“挫折”的结构分析:一项对当代大学生挫折内隐观的调查研究

发布时间：2019-09-09 10:34

【摘要】：本研究对"大学生挫折"概念的表征进行初步探析。基于激活扩散模型,以词语联想法来统计、汇总数据。选取"挫折"一词为靶词,要求283名大学生被试对其实施联想,遴选出前80个联想频率≥3.53%的高频词并进行剖析。此外,另请68名大学生进行分类,依据词语间内在关系的亲疏程度实施系统聚类分析,并对不同性别被试挫折联想词的差异进行检验。结果发现:(1)大学生群体对挫折概念的建构体现在以下四个方面——1积极品质及行为;2人生逆境与痛苦体验;3积极面对与成功体验;4生活经历与考验。(2)挫折联想的四个方面内容可归为"挫折的消极体验与积极心理品质"和"应对挫折的不同方式与有关挫折的人生思考"两个维度。(3)大学生群体对"挫折"概念的联想受到性别的影响。
【图文】：

图1系统聚类分析树形图表3系统聚类分析最终结果高阶簇基本簇累计频次项目数量平均联想强度积极品质及行为Ⅲ6222110．47人生逆境与痛苦体验Ⅰ，Ⅱ701269．53积极面对与成功体验Ⅳ，Ⅴ457208．07生活经历与考验Ⅵ，Ⅶ235136．39按照平均联想强度由高至低排序，四个高阶簇依次为:一是“积极品质及行为”，由基本簇Ⅲ形成，包括21个词语项目，该簇的平均联想强度为10．47;二是“人生逆境与痛苦体验”，，由基本簇Ⅰ，Ⅱ聚合而成，包括26个词语项目，该簇的平均联想强度为9．53;三是“积极面对与成功体验”，由基本簇Ⅳ，Ⅴ聚合而成，包括20个词语项目，该簇的平均联想强度为8．07;四是“生活经历与考验”，由基本簇Ⅵ，Ⅶ聚合而成，包括13个词语项目，该簇的平均联想强度为6．39。提取的80个高频词的累计联想频数为2015，其中“积极面对与成功体验”簇的总频数为457;“积极品质与行为”簇的总频数为622;“生活经历与考验”簇的总频数为235;“人生逆境与痛苦体验”簇的总频数为701。各高阶簇频数的相对比重如下(图2)。图2各高阶簇频数比重分布图(四)多维标度分析1．聚类分析依据数据之间的相似性将个案分成各个层次和类别，比较简便易行。但是，其缺点是将一些多维数据强行纳入一个一维的谱系分类中，易造成原始数据间关系的简单化、扁平化，甚至有时失真，不能清楚地揭示分类结果背后的潜在结构。多维标度分析以高维数据为切入点，在近似意义下，将各研究对象数据从高维空间压缩至最佳低维空间(如二维或三维)而不影响原始数据间的关系［13］。因此，本研究采用多维标度法进一步分析高频词的对称矩阵，以探究“挫折”高频词聚类背后的潜在结构。对称矩阵的多维标度分析

敬?Ⅰ，Ⅱ聚合而成，包括26个词语项目，该簇的平均联想强度为9．53;三是“积极面对与成功体验”，由基本簇Ⅳ，Ⅴ聚合而成，包括20个词语项目，该簇的平均联想强度为8．07;四是“生活经历与考验”，由基本簇Ⅵ，Ⅶ聚合而成，包括13个词语项目，该簇的平均联想强度为6．39。提取的80个高频词的累计联想频数为2015，其中“积极面对与成功体验”簇的总频数为457;“积极品质与行为”簇的总频数为622;“生活经历与考验”簇的总频数为235;“人生逆境与痛苦体验”簇的总频数为701。各高阶簇频数的相对比重如下(图2)。图2各高阶簇频数比重分布图(四)多维标度分析1．聚类分析依据数据之间的相似性将个案分成各个层次和类别，比较简便易行。但是，其缺点是将一些多维数据强行纳入一个一维的谱系分类中，易造成原始数据间关系的简单化、扁平化，甚至有时失真，不能清楚地揭示分类结果背后的潜在结构。多维标度分析以高维数据为切入点，在近似意义下，将各研究对象数据从高维空间压缩至最佳低维空间(如二维或三维)而不影响原始数据间的关系［13］。因此，本研究采用多维标度法进一步分析高频词的对称矩阵，以探究“挫折”高频词聚类背后的潜在结构。对称矩阵的多维标度分析结果如图3所示，数据被拟合成二维空间后，其Stress=0．10，ＲSQ=0．99，说明该模型解释了原始数据99%的方差，模型拟合度良好。图380个高频联想词的二维平面图图3的坐标称为战略坐标，各个小圆圈的位置代表相应的高频词，圆圈间的距离远近象征高频词间关系的亲疏程度。从图3可以看出“泪水”“失败”两高频词所代表的圆圈几乎重叠，表明大学生群体在对“挫折”概念进行表征时，“泪水”“失败”两词是紧密相连、不可分割的。同理，“坚持”“奋?
【作者单位】： 南昌大学体育与教育学院;
【分类号】：G641

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本文编号：2533540