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    中國農村留守兒童群體的類別特征研究 ——基于希望感視角及湖南省2013份問卷數據

    2015-07-13 09:26:56凌宇賀郁舒黎志華劉文俐朱翠英
    關鍵詞:特征兒童模型

    凌宇,賀郁舒,黎志華,劉文俐,朱翠英*

    (湖南農業(yè)大學 a.教育學院;b.東方科技學院,湖南 長沙 410128)

    農村留守兒童是指由于父母雙方或一方外出打工而被留在家鄉(xiāng)并且需要其他親人或委托人照顧的1~17歲兒童[1]。 他們在早期家庭教育缺失與親子溝通缺乏的情況下,往往容易形成自卑、內向、偏執(zhí)的性格特征[2],其孤獨感、社交焦慮水平[3]、抑郁檢出率[4]、攻擊行為和反社會行為[5]等消極心理品質均顯著高于非留守兒童,而生活滿意度[6]、心理韌性[7]等積極心理品質則顯著低于非留守兒童。

    希望感是人類調節(jié)情緒和保持身心“自恰”的重要心理機制。高的希望感可緩解心理痛苦、降低煩躁不安以及抑郁程度。相關研究表明[8-10],學齡兒童的希望感與其學業(yè)成績有著密切聯系,同時對生活滿意度、生活質量等具有較大影響。兒童的希望特征對其社會行為具有較強的預測作用。

    留守兒童作為一個特殊群體,在以往的研究中通常被作為一個希望特征具有同質性的群體對待。然而,西方有關兒童希望的聚類分析結果顯示,兒童希望感存在明顯的分組特征,而且這些分組特征具有明顯的層級性[11-12]。兒童的群體異質性也在其情緒行為表現中得到證實[13]。在西方兒童中得到證實的希望分組特征是否在中國留守學童群體中同樣存在,目前還沒有得到實證支持。因此,筆者擬采用探索性的潛在類別分析(Latent Class Analysis, LCA)對湖南省2 013 名留守兒童在兒童希望感量表(Children’s Hope Scale,CHS)6個條目上的特征進行分析,包括依據樣本調查數據尋找最優(yōu)的分類模型,進而分析其是否存在群體異質性,以及在性別、年齡方面在組別特征上是否具有顯著效應。

    一、留守兒童希望特征最優(yōu)分類模型選取

    研究采用分層隨機抽樣的方法,從湖南省10個有代表性的縣各選取3 所學校(小學,初中,高中各一所),以小學三年級和五年級、初二年級及高二年級學生為被試,共獲得留守兒童樣本2 013人,其中男生1 002人,女生1 011人;小學三年級431人,小學五年級455人,初二582人,高二545人,平均年齡為12.71±2.1歲。

    采用Snyder 修訂的兒童希望感量表(Children’s Hope Scale,CHS)中文版進行施測[14]。該量表共6個條目,其中有3個條目測量動力思維,3個條目測量路徑思維。量表采用6 點Likert 計分(1~6),Cronbach's Alpha 系數為0.701。6個條目相加的總分即為總的希望水平,得分越高表示希望水平越高[15]。該量表目前被研究者廣泛地使用,大量研究證明該量表具有良好的效度和信度。

    施測由受過專門訓練的心理學研究生進行問卷調查的指導,回收問卷后由其采用 Mplus 7.0 統(tǒng)一開展數據整理與分析,包括將CHS 數據轉化成0、1 計分,即原始計分小于4 的記0 分,等于或大于4 的記1 分。對留守兒童希望感潛在類別進行分析,從初始模型開始,假定所有樣本只存在一個類別,逐步增加模型中的類別數目,直到找到擬合數據最好的模型。

    模型適配檢驗指標主要有似然比Log likelihood檢驗,以及信息評價指標Akaike information criterion (AIC),Bayesian information criterion(BIC),樣本校正的BIC(aBIC)和Entropy 指數,似然比檢驗指標Lo-Mendell-Rubin(LMR)和基于Bootstrap 的似然比檢驗(BLRT)指標。前4個數值越小表示模型擬合得越好[16],Entropy 指數在接近1.0、0.6、0.8 的情況下分別被認為有更好的預測性、約有20%的個體存在分類的錯誤、分類的準確率超過90%[17]。LMR和BLRT 兩個指標的p 值達到顯著水平,則表明k個類別的模型顯著地優(yōu)于k-1個類別的模型[16]。

    分別抽取1~5個潛在類別模型,將其擬合指數匯總(表1)。從表1 可知,隨著分類數目的增多,似然比Log(L)和信息指數AIC以及aBIC不斷地減小。4個潛在類別的模型的Entropy 值最高,且4個潛在類別的模型BIC 值最小,雖說LMR 值沒有達到顯著水平,但BLRT 達到顯著水平(p<0.001)。Nylund, Asparouhov 和Muthen(2007)在對數據進行蒙特卡洛模擬研究時發(fā)現,BLRT 是對潛在類別的分類最有效的指標,其次為BIC,BLRT 在多種條件下優(yōu)于LMR,BIC 亦優(yōu)于其他IC 指標[18]。雖然從LMR 值看,3個潛在類別的模型明顯優(yōu)于4個潛在類別的模型,但2~5個潛在類別的模型的BLRT 值均達到了顯著水平,從BIC 值看,4個潛在類比模型優(yōu)于其他任何類別的模型,同時,4個潛在類別模型的Entropy 值也高于其他任何類別模型。可見, 4個潛在類別分類(C1,C2,C3,C4)模型為最優(yōu)模型。4個潛在類別(C1,C2,C3,C4)的歸屬概率矩陣見表2。

    表1 農村留守兒童希望特征潛在類別指標分析

    表2 各潛在類別被試(行)的平均歸屬概率(列)

    從表2可知,每個類別中的兒童(行)歸屬于每個潛在類別的平均概率(列)居于77%~87%,說明按照4個潛在類別模型的分類結果是可信的。4個潛在類別在6個條目上的應答概率見圖1。

    圖1 農村留守兒童希望特征4個潛在類別在6個條目上的得分概率

    二、留守兒童希望感分組及其組別特征

    本研究通過條目1~3測量了其動力思維,條目4~6測量了其路徑思維。從圖1可知,在潛類別的分組中,高希望組即C1類別在每個條目上的得分概率相比其他類別都偏高,這一類別占全體被試的7.2%。 高希望-畏難組C2類別除了在條目5(當我遇到困難時,我能想出很多方法解決它)的得分概率明顯低于C1外,其他條目條件概率和C1幾乎一致,所占比例為全體被試的37%。中等希望組C3類別的所有條目的條件概率都低于C1和C2,尤其是第5個條目的條件概率為最低。這一類別占全體被試的29.3%。低希望組C4類別在各條目上的得分概率均為最低,尤其是條目5和條目6(即使其他人想放棄,我知道我肯定能找到解決問題的方法)的得分概率最低。這一類別占全體被試的26.5%。

    在四個類別中可以看到:高希望組在希望的動力思維與路徑思維因子上都有較高的條件概率,且所有條目的條件概率都比較均衡,說明這部分留守兒童有著較高的希望水平。高希望-畏難組的整體希望感較高,但與C1類別相比較,其畏難情緒非常突出,對自己能否找到解決問題的方法信心不足,該類別留守兒童所占比例最大,也就是說帶有畏難情緒的高希望品質是留守兒童的一個比較普遍的特征。Gilman等人在美國兒童樣本中同樣開展了希望感潛在類別分析,研究結果顯示有40.6%的兒童具有高希望品質[12],相比之下,中國留守兒童希望品質的畏難情緒更為突出,這與留守兒童長期缺少父母的陪伴,獲得的社會支持偏少有關。中等希望組與低希望組在各條目的得分概率都明顯低于前兩個類別,他們希望的共同特征是路徑思維水平普遍低于動力思維水平,說明盡管他們憧憬美好生活,可由于長期缺少父母的支持與關愛,還是會在面對困難時表現出無所適從??傮w而言,中國留守兒童的希望品質具有兩大特征,一是希望品質在這一群體中具有明顯的層級性特征,這說明即便同是屬于留守兒童群體,但不同個體之間的希望感水平仍有實質性的差異;二是除了高希望組留守兒童以外,其余各組留守兒童都或多或少地表現出了自身在面對困難時的無能為力,這一特征充分體現了留守兒童這一群體在缺少父母陪伴時所表現出的心理無助感,這些特征也提示教育工作者既要關注留守兒童的希望品質的群體特征,即他們在面對學習生活中的困難時的焦慮與無助,為他們提供實質的幫助與情感的支持;同時又要關注他們在希望品質上的個體差異,即個體之間具有的希望水平高低的差異,對低希望品質的留守兒童予以更多的關心與幫助,努力提升留守兒童的希望水平。

    三、各組別中的性別和年齡因素效應

    為了進一步了解性別和年級對留守兒童希望潛在類別的影響,在獲取潛在類別的分類結果后,以性別和年級為自變量,潛在類別的分類結果作為因變量,建立多項式logistic回歸模型,并把“低希望組”作為比較的基準,可以得出Odd-Ration系數,從而考察性別、年齡(年級)因素在各類別中是否存在顯著效應。

    從logistic回歸分析結果(表3)可以看出:相比較C4類別而言,各組在性別上沒有顯著性差異;在年齡(年級)水平上,C1類別在五年級和初二組留守兒童中占的比例更小,C2類別在初二組的比例更大,C3類別在五年級組的比例更小。

    農村留守兒童希望的各潛在類別之間沒有顯著的性別效應,這與金淦在安徽省留守兒童希望研究中[10]得出的結論一致,說明留守兒童希望特征的性別差異不顯著。與此同時,留守兒童希望潛在類別的年級效應卻非常顯著,中間年齡段的留守兒童尤為值得關注。隨著年齡的增長,相比低齡兒童而言,他們對父母的情感需求逐漸增多,同時,學業(yè)負擔的日益增重,教師教學方式的改變也使得其更容易產生退縮和對未來愿望目標的懷疑[10]。

    表3 性別、年齡(年級)對類別特征影響的logistic回歸分析結果

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