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user: 2. 对象和方法 2.1. 调查对象 本研究基于国家基金项目《生态移民儿童行为问题的实证研究》第一阶段的现状调查研究，随机选取四个生态移民区，对年龄为12~16岁期间共882例被试进行追踪调查研究，第一次调查时间为2012年3月，位于生态移民后3~6月之间，其后每9个月进行一次调查，分别于2012年12月、2013年9月完成后续追踪调查。本研究所有被试调查前均签署知情同意并通过宁夏医科大学总医院伦理委员会审核批准。 2.2. 调查方法 第一次调查采用CBCL、GSES和《我的班级》问卷对被试对象进行现场调查。第二、三次调查采用CBCL对被试对象进行追踪调查。 Achenbach儿童行为量表(Achenbach’s Child Behavior Checklist， CBCL)于1983年由美国心理学家Achenbach编制，经过1991年修订(Achenbach & Edelbrock， 1983; Achenbach & Lerner， 1991)，主要用于儿童行为和情绪问题的筛查。本研究采用1991版CBCL计分，行为问题部分的适用年龄为6~18岁，本次测量总的Cronbach’s α为0.983。 中文版一般自我效能感量表(General Self-Efficacy Scale， GSES)最早由张建新和Schwarzer于1995年翻译完成，适用于大、中学生群体。所有10个项目的得分加起来除以10即为总量表分，总分越高，一般自我效能感越高。我国男女高中生在GSES上常模为2.52和2.39(王才康，胡中锋，刘勇，2001)。此次测量的Cronbach’s α为0.757。 《我的班级》问卷：由江光荣编制，共38个条目。分量表分为该分量表中所有题目得分之和，分数越高表明对该项目满意度越高(江光荣，2004)。 2.3. 统计学分析 1) 构建潜变量增长曲线模型对三次追踪调查CBCL总分的变化趋势进行分析，考察CBCL总分在三次调查时间内是否为线性发展趋势及CBCL总分起始水平与发展速度的个体水平是否存在显著差异，并进一步通过模型的多样本比较，考察不同性别组之间是否有共同的发展轨迹；2) 构建包含有预测变量的潜变量增长曲线模型，考察班级环境和一般自我效能感对行为问题随时间发展变化的影响。潜变量增长曲线模型构建采用LISREL8.51统计软件，检验水准取α = 0.05，建模采用极大似然估计。 2.4. 结果 2.4.1. 描述统计及相关系数 变量的均值、标准差及相关系数矩阵如表1所示。从T1到T3，行为问题总分呈先下降后趋于平稳趋势；性别与第一、二次测量的行为问题总分无显著相关，但与第三次测量的行为问题总分呈显著的负相关，说明一定时间之后男生的行为问题高于女生；师生关系和同学关系均与第一、二次测量的行为问题呈显著负相关，但与第三次测量的行为问题无显著相关，表明师生关系、同学关系越好，儿童在移民初期的行为问题水平就越低；秩序和纪律与第一次测量的行为问题呈显著负相关，但与第二、三次测量的行为问题无显著相关，说明班级环境中秩序和纪律越明确，儿童在移民初期的行为问题水平就越低，儿童更容易参与到集体生活中；最后，效能感与三次测量的行为问题总分无显著相关。 2.4.2. 生态移民儿童行为问题变化的线性无条件模型 对行为问题构建如图1所示的线性无条件潜变量增长模型，考察行为问题是否呈线性增长。线性无条件模型由两个水平构成。第一个水平计算每名被试的行为问题分数，方程为：COMit = αi + βiλt + εit。其中COMit为被试i在时间t的行为问题观测分数，αi为被试i的截距(起始水平)，βi为被试i的斜率(发展速度)，λt为时间分数，εit为被试i在时间t的残差。增长建模并不要求相邻两次测量的时间间隔相等。本研究第一次测试的时间分数设为0，由于假设行为问题呈线性增长，所以第二、三次测 Table 1 The mean， standard deviation and correlation coefficient of variable 变量 M SD 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 V1 40.0581 38.4301 - 2 V2 30.0982 34.6395 0.262** - 3 V3 30.2004 36.0416 0.307** 0.446** - 4性别 1.55 0.498 −0.036 −0.051 −0.098* - 5效能感 2.3202 0.4878 0.062 −0.066 −0.013 −0.136** - 6师生关系 22.1122 5.9613 −0.168** −0.123** −0.042 0.079 0.171** - 7同学关系 19.8577 5.2333 −0.195** −0.095* −0.081 −0.010 0.215** 0.495** - 8秩序和纪律 20.3587 5.0850 −0.101* −0.056 −0.027 −0.107* 0.180** 0.453** 0.567** - 9竞争 14.1944 5.26108 −0.002 0.044 0.051 −0.039 0.207** 0.260** 0.114* 0.093* - 10学习负担 14.3066 4.67199 0.043 0.068 0.048 0.044 0.073 0.101* 0.016 −0.032 0.490** 表1. 变量的均值、标准差及相关系数矩阵 注：V1、V2、V3分别代表第一次、第二次、第三次调查的行为问题总分；男孩 = 1，女孩 = 2；*p < 0.05， **p < 0.01， ***p < 0.001. (以下均同) 图1. 生态移民儿童行为问题线性无条件模型 试的时间数分别为它们与第一次测试的时间间隔(分别为9、18个月)，故第二、三次测量的时间分数分别设为9、18。这样，模型截距即为第一次测试中行为问题的估计均值，模型斜率即为三测试期间行为问题的月均增长分数。线性无条件模型的第二个水平将截距和斜率视为因变量，方程为：αi = μα + ξαi; βi = μβ + ξβi。其中μα为截距的均值，μβ为斜率的值ξαi、ξβi分别为被试i截距、斜率的残差。无条件模型较好地拟合了数据：X 2 = 10.61， p = 0.001， CFI = 0.946， RMSEA = 0.139， SRMR = 0.005。该模型的统计结果见表2。由于与斜率有关的统计量较小，以下结果统一保留三位小数。表2显示，模型截距即儿童起始行为问题水平为37.535，显著大于0(p < 0.000)；行为问题在三次测试期间呈线性下降的变化趋势(斜率 = 0.479)，即行为问题总分月均降低约0.479分，这一下降速度亦显著大于0(p < 0.000)。此外，截距的变异(σ 2 = 272.328， p < 0.05)也显著大于0，表明儿童起始的行为问题水平呈现出明显的个体间差异，因此有必要继续观察何种因素导致发展水平出现了个体差异。这也正是后文条件模型所要解决的问题。最后，截距与斜率之间无显著相关(t = 1.191， p > 0.05)，表明行为问题的下降速度与起始行为问题水平无关。总之，结果支持了生态移民儿童行为问题在三次测量期间的线性下降趋势。 2.4.3. 预测生态移民儿童行为问题起始水平和变化速度的条件模型 下面我们在无条件模型第二个水平的方程中加入性别、一般自我效能感、班级环境及其交互作用项等预测变量，构建条件模型，考察这些变量是否是造成行为问题起始水平及变化速度出现个体差异的原因。变量的相关性检验显示班级环境的五个因子中“竞争”和“学习负担”与三次测量的行为问题总分的相关均不显著，因此在条件模型中纳入“师生关系”，“同学关系”和“秩序和纪律”三个维度。首先对各变量进行标准化处理，然后合成“师生关系 × 性别”、“同学关系 × 性别”、“秩序和纪律 × 性别”、“师生关系 × 效能感”、“同学关系 × 效能感”、“秩序和纪律 × 效能感”6个交互作用项。由于预测变量数量较多，同时纳入第二个水平的方程容易造成有偏估计，因此我们分6个模型、逐个纳入6个交互作用项，分别考察每个交互作用项对社会能力起始水平和增长速度的预测(每个模型都包含性别、效能感、三种班级环境维度和一个交互作用项，共6个预测变量)。结果发现，6个交互作用项中“同学关系 × 性别”对行为问题的初始水平预测达到了显著性水平，“师生关系 × 效能感”和“同学关系 × 效能感”对行为问题的初始水平和变化速度的预测均达到了显著性水平，“纪律和秩序 × 效能感”对行为问题的变化速度的预测达到了显著性水平。根据模型拟合情况，因此，最后的条件模型包含了性别、一般自我效能感、三种班级环境维度和“同学关系 × 性别”6个预测变量。该模型与数据拟合指数为：χ2(6) = 495.231， p = 0.000， CFI = 0.000， RMSEA = 0.374， SRMR = 0.000。模型统计结果见表3。 表3中B可以理解为预测变量每变化一个单位对应的因变量(截距或斜率)变化。表3显示，在对行为问题变化模型截距的预测中，性别有显著的负向预测作用(B = −31.674， p < 0.001)，同学关系有显著的负向预测作用(B = −3.260， p < 0.001)。女孩起始的行为问题总分低于男孩约31.674分;同学关系较好(高于均值1个标准差)的儿童，起始行为问题低于同学关系较差(低于均值1个标准差)的儿童3.260 × 2 = 6.520分。同学关系和性别的交互作用对模型截距的预测有显著的正向预测作用(B = 1.268， p < 0.05)。在对变化模型斜率的预测中，效能感有显著的负向预测作用(B = −6.891， p < 0.05)。 Table 2 The analysis results of linear unconditional latent growth curve modeling of behavior problem 参数 固定效应 随机效应 系数 标准误(SE) 方差 截距 37.535*** 1.536 272.328* 斜率 −0.479*** 0.107 0.430 表2. 行为问题的线性无条件潜变量增长模型分析结果 Table 3 Predict rake ratio and intercept of behavior problem 预测变量 截距 斜率 B SE B SE 性别 −31.674** 7.542 1.142 5.014 效能感 2.853 4.188 −6.891* 2.784 师生关系 −0.727 0.413 0.536 0.275 同学关系 −3.260** 0.802 0.948 0.533 秩序和纪律 0.344 0.515 −0.124 0.342 同学关系×性别 1.268* 0.431 −0.287 0.287 表3. 预测行为问题变化的截距和斜率