DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 灰色–加权马尔可夫链预测模型 2.1. 灰色预测模型GM(1，1) 定义1 记观测到的n个观测值为时间序列 X ^ ( 0 ) [ 9 ]，令 X ( 0 ) = ( X ( 0 ) ( 1 ) ， X ( 0 ) ( 2 ) ， ⋯ ， X ( 0 ) (n) ) 通过一次累加，得到一次累加序列 X ( 1 ) = ( X ( 1 ) ( 1 ) ， X ( 1 ) ( 2 ) ， ⋯ ， X ( 1 ) (n) ) 定义2 称 X ( 0 ) ( i ) + a X ( 1 ) ( i ) = b (1) 为GM(1，1)模型的原始形式，其中，参数a为发展系数，b为灰色作用量。 建立GM(1，1)模型对应的微分方程为 d X ( 1 ) d t + a X ( 1 ) = b (2) 定义3 若 α ^ = [ a ， b ] T 为参数列，且 Y = [ x ( 0 ) ( 2 ) x ( 0 ) ( 3 ) ⋮ x ( 0 ) ( n ) ] ， B = [ − 1 2 ( X ( 1 ) ( 1 ) + X ( 1 ) ( 2 ) ) 1 − 1 2 ( X ( 1 ) ( 2 ) + X ( 1 ) ( 3 ) ) 1 ⋮ ⋮ − 1 2 ( X ( 1 ) ( i − 1 ) + X ( 1 ) ( i ) ) 1 ] ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n 则GM(1，1)模型 X ( 0 ) ( k ) + a X ( 1 ) ( k ) = b 的最小二乘估计参数列满足 α ^ = ( B T B ) − 1 B T Y (3) 微分方程的解(即时间响应函数)为 x ( 1 ) ( t ) = ( x ( 1 ) ( 1 ) − b a ) e − a t + b a (4) 方程(1)的时间响应序列为 x ^ ( 1 ) ( i + 1 ) = ( x ( 0 ) ( 1 ) − b a ) e − a k + b a ; i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n (5) 以方程(5)作为GM(1，1)模型的预测模型，其还原值为 x ^ ( 0 ) ( i + 1 ) = x ^ ( 1 ) ( i + 1 ) − x ^ ( 1 ) ( i ) = ( 1 − e a ) ( x ( 0 ) ( 1 ) − b a ) e − a i ; i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n (6) 2.1.1. 相对关联度检验 令 η ( i ) 为关联系数，根据关联系数定义可得 η ( i ) = min min | X ( 0 ) ( i ) − X ^ 0 ( i ) | + ρ max max | X ( 0 ) ( i ) − X ^ 0 ( i ) | | X ^ ( 0 ) ( i ) − X ( 0 ) ( i ) | + ρ max max | X ^ ( 0 ) ( i ) − X ( 0 ) ( i ) | (7) ρ 为分辨率， 0 < ρ < 1 ，一般取 ρ = 0.5 ， min min | X ( 0 ) ( i ) − X ^ 0 ( i ) | 为两级最小差， max max | X ( 0 ) ( i ) − X ^ 0 ( i ) | 为两级最大差，令原始序列与预测序列的关联度 r = 1 n ∑ i = 1 n η ( i ) (8) 一般当 ρ = 0.5 时，若 r > 0.6 表示通过检验。 2.2. 马尔可夫链模型 定义4 实际值与GM(1，1)模型预测值的相对误差为 ε ( k ) ，可表示为 ε ( k ) = x ( 0 ) ( k ) − x ^ ( 0 ) ( k ) x ( 0 ) ( k ) (9) 定义5 S为状态空间，对任意的 i ， j ∈ S ，称 P i j ( k ) ( n ) = P { X n + k = j | X n = i } 为 X n 在n时刻的k步转移概率， P ( k ) = ( P i j ( k ) ) 为随机序列 { X n ， n ≥ 0 } 的k步转移概率矩阵 [ 10 ]。记作 P ( k ) = [ P 11 ( k ) P 12 ( k ) ⋯ P 1 n ( k ) P 21 ( k ) P 22 ( k ) ⋯ P 2 n ( k ) ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ P n 1 ( k ) P n 2 ( k ) ⋯ P n n ( k ) ] 根据样本数据可知转态i出现的次数为 m i ，由状态i经过k步转移到状态j的次数为 m i j ( k ) ，状态i经过k步转移到状态j概率值的近似值为 P i j ( k ) = m i j ( k ) m i (10) 2.3. 灰色–加权马尔可夫链模型 定义6 预测第n天的相对误差的状态，选取离第n天最近的m天的相对误差所处的状态作为初始状态，按离预测第n天的远近，转移步数分别为 1 ， 2 ， ⋯ ， m ；在转移步数对应的转移矩阵 P ( k ) 中，取起始状态所对应的行向量 P i k = ( p i 1 ( k ) ， p i 2 ( k ) ， ⋯ ， p i n ( k ) ) ， i ∈ S ，构造新的概率矩阵 [ 11 ] P = [ P 11 ( k ) P 12 ( k ) ⋯ P 1 n ( k ) P 21 ( k ) P 22 ( k ) ⋯ P 2 n ( k ) ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ P m 1 ( k ) P m 2 ( k ) ⋯ P m n ( k ) ] 定义7 将状态空间其中一个状态的状态概率进行加权求和，得到该状态的预测概率，即 P i = ∑ k = 1 m w k × p i ( k ) ，   i ∈ S (11) 其中 w k 为马尔可夫链的权重，由下式算得 w k = | r k | ∑ i = 1 m | r k | (12) 式中m为计算所需的最大阶数， r k 为样本数据序列的第k阶自相关系数。 定义8 样本数据序列的第k阶自相关系数 [ 12 ] r k = ∑ i = 1 n − k ( x i − x ¯ ) ( x i + k − x ¯ ) ∑ i = 1 n − k ( x i − x ¯ ) 2 ∑ i = 1 n − k ( x i + k − x ¯ ) 2 ， k = 1 ， ⋯ ， 5 (13) 其中 x i 为第i天的样本数据； x ¯ 为样本均值。 定义9 设状态空间有n个状态 [ 13 ]，若 ε ( k ) ∈ ( a i ， b i ) ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ；则称相对误差 ε ( k ) 处于状态S i ，其中 a i ， b i 分别为状态S i 的下界和上界。 最后将 max { P i ， i ∈ S } 所对应的状态作为第n天的相对误差的预测状态。则第n天的预测值为 Y ^ ( k ) = x ^ ( 0 ) ( k ) [ 1 + 1 2 ( b i + a i ) ] (14)
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user: 3. 案例分析 3.1. GM(1，1)模型对非洲猪瘟事件百度搜索指数的预测和状态划分 以国内2019年6月29日至7月18日的非洲猪瘟事件的百度搜索指数为原始数据，运用灰色–加权马尔可夫链模型对7月13日至7月18日搜索指数进行预测。 以6月29日至7月2日的百度搜索指数为基础，建立灰色预测模型GM(1，1)对7月3日的数据进行预测，且模型通过相对关联度检验；同理，以6月30日至7月3日的百度搜索指数为基础，可以得到7月4日的数据，以此类推，直至得到7月18日的百度搜索指数预测值。根据实际百度搜索指数和预测数据，计算相对误差。结果见表1。 根据相对误差法，将马尔可夫链状态空间划分为5种状态，见表2，按照表2的划分标准得出表1中相对误差值对应的状态。 Table 1 The actual Baidu search index， predicted Baidu Index and relative error status of African swine fever from Apri 日期 真实值 预测值 相对误差 状态 7.3 12，598.00 13，280.08 −0.0541 S 4 7.4 13，782.00 13，341.06 0.0320 S 2 7.5 14，256.00 14，546.83 −0.0204 S 3 7.6 12，489.00 15，268.78 −0.2226 S 5 7.7 13，536.00 12，297.54 0.0915 S 1 7.8 13，509.00 12，697.29 0.0601 S 2 7.9 14，002.00 14，215.04 −0.0152 S 3 7.10 14，905.00 14，157.66 0.0501 S 2 7.11 14，708.00 15，596.71 −0.0604 S 4 7.12 17，070.00 15，248.86 0.1067 S 1 7.13 16，350.00 17，911.72 −0.0955 S 4 7.14 16，490.00 17，697.11 −0.0731 S 4 7.15 17，807.00 16，059.73 0.0981 S 1 7.16 17，793.00 18，407.33 −0.0345 S 3 7.17 17，690.00 18，687.97 −0.0564 S 4 7.18 20，417.00 17，646.74 0.1357 S 1 4 to 18 表1. 4至18日非洲猪瘟实际百度搜索指数和预测百度指数及相对误差状态 Table 2 State division tabl 状态 状态空间% S 1 (−23，−10) S 2 [−10，−5) S 3 [−5，0) S 4 [0，7) S 5 [7，14) 表2. 状态划分表 3.2. 加权马尔可夫链预测 根据表1中每个数据对应的状态，可以根据式(10)求出1到5步长的概率转移矩阵。 P ( 1 ) = [ 0 1 3 1 3 1 3 0 1 3 0 1 3 0 1 3 0 1 3 0 1 3 1 3 3 5 1 5 0 1 5 0 1 0 0 0 0 ] P ( 2 ) = [ 0 0 1 3 2 3 0 1 3 1 3 0 0 1 3 2 3 0 0 1 3 0 1 4 0 1 2 1 4 0 0 1 0 0 0 ] P ( 3 ) = [ 2 3 1 3 0 0 0 1 3 0 0 2 3 0 1 2 1 2 0 0 0 0 0 1 4 1 2 1 4 0 0 1 0 0 ] P ( 4 ) = [ 0 0 1 2 1 2 0 1 3 1 3 0 1 3 0 0 0 1 2 1 2 0 3 4 0 0 1 4 0 0 1 0 0 0 ] P ( 5 ) = [ 1 2 0 0 1 2 0 1 3 0 1 3 1 3 0 0 1 2 0 1 2 0 1 3 1 3 1 3 0 0 0 0 0 1 0 ] 根据原始数据，运用式(12)和式(13)计算各阶的自相关系数和各阶权重，得到表3。 Table 3 Autocorrelation coefficient and weight of each orde k r k w k 1 0.7838 0.291679 2 0.6862 0.255359 3 0.5682 0.211447 4 0.3757 0.139811 5 0.2733 0.101704 表3. 各阶自相关系数及各阶权重 现在以7月13日非洲猪瘟事件的百度搜索指数预测为例进行说明。由7月8日至7月12日的概率转移矩阵以及表3中的数据对7月13日的百度搜索指数进行预测。可得7月13日相对误差状态预测表，见表4。 Table 4 Prediction of relative error state on July 1 日期 状态 权重 S 1 S 2 S 3 S 4 S 5 7.12 S 1 0.29 0 1/3 1/3 1/3 0 7.11 S 4 0.14 1/4 0 1/2 1/4 0 7.10 S 2 0.26 1/3 0 0 2/3 0 7.9 S 3 0.21 0 0 1/2 1/2 0 7.8 S 2 0.26 1/3 0 1/3 1/3 0 P i 0.2052 0.0972 0.3580 0.4933 0.0000 表4. 7月13日相对误差状态预测 从表4可以观察到，7月13日的相对误差处于S 3 ，通过计算得该日期百度搜索指数预测值为16，458.34。以此类推计算14日至18日的预测值，得表5。 Table 5 Forecast result 日期 真实值 预测值 相对误差 7.13 16，350 16，458.341 −0.0066 7.14 16，490 16，369.827 0.0073 7.15 17，807 17，746.002 0.0034 7.16 17，793 17，947.147 −0.0087 7.17 17，690 17，286.372 0.0228 7.18 20，417 19，499.648 0.0449 表5. 预测结果 根据预测结果，绘制预测结果图，见图1。 根据表1及表5中的相对误差值，绘制GM(1，1)模型和灰色–加权马尔可夫链模型的相对误差结果对比表，见表6。 图1. 预测结果图 Table 6 Comparison table of relative error result 日期 GM(1，1) 灰色–加权马尔科夫链模型 7.13 −0.0955 −0.0066 7.14 −0.0731 0.0073 7.15 0.0981 0.0034 7.16 −0.0345 −0.0087 7.17 −0.0564 0.0228 7.18 0.1357 0.0449 表6. 相对误差结果对比表
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user: 4. 结论 1) 对于有一定波动性的数据来说，通过传统的灰色预测模型GM(1，1)计算得到的百度搜索指数预测值相对误差较大，而马尔可夫链对于波动性大的数据预测较为准确，所以用加权马尔可夫链对模型进行优化，结果表明，构建的灰色–加权马尔可夫链模型能够有效地减小相对误差值，提高模型的精度，使预测结果更具有可信度。 2) 本文对突发公共卫生事件的未来趋势预测提供了一种预测结果较为精确的组合模型，帮助了解突发公共卫生事件发展和影响范围，描述突发公共卫生事件传播规律，对及时辅助决策者做出科学合理的决策行为具有一定指导意义。
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user: 摘 要 音乐治疗是一个需要专业技能和系统知识的现代领域。经过半个多世纪的发展，今天的音乐治疗已经是一门涉及广泛应用领域、具有丰富思想流派的成熟完整的应用学科。作为最大众化的艺术治疗方式，音乐治疗不仅低成本，而且方便有效。本文前半部分介绍了音乐治疗的主要类型和作用机制，包括神经心理学原理及其研究方法；后半部分综述了音乐治疗在临床上的广泛应用和实际效果，并在最后提出了未来关于音乐治疗领域研究的展望。 关键词 :音乐治疗，作用原理，神经机制，临床应用 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 音乐治疗最早起源于19世纪的欧洲，是集医学、心理学等多学科为一体的一种整体性、系统化的治疗手段，整个过程包括音乐、求治者和治疗师三个必须要素，通过音乐体验引发治疗性改变。人们往往不愿把自己最脆弱的一面赤裸裸地暴露出来，有了音乐这个百宝箱，人们便可以不加限制地与音乐亲密接触。神经心理学的证据告诉我们，无论求治者来自哪个国度，处于何种文化环境，被赋予什么社会角色，都无法抗拒音乐的力量。音乐治疗科学地运用音乐与人身心之间的天然纽带，以其奇妙而独特的方式促进人们身体、精神和情感的健康。如今，随着各国专家学者不断的深入研究，音乐治疗已经被广泛应用于临床。
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user: 2. 音乐治疗的分类 音乐治疗的方法大致包括三种主要类型。现将三种方法综述如下。 2.1. 接受式音乐治疗 接受式音乐治疗(Receptive Music Therapy)又称聆听法、接受法。求治者通过治疗师的引导在聆听音乐的过程中达到治疗的目的。该方法可用于引导想象、系统脱敏、镇痛、减压、催眠等方面，使求治者先与音乐(包括乐器)建立关系，再与音乐治疗师建立关系，从而帮助求治者打开内心世界，投射出其内心情感(吕丹，2015)。 2.2. 再创造式音乐治疗 再创造式音乐治疗(Recreative Music Therapy)又称主动法、参与式音乐治疗，美国常称“娱乐法”。求治者通过主动参与对现有音乐作品进行改编的音乐活动来达到治疗的目的，活动形式有歌唱、演奏、现场创作等，灵活而丰富(吕丹，2015)。该方法常用于疾患康复、矫治发育障碍等领域。 2.3. 即兴演奏式音乐治疗 “即兴”一词来自拉丁文，是无法预料的意思。即兴演奏式音乐治疗(Improvisational Music Therapy)，又称创造式表达型音乐治疗。治疗师按照一定的技术引导求治者随心所欲地演奏音乐，以此来达到治疗的目的。求治者可以选择简单的打击乐器，按照自己舒服的方式即兴演奏。该方法自由且灵活，有助于激发求治者自我实现的潜能。通过精心设计的音乐活动，对生理、认知和情绪方面发生障碍的人群产生多重感官刺激，从而提高各方面能力(王露洁，王维迦，&吴育霖，2017)。
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user: 3. 音乐治疗的作用原理 对于音乐治疗来说，大脑功能是音乐体验和音乐活动的基础。人脑可以获取知识与智慧，也可以产生喜悦与恐慌。情绪是一种难以系统研究的行为，关于情绪的认知神经科学很晚才出现。多年来，在研究者们不懈的努力下，关于情绪神经基础的研究已逐步成熟。 脑的活动是人体的基本动力，音乐治疗对人体各方面的调节功能都离不开大脑的作用。因此，神经心理学在音乐治疗中扮演着非常关键的角色，在音乐认知加工和音乐情绪加工等方面都具有重要意义。 3.1. 神经心理学的研究方法 神经心理学是从神经科学的角度来研究心理学的问题。例如，人脑如何反映外界环境中的事物，如何反映社会现象，如何产生心理活动，以及心理活动与大脑的生理活动有怎样的关系。神经心理学把脑当作心理活动的物质本体来研究脑和心理或脑和行为的关系。以下是神经心理学研究的几种常用方法。 3.1.1. 脑电图 脑电图(Electroencephalogram， EEG)主要测量脑电波的频率、振幅和位置等指标，将电极置于头皮上便可以测试脑电活动情况，脑电图仪器使脑部自发性生物电位被放大记录从而获得图形，不同的脑电波对应着不同的生理和心理状态(王雪，聂志超，李继群，赵璇，&程运福，2017)，可以用EEG来检测音乐对人体内部产生的实际影响。 3.1.2. 事件相关电位 事件相关电位(Event-Related Potential， ERP)反映了认知过程中大脑的神经电生理的变化。该技术时间分辨率的精确程度可以到达毫秒级别，能对特定认知事件引发的脑电位进行实时性测量，可以非常准确地观察到脑中神经元活动的变化过程。ERP在检测被试内部的心理变化时，不需要被试做任何外显行为反应(郑茂平，2008)。 3.1.3. 正电子发射断层扫描技术 正电子发射断层扫描技术(Positron Emission Computed Tomography， PET)测量的是大脑新陈代谢的过程。PET示踪剂发射出的正电子同环境中的正电子发生碰撞，触发了两个光子的释放，而PET通过体外扫描仪检测到这两个光子，再通过数字重建等技术将数据转化为图像，显示出PET显像剂(或其代谢物分子)在体内的数量、空间分布以及动态变化的精准图像(Phelps， 2000)。Spitzer (2002)指出，将正电子发射断层扫描技术运用在音乐心理学中是一个新的尝试。该技术能够发现与音乐活动相关的脑区以及这些区域在音乐活动时的合作关系。 3.1.4. 功能性磁共振成像 功能性磁共振成像(Functional Magnetic Resonance Imaging， Fmri)也是测量大脑新陈代谢过程的方法。一些化学元素，如氢这种物理作用产生的反应可以可以让fMRI通过非侵入的方法测量脑血流的情况。因其具有应用安全、时间和空间分辨率高、成本较低等特点，广泛应用于各领域研究工作。另外，核磁共振成像只作用于无线电波和磁性区域，没有辐射之类的副作用。故其优势不仅在于这项技术可以显示精准的成像，更在于它可能对人体无害(Mastnak， 2014)。 3.2. 音乐加工的神经机制 人们对音乐的感受主要表现为音乐认知和情绪体验(侯建成&刘昌，2008)，可采用以上各技术来研究这两个方面的脑生理机制。 3.2.1. 音乐认知加工 科学告诉我们，人们通过一系列听觉过程获得对声音的感知。声波从外耳通过空气传导到达耳膜，再经过中耳小骨传导至内耳耳蜗，通过内耳的科蒂氏器转化为神经电信号，最后经过听神经、脑干和丘脑的特定部分将神经电信号传送至大脑皮层，其中，初级听觉皮质解读信号并感知声音，刺激听觉皮质解读声音的含义。大脑各区域的合作以及心理功能的作用，使人们最终获得了对音乐的感知(Mastnak， 2014)。 心理学研究让我们知道大脑对音高的辨别发生在0.05毫秒到50毫秒之间，主要取决于内尔基底膜的构造；大脑对节奏的辨别属于心理生理过程，需要在0.125到1.8秒之间完成。音高和节奏是间隔性的，而音强是序列性，音色是虚设的，人们在音高和节奏方面的感知能力胜于对音强和音色方面的把握(Mastnak， 2014)。辨别音高、旋律、节奏等音乐基本要素，并将这些要素整合在一起，成为一首完整的乐曲，这就是音乐认知加工。 Peretz等人(1994)在对脑损伤患者的EEG研究中发现，双侧颞叶损伤的患者无法辨认之前熟悉的曲调。在之后的研究中，科学家们又有了更具体的发现：Schön等人(2004)在ERP实验中发现音高加工主要位于右侧颞—顶区；Schmithorst (2005)采用fMRI技术发现颞上回可以辨认不同风格、不同音程的旋律；Jongsma等人(2004)在脑电研究中发现中央区是负责节奏加工的主要区域，随着节奏加工内容的增加而扩展到额叶区。 3.2.2. 音乐情绪加工 音乐对于情绪的作用依赖于对音乐各个成分的认知。在音乐各要素被人脑整合后，便可最大限度地调节人的情绪。一位失乐症(丧失了对音乐正常的认知功能)患者左侧颞叶前部、额叶后部等与音乐认知功能相关的脑区受损后，音高、旋律等加工受到影响，依然保留着对音乐情绪成分的感知能力(Peretz， Kolinsky， Tramo et al.， 1994)。说明人脑中有特定的区域负责音乐情绪加工。 首先，边缘皮质的重要组成部分前额皮层，是情绪信息加工的重要区域。我国项爱斋等人(2006)在fMRI研究中发现前额皮层外侧部的激活呈与情绪类型相关的偏侧性：喜悦情感主要激活左半球，恐惧情感主要激活右半球。 其次，杏仁核是边缘系统中与情绪变化密切相关的器官。刺激杏仁核中部发生消极情绪反应，同时与颞叶、海马、海马旁回连接；刺激杏仁核背部则产生积极情绪反应，同时与腹侧纹状体和前扣带回连接。fMRI和PET的实验发现，听音乐时，杏仁核背部血氧水平增高，中部血氧水平降低(Koelsch， Fritz， Cramon et al.， 2006)。说明音乐能够调节杏仁核的功能，能够降低与恐惧、愤怒相关的活动，增强抑郁病人的愉悦情绪。 边缘系统中另一个对情绪具有重要意义的器官是海马。海马位于大脑丘脑和内侧颞叶之间，早期研究发现它专门负责处理记忆信息，近期研究发现了它更加复杂的功能。海马可以进行情绪加工，管理着荷尔蒙和下丘脑，与前扣带回、眶额叶等区域连接，形成了一个复杂的情绪加工反应系统。海马对情绪压力非常敏感，消极情绪可以阻碍或减少神经元的形成，严重的情绪压力甚至可以摧毁神经元，导致海马萎缩。大脑的神经元一旦被摧毁不可再生。研究证明，创伤反应和抑郁情绪与海马体积缩小有直接关系(Warner-Schmidt & Duman， 2006)。积极的治疗虽然不会增加神经元的数量，但可以增加神经元神经信号的传递功能和每一个神经元的体积，因此，整个海马的体积就会增加。 另外，研究发现，音乐激活了中脑的腹侧纹状体，它是大脑所有器官中对音乐反应最明显的器官，是重要的愉悦体验中枢和奖励中枢，可以分泌多巴胺，并投射到海马。这也就解释了为什么人们在聆听音乐的时候会感到愉悦(Menon & Levitin， 2005)。
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user: 5. 未来展望 音乐治疗发展到今天，已经发展成为一套包含各种流派的完整体系，实施者和实施方案的绝对专业化是音乐治疗发挥作用的重要保障。这就更需要经过严格培训的治疗师和专业的机构，真正让求治者感受到科学化、体系化的音乐治疗。 我国的音乐治疗起步较晚，目前仍以被动聆听式干预为主，而国外很多研究都表明被试主动参与创造性和即兴演奏式音乐治疗会更有效地改善求治者的心理状况。之后可以进行更多类型的音乐活动，让音乐治疗表现出更丰富、更持久的效果。 在音乐治疗作用的理论基础研究方面，鉴于相对复杂的研究条件，在音乐心理学范围内，神经心理学的研究仍不普遍，只有少数研究对音乐心理过程提出深刻的见解。期待未来神经心理学研究的发展能够为音乐心理学带来新的、根本性的发现，让音乐治疗更加准确地对症下“乐”，将音乐所具有的伟大而奇妙的力量淋漓尽致地体现。 另外，不同的文化和历史时期对“治疗”有不同的理解和称谓，音乐治疗也不可能脱离传统文化而独立存在。然而，传统文化对音乐治疗的意义还有待深入的探讨，比如西方传入的各种技术是否适用于今天这个文化大环境下的中国，疗效率是否依赖于文化适应、信仰和身心状况，我国本土已形成体系的音乐治疗是否对其他文化背景下的人也有帮助作用等。
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user: 摘 要 本文探究在听触觉多模态整合过程中，是否存在快速时间校正的现象。我们利用听触觉双刺激系统，采用心理物理实验的方法，设计了同时性判断任务，对11名被试者的听触觉感知主观同时性点进行了测量。结果发现，仅在单次试次的适应情况下，被试的听触觉感知的主观同时性点(PSS)就发生了偏移。并且当适应试次的SOA发生变化时，主观同时性点的偏移量也会发生相应的变化；而当适应试次的模态顺序发生变化时，主观同时性点的偏移并未发生显著变化。结论：听触觉刺激间存在着快速时间校正机制，并且这种在线式的即时校正受到适应试次的SOA的调制。 关键词 :多模态整合，听觉触觉整合，时间校正，同时性判断，主观同时性点 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 我们生活在一个多模态信息的世界里，周围环境中充斥着视觉、听觉、触觉等多个模态的信息，一个复杂的事件往往由多重模态信息构成。相应地，我们的大脑可以利用多模态整合(Multisensory Integration)的机制对来自不同感觉通道的信息进行加工，这不仅加快了对复杂信息的处理速度，而且极大提高了感知的精度。这种多模态的整合被研究证实存在于多个感知领域，比如视听觉的整合和听触觉的整合等。不同模态的刺激在时间上的接近性是大脑判断是否对两个刺激进行整合的一个重要因素(Kayser & Logothetis， 2007)。当两个刺激在时间上是一致时，多模态整合的效益将会达到最大化。例如在视听刺激中，说话人的声音与视频中呈现的嘴唇运动同步时，语言的可理解性将会最大化(Van Wassenhove， Grant， & Poeppel， 2007)。 但是由于一些因素比如刺激信号源之间的物理距离，不同感觉通道之间的神经转导速度的差异等，多模态的神经信号在大脑中的时间一致性通常很难达到。研究显示我们的大脑为这种广泛存在的时间不一致性提供了灵活的补偿机制。比如在视听觉刺激整合中，由于视觉系统的视网膜采用了电化学的传感系统，相较于快速的听觉传导系统，延迟了约30~50 ms (King & Palmer， 1985)。大量研究表明，在近场中，大脑可以将视听觉的主观性同时性(Point of Subjective Simultaneity， PSS)向视觉超前的方向移动(Fujisaki， 2004)。同时这种校正是非常灵活和迅速的，不需要很长的时间适应。最近研究发现，即使只经过单个试次的训练适应，大脑也可以快速做出这种校正。这种近乎在线的及时的快速校正对于大脑快速对外界的情况做出判断和适应具有重要意义(Der Burg， Alais， & Cass， 2013)。此外在视触觉刺激中也发现了这种快速校正现象(Lange et al.， 2018)。 听觉和触觉这两个通道之间存在着广泛的整合(Bellido， Barnes， & Crommett， 2018; Schurman et al.， 2006)。例如在音乐感知中，我们不仅可以听到音乐，也可以利用触觉信息感受到音乐，尤其是音乐的节奏等信息(Huang et al.， 2012)。相关的ERP (Event-Related Potential)研究也证实了，听触模态混合的音乐节拍序列所诱发的ERP幅度相对于单模态的音乐节拍诱发的ERP幅度显著升高，呈现出多模态整合中的超加性效应(吴天序&王小勤，2016；Stein & Stanford， 2008)。目前针对听触觉刺激的时间校正研究较少，本文则利用心理物理实验的方法，对这一问题进行探讨，并且对听触觉整合现象进行更深一步的研究。
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user: 2. 方法 2.1. 实验内容 本实验采用了同时性判断任务的范式(Simultaneity Judgment， SJ)，相比于其他的范式例如时间顺序判断(Time-Order Judgment)，这种任务更加易于执行。实验刺激材料为随机呈现的具有不同SOAs (Stimulus Onset Asynchrony) (±300， ±150， ±125， ±100， ±75， ±50， ±25， 0 ms)的听触觉双模态刺激配对，其中听觉、触觉刺激均为click刺激，刺激持续时间为10 ms，采样率为44100 Hz。实验刺激均通过MATLAB软件生成，呈现系统通过Psychotoolbox软件包完成。被试的任务是判断这两个刺激是否是同时发生的，从而得到被试的同时性报告。 2.2. 被试 实验对象为11位清华大学在校生，全部被试均无专业的音乐背景，平均年龄为21 ± 2岁，视力或校正视力正常，听力正常，触觉正常，均为右利手。被试均被告知实验详情，且签署了清华大学行为实验知情同意书。在实验结束后，被试均获得了相应的报酬。 2.3. 实验系统 采用位于清华大学生物医学工程系听觉实验室的听触觉测试系统，实验刺激由两个通路呈现，一个通路以听觉模态呈现，另一个通路以触觉模态呈现给被试。听觉刺激的播放采用专业级别的声学耳机(型号HD280 Pro，Sennheiser)播放给被试。触觉刺激则通过压电陶瓷触觉刺激仪(PTS-C2， Dancer Design)呈现至被试的左手指，此刺激仪的输入信号与输出信号延时误差小于1 ms。整个实验均在具有隔音效果的双层屏蔽室(IAC 1202-A)内进行。听觉刺激和触觉刺激的强度均会在正式实验前调整至各个被试的舒适水平。 2.4. 实验流程 被试按照自己舒适的姿势坐在屏蔽室内的椅子上，佩戴耳机并正对前方设置的显示屏。屏幕上会显示任务提示说明，15个不同SOAs的刺激每个重复30次，共计450个试次，分成3个组，按照完全随机的顺序呈现给被试，被试需要对刺激的同时性做出按键反应。每组实验之间，被试可以进行5~8分钟的休息，整个实验进行约40分钟。实验流程如下图1所示： 图1. 听触觉同时性判断的实验流程 2.5. 数据处理 得到单个被试的同时性报告(Simultaneity Report， SR)数据后，为了得到被试的PSS (Point of Subjective Simultaneity，定义为被试感知到的同时性概率最大时所对应的时间间隔)，通过观察数据分布的特点，发现数据呈现偏侧化的不对称分布，因此采取了偏态高斯分布对数据进行了建模拟合(Yarrow et al.， 2011; Van der Burg， Orchardmills， & Alais， 2015; Lange et al.， 2018)，其中公式如下： SR ( SOA ) = n o r m ( SOA ) * e * c d f ( SOA ) n o r m = a + 1 / b * exp ( − ( SOA − c ) 2 / d 2 ) cdf指的是累积概率密度函数，a，b，c，d，e均为参数。 为了分析上一个试次 Trial ( t − 1 ) 对当前试次时间校正的调制作用，即听触觉刺激的快速校正是否存在，我们主要考虑模态顺序(即听触觉刺激的先后)和SOA长短这两个影响因素。我们将数据进行拆分，对于当前试次，按照 Trial ( t − 1 ) 的模态呈现顺序分为“听触”(AT，听觉在前，触觉在后)和“触听”(TA，触觉在前，听觉在后)两组。我们把 Trial ( t − 1 ) 的SOA绝对值小于100 ms分为“短SOA (Short)”，大于或等于100 ms分为“长SOA (Long)”两组，分别进行拟合分析，得到两种情况下的PSS。对每种情况下的数据进行拟合后，进行比较分析，对于PSS_AT和PSS_TA，PSS_Long和PSS_Short分别进行双尾配对样本t检验，其差值的正态性分布利用Kolmogorov-Smirnov方法进行检验，设置p < 0.05作为显著性水平。 同时为了考虑刺激模态顺序和SOA长短两个因素之间是否存在相互作用，我们将模态顺序(听触，触听)、SOA (长，短)做了2 ´ 2的重复测量方差分析，做方差分析前利用Kolmogorov-Smirnov法对数据的正态性分布进行了检验，利用Leven方法对数据的方差齐性进行了检验。
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user: 3. 实验结果 3.1. 听触觉的快速时间校正结果：模态呈现顺序组比较 图2所示的为当 Trial ( t − 1 ) 分别为AT和TA时的数据以及曲线拟合的结果。由图2(a)可以看出，前一试次的刺激模态顺序不会影响被试者的同时性报告数据的分布，两种情况下的拟合曲线也是相似的。图2(b)的PSS (拟合曲线的峰值点对应的坐标SOA的值)对同时性数据进行了量化，结果显示，两种情况下的PSS经过双尾配对样本t检验后，不存在统计性显著差异。 图2. 前一试次的模态顺序为听触和触听条件下，被试的同时性报告数据分布和主观同时性点的测量。(a) 两种情况下所有被试的平均同时性报告数据分布，黑色表示上一试次的模态顺序是听触，红色表示上一试次的模态顺序是触听，所标误差为均值标准误差；(b) 两种情况下，所有被试的主观同时性点的值和平均值，每个“*”代表单个被试的主观同时性点 3.2. 听触觉的快速时间校正结果：长短SOA组比较 图3所示的为当 Trial ( t − 1 ) 分别为长SOA和短SOA两种情况下被试的反应及拟合结果。由图3(a)可以看出， Trial ( t − 1 ) 为长SOA和 Trial ( t − 1 ) 为短SOA两种情况下，被试的同时性报告数据分布是不一样的。具体的， Trial ( t − 1 ) 为长SOA相对于 Trial ( t − 1 ) 为短SOA时，被试者的同时性曲线向触觉超前的方向发生了偏移。图3(b)显示的两种情况下的PSS分布对这种偏移进行了量化，经双尾配对样本t检验显示(t(10) = 3.730， p = 0.004)，PSS_Long显著高于PSS_Short。进一步地，我们用DPSS(PSS_Long − PSS_Short)来作为校正效应大小的量化方式，在这个分析中DPSS为16.36 ms。 图3. 前一试次的SOA为长和短两种情况下，被试的同时性报告数据分布和主观同时性点的测量。(a) 两种情况下所有被试的平均同时性报告数据分布，红色表示上一试次是长SOA的刺激，黑色表示上一试次是短SOA的刺激；(b) 两种情况下，所有被试的主观同时性点的值和平均值 3.3. 两种因素交互下的快速时间校正(模态顺序SOA ´ 长短) 图4进一步展示了模态顺序和SOA长短之间的交互作用，图4(a)显示的是四种情况下所有被试的同时性数据分布，图4(b)是四种情况下的PSS值的分布及均值结果。我们对四种情况(听触，触听) ´ (SOA长，SOA短)进行了统计分析，采用重复测量2 ´ 2 ANOVA进行了统计，结果发现，SOA长短对听触觉的快速时间校正具有主效应(F(1，40) = 5.558， p = 0.023)，而模态顺序的主效应不显著，同时SOA长短与模态顺序间不存在交互作用。
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user: 4. 讨论 我们生活中在一个多模态的世界里，大脑对多模态信息的整合有助于提高感知的速度和精度。例如在钢琴学习中，琴键声音和按压琴键的触觉联合反馈可以更好地提高演奏者的技巧(Lappe et al.， 2011)。理论认为，多模态信息的时间同步性被认为是大脑进行多模态信息整合必要条件(Meredith， Nemitz， & Stein， 1987)。而我们的大脑也可以对由于物理延迟或者神经潜伏期不同造成的延迟，进行灵活的校正。这种校正不需要很长时间的适应，甚至在单个事件的刺激下，就可以产生这种快速同步校正。在本实验中，我们通过同时性判断任务，发现在听触觉刺激中，存在这种快速时间校正现象，并且这种校正受到上一试次的SOA长短调制。 图4. 前一试次为“模态顺序 × SOA长短”情况下，被试的同时性报告数据分布和主观同时性点的测量。(a) 四种情况下所有被试的同时性报告数据分布：听触长SOA，触听长SOA，听触短SOA，触听短SOA；(b) 所有被试在四种情况下的主观同时性点的值和平均值 相较于之前报道过的视听觉刺激的快速校正现象，PSS约为30~50 ms，听触觉的同时性可塑性稍弱一些。值得指出的一点是，与视觉和听觉不同的是，触觉感知必须与感官器官(皮肤)接触，所以在导致不同模态刺激异步性的因素里，其物理转导的时间可变性比较小。因而触觉与其他模态的同步性校正中，其可塑性和灵活性相对较小一些，在校正的时间尺度上也会有所不同。 在本研究中发现听触觉的PSS受上一试次的SOA的长短的调制。在上一试次是较长SOA情况下，PSS的偏移量明显高于上一试次是短SOA情况下。但是并不是SOA越大，PSS的偏移量就越大。大脑对于多模态刺激的整合，有一个整合时间窗，只要两个刺激时间落入这个窗内，就可以被整合成一个统一的事件，当刺激间的间隔超出了这个时间窗，大脑则会进行时间校准(Spence & Squire， 2003)。但是时间校准的作用范围也是有限制的，在视听领域内，校正效应在SOA为100~200 ms时最大，这一间隔的两个刺激被试往往认为是不同时的，但却是相关的(Fujisaki， 2004)。随着间隔的变大，大脑会认为两个刺激是不相关的，大脑产生整合的概率也很低。在视听领域，时间校准的作用范围在2500 ms以内(Der Burg， Alais， & Cass， 2013)，对于听触觉领域还需要更多的研究。
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user: 5. 结论 本文针对听触觉领域是否存在快速时间校正这一问题，设计了同时性判别任务，对这一问题进行了研究。结果发现，听触觉领域存在着快速在线式的时间校正，并且这种校正程度受到上一次的SOA长短的调制，显示了听触觉整合在时间维度上的可塑性。
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user: 摘 要 随着教育部“高校改革”相关政策的出台，大学生的考试压力逐渐增大，考试失败成为社会各界关注的重点问题。本研究以维纳的归因理论为理论基础，综合以往研究、访谈结果，编制大学生考试失败归因问卷。对来自全国的114名大学生进行预测，478名大学生进行正式施测以及50名大学生进行重测。研究结果显示：(1) 编制的《大学生考试失败归因问卷》包括能力、努力、身心状况和外部因素四个维度，可以解释方差总变异的50.909%；(2) 各类信度、效度检验均显示编制的问卷具有良好的信效度指标；(3) 该问卷可以为继续探讨大学生考试失败归因特点及影响因素等提供依据与基础。 关键词 :考试失败归因，大学生，学业成绩，问卷编制 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 归因最早源自于海德(Heider， 1958)的《人际关系心理学》一书，是指人们对他人或自己的行为结果进行分析，指出其行为原因的过程，也就是对他人或自己的行为的原因进行知觉和判断。维纳(Weiner et al.， 1987)在海德的归因理论的基础上，对行为结果的归因进行了系统探讨，提出了归因的三维模式和六个因素，即将归因分为内部归因和外部归因、稳定性归因和非稳定性归因、可控归因和不可控归因三维模式，以及自身能力、努力程度、任务难度、运气好坏、身心状况和其他六大因素。 归因理论被广泛应用于各个领域，尤其是教育领域。在学习过程中，学生会对自己的成绩进行评价并寻找合理的解释，这种寻找、解释和评价自己学业成就的原因的过程，就是学业成就归因(Bandura， 1977；刘永芳；1998)。以往研究表明，学生的归因风格会影响其应对行为，尤其是对消极结果的归因风格是可以预测个体面对失败情境时的行为应对方式的。倾向于对消极结果进行内部的、稳定的归因的个体会更可能采取回避的应对方式。对消极事件多采取外部的、不稳定的归因的个体则更可能采用积极的应对方式，具有更高的自我效能(Frieze， 1976; Weiner， 1979)。 考试失败归因在高等教育中是极其重要的，国内很多学者都对其进行了研究。韩仁生(1995， 1996)在探讨中小学生考试归因的研究中发现，学生考试失败主要归因于别人帮助。申莉和王振勇(1998)研究了高三学生的考试归因，发现其对高考失败归因的排序依次为心境、能力、持久努力、教学质量、临时努力、任务难度、运气、他人帮助。孔国忠(2002)的对学生的归因研究则发现，个人努力程度、教师教学、个人能力、任务难度、运气、学习兴趣、师生关系和同学关系是学生比较常用的归因因素。张平(2004)研究了中学生的体育学习，发现其失败主要被归因于学习环境、学习难度、态度认识、能力和兴趣努力五个因素。宋广文和徐学华(2007)研究发现，私立学校初三学生将学业失败归因于教学质量差、缺少他人帮助和运气差等外部因素。 尽管如此，很少有定量研究试图探讨大学生的考试失败归因。自2018年以来，教育部出台了一系列“高校改革”的相关政策，以督促大学生珍惜大学时光。各大高校积极响应教育部的政策号召，纷纷实行了提升英语四六级考试的难度、取消大四毕业前的“清考”、减少水课等举措。在这样的改革背景下，考试失败无疑成为社会各界关注的重点问题。考试失败的学生将面临情绪上的不安、额外的补考和重修，甚至无法顺利毕业或被开除。考试失败成为大学生学习中最重要的压力源之一，严重影响到大学生的心理健康。为了解决这些问题，需要去探究学生认为导致考试失败的原因，以期为提高学生成绩提供支持或指导和改善学生对考试失败的应对方式(Lecouteur & Delfabbro， 2001)。
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user: 2. 方法和程序 2.1. 大学生考试失败归因问卷的初步建构 维纳提出的三维归因理论将成败归因分为控制点、稳定性和可控性三个维度，以及自身能力、努力程度、任务难度、运气好坏、身心状况和其他共六大因素，其中，自身能力、努力程度、身心状态属于内部原因，而任务难度、运气好坏及其他属于外部因素。 此外，由Lefcout等人编制的多维度–多向归因量表(MMCS)的应用也比较广泛，该量表主要包含了能力、努力、情境和运气四个维度，主要针对学生的学业成就和人际关系两个方面进行归因(Ling et al.， 2003; Benton， 2003; Seligman & Maier， 1967)。王硕等人(2015)编制的大学生英语学习成败归因调查问卷同样按照能力、努力、情境、运气四个因素进行问卷编制。 但孙煜明等人(1996)编制的小学生动机归因量表中，将情境和运气整合到外部原因中，即将量表分为能力、努力和外部原因三个维度。 结合维纳的三维归因理论以及前人的研究问卷，自身能力和努力程度均被作为主要因素，其余可归结为外部因素，因此，本研究初步将大学生考试失败归因分为自身能力、努力程度及外部因素这三个因素。 此外，考虑到生理因素在很大程度上会影响个体的心理状态，从而改变个体的行为，维纳的三维度归因理论模型中也将身心状况作为单独的归因因素，因此本研究将身心状况这个因素作为单独的维度列出。总结而言，问卷初步形成“能力”“努力”“身心状况”“外部因素”四个维度。 为更准确了解当代大学生对于考试失败的归因，问卷编制小组随后对28名来自不同专业不同年级的南京师范大学大学生进行开放式访谈，围绕“你大学时的考试考得怎么样”“依据自己的真实情况，你认为自己考试失败的原因是什么”“你认为这些原因是属于哪一方面，请具体谈谈”三个问题展开。访谈结束后整理访谈资料，根据不同专业学生所写的原因进行分类、总结，结果契合初始的四个维度。 借鉴国内外的相关问卷，并结合开放式访谈的结果，初步编制出了包含52个题项的大学生考试失败归因问卷，包含“能力”“努力”“身心状况”“外部因素”四个维度。 在南京市内通过网络向大学生被试发放问卷，预测共发放114份问卷，回收有效问卷109份。对所得数据先进行项目分析，剔除3个差异不显著的项目；接着对剩下的项目进行探索性因素分析，删除不能归入任何一因子的5个项目。通过第二次的探索性因素分析，进行有效项目的筛选，最后保留44个项目编制成为正式问卷。 2.2. 正式问卷的编制 2.2.1. 被试 在全国范围内通过网络向大学生被试发放问卷，所有正式被试均未参加过预测。本次调查共发放问卷478份，回收有效问卷435份，其中男生153人，女生282人。 2.2.2. 材料与程序 通过预测所保留的44个项目组成的大学生考试失败归因正式问卷(见附录)，每题采用Likert五级记分。 2.2.3. 统计工具 采用SPSS23.0和AMOS24.0对有效问卷进行统计分析。
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user: 3. 结果与分析 3.1. 探索性因素分析 对435份问卷调查的数据进行探索性因素分析，结果显示KMO值为0.936，Bartlett球形检验显著性小于0.001，结果显著(见表1)，说明进行因子分析是可行的。用主成份分析法，结合陡阶检验准则提取因子，抽取特征根大于1的因子4个，解释总变异的50.909%。旋转后的因子负荷情况见表2。从表2可看到，删除部分项目后剩下的44个项目较好地分布于各个因子，其中因子S1包括13个项目，主要评价个体是否愿意为考试付出精力，对应理论构想中的“努力”；因子S2包括11个项目，主要评价顺利通过考试所必需的个性心理特征，对应理论构想中的“能力”；因子S3包括9个项目，主要评价考试期间个体的躯体及情绪状态，对应理论构想中的“身心状况”；因子S4包括11个项目，主要评价运气好坏、考试难度等，对应理论构想中的“外部因素”。以上结果表明，这4个因子与大学生考试失败归因问卷的初步构想是完全吻合的。 Table 1 KMO and Bartlett’s test KMO系数 0.936 近似卡方 10173.728 Bartlett’s检验 自由度 946 显著性 0.000 表1. KMO与Bartlett’s检验 Table 2 Load matrix of the formal questionnair 题目 因子 共同度 S1 (努力) S2 (能力) S3 (身心状况) S4 (外部因素) Q10 0.758 0.619 Q29 0.753 0.618 Q34 0.720 0.529 Q23 0.720 0.565 Q42 0.718 0.576 Q33 0.694 0.525 Q24 0.689 0.544 Q44 0.680 0.508 Q11 0.673 0.517 Q8 0.656 0.516 Q22 0.640 0.444 Q3 0.632 0.452 Q31 0.444 0.418 Q27 0.787 0.767 Q38 0.758 0.700 Q26 0.737 0.691 Q43 0.686 0.635 Q2 0.685 0.520 Q28 0.674 0.658 Q39 0.669 0.571 Q9 0.662 0.573 Q1 0.652 0.460 Q32 0.600 0.589 Q15 0.406 0.384 Q18 0.763 0.617 Q16 0.733 0.563 Q17 0.545 0.477 Q13 0.542 0.440 Q41 0.527 0.421 Q7 0.512 0.430 Q14 0.506 0.430 Q40 0.504 0.441 Q19 0.484 0.459 Q35 0.705 0.601 Q20 0.674 0.565 Q30 0.536 0.457 Q36 0.523 0.413 Q5 0.500 0.337 Q4 0.496 0.327 Q12 0.494 0.493 Q25 0.490 0.486 Q37 0.450 0.396 Q21 0.438 0.344 Q6 0.408 0.323 特征值 7.038 6.635 4.603 4.124 方差贡献率 变异量 15.996 15.080 10.461 9.373 50.909 表2. 正式施测问卷题目负荷矩阵 3.2. 验证性因素分析 采用AMOS24.0软件对435份问卷进行验证性因素分析以确定模型的拟合程度，检验理论模型的正确性。结合前人研究，在对模型进行验证和评价时，选择χ 2 /df、RMSEA、GFI、TLI和CFI作为验证指标，结果如下表3。 Table 3 The fitting index of attribution model for college students’ exam failur df RMSEA GFI TLI CFI 2.874 0.066 0.783 0.815 0.825 表3. 大学生考试失败归因模型的拟合指数 结果显示，χ 2 /df = 2.874 < 5，模型可以接受，RMSEA = 0.066，在0.05和0.08之间，说明具有合理的拟合度。此外，GFI，TLI，CFI也是常用的拟合指数，大于0.8表示模型可以接受。本研究中，虽然GFI的值偏小，但是综合来看，本模型拟合程度较高。 参考模型拟合度，依据学科理论和文献查阅的相关知识，建立理论结构图，见图1。 图1. 正式施测数据的验证性因素分析 由上面的分析可以知道，模型的拟合度较好，绝大多数题目的负荷值都在0.4以上，达到心理测量学的要求，具体数值见表4。 Table 4 Dimensions and project load of attribution questionnaire for college students’ exam failur 努力 能力 身心状况 外部因素 项目 载荷 项目 载荷 项目 载荷 项目 载荷 10 0.710 27 0.897 18 0.670 35 0.618 29 0.755 38 0.812 16 0.619 20 0.695 34 0.676 26 0.844 17 0.633 30 0.586 23 0.718 43 0.786 13 0.652 36 0.519 42 0.726 2 0.596 41 0.599 5 0.476 33 0.677 28 0.802 7 0.541 4 0.470 24 0.711 39 0.714 14 0.608 12 0.606 44 0.682 9 0.704 40 0.614 25 0.648 11 0.686 1 0.581 19 0.657 37 0.597 8 0.665 32 0.711 21 0.520 22 0.634 15 0.534 6 0.354 3 0.625 31 0.497 表4. 大学生考试失败归因问卷的维度及项目载荷 3.3. 正式问卷的信度与效度 同质性信度 该问卷采用克伦巴赫α系数作为信度指标，总体α系数为0.946，四个因子的α系数分别为0.915，0.924，0.849和0.829，都达到了测量学指标(见表5)。这显示本问卷具有较好的同质性和稳定性，内部一致性较好。 Table 5 Homogeneity reliabilit 能力 努力 外部因素 身心状况 总问卷 α系数 0.915 0.924 0.849 0.829 0.946 表5. 同质性信度 分半信度 经方差齐性检验，F = 28.436，p = 0.126 > 0.05，说明奇偶两半测验分数的方差齐性，即变异数相等。利用斯皮尔曼–布朗公式计算分半信度，得到奇偶分半系数为0.789，说明本问卷有较好的奇偶分半信度。 重测信度 两周后，选取正式施测中的50名被试进行重复测量，收回有效数量42份。能力、努力、外部因素、身心状况以及总问卷的重测信度如下表6所示。自身能力、努力程度、身心状况这个维度上的重测信度非常高，在0.82~0.92；外部因素的重测信度也较好，为0.623，总问卷重测信度为0.853。此问卷重测信度较高，可用来鉴别或预测个人的考试失败归因倾向。 Table 6 Retest reliability (N = 42 能力 努力 外部因素 身心状况 总问卷 重测信度 0.842 0.914 0.623 0.810 0.853 表6. 重测信度(N = 42)
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user: 4. 讨论 4.1. 对于问卷测量学指标的分析 本研究在充分查阅文献资料、开放式访谈等之后，编制了这一份考试归因问卷，初始问卷分为四个维度，分别是能力、努力、外部因素、身心状况，问卷共52题。经过预测后的项目分析和探索性因素分析，剔除项目区分度较低的3道题以及不能归为四维度模型的5道题，修订至44个项目，分属于四个维度，能力、努力、外部因素、身心状况，项目数量分别为10、14、11、9。其中，能力维度下有1、2、9、15、26、27、28、32、38、39、43题，努力维度下有3、8、10、11、22、23、24、29、31、33、34、42、44题，外部因素维度下有4、5、6、12、20、21、25、30、35、36、37题，身心状况维度下有7、13、14、16、17、18、19、40、41题。四个维度共可以解释方差总变异量的50.91%。 4.2. 对于问卷维度的分析 本研究对于大学生考试失败归因的理论构想有坚实的理论基础和可靠的实践证据。 第一，在确定问卷维度时，结合维纳的归因理论、前人研究、开放式问卷、现实经验等多方资料，力求维度的确定真实、准确，能够较为全面地反映大学生考试失败归因的真实情况；在编制问卷题目时，力求保证各项目能真实、全面地反映维度构想的内容。 第二，为了确保问卷质量，在正式发放之前进行了预测，并且在预测过程中严格按照指示语指导被试回答问卷，及时记录下了被试指出的问题，再经过理论与逻辑上的考察，结合统计分析结果，最后形成了正式问卷。 第三，采用多种方法检验问卷的合理性。正式问卷的探索性因素分析表明因子结构与理论构想具有一致性；验证性因素分析结果表明这个理论构想模型的各项拟合指标表现良好；此外，各种指标也表明，该问卷的信度和效度是较好的。 总的来说，该研究所构建的大学生考试失败归因的问卷维度是可以接受的。 4.3. 存在问题及未来展望 该研究存在的一个主要问题是，由于条件限制，该研究所调查的被试量仍然过少，今后在调查中还可以增加被试的数量。此外，该问卷的编制缺少一定反向记分题，被试回答可能出现一定倾向性。同时，该问卷构建的四大维度中，自身能力、努力程度、身体状况都属于内部归因，外部因素这个维度属于内部归因，外部因素维度是否需要做更详细的划分值得深思和研究。虽然理论构想对此次调查数据有较好的拟合表现，但这一理论构想是否全面还需大范围测试来证明。然后在此基础上研究当代大学生考试失败归因状况及特点，以期对当今大学生考试失败应对辅导提供明确的方向，对辅导的效果提供可靠的依据。