核心自我评价的验证：基于学习领域的Meta分析

2010-09-15姚琼黄卫明葛明贵

铜陵学院学报 2010年2期

关键词：神经质特质控制点

姚琼黄卫明葛明贵

（1.铜陵学院，安徽铜陵 244000；2.安徽工业职业技术学院，安徽铜陵244000 3.安徽师范大学，安徽芜湖 241000）

核心自我评价的验证：基于学习领域的Meta分析

姚琼1黄卫明2葛明贵3

（1.铜陵学院，安徽铜陵 244000；2.安徽工业职业技术学院，安徽铜陵244000 3.安徽师范大学，安徽芜湖 241000）

通过Meta分析研究核心自我评价的四个特质（自尊、一般自我效能、控制点、神经质）与学生的“生活满意度”和“学习

成绩”的相关，以及四个特质两两之间的相互关系。结果发现核心自我评价的四个特质都与生活满意度和学习成绩均有显著相关（0.341-0.452；0.122-0.371），且平均效应值比较接近；各特质间具有中等程度的显著相关（0.190-0.480）。结果表明在中国文化背景下核心自我评价在学习领域具有一定程度的适用性。

核心自我评价；Meta分析；生活满意度

1.引言

核心自我评价（Core Self-evaluation，CSE）是指个体对自身能力和价值所持有的最基本评价，是一种相对持久和基础的对自己作为一个个体的评价，包括自尊（Self-esteem）、一般自我效能（General Self-efficacy）、控制点（Locus of Control）和情绪稳定性或神经质（Neuroticism）四种特质。[1]

核心自我评价的提出是Judge等人在整合现有的人格理论的基础上，发现自尊、一般自我效能、控制点、神经质这四种人格特质对工作满意度和工作绩效都有着较好的预测作用，且都是个体对自身的基本评价，但在研究中是作为独立的变量来看待的，因此他们试图探索出一条更为有效地解释人格倾向是如何影响工作行为变量、并对其进行有效预测的途径。[1]对相关文献的Meta分析及进一步的验证性因素分析都证明了核心自我评价理论在职业领域的适用性，能更好地解释人格倾向与行为变量之间关系的心理过程和机制，进而实现对各行为变量更加有效的预测。[2][3]人格特征会在一定的程度上影响个体的行为（学习、工作）表现。国外研究已经证实，核心自我评价在对工作态度、工作行为的预测上，尤其是在工作绩效、工作满意度等研究中扮演着较为重要的角色，这为理解人格倾向于行为变量之间的关系提供了一种新的研究取向。[4]但与之相关的研究大多集中在国外职业领域，很少有研究涉及其他领域（如学习领域）。而对学生而言学习就是他们的职业，作为人格倾向研究的新取向，核心自我评价在对学生的学习行为变量的解释和预测上，是否也具有同样重要的作用呢？目前国内已有很多研究证实了核心自我评价的四个特质与生活满意度、学习成绩之间存在显著的相关，也有研究证实四个特质两两之间的关系。[5~7]但是，基于研究过程的可变性，针对某两个变量之间的相互关系，各研究者所得的结论并不完全一致，因此有必要综合各相关研究，对其研究结果进行Meta分析，顺应中国心理学本土化研究的要求，在中国文化背景下对核心自我评价理论进行较为严密的论证，探讨其在学习领域的适用情况。

美国教育心理学家Glass（1976）首次提出“Meta-analysis”，其意思是“More Comprehensive”，即更加全面或超常规的综合。国内一般译为元分析或荟萃分析等，但更多的称法是“Meta分析”。Glass认为Meta分析是以综合已有的发现为目的，对单个研究结果进行综合的统计学分析方法。[8]国内学者认为Meta分析就是应用特定的设计和统计学方法对以往的研究结果进行整体的和系统的定性与定量分析。[9]最初应用于随机对照实验，现在已扩大到非实验研究。

本研究分别对自尊、一般自我效能、控制点、神经质与学生的“生活满意度”和“学习成绩”的相关研究进行Meta分析，探讨核心自我评价的四个核心特质对学生生活满意度和学业成绩的影响效应，以证实核心自我评价理论在学生群体中适用的可能性；同时，通过Meta分析来研究核心自我评价的四个核心特质两两之间的相关程度，探讨核心自我评价的四个特质背后存在潜在高阶因素的可能性，为核心自我评价的跨文化和跨领域研究提供实证支持。

2.研究方法

2.1 文献检索

2.1.1 文献检索范围

本研究的文献主要通过检索中国知网(www.cnki.net)中的中国期刊全文数据库、中国优秀博硕士学位论文全文数据库以及安徽师范大学图书馆“人大复印资料全文库”镜像站来收集，“检索项”为关键词，“检索词”分别为自尊、自我效能、控制点、心理控制源、情绪稳定性、神经质、生活满意度、学习（业）成绩，“发表时间”为1994-2008，“匹配模式”为模糊。在此基础上结合《全国报刊资料索引（哲学社会科学版）》（2000-2008）就“心理学”和“教育心理学”条目中的所有论文进行手工检索。另外，对于未报告具体数据（样本人数、相关系数、测量工具）的文献，通过发电子邮件的方式与作者联系，尽可能获取较为完整的研究数据。

2.1.2 文献纳入标准

第一，1994-2008年公开发表或未公开发表的中文一次文献；

第二，排除综述文献和重复报告；

第三，有关数据资料完整。包括皮尔逊积差相关系数r或能转换成r的T值、F值、Z值等；研究对象为中国学生群体，有明确的样本大小；采用陈仲庚修订的Rosenberg(1965)的自尊量表（SES）、张建新等修订的一般自我效能量表（GSES）、王登峰修订的罗特心理控制源量表（IE）和艾森克人格问卷（EPQ）中的神经质维度等量表分别测量自尊、一般自我效能、控制点、情绪稳定性或神经质；测量生活满意度的量表表述清晰，测量学习成绩的方式方法表述清晰。实际检索过程中，我们发现使用罗特心理控制源量表（IE）测量控制点的相关研究很少。因此，本研究中也包含了使用成人Nowicki-strickland内外控制量表（ANSIE）测量控制点的研究，此量表与IE量表的相关在0.44-0.68之间，[10]可以认为其效果与IE量表的测量效果是相近的。

在文献纳入过程中，首先通过浏览标题排除明显与本研究内容无关的文献，进而对可能相关的文献进行全文通读，根据以上剔除标准选出符合本研究需要的文献，最终入选本研究的文献共有76篇，共得到相关系数123个。

2.1.3 文献整理与编码

对纳入的文献数据运用office2003办公软件的excel程序来进行前期的文献整理和编码工作。并将相关系数分为三类：生活满意度分别与自尊、一般自我效能、控制点、神经质之间的相关系数；学习成绩分别与自尊、一般自我效能、控制点、神经质之间的相关系数；各特质两两之间的相关系数。在编码过程中，两名研究者独立进行编码，事后进行编码一致性分析，一致性系数达0.947，说明编码内容有较高的信度。

2.2 统计分析方法

本研究采用M,Borenstein.,L,Hedges.&H,Rothstein等开发的Comprehensive Meta-Analysis Version 2.0（CmaV2）专业元分析软件来进行统计分析。[11]

2.2.1 效应值及其检验方法

效应值的指标一般包括两类，一类是用d表示，一类是用相关系数r表示。[12]本研究采用关于相关系数的Meta分析统计方法，即皮尔逊积差相关系数r作为表示效应值的计量值，来表示从一个单个研究中得到的变量间关系的大小。合并效应值的显著性检验，是针对总体效应值为0这一虚无假设进行的，统计量的概率值P≤0.05，则多个研究的合并统计量具有统计学意义。本研究对效应值的显著性检验采用Fisher Z检验，同时给出合并效应值的95%置信区间(Confidence interval，CI)，提供关于平均相关的变异性估计，拒绝零假设显示我们能95%相信平均不可解释的相关是非零的。[13]

2.2.2 异质性检验

异质性检验是Meta分析过程中必须要进行的工作。根据检验结果，选择不同的Meta模型。对合并效应值进行统计一般有固定效应模型（fixed effect model）和随机效应模型（random effect model）。本研究采用卡方检验的方法进行异质性检验，针对效应值指标r的转换值Z进行同质性的Z检验，计算统计量Q及其显著性（Q服从自由度为k－1的Z分布），该方法尤其适合于处理相关研究的情境。[14]当异质性检验的结果为不显著，即P>0.05时，选择固定效应模型来计算合并统计量。若异质性检验的结果为显著，即P<0.05时，可认为多个研究有异质性，选择随机效应模型进行Meta分析。[15]

2.2.3 发表性偏倚的分析

实际研究过程中，很多因素可能影响Meta分析结果的可靠性，其中文献的发表性偏倚是影响Meta分析结果的一个最重要的因素。本研究采用失效安全数（Fail-safe Number，Nfs）估计Meta分析研究的发表性偏倚的情况，失效安全数的含义是指使Meta-analysis有显著意义的结论逆转的阴性研究个数，可以评价结果的稳定性。按照Rosenthal所建议的标准，凡Nfs大于5K+10(K为纳入的文献数)，方可认为发表性偏倚得到有效控制，它反映了Meta分析结果的稳定性，失效安全系数越大表明结果的稳定性越好。[16]

3.核心自我评价的Meta分析

3.1 核心自我评价各特质与生活满意度的Meta分析

通过效应值的异质性检验发现，一般自我效能与生活满意度相关的异质性分析结果不显著，采用固定效应模型进行Meta分析；自尊、控制点和神经质与生活满意度的相关的异质性分析结果均显著，采用随机效应模型。四个元分析研究的失效安全系数Nfs从33～5529不等，符合Rosenthal（1982）所建议的标准，说明研究的发表性偏倚得到了有效的控制，结果的可靠性较好。（表3-1）

表3-1 核心自我评价各特质与生活满意度相关的Meta分析

结果显示，自尊、一般自我效能、控制点、神经质与生活满意度相关的平均效应值分别为：0.432、0.341、0.434、0.452，各效应值的置信区间均比较理想。[17]结合对效应值显著性检验的结果Z值在7.951～13.896之间，p均小于0.05。核心自我评价各特质与生活满意度相关的平均效应值都达到了统计学显著性水平。

3.2 核心自我评价各特质与学业成绩的Meta分析

根据效应值的异质性检验结果，控制点与学习成绩相关的异质性分析结果不显著，采用固定效应模型进行Meta分析；自尊、一般自我效能和神经质与学习成绩的相关的异质性分析结果均为显著，采用随机效应模型。四个Meta分析研究的失效安全系数Nfs从56～1229不等，说明研究的发表性偏倚得到有效控制，结果的可靠性较好。结果显示，自尊、一般自我效能、控制点、神经质与学习成绩相关的平均效应值分别为：0.371、0.342、0.122、0.283，均达到了统计学的显著水平，各效应值的置信区间均比较理想。（表3-2）

表3-2 核心自我评价各特质与学习成绩相关的Meta分析

3.3 核心自我评价各特质之间关系的Meta分析

基于以上Meta分析研究，发现在对生活满意度和学习成绩的影响效应中，自尊、一般自我效能、控制点和神经质的效应值大小是相当接近的。那么，这四个特质背后是否存在一种潜在的高阶因素呢？为此，本研究进行了核心自我评价各特质之间相关的Meta分析，探讨自尊、一般自我效能、控制点和神经质两两之间的相关程度，为证实核心自我评价的四个特质背后存在潜在高阶因素的可能性提供前期依据。

表3-3 核心自我评价各特质之间相关的Meta分析

表3-3的研究结果显示，自尊与一般自我效能、控制点、神经质的平均相关分别为0.480（p<0.001），0.329（p<0.001），0.386（p<0.001）；一般自我效能与控制点、神经质的相关分别为0.277（p<0.001），0.190（p<0.001）；控制点与神经质的相关为0.338（p< 0.001），各效应值的置信区间与失安全系数的值也表明研究结果达到了统计学意义上的显著性水平，且结果可靠性较好。

4.讨论

4.1 核心自我评价在学习领域的适用性

研究表明，核心自我评价的四个特质与生活满意度、学习成绩存在显著的中等程度相关，且平均相关系数比较接近。其中控制点与学习成绩的平均相关相对较低（0.122），这是由于作为一种人格特质，控制点对学生的影响可能还要通过其他中介因素（认知方式、加工策略等）起作用；同时不论是内控还是外控的学生都有可能采取适合自己的学习方式，最大限度的发挥自身优势，从而来提升学习成绩。此外在关于控制点的相关研究元分析中，我们将两种量表都包含在内，没有很好的考虑两者之间的差异，可能也是造成平均相关系数相对较低的原因之一。

此外，针对核心自我评价各特质之间相关的元分析结果表明除控制点与神经质的相关较低外，其余各特质间都有显著的中等程度相关。虽然平均相关系数没有达到预期的高相关（0.40-0.85；Judge，2003），但是所有特质间的两两相关均达到了统计学意义上的显著水平，且相关系数较为接近。我们认为之所以没有出现预期的高相关首先是因为研究对象上存在的差异，自尊、一般自我效能、控制点和神经质这些特质在不同的人群中可能会得出不同的测量结果。Judge的元分析中所包含的研究对象是工人，排除了研究对象为学生、雇佣者、学生运动员等的研究，而本研究的目的是证实核心自我评价理论在学生群体中的适用性，在资料搜集的过程中，研究对象为在校学生的研究才予以纳入。其次是由于研究数量的问题。本研究所选用的文献资料仅限于中文，由于研究水平、研究习惯的差异，国内的研究大多只是理论上的探讨，相关研究数量非常少，可能在一定程度上影响了元分析研究的结果。另外，对自尊、一般自我效能、控制点和神经质这些特质的测量多是应用翻译国外的测量量表，在翻译、应用过程中可能存在东西方语言文化、人格特点的差异，造成研究结果的不一致。

我们推断核心自我评价在学习领域具有一定程度的适用性，这在一定程度上有助于理解人格倾向与学习行为和学习态度等变量之间关系的心理过程和机制，为实现对其更加有效的预测提供可能。当然，核心自我评价作为一种单一的高阶因素是否存在，它比四种人格特质单独作用是否确实能更好地解释和预测学生的学习行为，还有待于进行进一步的实际验证。

4.2 中国文化背景下的核心自我评价

在本土心理学日益受到关注的今天，已有大量研究关注了各种理论的跨文化差异。核心自我评价理论是在国外相关研究的基础上提出来的，其核心理念可能更多地体现了国外人群的特质，而将之运用到国内，应该有一个严密论证的过程。

本研究参照judge的研究过程对中国文化背景下核心自我评价在学习领域的适用性进行了文献的元分析，结果发现与国外研究存在一定的差异，如控制点作用不明显、平均相关值稍低等。我们认为这正体现了中国语言、文化背景和中国人人格的差异。国外关于核心自我评价研究的重点在职业领域，而针对学习领域，原有的理论可能存在普遍适用的问题，不同领域理论的应用以及理论的作用机制可能有质的不同。其次，中国人独特的人格特征[18]以及关于自我的理解[19]都对核心自我评价的概念提出挑战，甘怡群等提出了善良、才干、人际关系和集体自尊是中国人核心自我评价的四种特质。[20]此外，核心自我评价是否还包含其他人格特质，如正性情感和负性情感、乐观等特质？自尊、一般自我效能、控制点和神经质四种特质的作用机制在中国文化背景下会不会发生变化？这些问题都是本土化过程中亟待解决的问题。

5.结论

研究发现核心自我评价的四个特质与生活满意度、学习成绩之间均存在显著相关，且相关效应值较为接近，核心自我评价理论在学习领域中同样适用，同时其结构仍需进一步验证。

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2009-12-20