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user: 3. 结果 3.1. 描述统计 对各量表的数据进行描述统计，其均值、标准差、分数范围以及内部一致性如下表1所示。各量表的内部一致性良好，部分维度内部一致性系数较小，可能是由于题目较少导致的。各个量表均有足够的变异，不存在天花板效应或地板效应。按照张斌等人的研究[ 16 ]，49分及以下即被划分为夜晚型，而本研究中MEQ总分的均值已低至49.41分，MEQ分数总体来说非常偏向夜晚型。一般来说夜晚型多见于青年人，清晨型多见于儿童和老人  (Koskenvuo et al.， 2007) ，这与前人的研究是一致的。 3.2. 年级和自我调节对时型的回归预测 表2给出了各量表分数与人口学变量的相关矩阵。各量表分数之前均存在显著的相关，其中MEQ总分分别与PS总分(r = −0.39， p < 0.01)和GHQ-12总分(r = −0.22， p < 0.01)呈显著的负相关，与SCS总分(r = 0.44， p < 0.01)及其各分量表分数(r = 0.18~0.53， p < 0.01)呈显著的正相关；GHQ-12总分分别与MEQ总分(r = −0.22， p < 0.01)、SCS总分(r = −0.50， p < 0.01)及其各分量表分数(r = −0.39~−0.26， p < 0.01)呈显著的负相关，与PS总分(r = 0.40， p < 0.01)呈显著的正相关。而人口学变量中仅年级与MEQ总分呈显著的负相关(r = −0.17， p < 0.01)。年龄与MEQ总分的相关不显著，可能是因为样本均为在校大学生，年龄过于集中。 如上文所述，MEQ总分分别与PS总分、SCS总分和年级的相关均显著，为了进一步探究这些变量之间的关系，我们以MEQ总分为因变量，PS总分、SCS总分和年级为自变量进行多元回归分析，结果如表3所示。R 2 = 0.24，调整后的R 2 = 0.23，其中PS总分、SCS总分以及年级对MEQ总分的预测作用均达到显著。 因为SCS总分的预测作用显著，为了进一步探究SCS中具体哪些因子对MEQ总分有影响，进一步 Table 1 Descriptive statistics of MEQ， PS， GHQ-12 and SC 量表名称 M SD 实际的分数范围 可能的分数范围 内部一致性系数 MEQ总分 49.41 8.07 16~72 16~86 0.72 PS总分 42.12 6.49 20~63 16~64 0.87 GHQ-12总分 25.73 5.00 12~41 12~48 0.82 SCS总分 55.97 8.74 24~87 19~95 0.82 SCS-冲动控制 18.33 4.27 6~30 6~30 0.81 SCS-健康习惯 8.23 2.26 3~14 3~15 0.65 SCS-抵御诱惑 11.90 2.13 6~20 4~20 0.50 SCS-专注工作 8.72 1.65 3~13 3~15 0.29 SCS-节制娱乐 8.79 2.16 3~14 3~15 0.34 表1. MEQ，PS，GHQ-12和SCS量表的描述统计 Table 2 Correlation matrix of Scales and demographic variable MEQ 总分 PS 总分 GHQ-12 总分 SCS 总分 SCS-冲动控制 SCS-健康习惯 SCS-抵御诱惑 SCS-专注工作 SCS-节制娱乐 PS 总分 −0.39 ** GHQ-12总分 −0.22 ** 0.40 ** SCS总分 0.44 ** −0.62 ** −0.50 ** SCS-冲动控制 0.18 ** −0.31 ** −0.39 ** 0.78 ** SCS-健康习惯 0.53 ** −0.60 ** −0.32 ** 0.69 ** 0.32 ** SCS-抵御诱惑 0.31 ** −0.50 ** −0.37 ** 0.60 ** 0.21 ** 0.36 ** SCS-专注工作 0.25 ** −0.51 ** −0.37 ** 0.61 ** 0.26 ** 0.42 ** 0.42 ** SCS-节制娱乐 0.38 ** −0.39 ** −0.26 ** 0.73 ** 0.45 ** 0.43 ** 0.34 ** 0.34 ** 年级 −0.17 ** 0.11 −0.01 −0.01 0.04 −0.06 −0.07 0.01 −3.00 × 10 −3 表2. 各量表与人口学变量的相关矩阵 注： ** 表示p < 0.01 Table 3 Regression analysis of MEQ， PS， SCS and grade B SE β t 常量 44.68 6.09 7.34 ** PS总分 −0.22 0.08 −0.18 −2.70 ** SCS总分 0.30 0.06 0.33 5.02 ** 年级 −1.21 0.42 −0.15 −2.89 ** 表3. MEQ总分对PS总分、SCS总分和年级的回归分析 注： ** 表示p < 0.01；R 2 = 0.24，调整后的R 2 = 0.23 使用SCS各分量表分数替代SCS总分作为自变量再次进行多元回归分析，结果表4所示。R 2 = 0.34，调整后的R 2 = 0.32，解释力较之前有所提升。其中仅年级与SCS的分量表健康习惯和节制娱乐对MEQ总分的预测作用显著，PS总分与分量表冲动控制、抵御诱惑和专注工作的预测作用不显著。 3.3. 心理健康、自我调节对时型的中介效应检验 由上文表2可知，本研究所考察的3个变量间的相关均达到显著水平，可以进一步进行中介效应的检验。依据温忠麟和叶宝娟总结的中介效应分析方法  (温忠麟，叶宝娟，2014) ，接下来运用偏差矫正的百分位Bootstrap法进行中介效应的检验。 本研究分别使用了SCS量表和PS量表来测量被试的自我调节能力，由表2可知，SCS量表总分与PS量表总分呈显著的负相关，即自我控制水平越高的被试，越不容易出现拖延的情况，为了将两个量表整合成一个中介变量，本研究使用SCS量表总分除以PS量表总分，构造一个自我调节系数。该系数的均值为1.39，SD为0.43。 首先，考察自我调节系数与MEQ总分和GHQ-12总分之间的相关关系(见表5)。各相关均达到显著，可以进行进一步的分析。 进一步采用偏差矫正的百分位Bootstrap法进行中介效应检验，中介模型如图1所示。Bootstrap抽样5000次后，结果显示，自我调节系数在GHQ-12总分和MEQ总分之间的中介效应的95%置信区间为[−0.48，−0.23]，不包含0，所以中介效应显著，中介效应量为−0.35。控制了中介变量自我调节系数后，GHQ-12总分对MEQ总分的预测作用不显著(t = 0.02，P > 0.05，95%置信区间为[−0.19，0.19]，包含0)。所以，自我调节系数在GHQ-12总分和MEQ总分之间存在一个显著的完全中介效应。 Table 4 Regression analysis of MEQ， PS， grades and subscales of SC B SE β t 常量 36.00 6.50 5.54 ** PS总分 −0.07 0.08 −0.05 −0.77 SCS-冲动控制 −0.12 0.10 −0.06 −1.14 SCS-健康习惯 1.44 0.22 0.40 6.41 ** SCS-抵御诱惑 0.35 0.22 0.09 1.62 SCS-专注工作 −0.18 0.28 −0.04 −0.64 SCS-节制娱乐 0.73 0.22 0.20 3.33 ** 年级 −1.08 0.40 −0.13 −2.74 ** 表4. MEQ总分对PS总分、SCS各分量表分数和年级的回归分析 注： ** 表示p < 0.01；R 2 = 0.34，调整后的R 2 = 0.32 Table 5 Correlation matrix of MEQ， GHQ-12 and self-regulation coefficien MEQ总分 GHQ-12总分 GHQ-12总分 −0.22 ** 自我调节系数 0.45 ** −0.48 ** 表5. MEQ总分、GHQ-12总分和自我调节系数的相关矩阵 注： ** 表示p < 0.01 图1. 自我调节在心理健康与时型间的中介效应示意图