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user: 3. 结果 3.1. 模型检验的准备 3.1.1. 疫情压力、神经质、应对方式和抑郁的人口学变量差异分析 经独立样本t检验发现：在性别上，男女大学毕业生在各个变量上都存在显著性差异，且女生在所有变量上的得分都显著高于男生(详见表1)。在是否独生上，非独生与独生学生在疫情压力和消极应对两个因子上存在显著的差异。具体而言，非独生学生新冠疫情压力感知高于独生学生，非独生学生消极应对分数低于独生学生(详见表2)。在是否有留守经历上，有留守经历的学生在新冠疫情压力感知、神经质和抑郁三个因子上的得分显著高于没有留守经历的学生(详见表3)。 Table 1 The gender differences of variable 女(n = 2201) 男(n = 1197) t p M SD M SD 疫情压力 8.53 2.884 8.09 3.08 4.08 <0.001 神经质 24.78 6.80 22.19 7.15 10.27 0.000 积极应对 2.22 0.56 2.06 0.65 7.08 <0.001 消极应对 1.23 0.55 1.17 0.61 2.65 0.008 抑郁 45.58 10.36 44.77 11.08 2.08 0.037 表1. 变量的性别差异研究 Table 2 The difference of variables in whether the only child or n 否(n = 2461) 是(n = 937) t p M SD M SD 疫情压力 8.53 2.96 7.98 2.95 4.83 <0.001 神经质 23.79 7.029 24.06 7.04 −0.98 0.328 积极应对 2.17 0.59 2.15 0.60 1.02 0.309 消极应对 1.20 0.56 1.25 0.60 −2.52 0.012 抑郁 45.30 10.54 45.27 10.84 0.07 0.946 表2. 变量在是否独生上的差异研究 Table 3 The difference of variables in whether there was left behind experienc 否(n = 2629) 是(n = 769) t p M SD M SD 疫情压力 8.20 2.95 8.99 2.92 −6.58 <0.001 神经质 23.66 7.05 24.57 6.94 −3.17 0.002 积极应对 2.16 0.60 2.18 0.59 −1.00 0.316 消极应对 1.21 0.58 1.21 0.55 0.21 0.831 抑郁 45.01 10.73 46.25 10.19 −2.94 0.003 表3. 变量在是否留守上的差异研究 3.1.2. 疫情压力、神经质、应对方式和抑郁的相关分析 经Pearson相关分析发现，抑郁与疫情压力、神经质和消极应对方式存在正相关，与积极应对存在显著的负相关，即疫情压力、神经质和消极应对分数越高则抑郁分数越高，而积极应对分数越高则抑郁分数越低。从相关系数上看抑郁和神经质的相关最强(r = 0.60)，其次是积极应对(r = −0.54)，两者达到了中等程度相关。抑郁情绪和疫情压力及消极应对的相关强度相对较小。如表4所示。 Table 4 Correlation analysis among variable M ± SD 疫情压力 神经质 积极应对 消极应对 抑郁 疫情压力 8.37 ± 2.96 1 神经质 23.87 ± 7.03 0.31*** 1 积极应对 2.16 ± 0.60 −0.09*** −0.29*** 1 消极应对 1.21 ± 0.57 0.10*** 0.30*** 0.19*** 1 抑郁 45.29 ± 10.62 0.241*** 0.62*** −0.54*** 0.23*** 1 表4. 变量间的相关分析 注：***代表p < 0.001。 3.2. 有调节的中介模型检验 以神经质为自变量(X)，以消极应对(M1)和积极应对(M2)为中介变量，以疫情压力作为调节变量(W)，以抑郁作为因变量(Y)构建有调节的中介模型，并利用SPSS的Process程序对模型进行检验。因为性别、独生与否、是否有留守经历3个变量对中介变量积极应对和消极应对有影响，同时对因变量抑郁有影响，所以模型检验中对这3个变量进行控制，具体检验结果见表5，路径图见图2。 Table 5 Test of moderated mediation mode 积极应对 消极应对 抑郁 B 95%CI B 95%CI B 95%CI 常数 0.06*** 0.03~0.09 −0.01 −0.04~0.02 45.19 44.81~45.56 性别 −0.23*** −0.27~−0.19 −0.001 −0.04~0.04 −0.73 −0.60~0.45 独生 0.023 −0.02~0.07 0.05* 0.006~0.09 −0.38 −0.93~0.17 留守 0.04 −0.004~0.09 −0.02 −0.06~0.03 0.63* 0.04~1.20 神经质 −0.03*** −0.03~−0.02 0.02*** 0.02~0.03 0.62*** 0.58~0.67 新冠 −0.002 −0.009~0.004 0.001 −0.005~0.008 0.18*** 0.09~0.27 神经质 × 疫情压力 0.0007 −0.0001~0.001 0.0003 −0.0005~0.001 0.02*** 0.01~0.03 积极应对 −7.94*** −8.39~−7.49 积极应对 × 疫情压力 0.28*** 0.14~0.43 消极应对 3.46*** 3.00~3.92 消极应对 × 疫情压力 −0.02 −0.17~0.12 R 0.34 0.30 0.74 R 2 0.12 0.09 0.55 F 76.27*** 55.15*** 419.42*** 表5. 有调节的中介模型检验 图2. 模型检验路径图 由表5可知，神经质直接正向预测抑郁，同时还可以通过积极应对和消极应对抑郁产生间接影响。疫情压力对抑郁也有直接的正向预测作用，同时疫情压力的三个调节假设有两个是显著的，首先，疫情压力可以调节神经质对抑郁的直接作用，即交互项“神经质×疫情压力”是显著的，调节效果量见图3，具体检验结果见表6 ，说明随着疫情压力的增加，神经质对抑郁的直接正向预测作用效果量在提高。其次，疫情压力可以调节积极应对对抑郁的负向作用，即交互项“积极应对×疫情压力”是显著的，调节效果见图4，具体检验结果见表7，可以看出随着疫情压力的增加，神经质对抑郁的间接预测作用效果量在降低。 图3. 疫情压力调节作用(a) 图4. 疫情压力调节作用(b) Table 6 The moderation of epidemic stress on direct effects of neuroticis 疫情压力 Effect SE t p LLCI ULCI 5.41 (Z = −1SD) 0.56 0.03 20.18 <0.001 0.50 0.61 8.37 (Z = 0SD) 0.62 0.02 29.92 <0.001 0.58 0.66 11.34 (Z = 1SD) 0.69 0.03 24.16 <0.001 0.63 0.75 表6. 疫情压力对神经质直接作用的调节 Table 7 The moderation of epidemic stress on indirect effects of neuroticis 疫情压力 Effect Boot SE BootLLCI BootULCI 5.41 (Z = −1SD) 0.26 0.02 0.22 0.30 8.37 (Z = 0SD) 0.22 0.01 0.19 0.24 11.34 (Z = 1SD) 0.18 0.02 0.15 0.21 表7. 疫情压力对神经质间接作用的调节