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user: 3. 结果 3.1. 大学生学习拖延的描述性统计 3.1.1. 拖延概况 本研究参照国内外的研究(Solomon & Rothblum， 1984)，先将《大学生学习拖延问卷》中的相应反向计分题目进行转换。之后正向计分，把每题得分大于3者，界定为这种情境下的学习拖延。总分大于3乘以题目数者，界定为学习拖延，得分越高说明拖延情况越严重。因此，首先采用学习拖延量表PASS对回收的239份有效问卷进行拖延者与非拖延者的区分，按照量表的计分要求，量表中数小于36分为非拖延者，大于或等于36分为学习拖延者(罗琳，2012)。结果如表1所示。 为了考察面对学习拖延时大学生的态度，进一步分析大学生想要改变拖延的愿望强烈程度，得到结果如表2所示。 统计结果发现：现在大学生学习拖延情况较为普遍，其中有40.2%为学习拖延者。改变拖延的愿望最高分是满分30分，平均分为21.92。 3.1.2. 任务类型差异 根据前人研究(陈保华，2007)，把前三种学习任务上各拖延指标的平均数作为他人决定学习任务上的拖延状况的衡量，把后三种学习任务上各拖延指标的平均数作为自我决定学习任务上的拖延状况的衡量，进行独立样本T检验。结果如表3。 结果表明：自我决定的学习任务中，拖延平均分为17.94，他人决定的学习任务中，拖延平均分为16.91，t检验结果表明，两者存在显著性差异(t = 3.033， df = 463.319， p < 0.05)，即大学生在不同类型的任务上拖延不一样，在自我决定任务中的拖延程度比在他人决定任务中的拖延程度更高。自我决定学习任务中，改变拖延的愿望平均分为11.36，他人决定的学习任务中，改变拖延的愿望平均分为10.55，t检验结果表明，两者存在显著性差异(t = 3.384， df = 476， p < 0.05)，即大学生在不同类型的任务上想要改变拖延的愿望不一样，在自我决定任务中的想要改变拖延的愿望程度比在他人决定任务中的想要改变拖延的愿望程度更高。 3.2. 冲动性各维度与拖延行为的关系分析 3.2.1. 冲动性各维度对学习拖延行为的回归预测分析 为了考察冲动性各维度对拖延行为的预测作用，以拖延为因变量，以冲动性各维度为自变量，采用 Table 1 The number of distribution between academic procrastination and people without procrastination among college student 学习拖延者 非拖延者 合计 人数 96 143 239 比例 40.2% 59.8% 100% 表1. 大学生学习拖延和非拖延者的人数分布 Table 2 Descriptive statistics of changing academic procrastinatio 人数 最小值 最大值 平均值 标准差 改变拖延的愿望程度 239 9 30 21.92 4.594 表2. 大学生改变学习拖延的愿望描述性统计 Table 3 The differences of procrastination and intension of changing procrastination in task type 拖延程度改变拖延的愿望程度 M SD M SD 自我决定任务 17.94 3.988 11.36 2.602 他人决定任务 16.91 3.375 10.55 2.642 T检验结果 3.033 3.384 p 0.003 ** 0.001 ** 表3. 拖延和拖延愿望在任务类型上的差异 注： * p < 0.05， ** p < 0.01 逐步进入法(stepwise)进行多元回归分析。结果显示，注意力冲动、运动冲动、无计划冲动依次进入回归方程，检验结果见表4。 由表4可以看出：注意力冲动、运动冲动、无计划冲动联合解释学习拖延行为21.6%的变异量。其中，它们都对学习拖延有正向预测作用。 3.2.2. 冲动性各维度对拖延行为的优势分析 为了进一步注意力冲动、运动冲动、无计划冲动三个冲动性维度对学习拖延行为的相对贡献量，以学习拖延为因变量，以进入回归模型的注意力冲动、运动冲动、无计划冲动三个维度为自变量进行优势分析(dominance analysis) (Budescu， 1993)，探测这三个指标对拖延行为的相对贡献，检验结果见表5。 结果表明：在预测学习拖延行为时，注意力冲动条件优势于运动冲动，以及完全优势于无计划冲动，运动冲动完全优势于无计划冲动，即在预测学习拖延行为时，注意力冲动性的贡献率最大，运动冲动性维度其次，无计划冲动性最小。由此结果可以看出，注意力冲动对拖延行为的预测力最大。 3.3. 冲动性影响学习拖延行为的中介效应分析 为了考察冲动性对学习拖延行为影响的内在机制，以冲动性为自变量，学习拖延得分为因变量，自我控制为中介变量，采用 Bootstrap方法进行了中介效应分析(Preacher & Hayes， 2004)。Bootstrap 的取样次数为5000。结果见图1。 结果表明：自我控制在冲动性影响学习拖延行为中起着部分中介效应，通过偏差调整(bias corrected)，95%置信区间(Confidence interval， CI) = [0.1360， −0.3024]；冲动性对自我控制预测作用显著，a = −1.2257， Table 4 Result of stepwise regression for impulsiveness predicting procrastinatio 变量 非标准化系数 B SEB β T R R 2 调整R 2 模型1 注意力冲动 0.810 0.120 0.401 6.735 *** 0.401 0.161 0.157 模型2 注意力冲动 0.646 0.126 0.320 5.109 *** 0.450 0.202 0.196 运动冲动 0.349 0.099 0.220 3.516 *** 模型3 注意力冲动 0.574 0.131 0.284 4.397 *** 0.465 0.216 0.206 运动冲动 0.262 0.108 0.165 2.430 ** 无计划冲动 0.215 0.106 0.139 2.025 ** 表4. 冲动性对拖延行为预测的逐步回归结果 注： ** p < 0.01， *** p < 0.001 Table 5 Relative contribution of three kinds of impulsiveness for predicting academic procrastinatio 模型中的变量 R2 增值贡献ΔR2 X1 (注意力) X2 (运动) X3 (无计划) 当k = 0时，平均贡献 0 0.161 0.114 0.112 X1 0.161 —— 0.058 0.018 X2 0.114 0.088 —— 0.010 X3 0.112 0.084 0.087 —— 当k = 1时，平均贡献 0.086 0.0405 0.0365 X1 X2 0.202 —— —— 0.011 X1 X3 0.196 —— 0.051 —— X2 X3 0.152 0.064 —— —— 当k = 2时，平均贡献 0.064 0.02 0.014 X1 X2 X3 0.216 —— —— —— 总平均贡献 0.1037 0.0582 0.0542 表5. 注意力冲动、运动冲动、无计划冲动三个指标预测学习拖延行为时的相对贡献 图1. 自我控制在冲动性影响拖延行为中的中介效应 p < 0.005，自我控制对学习拖延行为的预测作用b = −0.1761，p < 0.005，冲动性对学习拖延行为的直接预测作用c = −0.321，p < 0.005，冲动性对学习拖延行为的间接预测作用c ' = 0.1059，p > 0.05。由此可见，自我控制在冲动性影响学习拖延行为中起到部分中介作用，冲动性对学习拖延行为的影响是通过自我控制来实现的。