函数研究方面论文写作参考范文 和基于人格特征的大学生自杀意念前瞻性判别函数方面论文范文

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基于人格特征的大学生自杀意念前瞻性判别函数

中图分类号院G444 文献标识码院A DOI院10.16871/j.cnki.kjwhb.2018.01.061

摘 要采用人格特征数据为自变量,建立了大学生自杀意念的前瞻性判别函数,判别函数的正确判别率为89.09%,判别效果较为理想,其原理和方法可应用于其他类型高校或其他类型大学生.

关键词自杀意念前瞻性判别函数人格特征大学生

Study on Prospective Discriminant Function of CollegeStudents´ Suicide Ideation Based on Personality Characteristics // Chao Chuanxuan

Abstract Using the personality characteristic data as the independentvariable, the college students´ suicidal ideation prospectivediscriminant function was established. The proper discriminantrate of the discriminant function is 89.09%, which indicatesthat the discriminant effect is ideal, so its principles and methodscan be applied to other types of college or other types of collegestudents.

Key words suicidal ideation;prospective discriminant function;personality characteristics;college students

我国属于高自杀率国家,而大学生的自杀情况又严重于同年龄阶段的其他人群,已成为一个重要的公共卫生问题[1].自杀是指由自己完成并知道会产生这种结果的某种积极或消极的行动直接或间接引起的死亡[2].自杀意念(suicideideation)是指个体有自杀的想法,但没有采取或实现自杀的外显行动[3].由于自杀过程一般经历“产生自杀意念———制定自杀计划———采取自杀行为”3 个阶段[4],所以在自杀预防工作中,常常将自杀意念作为最敏感因素,通过采取有效措施防范、降低或阻断自杀意念的发生,从而达到预防自杀的目的.本研究旨在基于人格特征建立大学生自杀意念的前瞻性判别函数,为高校危机预防与干预工作提供前瞻性评估工具.

1 对象与方法

1.1 对象

2017 年10 月下旬,在江西省某地方性本科院校二年级学生中,采取分类整群抽样的方法,选取文科类和理工类各20 个班级的学生作为研究对象.涉及被试共1834 名,其中文科类学生856 人(占46.67%),理工类学生978 人(占53.33%),男生1095 人(占59.71%),女生739 人(占40.29%).按照判别分析的一般做法[5],随机选取其中70%的被试(共1284 人)作为训练样本,即建立判别函数的样本,其余30%的被试(共550 人)作为测试样本,即检验判别函数的样本.经χ2 检验,两组被试的学科构成、性别构成均无显著性差异.被试选定后,采用问卷调查的方式获得被试近一年内的自杀意念情况.然后在该校心理咨询中心的帮助下,查阅心理健康档案,获得被试的人格特征数据.2016 年11月初,该校对全校新生(包括本研究所选取的被试,这些被试当时为大学本科一年级新生)进行心理测试,并建立心理健康档案.因此,被试人格特征数据获得时间是2016 年11月初,距自杀意念获得时间约为1 年.

1.2 工具

对被试自杀意念调查采用的是北京心理危机研究与干预中心2003 年召开的“国际自杀研究与预防研讨会”上刘贤臣等提出的自杀意念的判定标准[6-7], 即过去1 年内想过自杀:a.不符合;b.有些符合;c.完全符合.选a 者,认为无自杀意念,选b 或c 者认为有自杀意念.为避免过于明显的自杀调查有可能给被试带来的心理伤害,调查时设计了9道其他问题(包括自杀意念调查题共10 个题项,自杀意念调查题为第5 项),以调查大学生思想状况的名义进行.其他问题比如“过去1 年你想过外出旅游”、“过去1 年你想过考试舞弊”、“过去1 年你想过和别人吵架”、“过去1 年你想过参与志愿服务”等,也给出三个选项,即:a.不符合;b.有些符合;c.完全符合.

人格特征评定采用的是卡特尔16 种个性特征量表(16PF).量表由美国伊利诺州立大学人格及能力测验研究所教授卡特尔(R.B.Cartel)编制、李绍良修订[8].该量表包括16 种相对独立的基本人格因素,即:乐群性(A)、聪慧性(B)、稳定性(C)、恃强性(E)、兴奋性(F)、有恒性(G)、敢为性(H)、敏感性(I)、怀疑性(L)、幻想性(M)、世故性(N)、忧虑性(O)、实验性(Q1)、独立性(Q2)、自律性(Q3)、紧张性(Q4).16PF 能比较全面评价个体的人格特点,是国内外使用较为广泛的人格评定工具.

1.3 统计分析

所获资料和数据采用SPSS 17.0 进行录入、整理与分析,主要分析方法为判别分析,检验水准α等于0.05.

2 结果

2.1 有、无自杀意念的人格特征判别函数的建立

按照判别分析的过程[9],以16PF 量表的16 种基本人格因素为自变量,以自杀意念为分组变量(有自杀意念等于1,无自杀意念等于0),运用强迫引入法(Enter independent together)对训练样本进行判别分析.分析发现,典型判别函数的Wilks´ Lambda 值为0.911,χ2等于169.996,P等于0.000,表明训练样本数据适合建立判别函数.有、无自杀意念人格特征Fisher线性判别函数(即分类函数)系数见表1.

根据表1 中的分类函数系数,可以得到有、无自杀意念的判别函数表达式:

函数1(无自杀意念):F1 等于-74.286+乐群性×1.068+聪慧性×2.269+稳定性×2.761+恃强性×1.136+兴奋性×1.081+有恒性×0.818+敢为性×1.061+敏感性×0.766+怀疑性×0.574+幻想性×1.431+世故性×2.064+忧虑性×3.344+实验性×1.812+独立性×1.923+自律性×1.964+紧张性×2.999

函数2(有自杀意念):F2 等于-74.216+乐群性×1.068+聪慧性×2.269+稳定性×2.761+恃强性×1.136+兴奋性×1.081+有恒性×0.818+敢为性×1.061+敏感性×0.766+怀疑性×0.574+幻想性×1.431+世故性×2.064+忧虑性×3.344+实验性×1.812+独立性×1.923+自律性×1.964+紧张性×2.999

2.2 有、无自杀意念的人格特征判别函数的检验

根据判别分析准则[9],判别函数可用于将观测值分类,即将一观测值代入各个判别函数中,哪个判别函数值大则可将该例被观测者判为那一类.比如,如果已知某大学新生的人格特征值,只要将这些值代入函数1 和函数2,计算得到F1和F2的值并比较其大小,若F1<F2,则该生可归类为有自杀意念组,反之,若F1>F2,则该生可归类为无自杀意念组.按照此方法,对测试样本进行判别,判别结果见表2.由表2可见,测试样本中,共有71 名被试为有自杀意念者,其中有65 名被试被正确判别(正确判别率为88.73%),8 名被试被错误判别(错误判别率为11.27%);有479 名被试为无自杀意念者,其中有427 名被试被正确判别(正确判别率为89.14%),52 名被试被错误判别(错误判别率为10.86%).550 名测试样本的总的正确判别率为89.09%((63+427)/550),总的错误判别率为10.91%((8+52)/550).这表明判别效果较为理想.

3 讨论

出于实际工作的需要,已有较多自杀意念评估或测量工具被相关领域的工作者或研究者开发出来.但综观现有工具,在评估或测量被试是否有自杀意念时,一般会加上时间限定,如“今天”、“过去一个星期”、“过去一个月”、“过去一年”、“过去任何一个时候”等[10],这种时间的限定对于自杀意念的准确性评估或测量很显然是必要的,但从这些时间限定我们也很容易看出,现有工具关于自杀意念发生情况的评估或测量主要是回溯性或当下性的,只可以获知被试过去某段时间或当前自杀意念的发生情况,而不能对被试的自杀意念进行前瞻性评估.不可否认,总结以往也有助于把握未来,但高校心理卫生工作者更为需要的是,要在大学生入校时问他们一个问题:“你在未来的某段时间内(比如一年内)会产生自杀的想法吗?”这个问题的回答将更有助于高校危机预防与干预工作的开展.但很显然,大学新生不知道该如何回答这个问题,因为他们对未来的某段时间还不太了解,不能预先估计自己在未来的某段时间内会不会产生自杀的想法.

本研究引入多元统计中的判别分析技术,基于人格特征建立了大学生自杀意念的判别函数,而且,人格特征数据获得时间约在自杀意念情况获得时间的前1 年,因此,本研究基于人格特征所建立的大学生自杀意念的判别函数具有前瞻性,也就是说,本研究是基于人格特征建立了大学生自杀意念的前瞻性判别函数.据此前瞻性判别函数,如果知道某大学生的人格特征数据,将其代入本研究所发现的判别函数,计算函数值、比较大小并归类后,就能前瞻性地估计该生在接下来的一年内是否会产生自杀意念.毫无疑问,这有助于高校危机预防与干预工作有针对性的开展.

在关于自杀的众多理论模型中,人格是自杀意念及自杀行为产生的重要危险因素之一.[11-12]正如法国著名社会学家埃米尔·迪尔凯姆(é mile Durkheim)所言:“在个人的性格中或至少在很大一部分个人的性格中,有一种直接导致人去自杀的倾向.”[13]相关研究显示:人格因素中的乐群性、聪慧性、恃强性、忧虑性等是影响大学生自杀意念形成的主要因素之一[14];有自杀意念大学生在人格上具有较低的稳定性、兴奋性、敢为性、自律性,以及较高的怀疑性、忧虑性、独立性、紧张性等特征[15].本研究发现,利用大学生的人格特征数据,能前瞻性地估计他们在接下来的一年内是否会产生自杀意念,而且正确率达89.09%,这进一步证明了自杀意念与人格特征之间具有重要的关联.

需要指出的是,由于大学生的人格特征与专业有一定的关系[16-17],而本研究中的被试来源于一所工科特征较为明显的地方性本科院校,因此,本研究所发现的判别函数是否适用于其他高校还有待于进一步的研究予以证实.也许,本研究仅仅是在提供一种思路,准确而言,是为其他高校建立大学生自杀意念的前瞻性判别函数提供思路.此外,本研究中被试人格特征数据的获得时间约在自杀意念情况获得时间的前1 年,获得人格特征数据时被试为大学一年级新生,因此,本研究所发现的判别函数可能只对大学新生有效,也就是说,可能此判别函数只适用于大学新生,而且只能对大学新生在接下来的一年内是否会产生自杀意念进行判别.此判别函数是否适用于其他年级学生,以及是否能对大学生在接下来的两年内或更长时间内是否会产生自杀意念进行有效判别,也需要进一步的研究予以证实.

参考文献

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编辑李前锋

函数研究论文范文结:

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