自动化思维与认知偏差对抑郁情绪的预测性研究

王翼，谢威士，徐涛（合肥师范学院教师教育学院，安徽合肥230061）



自动化思维与认知偏差对抑郁情绪的预测性研究

王翼，谢威士，徐涛
（合肥师范学院教师教育学院，安徽合肥230061）

通过问卷调查法对高校大学生进行调查，探讨了自动化思维、认知偏差对抑郁情绪的影响以及三者之间的关系.结果显示：自动化思维与抑郁情绪存在显著正相关，认知偏差中除认知哲学外的其余各维度与抑郁情绪、自动化思维均存在显著相关.回归分析表明自动化思维与认知偏差中自主性态度和完美两个维度进入回归方程，三者共同对抑郁情绪的解释程度为31.3%.自动化思维、认知偏差与抑郁情绪存在显著相关，对抑郁情绪的发生具有一定预测作用.

自动化思维；认知偏差；抑郁情绪；大学生

0引言

近年来抑郁障碍的发病率逐年升高并呈现年轻化趋势，Kessler等的研究发现抑郁障碍的发病年龄集中于成年早期，其中10%的18-29岁的青年群体曾经历过抑郁障碍周期性发作［1］.目前很多研究集中于临床诊断的抑郁症患者，而对于抑郁情绪尤其是对于大学生这个特殊群体的研究相对较少.就大学生而言，抑郁情绪受负性生活事件影响，同时与个体面对消极事件的应对方式有密切的关系［2］.抑郁情绪是一种以显著而持久的心境低落为主要特征的情感障碍，主要症状有消极悲观、对事物失去兴趣、活动度降低、认知功能受损、低自尊等，抑郁情绪由生物、心理、社会文化等多种因素所致［3］.20世纪60年代之前，对抑郁病因的研究主要集中在遗传、生化方面，心理治疗层面主要以精神分析和行为强化的观点解释，随着认知心理学的兴起并以其先进的实验手段渗入到包括医学在内的众多学科和研究中［4］.近年来国内外学者从神经、认知、社会因素等方面做了许多研究，国外学者越来越将病因聚焦于自动化思维、认知偏差等方面，并提出了许多理论模型.国内学者陈丹等的研究总结出大学生抑郁情绪的13个影响因子，其中包括：遗传因素、人格特征、身心健康状况、生活事件、自我认知评价、归因方式、应对方式和社会支持系统等［5］.本研究旨在验证自动化思维与认知偏差是否与抑郁情绪的产生存在相关，以及如何在抑郁情绪中起作用.

自动化思维是指大脑中自动产生的画面、观念和想法等，负性自动思维是一种消极的、在某种情境下意识中出现的不随意且持续存在的思维，常常伴有失落、不愉快的情绪体验，抑郁患者的自动化思维以消极或负性的侵入性想法为特征［6］.根据Beck的理论，国内外的研究主要集中在负性自动思维的内部因素构成，得出了大体一致的结论.吴志霞等认为负性自动思维是一种消极思维方式，伴有不愉快情绪体验的一种思维流［7］；吴思廉将自动思维归纳为一种与抑郁有关的在特殊情境中出现的常常伴有失落感的消极思维［8］，其出现是自动的、不随意的、持续的；何晓飞等也认为自动思维是指在特殊情境中出现的习惯性消极观念［9］. Leucht的研究表明负性自动思维出现的频率与抑郁情绪的严重程度存在明显的相关［10］.张月娟等认为负性的自我认知图式是引发抑郁情绪的关键因素，自动思维就是个体头脑在事件与情绪反应之间产生的快速的思维程式，生活事件对抑郁的影响是通过自动化思维与应对方式在其中起的中介作用实现的［11］.国外Kwon等［12］和国内陈树林等［13］的研究表明，负性自动思维出现的频度与抑郁程度呈正相关，且对抑郁程度有着较高的预测性，因此识别负性自动思维成为控制抑郁情绪的关键因素之一.

1研究方法

1.1对象

以合肥市在校大学生为研究对象，采用随机整体抽样法，选取了合肥师范学院、安徽医科大学、安徽大学共300名被试，回收问卷255份，其中有效问卷222份.被试年龄在16-25岁之间，研究对象中男生88人，女生134人.

1.2研究工具

1.2.1自动化思维问卷

采用Hollon等于1980年为检测与抑郁有关的自动出现的负性思维频率而设计的自动化思维问卷（ATQ）.ATQ的所有项目共涉及了抑郁的4个方面：自我适应不良与寻求改变、消极自我概念与消极预期、低自我评价、无助感.总分范围为30-150.ATQ问卷是一种自评量表，问卷共有30个项目，测试被试最近一周内30种不同想法的出现频度，采用5级评分.量表的内部一致性系数为0.93.在原始文献中，Hollon等未给出抑郁临界值，只给出抑郁者评分为79.6±22.3，而非抑郁者评分为48.6±10.90.

1.2.2贝克抑郁问卷

贝克抑郁问卷（BDI）由Beck于上世纪60年代早期编制，是国际上测量抑郁程度所广泛使用的量表之一，用来测量被试在过去两周内的抑郁情绪.该问卷共有21个项目，每个项目有4句陈述，每句陈述之前标有相应的等级数字，根据症状轻重按4级评分，即：无（0分）、轻度（1分）、中度（2分）、重度（3分）.BDI适用于13岁以上人群，BDI有良好的信效度，问卷的内部一致性系数为0.80.

云南省统计局相关负责人分析认为， 投资是拉动经济增长的关键因素。今年以来云南省民间投资、制造业投资、服务业投资增长明显，促进了投资的高质量发展。下一步，应着力促进投资增长集中在高技术行业、高端装备制造业以及消费转型升级重要行业。同时，要进一步推进民间投资发展，降低准入门槛，优化营商环境。

1.2.3功能态度失调问卷

功能失调性态度问卷（DAS）由Beck等于1978年编制.功能失调性态度问卷共有40条项目，其中有10个项目为反向记分，量表采用1-7分七级评分.DAS可归纳为8个因子结构：脆弱性、吸引和排斥、完美化、强制性、寻求赞许、依赖性、自主性态度、认知哲学.国外的Weissman及国内的焦丽等的研究得出该量表具有良好的信效度［18］.

1.3统计方法

数据采用SPSS 17.0软件统计分析，采用独立样本t检验和描述性统计等方法探讨自动化思维、认知偏差、抑郁情绪与性别、年龄等人口统计学变量有无差异，采用相关和回归分析探讨自动化思维、认知偏差和抑郁情绪三者之间的关系.

2研究结果

2.1 Beck抑郁问卷描述性分析

表1为不同性别抑郁情绪的统计数据.被试在BDI量表上的得分平均数为10.97，标准差为8.95，根据BDI的抑郁情绪评判标准，无抑郁情绪的人数为51.8%，轻度抑郁人数为29.7%，中度抑郁人数为14.9%，重度抑郁的人数为3.6%.从表1中可以看出，无抑郁的被试中存在性别差异，男生的抑郁情绪得分显著少于女生.

表1　不同性别抑郁情绪得分比较

2.2自动化思维、认知偏差和抑郁情绪的相关

表2为功能失调态度各维度与自动化思维和抑郁情绪的相关分析.脆弱、吸引排斥、完美、强制、寻求赞许、依赖性、自主性态度这7个维度与抑郁情绪存在显著的正相关（P<0.01），这说明认知偏差对抑郁情绪的影响显著.自动化思维与抑郁情绪存在显著正相关，说明自动化思维出现的频度会影响到抑郁情绪的发生.认知偏差的8个维度与自动化思维均存在显著正相关，表明自动化思维的过程中存在认知偏差.

表2　变量间的相关分析（r）

2.3认知偏差、自动化思维对抑郁情绪的影响

2.3.1自动化思维对抑郁情绪的回归分析

表3为自动化思维与抑郁情绪的回归分析.结果表明：自动化思维与抑郁情绪存在线性相关，自动化思维对抑郁情绪的解释程度为21.4%，对抑郁情绪存在预测作用.

2.3.2自动化思维与认知偏差对抑郁情绪的回归分析

以抑郁情绪为因变量，认知偏差各维度及自动化思维为因子做多元回归分析（表4），其中认知偏差的8个维度中只有自主性态度和完美进入回归方程，自动化思维也进入回归方程，三者共同对抑郁情绪模型的解释程度为31.3%.

表4　变量间的多元回归分析

3讨论与分析

研究的255名被试中，约有48.2%的被试报告出有抑郁情绪体验，冯正直研究的结果得出抑郁的检出率为42.3%［19］，左莹莹的调查中抑郁情绪的检出率达55.29%［20］.Kessler等的研究结果显示，社会结构的变化导致抑郁障碍的发病率逐年升高，18-29岁的青年人抑郁发生率更高［1］.抑郁情绪的高检出率说明了抑郁在大学生中发生的普遍性，大学生处于从学校转向社会的关键期，其面临的压力来源广泛，容易造成各方面的身心问题，因此高校管理者应特别注意大学生的心理健康，研究大学生抑郁情绪发生的因素，并由此提出相应的干预方式具有重要意义.

研究中自动化思维和认知偏差中的3个维度（吸引排斥、依赖性、认知哲学）均存在性别差异，表明女生比男生更容易出现自动化思维和认知偏差的现象，对于抑郁情绪的性别差异，不同的研究得出了不同的结论，其中冯正直的研究结论认为男生的抑郁水平普遍高于女生［21］，谷玉冰指出女大学生更容易产生抑郁［22］，左莹莹［20］的研究中得出抑郁情绪的性别差异不显著，与本研究的结果大致相同.性别在抑郁情绪得分差异可能与被试的选择有关.

研究中自动化思维与抑郁情绪存在显著正相关，认知偏差除认知哲学外其余各维度均与抑郁情绪存在显著正相关，这与陈树林等的研究结果一致，歪曲认知越多，个体体验到的抑郁情绪越多［23］，在回归分析中自动化思维与抑郁情绪存在线性关系，对抑郁情绪的解释度为21.4%.姚树桥等的研究表明，抑郁症患者的认知过程存在偏差，在面对负性事件时，具有抑郁性归因方式的患者更容易体验到无望感、悲观消极情绪等［24］.

因此，基于负性自动化思维以及不合理认知方式的心理干预的有效性被广泛研究，国外超过75项随机对照研究证实：认知疗法能够有效减轻个体的抑郁情绪［25］，与药物治疗相比，认知疗法能教会患者有效处理负性情绪的应对方式，降低抑郁障碍的复发率［26］.

综上所述，抑郁情绪在大学生中的检出率较高，48.2%的大学生存在不同程度的抑郁状况；自动化思维与抑郁情绪存在显著正相关，对抑郁情绪的发生具有预测作用.自动化思维与认知偏差中自主性态度和完美两个维度进入回归方程，三者共同对抑郁情绪的解释程度为31.3%.本研究结果表明自动化思维，认知偏差与抑郁情绪存在显著相关，对抑郁情绪的发生具有预测作用.

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（责任编辑鹍钮效）

A Prediction Study of Autom atic Thoughts and Cognitive Biases over Depressive Emotion

WANG Yi，XIE Wei-shi，XU Tao
（School of Teacher Education，Hefei Normal University，Hefei，Anhui 230061，China）

A survey is conducted among 300 college students to collect information about the relationship between automatic thoughts，cognitive biases and depressive emotion.Results show that automatic thoughts and depressive emotion are significantly correlated，and the dimensions of cognitive biases except cognitive philosophy have positive correlation with depressive emotion and automatic thoughts.Regression analysis indicates that the proportion of variance in depressive emotion which can be explained by two variables of cognitive biases and automatic thoughts is 31.3%，which can predict the onset of depression.

automatic thoughts；cognitive bias；depressive emotion；college student

B844

A

1673-1972（2016）03-0134-05

2016-02-28

安徽省高校省级优秀青年人才基金重点项目（2013SQWO5OZD）；合肥师范学院产学研合作育人项目（2015CXYJDSK011）

王翼（1986-），男，安徽亳州人，助教，主要从事临床心理学研究.