UCLA_孤独量表及计分.doc

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1、UCLA孤独量表UCLA孤独量表(UCLALonelinessScale,UnivesityofCaliforniaatLosAngels)首版于1978年,Russell等人编制而成,曾经在1980年和1988年进行了两次修订,分别为第二版和第三版。本量表(见下)即是第三版,该量表为自评量表,主要评价由对社会交往的渴望与实际水平的差距而产生的孤独感。全量表共有20个条目,每个条目有4级频度评分:4=一直有此感:3=有时有此感;2=很少有此感觉;l=从未有此感觉。其中有9个条目反序记分,分数越高,孤独

2、程度越高。Russell(1988)等人对487名美国大学生的的研究结果是平均分M=40.l,标准差SD=9.5。内部一致性被受试者接受和掌握,在孤独的评定中优于其它量表。第二版和第三版问世以来已被国外学者广泛应用于心理学、教育学和医学等领域。内部一致性:Russell(1980)报告,第二版20条修订本的a系数为0.94。其他人的研究结果类似。如上所述,用于在职成人普查的4条修订本a系数为0.75(Hays&DiMatteo1987年测查199名大学生所得a系数为0.63)}Jays&DiMatte

3、o修订的8条本a系数为0.84,与20条表相关为0.91。第三版a系数为:大学生0.94,护士0.94,教师0.89,老人0.89(Russell&Cutrona1988)。重测信度:Jones采用原始表进行两个月间隔的重测,相关为0.73。Cutrona(1982)在大学新生中进行间隔7个月的重测,相关为0.62。Russell等(1987)用第三版本对老人进行重测,相关为0.73。聚合效度:第二版本与第一版本都与抑郁评分呈正相关(r约为0.50),与焦虑亦呈正相关(r—0.3—0.4)。Russe

4、ll等(1980)发现,孤独与以下情况呈正相关:每天独处的时间(r—0.41),独自进晚餐的次数(0.34),独自过周末的次数(0.44);与以下情况呈负相关:与朋友交往的频度(一0.28),好友的多少(一0.44)。孤独亦与以下情况显著相关:被抛弃感、抑郁感、空虚感、无望感、孤立感、自闭感、不好交际或不满(Russell,1982)。不少研究发现LJCI。A量表的的孤独得分与各种其它测量指标有与理论推测一致相关,如社会行为、归因模式及自我保护功能。8条本与4条本的聚合效度与此类似。区分效度:上述Ru

5、ssell(1980)的第二个研究的目的就是要探讨UCLA表第二版的区分效度。虽然采用各种人格与心境评价(以多重回归方式相互组合)可解释UCLA量表分的很大一部分方差,但孤独“自我标签”最后进入方程后对方程仍有显著贡献,说明这一指标的不可替代性。另外,当把人格与心境变量加以控制后,LICLA得分与社会变量(如独自进餐)的相关依然存在。采用结构方程模型技术发现,尽管孤独与抑郁肯定有关,但在心理测量上仍然是有区别的。Hays&Dimatteo(1987)发现LICLA八条版本得分同理论上与孤独相关的变量有

6、关,例如疏远与社会焦虑,但与以下几种行为无关:如锻炼、节食、饮酒、滥用药物、吸烟及睡眠时间。Russell等(1987)用489名大学生作为受试,研究了用词简单的UCLA表(版本三),分析它对社会支持的分辨效度:“因子分析显示,孤独与社会支持各属于不同的因子。尽管各自相关,但与其它心境和人格测量的关系各不相同。一般地讲,孤独与心境和人格测量的关较社会支持更强。”Russell(1987)还探讨了社会支持与孤独的区分效度,样本是301名老人,发现孤独的与社会支持有显著相关,但仍可看出它们各自评定的是不同

7、的成份。孤独与精神健康状态相关很强,与躯体健康状态相关很弱。该量表有三个特点需要说明。第一,“孤独一词未见任何条目之中。Russell(1982)指出,这可能有助于减少回答的偏性,因为孤独是一种不被社会所欢迎的、名声不好的状态(Gordon,1976).Borys&Perlman(1985)的综述支持这一看法:当使用UCLA时,性别对孤独得分几无影响,而当明确提到孤独时则影响较大。BorysPerlman的研究提示这可能是由于社会对男性的孤独更不易接受的缘故。该量表的另一个重要特点是一维性。作者所用的

8、孤独概念是一维的情感状态,其量表也据此设计。采用孤独之多维概念者显然需用或加用不同的量表,对只需一维的一般测量者,UCLA的某个修订本(4条、8条、20条和20条简化条目量表)则是较好的选择。第三,UCLA未给受试者规定时间范围,因而不清楚它测量的主要是特质抑或状态。间隔两个月重测相关0.73,七个月重测相关0.62,提示该表的测定具有特质成份。Spielberger等(1970)报告,焦虑特质重测相关为0.70--0.80,而焦虑状态重测相关只有0•1

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