪词汇的情绪反应的差异。结果：对情绪词汇的反应时间差异，男性较女性反应时间明显缩短，两性对极负性和正性情绪词汇反应时间较快，对中性词汇和偏负性情感词汇反应时间延迟。情绪词汇加工ERPs的性别的统计学差异早期分布于双侧眶额顶皮层，中晚期则分布于双侧眶额顶广泛记忆注意整合网络。结论：情绪词汇的认知加工调节存在明显的性别差异。推测与文化教育、社会环境、家庭背景、激素水平等因素相关。 关键词 :事件相关电位，情绪词汇，性别差异，认知加工，统计参数映像
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user: 1. 引言 心理功能的性别差异一直以来都是人们关注的热点，尤其在情绪领域。跨文化研究表明，即使在不同类型的文化中，人们也普遍认为女性比男性更情绪化  (Plant et a1.， 2000) 。一些研究结果也支持了这种观点，如  (Kring & Gordon， 1998) 使用电影片段诱发被试情绪时，发现女性被试无论是在积极情绪还是消极情绪下，其面部情绪表达均显著多于男性；女性在负性情绪识别中杏仁核区域的激活更明显  (Domes et al.， 2010) ；女性在非言语线索条件下对情绪信息的意义评价比男性更为准确等等  (Hall & Matsumoto， 2004) 。而从情绪加工的内容来看，可能包含多种成分：最初的情绪识别，如对面孔表情的识别和对场景图片情绪内容的识别；情绪记忆、情绪易感性和情绪调节等过程  (袁加锦，汪宇，2010) 。在这些过程中情绪认知调节被认为是一个重要的组成部分，越来越多的研究表明其存在性别差异。近年来，随着神经成像技术越来越多地应用于认知科学的研究，在为情绪研究提供了更为客观得测量指标的同时，也让人们能够从神经活动机制的角度来探讨情绪活动中的性别差异。目前关于神经电生理方面的相关研究较为罕见。因此，本研究设计了应用ERPs的时空模式分析技术，使用  陈湛愔等人(2010) 建立的中国汉语标准化情感词汇常模数据库中不同情绪效价词汇图片，依据Osgood等的三个情绪维度理论  (Osgood， Suci， & Tannenbaum， 1967) 制定实验刺激范式，同时利用多通道ERP通过插值生成统计参数映像(SPM)呈现地形图，分析不同性别对情绪性词汇认知加工的ERP时空模式变化，进而探讨情绪词汇加工脑神经认知方面的性别差异性神经机制。
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user: 2. 实验材料和方法 2.1. 研究对象 志愿受试者共60人参加了本试验，男性30例，女性30例。共分为四个年龄组：<30岁年龄组15人，男9例，女6例；平均年龄26.91 ± 3.18岁(19~29岁)；30~40年龄组15人，男8例，女7例；平均年龄35.42 ± 5.26岁(30~49岁)；40~50年龄组15人，男6例，女9例；平均年龄46.39 ± 4.68岁(40~49岁)；>50年龄组：共15人，其中男8例，女7例；平均年龄53.35 ± 4.15岁(50~58岁)；入组标准：被试者合作，均为右利手；无神经及精神系统疾病；应用17项版本Hamilton焦虑和抑郁量表进行评定。本组受试者焦虑评分为4.35 ± 1.47，抑郁评分为4.98 ± 1.69，情感评分均在正常范围之内。受教育年限13.8 ± 3.2年；本研究经湛江中心人民医院医学伦理委员会批准，所有研究对象均知情同意参加实验并领取一定报酬。 2.2. 刺激材料和刺激范式 使用  陈湛愔等人(2010) 建立的中国汉语标准化情感词汇常模数据库中不同情绪效价词汇图片，共分为极负性、偏负性、中性、偏正性、和极正性五个刺激类别。极负性、偏负性、偏正性、和极正性情绪图片各60张，中性情绪词汇图片120张；共360张。然后对所有情绪词汇图片进行类别编号，最后完全随机排序360张情绪图片吼制成实验刺激范式。采用南方医科大学神经心理实验室研制开发的刺激呈现系统。实验范式的视觉刺激显示屏分辨率为1024 × 768像素点，刷新率为90 Hz，亮度与对比度以不使受试者感觉不适为度。显示屏幕放在被试前方约1 m处。情绪词汇图片设计为烟灰色、像素点为800 × 800。360张情绪词汇图片在计算机屏幕上以黑色为背景依次呈现，每张情绪词汇图片呈现时间1500 ms，黑屏3000 ms，故连续两张图片之间间隔(SOA)为4000 ms。共约20分钟，其中均匀安排20 s休息各8次。不同极性情绪词汇图片图例见图1。所用情绪词汇列表见表1。 2.3. 实验刺激和受试任务 本实验选用了以情绪效价作为评判标准的实验性情绪词汇加工任务。受试者对每张情绪词汇刺激图片进行真实的内心情感判别，如看见词汇图片后感觉“高兴、愉快、舒服、兴奋”时按操作杆的左键，感觉“难受、消沉、不愉快、悲观、不高兴”时按操作杆的右键。对中性词则根据受试者当时内心体验，若高兴、愉快则按“左”键，或悲观、难受则按“右”键。 图1. 情绪词汇刺激范式不同情绪效价词汇图片图例 Table 1 The emotional vocabulary list of different emotional valence in emotional vocabulary paradig 极负词汇 偏负词汇 中性词汇 偏正词汇 极正词汇 肮脏坠毁 惊恐狂怒 破坏悲痛 紧张地震 阴险 危险 沮丧攻击 恐惧空难 废墟卑鄙 愤怒妖魔 怒火灾难 贪婪压迫 悲惨绝望 怜悯孤独 贪污犯罪 盗窃强奸 堕落憎恨 生气 腐败 战争海啸 火灾堕胎 妒忌恶毒 陷害虐待 车祸凶杀 失恋离婚 自杀凶杀 逃避毒品 腐败开除 危难腐烂 阴谋凶恶 尸体罪恶 死亡噩梦 笨蛋 紧张 疲劳 害怕 无知 解雇 轻视 威胁 虚弱 亏待 风险 怜悯 苦闷 争吵 寂寞 压抑 失调 沉重 盲目 混乱 埋怨 繁重 迟钝 扫兴 委屈 逃兵 骄傲 低落 无能 污秽 笨蛋悲哀 紧张倒闭 哀伤傻瓜 害怕无知 解雇贫穷 难受轻视 负担亏待 高傲羞愧 苦闷争吵 难过伤感 焦心寂寞 压抑担心 失调沉重 盲目混乱 埋怨不安 轿车礼堂水平手表 肩膀世界政治公园 商场金融教室粉笔 家属邮局常见牙刷 客观路标农村身体 讲台实践兄弟商业 明确零碎贸易钢铁 头盔客观社会效益 蔬菜宿舍国家照顾 道德技术钥匙汽车 手机专家人格黑板 操场方法管理帮助 公平路标简单五官 实践具体电视书包 临时考察作用冰箱 课题拼写实验端庄 雨衣责任记住书店 行为食堂面试计算 律师铁路人民相对 宿舍词典执着战略 绝对教育教室历史 面孔朗读化学牢记 功能文化思考设备 宇宙局部部门印象 郊区公平心理专业 湖泊石油定义港口 基础机构职工卫生 海岸信件人生钥匙 打字风格接近依赖 概念目的结论联系 新年 舒适 诚实 好运 文雅 灵巧 仁慈 豪爽 赏识 亲善 博学 温和 温暖 机智 智慧 潇洒 聪明 温柔 正直 体面 善良 祥和 英俊 豁达 满足 轻松 关怀 团结 和平 喜欢 优良安宁 幸运永久 轻快果断 尊重温和 清闲风光 顺心 称心 关心豁达 自立亲和 阳光和谐 整洁满足 文静安宁 慷慨朴素 稳定庄严 正义天使 微笑旅行 兴奋 升学 热情 奖赏 快乐 漂亮 英雄 美丽 辉煌 崇高 感谢 豪华 伟大 英勇 甜蜜 奇迹 成就 敬佩 精彩 自豪 模范 完美 祝福 幸福 结婚 荣幸 动听 自由 卓越优秀 愉快欢笑 智慧 高尚 卓越 灵巧 漂亮美丽 珍爱幸运 赞赏团圆 羡慕 就业 富贵钦佩 亲密舒畅 欣赏 卓越 优秀 坚强 赞美 伟大 动听荣幸 爽快健康 发财中奖 表1. 情绪词汇刺激范式情绪词汇不同情绪效价图片图例 2.4. 试验环境与脑电记录条件 试验在湛江中心人民医院神经内科神经电生理实验室内，在安静、微暗的环境下进行。脑电记录和ERP分析采用本实验室开发的ERP系统和北京新拓公司的19通道脑电放大器。记录电极按国际10~20标准导联系统安装，连接双侧耳垂为参考，接地电极置于前额正中。滤波通频带为[0.5， 100] Hz，头皮与电极间阻抗 < 10 kΩ。分析记录时间为刺激后1000 ms，刺激前基线100 ms，应用主成分分析法自动订正眼动等伪差，伪差检测阈值设为70 μV。EEG片段时间窗取为目标刺激呈现前−100 ms至呈现后1000 ms，伪差订正后的全部事件相关EEG片段参与叠加平均两类ERP。 2.5. 统计学方法 本实验为单因素五个水平重复测量实验设计。实验观察极负性、偏负性、中性、偏正性、和极正性五个水平的情绪词汇的情绪效价反应的脑电差异。应用SPSS19.0软件对行为绩效进行配对t检验。对五个水平的情绪词汇反应时和正确率进行方差分析。利用ERP系统的统计软件包对ERP数据进行单因素5个水平重复测量的方差分析，基于19通道ERP波幅样本可计算各电极对应统计量t值，t值经空间插值则获得SPM(t)，利用时空模式统计分析软件将ERP波幅样本绘制统计参数映像图(SPM)。
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user: 3. 结果 3.1. 行为学结果——反应时间与反应错误率 按键反应总正确率为92.43%。本实验为2个因素的重复测量(情绪因素5个水平、年龄因素4个水平)混合设计的方差分析，情绪因素A，年龄因素B。结果情绪刺激图片反应时重复测量方差分析结果不同年龄对情绪词汇的反应时间差异有显著性(F(3， 68) = 3.653， P = 0.017)，且随着年龄的增长反应时间明显延长，详见表2。不同年龄与情绪效价反应时有显著交互作用(F(4， 224) = 3.650， P = 0.017)，提示不同年龄不同情绪效价词汇的反应时随着年龄的增长具有不同的变化趋势。进一步的多重比较方差分析显示随着年龄的增长，反应时间显著延迟。两性均对于极负性情绪词汇和偏正极正性情绪词汇反应时间较快，而对中性词汇以及偏负性情感词汇则表现为反应时间的延迟。而对各种不同水平情绪效价的反应时间男性较女性明显缩短，详见表3。对不同情绪效价刺激图片的反应错误率重复测量方差分析显示，性别因素与情绪反应因素之间错误率交互作用分析，两性对情绪效价五个不同水平的情绪词汇的反应错误率无显著性差异，详见表4。 3.2. 不同情绪效价性别差异ERP统计参数映像[SPM(F)]时间序列 图2显示不同情绪效价性别差异的ERPs方差分析统计参数映像，结果显示性别主效应的显著性差异最早起始于120 ms左右，分布于双侧眶额皮层、腹内侧前额皮层、前扣带回皮层、躯体感觉皮层等脑区的广泛记忆注意整合网络。中晚期则分布于双侧额顶区；情绪主效应显著性差异则起始于中晚期的双侧眶额皮层、腹内侧前额皮层、前扣带回皮层、躯体感觉皮层、视觉皮层等脑区的广泛记忆注意整合网络，以左侧为主。情绪–性别交互效应显著性差异体现中晚期的左额颞顶散在脑区。 Table 2 The variance analysis of repeated measures of emotional valence in different age group 年龄组 情绪效价 F值 P值 极负性 偏负性 中性 偏正性 极正性 <30岁 608.29 ± 63.78 630.05 ± 63.96 618.50 ± 59.59 599.81 ± 42.83 603.55 ± 49.10 4.943 0.001 30~40岁 613.28 ± 50.63 644.63 ± 54.64 609.11 ± 47.78 592.63 ± 32.32 589.29 ± 34.61 4.185 0.009 40~50岁 670.53 ± 83.92 717.97 ± 92.25 656.27 ± 104.4 644.15 ± 99.95 643.73 ± 93.53 5.163 0.000 >50岁 673.20 ± 102.5 728.33 ± 105.3 665.03 ± 119.4 661.77 ± 91.42 633.37 ± 68.94 5.432 0.000 F值 3.820 6.967 1.681 3.554 2.533 1.653 * 0.186 * P 0.014 0.000 0.180 0.019 0.064 表2. 不同年龄组情绪效价水平重复测量的方差分析 * ：交互效应 Table 3 The variance analysis of repeated measures in different levels of gende 性别 情绪效价 合计 F值 P值 极负性 偏负性 中性 偏正性 极正性 男 623.01 ± 67.93 662.90 ± 84.24 624.44 ± 83.87 606.91 ± 63.50 601.58 ± 75.11 621.14 ± 68.98 9.689 0.001 女 661.25 ± 92.33 693.87 ± 94.91 651.95 ± 88.76 644.17 ± 63.50 639.96 ± 53.78 698.35 ± 75.88 10.467 0.000 合计 638.31 ± 80.21 675.29 ± 89.31 635.44 ± 86.30 621.81 ± 75.11 616.94 ± 67.79 - 4.618 # 0.014 # t/F值 2.096 1.432 1.313 2.082 2.399 7.482 # 0.024 * 0.689 * P 0.038 0.157 0.194 0.034 0.019 0.001 # 表3. 两性情绪效价不同水平重复测量的方差分析 # ：主效应， * ：交互效应 Table 4 The variance analysis of repeated measures of the bisexual reaction tim 性别 反应时不同指标 平均反应时 正性错误率 负性错误率 总错误率 F值 P值 男 642.72 ± 94.47 0.23 ± 0.35 2.71 ± 2.31 4.27 ± 2.58 0.324 0.569 女 648.76 ± 53.31 0.78 ± 0.90 2.57 ± 2.14 4.60 ± 2.15 0.280 0.524 t/F值 0.307 0.871 0.270 0.548 0.254 * 0.616 * P值 0.760 0.387 0.788 0.585 表4. 两性情绪词汇反应时间重复测量的方差分析 * ：交互效应 图2. 情绪与性别两因素方差分析图。(a) 情绪主效应图；(b) 性别主效应图；(c) 情绪与性别交互效应图