聚類與判別分析在大學生SCL-90測試結果中的運用

滕燕

·社會因素與健康·

聚類與判別分析在大學生SCL-90測試結果中的運用

滕燕

目的分析探索SCL-90結果解釋中判別效果較好的聚類指標。方法對某高校3 638名新生SCL-90測試結果進行K-均值聚類及逐步判別分析。結果采用K-均值聚類的方法分類，將測試結果分成3組，各組之間差異具有統計學意義。其次，通過逐步判別分析，在11個聚類指標中，選出8個有統計學意義的指標構建判別模型，用此模型對3 638個新生樣本作回顧性評價，誤判率為2.9%。結論逐步判別分析發(fā)現，通過SCL-90中的強迫癥狀、人際敏感、抑郁、敵對、恐怖、偏執(zhí)、精神病性7個因子分及總均分進行聚類分析的判別效果較好。

大學生； SCL-90； 聚類分析； 判別分析

大學階段是青年學生心理發(fā)展的關鍵時期，在這一時期所面臨的環(huán)境改變及適應，使得大學生在原生家庭及其社會化過程中形成的一系列問題突顯。為了解大學生心理健康狀況和特點，有針對性地實施干預及教育，各高校通常在入校新生中開展集體心理普查，建立學生心理檔案。心理健康狀況是一個動態(tài)的過程，高校大學生的心理普測工作，不僅僅是為了衡量該群體的平均心理健康水平與全國大學生群體的差異，更是為了區(qū)分出重點關注人群和亞健康人群，并針對亞健康人群開展相應的宣傳教育工作，使亞健康人群逐步發(fā)展成為健康人群。因此，篩查不是為了比較，而如何運用該量表的測試結果進行干預、教育及跟蹤才更有意義。目前，國內廣泛采用癥狀自評量表(SCL-90)篩查大學生心理衛(wèi)生問題，本文通過判別分析探索SCL-90結果解釋中判別效果較好的聚類指標，為開展大學生心理普查提供具有實效性的指標體系。

1 對象與方法

1.1 研究對象

以某高校剛入校的一年級本科學生為研究對象，進行心理健康普查。共有4 138人接受測試，回收有效問卷3 638份，其中女生2 099人，男生1 629人；有效回收率87.9%。

1.2 測量工具

運用Derogatis等在20世紀70年代編制癥狀自評量表(SCL-90)，該量表用于評定一個人是否具有某種心理癥狀，臨床上常用其作為精神科咨詢門診的篩查量表。但在實際使用中，該量表也有一定的限制。首先，SCL-90量表沒有分界值，對大學生SCL-90測試結果的評定，大多采用單一的評價標準，僅可以篩選出考慮陽性癥狀者，存在假陽性率較高的問題。其次，面對SCL-90測試結果假陽性率較高的問題，部分高校通常還會同時運用其他量表權衡評價。而這樣的評價大多依據施測者的經驗開展，如將單一的評價標準由2分提至3分，或其中幾個因子分都高于2分或3分以上者考慮篩查為陽性，但各高校都沒有一個統一的標準。再次，大多數研究把SCL-90用來比較被試群體在常模中的相對位置，使SCL-90的測量性質發(fā)生了變化，變成了常模的參照測驗和診斷工具[1]。

1.3 評定標準

依據SCL-90傳統結果的解釋方法，以總分超過160分，或陽性項目數超過43項，或任意因子分超過2分，評定篩選為陽性[2]。

1.4 研究方法

采用集體施測的方法，對大學生進行SCL-90量表測試；運用K-均值聚類的方法分類，通過判別分析SCL-90結果，解釋其中判別效果較好的聚類指標；采用統計軟件SPSS 17.0的K-均值聚類分析及逐步判別分析的方法對數據進行處理。

2 結果

2.1 單一指標篩查結果

本次測試結果顯示，有1 528人SCL-90任意因子分大于2分，有617人總分超過160分，有1 161人陽性項目數超過43項。見表1。

表1 SCL-90量表各單一標準評價的陽性癥狀人數比例 n(%)

2.2 K-均值聚類結果

以3 638名大學生的SCL-90測試得分為基礎，包括10個因子分及總均分(general symptomatic index，GSI)進行K-均值的聚類，將被試者分成三類。當面對大量零散數據的時候，聚類不需要事先根據每個樣本對象的特征去確定隸屬，而是自動依據各個樣本對象的特征相似度值的大小去劃分簇類[3]，因而各組之間沒有明確的劃界值。第一類學生各因子均值大于2分或接近2分，介于1.89～2.56分之間，稱為陽性癥狀組，共326人，占總人數的9.0%；第二類學生各因子均值在1.48～2.01分之間，稱為亞健康組，共1 287人，占總人數的35.4%；第三類學生各因子均值在1.17～1.50分之間，稱為健康組，共2 025人，占總人數的55.6%；通過方差分析，三組分類之間差異具有統計學意義(P<0.01)，但三組之間的各因子均值分數有交叉，交叉數據主要表現在強迫癥狀這一因子分上，而強迫癥狀較其他因子分普遍較高，因而還需要通過逐步判別分析判別聚類的效果。見表2。

2.3 判別分析

2.3.1逐步判別分析結果利用聚類分析結果，將大學生SCL-90的10個因子得分及GSI共11個變量，按照陽性癥狀組、亞健康組、健康組分成三類，組成3 638個訓練樣本，應用逐步判別分析方法，進行變量的篩選、判別函數模型的構建，并對模型作回顧性評價。最終結果進入模型的變量有：強迫癥狀(X1)、人際敏感(X2)、憂郁(X3)、敵對(X4)、恐怖(X5)、偏執(zhí)(X6)、精神病性(X7)、總均分(X8)，得到3個判別函數：

Y1=-3.76X1-0.64X2-4.31X3+3.92X4+4.16X5+2.21X6-0.97X7+108.68X8-121.51(陽性癥狀組)

Y2=-1.67X1-2.29X2-4.51X3+2.11X4+2.07X5+1.53X6+0.14X7+65.40X8-39.84(亞健康組)

Y3=-1.80X1-1.08X2-5.60X3+2.33X4+2.11X5+2.41X6-1.05X7+85.04X8-69.10(健康組)

指標陽性癥狀組[n=326(9%)]亞健康組[n=1287(35%)]健康組[n=2025(56%)]F值P值軀體化189±041148±027117±017159449<001強迫癥狀256±041201±029150±027248444<001人際敏感249±042185±029133±023325601<001抑郁221±041160±025120±017312309<001焦慮230±038173±025128±020324385<001敵對202±048152±032117±019160017<001恐怖214±051163±030119±022160831<001偏執(zhí)209±045164±030123±021189905<001精神病性212±040162±025126±019224139<001其他213±046163±031124±022174895<001總均分221±025167±013126±013750253<001

注：P值為雙側檢測

2.3.2回顧性判別效果評價將3 638名訓練樣本做回代判別函數的檢驗，陽性癥狀組共有326人，用判別函數回代分類，與實際相符的285人，錯分到亞健康組41人，陽性癥狀組分類的準確率為87.4%；健康組共有2 025人，用判別函數回代分類，與實際相符的2 019人，錯分到亞健康組6人，健康組分類的準確率為99.7%；亞健康組共有1 287人，用判別函數回代分類，與實際相符的1 228人，錯分到健康組57人，陽性癥狀組2人，亞健康組分類的準確率為95.4%。誤判率為2.9%(106/3 638)。見表3。

表3 SCL-90聚類分析的判別回代統計表

注：樣本劃分正確率為97.1%

3 討論

3.1 單一篩查標準的陽性癥狀檢出率較高

采用“任意因子分超過2分”的標準，篩查為陽性癥狀者占被試人數的42.0%，由于要排除的人群范圍過大，在一定程度上也降低了心理健康教育工作的實效性。其次，SCL-90量表的每一個因子反映被試某一方面癥狀的痛苦情況，且通常是評定一周以來的心理健康狀況。對于剛入校的大學生而言，面臨新環(huán)境的適應，采用單一因子的評價標準，更易造成對被試群體的誤判，這也是陽性癥狀人數過高引起爭議的主要原因之一。

3.2 運用K-均值聚類縮小了目標人群的篩查范圍

國內版SCL-90量表包括90個項目，主要有三個總體指標：第一，總癥狀指數分(GSI)；第二，陽性癥狀指標(positive symptom distress index，PSDI)；第三，陽性癥狀(derogatis，1983)。其中，GSI是當前癥狀水平最好的單一指標[4]。盡管GSI是當前癥狀水平的最好指標，但它仍是單一的評價指標。其次，單茂洪[5]認為，SCL-90對有心理癥狀的人有良好的區(qū)分能力，能較好地區(qū)分他們的心理健康水平。但它對沒有或有較少心理癥狀者的心理健康水平缺少區(qū)分能力。因此，對SCL-90的結果分析不能僅用單一的評價指標，并且除單個的因子分外，還應引入GSI，即總均分這一指標進行評價。

比較表1及表2，運用聚類分析的方法，所得的數據分布合理，且三組之間的差異具有統計學意義。運用聚類分析可以方便地對數據進行分析，從而達到理想的目的；同時也可作為特征和分類等算法的預處理步驟[6]；識別觀測量中相類似的分組[7]。因此，通過聚類分析可以提高SCL-90量表對亞健康人群的區(qū)分能力，縮小篩查范圍，并有針對性地開展宣傳教育工作。

3.3 軀體化、其他及焦慮3個因子分在進行K-均值聚類時應予以排除

判別分析是根據觀測到的某些指標對所研究的對象進行分類的一種分析方法，其中“逐步判別分析”可以在眾多指標中挑選一些有顯著作用的指標來建立一個判別函數，使方程內的指標都有顯著的判別作用。而判別效果一般用誤判率來衡量，并要求判別函數的誤判率小于10%或20%才有應用價值[8]。本文應用逐步判別分析，對10個因子分及總均分進行變量篩選，結果進入模型的變量有：強迫癥狀、人際敏感、憂郁、敵對、恐怖、偏執(zhí)、精神病性、總均分。進一步對3 638個樣本作回顧性的判別效果評價，誤判率為2.9%，說明判別分析可信。其次，運用SCL-90中的強迫癥狀、人際敏感、憂郁、敵對、恐怖、偏執(zhí)、精神病性、總均分，通過判別函數的計算即可區(qū)分出某個體是否屬于陽性癥狀組或亞健康，或是健康組。在逐步判別分析階段，軀體化、其他及焦慮3個因素因判別效果不顯著被排除，僅用強迫癥狀、人際敏感、憂郁、敵對、恐怖、偏執(zhí)、精神病性、總均分8個因素進行聚類，在一定程度上提升了聚類的效果，減少了不同組別之間的數據交叉[9-10]。然而，判別函數是根據樣本信息得到的，故可能夸大了判別效果[11]。因此，在今后的研究及運用中，還應通過考核樣本作前瞻性判別效果的評價，以說明本研究構建的判別模型的判別效果。

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TheApplicationofClusterAnalysisandDiscriminantAnalysisintheResultsofCollegeStudentsSCL-90Test

TENG Yan.

YunnanUniversityMentalHealthCounselingCenter，Kunming，650091，China

ObjectivesThrough cluster analysis of freshmen's cores from SCL-90，seeking some effective target variables in the data from cluster analysis.MethodsTo evaluate the psychology health of 3 638 freshmen by Cluster analysis and stepwise discriminant analysis.Results3 638 freshmen were divided into 3 groups by cluster analysis.In addition，a function on predicting was established by stepwise discriminant analysis，which included 8 target variables out of 11，which were from the scores of SCL-90.3 638 freshmen were evaluated retrospectively by the function with the error rate of 2.9%.ConclusionsTo evaluate the scores of SCL-90，compulsion，interpersonal sensitivity，depression，hostility，terror，paranoid，psychoticism factor and GSI of SCL-90 has larger discriminant significance to cluster analysis of SCL-90.

College students； SCL-90； Cluster analysis； Discriminant analysis

R395.6

A

10.3969/j.issn.1673-5625.2017.05.013

2016-11-03)(本文編輯 喬巖)

云南大學心理健康咨詢服務中心，云南 昆明，650091