system: [SYSTEM]

user: 3. 结果 3.1. 单一无共型C类人格障碍倾向组自尊结构的检测 采用独立样本t检验统计方法检验单一无共型C类人格障碍倾向组与对照组在各自尊量表得分上的差异，结果见表1，C类人格障碍倾向组条件自尊和不稳定自尊得分高于对照组(p < 0.01)，均有中等效果量。 为深入了解C类群中各型人格障碍倾向大学生的自尊结构特点，研究采用单因素方差分析探讨C类群各型人格障碍各组与对照组之间自尊的差异，结果见表1，在外显自尊得分上，只有对照组与焦虑/回避型人格障碍组之间差异具有统计学意义(p < 0.05)；在防御性自尊得分上，强迫型人格障碍组与焦虑/回 Table 1 Means and standard deviations on self-esteem between students within Cluster C personality disorders and normal students ( C类(n = 81) H (n = 52) t d 进一步分析 RESE 29.12 ± 4.12 29.98 ± 3.08 −1.285 0.23 H > AVD MCSD 15.85 ± 4.45 16.10 ± 5.67 −0.263 0.05 OBC = H; OBC > AVD; OBC > DEP CSES 50.64 ± 5.97 47.77 ± 6.61 2.596 * 0.46 AVD > H ISES 7.60 ± 2.17 6.38 ± 2.27 3.113 ** 0.55 DEP > H; AVD>H 表1. 单一无共型C类人格障碍倾向组与对照组之间各自尊得分的差异检验( x ¯ ± S D ) 注：RESE指外显自尊，MCSD指防御性自尊，CSES指条件自尊，ISES指不稳定自尊，H 指对照组，AVD指焦虑/回避型人格障碍，OBC 指强迫型人格障碍，DEP依赖型人格障碍，*p < 0.05，**p < 0.01。 避型人格障碍组、依赖型人格障碍组之间差异具有统计学意义；在条件自尊得分上，仅有焦虑/回避型人格障碍组和对照组之间差异具有统计学意义(p < 0.05)，而在不稳定自尊得分上，依赖型人格障碍组、焦虑/回避型人格障碍组与对照组之间差异均具有统计学意义(p < 0.05)。 3.2. 反事实思维与各自尊对单一无共型C类人格障碍倾向检出的预测 通过相关分析发现，反事实思维与外显自尊存在显著水平的负相关(r = −0.23， p < 0.05)，与条件自尊(r = 0.30， p < 0.05)和不稳定自尊(r = 0.31，p < 0.05)存在显著水平的正相关。 以各自尊和反事实思维为自变量，以C类人格障碍的检出为因变量(0 = 无人格障碍倾向，1 = C 类人格障碍倾向)，进行logistic回归分析。首先采用强迫法建立回归方程，结果发现，条件自尊的回归系数(B)及wald统计量均没有达到显著性水平(B = 0.048， wald = 2.139， p > 0.05)，表明条件自尊不应纳入回归方程。故采用向后逐步法。结果见表2，不稳定自尊和反事实思维对C类人格障碍的检出均有显著水平的预测作用。模型解释量Nagelkerke R 2 =0.15，预测正确率达70.7%，ROC曲线表明预测效果达到显著性水平(Area = 0.67和0.68，p < 0.01)，拟合优度检验也表明模型的估计拟合了数据(p > 0.05)。 根据差异检验结果选取条件自尊、防御性自尊和反事实思维为自变量，以强迫型人格障碍的检出为因变量(0 = 无人格障碍倾向，1 = 强迫型人格障碍倾向)，进行logistic回归分析。首先采用强迫法建立回归方程，结果显示条件自尊的回归系数(B)及wald统计量均没有达到显著性水平(B = 0.05， wald = 1.58， p > 0.05)，表明条件自尊不应纳入回归方程。故采用向后逐步法引入变量，结果如表2所示，反事实思维的回归系数达到显著性水平，防御性自尊的回归系数接近显著性水平，模型解释量Nagelkerke R 2 = 0.20，预测正确率达66%，拟合优度检验也表明模型的估计拟合了数据(p > 0.05)。 根据差异检验结果选取外显自尊、不稳定自尊和反事实思维为自变量，以焦虑/回避型人格障碍的检出为因变量(0 = 无人格障碍倾向，1 = 焦虑/回避型人格障碍倾向)，探讨自变量对焦虑/回避型人格障碍检出的预测效应。首先采用强迫法进行入logistic 回归分析，结果显示只有反事实思维预测效应达到边缘显著水平(B = 0.102， wald = 3.75， p = 0.05)；采用向后逐步法重新引入自变量，最终仍只有反事实思维预测效应显著，但若引入外显自尊，模型解释量Nagelkerke R 2 会增加4.5%。最后选用外显自尊和反事实思维为自变量建立回归方程，见表2，此时模型解释量Nagelkerke R 2 = 0.18，预测正确率69.9%，ROC曲线(Area 分别为0.34和0.70，p < 0.05)及拟合优度检验均表明模型的估计拟合了数据(p > 0.05)。 Table 2 Logistic regression analysis predicting the detection of Cluster C personality disorder 因变量 自变量 B S.E. Wald p C类 ISES 0.21 0.10 4.69 0.03 反事实思维 0.10 0.04 5.42 0.02 OBC MCSD 0.09 0.05 3.59 0.06 反事实思维 0.15 0.05 8.41 0.00 AVD RESE −0.12 0.08 2.31 0.13 反事实思维 0.13 0.05 6.38 0.01 表2. 条件自尊、不稳定自尊和反事实思维预测C类人格障碍倾向的logistic回归分析 注：RESE指外显自尊，MCSD指防御性自尊，CSES指条件自尊，ISES指不稳定自尊，H指对照组；AVD指焦虑/回避型人格障碍；OBC指强迫型人格障碍。 3.3. 不稳定自尊和条件自尊在反事实思维和C类人格障碍检出之间的中介作用 将C类人格障碍的检出设为因变量Y，不稳定自尊设为中介变量M，反事实思维设为自变量X。根据刘红云等(2013)总结的因变量为等级变量的中介效应检验程序，首先，检验不稳定自尊在反事实思维和C类人格障碍检出之间的中介效应。进行一系列回归分析，见表3。第一步，以反事实思维为自变量，C类人格障碍检出为因变量进行logistic回归分析，结果发现，反事实思维对C类人格障碍检出存在显著水平的预测作用；第二步，以反事实思维为自变量，不稳定自尊为因变量进行线性回归分析，结果发现，反事实思维对不稳定自尊存在显著水平的预测作用；第三步，以反事实思维、不稳定自尊为自变量，C类人格障碍检出为因变量进行logistic回归分析，结果发现反事实思维和不稳定自尊对C类人格障碍检出有显著水平的预测作用。从数据结果可知，不稳定自尊在反事实思维和C类人格障碍检出之间起部分中介作用，中介效应为0.31*0.18/(0.31*0.18 + 0.19) = 22.8%。 Table 3 Mediation analysis of unstable self-esteem for the effect between counterfactual thinking and the detection of Cluster C personality disorder 步骤 标准化回归方程 回归系数检验 第一步 logit (Y) = 0.33 X SE = 0.04， p = 0.00 第二步 M = 0.31 X SE = 0.04， p = 0.00 第三步 logit (Y) = 0.19X +0.18 M SE = 0.04， p = 0.03 SE = 0.10， p = 0.02 表3. 不稳定自尊在反事实思维和C类人格障碍检出之间的中介效应检验 使用同样的检验手段进一步考察条件自尊在反事实思维和C类人格障碍检出之间的中介效应，结果如表4所示，条件自尊对C类人格障碍检出预测作用不显著。之后按照刘红云等总结的logistic回归系数标准化的公式进行标准化处理，进行Sobel检验发现中介效应不显著(Sobel z = 1.57 < 1.96， p > 0.05)。 Table 4 Mediation analysis of contingent self-esteem for the effect between counterfactual thinking and the detection of Cluster C personality disorder 步骤 标准化回归方程 回归系数检验 第一步 logit (Y) = 0.33X SE = 0.04， p = 0.00 第二步 M = 0.30X SE = 0.11， p = 0.00 第三步 logit (Y) = 0.27X + 0.18M SE = 0.04， p = 0.01 SE = 0.03， p = 0.08 表4. 条件自尊在反事实思维和C类人格障碍检出之间的中介效应检验