军人心理健康卫生状况的评价教案资料.docx
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1、此文档收集于网络,如有侵权请联系网站删除此文档仅供学习和交流2014年军队院校军事建模竞赛编 号 专 用 页评阅编号:评阅记录:评阅人评 分备 注军人心理健康卫生状况的评价摘 要本文在SCL-90测试基础上做出模型改进,利用综合评分反映军人心理健康水平,并根据10个因子得分将战士分别聚类,找出心理不健康者。在此之上分析影响军人心理健康的主要因素并制定疏导策略,通过实地走访,案例收集等形式确定疏导效果模型,以此对样本数据的疏导效果做出定量预测分析。在问卷调查后对模型的实用性和有效性做出评判。对于问题1,将样本数据与军人常模做出比较,整体一致度较高,但在指标细节上需要调整;根据样本分析得到SCL-
2、90中10个因子相关程度较高,采用主成份分析法,加权求和得出军人心理健康综合得分;依据SCL-90的10个因子聚类分析得出各类心理不健康者。对于问题2,将战士自身情况与综合评分建立多元线性回归方程,比较回归系数,得出年龄对战士心理影响最大,其次是类别、上级态度等,而家庭教养方式、军营环境、部队管理模式与军人心理健康关联程度较小。对于问题3,在某军区心理疾控中心听取专家给出的疏导策略,并在中心获取各类心理不健康者在疏导前后的SCL-90因子分。用疏导前各项分与疏导后因子分训练BP神经网络模型,并通过测试。以此模型表示疏导效果函数,定量预测样本中各类心理不健康者的疏导效果。对于问题4,在某军区发放
3、60份“SCL-90”心理卫生健康状况测试量表和班级成员心理健康自评互评表,利用模型对前者进行分析,与后者得出的样本真实心理健康水平对比。通过误差分析得出模型适用性和有效性高。关键词: 军人心理健康 综合评价 SCL-90 BP神经网络一、 问题重述随着社会的不断进步和发展,心理健康问题越来越受到人们的关注。对于青年军人心理健康状况进行科学的评价与分析,有助于及时发现问题,防患于未然。在实际中,对于心理健康状况的评价,一般利用“SCL-90测试量表”(见附件1)对被测试者进行测试和分析。从心理学的角度,一般是通过采集正常人的相应数据,建立所谓的“常模”,依此来评价被测试对象的心理健康状况。现在
4、有研究认为,仅仅通过将各因素的平均分与常模作比较的评价方法,在实际中存在诸多不合理之处,需要对评价方法做一步的分析研究。请你们建模研究下列问题:(1)试建立军人心理健康状况的评价模型,并根据附件2中的样本数据找出各类心理不健康者。(2)进一步分析影响军人心理健康的主要原因,并分析家庭教养方式、军营环境、部队管理模式、上级领导的工作态度与军人心理健康的关联程度。(3)根据各类存在心理健康问题者的具体情况,提出相应具体的疏导策略,并对其策略的有效性进行定量预测分析。(4)利用附件1的测试量表在你们单位进行测试,或查阅相关数据资料用来检验你们模型的适用性和有效性。二、问题的分析2.1.SCL-90量
5、表改进方向经过文献查询和样本分析发现量表与总量表的相关为0.790.92,各分量表之间的相关为0.590.83,说明SCL-90量表内容和结构效应较好,SCL-90在正常人群中有较好的信度和效度。在附件2的样本统计发现与军人常模基本一致。因此不宜对SCL-90各因子重新归类和层次分析。为了更全面评价军人心理健康状况,我们对样本运用主成份分析模型计算出各因子所占比重,通过加权求和得到心理健康总分。2.2.影响军人心理健康主要原因的选取军人心理健康状况与各方面相关,有认知水平、成长经历,所处环境等。因此我们对军人性别、年龄、是否是独生子女、类别、学历层次、家庭教养方式、对军营环境适应程度、部队管理
6、、上级态度、人际交往和健康自评综合考量。对上述原因和军人心理健康总分建立多元线性回归模型找到主要原因。2.3.有效性的定量预测 通过已有数据对样本疏导后的心理健康总分做出预测,通过比较疏导前后的总分值衡量策略的有效程度。而人工神经网络是对真实神经元网络的粗略模拟,具有容错性、抗干扰性、高效性等特征,具有学习、记忆等强大的认知功能,因此适宜于心理学许多领域的研究。并且处理非线性问题的能力一般优于传统统计分析方法。因此用BP神经网络模型来模拟疏导效果,并用NeuroSolutions程序仿真。通过训练和测试后,用模型预测样本疏导后的因子分数,与疏导前的因子分比较以进行定量预测。2.4.对各类心理不
7、健康者具体情况的分析 将各类心理不健康者在答此类问题时的每题得分做出分析,在分析时我们发现,在人际关系敏感、躯体化、恐怖和其他这4方面的心理不健康者人数大于等于20人,通过主成份分析法找到主要问题;而抑郁、敌对、偏执3个方面人数在5和15之间,通过比较各题样本平均得分找到主要问题;而强迫、焦虑、精神病性这3个方面在5人以下,使用个案分析。2.5.疏导前后样本选取我们在心理疾控中心找到各类心理不健康者在疏导前后的样本表,为了保证神经网络训练的精确性,我们每类筛选了10到20份样本。并且样本采用的疏导策略与所研究的策略基本一致。2.6.测试样本的可靠性2.6.1.战士真实心理健康水平的反映通过将战
8、士班内心理健康自评互评分数取平均值表示战士的真实心理健康水平,班内人员与战士自身对战士的内在外在表现综合评分能够客观说明战士的心理健康程度。2.6.2.样卷的发放 为了提高战士答卷的真实、客观水平,采取不记名问卷。将问卷分成3份发放到3个不同连队,而每个连队选取2到3个班级。三.问题假设1. 每名参与测试人员均独立自主参加测试,测试时无外界因素干扰并且测试人员情绪正常,测试人员均如实反映自身情况;2. 疏导前后样本都是真实样本,并且经过相似的疏导过程。四.符号说明第i个因子某部队战士人数因子分均值标准差主成分个数非标准系数标准系数五、模型的建立和求解5.1建立评价模型5.1.1评价方法选择 S
9、CL-90一般将测试问题分为10个因子,每个因子反映出病人的某方面症状痛苦情况,通过因子分可了解症状分布特点。 因子分按照公式: 因子分组成某一因子的各项目总分组成某一因子的项目数 因此,可以得到每一个受测战士的每一个因子分数。 考虑到一共有10个因子,每一个因子对战士都存在一定的影响,为了简化对战士心理状况的因素,同时为了便于考察每个战士整体心理状况,采用主成份分析。5.1.2方法描述主成份分析能将高维空间的问题转化到低维空间去处理,而且,伴随主成份分析的过程,将会自动生成各主成份的权重,这就在很大程度上抵制了在评价过程中人为因素的干扰。因此以主成份为基础的综合评价理论能够较好地保证评价结果
10、的客观性,如实地反映实际问题。主成份综合评价提供了科学而客观的评价方法,完善了综合评价理论体系,为管理和决策提供了客观依据,能在很大程度上减少了上述不良现象的产生。 在实际应用中,主成份分析的具体步骤可以归纳为:1.将原始数据标准化;2.建立变量的相关系数阵;3.求R的特征根为,相应的特征向量为;4.由累积方差贡献率确定主成份的个数(),并写出主成份为, 5.1.3确定评分模型下面是利用spss进行主成份分析得得到的结果:(1)KMO和Bartlett检验:由表可知KMO值为0.974,非常接近1;Bartlett球形检验的值为18006,差异有统计学意义,可以认为这10个因子非常适合进行主成
11、份分析。表1 KMO 和 Bartlett 的检验取样足够度的 Kaiser-Meyer-Olkin 度量.974 Bartlett 的球形度检验近似卡方18006.361df45Sig.000(2)碎石图: 图1 总体碎石图通过碎石图我们很容易看出特征值1的只有一个成分,因此,分析得到的主成份只有一个。(3)解释的总方差: 从表2中可以看到提取的各个主成份方差和累计值,从表2中可以看出成分1方差值为85.525%,亦即提取的成分1可以涵盖原来绝大部分数据。因此,只用提取成分1即可。表2 解释的总方差成份初始特征值提取平方和载入合计方差的 %累积 %合计方差的 %累积 %18.55385.52
12、585.5258.55385.52585.5252.2612.60988.1343.2512.51190.6444.1971.97092.6155.1501.50294.1176.1451.45595.5727.1371.37396.9458.1181.17898.1239.1041.04199.16410.084.836100.000(4)成分矩阵:表3 成份矩阵因素躯体化强迫症状人际关系敏感抑郁焦虑敌对恐怖偏执精神病性其他成分10.9080.9030.9210.9540.9530.8950.920.9220.9410.93由此,得到主成份表达式:其中为抑郁因子,为焦虑因子,精神病性因子,其
13、他因子,偏执因子,为恐怖因子,躯体化因子,强迫症因子,为敌对因子,为人际关系敏感因子。因此,每一名受测军人的心理问题得分yi便可求出。Y的值越大说明该军人的心理问题越严重。5.2找出各类不健康者5.2.1用常模进行总体分析 由3.2已经得到每一名军人十项指标的分数,通过求平均分,算出所有受测军人SCL-90的平均分,并与军人常模做对比,得到表4。表4 军人SCL-90各个项目比较()项目军人(n=1214)军人常模(n=19662)躯体化1.550.661.550.57强迫症状1.700.691.770.60人际关系敏感1.590.651.780.61抑郁1.560.681.640.60焦虑1
14、.540.631.520.52敌对1.490.651.620.62恐怖1.430.651.350.45偏执1.540.671.670.63精神病性1.490.611.510.50 对比可以看出,该部队除了躯体化、焦虑、恐怖以外的项目因子分均显著低于军人常模,说明该部队官兵心理健康状况总体良好,心理问题主要存在于恐怖因子上。下面采用聚类分析来找出心理上存在较严重问题的人。5.2.2.进行Q型聚类分析 对所有1214名官兵进行Q型聚类分析,利用SPSS分别从10个因子将1214名官兵分为3类。再按照公式 每一类的因子分均值=组成该类的所有项目总分/组成该类的项目数计算得到每个因子每一类的因子分均值
15、。结果见表5。表5 军人SCL-90各项目各类因子分均值项目一类人数二类人数三类人数躯体化1.2449422.2761953.39777强迫症状1.58111393.522744.61人际关系敏感1.37610512.861433.785520抑郁1.36110843.1441244.1526焦虑1.33510642.9291474.0333敌对1.2269842.5692214.239恐怖1.19710382.237713.189105偏执1.35110843.0721214.139精神病性1.33911103.1171034.41其他1.25810082.2891193.33487 从表5
16、可以看出,第1类各因子分均值约为1.21.6,表明该类官兵心理健康状况良好;第2类除躯体化和恐怖外其他各因子分均值在3左右,表明该类官兵心理健康状况一般;第3类除躯体化和恐怖外,其他各因子分均值均大于3.7,表明该类官兵心理健康状况较差。从各因子各类人数分布还可以看出,在恐怖因子上,该部队官兵心理不健康人数最多,躯体化因子次之。这也正好和在该部队与军人常模各因子分对比上恐怖因子显著高于军人常模相照应。5.3对军人心理健康影响因素分析从上一步建立了军人心理健康的评价模型,同时也通过这个模型分析出了心理健康存在问题的军人。下面进一步分析影响军人心理健康的主要原因,并分析家庭教养方式、军营环境、部队
17、管理模式、上级领导的工作态度与军人心理健康的关联程度。5.3.1方法选择 从性别、年龄、军龄、是否独生子女、类别、学历层次、家庭结构、家庭教养、对军营环境适应程度、部队管理、上级态度、人际交往一共12个方面进行分析。因为涉及到多元因子作用,所以选择多元线性回归模型。可通过偏回归系数确定因子影响度。5.3.2模型描述研究一个或多个随机变量与另一些变量之间的关系的统计方法,又称多元回归分析。通常称为因变量,为自变量。线性回归分析是一种特殊的线性模型。其目的是建立这样一个函数:其中:Y为因变量的实际观测值 为m个自变量 为常数项 为总体偏回归系数 为残差,的变化中不能用现有自变量解释的部分对于这个问
18、题,采用逐步分析法进行求解,其步骤可用流程图表示如下:图2 多重线性回归流程图5.3.3根据样本数据分析主要影响因素 由此前操作已经得到受测的每名军人躯体化、强迫症状、人际关系敏感度、抑郁、焦虑、敌对、恐怖、偏执、精神病性、其他共10个方面的分数。由于数据量过大,在此不再赘述。下面是利用spss进行线性回归分析得到的结果。(1)模型汇总:从表6中可以看出下图中的四个参数,分别是负相关系数、决定系数、校正决定系数、随机误差的估计值,这些值(除了随机误差的估计值)都是越大表明模型的效果越好,根据比较,第五个模型应该是最好的。 表6 模型汇总模型RR 方调整 R 方标准 估计的误差1.179a.03
19、2.0315.498242.214b.046.0445.461703.246c.060.0585.421284.280d.078.0755.371955.288e.083.0795.36136a. 预测变量: (常量), 人际交往。b. 预测变量: (常量), 人际交往, 上级态度。c. 预测变量: (常量), 人际交往, 上级态度, 军龄。d. 预测变量: (常量), 人际交往, 上级态度, 军龄, 类别。e. 预测变量: (常量), 人际交往, 上级态度, 军龄, 类别, 年龄。(2)系数矩阵: 表7是对参数的检验,这个表格给出了对偏回归系数和标准偏回归系数的检验,偏回归系数用于不同模型的
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