DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 讨论 本研究首先运用皮尔逊积差相关法考察自我控制、时间洞察力、前瞻性记忆各维度的相关关系，然后运用逐步回归方法考察时间洞察力、前瞻性记忆对自我控制的影响，最后从前瞻性记忆的角度探讨时间洞察力对自我控制产生影响的内在机制。 4.1. 时间洞察力、前瞻性记忆与自我控制的关系分析 五个时间洞察力维度中有四个与自我控制显著相关，其中三个对自我控制有显著的预测作用。其中，未来时间洞察力与自我控制显著正相关，未来时间洞察力得分高的个体责任感强烈，比较关注长期目标 图2. 中介模型 的达成，从而有更强的自我控制能力。现在冲动维度得分高的个体通常比较乐观、外向，在处事方式上更冲动且不多加考虑(宋梅歌&冯廷勇，2017)；过去消极维度得分高的个体有表现出神经质特征倾向，情绪更不稳定，焦虑和抑郁水平普遍偏高，这些都在一定程度上阻碍了自我控制的实现，与本研究中过去消极与现在冲动显著负相关的结果相符。 虽然较少研究从前瞻性记忆影响自我控制的角度研究这两者的关系，但是自我控制的目标指向实现长期目标和长远利益，而前瞻性记忆是个体对自己计划和行为意向的记忆，因此在本研究中基于时间的前瞻性记忆能显著正向预测自我控制的结果是符合逻辑的。 4.2. 前瞻性记忆的中介作用 本研究还进一步探讨了未来时间洞察力，自我控制和基于时间的前瞻性记忆的关系，结果发现基于时间的前瞻性记忆在未来时间洞察力和自我控制的关系中起到部分中介作用。未来时间洞察力得分越高的个体，基于时间的前瞻性记忆越好，自我控制能力越强。 根据自我控制的双系统模型，自我控制是冲动系统、自我控制系统和特质或状态调节变量交互作用的结果。其中自我控制系统包括深思熟虑的评价和抑制标准，而未来时间洞察力取向者对自己的未来目标有着更清晰的认知和体验(陈永进&黄希庭，2005)，这对自我控制系统中的评价功能有着重要的影响。特质调节变量中包括个体的记忆能力，特质的差异主要体现在冲动控制的中枢执行功能成分中。由于未来时间洞察力对前瞻性记忆的影响缺乏理论和前人实证研究的支持，前瞻性记忆在时间洞察力与自我控制之间的中介作用还需要进一步探索研究。 4.3. 研究不足与展望 本研究的不足主要体现在以下两个方面：首先被试均都来自广州同一所大学，有效被试量只有83名，样本具有一定的局限性，研究结果可能有一定的偏差。其次在研究设计上，时间洞察力和自我控制均使用自评的方式测量，被试难免会受到社会期许的影响，因而影响研究的结果。在未来的研究中可以通过设计合理的实验程序，更深入的探究时间洞察力、前瞻性记忆和自我控制三者的关系。
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user: 5. 结论 1) 现在冲动、未来和过去积极时间洞察力对自我控制的预测作用显著。 2) 基于时间的前瞻性记忆对自我控制的预测作用显著。 3) 基于时间的前瞻性记忆可能在时间洞察力的未来维度与自我控制间有中介作用。
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user: 摘 要 我们研究了一种求解时间分数阶Fokker-Planck方程的有限体积法，时间上用L 1 近似，在空间对流项利用QUICK格式离散，扩散项用中心差分离散。数值实验结果表明该方法在空间上为二阶收敛。 关键词 :时间分数阶Fokker-Planck方程，有限体积法，QUICK离散格式 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 研究的问题 考虑如下的时间分数阶Fokker-Planck方程(FFPE)： ∂ ω ∂ t = ( k α ∂ 2 ∂ x 2 − ∂ ∂ x f ) D t 1 − α ω ，     a ≤ x ≤ b ，     0 ≤ t ≤ T ， (1.1) 初始条件和边值条件为 ω ( x ， 0 ) = φ ( x ) ，     a ≤ x ≤ b ，     ω ( a ， t ) = g 1 ( t ) ，     ω ( b ， t ) = g 2 ( t ) ，     0 ≤ t ≤ T ， (1.2) 其中 α ∈ ( 0 ， 1 ) ， k α 为正常数， f ， φ ( x ) ， g 1 ( t ) ， g 2 ( t ) 为给定函数，方程(1.1)中的分数阶导数为Riemann-Liouville分数阶导数： D t 1 − α ω ( x ， t ) = 1 Γ ( α ) ∂ ∂ t ∫ 0 t u ( x ， s ) ( t − s ) 1 − α d s ，其中 Γ ( x ) 是Gamma函数。 方程(1.1)常用来模拟受外力场作用下的反常扩散(如 [ 1 ] )， k α 表示广义扩散系数，f表示外力场。方程(1.1)可改写为其等价形式： ∂ α ω ∂ t α = ( k α ∂ 2 ∂ x 2 − ∂ ∂ x f ) ω ( x ， t ) ，     a ≤ x ≤ b ，     0 ≤ t ≤ T . (1.3) 其中 ∂ α ω / ∂ t α 表示 α ( 0 < α < 1 ) 阶Caputo分数阶导数： ∂ α ω ∂ t α = 1 Γ ( 1 − α ) ∂ ∂ t ∫ 0 t ∂ ω ( x ， η ) ∂ t d η ( t − η ) α 。 对于分数阶Fokker-Planck方程的求解，已有数值方法，大多是针对f是常数的函数情况(参见 [ 2 ] - [ 10 ] )。其中对 f = 0 情形，Jiang [ 3 ] 对Chen等 [ 5 ] 中的数值格式给出了稳定性和收敛性的证明；Vong和Wang [ 10 ] 开发了一种高阶差分格式求解时间分数阶Fokker-Planck方程，并获得了它的稳定性和收敛性。对于 f = f ( x ) (变外力场)情况，已有的数值方法非常少，我们发现Le等 [ 11 ] 研究了两种方法，第一种是时间上连续(在空间中使用分段线性Galerkin有限元方法离散化)，第二种是空间连续(采用类似于经典隐式欧拉方法的时间步长方法)，并证明它的稳定性和收敛性。 有限体积法在成功应用于求解整数阶方程后，现已开始应用于求解分数阶方程，如 [ 12 ] 对空间分数阶方程采用了有限体积方法； [ 13 ] 利用有限体积法数值求解时间–空间分数阶方程； [ 14 ] 则对二维时间分数阶偏微分方程进行有限体积法研究(其中 f = 0 )。 我们研究了一种求解(1.3)的FV方法，在空间上利用对流项的二次向上差分格式离散，时间上利用 L 1 近似离散。数值实验结果表明该方法在空间上为二阶收敛。 本文中，假定解 ω 充分光滑， f ( x ) 满足如下Lipschitz条件，其中C表示正常数，与网格大小无关。 | f ( x ) − f ( x ′ ) | ≤ C x − x ′ ，     x ， x ′ ∈ [ a ， b ] . (1.4)
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user: 3. 数值实验及结论 本小节将利用我们设计的有限体积法解决{(1.1)(1.2)}问题。考虑下列具有精确解的方程 ∂ α ω ∂ t α = ( k α ∂ 2 ∂ x 2 − ∂ ∂ x f ( x ) ) + g ( x ， t ) ，     0 ≤ x ≤ 1 ，   0 ≤ t ≤ 1 ， (3.1) 初始条件和边值条件为 u ( x ， 0 ) = 0 ， g 1 ( t ) = t 2 ， g 2 ( t ) = − t 2 ，其中 g ( x ) = Γ ( 3 ) Γ ( 3 − α ) t 2 − α cos ( π x ) + k α π 2 t 2 cos π x + t 2 [ ( 1 − 2 x ) cos ( π x ) − f ( x ) π sin ( π x ) ] ， (3.2) 并且 k α = 1 ， f ( x ) = x − x 2 + 1500 。此方程的精确解为 u ( x ， t ) = t 2 cos ( π x ) 。 我们定义空间收敛阶如下： 空 间 收 敛 阶 = | ln ( ‖ 细 网 格 误 差 ‖ 1 / ‖ 粗 网 格 误 差 ‖ 1 ) ln ( 细 网 格 划 分 数 N + 1 / 粗 网 格 划 分 数 N + 1 ) | 空间收敛阶的数值结果列于表1~表3中。数值实验表明该方法空间上可以达到二阶收敛。 Table 1 Convergence rate for space with a = 0.2， L = 500 N + 1 5 10 20 40 80 max n ‖ e n ‖ ∞ 1.785 × 10 − 1 4.367 × 10 − 2 1.074 × 10 − 2 2.804 × 10 − 3 8.860 × 10 − 3 max n ‖ e n ‖ 1 9.265 × 10 − 2 2.461 × 10 − 2 6.210 × 10 − 3 1.602 × 10 − 3 4.673 × 10 − 4 Conv.rate 1.919 1.987 1.954 1.778 表1. 空间收敛阶a = 0.2，L = 5000 Table 2 Convergence rate for space with a = 0.5， L = 500 N + 1 5 10 20 40 80 max n ‖ e n ‖ ∞ 1.784 × 10 − 1 4.368 × 10 − 2 1.073 × 10 − 2 2.805 × 10 − 3 8.861 × 10 − 3 max n ‖ e n ‖ 1 9.264 × 10 − 2 2.461 × 10 − 2 6.211 × 10 − 3 1.602 × 10 − 3 4.674 × 10 − 4 Conv.rate 1.919 1.987 1.954 1.778 表2. 空间收敛阶a = 0.5，L = 5000 Table 3 Convergence rate for space with a = 0.8， L = 500 N + 1 5 10 20 40 80 max n ‖ e n ‖ ∞ 1.786 × 10 − 1 4.367 × 10 − 2 1.074 × 10 − 2 2.801 × 10 − 3 8.860 × 10 − 3 max n ‖ e n ‖ 1 9.265 × 10 − 2 2.462 × 10 − 2 6.210 × 10 − 3 1.602 × 10 − 3 4.673 × 10 − 4 Conv.rate 1.919 1.987 1.954 1.778 表3. 空间收敛阶a = 0.8，L = 5000
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user: 摘 要 文化适应指个体或群体在异文化环境中，学习其价值体系与行为模式以适应环境变化的过程。探讨异地就读少数民族学生的文化适应，不仅能促进其良好适应异文化环境，还能促进学校充分发挥教育功能，提高少数民族的受教育水平。回顾文献，双文化认同整合、主动型人格、社会支持、社区力量、文化距离会影响少数民族学生的文化适应，当其文化适应良好时，便能获得较高水平的幸福感、心理健康状况；反之，则容易产生挫折感和学业倦怠。据此，本研究提出一个前因与后效模型，以揭示少数民族学生文化适应的影响机制。 关键词 :文化适应，少数民族学生，异地就读，影响机制 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 异地就读少数民族学生多数是内高班民族生和异地就读的少数民族大学生。内高班即内地新疆班和内地西藏班，是民族教育异地办学的特殊模式，在促进西部地区经济发展和社会进步方面具有重大的现实意义。然而，少数民族学生暂时离开原生地，到内地接受教育，面临着生活习惯、语言等方面的巨大差异，其对异文化的不适可能导致一些心理问题，如自卑或偏激的民族自信，甚至会威胁其国家认同，引发多种文化冲突，外国敌对势力也可能会借此进行文化侵略和极端宗教渗透，破坏我国民族团结和社会稳定。 因此，探究异地就读少数民族学生文化适应的影响因素及其行为后效，有助于学校和教育管理部门重视民族生的文化适应，并提出针对性的解决策略和建设方案来帮助他们。
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user: 2. 文化适应概述 2.1. 文化适应的概念 从古至今，不同民族间的交往日益频繁，不同文化的接触与碰撞不仅对双方的本土文化产生影响甚至冲击，还影响着跨文化者自身的文化适应。文化适应指“个体或群体在异文化环境中，学习其价值体系与行为模式以适应环境变化的过程”。以往研究将跨文化者的文化适应分为单维度、双维度和多维度。在20世纪前期与中期，文化适应被研究者划分为单维度；此后，Berry将文化适应分为保留本土文化和身份的倾向性以及维持与异文化群体人际关系的倾向性两个维度；后来，Berry又增加了第三个维度，即主流文化群体在文化适应过程中所扮演的角色(Berry， 1980)。 2.2. 文化适应的测评工具 根据文化适应的维度划分，其测评工具可分为单维度、双维度、多维度测评工具。 2.2.1. 单维度测评工具 以往研究中，最常用的文化适应测量工具是墨西哥裔美国人文化适应量表，其共有20个条目，采用Likert五点计分。该量表在语言使用和偏好、种族认同、社会关系及生活方式等方面评估墨西哥裔美国人适应美国白人文化的程度(Laura， Claudia， Wadhwa， & Sonja， 2018)。 2.2.2. 双维度测评工具 国内学者张京玲以Berry的“双维度跨文化适应模型”为理论基础编制文化适应量表。共18个条目，包括整合、同化、分离3个分量表，采用Likert五点计分。在研究跨文化敏感性影响朝鲜族学生的文化适应策略：民族认同的中介作用中使用了此量表(汪新筱&张积家，2018)。 Ward和Kennedy (1990)的社会文化适应量表(Social Culture Adaptation Scale)也较为常用。该量表将文化适应分成文化认同与人际关系、互动与不快应对两维度，共41个条目。包含交际、购物、适应当地习俗等各种生活细节，通过跨文化者自评遇到的文化适应困难，如“交朋友”。量表采用Likert五点计分，被试报告的困难越少，表明越适应异文化。 2.2.3. 多维度测评工具 在文化适应的多维度测评工具中，Black和Stephens (1989)编写的文化适应量表应用最为广泛，包括14个条目，采用Likert七点计分，该量表包含三个子量表，测量被试在异文化中总体、人际和工作的适应，如“我感到焦虑”。
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user: 3. 异地就读少数民族学生文化适应的前因变量 3.1. 内部因素 3.1.1. 双文化认同整合 双文化认同整合指跨文化者如何看待本土文化与主流文化之间的异同。它旨在研究双文化者在多大程度上认为主流文化和原有文化观念相容或冲突，即将两种文化融合的程度(杨晓莉，闫红丽，刘力，2015)。 Berry认为，跨文化者的文化适应态度共4种，包括整合(既保留本土文化又重视与异文化群体的社会交往)、同化(只注重与异文化群体的人际关系，而不重视本土文化)、分离(只注重保留本土文化，而不重视与异文化群体的交往)和边缘化(既不保留本土文化，又不重视与异文化群体的接触)。与持有同化态度的跨文化者相比，持有整合态度的跨文化者具有较少的文化适应问题；持分离态度者文化适应水平较低；而具有同化和整合态度的个体具有最高的文化适应水平(陈慧，车宏生，朱敏，2003)。Benet-Martínez和Haritatos (2010)指出，双文化认同整合较好的跨文化者报告其文化适应压力较小，较少感受到被孤立与文化歧视。叶宝娟和方小婷(2017)的研究也表明：双文化认同整合负向预测少数民族预科生的文化适应压力。 3.1.2. 主动型人格 具有主动型人格特征的个体更具文化适应优势，主动型人格指个体不易受情境阻力约束而积极主动行动以适应外部环境的倾向。Bateman和Crant (1993)认为，具有主动型人格的个体相对而言不会受到情境力量的约束，能影响环境变化，同时会主动寻找机会并积极采取行动，直到适应外部环境为止。而不具备主动型人格特点的个体总是依赖他人的约束性力量做出改变，在适应环境方面更加被动，甚至是默默忍受文化适应不良带来的痛苦(王伟，雷雳，王兴超，2016)。此外，以往研究表明，异地就读少数民族学生的学习压力、文化适应压力较大，但其学习动机强、态度认真、自我反省意识高，这些主动型的人格特征增强了他们的学习动机，使他们更加刻苦学习(袁同凯&宵雪灵，2016)。因而，主动型人格的培养影响着民族生的文化适应。 3.2. 外部因素 3.2.1. 社会支持 社会支持指社会各方面给予个体的精神或物质帮助及支持系统。民族生的适应状况随着家长支持的增加而改善；善于交际的学生适应状况更好；学生与老师的互动也显著影响其文化适应(冉苒，2012)。Adelman (1988)认为，同伴提供的支持系统非常有效。除了信息，文化适应者还可从中获取情感支持和保护，帮助其调节消极情绪，增加心理安全感、自尊与归属感，减轻压力、无助感和疏远感(叶宝娟&方小婷，2017)。有研究表明，社会支持与文化适应呈显著正相关，社会支持部分地中介了歧视知觉对社会文化适应的负向预测效应(范兴华，方晓义，刘杨，蔺秀云，袁晓娇，2012)。此外，张长英，冉苒和许元丽(2010)以内地藏族初中生为研究对象发现，社会支持能缓解个体的交际压力与不满，从而间接提高其主观幸福感水平，对其文化适应具有重大意义。 3.2.2. 社区力量 Ogbu将与少数民族教育不公待遇或误解有关的因素及其对主流学校教育的态度称为社区力量，主要包括四个方面，即少数民族学生对学校的比较框架(如比较主流文化和本土文化的学校)、对学校教育功利价值的评估(如学校对学生的激励作用)、对教育关系的理解(如对学校及其教师的信任)以及对学校教育符号的信任(如教学课程、教课时的语言等是否会危及少数民族的文化与语言认同) (袁同凯，陈·巴特尔，2007)。若跨文化就读的少数民族学生认为，他们可以通过教育取得成功，便会努力克服文化差异造成的障碍；如果他们认为教育制度会剥夺他们的民族文化与认同，并在更广泛的生活中没有为其提供与主流群体平等的工作、学习与就业机会，他们就会有意识地对抗主流学校教育(冉苒，2012)。而种族划分意识、民族归属意识、民族认同意识的增强，会促使学生倾向于成立小团体、相互保护、行为方式相同，这有时会给学校管理带来困难和麻烦(严庆，2009)。因此，学校教育是否平等、能否引导民族生正确认识学校教育，对其文化适应至关重要。 3.2.3. 文化距离 文化距离即在不同的文化背景下，两种文化的特征及现象之间的差异程度，文化距离越大，表明跨文化者越难适应该文化(陈慧等，2003)。研究者将文化距离分为两种，其一是感知到的文化距离，是个体水平的，即个体感受到的文化差异评估；其二是文化距离，是在地区水平上，由文化价值评估地区间的文化差异。结合以往研究，在少数民族学生前往内地前，其感知的文化距离主要受文化距离影响，加之其对新环境的期望，心理距离适中；而当他们初触新环境，在与异文化中的人们互动后，民族生主要受感知的文化距离的影响，感知的文化距离水平越高，适应可能会越困难；但经过一段时间，学生逐渐了解当地人文，其感知的文化距离基本稳定，心理距离逐渐缩小，就更容易适应新的文化生活。
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user: 4. 异地就读少数民族学生文化适应的结果变量 4.1. 心理健康 少数民族学生是未来社会建设不可或缺的力量，必须重视他们在成长历程中遇到的种种问题，其中应包括其在跨文化求学中，由文化不适所导致的心理健康问题。心理健康指个体心理活动过程状态良好或正常。当两种文化接触时，变化不可避免，对周围的环境理解和适应要求个体调整自己，而正是调整的过程引发了个体的负性情绪。文化适应是影响学生心理健康的重要因素，Berry认为，生活在异文化背景会给文化适应者施加压力，导致困惑、焦虑、甚至抑郁。他将跨文化者的文化适应分为本土文化适应和主流文化适应。本土文化适应与个体的心理健康呈负相关，即跨文化者对本民族文化越肯定，越不容易出现心理问题(阿荣，2010)。当异地就读少数民族学生从本土文化进入到主流文化后，就不得不选择适合自己的文化适应策略，文化差异藩篱可能导致少数民族学生出现文化适应不良，甚至导致心理疾患的产生(白亮，2006)。 主观幸福感是心理健康的重要指标，与少数民族学生的生活与学习联系紧密，指个体对自我生活质量的整体主观评价，包括情感和认知两种主要成分(柴晓运，郭海英，林丹华，刘影，苏双，2018)。个体的文化适应与幸福感呈正相关，即跨文化者的文化适应越好，其幸福感越高(叶宝娟&方小婷，2017)。对少数民族学生而言，在适应异文化时，他们远离家乡和父母，面对生活习俗、气候特点、文化习俗、饮食习惯差异等所引起的不适，若他们文化适应不良，负性情绪积累，会导致个人幸福感的下降。 青少年在关键时期生理、心理独立，成年自我意识发展显著，不同层次的心理需求相继产生，需求得不到满足便会影响心理健康。挫折感是影响心理健康的重要因素，指当个体要求得不到满足，人际沟通受到阻滞，致使成就感、安全感荡然无存时，个体油然而生的一种消极情绪，对心理健康有着明显的消极作用。文化适应性越低，个体挫折感越高，文化适应能显著预测个体的挫折感。当少数民族学生能有意识地认知新文化和文化差异，并积极协调文化差异时，冲突、挫折感才能得以减少，从而使其更好地适应新的文化环境。 4.2. 学业倦怠 学业成绩对于学生是至关重要的，而学业倦怠则会严重影响青少年的学业成绩。学业倦怠是指个体对学业课程持消极态度，在学习重压下产生的身心疲劳与耗竭的状态。López， Ehly， García-Vásquez (2002)在研究拉美少数民族大学生的跨文化适应中发现，其学业成绩与文化适应和社会支持存在一定关系，个体在文化适应中持有整合与同化态度，其更有可能取得更好的学业成绩。跨文化者在文化适应中表现出的民族差异和学业成绩均受文化适应模式影响(Trickett & Birman， 2010)。少数民族学生的文化适应对其学习成绩具有重要影响，文化适应能正向预测学生的学业成绩，个体文化适应能力越强，其学业成绩越好。只有当个体文化适应良好时，才能静心学习，提高学业成绩。若少数民族学生在文化适应中遇到困难，难以适应，可能导致其学业倦怠，学习成绩下降。
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user: 5. 总结与展望 文化适应既与个体自身有关，也离不开环境的作用。回顾文献，我们将文化适应的前因变量分为内部因素和外部因素两方面(见图1)。 综合上述所提及的5个前因变量，我们在总结前人建议的基础上，针对性地提出以下解决策略，给予学生及学校等有效的建议，以促进异地就读少数民族学生的文化适应。 5.1. 学校应积极搭建少数民族文化与汉文化双向交流的平台 帮助异地就读少数民族学生更好地适应内地文化，不仅需要少数民族学生了解更多内地文化，帮助其更好地融入新群体，也需本地学生、老师积极主动了解边疆文化。文化适应是双向的，了解彼此的文化与生活习俗，才能更好地做到彼此尊重。学校可以为少数民族学生与本地班学生搭建文化交流平台，采取“混食混宿”制度，鼓励学生举办文化交流活动。给予少数民族学生竞争学生管理层职位的同等机会；学校各学生社团也要积极对少数民族学生开放，以增强其融入感与归属感。再者，学校要开展有关边疆文化讲座，向内地师生普及边疆少数民族生活习俗及文化，或以班级为单位，让少数民族走上讲台，开展有关民族文化的相关班会，以增强民族生的民族自信，也有利于消除本地班老师和学生对少数民族学生的偏见、误会与歧视，促进彼此相互包容与接纳，真正实现平等交流，逐步融化民族之间的交往隔阂。 图1. 文化适应的前因与后效 5.2. 学校和家长应给予学生足够的社会支持 异地就读少数民族学生具有区别于本地生的独特人格，学校应根据不同学生的特点因材施教，分阶段化培养，对学生反馈的意见予以重视，改善学生的伙食、住宿条件，减少民族生所感知到的文化距离；老师应多与民族学生互动，关注学生在生活和学习方面遇到的问题，注重学生多方面发展，了解少数民族学生的意愿，助其实现梦想；高年级的学生可以为低年级的学生分享生活学习经验，提供情感帮助，支持低年级学生宣泄消极情感；家长在民族生的文化社会适应中也扮演关键角色，父母应多与孩子交流，积极与学校沟通，并对其在文化适应中遇到的问题及时给予行之有效的建议。家长和学校齐心协力，必然对学生在学校的文化适应起到非常积极的作用。 5.3. 学生应积极提高自身的文化适应能力 提高异地就读少数民族学生的文化适应能力，关键在于自身的努力，应自发培养主动型人格。少数民族学生对文化适应的态度越积极，文化适应越可能成功地实践。建议少数民族学生前往内地前，预先通过网络、书籍、报纸或亲朋好友的信息等渠道了解内高班的政策、内地学校的环境以及内地文化，以使心理有所准备。一旦不适应异文化，应积极与家长、老师和同学沟通，共同克服困难。此外，民族生应积极与本地学生交流学习，踊跃参与校园文化活动。概言之，民族生在外界支持的基础上积极寻找文化适应的途径，则能更快地适应异地文化，更好地学习与生活。
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user: 摘 要 研究基于高斯图模型下的复杂网络结构，考虑惩罚项为The seamless-L 0 惩罚，提出了新的正则化模型。利用Minorize-Maximization算法，构造所提正则化模型的Minorization函数，再对该函数利用Maxdet算法求解模型。该模型同时进行模型选择和参数估计，并且估计结果具有稀疏性。数值模拟研究和基因调控网络的实例说明该模型有良好的参数估计和模型选择效果。 关键词 :复杂网络，正则化模型，Maxdet算法，模型选择 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 复杂网络是由数据庞大的节点及节点之间错综复杂的关系所构成的网络结构。复杂网络普遍存在于现实生活中，如社会关系网络 [ 1 ] ，交通运输网络，基因网络等。因此，对复杂网络的研究成为近年来的热点问题 [ 2 ] 。 本文基于高斯图 [ 3 ] 模型(Gaussian Graphical Model， GGM)对复杂网络结构进行研究。其数学模型如下，假设 X = ( X ( 1 ) ， ⋯ ， X ( p ) ) 服从p维正态分布 N p ( μ ， Σ ) ， μ 为均值， Σ 为协方差矩阵。利用 X 的样本 X 1 ， X 2 ， ⋯ ， X n 估计 A = Σ − 1 [ 3 ] 。当 a i j = 0 时，表示 X ( i ) 与 X ( j ) 条件独立。高斯图模型中，随机向量用无向图表示 G = V E [ 4 ] 。其中，V代表节点，每个节点分别对应随机向量的一个分量。 E 代表边，两个节点之间无边，当且仅当这两个节点对应的随机变量条件独立，即 a i j = 0 。因此，判断协方差矩阵的逆 A 中的每个元素是否为0即是判断网络的结构。 在高斯图模型中，标准的模型选择方法是Greedy stepwise。该方法下参数估计结果是基于被选择的模型 [ 5 ] 。在每一步中，边的选择或删除通常通过在某个水平 α 的假设检验来完成。这种方法的缺点是没有正确地考虑到多重比较。另一个缺点是该方法在计算上具有复杂性 [ 5 ] 。为了解决以上问题，Drton和Perlman [ 6 ] 提出产生保守同步的 1 − α 置信区间，并在每一步中利用这些置信区间进行模型选择。该方法的提出是基于对渐近性的考虑。Meinshausen和Buhlman [ 7 ] 为协方差选择提出具有较强计算能力的方法，可用于更庞大的高斯图。该方法为图中的每个节点进行领域选择，并结合选择结果来研究高斯浓度图模型的结构。Meinshausen和Buhlman说明了他们的方法对于稀疏高维图模型具有一致性。上述的这些方法，在模型选择和参数估计上都是分开的。并且，参数的估计是基于被选择的模型。Breiman [ 8 ] 也证明了这些方法在估计上具有不稳定性，即数据发生小的变动时，会导致估计结果有很大的不同。 本文提出的正则化模型在高斯图中可同时进行模型选择和参数估计，并使得估计结果具有稀疏性。正则子为The seamless-L 0 (SEL0) [ 9 ] 。该正则化模型对所要估计矩阵非对角线上的元素进行SEL0惩罚。该思想类似于SEL0惩罚在线性回归模型中的应用。本文使用MM算法和Maxdet算法求解该模型。最后，通过数值模拟和实例分析说明本文提出的正则化模型有良好的模型选择和参数估计效果。
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user: 2. 正则化模型 设 X = ( X ( 1 ) ， ⋯ ， X ( p ) ) 服从p维正态分布 N p ( μ ， Σ ) ， μ 为均值， 为协方差矩阵。设 A = ( a i j ) 1 ≤ i ， j ≤ p = Σ − 1 为协方差矩阵的逆。基于随机变量 X 样本观测值 X 1 ， X 2 ， ⋯ ， X n 的对数似然函数是 n 2 log | A | − 1 2 ∑ i = 1 n ( X i − μ ) ′ A ( X i − μ ) (1) 当不依赖于常数A和 μ 时，设 ( μ ， Σ ) 的最大似然估计为 ( X ¯ ， C ¯ ) 。其中 C = 1 n ∑ i = 1 n ( X i − X ¯ ) ′ ( X i − X ¯ ) 通常利用样本协方差矩阵 S = n C ¯ / ( n − 1 ) 进行协方差矩阵的估计。因此， A = Σ − 1 可利用 S − 1 或者 C ¯ − 1 进行估计。但是，当变量的维数很大时，矩阵 S − 1 稳定性差。并且，当 n ≥ p 时，矩阵 S − 1 是正定矩阵，矩阵中的元素不包含零项。所以，以此方法进行的估计结果是不具有稀疏性的图模型。 因此，通过引入L 1 正则子进行模型选择和参数估计。本文选择的L 1 正则子为SEL0惩罚，改惩罚形式是对L 0 惩罚的形式的模仿 [ 10 ] 。 但当变量维数很大时，该方法在计算上具有复杂性，并且具有不连续性和复杂性 [ 9 ] 。为解决上述问题，Dicker L.和Huang B.等提出SEL0惩罚。该惩罚形式为 p SEL0 ( β j ) = λ log ( 2 ) ( | β j | | β j | + τ + 1 ) (2) 其中， τ > 0 是调节参数，当 τ 很小时， p SEL0 ( β j ) ≈ λ I { β j ≠ 0 } ，并且，当 τ = 0.01 时，该方法呈现更好的效果。 因此，为了得到具备稀疏性的图模型结构，并更加准确的估计 A = Σ − 1 。本文结合The seamless-L 0 惩罚(SEL0)和 − log | A | + 1 n ∑ i = 1 n ( X i − μ ) ′ A ( X i − μ ) 寻找 ( μ ^ ， A ^ ) 的最大值。即 log | A | − 1 n ∑ i = 1 n ( X i − μ ) ′ A ( X i − μ ) st ∑ i ≠ j 1 log ( 2 ) log ( | a i j | | a i j | + γ + 1 ) ≤ λ (3) 其中， λ ≥ 0 是调节参数。 因为对观测值作中心化处理。所以 μ ^ = 0 。因此，(1)式可写为 log | A | − 1 n ∑ i = 1 n X ′ i A X i st ∑ i ≠ j 1 log ( 2 ) log ( | a i j | | a i j | + γ + 1 ) ≤ λ (4) 进一步地，我们可以将(2)式写为 log | A | − t r ( A C ¯ ) st ∑ i ≠ j 1 log ( 2 ) log ( | a i j | | a i j | + γ + 1 ) ≤ λ (5) 由于(3)式中的目标函数和可行区域都是凸的，因此，可以利用拉赫朗日形式将(3)式等价得写为 L ( A ) = log | A | − t r ( A C ¯ ) − λ ∑ i ≠ j 1 log ( 2 ) log ( | a i j | | a i j | + γ + 1 ) (6) 因此，最大化(4)式中的 L ( A ) ，即可得到图模型的协方差矩阵的逆的估计。
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user: 3. Maxdet算法与参数选择 本文利用Maxdet算法 [ 11 ] 求解目标函数(6)。但由于本文中目标函数 L ( A ) 的SEL0惩罚项是 log 和 L 1 惩罚函数的复合形式，因此，目标函数较难直接进行优化，需要利用Minorize-Maximization (MM) [ 12 ] 算法，构造 L ( A ) 的Minorization函数 H ( a | a n ) ，其中， a n 是MM算法的第n部估计，也是参数a的一个定值。该函数逼近于原目标函数 L ( A ) 且易于优化。因此，本节先构造出函数 H ( a | a n ) ，再通过对函数 H ( a | a n ) 利用Maxdet算法，得到逼近于 L ( A ) 的估计值。最后使用BIC方法进行参数估计。 首先构造 L ( A ) 的Minorization函数 H ( a | a n ) 。 若满足以下条件，则目标函数 L ( A ) 可用构造函数 H ( a | a n ) 代替。 c 1 .     L ( A ) ≥ H ( a | a n ) c 2 .     L ( A n ) = H ( a | a n ) 由于当 x > 0 ， − log ( 1 + x ) ≥ − x 故 λ log ( 2 ) ∑ i ≠ j log ( | a i j n | | a i j n | + γ + 1 ) − λ log ( 2 ) ∑ i ≠ j log ( | a i j | | a i j | + γ + 1 ) ≥ λ log ( 2 ) ∑ i ≠ j ( | a i j | | a i j | + γ + 1 | a i j n | | a i j n | + γ + 1 ) 不等式两边同时加上 log | A | − t r ( A C ¯ ) − λ log ( 2 ) ∑ i ≠ j log ( | a i j n | | a i j n | + γ + 1 ) 得 L ( A ) ≥ log | A | − t r ( A C ¯ ) − λ log ( 2 ) ( | a i j n | | a i j n | + γ + 1 ) − λ log ( 2 ) ∑ i ≠ j ( | a i j | | a i j | + γ + 1 | a i j n | | a i j n | + γ + 1 ) 令不等式右边为 H ( a | a n ) ，即 H ( a | a n ) = log | A | − t r ( A C ¯ ) − λ log ( 2 ) ( | a i j n | | a i j n | + γ + 1 ) − λ log ( 2 ) ∑ i ≠ j ( | a i j | | a i j | + γ + 1 | a i j n | | a i j n | + γ + 1 ) (7) 故 L ( A ) ≥ H ( a | a n ) ，条件 c 1 满足。 又因 H ( a n | a n ) = log | A | − t r ( A C ¯ ) − λ log ( 2 ) ( | a i j n | | a i j n | + γ + 1 ) − λ log ( 2 ) ∑ i ≠ j ( | a i j n | | a i j n | + γ + 1 | a i j n | | a i j n | + γ + 1 ) 即 H ( a n | a n ) = log | A | − t r ( A C ¯ ) − λ log ( 2 ) ( | a i j n | | a i j n | + γ + 1 ) 故 H ( a n | a n ) = L ( A ) ，条件 c 2 满足。 因此， L ( A ) ≥ H ( a | a n ) ，且 H ( a n | a n ) = L ( A ) 故 满足 c 1 ， c 2 两个条件。所以 L ( A ) 的Minorization函数为 H ( a | a n ) 。 下面利用Maxdet算法求解式(7)。Maxdet问题的形式如下： min x ∈ R m b ′ x − log | G ( x ) | 故对(7)式取负号，将其转化为求最小值问题。假设 a i j 的符号是已知的，设为 s i j 。根据Maxdet问题的形式，可将转化后的(5)式写成如下形式： min 2 ∑ i < j c i j a i j + ∑ i c i i a i i − log | ∑ i a i i I ( i ) + ∑ i < j c i j I ( i j ) | s t λ ′ − 2 ∑ i < j ( | a i j | | a i j | + γ + 1 ) s i j ≥ 0 ，   s i j a i j ≥ 0 (8) 其中， I ( i j ) 为第 ( i ， j ) 项为1，其余项为0的 n × n 的矩阵， I ( i ) 为第 ( i ， i ) 项为1，其余项为0的 n × n 的矩阵。 关于参数 λ 的选择，常用的方法是多重交叉验证法，但计算上更有效的替代方案是用于模型选择和估计的BIC准则。因此，本文选择如下BIC准则选择参数 λ [ 13 ] ： BIC ( λ ) = − log | A ( λ ) | + t r { A ( λ ) C ¯ } + log n n ∑ i ≠ j e ^ i j ( λ ) 其中，如果 a i j = 0 ，则 e i j = 0 ；其余情 e ^ i j = 1 。 下面式算法的具体步骤： 第一步：令 A ^ o l d = C ¯ − 1 并且对任意的 i ≠ j ， A ^ o l d = C ¯ − 1 i ≠ j s i j = s i g n { ( A ^ o l d ) i j } 。 第二步：令 A ^ n e w 在正定矩阵集上解决(6)式。 第三步：如果 A ^ n e w = A ^ o l d ，停止迭代并令 A ^ = A ^ n e w 。否则，对所有的 ( i ， j ) 设 A ^ n e w = A ^ o l d ，并且 s i j = − s i j ，所以 c ^ i j = 0 。然后返回第二步。 第四步：使用BIC准则选择 λ ，并输出相应的A的估计值。
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user: 4. 数值模拟 本文中的网络图模型由R语言huge包中的huge.generator函数生成，所生成的图形模式为随机模型。并且在此函数的输出结果中可得到该图形模式下随机生成的样本数据及其协方差矩阵。本文设置样本量为n = 200，维数p分别为15，30，50，100。分别比较本文提出的方法和Meinshausen & Buhlmann (mb)提出的方法在不同维数下参数估计和模型选择的情况。用KL损失量以及FPR (false positive rate)，TPR (true positive rate)作为评价正则化模型在参数估计和模型选择上优良性的标准。其中，KL损失量(KL loss)为 [ 14 ] ： KL = − log | A ^ | + t r ( A ^ Σ ^ ) − ( − log | Σ − 1 | + p ) FPR和TPR为： FPR = FP / ( FP + TN ) ； TPR = TP / ( TP + FN ) 。其中，TPR越大，FPR越小说明模拟效果越好。 模拟结果如下(表1~表4)。 Table 1 p = 1 model KL loss FPR TPR SEL0 0.22 0.116 0.875 mb 0.35 0.137 0.855 表1. p = 15 Table 2 p = 3 model KL loss FPR TPR SEL0 0.27 0.170 0.841 mb 0.40 0.193 0.824 表2. p = 30 Table 3 p = 5 model KL loss FPR TPR SEL0 0.32 0.208 0.852 mb 0.45 0.220 0.807 表3. p = 50 Table 4 p = 10 model KL loss FPR TPR SEL0 0.39 0.243 0.811 mb 0.53 0.254 0.738 表4. p = 100 模型选择的目标是在高维数据中挑选出更具代表性的变量。表数据结果表明，在不同维数下，SEL0方法相比于mb方法在模型选择和参数估计方面均是最优的。并且在p = 15时，SEL0方法下所得到的KL loss最小，FPR达到最小，TPR达到最大。随着维数的增加，虽然KL loss值和FPR值逐渐增大，TPR值逐渐减小，但总体来说，gSEL0方法仍有较好的模型选择和参数估计能力。故综合以上结果，本文提出的gSEL0方法有良好的模型选择和参数估计能力。
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user: 5. 实例分析 本文将提出的正则化模型应用到基因调控网络的数据中。数据来源于Faith等人的论文数据 [ 15 ] 。该数据包含两个对象。第一个对象是40行，153列的矩阵，该矩阵的行和列代表了Escherichaia coil (E. coil)细菌在40种不同实验下，153种基因的基因表达水平，基因表达的测量结果指示了153种基因在每个特定的实验干扰下的活动水平。该153种基因是转录因子，在基因调控关系中有重要作用。第二个对象是一个邻接矩阵，概括了生物学文献中发现的E. coil细菌的153种基因之间已经实际存在的调控关系。结果如图1所示。 下面通过统计软件，首先根据邻接矩阵统计出生物学文献中已经发现的153种基因之间实际存在的调控关系的个数；然后利用本文提出的正则化模型，统计出在该模型下得到的生物学文献中已发现的实际调控关系及生物学文献中未被发现的调控关系的总量。步骤和结果如下： 1) 对邻接矩阵中基因之间的实际调控关系的个数进行统计，所得结果如下： ## IGRAPH UN-153 209 ## attr: name (v/c) 结果表明：生物学文献中已经发现的基因之间的实际调控关系共209对。 2) 利用第一个数据对象中40行，153列的矩阵，根据本文提出的正则化模型，统计出在该模型下得到的生物学文献中已发现的实际调控关系及生物学文献中未被发现的调控关系的总量。所得结果如下： 图1. 153个基因之间实际存在的调控关系 IGRAPH 68d9b0b U-153 554-- 结果表明：根据本文提出的正则化模型共找到554对调控关系。 3) 最后统计在步骤2中利用本文提出的正则化模型得到的生物学文献中已发现的实际调控关系的个数。所得结果如下： ## IGRAPH UN-153 192-- 结果表明：通过本文提出的正则化模型在已发现的209对实际调控关系中共得到了192对调控关系。这一结果进一步说明了该正则化模型在实际应用中的优良性。
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user: 6. 结论 本文基于高斯图模型进行复杂网络结构的研究，根据SEL0惩罚在线性回归模型中应用的思想，将其应用到图模型的模型选择和参数估计中，提出了新的正则化模型。本文使用Minorize-Maximization (MM)算法和Madex算法求解该模型。数值模拟实验结果显示，本文提出的正则化模型相比于Meinshausen & Buhlmann (mb)方法，KL loss值和FPR值更小，TPR值更大。说明本文提出的正则化模型在参数估计和模型选择方面都有良好的效果。最后，将该模型应用到E. coil细菌基因调控关系的实际数据当中，结果表明，本文提出的正则化模型对基因之间实际存在的调控关系有较好的估计效果，说明该方法在应用中具有良好的适应性。
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user: 家庭教养方式与自我妨碍的关系
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user: 摘 要 自我妨碍主要就是指个体在面临相应挑战问题时，尤其是在面临不良处境时，为了最大程度上保护自身价值，进而采取的一种消极策略，并由此给个体的适应与发展造成消极影响。本研究从家庭教养方式和自我效能感两个方向入手，探讨它们和自我妨碍的关系。研究采用家庭教养方式量表、自我妨碍量表、自我效能感量表对北京市某大学350名大学生进行调查，针对父亲教养方式、母亲教养方式、自我妨碍以及自我效能感进行了统计分析。研究结果表明：1) 大学生存在较弱的自我妨碍。2) 父亲教养方式和母亲教养方式的各自三个维度中，关爱因子、鼓励自主因子均与自我妨碍存在显著负相关，控制因子均与自我妨碍存在显著正相关。3) 自我效能感与自我妨碍存在显著的负相关。4) 家庭教养方式对于自我妨碍存在预测作用，自我效能感在其中发挥中介作用。由此可见，家庭教养方式会通过自我效能感影响自我妨碍，应该在未来教育工作中予以重视。 关键词 :自我妨碍，家庭教养方式，自我效能感，中介作用 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 绪论 自我妨碍主要就是指个体在面临相应挑战问题时，尤其是在面临不良处境时，为了最大程度上保护自身价值，进而采取的一种消极策略。过去人们对于自我妨碍的研究多集中于学业水平上，并且多是研究中、小学生，相比较而言，对大学生的关注较少。其实，随着时代的发展，大学生面临的压力更多，除了学业压力外，更存在着升学考研、择业等压力，进而也就很可能导致其呈现出自我妨碍现象，并由此给个体的适应与发展造成消极影响。大学作为人生发展的关键阶段，其面临的压力更加需要予以高度关注，了解大学生的自我妨碍心理，并且探寻其影响机制，如此也就能够较好提供参考建议，指导大学生进行有效适应和调整。 基于此，本研究在前人研究的基础上，以北京市某大学学生为调查对象，详细分析了大学生在自我妨碍方面的表现，然后又选择了家庭教养方式和自我效能感两个影响因素，探索了两者对于自我妨碍的影响机制。结合以往相关理论以及研究结果，本研究还具体探讨了家庭教养方式以自我效能感为中介，对于自我妨碍的影响途径，希望能够在丰富以往研究成果的基础上，可以对于大学生的心态调整有所帮助，在理论和实践两个方面都表现出较强的积极作用。
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user: 3. 研究方法 3.1. 被试 本研究针对北京市某大学350名在校生进行量表的施测，250名被试在自习室随机选取，100名被试通过线上问卷星一对一发放。共回收问卷347份，回收率99.14%，剔除无效问卷17份，有效问卷330份，有效率94.29%。330份有效调查问卷中，男性有146名，占44.2%，女性为184名，占55.8%。 3.2. 研究工具 3.2.1. 自我妨碍量表 本研究所用自我妨碍量表由Rhodewalt编制，主要测量个体学业自我妨碍的一般趋势，以往研究结果表明该量表具备较为理想的信效度，内部一致性系数为0.72，重测信度为0.86，普适性较强。自我妨碍量表由25个项目(其中8个反向记分)组成，采用0~5的6级记分，从“完全不符合”到“完全符合”，得分越高表示自我妨碍水平越高。 3.2.2. 父母教养方式问卷 本研究所用父母教养方式问卷(Parental Bonding Instrument，PBI)由Parker等人(1979)年根据依恋理论编制。该父母教养方式问卷具有良好的信度，得分不会受到个体生活重大事件或者是抑郁水平的影响，其主要就是要求个体针对自身16岁以前父母的相关表现进行自陈式作答，从而反应父母对于个体的教养方式和类型。本问卷分为母亲版(PBI-M)和父亲版(PBI-F)，各有23个条目，父亲教养方式和母亲教养方式又都可以细分为关爱、鼓励自主和控制三个因子。本问卷采用李克特4点计分形式，“0”代表“非常不符合”，“1”代表“比较不符合”，“2”代表“比较符合”，“3”代表“非常符合”。 3.2.3. 自我效能量表 本研究针对个体自我效能感测量采用Jeruslem和Schwarzer于1981年编制的自我效能量表，该量表比较经典，信效度比较高，内部一致性系数达到了0.75。自我效能量表共有10道测题，分数越高说明自信心越高。 3.3. 中介效应检验程序 根据温忠麟，叶宝娟(2014)提出的中介效应检验程序，检验分为三步，分别为： 1) y = cx + e 1 ； 2) M = ax + e 2 ； 3) y = c′x + bM + e 3 3.4. 统计工具 问卷回收后对问卷进行整理，剔除无效问卷，利用spss24.0录入数据，并进行数据的整理与分析，主要涉及到了描述统计、t检验、相关分析以及回归分析。
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user: 4. 研究结果 4.1. 大学生自我妨碍状况 针对330名被试的自我妨碍结果进行描述统计，结果如下表1所示。 Table 1 Descriptive statistic 变量 N 最小值 最大值 平均数 标准差 母关爱 330 3.00 32.00 14.80 5.20 母鼓励自主 330 3.00 16.00 9.15 2.65 母控制 330 3.00 17.00 9.83 2.69 父关爱 330 5.00 27.00 15.31 4.49 父鼓励自主 330 1.00 16.00 9.08 2.73 父控制 330 3.00 17.00 10.23 2.74 自我妨碍 330 45.00 108.00 75.54 9.44 自我效能感 330 11.00 34.00 21.03 4.76 表1. 描述统计 由表1可以发现，大学生自我妨碍在个体间存在明显差异，总分最大值有的甚至达到了108。所有大学生自我妨碍的平均数为75.54 ± 9.44，具体到单个题目平均分为3.02 ± 0.38，在0~6分的计分模式下并不是特别突出，表明当前大学生自我妨碍现象不是特别严重。 4.2. 家庭教养方式与自我妨碍 对父亲教养方式、母亲教养方式的各三因子和自我妨碍进行相关分析，其结果如表2所示。 Table 2 Analysis of correlatio 母关爱 母鼓励自主 母控制 父关爱 父鼓励自主 父控制 自我妨碍 自我效能感 母关爱 1 0.01 −0.21 ** 0.04 −0.06 −0.29 ** −0.44 ** 0.67 ** 母鼓励自主 0.01 1 −0.35 ** 0.58 ** 0.42 ** −0.24 ** −0.13 * 0.23 ** 母控制 −0.21 ** −0.35 ** 1 −0.12 * −0.25 ** 0.58 ** 0.15 ** −0.22 ** 父关爱 0.04 0.58 ** −0.12 * 1 0.51 ** −0.31 ** −0.34 ** 0.45 ** 父鼓励自主 −0.06 0.42 ** −0.25 ** 0.51 ** 1 −0.34 ** −0.15 ** 0.18 ** 父控制 −0.29 ** −0.25 ** 0.58 ** −0.31 ** −0.34 ** 1 0.28 ** −0.38 ** 表2. 相关分析 注： * 表示P < 0.05， ** 表示在P < 0.01， *** 表示P < 0.001，下同。 从表2可以看出，1) 父亲教养方式三个维度中，关爱因子和鼓励自主因子和自我妨碍呈显著负相关，控制因子和自我妨碍呈显著正相关；2) 母亲教养方式三个维度中关爱因子和鼓励自主因子和自我妨碍呈显著负相关，控制因子和自我妨碍呈显著正相关。 4.3. 家庭教养方式与自我效能感 针对父母教养方式的各三因子与自我效能感进行相关分析，其结果如表2所示。 从表2可以看出：1) 父亲教养方式三个维度中，关爱因子和鼓励自主因子和效能感呈显著正相关，控制因子和自我效能感呈显著负相关；2) 母亲教养方式三个维度中关爱因子和鼓励自主因子和自我效能感呈显著正相关，控制因子和自我效能感呈显著负相关。 4.4. 自我效能感与自我妨碍 针对自我效能感和自我妨碍进行相关分析，结果表明两者存在显著负相关，相关系数为−0.68，在0.01水平上显著。 4.5. 自我效能感在父亲教养方式和自我妨碍之间的中介效应分析 本研究对自我效能感在父亲教养方式的三个维度与自我妨碍之间可能的中介效应进行检验。表3列出了自我效能的中介作用分析结果。 Table 3 Intermediary effects of self-efficacy testin 第一步：自我妨碍 第二步：自我效能感 第三步：自我妨碍 变量 B SE t B SE t B SE t 父关爱 −0.34 0.11 −6.47 *** 0.45 0.05 9.05 *** −0.04 0.10 −0.91 父鼓励自主 −0.15 0.19 −2.68 ** 0.18 0.10 3.30 *** −0.03 0.14 −0.63 父控制 0.28 0.18 5.30 *** −0.38 0.09 −7.43 *** 0.03 0.15 0.62 母关爱 −0.44 0.09 −8.84 *** 0.67 0.04 16.26 *** 0.03 0.10 0.48 母鼓励自主 −0.13 0.20 −2.44 * 0.23 0.10 4.26 *** 0.02 0.15 0.56 母控制 0.15 0.19 2.78 ** −0.22 0.10 −3.99 *** 0.01 0.15 0.14 表3. 自我效能感的中介效应检验 在第一步回归分析中，父亲关爱、鼓励自主以及控制因子的c值均显著，表明父亲各因子对于自我妨碍均存在影响，但是在第三步回归分析中，加入自我效能感变量后，父亲关爱、鼓励自主以及控制因子的c，值出现变化，且t不显著，说明父亲教养方式通过自我效能完全中介作用影响自我妨碍。 4.6. 自我效能感在母亲教养方式和自我妨碍之间的中介效应分析 根据温忠麟提出的中介效应检验程序，对自我效能感在母亲教养方式的三个维度与自我妨碍之间可能的中介效应进行检验。表3列出了自我效能的中介作用分析结果。 在第一步回归分析中，母亲关爱、鼓励自主以及控制因子的c值均显著，表明母亲各因子对于自我妨碍均存在影响，但是在第三步回归分析中，加入自我效能感变量后，母亲关爱、鼓励自主以及控制因子的c，值出现变化，且t不显著，说明母亲教养方式通过自我效能感完全中介作用影响自我妨碍。