Rosenberg自尊量表因素结构的再验证Word文件下载.docx

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分别对自我肯定和自我否定与自我和谐的三个维度进行回归分析,发现两个维度的作用存在分离效应,说明自尊的自我肯定维度和自我否定维度在理论上具有一定的区分效度。

结论:

Rosenberg自尊量表（SES可以使用二因素模型。

关键词∀自尊;

验证性因素分析;

Rosenberg自尊量表;

自我和谐

中图分类号:

B8484文献标识码:

A文章编号:

1000-6729（200709-00603-04

RetestoftheBidimensionalModelofRosenbergSelfEsteemScale

YANGYe,WANGDengFeng

DepartmentofPsychology,PekingUniversity,Beijing100871

Abstract∀Objective:

TostudythebidimensionalmodelofselfesteemandtherelationshipbetweenselfesteemandselfconsistencyandcongruencyMethod:

591collegestudentscompletedRosenbergSelfEsteemScaleandSelfConsistencyandCongruencyScaleAmos40wasappliedtoanalysistheunidimensionalmodelandthebidimensionalmodelofselfesteem,regressionbetweenselfesteemandselfconsistencyandcongruencywerethenanalyzedResults:

Thebidimesionalmodelofselfesteemfitthedatabetter（2=12652,df=34,2/df=372,CFI=100,TLI=099,RMSEA=007,anddissociationeffectbetweenselfconsistencyandcongruencyandpositivedimensionandnegativedimensionwerefoundConclusion:

Thestudytendstosupportthehypothesisofthebidimensionalmodelofselfesteem

KeyWords∀selfesteem;

CFA;

SES;

selfconsistencyandcongruency

自尊（selfesteem是对自我的一般性评价,是个体经验和生活质量的中心方面。

早期研究多为测量对个体一般性评价的自尊,常用的测量问卷有:

Rosenberg自尊量表（SES、自我不足感量表（FIS、自尊量表（CSE、个人评价量表（PEI等[1],其中SES是具有代表性的测量工具。

Rosenberg认为这种对个体的一般性评价是单维的,并在许多研究中得到了验证[2]。

同时,一些研究者认为自尊可以区分为自我肯定和自我否定两个维度。

Rosenberg也发现可以用两个因素解释,但实际上反映了同一种人格特质。

Kaplan和Pokorny[3]对500名成人施测得到两个不相关因素,可以解释45%的方差。

另外Shahani、Dipboye和Phillips[4]、Hagborg[5]、Goldsmith[6]的研究支持自尊的二因素模型。

李虹[7]也发现SES可以用两个因素,即自我肯定和自我贬低来解释。

把一般性的自尊区分为自我肯定和自我否定两个维度,有其理论意义。

Kaplan&

Pokorny[3]发现自我否定与被试的焦虑、抑郁水平相关显著,而自我肯定与之相关不显著。

Owens[8]综述前人的研究认为自我肯定与个体亲社会的态度和行为有关,自我肯定得分高的个体有更高的生活满意度,倾向于肯定自己的优点和能力,而自我否定得分与心理和情绪障碍关系更大,得分高的个体倾向于怀疑自己的价值和效能。

本研究通过探索性和验证性因素分析,检验和确认603

中国心理卫生杂志2007年第21卷第9期

*基金项目:

国家自然科学基金资助项目（30270469,

Rosenberg自尊量表的二因素模型。

自我和谐（selfconsistencyandcongruency是RogersCR人格理论中最重要的概念之一,反映了自我和经验之间的一致与和谐,是心理健康的重要标志[9,10]。

Rosenberg使用自我和谐理论（selfconsistencytheory和自尊理论（selfesteemtheory构建解释青少年自尊、抑郁、不良行为和学业成绩关系的理论框架[11],说明自我和谐与自尊有着紧密的关系。

如果自尊可以区分为自我肯定和自我否定两个不同的维度,那么这两个不同的维度与自我和谐各个维度的关系会存在不一致。

本研究的另一目的就是检验自尊的两个维度自我肯定和自我否定与自我和谐的不同维度间的关系,检验自尊的两个维度的作用是否存在分离效应。

1对象与方法

11对象

111探索性因素分析的样本被试为综合院校在读本科生587人,回收问卷580份,有效问卷571份,有效率为97%;

被试年龄17-27岁,平均年龄209#15岁;

其中男性被试215名,女性被试301名,未表明性别55名。

所有被试均要求完成Rosenberg自尊量表（SES。

112验证性因素分析的独立样本

被试为综合院校在读本科生,发放问卷671份,回收问卷654份,有效问卷591份,有效率为88%;

被试年龄17-24岁,平均年龄205#14岁;

其中男性被试192名,女性被试361名,未表明性别38名。

所有被试均要求完成Rosenberg自尊量表（SES和自我和谐量表（SCCS

12工具

121自尊量表（SES[12]测量个体的自尊水平,量表共有十个项目,测量一般性的自尊,其中5个项目是正向记分,5个项目是反向记分。

122自我和谐量表（SCCS[9]分别测量个体自我与经验的不和谐程度、自我的灵活性以及自我的刻板性。

13统计方法探索性因素分析、验证性因素分析、回归分析。

2结果

21探索性因素分析的结果

对Rosenberg自尊量表的10个项目进行探索性因,,,个特征值大于1,碎石图检验显示抽取2个因素。

两个因素共解释方差的5220%。

第一个因素（2664%包含5个项目,为自我肯定维度;

第二个因素（2556%包含5个项目,为自我否定维度。

各项目的因素载荷见表1（因素载荷030以下的值未显示。

表1Rosenberg自尊量表各项目的因素载荷

自我肯定

项目负荷

自我否定

10779077

207310076

40713062

60675061

70598057

22验证性因素分析的结果

使用Amos40进行验证性因素分析,设定一因素模型、二因素独立模型和二因素相关模型,分别检验模型与数据的拟合优度。

一因素模型是把所有10个项目都作为一个潜变量的指标;

二因素独立模型是把自我肯定维度的5个项目作为一个潜变量的指标,自我否定维度的5个项目作为一个潜变量的指标,设定两个潜变量独立;

二因素相关模型是把自我肯定维度的5个项目作为一个潜变量的指标,自我否定维度的5个项目作为一个潜变量的指标,设定两个潜变量相关。

各项拟合优度指标见表2。

表2三种模型的各项拟合优度指标

模型设定2df2/dfCFITLIRMSEA一因素模型2106035602099098009二因素独立模型36197351034098097013二因素相关模型1265234372100099007

二因素相关模型与二因素独立模型是互为嵌套模型,二因素相关模型少一个自由度,卡方少23545,卡方检验达到0001水平显著,说明二因素相关模型与数据的拟合好于二因素独立模型,支持接受二因素相关模型[13];

二因素相关模型与一因素模型虽然不是嵌套模型,仍然可以用卡方检验粗略比较模型的拟合优度[13],结果二因素相关模型与数据的拟合好于一因素模型,也支持接受二因素相关模型。

同时三个模型中,只有二因素相关模型的卡方与自由度比（2/df达到小于50的标准[13],只有二因素相关模型的近似误差均方根（RMSEA值达到小于008[13]

604ChineseMentalHealthJourna,lVol21,NO9,2007

23自尊和自我和谐的回归分析

分别以自我和谐的三个维度及自我不和谐总分作为因变量,以自尊的自我肯定维度、自我否定维度为预测变量进行回归分析,并计算方差膨胀因子检验变量的多重共线性,结果见表3。

表3各个回归方程的标准化回归系数、R2和方差膨胀因子

项目

自我

不和谐

灵活性

刻板性

自我不和谐总分

自我肯定-007040***-000-020***自我否定036***002019***0313***R2016015004020方差膨胀因子146143146142

***P<

0001

表3显示,当因变量是自我不和谐时,只有自我否定能进入回归方程;

当因变量是自我灵活性时,只有