护理专业学生情绪问题与人格因素及惧怕否定评价的关系研究

护理专业学生情绪问题与人格因素及惧怕否定评价的关系研究

褚福柳，王尉任，赵希武，李辞，杨玉芹，曹建琴

Study on relationship among emotional problems and personality factor

and fear of negative evaluation in nursing students

Chu Fuliu，Wang Weiren，Zhao Xiwu，et al(Third Hospital of Daqing City，Heilongjiang 163712 China)

摘要：[目的]了解护理专业学生情绪问题与人格因素、惧怕否定评价的关系，为心理干预策略提供依据。[方法]采用随机整群抽样法抽取本校护理专业784名学生为研究对象，应用Beck焦虑量表、Beck抑郁量表、社交回避及苦恼量表、卡特尔人格问卷(16PF)、惧怕否定评估量表进行心理测评，采用相关分析和分层回归的统计学方法进行。[结果]Beck焦虑量表得分与Beck抑郁量表得分、惧怕否定评价得分、稳定性等相关，控制人口学变量后，紧张性、惧怕否定评价、Beck抑郁得分对Beck焦虑得分做出预测，解释变异量为8.9%；Beck抑郁量表得分与社交回避及苦恼、惧怕否定评价、稳定性、兴奋性等相关；稳定性、兴奋性、Beck焦虑得分对Beck抑郁得分做出预测，解释变异量为6.1%；社交回避及苦恼与Beck抑郁得分、稳定性、兴奋性等相关，稳定性、兴奋性对社交回避及苦恼做出预测，解释变异量为3.9%。[结论]人格特征是情绪产生的基础，也可通过中介变量间接作用于情绪变量。

关键词：护理专业学生；情绪问题；焦虑；抑郁；人格因素；惧怕否定评价；社交回避

中图分类号：G526

基金项目：黑龙江省卫生厅科研课题，编号：2013332。

作者简介：褚福柳，副主任护师，本科，单位：163712,大庆市第三医院；王尉任、李辞、曹建琴(

收稿日期：(2014-07-30；修回日期：2014-12-15)

临床护理工作者需要对病人的情绪问题进行识别并且采取积极的干预措施，维护病人的心理健康水平，而这一临床护理能力的掌握，需要护理工作者自身具备良好的情绪调节识别和调节能力。因此，为提高临床护理工作者的心理护理水平和自身情绪问题的调节能力，本研究以焦虑(包括社交焦虑)、抑郁为情绪问题指标，探索护生情绪问题与惧怕否定评价和人格特征的关系，为干预研究提供策略。

1对象与方法

1.1研究对象在本校护理学院，以班级为单位，采用随机整群抽取的方法抽取784名护生，男64人，女720人，年龄18岁～22岁(18.09岁±0.84岁)。

1.2研究方法

1.2.1研究工具①Beck焦虑量表(BAI)[1]：共 21个条目，评定学生被多种焦虑症状烦扰的程度，能比较准确地反映主观感受到的焦虑程度，总分反映焦虑状态的严重程度，采用4级评分。②Beck抑郁量表(BDI)[1]：共 21个条目，每个条目代表一个类别，并按严重程度赋值0分～3分，得分越高表明抑郁程度越高，总分范围0分～63分。③社交回避及苦恼量表[1]：共27个条目，指回避社会交往及其身临其境时的苦恼感受，采用“是”“否”评分的方法，得分范围0分～28分。④惧怕否定评价问卷(FNE)[1]：共30个条目，定义为对他人的评价担忧，为他人的否定评价感到苦恼，以及预期自己会遭到他人的否定评价，采用1级～5级评分，高得分者在受到评价时体验更高的焦虑并更多地为可能的否定评价而烦恼。⑤卡特尔人格问卷(16PF)[2]，共187个项目，反映了16种人格因素，即乐群性、聪慧性、稳定性、恃强性、兴奋性、有恒性、敢为性、敏感性、怀疑性、幻想性、世故性、忧虑性、实验性、独立性、自律性、紧张性。

1.2.2量表测试主试者为心理学专业教师，获得被测试者知情同意后，采用统一指导语、纸笔集体测试，获有效问卷784份。

1.3统计学方法运用Epidata3.1数据库对数据进行双录入。采用SPSS 13.0统计软件对数据进行Pearson积差相关及分层回归分析。

2结果

2.1情绪变量之间的相关分析情绪变量之间进行Pearson积差相关，结果见表1。

表1　情绪变量之间的相关分析( r值)

2.2情绪变量与人格特征之间的相关分析情绪变量与16PF各维度进行Pearson积差相关，结果见表2。

表2　情绪变量与16PF各维度之间的相关分析( r值)

2.3影响情绪变量的预测因素的分层回归分析分别以BAI、BDI、社交回避及苦恼为应变量，在控制人口学变量之后，考察人格特征各维度、惧怕否定评价对各情绪变量是否有增值贡献。为此，先将各变量分层引入回归方程，计算两层之间R2值产生的变化以及这种变化的F检验，考察引入新的预测变量到回归方程后，R2值是否有可靠的提高。第一步，将人口学变量作为第一层变量引入回归方程，第二步将人格特征的16个维度作为第二层变量引入回归方程，第三步将惧怕否定评价、BDI、社交回避及苦恼引入回归方程。结果表明，在控制人口学变量后，紧张性、惧怕否定评价、BDI对BAI做出了增值贡献，解释变异量增加了8.9%，达到显著性水平，结果见表3。同时，在控制人口学变量后，BAI、稳定性、兴奋性3个变量对BDI做出了增值贡献，解释变异量增加了6.1%，达到显著性水平，BAI在人格特征与抑郁之间起了中介作用，结果见表4。另外，在控制人口学变量后，稳定性、兴奋性两个变量对社交回避及苦恼做出了增值贡献，解释变异量增加了3.9%，达到显著性水平，结果见表5。

表3　BAI预测因素的分层回归分析结果

表4　BDI预测因素的分层回归分析结果

表4　社交回避及苦恼预测因素的分层回归分析结果

3讨论

3.1护理专业学生焦虑与各因素之间的关系相关分析表明BAI与BDI、惧怕否定评价、稳定性、怀疑性、忧虑性和紧张性相关(见表1、表2)；分层回归分析表明，在控制人口学变量后，紧张性、BDI、惧怕否定评价3个变量对BAI做出了增值贡献，解释变异量为8.9%，其中惧怕否定评价做出的增值贡献最大。表明人格中的紧张性既对焦虑直接产生影响，又通过惧怕否定评价和抑郁两个中介变量对焦虑产生间接影响。人格特征中，低水平的紧张性表现为心平气和、闲散宁静；而高水平的紧张性表现为紧张困扰、激动挣扎，因而容易产生对他人评价的过分忧虑和相应的情绪表现。在后期的心理咨询工作中，可针对惧怕否定评价这一因素进行干预。

3.2护理专业学生抑郁与各因素之间的关系相关分析表明，BDI与BAI、社交回避及苦恼、惧怕否定评价、稳定性、恃强性、兴奋性、敢为性、忧虑性和紧张性相关，控制人口学变量后，稳定性、BAI、兴奋性3个变量对BDI做出了增值贡献，解释变异量为6.1%，人格中的稳定性最具有预测意义。人格中的稳定性既对抑郁直接产生影响，又通过焦虑这个中介变量对抑郁产生间接影响。人格特征中，高水平的稳定性表现为情绪稳定而成熟，能面对现实；而低水平的稳定性表现为情绪激动，易生烦恼，心神不定，易受环境支配；高水平的兴奋性表现为轻松兴奋，随遇而安；而低水平的兴奋性表现为严肃、审慎、冷静、寡言，因而人格中低水平的稳定性和兴奋性容易产生焦虑和抑郁情绪。

3.3护理专业学生社交回避及苦恼与各因素之间的关系相关分析表明，社交回避及苦恼与BDI、稳定性、恃强性、兴奋性、敢为性、怀疑性、忧虑性、自律性、紧张性相关，在控制人口学变量后，稳定性、兴奋性两个变量对社交回避及苦恼做出了增值贡献，解释的变异量为3.9%，其中稳定性最具有预测意义。社交回避及苦恼表现为回避社会交往的倾向及身临其境时的苦恼感受，是社交困难和社交障碍病人具有的特征行为表现和主观感受，被广泛应用于检验各种心理咨询干预对慢性社交焦虑情绪改善的研究指标。低水平的兴奋性和稳定性的个体，其情绪不稳、易受环境支配、审慎寡言，因而易发生社交回避及痛苦的情绪行为表现。王益明[3]指出，16PF各维度中“稳定性因素低”是心理健康不良的最主要因素。沈家宏等[4]进行了“研究生人格因素与心理健康水平的相关研究”，结果表明人格因素与精神健康息息相关，焦虑、多疑和紧张均有损健康，本研究支持以上研究结论。

本研究将焦虑、抑郁、社交回避及苦恼作为一组情绪变量，研究其与人格特征、惧怕否定评价的关系，结果表明人格特征是产生情绪问题的基础，尤其是人格中的稳定性、紧张性、兴奋性等，惧怕否定评价是中介变量，这为本研究后期的心理行为干预提供了依据。

参考文献：

[1]汪向东.心理卫生评定量表手册[J].中国心理卫生杂志,1999,13(增订版):225-226；170-173；216-217；204-205．

[2]张作记.行为医学量表手册[M].北京：中华医学电子音像出版社,2005:31-36.

[3]王益明.16PF在大学生心理健康诊断中的应用[J].心理科学,1997,20(2):156-157.

[4]沈家宏,宋红梅,李保务,等.研究生人格因素与心理健康水平的相关研究[J].中国民康医学杂志,2004,16(9):536-538.

(本文编辑李亚琴)