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user: 3. 实验2：基于单维占优模型的未来时间洞察力与跨期选择的关系 3.1. 研究方法 3.1.1. 被试 大学本科生53名，其中女生45名，平均年龄19.81 ± 1.36岁。高洞察力组27名，平均得27.11分(SD = 2.50)；低洞察力组26名，平均得50.73分(SD = 2.95)。 3.1.2. 实验设计 2 (未来时间洞察力：高、低) × 5 (延迟时间：1个月、3个月、6个月、9个月、12个月) × 2 (决策情境：收益、损失)混合实验设计。未来时间洞察力为组间变量，延迟时间、决策情境为组内变量，因变量为选择偏好。 3.1.3. 实验材料与程序 《一般未来时间洞察力量表》同实验1。 为了解被试在决策过程中如何进行权衡，采用江程铭等(2016)使用的直观模拟天平任务，通过天平直观地考察被试如何比较延迟维度差异与金钱维度差异的相对大小。天平向左倾斜代表认为延迟维度差异大于金钱维度差异；天平向右倾斜则表示认为金钱维度差异更大；水平表示差异相似。天平向不同方向倾斜的程度代表了两者差异的相对大小，7点计分，分数越大表示认为金钱维度上的差异越大；分数越小表示认为延迟维度上的差异越大。 维度间差异比较(直观模拟天平)，如图1所示： 图1. 维度间差异比较(直观模拟天平)示意图 3.1.4. 实验程序 为提高实验的生态学效度，实验2的跨期选择任务给被试呈现一个具体的生活情境(马文娟等，2012)，实验程序如下： 假设你找到了一份社会实践工作，结果可能面临赚钱(赔钱)，现在该公司推出了两种领取报酬(支付赔偿)的方案，屏幕中会同时出现两个选项，一侧是立即领取(赔偿)但数额较小的选项，另一侧是等待一段时间后领取(延迟一段时间后赔偿)但数额较大的选项，例如，“今天获得500元”和“3个月后获得750元”。请选择最符合自己想法的选项，选择左侧的选项按“F”键，选择右侧的选项按“J”键。 完成选择后进入直观模拟天平任务，要求被试对刚才备选的两个选项进行维度间差异比较。由于被试需要连续完成跨期选择和维度间差异比较，为避免出现共同方法偏差问题，二者采用不同的计分方式，跨期选择任务为2点计分，直观模拟天平任务为7点计分。被试先完成8个trial的练习并熟悉实验任务和要求后进入正式实验，对正式实验中所有trial呈现顺序进行随机化处理。 3.2. 实验结果与讨论 3.2.1. 收益情境的跨期选择偏好 在收益情境下，在5种延迟条件下高、低未来时间洞察力被试选择SS和LL人数的描述性统计见表2。 Table 2 The frequency of choosing different options under 5 kinds of delay time of the gain situatio 1个月 3个月 6个月 9个月 12个月 SS LL SS LL SS LL SS LL SS LL 高洞察力 1 26 7 20 14 13 15 12 18 9 低洞察力 10 16 19 7 23 3 25 1 26 0 表2. 收益情境5种延迟时间下选择不同选项的频数 卡方检验显示差异显著：χ 2 = 9.729，p = .002，效应量phi = .428；χ 2 = 11.783，p = .001，效应量phi = .472；χ 2 = 8.423，p = .004，效应量phi = .399；χ 2 = 11.793，p = .001，效应量phi = .472；χ 2 = 10.439，p = .001，效应量phi = .444。说明5种延迟时间下，高洞察力被试均更偏好LL，并且随着延迟时间增加，高、低洞察力被试都表现出更倾向于选择SS的趋势。 采用方杰，温忠麟和张敏强(2017)开发的类别变量的中介效应分析方法，通过R统计软件对收益情境下的5种延迟时间条件分别进行Logistic回归分析及中介效应分析。自变量(X)为未来时间洞察力，中介变量(M)为维度间差异比较，因变量(Y)为选择偏好，0表示选择SS，1表示选择LL，因变量为二分类别变量，如图2所示。 图2. 中介效应示意图 延迟时间为1个月时，第一，做因变量为M，自变量为X的线性回归，得到a = .839，SE(a) = .377，Z a = 2.225。第二，做因变量Y对自变量X和M的Logistic回归，得到b = .687，SE(b) = .295，Z b = 2.332。第三，由R软件的RMediation软件包使用乘积分布法检验得到Z a × Z b 的95%的置信区间(CI)是[.066，1.269]，不包含0，因此，维度间差异比较对未来时间洞察力与选择偏好关系的部分中介效应显著，效应值为20.67%。 延迟时间为3个月时，方法同上。做因变量为M，自变量为X的线性回归，得到a = 1.586，SE(a) = .354，Z a = 4.480。做因变量Y对自变量X和M的Logistic回归，得到b = .875，SE(b) = .306，Z b = 2.866；c’ = 1.092，p = .139。乘积分布法检验得到Z a × Z b 的95%的置信区间(CI)是[.517，2.426]，不包含0，因此，维度间差异比较对未来时间洞察力与选择偏好关系的中介效应显著，且由于路径系数c’不显著，为完全中介效应。 延迟时间为6个月时，做因变量为M，自变量为X的线性回归，得到a = .631，p = .123，即路径系数a不显著。因此，维度间差异比较对未来时间洞察力与选择偏好关系的中介效应不显著。 延迟时间为9个月时，做因变量为M，自变量为X的线性回归，得到a = .724，SE(a) = .345，Z a = 2.099。做因变量Y对自变量X和M的Logistic回归，得到b = .877，SE(b) = .333，Z b = 2.633。乘积分布法检验得到Z a × Z b 的95%的置信区间(CI)是[.080，1.376]，不包含0，因此，维度间差异比较对未来时间洞察力与选择偏好关系的部分中介效应显著，效应值为21.19%。 延迟时间为12个月时，做因变量为M，自变量为X的线性回归，得到a = .913，SE(a) = .441，Z a = 2.070。做因变量Y对自变量X和M的Logistic回归，得到b = 1.443，SE(b) = .533，Z b = 2.707；c’ = 21.501，p = .994。乘积分布法检验得到Z a × Z b 的95%的置信区间(CI)是[.167，2.848]，不包含0，因此，维度间差异比较对未来时间洞察力与选择偏好关系的中介效应显著，且由于路径系数c’不显著，为完全中介效应。 这表明在收益情境下，延迟时间为1个月、3个月、9个月、12个月时，维度间差异比较在未来时间洞察力与跨期选择偏好之间存在着较强的中介效应。 3.2.2. 损失情境的跨期选择偏好 对损失情境下，高、低未来时间洞察力被试在5种延迟条件下选择SS和LL人数进行描述性统计，结果见表3。 Table 3 The frequency of choosing different options under 5 kinds of delay time of the loss situatio 1个月 3个月 6个月 9个月 12个月 SS LL SS LL SS LL SS LL SS LL 高洞察力 18 9 22 5 19 8 23 4 19 8 低洞察力 17 9 19 7 21 5 19 7 18 8 表3. 损失情境5种延迟时间下选择不同选项的频数 卡方检验结果均不显著：χ 2 = .010，p > .05；χ 2 = .534，p > .05；χ 2 = .774，p > .05；χ 2 = 1.181，p > .05；χ 2 = .008，p > .05，说明在5种延迟时间下，高、低洞察力被试在跨期选择偏好上没有差异。 以被试在损失情境的5种延迟时间下的跨期选择偏好为因变量，未来时间洞察力为自变量，维度间差异比较为中介变量使用R统计软件进行Logistic回归分析及中介效应分析。延迟时间为1个月时，得到b = .134，p = .496；延迟时间为3个月时，得到b = .305，p = .187；延迟时间为6个月时，得到b = .249，p = .235；延迟时间为9个月时，得到b = −0.025，p = .896；延迟时间为12个月时，得到b = .065，p = .677。路径系数b均不显著，故不存在中介效应。 可见，与收益情境不同，在损失情境的5种延迟时间条件下，维度间差异比较对未来时间洞察力与选择偏好关系的中介效应均不显著。说明以未来时间洞察力水平和维度间差异比较分数来推断个体在损失情境中的跨期选择偏好不具有预测意义。