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user: 3. 结果分析 3.1. 内隐和外显人格的描述性统计 对于被试外显人格，将《大五人格量表》的得分进行描述性统计，结果如表2所示： Table 2 Scores of all dimensions of the explicit personality scal 外显人格得分 M SD 神经质 35.85 8.30 外倾性 39.27 7.15 开放性 35.80 4.92 宜人性 41.96 4.93 严谨性 40.01 5.47 表2. 外显人格量表各维度得分 对于被试内隐联想测验测得的人格，即内隐人格的指标，采用Greenwald等(2003)提出的D值，其具体的计算方法为：首先，提取出被试在内隐联想测验中第3、4、6、7四个步骤的反应时数据；然后剔除数据中反应时大于10，000 ms的数据，同时将反应时小于300 ms的比例超过10%的被试的全部数据剔除，但是不处理极端值；随后计算每个步骤反应时的平均数，分别为M 3 、M 4 、M 6 、M 7 ，但不进行对数转换；计算第3和6两个练习任务总的标准差S 1 ，计算第4和7两个正式任务总的标准差S 2 ；计算D、D 2 ， D 1 = M 6 − M 3 S 1 ， D 2 = M 7 − M 4 S 2 ；计算 D = D 1 + D 2 2 。 D为正值表示个体在该维度上的内隐倾向为积极，为负值表示个体在该维度上的内隐倾向为消极，恰好为0表示个体在该维度的内隐倾向处于中性，被试在为五个维度上的D值的描述性统计结果如表3所示： Table 3 Implicit personality D value results of each dimensio 内隐人格D值 M SD 神经质 0.18 0.27 外倾性 0.07 0.27 开放性 0.11 0.27 宜人性 0.17 0.28 严谨性 0.07 0.32 表3. 内隐人格D值各维度结果 3.2. 内隐、外显人格的性别、受教育水平组间差异及与年龄、受教育水平的相关 为了探究人口学变量(性别、受教育水平)对于内隐、外显人格的影响，将性别(男性与女性)和受教育水平(大学本科与硕士及以上)进行独立样本T检验(因为本科以下学历的人数仅为4人，故不比较其与另外两组受教育水平被试的差异)。同时做内隐和外显人格与年龄和受教育水平的相关性。 T检验的结果显示，男性玩家与女性玩家在内隐的开放性和宜人性维度上存在显著性差异，男性在这两个维度上的D值要显著大于女性；T检验的结果显示，大学本科和硕士及以上受教育水平的玩家在内隐的责任心上存在显著性差异，硕士及以上受教育水平的玩家在该维度上的D值要显著大于大学本科的玩家。但是本研究中没有发现内隐、外显人格的维度和年龄之间存在的任何显著的相关。受教育水平和内隐、外显人格的相关性结果显示，受教育水平与内隐人格的宜人性水平呈显著的负相关(r = −0.244)。 3.3. 内隐人格与外显人格的相关性 将内隐人格和外显人格的五个维度分别进行相关性分析，结果见表4。通过结果可以发现内隐人格与外显人格在外向性、开放性、宜人性和责任心都上存在着一定程度的正相关(p < 0.05)，但是在神经质维度上有着显著的负相关关系。 Table 4 The big five correlation of implicit personality and explicit personalit 外向性 开放性 宜人性 神经质 责任心 R 0.232 * 0.259 * 0.303 * −0.410 ** 0.326 ** p 0.049 0.026 0.010 0.000 0.006 表4. 内隐人格与外显人格的大五人格相关性 * 在0.05的水平上(双尾)，相关性显著； ** 在0.01级别(双尾)，相关性显著。 3.4. 内隐人格与卷入度和成瘾的关系 以内隐人格的五个维度作为自变量，将性别作为控制变量，卷入度和成瘾分别作为因变量用逐步回归法进行多元回归分析。结果发现，在进行内隐人格的五个维度和成瘾的回归分析中，五个维度的显著性水平均大于0.05，因此无法建立内隐人格维度和成瘾之间的线性关系模型。 用内隐人格的五个维度与卷入度进行回归分析时，可以得到的下面的模型，见表5、表6。 Table 5 Summary of regression models for predicting involvement of implicit personalit 模型 R R方 调整后R方 标准估算的误差 1 0.246a 0.061 0.047 12.981 2 0.377b 0.142 0.117 12.495 表5. 内隐人格对卷入度预测的回归模型摘要 a. 预测变量：(常量)，性别；b. 预测变量：(常量)，性别，内隐宜人性。 因为本模型是带有控制变量的回归模型，因此模型2取调整后的R方值0.117，因此内隐五个人格维度共可以预测11.7%的卷入度的差异。 Table 6 Stepwise regression analysis of implicit personality 模型 平方和 自由度 均方 F p 1 回归 737.957 1 737.957 4.380 0.040b 残差 11，457.829 68 168.497 总计 12，195.786 69 2 回归 1735.958 2 867.979 5.560 0.006c 残差 10，459.828 67 156.117 总计 12，195.786 69 表6. 内隐人格的逐步回归分析a a. 因变量：卷入度；b. 预测变量：(常量)，性别；c. 预测变量：(常量)，性别，内隐宜人性。 根据上表方差分析结果可知，在模型2中F = 5.560，p = 0.006 < 0.05，因此拒绝原假设，回归系数不为0，被解释变量卷入度与解释变量性别和内隐的宜人性之间存在显著的线性关系，能够建立线性关系模型。 内隐宜人性的t值对应的显著性为0.14，小于0.05，因而卷入度与内隐宜人性的线性关系是显著的。回归方程为 y = 90.307 + 9.689 x 1 + 13.655 x 2 ，其中y为卷入度， x 1 为性别， x 2 为内隐宜人性。该方程的意义为对于同性别玩家，内隐的宜人性每增加9.689，其卷入度就会增加1。 3.5. 外显人格与卷入度和成瘾的关系 以外显人格的五个维度作为自变量，将性别作为控制变量，卷入度和成瘾分别作为因变量用逐步回归法进行多元回归分析。 结果发现，在进行外显人格的五个维度和卷入度的回归分析中，五个维度的显著性水平均大于0.05，因此无法建立外显人格维度和卷入度之间的线性关系模型。 在用外显人格的五个维度与游戏成瘾得分进行回归分析时，可以得到的下面的模型，见表7、表8。 Table 7 Summary of the regression model of explicit personality on the prediction of game addictio 模型 R R方 调整后R方 标准估算的误差 1 0.426a 0.181 0.156 14.04457 2 0.581b 0.338 0.295 12.83465 表7. 外显人格对游戏成瘾预测的回归模型摘要 a. 预测变量： (常量)，性别；b. 预测变量：(常量)，性别，外显神经质。 因为本模型是带有控制变量的回归模型，因此模型2取调整后的R方值0.295，因此外显五个人格维度共可以预测29.5%的游戏成瘾的差异。 Table 8 Stepwise regression analysis of explicit personality 模型 平方和 自由度 均方 F p 1 回归 1397.765 1 1397.765 7.086 0.012b 残差 6312.000 32 197.250 总计 7709.765 33 2 回归 2603.192 2 1301.596 7.901 0.002c 残差 5106.573 31 164.728 总计 7709.765 33 表8. 外显人格的逐步回归分析a a. 因变量：游戏成瘾；b. 预测变量：(常量)，性别；c. 预测变量：(常量)，性别，外显神经质。 根据上表方差分析结果可知，在模型2中F = 7.901，p = 0.002 < 0.05，因此拒绝原假设，回归系数不为0，被解释变量游戏成瘾与解释变量性别和外显的神经质之间存在显著的线性关系，能够建立线性关系模型。 外显神经质的t值对应的显著性为0.11，小于0.05，因而卷入度与内隐宜人性的线性关系是显著的。回归方程为 y = 38.529 − 11.895 x 1 + 0.885 x 2 ，其中y为游戏成瘾得分， x 1 为性别， x 2 为外显神经质。该方程的意义为对于同性别玩家而言，外显的神经质得分每增加0.885，其游戏成瘾得分就会增加1。 3.6. 卷入度对于内隐外显人格的分离程度与游戏成瘾的关系的中介效应分析 根据前文中提到的内隐人格和外显人格的相对分离性，内隐外显人格的分离程度的计算将同一维度上内隐和外显的两个量作差即可。但由于内隐人格与外显人格采用了不同的测量工具，得到的两个量的意义也不同，因此两个量之间作差需要先将其转换成Z分数，然后用某一维度内隐人格的Z分数减去该维度上外显人格的Z分数得到它们的分离程度。特别地，因为外显的大五人格量表中测得的神经质得分在意义上与内隐联想测验得到的神经质的D值相反，因此将外显的神经质得分先进行反向计分再转化成Z分数，这样就使得在意义上神经质与大五人格的其他维度保持一致。 根据陈瑞等(2013)提出的中介效应的检验方法，在95%的置信区间下选择样本量为5000，检验卷入度在内隐外显人格分离程度和游戏成瘾的关系中的中介效应。检验结果如表9、表10。 Table 9 The mediating effect of involvement in the relationship between implicit and explicit personality separation and game addictio 自变量 间接效应量 Boot标准误 BootCI上限 BootCI下限 相对中介效应 神经质分离程度 1.95 1.05 0.24 4.28 48.24% 外向性分离程度 1.27 1.47 −1.40 4.54 59.21% 开放性分离程度 0.52 1.33 −2.57 2.94 28.85% 宜人性分离程度 1.04 1.15 −0.81 3.69 36.46% 责任心分离程度 0.61 1.32 −1.89 3.49 15.41% 表9. 卷入度在内隐外显人格分离程度和游戏成瘾关系中的中介效应 Table 1 0 The direct effect of the degree of separation of implicit and explicit personality on game addictio 自变量 直接效应量 标准误 t p BootCI上限 BootCI下限 神经质分离程度 1.95 1.05 1.19 0.24 −1.50 5.68 外向性分离程度 0.87 1.81 0.48 0.63 −2.82 4.57 开放性分离程度 1.27 1.54 0.82 0.42 −1.88 4.42 宜人性分离程度 1.81 1.71 1.06 0.30 −1.69 5.31 责任心分离程度 3.37 1.56 2.16 0.04 0.18 6.56 表10. 内隐外显人格分离程度对游戏成瘾的直接效应 分析发现，神经质的分离程度置信区间为[0.24， 4.28]，置信区间不包含0，说明卷入度在神经质的分离程度和游戏成瘾之间起到了显著的中介作用；并且神经质的分离程度对游戏成瘾的直接效应不显著(p = 0.24 > 0.05)，这就说明卷入度在神经质的分离程度对游戏成瘾的预测中起到了完全中介作用。 另外，虽然责任心的分离程度置信区间为[−1.89， 3.49]，置信区间包含0，卷入度并没有在其分离程度和游戏成瘾之间的关系中有显著的中介效应，但是责任心的分离程度对游戏成瘾的直接效应显著，这说明责任心的分离程度对游戏成瘾确实有预测作用，但是卷入度并没有在其中发挥中介作用。中介效应模型图及相关系数见图1。 图1. 内隐外显人格的分离程度–玩家卷入度–玩家游戏成瘾水平中介效应模型图