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user: 4. 研究结果 4.1. 异质性检验 对考试焦虑与注意偏向进行异质性检验，结果见表1。在 检验方面，积极注意偏向Q = 169.698，df = 13，p < 0.001，消极注意偏向Q = 158.789，df = 13，p < 0.001，根据异质性检验结果显示，两个结果变量的Q检验均显著，表明本元分析中各研究的效应量是异质的，这可能是受研究使用测量工具、刺激类别不同等因素的影响。在I 2 值方面，积极注意偏向的元分析的I 2 值为92.339，表明在考试焦虑与注意偏向关系中有92.34%的变异是由效应值的真实差异引起的；消极注意偏向的元分析的I 2 值为91.813。异质性检验的结果表明，使用随机效应模型进行元分析是准确的，并且调节变量对考试焦虑的注意偏向存在一定影响，因此有必要对调节变量进行亚组分析。 4.2. 发表偏差检验 使用漏斗图来进行发表偏差检验，从积极注意偏向(图1)来看，漏斗图左右较为对称，效应值集中在图形上方且均匀分布于总效应的两侧，这表明积极注意偏向可能不存在发表偏差。从消极注意偏向(图2)来看，漏斗图左右不对称且多数效应值位于总效应量左侧，可能存在出版偏差。Egger’s回归法检验的结果表明(见表2)，涉及考试焦虑与积极、消极注意偏向的研究均不存在严重的发表偏差，故元分析的结果较为稳定可靠。 Table 1 Heterogeneity test results of effect siz 结果变量 Q df P I 2 积极注意偏向 169.698 13 0.000 92.339 消极注意偏向 158.789 13 0.000 91.813 表1. 效应量异质性检验结果 Table 2 Publish deviation test result 结果变量 Egger’s Intercept SE LL UL P 积极注意偏向 12.28 2.13 7.64 16.92 0.000 消极注意偏向 11.32 2.90 4.99 17.64 0.002 表2. 发表偏差检验结果 图1. 积极偏向漏斗图 图2. 消极偏向漏斗图 4.3. 调节因素效应检验 对影响考试焦虑和注意偏向关系的因素的调节效应进行分析，探讨测量工具、刺激类型、及偏向成分是否会对两者的关系产生影响。 在积极注意偏向方面(见表3)，实验的测量工具可以影响考试焦虑个体与注意偏向之间关系，其中ERP技术效果量(g = −0.742，Q = 4.363， p = 0.037)更大并与情绪stroop范式效果量(g = 0.330， Q = 134.557， p < 0.000)相反，且高于负启动范式(g = 0.144， Q = 5，353， p = 0.069)、点探测范式(g = −0.058， Q = 25，891， p = 0.059)和线索靶子范式的效果量(g = 0.012， Q = 0.311， p = 0.577)，差异具有统计学意义(p = 0. 001)。另外， 刺激类型对考试焦虑个体与注意偏向的关系也有影响，词汇刺激的效果量(g = 0.081， Q = 144.723， p = 0.000)略高于图片刺激(g = 0.015， Q = 24.803， p = 0.000)，且差异具有统计学意义(p < 0. 001)。此外，注意偏向成分也可以影响考试焦虑个体与注意偏向之间的关系，其中注意易化的效果量(g = −0.200， Q = 4.875， p = 0.300)与注意解脱困难的效果量(g = 0.548， Q = 132.308， p = 0.000)方向相反，且差异具有统计学意义(p < 0.001)。 在消极注意偏向方面(见表4)，测量工具同样可以影响考试焦虑个体与注意偏向之间关系， 其中情绪stroop范式效果量(g = 0.485， Q = 116.834， p = 0.000)更大且高于点探测效果量(g = 0.277， Q = 35.763， p = 0.000)，并与线索靶子效果量(g = −0.047， Q = 0.098， p = 0.754)和负启动范式效果量相反(g = −0.050， Q = 0.099， p = 0.952)，差异具有统计学意义(p < 0.001)。另外， 刺激类型对考试焦虑个体与注意偏向的关系也有影响，但不同于积极注意偏向的是，词汇刺激的效果量(g = 0.084， Q = 126.007， p = 0.000)要小于图片刺激(g = 0.446， Q = 27.758， p = 0.000)，且差异具有统计学意义(p < 0.001)。此外，注意偏向成分也可以影响考试焦虑个体与注意偏向之间的关系，结果表明，注意易化的效果量(g = −0.054， Q = 10.141， p = 0.038)与注意解脱困难的效果量(g = 0.281， Q = 116.829， p = 0.000)方向相反，且差异具有统计学意义(p < 0. 001)。 Table 3 Positive attention bias subgroup analysis result 亚组变量 水平 K G 95%CI (LL， UL) 异质性 Q组间 P I 2 测量方法 170.475 0.001 Stroop 3 0.330 −0.030， 0.691 134.557 0.000 98.514 负启动 3 0.144 −0.228， 0.517 5.353 0.069 62.638 线索靶子 2 0.012 −0.420， 0.445 0.311 0.577 0.000 点探测 6 −0.058 −0.269， 0.154 25.891 0.059 80.688 ERP 2 −0.742 −1.119， −0.365 4.363 0.037 77.078 刺激类型 169.526 0.000 词汇 9 0.081 −0.115， 0.277 144.723 0.000 94.472 图片 5 0.015 −0.232， 0.261 24.803 0.000 83.873 偏向成分 137.183 0.000 注意易化 5 −0.200 −0.418， 0.019 4.875 0.300 17.943 注意解脱困难 8 0.548 0.310， 0.789 132.308 0.000 94.709 注意回避 1 −0.790 −1.293， −0.286 0.000 1.000 0.000 表3. 积极注意偏向亚组分析结果 Table 4 Negative attention bias subgroup analysis result 亚组变量 水平 K G 95%CI (LL， UL) 异质性 Q组间 P I 2 测量方法 192.532 0.000 Stroop 3 0.485 0.135， 0.836 116.834 0.000 98.288 负启动 3 −0.050 −0.418， 0.318 0.099 0.952 0.000 线索靶子 2 −0.047 −0.479， 0.386 0.098 0.754 0.000 点探测 6 0.277 0.062， 0.491 35.763 0.000 86.019 ERP 2 −0.107 −0.505， 0.290 39.739 0.000 97.484 刺激类型 153.765 0.000 词汇 9 0.084 −0.110， 0.277 126.007 0.000 93.651 图片 5 0.446 0.195， 0.696 27.758 0.000 85.590 偏向成分 126.970 0.000 注意易化 5 −0.054 −0.273， 0.165 10.141 0.038 60.557 注意解脱困难 8 0.281 0.049， 0.512 116.829 0.000 94.008 注意回避 1 1.675 1.111， 2.240 0.000 1.000 0.000 表4. 消极注意偏向亚组分析结果