DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 低秩矩阵近似的目的是提取关键信息代替或恢复原始数据。随着其在大数据处理中的明显优势以及理论的深入研究，低秩矩阵近似技术已广泛地应用于解决图像恢复 [ 1 ]、遥感技术 [ 2 ]、推荐系统 [ 3 ] 等各类实际问题。例如，在图像恢复中，灰度图像可以用低秩矩阵或近似低秩矩阵表示。但某些特殊情况可能导致图像的一些灰度值丢失，如破损照片中的划痕和污迹，图像中的文字覆盖等。因此有必要对丢失的灰度值进行还原，以恢复原始图像。Candės [ 4 ] 将低秩矩阵近似问题描述为以下优化问题 min     r a n k ( X ) s . t .   X i ， j = M i ， j ， ∀ ( i ， j ) ∈ Ω (1.1) X ∈ R m × n ， Ω 表示待恢复矩阵M中可观测元素下标的集合。Candės分析了问题(1.1)的计算复杂度并证明其为NP-hard问题。随后，作为rank函数的凸包络，核范数被提出用来逼近问题(1.1)的目标函数 min X       ‖ X ‖ * s . t .   X i ， j = M i ， j ， ∀ ( i ， j ) ∈ Ω (1.2) 其中 ‖ X ‖ * = Σ k σ k ， σ k 为X的奇异值， k = 1 ， ⋯ ， r ， r = min { m ， n } 。相关理论分析表明 [ 4 ]，相比于问题(1.1)，凸优化问题(1.2)更容易解决。 针对问题(1.2)出现了一些突破性的方法和成果 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ]，然而，核范数需要最小化所有奇异值的和，使得近似效果不太理想 [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ]。一般来说，较大的奇异值包含了数据矩阵的主要信息。图像灰度矩阵的较大奇异值包含了主要的边缘和纹理信息，因此处理奇异值时应小幅度收缩较大的奇异值，同时尽可能多的收缩较小的奇异值 [ 12 ]。为了更合理地度量不同奇异值的重要性，Gu [ 13 ] 提出了加权核范数模型解决问题(1.2)。加权核范数定义为 ‖ X ‖ W ， * = | Σ k ω k σ k | ，其中 W = ( ω 1 ， ω 2 ， ⋯ ， ω r ) T ， ω k ≥ 0 为奇异值 σ k 的非负权值， k = 1 ， 2 ， ⋯ ， r 。 在实际应用中，测量噪声普遍存在，以上方法的优化性能会下降，甚至会严重偏离初始问题(1.1)。为了更准确地逼近，非凸函数方法如 S c h a t t e n - p ( 0 < p < 1 ) ( S p )拟范数被用来近似问题(1.1)中的目标函数 min X       ‖ X ‖ p p s . t .   X i ， j = M i ， j ， ∀ ( i ， j ) ∈ Ω (1.3) ‖ X ‖ p = ( ∑ k σ k p ) 1 p 。问题(1.3)可由MM (Majorization-Minimization)迭代算法 [ 14 ] 计算数值解。然而，由于目标函数非凸、非光滑、非Lipschitz连续的性质，使得解析解难以求解 [ 13 ] [ 15 ] [ 16 ] [ 17 ] [ 18 ]。另一方面，参数p的变化也会对问题(1.3)产生很大影响。文献 [ 19 ] 指出当 p ∈ [ 1 2 ， 1 ) ，近似结果相对理想，当 p ∈ [ 0 ， 1 2 ) 时，结果基本不具参考性。Ding [ 14 ] 提出了问题(1.3)的一阶必要性条件，并通过解析阈值的不动点算法求解其迭代式。 基于加权核范数模型和 S p 拟范数，本文主要研究低秩矩阵近似模型 min       ‖ X ‖ W ， S p p s . t .   X i ， j = M i ， j ， ∀ ( i ， j ) ∈ Ω (1.4) 其中 ‖ X ‖ W ， S p p = ∑ k ω k σ k p 。当 ω i = 1 且 p = 1 时，问题(1.4)退化为问题(1.2)。 论文的其他部分安排如下。在第2部分中，根据奇异值的重要性，构造相对应的权值以更好的逼近rank函数。同时指出权值对不动点迭代算法效果的影响，即当权值越小，算法的综合性能越好。第3节使用约化的SVD(singular value decomposition)以减少奇异值计算量大的问题，并给出了基于阈值的不动点迭代算法及其收敛性。第4节，对比实验验证了算法的有效性。 下面给出本文的符号说明。不失一般性，假设 m ≥ n 。对于给定的矩阵 X ， Y ∈ R m × n ， 〈 X ， Y 〉 = t r a c e ( Y T X ) ， t r a c e ( X ) = ∑ i X i ， i ， ‖ X ‖ F = ( ∑ i ， j X i ， j 2 ) 1 2 = ( ∑ i = 1 n σ i 2 ) 1 2 。向量 x ， y ∈ R n ， ‖ x ‖ 2 = ( ∑ i = 1 n x i 2 ) 1 2 ， 〈 x ， y 〉 = x T y 。
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user: 3. 最优算法及其收敛性分析 本节将给出非凸、非光滑和非Lipschitz连续的 S 1 2 拟范数正则化问题全局最优解的不动点表示理论。 ∀ μ > 0 ， Z ∈ R m × n ，定义 C W ( X ) : = ‖ P Ω ( X ) − P Ω ( Y ) ‖ F 2 + ‖ X ‖ W ， 1 2 1 2 C W ， μ : = μ ( C W ( X ) − ‖ P Ω ( X ) − P Ω ( Z ) ‖ F 2 ) + ‖ X − Z ‖ F 2 . B μ ( Z ) : = Z + μ ( P Ω ( Y ) − P Ω ( X * ) ) (3.1) 定理2对 ∀ ω i ， μ > 0 ，假设正则化模型(2.1)的最优解为 X * 。令 B μ ( X * ) : = X * + μ ( P Ω ( Y ) − P Ω ( X * ) ) 且 B μ ( X * ) 的SVD为 U * ∑ B μ ( X * ) ( V * ) T 则 X * ∈ Η W ( B μ ( X * ) ) (3.2) 因此，最优解的第i个奇异值为 σ i ( X * ) = { h ω i μ ， 1 2 ( σ i ( B μ ( X * ) ) ) ， σ i ( B μ ( X * ) ) > 54 3 4 ( ω i μ ) 2 3               0 ， σ i ( B μ ( X * ) ) ≤ 54 3 4 ( ω i μ ) 2 3 (3.3) 其中 h ω i ( y ) = { h ω i μ ， 1 2 ( σ i ) ， σ i > 54 3 4 ( ω i μ ) 2 3         0 ， σ i ≤ 54 3 4 ( ω i μ ) 2 3 (3.4) h ω i ， 1 2 ( σ i ) = 2 3 y ( 1 + cos ( 2 π 3 − 2 3 Φ ω i ) ) (3.5) Φ ω i ( y ) = arccos ( ω i μ 8 ( y 54 3 ) − 2 3 ) (3.6) 证明： C W ， μ ( X ， Z ) : = μ ( C W ( X ) − ‖ P Ω ( X ) − P Ω ( Z ) ‖ F 2 ) + ‖ X − Z ‖ F 2 = ‖ X ‖ − 2 〈 X ， Z + μ ( P Ω ( Y ) − P Ω ( Z ) ) 〉 + μ ‖ X ‖ W ， S 1 2 1 2 + ‖ Z ‖ + μ ‖ P Ω ( Y ) ‖ F 2 − μ ‖ P Ω ( Z ) ‖ F 2 = ‖ X ‖ − 2 〈 X ， B μ ( Z ) 〉 + μ ‖ X ‖ W ， S 1 2 1 2 + ‖ Z ‖ + μ ‖ P Ω ( Y ) ‖ F 2 − μ ‖ P Ω ( Z ) ‖ F 2 = ‖ X − B μ ( Z ) ‖ F 2 + μ ‖ X ‖ W ， S 1 2 1 2 + ‖ Z ‖ + μ ‖ P Ω ( Y ) ‖ F 2 − μ ‖ P Ω ( Z ) ‖ F 2 − ‖ B μ ( Z ) ‖ F 2 (3.7) (3.7)的最后一个等式表明，最小化 C W ， μ ( X ， Z ) 相当于求解问题 min X ∈ R m × n { ‖ X − B μ ( Z ) ‖ F 2 + μ ‖ X ‖ W ， S 1 2 1 2 } . (3.8) 假设 X * 是 C W ( X ) 的全局最优解，由文献 [ 11 ] 可知， X * 也是 C W ， μ ( X ， X * ) 的全局最优解。显然(3.2)成立。 类似于问题(2.3)的求解方法，问题(3.8)可分离的求解 min { x i 2 − 2 x i [ B μ ( Z ) ] i + μ ω i | x i | 2 } (3.9) 令(3.9)函数的一阶导数为0 x i 2 − [ B μ ( Z ) ] i + μ ω i sign ( x i ) 4 | x i | = 0 (3.10) 由引理3的证明， [ B μ ( Z ) ] i 满足不等式 [ B μ ( Z ) ] i > 3 4 ( ω i μ ) 2 3 。文献 [ 11 ] 表明只需比较 f ω i ( h ω i ， 1 2 ) 和 f ω i ( 0 ) 即可得到原问题的最优解。经验证，当且仅当 | [ B μ ( Z ) ] i | ≤ 54 3 4 ( ω i μ ) 2 3 时有 f ω i ( h ω i ， 1 2 ) ≤ f ω i ( 0 ) 。后 续证明与引理3类似。 证毕。 定理2给出了问题(1.4)最优解的形式。以上证明表示可以用阈值不动点迭代算法求解非凸、非光滑、非Lipschitz问题(1.4)。不动点算法的基本框架描述如下。 优化问题的结果取决于正则化参数的选择，即权重向量。将第k次迭代的 ω i 取为 ω i = 96 9 μ 0 ( [ σ ( X k ) ] r k ) 3 2 (3.11) r k 表示矩阵 X k 的秩。为延续 ω k 的取值，将向量 ω k 更新为 ω k + 1 = max { λ ¯ ， min { η ω k ， 96 9 μ 0 ( [ σ ( X k ) ] r k ) 3 2 } } (3.12) 其中 η ∈ ( 0 ， 1 ) 为常数， λ ¯ 为足够小的正实数。显然序列 { ω k } 单调减小且收敛。采用延续技术改进的不动点算法如算法2所示。 在算法2中，主要的计算量来自奇异值分解。Drineas [ 23 ] 提出了一种近似的SVD算法代替传统的SVD以减少计算成本，完整的阈值不动点迭代算法如算法3所示。 下面给出算法3的收敛性分析。 引理5 [ 19 ] 给定 λ > 0 ， μ ∈ ( 0 ， 1 ] ， { X k } 为(3.2)生成的序列，则 (1) 假设 X * 为 { X k } 的任一聚点，则 C λ ( X k ) 单调递减收敛于 C λ ( X * ) ， (2) X k 是渐进正则的，即 lim k → ∞ ‖ X k + 1 − X k ‖ = 0 ， (3) { X k } 的任一聚点均为问题(1.4)的全局最优解。
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user: 4. 实验结果与分析 在本节中，WHFPA的有效性将通过一些实验来说明。 在WHFPA和HFPA (基于阈值的不动点迭代算法)中，终止准则取为 ‖ X k + 1 − X k ‖ F max { 1 ， ‖ X k ‖ F } < x t o l ， 评估WHPFA和HFPA结果X与原始矩阵M之间的接近度 r e l : = ‖ M − X ¯ ‖ F ‖ M ‖ F . 在约化SVD算法中，设置样本cs的个数随矩阵的秩而变化。另外，初始矩阵 X 0 由矩阵可观测元素组成，初始权值 W 0 设为初始矩阵 X 0 的奇异值。生成随机矩阵的方法如下。随机生成秩为r的矩阵 M L ∈ R m × r ， M R ∈ R n × r ，则 M = M L M R T 。 S R = p m n 为采样比，p是采样数。此外，对于矩阵类型的定义 [ 19 ] 如下。一个矩阵称为“简单”的满足： p r ( m + n − r ) × S R > 0.5 ， p r ( m + n − r ) > 2.6 ，“复杂”矩阵定义为 p r ( m + n − r ) × S R ≤ 0.5 ， p r ( m + n − r ) ≤ 2.6 。 由于 S 1 2 阈值不动点迭代算法比SVP (Singular Value Projection) [ 24 ]，MSS (Muti-Schatten p norm Surrogate) [ 25 ]，SVT [ 26 ] (Singular Vaule Thresholding)等方法更有效 [ 19 ]，其中SVT解决的是秩最小化问题，SVP用于Tikhonov正则化问题，MSS用于解决Schatten-p正则化问题。本文只比较HFPA和WHFPA两种方法，与其他方方法的比较不再赘述。在相同的测试环境下，算法时间越短，准确率越高，效果越好。给出了各矩阵在维数、秩和抽样比上结果的差异。 4.1. 相同的尺寸，不同的抽样比和等级 取m = n = 100，设xtol = 10 − 6 ，矩阵M的秩r从8增加到20，采样比SR分别为0.307、0.451、0.589、0.720。 对于每个子问题，随机生成100个矩阵进行测试，结果如表1所示。在约化SVD算法中设置cs = 35，μ = 0.9。实验结果表明，HFPA和WHFPA的精度相似，在10 −6 左右。在时间上，WHFPA将会比HFPA整体短一些。一般来说，两种方法相比，在维数小且矩阵为“困难”的情况下，WHFPA比HFPA更有效。 Table 1 Comparison of HFPA and WHFPA for randomly created small but hard matrices (m = n = 100， r = 8:4:20， xtol = 10−6 r SR solver time rel cs μ 8 0.307 HFPA 0.6036 6.2431e−5 35 0.9 WHFPA 0.4715 1.2672e−5 35 0.9 12 0.4451 HFPA 0.7113 7.2465e−6 35 0.9 WHFPA 0.5980 6.9496e−6 35 0.9 16 0.589 HFPA 0.7417 2.7190e−6 35 0.9 WHFPA 0.6434 3.2415e−6 35 0.9 20 0.720 HFPA 0.7437 8.4472e−6 35 0.9 WHFPA 0.6528 6.7380e−6 35 0.9 表1. HFPA和WHFPA关于随机矩阵的比较m = n = 100， r = 8:4:20， xtol = 10 −6 ) 4.2. 相同的采样比，不同的维度和等级 我们将维数从500增加到2000，采样比为0.570，取xtol = 10 − 4 。 随机生成100个矩阵进行测试，最终得到如下结果，详见表2。在表2中，设置μ = 0.24，在约化SVD中设置可变参数cs。HFPA和WHFPA的精度相似，在10 −4 左右。在时间上，维数越大，WHFPA与HFPA差距越明显。两种方法相比，在维数大且矩阵为“困难”的情况下，WHFPA比HFPA更有效。 Table 2 Comparison of HFPA and WHFPA for randomly created large but hard matrices (SR = 0.570， xtol = 10−4 m = n r solver time rel cs μ 500 50 HFPA 3.8010 7.5474e−4 90 0.24 WHFPA 3.4258 8.0933e−4 90 0.24 800 80 HFPA 10.9986 6.0489e−4 120 0.24 WHFPA 10.2138 5.8972e−4 120 0.24 1000 50 HFPA 12.5033 4.3196e−4 100 0.24 WHFPA 11.4922 8.0777e−4 100 0.24 2000 100 HFPA 53.7574 8.7843e−4 200 0.24 WHFPA 48.8033 9.1057e−4 200 0.24 表2. HFPA和WHFPA关于随机矩阵的比较(SR = 0.570， xtol = 10 −4 ) 4.3. 有噪声的随机矩阵 假设带噪声的矩阵定义为 B i j = M i j + Z i j 其中，矩阵 Z ∈ R m × n 是方差为 σ ，零均值的高斯矩阵。设置μ = 0.9，分别在方差10 − 2 和10 − 1 的噪声矩阵下进行试验，矩阵维数设置为m = n = 1000，取xtol = 10 − 4 。实验数据详见表3。WHFPA比HFPA的精度好，在10 −4 左右。在时间上，HFPA是WHFPA的2倍。两种方法相比，在有噪声的情况下，WHFPA比HFPA更有效。 Table 3 Comparison of HFPA and WHFPA for randomly created noise disturbance matrices (m = n = 1000， xtol = 10−4 noise σ m = n r cs μ SR HFPA WHFPA time rel time rel 10 − 2 1000 10 50 0.9 0.119 28.9859 2.00e−03 13.0047 1.90e−03 50 100 0.9 0.390 44.3209 1.94e−03 20.3113 1.95e−03 150 200 0.9 0.570 67.2349 1.52e−03 33.6021 1.51e−03 200 300 0.9 0.555 82.6623 1.46e−03 37.6521 1.42e−03 10 − 1 1000 10 50 0.9 0.119 26.4703 2.00e−02 11.9425 1.90e−02 50 100 0.9 0.390 44.4525 1.87e−02 20.3280 1.89e−02 150 200 0.9 0.570 67.2419 1.49e−02 30.7486 1.50e−02 200 300 0.9 0.555 82.7340 1.38e−02 41.0454 1.38e−02 表3. HFPA和WHFPA关于有噪声随机矩阵的比较(m = n = 1000， xtol = 10 −4 )
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user: 5. 结论 本文利用 S 1 2 拟范数正则化方法，提出了一种基于奇异值贡献度的权重处理方法。针对非凸、非光滑、非Lipschitz优化问题，首先给出了阈值不动点迭代算法中权值对奇异值的影响，然后给出了经过延续处理以及约化奇异值分解的改进算法。实验结果表明，WHFPA性能优于HFPA，说明了算法的有效性。
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user: 摘要 本文以豪根“语言的生态学理论”和Grice的“合作原则”为理论指导，构建了一个语言景观研究框架，主要分为语言本体和语言与环境两部分，以这两部分为基准，对大连海事大学校内的语言景观进行分析。研究发现，从语言本体来看，语种方面中文居多，其中双语标牌以“汉字 + 拼音”的模式居多，而“英语 + 汉语”的模式较少。语言本体大部分符合Grice的“合作原则”，但少部分标牌存在一些问题，主要体现在英语单词用词不准确和字母大小写上。从语言景观和周围环境来看，大连海事大学标牌的选择与设计都非常契合周围的语言生态。
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user: 1. 引言 大连海事大学位于辽宁省大连市，是国内少有的实行半军事化的管理学校。其建校史最早可追溯到1909年在上海创办的高等实业学堂，被誉为“航海家的摇篮”。随着一代海大人的薪火相传，1997年学校入选“211工程”，2006年学校入选“111计划”，2017年更是入选了世界一流学科建设高校。在此背景下，作为交通部直属唯一高校需要优化其校园环境，改善各方面的基础设施，从而推进其世界一流海事大学的建设步伐。基于此背景，我们对大连海事大学校园语言景观进行分析，有利于更好优化校园语言景观布置，从而更好地促进校园的发展。
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user: 2. 文献综述 2.1. 语言景观 社会语言学早期的关注重点是口语，直到上世纪末，研究重心才渐渐的转入书面语言(Reh，2004) [ 1 ]。而语言景观属于社会语言学的一个分支，其研究主要关注公共空间中的书面语标牌。上世纪末，著名加拿大学者Landry和Bourhis (1997)首次对“语言景观”这个词下定义指那些出现在公共空间招牌上的语言共同构成某个地区的语言景观。语言景观主要有两个功能，即显性的信息功能(Informative Function)和隐性的象征功能(Symbolic Function) [ 2 ]。信息功能主要是指某一空间内的言语使用情况，而象征功能之一是指语言景观的设计会反映背后相关的权势和地位(张天伟，2020) [ 3 ]。Purschke (2017)认为语言景观的研究方向主要分为社会动态、符号结构、意识形态框架、文化体验和电子转换这五个方面 [ 4 ]。 2.2. 国内外研究 Peter Backhaus (2003)从权势(power)和等同(solidarity)的角度对日本首都东京的语言景观做了实证研究，研究发现官方标识语的设立是为了传递权威信息而非官方标识语的设立是为了营造国际化的氛围 [ 5 ]。Graham Lock (2003)使用视觉语法理论对香港地铁的广告语言景观进行了考察，发现香港多元社会的背景影响了当地地铁语言景观的形成 [ 6 ]。Neil Bermel (2020)使用话语分析的方法对捷克共和国的赫鲁比洛霍则茨庄园的语言景观进行了分析，发现庄园的历史渊源、目标受众和意识形态影响了该地语言景观的形成 [ 7 ]。 国内的语言景观研究起步较晚，直到近十年才有国内学者进行相关实证研究。徐欣路(2019)使用标记范式方法对北京798艺术区的语言景观进行了研究，发现各种标记方式在艺术区文创意义的呈现方面起着重要作用 [ 8 ]。刘慧(2020)使用景观民族志的方法对广州石牌村的语言景观进行了研究，发现外来务工人员对石牌村当地文化的认同感影响了石牌村的语言景观的形成 [ 9 ]。王雪芹(2020)从多模态的角度对郑州一个写字楼的电梯广告语言景观进行了研究，研究发现电梯中的广告功能通过声音模态和图像模态相互配合而实现 [ 10 ]。黄雅琳(2020)从语言政策角度对白俄罗斯首都机场的语言景观进行了实证研究，研究发现虽然白俄罗斯的官方语言是俄语和白俄罗斯语，但在日常生活中俄语的使用频率更高一些 [ 11 ]。张雨丹(2020)从第二语言习得的角度对新疆著名景区喀什古城的语言景观进行了实证研究，发现喀什市的国家通用文字使用水平不高，错误率略高 [ 12 ]。虽然我国学者近些年对各地的语言景观做了不少实证研究，但鲜有研究考察语言景观背后的身份与权势的关系(尚国文、赵守辉，2014) [ 13 ]。 我们通过中国知网对“校园语言景观”这几个字进行检索，发现鲜有学者对高校语言景观进行研究。仅发现的几篇文献如：张艳翠(2020)从语码的角度对吉林外国语大学的语言景观进行了实证研究 [ 14 ]。姜帅(2018)从顺应论的角度对吉林三所高校的语言景观进行了研究 [ 15 ]。但这个校园景观的实证研究仅仅考察了语言景观的语言层面的意义，缺乏对语言景观与周围环境关系的考察。Shohamy (2008)认为，仅仅从单一的角度研究语言景观会曲解其设计的原本意图 [ 16 ]。因此，本文将Grice的“合作原则”与豪根的“生态语言学”相结合，从语言本体和周围生态两个角度对大连海事大学校园语言景观进行分析，探究其背后形成的原因。 2.3. 理论框架 1972年，美国斯坦福大学教授Haugen (1972)在他发表的论文首次阐释了语言与生态之间的关系，提出了“语言的生态学”(ecology of language)概念，该理论研究的重点是语言与其周围环境之间的关系 [ 17 ]。豪根认为，人们日常的语言环境和大自然的生物环境一样，都具有特定的生态环境。而语言景观也有属于自己特定的生态系统，不同地区的语言景观其背后的生态各不相同。通过分析大连海事大学语言景观的生态，可以更加深入的揭示语言景观背后的深刻含义。 Grice提出了合作原则(Cooperative Principle)。他认为，在人们的日常会话中，双方的交流沟通都会遵循一定的原则，以便让会话顺利的进行。合作原则主要分为四个准则，即质的准则、量的准则、关联准则、方式准则。将“合作原则”用于语言景观的分析，可以深入的揭示大连海事大学标识语文字内容的深刻含义。 基于以上两个理论，我们使用“合作原则”来对标识语的语言本体进行分析，而选用豪根理论对标识语与周围环境的关系进行分析。两个理论相互配合，设计出了一种全新的语言景观分析框架。
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user: 4. 结论 语言景观的研究在国外已经开展了二十多年，研究方法和研究理论都十分完善。自从尚国文和赵守辉将国外语言景观研究理论引进中国以来，国内近十年的语言景观实证研究开展的如火如荼，研究角度也是百花齐放。但鲜有学者对中国高校进行语言景观的研究，尤其是带有一定军事化的高校，本文对大连海事大学语言景观的研究丰富了这方面的实证研究。 本文结合Grice的“合作原则”和豪根的生态语言学，从语言本体和语言景观与周围生态的关系出发进行了实证研究。在语言本体方面，大连海事大学的语言景观以中文居多，“中文 + 拼写”模式的出现频率比“中文 + 英语”的模式高，其标牌的设计大部分符合Grice的“合作原则”，但少部分标牌出现了字母大小写的问题和英文单词用词的问题，这些部分有待完善。在语言生态方面，大连海事大学的语言景观设计非常契合周围的生态，达到其设计的最初目的。
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user: 摘要 目的：本研究对福州地区糖尿病患者进行中医体质分布的调查研究，旨在分析糖尿病患者中医体质的分布特点，发挥中医“治未病”优势，为临床防治提供客观依据。方法：收集在福建省中医药大学附属第二人民医院健康管理中心糖尿病患者63例，采用中医健康管理太空舱对体质进行确定。结果：63例糖尿病患者体质共6种，本组糖尿病患者中平和体质9例(14.3%)，异常体质54例(85.7%)，异常体质高于平和质比率，异常体质中阴虚质患者15例，占比23.8%，气虚质患者15例，占比23.8%，气郁质14例，占比22.2%，阳虚质7例，占比11.1%，特禀质3例，占比4.8%。男性患者的平和质、气虚质、气郁质、阳虚质和阴虚质比率均高于女性患者，差异有统计学意义(P < 0.05)。结论：通过对糖尿病患者中医体质进行测定分析，发现规律，为制定个性化干预方案和选择治疗手段提供可靠依据。
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user: 1. 引言 国际糖尿病联盟于2017年发布，糖尿病(Dibetes Mellitus， DM)影响全球约4.25亿成人 [ 1 ]。据2020年最新版《糖尿病防治指南》关于糖尿病流行病学调查显示中国成年人患病率高达11.2%。糖尿病是一种常见的慢性非传染性疾病，近年来随着人们生活方式和人口老龄化等多种因素作用下患病率显著增加，其流行形势特别严峻。糖尿病的病因和发病机制比较复杂，尚不清楚，遗传因素和环境因素共同参与其发病过程，至今医学界尚未找出根治的办法。糖尿病是一组以高血糖为特征的代谢性疾病，起病隐袭，早期无任何症状，严重高血糖时会出现“三多一少”的症状，部分人通过体检或者因其他疾病就诊时才发现血糖高或尿糖阳性或糖化血红蛋白异常等进一步检查才发现患有糖尿病，有的在确诊时已经合并有多器官损害，甚至酮症酸中毒、昏迷等。糖尿病及其并发症不仅危害患者健康，也给社会和患者家庭带来沉重的经济压力。因此，早发现并及时干预显得尤为重要，本研究选取福州地区40岁以上糖尿病患者，判定其中医体质，制定个性化干预方案、选择治疗手段提供可靠依据，预防糖尿病的发生和发展尤为重要。
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user: 2. 资料与方法 2.1. 一般资料 收集在福建省中医药大学附属第二人民医院健康管理中心糖尿病患者63例为研究对象，神志清楚，思维及语言表达能力正常，其中男性39例，女性24例，年龄43岁~83岁，平均年龄(68.24 ± 9.06)岁。该试验获得伦理委员会批准。 2.2. 排除标准 妊娠期间女性；服用含糖类的药物或者其他药物导致血糖身高者；因某些急慢性疾病，比如急性感染、肝脏疾病、胰腺疾病等致血糖升高者。 2.3. 方法 1) 中医体质判定所有患者均使用中医健康管理太空舱进行中医体质辨识，中医健康管理太空舱是基于中医状态学理论，由福建中医药大学中医证研究基地和天和越人公司联合研发的新一代集中医学、人工智、大数据、计算机技术为一体的中医智能诊疗设备。实现四诊信息规范化采集，健康状态评估将中医体质分为九种，有平和质、气虚质、阴虚质、阳虚质、痰湿质、湿热质、血瘀质、气郁质和特禀质，同时能对疾病风险预警、状态干预方案生成及疗效评价。 2) 使用Microsoft Excel建立数据库，并对数据进行处理，用SPSS23.0统计学软件对数据进行统计分析数据，一般资料采用百分比表示，计数资料用χ 2 检验，P < 0.05为差异有统计学意义。
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user: 3. 结果 3.1. 中医体质类型 本组糖尿病患者中平和体质9例(14.3%)，异常体质54例(85.7%)，异常体质中阴虚质患者15例，占比23.8%，气虚质患者15例，占比23.8%，气郁质14例，占比22.2%，阳虚质7例，占比11.1%，特禀质3例，占比4.8%。其中异常体质高于平和质比率，异常体质中阴虚质 = 气虚质 > 气郁质 > 阳虚质 >特禀质。见表1。 Table 1 Statistics of TCM physique classification cases (% 体质类型 例数 比率 平和质 9 14.3 气虚质 15 23.8 气郁质 14 22.2 特禀质 3 4.8 阳虚质 7 11.1 阴虚质 15 23.8 表1. 中医体质分型情况统计 例(%) 3.2. 性别与中医体质分型 男性患者的平和质、气虚质、气郁质、阳虚质和阴虚质发生率均高于女性患者，差异有统计学意义(P < 0.05)。见表2。 Table 2 Comparison of gender and TCM physique classification cases (% 体质类型 例数 男 女 χ2 P 平和质 9 5 (55.60) 4 (44.40) 8 0.003 气虚质 15 9 (60.00) 6 (40.00) 14 0 气郁质 14 9 (64.30) 5 (35.70) 13 0 特禀质 3 2 (66.7) 1 (33.3) 2 0.083 阳虚质 7 5 (71.40) 2 (28.60) 6 0.008 阴虚质 15 9 (60.0) 6 (40.0) 14 0 表2. 性别与中医体质分型对比 例(%)
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user: 4. 讨论 中医“治未病”是指采取预防或治疗手段，防止疾病发生、发展的方法，是中医治则学说的基本法则，是中医药学的核心理念之一，也是中医预防保健的重要理论基础和准则 [ 2 ]。糖尿病属于中医消渴之范畴，《临证指南医案》中明确消渴病的基本病机是阴虚为本，燥热为标，可在中医治未病思想指导下，运用中医药方法来防止糖尿病发生发展，延长患者生命和提高生活质量。中医体质学的生命过程论认为，体质是一种按时相展开的、与机体发育同步的过程，不同生命阶段的体质特征具有相应的差异 [ 3 ]。体质的稳定性是相对的，由于每一个体在生长壮老的生命过程中，受遗传、环境、精神、营养、锻炼、疾病等内外环境中诸多因素的影响，而使体质发生变化，从而使得体质既具有相对的稳定性，同时具有动态可变性 [ 4 ]。从某种角度来说，每个人的体质会因所在地域环境气候不同，生活习惯不同，所形成体质不同，罹患不同的疾病。因此运用中医体质学探寻本地区糖尿病人群的体质特征，同时通过调研有助于发现易患糖尿病的体质，对指导本地区糖尿病的防治具有重要的意义。通过本研究调查，从表1中发现本地区糖尿病患者异常体质比率为85.7%，平和质比率为14.3%，异常体质比率较高，说明糖尿病与异常体质的发生具有一定的关系，而异常体质中阴虚质患者占比23.8%，气虚质占比23.8%，气郁质占比22.2%，阳虚质占比11.1%，特禀质占比4.8%，以阴虚质、气虚质和气郁质为主，阳虚质和特禀质也占一定比例，阴虚质与中医基本病机相符，随着年龄增大，由于五脏渐衰、气血运行不畅等因素会出现气虚质，糖尿病属于慢性病，对于饮食要求严格，其并发症等原因会影响到患者身心健康，长此以往出现气郁质，由此平时健康人体检时发现有这几类体质应重视体质辨识结果，通过改善饮食生活习惯，同时多关注血糖变化情况，预防糖尿病发生；金好等 [ 5 ] 关于中医体质辨识护理干预对糖尿病前期患者血糖控制分析中表明中医体质辨识护理干预效果满意，有效调控血糖，极大改善了患者生存质量，因此体检时发现处于糖尿病前期也可通过中医体质辨识干预措施来调控血糖；对于已确诊糖尿病的人群在临床治疗时可联合中医健康管理太空舱检测生成的干预方案来改善体质，减少并发症的发生发展。表2中可以得出的结论是特禀质男女差异无统计学意义，男性患者的平和质、气虚质、气郁质、阳虚质和阴虚质比率均高于女性患者，差异有统计学意义，可能与各自身心状态差异相关，男性由于抽烟、喝酒、工作压力大或者劳累过度等不良生活习惯，易形成异常体质，女性相对重视身体和心理健康，懂得保养自己，锻炼身体如跳舞、散步等，因此，在人口逐渐老龄化的时代，更要对中老年人群在健康体检时做中医体质辨识检测，发现健康危险因素，同时开展健康干预，从改善体质入手来预防糖尿病的发生和发展，尤其关注本地区体质异常人群中阴虚质、气虚质、气郁质、阳虚质这四类体质，加强糖尿病相关项目检测，以便早发现糖尿病前期人群，早预防。因本研究样本量小，仍有不足之处，故今后需大样本数据支持。本中心所采用得中医健康管理太空舱设备实现四诊信息规范化采集，对体检者进行健康状态评估，同时能对疾病风险预警、状态干预方案生成及疗效评价，可对体检人群进行健康宣教，适合推广。
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user: 摘要 目的：考察肢体残疾人心理弹性在歧视知觉对心理健康影响中的中介效应。方法：采用症状自评量表(SCL-90)、残疾人歧视知觉调查问卷(PDQ)、成人心理弹性量表(RSA)对广东珠三角地区1089名肢体残疾人进行问卷测试，有效问卷1011份。结果：(1) 肢残人SCL-90总分及各维度分与歧视知觉总分及各维度分呈现正相关(r: 0.61~0.78， p < 0.01)；SCL-90总分及各维度分与心理弹性量表总分及各维度分呈现负相关(r: −0.56~−0.71， p < 0.01)。歧视知觉与心理弹性量表总分及各维度分呈负相关关系(r: −0.64~−0.79， p < 0.01)。(2) 歧视知觉对心理健康呈正向预测作用(p < 0.01)，心理弹性对心理健康均呈负向预测作用(p < 0.01)。(3) 心理弹性中的家庭凝聚力和社会资源在歧视知觉三个维度(排斥言行、价值贬损和不公平待遇)与心理健康的关系中起部分中介作用。结论：心理弹性在歧视知觉对心理健康的影响中起部分中介作用，提示高心理弹性可以削弱歧视知觉对心理健康的负性影响。
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user: 1. 引言 第二次全国残疾人抽样调查报告肢体残疾人为2412万人，占残疾人总数29.07%，比例逐年攀升，在各残疾类型中的比重最大，心理健康问题普遍严重，这一特殊群体的心理状态已然成为不容忽视的社会问题(2006)。 肢体残疾人主要是指人体躯体缺失或功能受损而导致机体功能不同程度的丧失，活动范围受限。肢体残疾人(以下简称“肢残人”)由于先天因素，或在生活中遭受意外事故，部分或全部丧失了机体能力，其生活条件普遍偏低，生活方式和活动范围受限，社会活动参与度不高，自主救助意识不强，特别是在感知到社会资源分配等方面对他们的限制和歧视后，他们融入社会的意念则越发不明显，更趋向于选择自我封闭，极易产生自卑感和被孤立感，导致他们的心理健康状况普遍低于一般人群。肢体残疾人歧视知觉与心理健康的关系值得关注，探寻积极心理因素，弱化肢体残疾人的歧视知觉，维护其心理健康势在必行。 歧视知觉(perception of discrimination)是指个体对客观社会歧视现象的主观体验，因自己某些特殊属性遭受来自他人或社会制度的不公平对待，主要表现在排斥言行、拒绝态度或者带有歧视成分的社会制度，因此而产生对客观歧视现象反应和知觉过度。学者们普遍认为，社会资源不公平的分配引发的歧视现象对感知到歧视的个体的心身健康发展具有重要的影响作用。近年来，研究歧视知觉的学者们开始将学术研究重点放在对弱势群体的关注上，考察他们对于歧视现象的知觉程度、主观反应及其影响效应。大量研究表明，歧视知觉通过其他变量的中介作用，对情感体验、行为结果、认知风格等心理健康指标产生影响。Diaz et al. (2001)和Corning (2002)的研究均指出自尊在歧视知觉和个体抑郁水平的关系中起到了中介调节作用，不同程度的自尊使得歧视知觉对个体情绪反应的作用程度存在显著性差异。Samuel & Violet (2003)对加拿大籍朝鲜移民的研究发现，感知到的种族歧视对个体心理健康水平存在阻滞作用，但积极取向的应对方式与歧视知觉的交互作用能正向预测抑郁水平。 美国心理学会(American Psychology Association， APA， 2011)对心理弹性的定义：个体面对压力性情境时的良好适应的动态适应过程，是个体特有的能快速恢复、积极应对，保持良好心理状态的能力。研究者们将心理弹性的影响因素分为两大类：危险性因素和保护性因素。在众多关于青少年的研究中，大部分处于充满危险性因素环境中的个体都能够良好适应，甚至能够在逆境和创伤中良好成长。因此心理弹性研究者在后期对这些适应良好的个体进行了保护性因素研究。我国研究学者尝试对心理弹性进行本土化实证研究，研究发现心理弹性对个体的心理健康状况、生活满意度、主观幸福感、学业水平、学校和社会文化适应等起到正向预测作用，并一定程度使某些特定群体的行为不良、孤独、焦虑、抑郁等问题的发生率明显降低，消减了消极的影响程度。近年，国内心理弹性研究对研究对象进行了群体细化的样本研究，开始关注特殊群体的发展和适应情况，如针对留守儿童、灾区居民、贫困人口、绝症患者、离异家庭等高危群体的心理弹性现状进行研究，并试图建构特定群体心理弹性发展机制模型。 从积极心理学角度出发，本研究运用多元线性回归分析和路径分析建模的方法，探讨肢体残疾人心理弹性在歧视知觉对心理健康的影响中的中介作用，为肢体残疾人心理发展和心理健康维护提供具有针对性的参考依据。
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user: 2. 研究对象与方法 2.1. 研究对象 2017年8月份至12月份，方便取样，通过广州、深圳、东莞三市社区工作站、残疾人企业和残疾人康复机构，对1089名肢体残疾成年人施测问卷。回收有效问卷1011份，问卷有效率92.8%。 2.2. 研究工具 2.2.1. 症状自评量表(SCL-90) Derogatis编制的SCL-90共含9个因子：躯体化、强迫、人际关系敏感、抑郁、焦虑、敌对、恐怖、偏执和精神病性症状，五级评分(0~4级)，得分越高提示个体心理健康水平越低。本研究中SCL-90内部一致性系数ɑ为0.918。 2.2.2. 残疾人歧视知觉调查问卷(PDQ) 由卢宁编制，基于对残疾人访谈，参考流动儿童歧视知觉问卷(袁立新，2011)编制而成。调查肢体残疾者遭受社会歧视与不公正对待的主观感受，评估其歧视知觉水平。分为认知框架下的个体性考察歧视知觉和整体性考察歧视知觉两部分。个体性考察歧视知觉包括回避(或拒绝)态度和排斥言行；整体性考察歧视知觉包括由于所属群体而感到受人歧视、价值贬损以及不公平待遇等三方面内容。本研究中各维度信度系数在0.89~0.95之间。 2.2.3. 成人心理弹性量表(RSA) 杨立状等基于挪威Hiemdal编制的RSA-33修订的成人心理弹性量表中文版。六个维度：自我知觉、将来计划，社会能力、工作计划风格、家庭凝聚力和社会资源。本研究中各维度信度系数0.90~0.95。 2.2.4. 数据统计研究工具 运用SPSS20.0对数据进行相关分析、多元线性回归分析；采用MPLUS8.0进行路径分析建构中介模型。
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user: 4. 讨论 4.1. 关系讨论 4.1.1. 肢体残疾人歧视知觉对心理健康的影响作用 研究结果显示，肢残人的心理健康与歧视知觉呈显著相关关系(r = 0.89， p < 0.01)。歧视知觉对心理健康具有显著的正向预测作用(p < 0.01)。歧视知觉四个维度(价值贬损、回避拒绝态度、不公平待遇和排斥言行)对心理健康均有显著的正向预测作用。而其中价值贬损维度对心理健康的预测作用最强。歧视知觉的价值贬损强调的是人们对自我价值感的认知，包括从他人的行为、观念、态度以及社会规则、制度等方面感知到不被尊重的个体主观体验。肢残人因躯体部分残缺，对外界的不公平待遇和政策倾斜的社会制度会有较高的敏感度，感受到被冒犯或不被尊重，从他人对待自己的态度中获取自我价值的认知，负性认知致使个体产生负性情绪体验，长此以往势必全面影响心理健康。 图1. 心理弹性各维度、歧视知觉各维度与心理健康的关系模型图 4.1.2. 肢体残疾人歧视知觉对心理弹性的影响作用 研究结果显示，歧视知觉及各维度与心理弹性及其各维度间均呈显著负相关关系，相关系数r在−0.64到−0.79之间(p < 0.01)；歧视知觉对心理弹性有显著的负性预测作用(p < 0.01)；歧视知觉的三个维度(排斥言行、价值贬损和不公平待遇)对心理弹性呈显著负性预测作用(p < 0.01)；其中，价值贬损维度对心理弹性具有最强的预测作用。心理弹性指的是个体在遇到逆境、压力或创伤的情况下心理发展未受到损害或者损害较小的现象。而歧视知觉的价值贬损维度强调的是人们对自我价值感的认知，包括从他人的行为、观念、态度以及社会规则、制度等方面感知到不被尊重的个体主观体验。以上的研究结果提示，对周围环境非友善言行的感知越低，受其影响越少，那么个体的自我心理修复能力就会越强，其重塑自我的积极性发展也会更加顺利。 4.1.3. 肢体残疾人心理弹性对心理健康的影响作用 近十多年来，研究者们对个体积极心理品质发展的研究极为重视，认为个体在遭遇压力、逆境、严重应激生活事件或目标实现受阻时，可以调动运用自身具备的积极心理品质进行自我整合调节，从而完成自我成长。研究对肢残人的心理弹性进行调查，结果显示，心理弹性总分及各维度与心理健康均呈显著性负相关关系，相关系数r在−0.56到−0.71之间(p < 0.01)。肢残人心理弹性对心理健康有显著负性预测作用(p < 0.01)；心理弹性中的三个维度(社交能力、家庭凝聚力和社会资源)对心理健康具有显著的负向预测作用(p < 0.01)，其中社会资源维度的预测作用最强。以上数据结果提示，残肢人在经历创伤或应激生活事件之后，如能降低敏感性，提高自身的忍耐力和抗压能力，保持高水平的心理修复能力，以保护个体心理不受更大的伤害，使身心灵系统恢复到原有的水平。心理弹性的社会资源维度指的是当个体在压力或逆境中，家庭环境和社会支持给予的关注和所能提供的帮助。在Wenner和Smith的夏威夷考艾岛研究中发现，温馨和睦的家庭关系对个体在压力性情境中的良好适应有积极的正向作用。融洽、亲密的同伴关系对个体成长中的社会性发展起着重要作用。对于肢残人来说，生活中来自家庭成员以及同伴朋友的精神支持和感情关怀都有助于他们更快地进行重新调整和适应，社会上的公益组织及个人的适度帮助和关注，对他们重塑自信回归社会也是有助益的。 4.2. 中介效应分析 研究以歧视知觉为自变量，肢残人SCL-90总分为因变量进行回归分析，结果发现，歧视知觉对心理健康有显著的正向预测作用。歧视知觉是个体因自身所属群体的特殊身份而感知到的来自于群体外他人不友好、拒绝或带有攻击性和伤害性的言行、态度等现象。肢残人知觉到的歧视越多，那么保持良好的心理状态就越发困难。研究将心理弹性作为中介变量加入到歧视知觉对心理健康的影响中发现，歧视知觉对心理健康的影响效应减弱，但影响关系依旧存在显著性，表明心理弹性在歧视知觉和心理健康之间起着部分中介作用。心理弹性是指个体在压力性情境中，社会功能没有遭受毁灭性的损坏，通过积极的适应保持相对稳定的特质和能力，达到发展良好的结果。即肢残人士具有高水平的心理弹性，那么在感知到外界的不友好时就可能会用更积极的方式去面对，从而保持良好的心理状态。 为进一步探索歧视知觉、心理弹性和心理健康之间的关系，以歧视知觉各维度为自变量，心理弹性各维度为中介变量，肢残人SCL-90总分为因变量，采用MPLUS8.0进行直接效应分析和路径分析，由检测数据可得模型图(图1)，结果表明：心理弹性的家庭凝聚力和社会资源维度在歧视知觉三个维度(排斥言行、价值贬损和不公平待遇)和心理健康的影响关系中起到了部分中介作用，也就是说，心理弹性在歧视心理对心理健康的预测作用中起到了部分中介作用。家庭凝聚力和社会资源是一种来自外界的社会性精神支持。家庭凝聚力是指个体在遭遇应激生活事件时家庭成员所能给予的帮助和鼓励，家人关爱及支持的言行和态度，有帮于个体更为有效地应对应激源，恢复自信，修复部分生活功能，以最好的功能状态面对未来的生活。社会资源是指带有社会属性关系的朋友、同学、同事等对压力状态下的个体所能提供的关怀和支持。人的社会属性使然，能够得到来自朋友、同学和同事的支持和帮助，将有利于肢残人在躯体残缺、机体功能受损的情况下仍能适应良好、修复部分社会功能，积极面对生活挑战，完成自我成长。
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user: 摘要 目的：研究箱庭疗法在中国学校中干预效果有效性的程度以及哪些变量会影响到箱庭疗法干预的效果量。方法：本研究通过Meta分析的方法，探讨了箱庭疗法对中国学生群体干预效果。通过收集文献并定制筛选流程，共纳入57篇文献，总样本量为3269。结果：(1) 箱庭疗法在中国学生群体应用中为中等效果量(g = 0.736，95%CI为[0.666， 0.805]，Z = 20.765，p < 0.000)；(2) 学龄段对箱庭疗法的干预效果有调节作用。结论：箱庭疗法对中国学生群体有显著的中等效果量的干预效果，学龄段是有效的预测变量。
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user: 1. 引言 箱庭疗法又称沙盘游戏治疗，是瑞士心理学家卡尔夫在劳恩菲尔德的世界技法基础上所创，该方法主要以荣格的分析心理学为理论基础(张日昇，2006)。箱庭疗法，是在治疗者的陪伴下，来访者从玩具架上自由挑选玩具，在盛有细沙的特制箱子里进行自我表现的一种心理疗法(王丹，张日昇，2013)。沙盘游戏最早由日本临床心理学家河合隼雄引入到日本，并命名为箱庭疗法(Enns & Kasai， 2003)，1998年张日昇将箱庭疗法从日本引入中国。该疗法自创立到现在，已经发展成为一种有效的心理咨询与治疗的技法，对来访者的人格发展、创造力培养以及健康心理维护等有积极的促进作用。 国外诸多实证研究已证明箱庭疗法的有效性，例如对多民族学生的灾后心理辅导(Rousseau， Benoit， Lacroix， & Gauthier， 2009)、对中学生考试焦虑的干预(Chen， Zang， & Xu， 2006)、促进自闭症儿童社会交往效果等(Taki-Reece， 2012)。国内学者们同样利用了该方法对学生群体进行了大量干预研究。例如对小学生注意力问题的干预(王剑，2018)、对初中生人际交往能力的干预(秦青，2016)、对高中生学习焦虑的干预(贾娇，李笑燃，周明，李向京，吴大海，2016)、对大学生寝室问题的干预(陈宝佳等，2007)、对职校学生心理健康水平的干预(张宾华等，2018)和对智障儿童的干预(崔建华，黄兰荣，2013)等。但是从已有的干预研究结果来看，关于箱庭疗法效果量的研究还有进一步丰富的空间：第一，箱庭疗法的研究对象样本数量较少，且很多都是个案研究，统计检验力较低；第二，少有人将已有的量化文章进行积累和统合式分析并进行验证性的综述。通过Meta分析(Meta-analysis)的方式可以解决上述两个问题。所以为丰富箱庭疗法效果量的研究，结合已有关于箱庭疗法的文献进行Meta分析是一种有效且有必要的量性分析方式。Meta分析是对许多单个结果的定量分析，是“为了合并各研究结果而对大量单个研究的分析结果进行的统计分析”(史耀芳，1992)，可以通过Meta分析增大箱庭疗法的样本量，以增强统计检验力。 箱庭疗法的干预效果还会受到被试年龄的影响，在我国关于箱庭疗法的研究中鲁倩倩等认为小学生、青少年、问题智力儿童等之间的箱庭疗法干预效果有一定的差异性，但并没有进一步研究各群体之间效果量的差异性(鲁倩倩等，2020)。为进一步探讨不同年龄段的被试在箱庭疗法效果量上的差异，本研究欲将被试的年龄作为第一个调节变量进行分析讨论。另外，心理健康双因素模型认为心理健康不仅是心理疾病的缺失更应该是拥有更高的幸福感(王鑫强，张大均，2011)。已有的研究证明了箱庭疗法的干预主题在人际关系、自闭症、考试焦虑、社交焦虑、职业规划、自我、问题行为、强迫症等方面均有所涉及(李逢战，2013)。为了更好地将诸多可干预心理健康问题进行分类，结合心理健康双因素模型，将箱庭疗法的干预效果分为积极指标和消极指标两个部分。积极的指标有职业规划、人际沟通能力等；消极的指标有焦虑、强迫行为等。本研究欲将干预的方向设置为第二个调节变量进行分析讨论。综上，本研究欲首先计算我国国内学生箱庭疗法干预的效果量，其次探讨箱庭疗法干预的效果量在不同年龄和不同干预方向这两个调节变量的差异，使得箱庭疗法可以更有针对性地应用于我国的学生群体中，提升我国学生群体的心理健康水平。
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user: 2. 方法 2.1. 文献纳入与编码 文献筛选过程如图1所示，利用中国知网、万方数据库、维普期刊网三个国内的数据网站，对我国1998年1月到2020年11月有关箱庭疗法对学生的干预研究进行检索。检索条件为主题词，检索词为“学生”并含“沙盘游戏”、“沙盘治疗”、“箱庭疗法”其中之一纳入符合标准的期刊，初步检索文献共得到1542篇。文献纳入标准有以下几点：(1) 研究的内容为使用箱庭疗法对学生进行干预，且报告出干预效果的效应值，这其中同时包括实验组对照组的差异性分析和前后测差异性分析；(2) 研究对象是中国大陆的在读学生，其中学生包括小学生、中学生、职校学生、大学生、特殊儿童学生5类；(3) 资料数据完整，样本大小明确。文献排除标准有如下几点：(1) 文章中没有对箱庭疗法干预效果的数据方面的检验；(2) 没有报告出研究样本，或研究数据不完整和出现明显错误；(3) 针对箱庭疗法中沙具部分或主题方面的数据研究不纳入本次元分析的范畴。经过筛选，最终有59篇有效文献进行元分析，其中包含了199对效应量，样本总量为3269，其中最大样本量为867，最小样本量为4。 图1. 文献纳入流程 2.2. 数据提取 提取并编码每篇文献的特征和纳入结果的数据。文献特征编码分别包括了：作者、样本量、学生类型、指标类型，具体编码见表1。指标类型分为2类，分别为积极行为增强也称积极指标和消极行为减弱也称消极指标。其中积极指标包括了如下几个方面：自我效能感、人际关系、新生适应能力、心理复原力、主观幸福感、情绪智力、注意力、自尊、感恩品质、应对方式；消极指标包括了如下几个方面：抑郁、心理健康问题(SCL-90分数)、网络成瘾、多动行为、人际焦虑、心理压力、适应不良、拖延、考试焦虑、失恋。学生类型分别包括了小学生、中学生、职校学生、大学生和特殊儿童学生。数据的提取规则如下：(1) 前后测实验设计和实验组对照组实验设计的测量数据均可以纳入到数据分析部分；(2) 若同时包含前后测实验设计和实验组对照组实验设计，则取实验组对照组的数据进行元分析；(3) 量表中同时包含总分数和量表分数时优先提取总分，若只有分量表分数则提取分量表分数。 Table 1 Meta analysis of intervention effect of Sandplay Therap 作者信息 被试数量 被试群体 指标类型 孙巍 20 大学生 消极指标 李永卫 15 大学生 积极指标 吴素景 42 大学生 消极指标 张宾华 100 职校生 消极指标 吴子杰 25 大学生 消极指标 肖李娟 12 特殊学生 消极指标 贾金华 47 特殊学生 积极指标 莫文辉 84 中学生 消极指标 张郢 10 特殊学生 消极指标 董艳萍 12 大学生 消极指标 王艳碧 35 大学生 积极指标 马倩楠 14 大学生 消极指标 王丹 9 大学生 积极指标 杜旭阳 50 大学生 积极指标 林丽妹 15 职校生 消极指标 陈宝佳 32 大学生 消极指标 吴华韵 17 大学生 消极指标 王强 8 大学生 积极指标 赵洪 158 大学生 消极指标 崔建华 4 特殊儿童 消极指标 刘琦 25 大学生 积极指标 梅思佳 30 大学生 消极指标 牛娟 11 大学生 消极指标 韦广雄 282 大学生 消极指标 孙长安 12 大学生 消极指标 崔元慧 6 大学生 消极指标 闫晓钒 11 大学生 积极指标 唐学栋 12 大学生 消极指标 齐建民 6 职校生 消极指标 表1. 箱庭疗法干预效果元分析文献基本资料 2.3. 效果量的计算 使用标准化均数差Hedge’s g，即Cohen’s d的修正量，作为心理干预的效果量。Hedge’s g通过输入干预组与对照组的样本量、后测(或追踪测量)的均值和标准差，由CMA 3.3直接计算获得；若缺少均值或标准差，则选用χ2、t、F等计算。效果量的评价标准为：0.2为小效果量，0.5为中等效果量，0.8为大效果量(Kallapiran， Koo， Kirubakaran， & Hancock， 2015)。 2.4. 统计处理 应用office2010进行初步的数据的整理，使用CMA2.0 (Comprehensive Meta Analysis)进行Meta分析的统计计算。