基于数理统计方法的贫困学生心理健康状况调查及判定

李文洁

(青岛农业大学 学生工作部(处)，山东 青岛 266109)

1 前言

学生在高校进行学习的过程中会面临到学业压力、人际关系压力、经济压力以及就业压力等，这些方面的压力很可能在很大程度上影响到学生“三观”的建立，陷入自我怀疑和自我否定，更有甚至会进行自我伤害或伤害他人以及社会公共利益[1-3]。因此，关注学生的心理健康，呵护学生的健康成长，是培养高综合素质人才、推进现代化教育和落实国家教育方针政策的重要环节。

家庭贫困学生在校时所面临的压力往往要更大，因为不仅需要面临学业压力、情感压力等，还需要面临家庭巨大的经济压力。针对贫困学生的心理健康问题，国内外学者做了大量研究。美国学者调查发现，近年来美国大学生每年自杀人数在1500人以上，其中家庭贫困生占比达八成[4]。廖婷红通过对比欧美等发达国家与我国在面对贫困学生心理健康问题中采取的不同措施，认为我国通过助学贷款、勤工俭学等方式给贫困生的帮助比单纯的心理干预更为有效[5]。张俊峰对高校贫困学生的心理健康问题进行了分类，由轻到重分为神经症、抑郁症和精神分裂三大类[6]。梁艳通过调查的方式发现贫困学生除了面对一些心理问题外仍然面临着人际交往问题[7]。

虽然我国对贫困学生的资助政策下，家庭贫困学生的经济压力得到一定的缓解。但是，由于家庭贫困所导致的自卑心理等问题依然存在。因此，学校在对家庭贫困学生进行资助的同时，还应该着重关注其心理疏导，明确学生的日常困扰来源，从而可以有针对性地对其心理问题进行解决[8]。本文对2269名家庭贫困学生的心理问题进行了调查研究，对调研检测结果进行项目分析，建立了综合评估模型。

2 对象方法

来自吉林省、河南省、陕西省、江苏省和广州省的家庭贫困学生共2269人，其中男性为1682人，女性为587人，年龄为17-22岁。其中城市户口为612人，农村户口为1657人；留守儿童677人，非留守儿童1592人； 父母婚姻状况正常1092人，父母离异647人，单亲家庭477人，孤儿53人；父母为高中文化的学生人数为424人，初中文化的1027人，小学文化的为389人，文盲为376人；家庭人均年收入低于1万的为1002人，2-3万的为787人，3-4万的243人，4-5万的为177人，5-10万的为60人。

本研究基于卡特尔16种个性因素量表进行2269名家庭贫困学生人格测验，测验利用DXC-6型多项群体心理测评仪进行。测试过程为50分钟，数据分析利用该测评仪配套软件进行数据处理。数据分析是利用SPSS 16.0进行的，利用单样本t检验家庭贫困学生的测验结果与大学生常模进行比较。然后利用主成分判别方程分析法，将乐群性、聪慧性、稳定性等24个因素的得分进行综合量化，并建立评估模型。

3 结果

2269名家庭贫困学生测试得分与大学生常模测试结果的对比数据如表1所示。

表1 2269名家庭贫困学生测试得分与大学生常模测试结果的对比

除了乐群性和聪慧性之外，对于其他量表，家庭贫困学生与大学生常模相比均有明显差异。其中恃强性、兴奋性、敢为性、幻想性、世故性、实验性、适应与焦虑性、内向与外向性、感情用事与安详机警性、心理健康、专业成就、创造能力和新环境适应性明显低于常模；而敏感性、怀疑性、焦虑性、紧张性以及怯懦与果断性明显高于常模。这是由于家庭贫困学生的成长环境造就了大部分人的自卑心理，他们较为内向，不够自信，不愿意表现自我，顾忌较多，在为人处世过程更趋向于服从，不习惯于做出创造性的举动；不过，这些学生由于从小生活独立，所以独立性和自律性较好，具有一定的恒心和责任心。从表3中可以发现，贫困学生的心理健康数据与常模相比差距最大，达到了60.10，说明家庭贫困学生的心理健康问题较为突出，必须采取一定的措施加以改进。与此同时，贫困学生的忧虑性高出常模最多，达到了57.12，表明贫困在给学生造成心理问题的同时也提高了其忧患意识，具有双重作用。

4 讨论

将2269名家庭贫困学生的测试结果进行分析，发现其中有10人具有心理障碍或心理疾病。利用均方误差对表1中的24个量化因素进行分析，提取了该测试结果中的主成分量化因素。均方误差计算可利用公式1进行：

公式1

其中，yi和yi′分别为贫困学生测试结果和大学生常模，n为测试样本的数量。

首先利用支持向量机(SVR)方法建立所有样本的训练集，将其所有量化因素的均方误差定义为MSE0。依次除去每一个量化因素后，计算剩余量化因素的均方误差，分别定义为MSE1，MSE2，……MSE24，并求出MSE1-MSE24与MSE0之间的差值的绝对值。差值绝对越大，说明该量化因素的对学生心理健康的影响越严重。根据以上计算方式可得知，稳定性、恃强性、忧虑性、紧张性、适应与焦虑性、怯懦与果敢性和心理健康七个量化因素为主成分。利用Fisher线性判别方程可得相应的主成分系数如表2所示，则所建立心理健康模型如公式2所示。

表2 主成分判别方程系数

心理健康状况(Y)=0.198·X1+0.274·X2+0.73·X3-0.145·X4+0.53·X5+1.589·X6-0.63·X7-10.8

公式2

以公式2所计算出来的Y值作为判定标准，为了选择较为合适的判定标准，分别以Y≥0、Y≥1和Y≥2分别作为标准，并对其重点比例、准确率、漏判率、误判率、灵敏度和特异度进行了研究，结果如表3所示。结果表明，当Y的标准取值越高时，准确率越高，误判度越低；但是当标准确定为Y≥0，结果的重点比例最高，且漏判率较低，灵敏度最高。因此，本模型最终采用的判定标准为Y≥0。

表3 不同判定标准的结果

以Y≥0为判定结果对2269名家庭贫困学生进行检测，判别出219名可能有心理障碍的学生，判别结果如表4所示。利用主成分量化方程判别法对2269名家庭贫困学生进行心理状况判定时，准确度较高。其中仅漏判1人，检测出219人可能会出现相应的心理障碍或心理疾病。该模型灵敏度和特异度均较高，分别为92.45%和90.43%。由于家庭贫困学生是我们需要更多给予关注的群体，他们在日常和学习生活中需要面临较大的经济、生活、学习和情感压力，因此心理压力也会比同龄人要更大。

表4 Y≥0为判定结果时判别方程的判别结果

综上所述，本模型通过对家庭贫困学生进行检测，能够挑出疑似具有心理障碍和心理疾病的学生，然后可进一步通过心理复测、诊断等方式进一步确认，大大提高了心里测评的效率。更有利于学校掌握家庭贫困学生的心理状况，而且也有利于及时给予这些学生有效的心理疏导。

首先通过分析贫困学生与普通学生在心理健康方面的差异，建立了心理评价模型的评价指标。选取了稳定性、恃强性、忧虑性、紧张性、适应与焦虑性、怯懦与果敢性和心理健康七个量化因素为判别标准，建立了心理评价模型公式，通过比较模型中Y值的大小对评价结果的灵敏度进行了分析，结果表明选用Y≥0为评价标准准确度较高，这是因为该评价标准的灵敏度和特异值较高，能较好反映样本特性。通过对2269名贫困学生进行评判，最后发现219名同学有不同程度的心理疾病。

5 结论

本文利用卡特尔16种个性因素量表进行2269名家庭贫困学生人格测验，并对24种量化因素进行了分析。通过比较最后确定了将稳定性、恃强性、忧虑性、紧张性、适应与焦虑性、怯懦与果敢性和心理健康七个量化因素为主成分量化因素，将其作为贫困学生心理是否健康的判别标准。利用主成分判别方程分析法建立了心理健康模型，该模型将以上七个因素为基础建立了评价公式，以Y≥0为判定标准，该模型灵敏度和特异度均较高，分别为92.45%和90.43%。对2269名家庭困难学生判定后，判定出219名具有心理障碍和心理疾病的同学，该评价模型与实际调查结果对比分析可以发现，用该模型对学生心理健康状况进行评判结果较为准确，可以将其作为贫困学生心理健康诊断的初步判别。