1、导言 倾向策略的性格心理研究者们一直致力于性格基本特征的探索。其中一种重要的方法就是对不同的性格变量系列进行因素分析，建立概念化的性格结构模式，以期得到对性格本质的更好理解。近年来在该领域内取得了令人瞩目的成就。 学生性格类型的研究对于教育工作具有重要的意义。以往的分类方式过于简单化，对教育实践工作的指导作用不甚明显。 基于对相关领域的回顾，本研究提出以下两个研究目的： （1）本文通过对学生性格量表包含的24个变量的城市常模数据进行因素分析，试图考察11-18岁学生性格差异的主要维度。同时，通过对不同学段常模数据的分析，考察学生性格结构发展的连续性与连贯性；通过对不同性别常模数据的分析，考察学生性格结构的性别差异。 （2）本文中以学生性格量表所含24个变量为依据，通过对城市常模数据进行的聚类分析和和判别分析，试图构建适合于中小学生实际的实证性性格分类模式。同时，也考察学生性格类型特征发展的连续性与连贯性以及学生性格类型特征的性别差异。 2、方法 本研究使用了学生性格量表（11-18岁）云南常模的城市部分的样本数据。 本研究中用于性格结构分析的统计方法为因素分析。因素分析是一种多变量统计方法，它能够将描述某一对象的多个变量缩减为少数几个潜在变量。 本文中结构性分析的统计处理包括：（1）对学生性格量表（11-18岁）城市汉族常模全体数据进行因素分析；（2）分别对学生性格量表（11-18岁）城市汉族常模中小学高年级、初中和高中部分的数据进行因素分析；（3）分别对学生性格量表（11-18岁）城市汉族常模全体男性被试和全体女性被试数据因素分析。在分析过程中使用主成分法进行因素抽取。为了考察因素结构的稳定性，决定同时报告方差极大化正交旋转和Promax斜交旋转的因素负荷矩阵。 本研究中用于类型分析并建立分类规则模式的统计方法为快速聚类分析和判别分析。快速聚类分析根据一系列观测变量来对参与分析的样本进行具有相对同质性的分组，但需要指定聚类（Cluster）的数目。判别分析是一种根据观测变量判断研究样本如何分类的多变量统计方法，它对于需要根据对样本个案的观测来建立一个 分组预测模式是非常适用的。 分类模式的构建分为两个步骤来进行，首先是依据常模团体中各个样本点在24 个分量表的测验分数进行快速聚类分析，从而产生供下一步建立分类规则所需要的 分类信息：其次是依据快速聚类分析的分类结果使用判别分析来建立用于实践工作 的分类规则模式，并对快速聚类分析分类结果的判对率进行考察。在本研究中决定 把类别数目确定为5类。 本研究进行了三个方面的分类模式构建：（）使用学生性格量表门 岁） 城市汉族常模全体数据进行分类模式构建；（2）分别使用学生性格量表（ills岁） 城市汉族常模中小学高年级、初中和高中部分的数据进行分类模式构建；（3）分别 使用学生性格量表（111 岁）城市汉族常模全体男性被试和全体女性被试数据进 行分类模式构建。 全部统计计算过程使用社会科学统计软件完成。 3、学生性格结构的实证研究 11－IS岁中小学生的性格结构包含有宜人性、学习主动性、情绪性、外倾性和 自我控制等五个主要维度，五个因素与大五或小五中的相关因素均具有程度不同的 对应关系。从学生性格描述的角度来看，由于学生性格量表针对学校教育情境所构 建，分析得到的五个维度也就具有其特殊性。－ 对三个学段常模数据进行的分析均分别得到了五个因素。每个学段均发现与大 五或小五相关因素具有对应关系的三种维度，即宜人特征、情绪特征和外倾性，此 三类因素在不同的学段体现了其年龄发展特性，但同时也表现出性格发展的连贯性。 此外，在每个学段均发现了1．2个与年龄发展阶段相适应的独特因素。 对常模数据的男性部分进行分析得到五个因素，而从常模数据的女性部分中得 到四个因素。两部分结果之间有三个因素相互对应，但所包含内容有一定的差距， 这三个因素为宜人性、情绪性和外倾性。在男性学生性格结构中除上述三个因素与 0 大五或小五中相关因素具有明显对应关系外，尚包含有正义性、自我中心的人际优 势两个独特因素。而女性学生性格结构中全部四个因素与大五或小五中的相关因素 具有明显的对应关系