大学生主观幸福感的人格-环境交互理论研究(2)

　　3 结果。
　　
　　3. 1 共同方法偏差检验和主要变量间的相关分析。
　　
　　3. 1. 1 共同方法偏差检验。
　　
　　由于采用问卷法，通过集体施测和自评方式收集数据，因此测量的过程中可能会存在共同方法偏差（ Common Method Biases） .为此，在数据收集过程中主要通过项目顺序和反应方式的设定、作答的匿名性以及数据的保密性等方式进行程序控制； 在数据分析时，采用 SPSS17. 0 对其进行Harman 单因素检验，评估其共同方法变异严重程度。同时对所有变量的项目进行探索性因素分析，检验未旋转的因素分析结果，确定解释变量变异必须的最少因子数，如果得到了多个特征值大于 1 的因子且第一个因子解释的变异量不超过40% ,则 表 明 共 同 方 法 变 异 不 严 重 （ Ashford &Tsui,1991） ; 如果只析出一个因子或某个因子解释力特别大，即可判定存在严重的共同方法偏差（ 周浩，龙立荣，2004） .检验结果表明，未旋转主成分分析共有40 个因子的特征值大于1 且第一个因子解释的变异量仅为 15. 33% ,鉴于此，本研究的共同方法偏差问题不严重。
　　
　　3. 1. 2 主要变量间的相关分析。
　　
　　采用 SPSS17. 0 对主要变量之间的相关关系进行斯皮尔曼（ Spearman） 相关分析（ 表 1） ,结果发现，亲和力、生命力和意志力分别与优势运用、生活满意度、情感呈显着正相关； 优势运用与生活满意度、情感呈显着正相关； 生活满意度与学习压力、其他呈显着负相关，而与人际关系、受惩罚、丧失、健康适应相关不显着； 情感与压力性生活事件的各个维度呈显着负相关； 优势运用与学习压力呈显着负相关，而与生活事件其他的维度相关不显着。因此，有必要进一步考察它们之间的关系。
　　 　　
　　1为减少多重共线性问题，简化模型，增强模型的收敛性，对主要变量进行了中心化处理（ 温忠麟，吴艳，2010） .然后根据中介作用的检验方法，采用 AMOS17. 0 及其结构方程技术（ StructuralEquation Modeling,SEM） ,以性格优势为预测变量，主观幸福感为因变量，检验优势运用的中介作用，并考察整个模型拟合情况。结果表明，整个模型拟 合 指 数 良 好 （ χ2/ df 为 4. 40,RMSEA 等 于0. 07,GFI、AGFI、IFI 和 CFI 值都大于 0. 90 ） .性格优势、优势运用和主观幸福感之间的中介作用模型见图 2.结果显示，在增加了优势运用这个中介变量后，性格优势对主观幸福感的路径系数由原来的 0. 77 下降为 0. 46,并且性格优势对主观幸福感的路径系数（ β = 0. 46,p < 0. 001） ,性格优势对优势运用的路径系数（ β = 0. 66,p < 0. 001） ,优势运用对主观幸福感的路径系数（ β = 0. 42,p <0. 001） 均显着。这说明，优势运用在性格优势和主观幸福感间起着部分中介作用（ 中介效应值 ab= 0. 28,Z = 8. 21,p < 0. 01） .
　　 　　
　　3. 3 压力性生活事件的调节作用检验。
　　
　　有调节的中介模型（ moderated mediation model）就是同时涉及中介变量和调节变量的一种常见模型，这种模型意味着自变量通过中介变量对因变量产生影响，而中介变量的中介效应又受到调节变量的影响（ 温忠麟，张雷，侯杰泰，2006） .根据调节作用的检验方法，采用 AMOS17. 0 及其结构方程技术，以优势运用为自变量，主观幸福感为因变量，优势运用和压力性生活事件各维度中心化后形成的交互项作为调节效应的指标（ 温忠麟等，2006） ,检验压力性生活事件的调节作用。结果表明，整个模型拟合指数良好（ χ2/ df 为 3. 01,RMSEA 等于 0. 06,GFI、AGFI、IFI 和 CFI 值都大于 0. 90） .具体说来，优势运用（ β =0. 73,p <0. 001） 、压力性生活事件（ β= - 0. 30,p < 0. 001） 、优势运用 × 压力性生活事件（ β =0. 11,p <0. 05） 对主观幸福感的路径系数均显着，说明压力性生活事件在优势运用对主观幸福感的预测作用中起调节作用。
　　
　　3. 4 有调节的中介模型检验。
　　
　　以上结果表明，优势运用部分中介性格优势对主观幸福感的影响，而压力性生活事件调节优势运用对主观幸福感的预测作用。这意味着在性格优势、优势运用、压力性生活事件和主观幸福感的关系中，优势运用可能是有调节的中介变量。对此，根据有调节的中介作用的检验方法，采用 AMOS17. 0 及其结构方程技术，建立有调节的中介作用模型。图3 结果显示，整个模型拟合指数良好（ χ2/ df 为 3. 60,RMSEA 等于 0. 06,GFI、AGFI、IFI 和 CFI 值都大于0. 90） .具体说来，性格优势与优势运用之间（ β =0. 69,p < 0. 001） 、优势运用与主观幸福感之间（ β =0. 36,p < 0. 001） 、性格优势与主观幸福感之间（ β =0. 51,p < 0. 001） 路径系数均显着； 压力性生活事件对优势运用的路径系数显着（ β = 0. 07,p < 0. 05） ,压力性生活事件对主观幸福感的路径系数显着（ β= - 0. 23,p < 0. 001） ,压力性生活事件与优势运用的交互项对主观幸福感的路径系数显着（ β =0. 10,p < 0. 05） ,这说明性格优势对主观幸福感的影响是有调节的中介作用。
　　
　　采用简单斜率检验，进一步分析压力性生活事件的调节作用。以调节变量平均数上下一个标准差将被试分为高压力性生活事件组和低压力性生活事件组，绘制交互作用图。从图 4 可以直观地看出优势运用对主观幸福感的影响是如何受到压力性生活事件调节的，具体说来，对于低压力性生活事件组（ Z生活事件≤ - 1） ,随着优势运用的增加，主观幸福感表现出显着的上升趋势（ β = 0. 42,t = 8. 40,p < 0. 001） ,即优势运用每增加一个标准差，主观幸福感增加 0. 42 个标准差； 对于高压力性生活事件组（ Z生活事件≥1） ,随着优势运用的增加，主观幸福感也表现出显着的上升趋势（ β =0. 57,t = 11. 40,p < 0. 001 ） ,即优势运用每增加一个标准差，主观幸福感增加 0. 57 个标准差，相对于低压力性生活事件组，增加的幅度显着提高。因此，优势运用对主观幸福感的预测作用会因个体所体验到的压力性生活事件水平的不同而表现出强度上的差异。进一步分析得知，对经历低压力性生活事件的个体来说，优势运用在性格优势与主 观 幸 福 感 之 间 的 中 介 效 应 占 总 效 应 的44. 43% ; 而对经历高压力性生活事件的个体来说，其中介效应占总效应的 67. 43% .