第23卷第4期苏州科技学院学报(社会科学版)V ol.23N o.42006年11月Journal of University of Science and T echnology of Suzhou (S ocial Science )N ov.2006独生子女与非独生子女心理健康的元分析Ξ张樱樱,童辉杰(苏州大学应用心理学研究所,江苏苏州215021)摘 要:利用元分析的方法对我国独生子女与非独生子女的心理健康作一次总的效度检验与评估。
结果显示,独生子女与非独生子女心理健康的总效果量为0.0586,95%置信区间为(-0.309～0.427),经过齐性检验,各项研究g 值差异不显著。
说明独生子女与非独生子女心理健康没有显著性差异。
关键词:元分析;心理健康;独生子女中图分类号:B843.1文献标识码:A文章编号:1672-0695(2006)04-0112-04元分析是对具有共同研究目的的相互独立的多个研究结果给予定量分析、合并分析,剖析研究间的差异特征,综合评价研究结果[1]。
它可以将不同年代不同地域的资料综合起来进行定量分析,把以往的结果更为客观真实地反应出来,同时可以确定某些研究结果不一致的情况,得出较为可靠的结论。
有关独生子女的研究国内外学者历来都有争议,美国心理学家G stanley Hall 在1907年就认为:“独生子女本身就是一种病态。
”[2]1-20多数美国人至今仍认为独生子女有适应不良、自我中心、固执等个性缺陷。
日本心理学家波多也勤子1963年指出:“独生子女的共同特点是非常任性,意志薄弱,遇有不如意便发脾气,缺少社会性,与人难以相处。
”[3]与此相反的是,美国当代研究独生子女的著名学者T oni Falbo 及其同事对1925年到1984年间西方发表的有关独生子女的研究进行元分析(meta -analysis )发现,独生子女在控制力、自主性、心理成熟等特点优于非独生子女,其余二者之间并不存在差异。
[2]我国学者陶国泰对独生子女与非独生儿童心理发展进行了一项十年的追踪研究,发现独生子女与非独生儿童的行为问题差别只有少许,而且随发展到青少年期这些差异有大致消失的趋势。
[4]国内关于独生子女的研究始于20世纪80年代,独生子女心理健康的研究文献到目前为止已有170余篇,但对于独生子女与非独生子女心理健康的综合分析还没有。
本文收集了我国自20世纪80年代以来发表的关于独生子女的文献进行元分析研究,力图对独生子女与非独生子女心理健康进行一次总的比较分析,得出较为客观的结果。
1、对象与方法独生子女与非独生子女,年龄从3岁到45岁不等,搜集资料样本量从94到13217不等(见表1),主要偏向于大学生。
47篇资料中有关大学生心理健康的调查有22篇,占总数的46.8%。
当然,也包括幼儿、中学生、高职生、护士、海陆空三军战士以及幼师学生,总样本量为78464人。
材料的搜集与入选是利用中国期刊网、重庆维普等几个数据库采用关键词(独生子女、心理健康)、全文及期刊名进行检索,得到资料167篇,经过以下程序进行筛选:(1)首先都包括独生女子与非独生子女的比较研究;(2)这些比较里面要有关于心理健康的对比;(3)每个研究中都要有平均数标准差,以便求出g 值,最后得到有效资料47篇。
然后根据C ohen 、Hedges 等人的算法进行元分析[5,6],并自行编写计算机程序处理全部数据。
2、结果(1)效果量(effect size )g 值的计算 47篇资料共有49项研究结果,第32篇分为学前组、小学组和211Ξ收稿日期:2006-06-15作者简介:张樱樱(1981-),女,山东青岛人,苏州大学应用心理学2004级研究生;童辉杰(1956-),男,浙江衢州人,苏州大学应用心理学研究所教授。
中学组(见表1)。
这些研究结果在心理健康的指标上,有的独生子女优于非独生子女,有的不如非独生子女,所以我们把独生子女优于非独生子女的效果量的值定为正值,结果相反的定为负值。
表1 元分析数据表序号研究者研究时间使用量表样本量被试年龄c v g i’1石彩秋等2004SC L-9022119-3510.64-0.27 2陈其芝等2004SC L-9030016.270.79(平均)10.610.15 3李祚山2001心理健康诊断196初中一到三年级(未报道年龄)10.15-0.05 4黄雪薇等2000SC L-9069219.070.98(平均)10.670.09 5张伯华等1999SC L-90531大一新生(未报道年龄)10.51-0.06 6段鑫星1998SC L-901420大一新生(未报道年龄)10.460.25 7朱玉英等1995SC L-9014914-220.990.630.53 8梁先锋1999SC L-90518高一到高三(未报道年龄)10.660.23 9栗文彬等2003SC L-9061717-2110.61-0.18 10李权超等2004SC L-90461516-2210.55-0.18 11姚齐等1998SC L-90430202(平均)10.590.22 12王明等2002SC L-9080916.71.4810.360.30 13王明等2003SC L-90124312-2210.380.25 14聂岁锋2004SC L-9073117-2610.67-0.12 15刘素珍2002SC L-909417-220.990.65-0.62 16李俊丽等2004SC L-901310221.371.93(平均)10.670.04 17韩向前等2001SC L-901292418-2610.480.13 18李强等2002SC L-90358201.3(平均)10.590.00 19陈强等2002SC L-90335215-3110.630.24 20哈斯等2004SC L-90103217-3410.640.17 21蒋忠军等2002SC L-90144017-2110.67-0.07 22杨学等2002SC L-902295大学新生(未报道年龄)10.360.13 23蔡丽萍等2000SC L-901321714-4510.490.05 24毛富强等1999SC L-9087818-1910.660.22 25王鲁慧等2004SC L-9082620.791.28(平均)10.54-0.01 26邓稳根等2004SC L-90138918.291.09(平均)10.560.24 27姜杨等2000SC L-9013317.39±0.87(平均)0.990.40-0.0128赵凯等1996SC L-90122小学三年级、五年级、初中一年级(未报道年龄)0.990.670.1629徐瑾等2000SC L-9024016.90.45(平均)10.40-0.11 30李权超等1994SC L-90537入伍新兵(未报道年龄)10.660.02 31车文博等2003大学生心理压力感问卷1849大学一到四年级(未报道年龄)10.66-0.02 32杨世柄等2003S AB学前组1084-60.990.630.00小学组1508-120.990.630.00中学组15013-140.990.630.00 33景怀斌19973CQ1070大学生(未报道年龄)10.670.11 34曹亚琼2004SPH MS80020-2210.39-0.18 35朱清峰等2004SC L-9011617-210.990.60-0.10 36刘淳松2004G HQ-201031大学生(未报道年龄)10.64-0.08 37卢晓虹2003SC L-901173大学新生(未报道年龄)10.640.10 38张晓文2001SC L-90494大学生(未报道年龄)10.550.14 39范虹江2004中学生心理健康量表165非毕业班中学生(未报道年龄)10.460.39 40申艳娥等2002中学生心理健康量表46716.25±2.62(平均)10.630.28 41郑名等2004学前儿童心理健康测评量表2923-710.67-0.18 42李志红2004SC L-9031419-2410.62-0.04 43樊晓光等2004C MI19918-2110.670.30 44董元坤等2001C MI39217-2110.670.20 45邓治文等2004SC L-90171219.3±2.1(平均)10.670.17 46余毅震等2003SC L-901631大学生(未报道年龄)10.67-0.02 47陈其芝等2004SC L-9019618.88±0.9(平均)10.670.14311 同时,由于这些文献中不少是采用SC L -90施测的,但有的只报道了9个因子的得分并没有报道总分,对于这样的文献,我们一律采用平均g 值法,即9个因子的平均g 值得分。
对于g 值的计算一般采用实验组的平均数减去对照组的平均数,除以对照组的标准差,这个计算方法是G lass 首先提出来的[7]。
它有明显的缺点,即只用对照组的标准差来标准化两组的平均值差,当实验组和对照组没有共同的方差时,这样标准化均值差明显是不妥的。
Hedges 对G lass 的估计值进行了修改[5],用实验组和对照组的混合方差来标准化平均值差,得出了Hedges 的g 值。
即g =M E -M CSD pooled其中,M E 为实验组平均数,M C 为控制组平均数,SD pooled 为实验组和控制组的联合标准差。
虽然Hedges 的g 克服了G lass 的效果量的缺点,但当样本含量较小时,它会表现出明显的偏差。
于是Hedges 在1985年又增加了c 来校正偏差[6],得到新的g i ’值。
g i ’=cg ic =1-[3Π(4N E +4N C -9)]这样,当样本含量大于等于5时,g i ’值就可以很好地表达实验组和对照组间的差别。
(2)总体效度指数G 的计算 根据上述公式可以得到49个效果量的值,我们采用Hedges 提出的总效果量G 的无偏估计的方法,对该研究的总效果量进行估计,公式为:G =Σv i g i ’ΠΣv i g i ’为未加权的效果量,v i 为每个研究的权重,计算公式为:v i =[2N E N C (N E +4N C )]Π[2(N E +N C )2+(g i ’)2N E N C ]根据公式我们得出总效果量G 的无偏估计值为0.0586。
(3)齐性检验 在研究中,我们试图综合这49个独立的g ’值来检验独生子女与非独生子女在心理健康方面的差异。