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《雄性衰落》附录2

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高强度社交综合征量表

津巴多和萨拉·布伦斯基尔开发了一个量表,用来测量高强度社交综合征的各个不同因素,并且以美国的士兵作为样本进行了测试:一部分样本是执行任务中的士兵,另一部分是待命状态的士兵,并且包括了有海外经验的和没有海外经验的样本。这个研究显示,社会强度综合征的6个主要影响因子是:战友情谊、家庭、性别社会偏好、社交纽带、怀旧情结以及毒品使用。这些因子和与之相关的统计信息都会在下文中呈现。在此之前,我们想要解释一下我们在研究和分析的时候所使用的术语和相关概念。

特征值(Eigenvalue):在做多变量分析的时候,经常会对矩阵作对角化处理。在这个过程中,特征值被用来归纳解释方差。在因子分析(factor anal-ysis)中,特征值被用来在相关性矩阵中简化代表相关矩阵的方差。“具有最大特征值的因子解释了最多的方差,以此类推,具有很小或者负值的特征值的因子通常可以被从结果中剔除”(Tabachnick and Fidell,1996,p.646)。从分析者的角度而言,只有特征值大于等于1.00的变量才被认为是值得去进行分析的。

克隆巴赫系数(阿尔法系数,Cronbach/'s Alpha):内部一致性系数,被广泛用于对样本调查或者评估测量的信度进行评估。阿尔法系数一般会随着被测项目之间关联程度的增加而增加,因而也被认为是对测试结果内部一致性信度的评估。

均值(Mean):“算术平均数”或者“平均值”这两个术语可以互换,被用来指称一系列离散数值的中间值,即所有数值求和之后除以数值的个数所得的数值。一系列数值x1,x2,……,xn的平均值被表示为M=或者。

方差(Variance):方差就是数据与均值差异的平方的平均值。这个值显示了数据分布的离散程度。方差等于零意味着所有的数值都相等。方差永远是非负的:小数值的方差意味着所有的数据都非常紧密地集中在均值的附近,因而这些数据之间也差异很小;与之相反,如果方差数值很大,则意味着这些数据点分布得非常分散并且相互之间距离很远。一个等效的度量是方差的平方根,也被称为标准差。标准差与数据点的单位相同,因而可以用来同数据点和均值的差值作比较。

标准差(Standard Diviation, SD):度量数据从均值偏离或者分散的程度。较小的标准差值意味着数据点集中在均值附近,较大的标准差值意味着数据点散落在很广泛的范围里面。

因子载荷(Factor Loading):由一个调查问卷里存在多少组各自独立的问题组所定义。因子载荷代表了每个变量跟每个因子之间的“相关程度”。

高强度社交综合征的影响因子

战友情谊(Military Friends):这个16条目的因子描述了曾经在美国军队中服役的人们之间那种无可替代的情谊(特征值=9.04;解释了15.58%的方差;M=3.32,SD=0.95)。例如:“跟其他朋友相比,我更希望跟我的战友们在一起。”“跟战友们在一起的时候,我可以保持本来面目。”“我喜欢在那些有现役或者非现役军人出没的地方待着。”平均因子载荷是0.69(α=0.95)。

家庭(Family):这个11条目的因子反映了一个人对自己家庭的总体的负面倾向(特征值=6.65;解释了11.47%的方差;M=2.23,SD=1.03)。例如:“我在跟自己的重要他人在一起的时候萎靡不振。”“我感觉跟家人在一起的时候很无聊。”“对我来说信任自己的战友比信任自己的重要他人更容易。”平均因子载荷是0.69(α=0.92)。

性别社会偏好(Gender Social Preference):这个7条目的因子代表了在社交聚会中对于男性或者同志之爱的偏好(特征值=5.12;解释了8.82%的方差;M=2.69,SD=1.10)。例如:“女人总是不如男人知道怎么找乐子。”“我跟女性朋友在一起的时候没有跟男性朋友在一起的时候自在。”“如果群组里有女人,就没意思了。”平均因子载荷是0.77(α=0.92)。

社交纽带(Social Bonding):这个11条目的因子关注对于社交纽带和与他人连接的普遍需求(特征值=5.05;解释了8.71%的方差;M=2.68,SD=0.81)。例如:“我常常需要跟其他人在一起。”“我强烈地感到要跟自己的朋友们待在一块儿。”“同只跟一个朋友待着相比,我更喜欢跟很多朋友们聚在一起。”平均因子载荷是0.66(α=0.87)。

怀旧情结(Nostalgia):这个9条目的因子表征了一种对于军旅生涯美好时光的回忆和怀旧情绪(特征值=4.96;解释了8.55%的方差;M=3.63,SD=1.01)。例如:“我常常想着自己能重新应召入伍或者被分派任务。”“我对战友的回忆中美好的部分多于不好的地方。”“我怀念那种兴奋感,所以希望回到部队里去。”平均因子载荷是0.69(α=0.89)。

毒品使用(Drug Use):这个4条目的因子聚焦于娱乐性毒品的使用53(特征值=3.11;解释了5.36%的方差;M=1.34,SD=0.79)。例如:“我喜欢非法使用毒品(大麻、可卡因、摇头丸等等)。”“我经常过个瘾。”平均因子载荷是0.85(α=0.88)。