基于常模修正的心理测试系统

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摘要:目前各种心理测试系统被广泛应用,但基于单一常模的测试方法有时会导致测试结果的严重失真。故此提出了基于常模修正的测试方法,并根据此方法搭建基于常模修正的心理测试系统,旨在解决现行心理测试方法中由于常模不匹配而造成的测试结果不准确的问题。测试实例中将基于常模修正方法的测试结果与基于单一“中国常模”方法的测试结果进行分析比对,结果表明使用新方法明显改善了由于“中国常模”老化或常模不匹配而导致的测试结果失真的尴尬局面。

关键词:心理测试系统 常模修正 SCL-90

1前言

测试的目的是做出某种判断,心理测试也不例外,它能帮助我们做出有关个人的一些重要决定。心理测验是用来测量被试者的各种属性――智力、动机、单词掌握程度、焦虑、形状知觉以及其他属性。心理测验是对个人做出重要判断的最好、最公正也是最准确的方法。现行的心理测量方法主要是通过对事先选定的样本进行规格测试,进而抽取测试结果作为标准常模,再对个体进行测试,将个体的分数与标准常模进行一系列比较分析后得出测试结果。但是,我们不难发现所有心理测验有着共有的缺点,那就是抽取的常模指标与测试需求不符,很难客观地为测试者的各种属性进行测量。

举一个典型例子说明这一点,在智力测验领域中最严重的一个分歧与白人和黑人测试者在分数上的差异有关。据统计,黑人平均分数比白人平均分数大约低15分。这个差异的原因成为了学术界研究和争论的主题,但是这里的暗示是很明确的:更多的黑人被标上智力低于白人的标签。一些评论家已经指出,这个分数上的差异部分地反映出不恰当常模群体的使用会导致一些测试结果的失真。特别是,如果黑人测试者的分数与只有白人常模样本的常模相比较,那么这个分数对黑人表现来说是一个偏差的、没有代表性的指标。关于测验常模的争论有两点我们值得注意,第一,如果基于白人常模进行测评,那么黑人测试者中有多于一半的人被贴上低于平均数的标签。第二,如果黑人测试者的分数基于黑人常模进行测试,所有黑人中一半人高于一般水平,另一半人低于一般水平[1]。

由此可见,当我们进行一项测试的时候,给定的常模不一定能够满足我们想要达到的测试目的,那么我们怎么才能解决给定常模与测试要求不一致的问题呢?建立基于常模修正的心理测试方法能够缓解这一尴尬局面,从而达到我们的测试目的。但基于常模修正的心理测试方法存在一定难度,在此方法中,“常模”的意义有所变化,它不单独指某一个常模,而是一组常模,这组常模中包含根据各种不同类型的样本建立起来的常模指标。常模数据库的建立能够很好地解决这个问题。

在本系统中,首先读取用户的测试需求,并将用户的测试数据转换为系统内部可以处理的数据形式;然后系统中T分数(测试总分)检索模块将测试者的T分数进行检索归类,找到所属T分子集;最后,在常模匹配模块,系统将对用户的各因子分数进行分类匹配,找到最合理的常模指标,再通过基础信息分析,得出最终的测试报告。

2基于常模修正的心理测试方法

2.1基于“中国常模”的SCI-90测试方法

2.1.1“中国常模”

如表1所示,中国正常成人SCL-90的常模指标。

表1 中国常模指标

因子名称 常模指标 包含的指标项

躯体化 1.37±0.48 1、4、12、27、40、42、48、49、52、53、56、58

强迫 1.62±0.58 3、9、10、28、38、45、46、51、55、65

人际关系 1.65±0.61 6、21、34、36、37、41、61、69、73

抑郁 1.5±0.59 5、14、15、20、22、26、29、30、31、32、54、71、79

焦虑 1.39±0.43 2、17、23、33、39、57、72、78、80、86

敌对性 1.46±0.55 11、24、63、67、74、81

恐怖 1.23±0.41 13、25、47、50、70、75、82

偏执 1.43±0.57 8、18、43、68、76、83

精神病性 1.29±0.42 7、16、35、62、77、84、85、87、88、90

睡眠和饮食 19、44、59、60、64、66、89

另外,总分的常模值为129±38.76,总均分常模值为1.44±0.43,阳性项目数常模为24.92±18.41。即总分超过160,阳性项目(选项不为“没有”的项)超过43项,任何一个因子分超过2分,均可认为有异常心理表现,需进一步检查[2]。

2.1.2 基于“中国常模”的测试方法

基于“中国常模”的心理测试方法就是以“中国常模”为标准,将测试者的分值与该常模进行比对,判断测试者哪些方面的因子不在正常值域内的方法。

表2所示为某测试者的测试数据。

表2 某测试者的测试指标值

总分(T分) 躯体化 强迫 人际关系 抑郁 焦虑 敌对性 恐怖 偏执 精神病性 睡眠饮食

212 2 2.5 2.78 2.08 1.8 2.83 1.57 2.83 3.3 2.14

使用基于“中国常模”的心理测试方法会得出这样的结论:该测试者在抑郁、焦虑和恐怖因子上的分数虽略高于平均值,但都在正常范围之内;但在躯体化、强迫、人际关系、敌对性、偏执、精神病性和睡眠饮食因子上的分数值高出正常范围,表明这名学生常伴有孤独身体不适的感觉,并容易烦恼和激动,建议咨询医生并做进一步的检查[3][4]。

2.2基于常模修正的心理测试方法

目前,SCL-90测试系统多采用传统基于“中国常模”的测试方法,但测试者与“中国常模”间的差异性也是值得注意的,如时间性差异、地域性差异、文化性差异、民族性差异、专业性差异、性别差异等等。这些差异的存在都会对测试结果造成一定的影响。为了避免或削弱这些误差对测试结果的影响,采取基于常模修正的心理测试方法势在必行。

基于常模修正的心理测试方法是在传统测试方法的基础上加以改进。常模修正环节是改进后的方法的核心部分,它直接决定着测试结果的准确性。如图1所示。

图1 基于常模修正的心理测试方法的四个主要模块

在常模修正模块,需要判断测试者的测试属性。有些测试者的测试目的是诊断,是为了得出一个较为详细的测试报告;而有些测试者则是想参照现有的“中国常模”对自己做出简单的评价,这样将测试对象分为诊断用户和一般用户。具体流程如图2所示。

图2 常模修正模块

2.2.1 利用“ ”方法,对原始“中国常模”做数据补充,进行更新操作

当一般用户进行测试后,通过初始化常模模块,对测试者的测试数据进行加工处理,并对原始常模进行即时更新。修正数据库中原始常模的 值,使 ,通过公式(1)

(1)

计算出修正后的Z值,重新载入数据库,作为更新后的常模使用。

2.2.2 根据现有常模对数据进行分析,修正初始常模,并得出测试结果

常模数据不应该简单地是某个或某项数据,应该是一个数据集合,而且这个数据集合是根据需要被及时更新的。

常模修正是一个数据匹配的过程。

常模指标有:(1)总分。主要反映总体心理健康水平,总分越低,表明心里越健康,若总分≥200分则表明该测试者有心理异常。(2)因子分。主要反映在各个症状的严重程度,分数越高,表明症状越严重。

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此方法中将总分(T分数)分为5个分数子集,如T分数的范围从90分到450分,根据心理问题轻重程度将T分数分为(A、B、C、D、E)5个分数子集,详见表3:

表3T分数子集分类

子集名 A B C D E

分值 T

每个子集中包含若干常模数据,经过搜索,找到匹配项。

每个常模子集中都有若干个由于地域性、文化程度、专业性等差异而不同的常模指标,这些常模指标不仅反映在T分数上,还反映在各因子得分上。

我们继续使用上一小节中测试者的数据,用基于常模修正的心理测试方法进行测试会得出不同的结论,如下表所示为匹配后的常模:

表4 测试者的测试指标值与匹配后的常模指标

因子名称 测试者因子分 匹配常模 因子名称 测试者因子分 匹配常模

躯体化 2.00 1.70±0.63 敌对性 2.83 1.88±0.76

强迫性 2.50 2.17±0.72 恐怖 1.57 1.62±0.70

人际关系 2.78 2.05±0.80 偏执 2.83 1.91±0.72

抑郁 2.08 1.96±0.77 精神病性 3.30 1.81±0.67

焦虑 1.80 1.83±0.71 睡眠饮食 2.14 1.89±0.67

该匹配常模为农村生源大学生常模(样本容量N=1566)[4],不难看出测试者在躯体化、强迫、人际关系、抑郁、焦虑、恐怖和睡眠饮食方面的因子分数虽略高于平均值,但均在正常范围之内;而在敌对性、偏执和精神病性因子上的分数值高出正常范围,显然测试者在这方面存在一定心理问题。采用基于“中国常模”的方法会得出不同的结论,这样很可能造成对患者的误诊而延误了治疗时间或者本来正常而做出错误诊断。

3系统设计

3.1总体框架

基于常模修正的心理测试系统是在传统心理评测系统的基础上开发建立的,该系统将基于常模修正的心理测试方法与传统基于“中国常模”的测试方法相结合,使得测试结果更加合理、准确和可用。

图3给出了基于常模修正的心理测试系统的总体框架。

图3 基于常模修正的心理测试系统的总体框架

根据图3给出的系统框架,本系统首先读取用户的测试需求,并将用户的测试数据转换为系统内部可以处理的数据形式;然后系统中T分数检索模块将测试者的T分数检索归类,找到所属子集;最后,在常模匹配模块,系统将对用户的因子分数进行分类匹配,找到最合理的常模数据,再通过基础信息分析,得出最终的测试报告[5]。

T分数检索和常模指标匹配两个业务模块,业务上完全不同,但从代码设计上讲是一样的,都属于应用,也就是说:

(1)使用数据库查询语句和更新语句获得最原始的数据采集;

(2)业务处理类都是应用与业务相关的一些算法,通过Java的集合数组等的遍历计算,将原始数据处理后得到系统应用的数据[6]。

3.2系统输入输出

3.2.1系统输入

本系统输入模块包括两个文件:用户需求文件和测试数据文件。每个用户需求文件和测试数据文件相互对应,并且有自己固定的格式。

(1)用户需求文件

用户需求文件是通过设计者采集的用户需求而生成的固定格式的文件,每个用户存在对应的用户需求文件,这些内容以字符串格式存储在数据结构中,以备基础信息分析时使用。

(2)测试数据文件

测试数据文件包含测试用户的所有测试信息。包括:姓名、T分数、因子分数(N)、各题得分(M)等数据。

基本数据结构如表5所示:

表5 测试数据文件基本结构

字段 姓名 T分数 因子分数 题目分数

Word Name T Mark Factor Mark Subject Mark

这些数据来源于测试用户对SCL-90量表作答,系统将用户的作答情况进行分类处理后得出,每个用户都有对应的得分情况,这些数据将在常模修正模块得以使用。

3.2.2系统输出

(1) 一般用户测试结果输出

对于一般测试用户来说,系统提取了用户的需求信息之后,判断该用户为一般用户,即仅对该用户进行SCL-90量表测试和对“中国常模”的数据补充操作,之后将系统中存储的该用户测试数据与“中国常模”进行对比分析,输出基于“中国常模”的测试报告。

(2) 诊断性用户测试报告输出

诊断性用户测试报告的输出分为两个主要部分:T分数和因子分数部分。

(1) T分报告。将给出测试用户所属的T分子集。T分报告从总体上判断测试用户的心理问题的严重程度。

(2) 因子分数报告。该报告是在T分报告的前提下输出的,因子分数报告是从十个不同的角度分析测试者的心理健康状况。

4系统实现

4.1系统流程

如下图所示,基于常模修正的心理测试系统的整体流程[7]。

图4 基于常模修正的心理测试系统

4.2实例

一个实例,2007年入学的一名女生,中医药剂专业,因“头痛、胃部不适、心情不好、睡眠差数月”来诊。体格检查、实验检查及其它仪器检查未见异常,建议SCL-90检查。检测结果如表6所示:

表6 该女生各因子得分情况

躯体化 2.50 敌对性 1.00

强迫性 1.30 恐怖 1.56

人际关系 1.21 偏执 1.87

抑郁 3.35 精神病性 1.20

焦虑 1.30 睡眠饮食 23.00

试根据“中国常模”对此结果进行解释并提供报告。综合分析:躯体化、抑郁的因子分均超过2分,且阳性项目数为23,提示有阳性意义。其中抑郁因子分最高,显示患者对事物的兴趣下降,感觉精力降低,活动减慢,经常责怪自己,感到苦闷和担忧。其它因子显示,尤其通过恐怖和偏执因子看,得分都高于“中国常模”,患者常想到死亡的事,具有恐怖心理存在,胃口、睡眠较差,有早醒的现象。躯体化的项目显示,患者常感到有胃部不适,头疼、腰痛,肌肉疼以及心慌、发热等症状。根据以上分析,患者存在抑郁的倾向并伴有一些躯体化的症状,建议进一步检查,要关注患者有自杀的念头。

通过进一步了解,该名测试者大学前一直生活在内陆地区,且是少数民族学生(回族),表7所示,为该测试者与“中国常模”及回族测试者的数据比较。

表7 该测试者数据与常模数据对比情况

因子项 测试者因子分 总体常模

n=5613 基于总体常模比对情况 回

N=553 基于修正后常模的比对情况

躯体化 2.50 1.37±0.48 偏高 1.41±0.48 偏高

强迫症状 1.30 1.62±0.58 正常 1.58±0.56 正常

人际敏感 1.21 1.65±0.61 正常 1.43±0.49 正常

抑郁 3.35 1.50±0.59 偏高 1.46±0.53 偏高

焦虑 1.30 1.39±0.43 正常 1.38±0.45 正常

敌对性 1.00 1.46±0.55 正常 1.44±0.52 正常

恐怖 1.56 1.23±0.31 偏高 1.43±0.27 正常

偏执 1.87 1.35±0.47 偏高 1.47±0.47 正常

精神病性 1.31 1.29±0.42 正常 1.28±0.39 正常

阳性项目数 23.00 24.92±18.41 正常 22.79±24.33 正常

如果将553名回族测试者的数据作为常模数据,对该名学生进行重新诊断的话,就会得出不同的结论。其中抑郁因子分同样偏离常模值较高,显示患者对事物的兴趣下降,感觉精力降低,活动减慢,经常责怪自己,感到苦闷和担忧。但是其他因子则不同于使用“中国常模”的情况,恐怖和偏执因子在前面的分析中是偏离正常值的,但对于回族常模来讲它们都在正常值的范围之内。躯体化的项目显示,患者常感到有胃部不适,头疼、腰痛,肌肉疼以及心慌、发热等症状。根据以上分析,患者存在抑郁的倾向并伴有一些躯体化的症状,建议进一步检查[4]。

从上述实例可以看出,“中国常模”虽已问世20余年,但随着我国已发生并继续发生着巨大的变革,常模的样本量不大,且主要取自东部沿海地区,更无少数民族的样本等弊端逐一显现,所以常模带有时间、区域的局限性。使用这样的常模进行测试无疑会使测试结果的可用性下降。基于常模修正的心理测试方法可以有效缓解这一尴尬局面。

5 结论

本文在现有基于“中国常模”的心理测试方法的基础上提出了基于常模修正的心理测试方法,并以此方法为基础建立了基于常模修正的心理测试系统,对改变现有方法中因常模不匹配而造成的测试结果不能客观反映测试者心理水平的现状做出了有益的探索。测试实例中已经表明选用基于常模修正的测试方法对测试者的测试指标进行解释明显优于选用基于单一“中国常模”的心理测试方法。目前的测试系统仅局限于对SCL-90量表的测试与常模修正,在今后的开发与使用中可以将这一修正方法扩展到更多的测试量表,甚至运用这一修正方法将系统设计成跨学科、跨领域同样适用的常模修正系统。

参考文献

[1]凯温•R•墨菲,查尔斯•O•大卫夏弗著.心理测验:原理和应用.第6版.张娜,杨艳苏,徐爱华译.上海:上海社会科学院出版社,2006.62～117.

[2]金瑜.心理测量[M].华东师范大学出版社,2001.

[3]顾海根.学校心理测量学[M].广西教育出版社,1999:43～81

[4]唐秋萍.SCL-90在中国的应用与分析.中国临床心理卫生学杂志,1999(1).

[5]孙卫琴.精通Struts:基于MVC的JAVA Web设计与开发.电子工业出版社,2004.8.

[6]孙卫琴.Tomcat与Java Web开发技术详解.电子工业出版社,2003.

[7]李存斌.SQL Server 2000数据库简明教程.北京:科学出版社,2000.

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