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user: 3. 结果 3.1. 描述性统计 如图1所示，对HCP数据库中所有970名被试的噩梦报告频率进行描述性分析可见，上月未有噩梦，周均少于一次，每周一或两次，每周至少三次的人群依次占比：69.7%，24.6%，4.2%，1.4%。如表1所示，在性别上(删除一名性别认知不明的被试)的独立样本t检验显示男女之间在噩梦频率上差异显著。在不同的年龄段之间进行One-Way ANOVA方差分析，结果显示年龄主效应显著(表2)，事后的两两比较表明差异主要是存在于22~25的人群与26~35岁的人群之间，见表3。 图1. 原始数据中噩梦的报告频率(n = 970) Table 1 The gender difference in the frequency of the nightmare repor 男(n = 427) 女 (n = 542) t 噩梦报告频率 .34 ± .62 .40 ± .65 1.325 * 表1. 噩梦的报告频率在性别上的差异 * p < .05; ** p < .001. Table 2 The difference of four age groups in the frequency of the nightmare repor 22 - 25 (n = 197) 26 - 30 (n = 426) 31 - 35 (n = 340) 36+ (n = 7) F 噩梦报告频率 .49 ± 79 .36 ± .60 .33 ± .58 .29 ± .49 2.77 * 表2. 噩梦的报告频率在四个年龄段(岁)上的差异 * p < .05; ** p < .001. Table 3 The LSD of the difference of four age groups in the frequency of the nightmare repor 年龄段 22~25 26~30 31~35 26~30 .019 * 31~35 .006 * .520 36+ .410 .762 .857 表3. 噩梦报告频率在年龄段(岁)上差异的事后检验p值表(LSD) * p <.05; ** p <.001， (2-tailed). 3.2. 分析结果 基于匹配过后的56名被试，我们进行了针对情感网络失调模型的验证分析。首先对由一阶潜变量构成的二阶潜变量主观幸福感，和负性情绪进行信度和效度的检验，见表4。由于两者各自由三个子维度构成，只进行了效标效度的检验，通过计算各自三个项目的总分，再与子维度进行相关分析，可以看出，两者都只与自己的子维度呈现高相关。而信度检验的克隆巴赫系数都大于0.7，说明两者的信度都得到保证。 为方便之后的分析，同时更好的综合体现主观幸福感和负性情绪两个指标的水平，我们分别对两种进行了主成分分析降维。由表5可知KMO指数都大于0.7，适合进行因子分析，其巴特利特球度检验统计量的观测值相应的概率都p值接近0，小于显著性水平(取0.05)。由图2可知两者主成分分析的结果都 图2. 两类心理健康相关变量的主成分分析图 Table 4 The related validity and validity analysis of two mental health related Second order latent variable (n = 964 测量结构 皮尔逊相关系数 克隆巴赫alpha系数 主观幸福感总分 负性情绪总分 主观幸福感 生活满意度 .866 ** −.457 ** .792 自我价值感 .842 ** −.381 ** 正面情绪 .813 ** −.499 ** 负性情绪 恐惧情绪 −.391 ** .874 ** .858 愤怒情绪 −.439 ** .876 ** 悲伤情绪 −.569 ** .899 ** 表4. 两类心理健康相关的二阶潜变量的关联效度与信度分析(n = 964) * p < .05; ** p < .001， (2-tailed). Table 5 The principal component factor analysis of two mental health related variabl 成分得分系数 KMO 近似卡方(df = 3) 特征值 累计解释方差 主观幸福感 生活满意度 .865 .717 76.99 ** 2.352 78.40% 自我价值感 .876 正向情绪 .914 负性情绪 恐惧情绪 .897 .709 86.75 ** 2.397 79.11% 愤怒情绪 .856 悲伤情绪 .927 表5. 两类心理健康相关的因变量的主成分因子分析 * p < .05; ** p < .001， (2-tailed). 显示只有一个成分的特征值大于1，符合我们的预期。分别能够解释的总方差变异为78.4%和79.11%，属于可接受范围。并分别将降维后的得分保存为以主观幸福感和负性情绪命名的两个新变量。 之后对压力感和两个心理健康相关的新变量以及各自底下的子变量在不同噩梦频率上做方差分析，见表6。结果表明除了正向情绪仅到达边缘显著F(3 52) = 2.4，p = 0.078，其他各个因变量都达到了显著水平，说明了噩梦频率在其的主效应存在。分别对主要关注的压力感，主观幸福感和负性情感进行事后分析，结果表明差异主要存在于噩梦频率为每周大于三次组和其他组之间，但在负性情绪的结果中，我们发现每周一或两次组也和其他更少频率的组别存在显著差异，见表7。 Table 6 The different of pressure and mental health related variable in different nightmare report frequenc 压力感 主观 幸福感(Z) 生活满意度 自我价值感 正向情绪 负性情绪(Z) 恐惧情绪 愤怒情绪 悲伤情绪 上月 未有噩梦 49.43 ± 9.06 .54 ± 1.02 52.21 ± 6.34 55.21 ± 10.35 51.64 ± 9.82 −.52 ± .57 51.57 ± 6.44 47.43 ± 7.04 48.07 ± 6.04 周均 少于一次 49.36 ± 4.47 .18 ± .61 53.93 ± 5.18 47.79 ± 7.70 48.71 ± 4.32 −.48 ± .62 51.79 ± 6.46 48.93 ± 4.81 47.50 ± 6.02 每周 一或两次 53.37 ± 9.82 −.02 ± .77 48.79 ± 8.79 49.79 ± 5.21 47.00 ± 7.82 .16 ± .60 56.57 ± 6.94 55.36 ± 9.14 53.00 ± 6.91 每周 至少三次 61.93 ± 11.86 −.69 ± 1.17 42.57 ± 10.41 44.21 ± 8.25 42.71 ± 12.20 .84 ± 1.35 62.21 ± 12.64 61.93 ± 12.03 58.64 ± 12.73 F(3 52) 5.769 4.471 5.576 4.523 2.400 8.701 4.837 8.205 5.331 P .002 .007 .002 .007 .078 .000 .005 .000 .003 表6. 压力感与心理健康相关变量在不同噩梦的报告频率的差异 Table 7 The LSD of the different of pressure， subjective well-being and negative emotion in different nightmare report frequenc 压力感 主观幸福感(Z) 负性情绪(Z) 上月 未有噩梦 周均 少于一次 每周 一或两次 上月 未有噩梦 周均 少于一次 每周 一或两次 上月 未有噩梦 周均 少于一次 每周 一或两次 周均 少于一次 .984 .298 .908 每周 一或两次 .239 .231 .110 .567 .039 .050 每周 至少三次 .001 .001 .020 .001 .015 .058 .000 .000 .037 表7. 压力感，主观幸福感和负面情绪在噩梦频率上的差异的事后检验p值表(LSD) 除了神经质人格外，作为另外一个我们感兴趣的需要构建的，用来反映情感困扰的指标是负性情绪的敏感性。所以我们对宾夕法尼亚大学情绪识别测中的对愤怒，恐惧，悲伤三种情绪面孔的行为成绩进行相似的主成分降维分析(分别在被试水平各种减去了被试对中性面孔识别的成绩)。其KMO指数和巴特利特球度检验都负荷标准，同样只提取出一个主成分。存储为新变量负性情绪敏感性。之后我们进行了为验证模型所选取的四类变量间以及与噩梦频率的相关分析，如表8，结果显示除了负性情感敏感性和其他四个变量间不存在相关关系，其他变量间都存在一定的相关关系(涉及噩梦频率的相关分析使用斯皮尔曼等级相关，其余为皮尔逊相关)。 之后我们结合引言中提出的理论模型，分别针对因变量主观幸福感和负性情绪(心理健康)，自变量噩梦频率以及调节变量神经质人格和负性情绪敏感性(情感困扰)进行了多元回归方程分析，见表9。主要的结果是，只有神经质人格和的噩梦频率的交互项能显著地预测因变量负性情绪。其β值为0.22，使得R 2 显著增加0.045，并使得噩梦频率对负性情绪失去预测能力。对回归结果的解读请看讨论部分。最后我们用AMOS 20.0软件进行了结构方程的验证分析，可见图3，其拟合优度可见表10，其中X 2 /df = 1.38，p = .23 > .05，说明该模型与默认的最优模型没有差异，同时拟合优度(goodness-of-fit)指标中CFI，TLI均.90，而RMSEA大于.05，说明该模型具有很好的拟合度。 Table 8 The correlation coefficient of the prime variable 主观幸福感 负性情绪 神经质人格 负性情绪敏感性 噩梦频率 −.402 ** .532 ** .597 ** .005 主观幸福感 −.658 ** −.530 ** −.125 负性情绪 .677 ** .033 神经质人格 −.156 表8. 主要关注变量间的相关系数表 * p < .05; ** p < .001， (2-tailed). Table 9 The regression equation test of two dependent variables and two regulated variable 因变量 模型 R 2 调整R 2 F ΔF β t VIF 主观幸福感 噩梦频率 .194 .179 12.99 ** 12.99 ** −.44 −3.60 ** 1.00 主观幸福感 噩梦频率 .305 .279 11.64 ** 8.48 * −.19 −1.37 1.54 神经质人格 −.41 −2.91 * 1.54 主观幸福感 噩梦频率 .306 .265 7.63 ** .03 −.19 −1.36 1.54 神经质人格 −.41 −2.82 * 1.58 噩梦频率 * 神经质人格 −.02 −.16 1.05 主观幸福感 噩梦频率 .212 .182 7.11 * 1.19 −.44 −3.63 ** 1.00 负性情绪敏感性 −.13 −1.09 1.00 主观幸福感 噩梦频率 .212 .167 4.67 * .06 −.45 −3.58 ** 1.03 负性情绪敏感性、 −.13 −1.07 1.00 噩梦频率 * 负性情绪敏感性 −.03 −.23 1.03 负性情绪 噩梦频率 .287 .274 21.71 ** 21.71 ** .54 4.66 ** 1.00 负性情绪 噩梦频率 .486 .467 25.06 ** 20.55 ** .21 1.69 1.54 神经质人格 .55 4.53 ** 1，54 负性情绪 噩梦频率 .531 .504 19.61 ** 4.96 * .20 1.72 1.54 神经质人格 .51 4.27 ** 1.58 噩梦频率 * 神经质人格 .22 2.23 * 1.05 负性情绪 噩梦频率 .289 .262 10.75 ** .14 .54 4.63 ** 1.00 负性情绪敏感性 .04 .37 1.00 负性情绪 噩梦频率 .289 .248 7.04 ** .02 .53 4.49 ** 1.03 负性情绪敏感性 .04 .37 1.00 噩梦频率 * 负性情绪敏感性 −.02 −.13 1.03 表9. 两类因变量与两类调节变量的回归方程检验 * p < .05; ** p < .001， (2-tailed). Table 1 0 The fitting optimization parameters of the structural equation in Figure X 2 df X 2 /df P CFI TLI RMSEA 6.89 5 1.38 .23 .98 .95 .05 表10. 图3中结构方程的拟合优度参数表 图3. 神经质人格以及其与噩梦频率的交互相对负性情绪的结构方程路径