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摘要:教育信息处理中,S-P表是从分数矩阵出发,用于对学生和测试问题的特性进行分析、评价的一种有效方法。本文通过利用数学处理软件Matlab,来实现对心理学中常用到的scl-90症状自评量表的S-P表统计,旨在给症状自评量表数据统计提供一种新的统计分析方法,同时也说明S-P表的结构分析作用。
关键词:教育信息统计;S-P表;症状自评量表;Matlab
一、前言
scl-90症状自评量表是心理学中常用到的心理异常检察的标准化量表,是协助诊断和治疗的有效工具[1],而S-P表统计法是教育信息处理中的常用教育问题统计评测方法。本文研究的是在Matlab软件环境下编写S-P表统计的程序,然后将S-P表统计方法运用于scl-90症状自评量表的数据分析中,帮助分析scl-90症状自评量表收集到的数据,并针对这种统计方法的使用给出一些意见。
1、症状自评量表的简介
症状自评量表,简称 SCL-90量表,该表由Derogatis,L,R于1975年编制,是广泛用于心理健康水平研究的自评量表,它由90个评定项目构成,在感觉、情感、思维、意识、行为直至生活习惯、人际关系、饮食等均有涉及[2]。在90个项目中,每个项目分五级评分,用1-5分别来表示症状的严重程度,它们是“没有”,“很轻”,“中等”,“偏重”,“严重”。SCL-90量表能准确刻画被试的自觉症状,能较好地反映被试的问题及其严重程度和变化。
SCL-90共有 10个因子,分别是:躯体化,强迫症状,忧郁因子,人际关系敏感,抑郁,焦虑,敌对,恐怖,精神病性和其他,每个因子反映被试某方面的情况。我们可以通过因子分了解被试的症状分布特点以及问题的具体演变过程。在这10个因子中,其中一项“抑郁因子”包含90道题目中的5,14,15,20,22,26,29,30,31,32,54,71,79共13项[2],它反映了失望,悲观以及与抑郁相联系的认知和躯体方面的感受,是苦闷的情感和心境的较具代表性的症状。
2、 S-P表的介绍
S-P表是由测试、练习的得分数据构成的一览表,是一种对学生和问题的特性以视觉化的图表进行分析的方法[3]。首先,S-P表作为一种教学情况的分析工具,是按一个主题或称为一组相同性质的测试题为单元来进行数据分析的,它是以学生(Students)数据作为纵轴,问题(Problems)数据作为横轴组成的一览表,该表取学生和问题的第一个字母,故称之为S-P表[3]。在S-P表中,m个学生和n个问题的数据共同构成了一个二维矩阵。其中的元素Xi,j 表示第i名学生对第j个问题的回答情况,S-P表做了规定:对学生回答问题的答案统计只有两种可能,正确和错误,分别用1和0表示。
二、方法
1、研究工具
将S-P表运用于SCL-90症状自评量表的数据统计是一种新的尝试。在笔者进行SCL-90量表的测试过程中发现,学生问题选择的答案虽然不同,但基本呈现两种趋势,即在项目的评分等级中,如果以第3级“中等”为分界线,可以大致把1、2项划分为一个选项等级,归为轻微或无症状;把3归入4、5,划分为另一个选项等级,归为有明显或严重症状。这样的划分给问题的答案作了分类,给数据的统计提供了很大的方便。 为了与S-P表中的答案设置相匹配,笔者规定:选择项目等级1、2(“没有”,“很轻”)的视为选择了答案1,表示没有什么特殊症状出现;选择项目等级3、4、5(“中等”,“偏重”,“严重”)的视为选择了答案0,即出现了不好的症状,需要引起研究者的注意。
2、研究对象
一般情况下S-P表用于统计一个班级的学生,而且问题的数量不宜过多,通常为15个左右。基于S-P表的这些特性,笔者从SCL-90量表中抽取10个因子中较有代表性的“抑郁因子”来进行方法的研究。该因子共包含有13个题目,处于S-P表问题数目的范围之内;学生对象则选取了师范类大学一年级艺术学院音乐专业的一个小班(约20)人来进行测试和收集数据,问卷发放了20份,收回了18份,收回率为90%。
3、数据的统计处理及相关说明
在MATLAB软件MATrix LABoratory(矩阵实验室)环境下,我们通过编写程序来对矩阵进行数据处理,它功能强大,编程效率高,已成为各高校中线形代数,自动控制理论、数字信号处理等课程的基本数学教学工具。在回收的18份问卷中,笔者对其进行了处理,大致的步骤如下:
(1)基于对数据收集和两种表交叉使用原则的考虑,笔者从18份收回的测试表中,选出符合“忧郁因子”的13个问题,并把测试者的答案根据两种表交叉原则处理后,得出了包含有18名学生,13个问题的18行13列的(Xij)矩阵。在该矩阵中,元素Xij表示第i 名学生回答第j 个问题时的得分。
(2)学生对这些问题的回答只有两种可能,不是正确就是错误,其得分分别为1和0。对回答问题的情况进行统计并做相应的排序处理。
(3)画出s曲线和p曲线。s曲线和p曲线的得出与学生和问题的总分有很大的关系,因此学生和问题的答对数目即选择1的答案的个数决定s曲线和p曲线的结构;在整个使用Matlab软件来处理s-p表的过程中,画S,曲线和P曲线是比较难的问题,
2.3.4 根据S-P表求出每个学生和问题的注意系数,注意系数表示对这个问题和该名同学应该引起的某种考虑,这对症状自评量表问题的研究是有很大的帮助的。
三、分析与结论
图1是经过计算,排序和画s曲线和p曲线后SCL-90量表的S-P表统计图。(图中实线为S曲线,虚线为P曲线)
从图中我们可以得出以下的结论:
(1)从图中的注意系数cp可以看出,总的来说在这次测试中,SCL-90量表中的第5,10,7,1,8,11,4题中提到的症状是大部分被试存在的问题和症状;
(2)图中的cs直接反映了18名测试者对13个“抑郁”症状的测试结果,我们可以看出第5,8,9,12,4,11,1,6名学生的注意系数>=0.3, 这些学生是有较轻微的抑郁症状表现的;而第9,1,6名学生的注意系数>=0.5,说明这几名学生时具有明显抑郁症状的,是这次测试值得注意的关键点之一,应该引起研究者的重视;
(3)S-P表中,S曲线表示了学生正答数的分布。曲线越靠近右侧,表示学生得分越多。相对于SCL-90量表而言,S曲线越靠近右侧,即表示学生具有的抑郁症状越轻,或者不存在这些症状;
(4)相应地,P曲线表示的是每个问题应答时的正答数分布。P曲线越靠近下侧,答对问题的学生就越多。相应地对于SCL-90量表而言,即表示存在该问题所代表的症状的学生人数就越少。
从图中CP,CS注意系数,S曲线和P曲线的分布情况,我们大致可以了解师范类音乐专业班的学生在“抑郁”问题上所存在的问题。值得关注的是哪几位同学存在问题,大部分同学普遍存在的问题是什么。同样我们用S-P表的统计方法还可以对SCL-90量表的其它因子做统计。
四、讨论
1、运用S-P表对SCL-90量表进行数据统计分析方法的优点在于它把10个因子分离出来单独考虑,提高了SCL-90量表问题分析的针对性;
2、 用这个方法来统计可以直观的表达某些重要信息。S-P表中问题的注意系数cs可以直接反映出被试的问题严重性,从图中研究者可以直接读出这些重要的信息,例如从图中标有“*”号的地方就可以看出该被试的问题相较而言是比较严重的;
3、运用S-P表对SCL-90量表进行数据统计的方法有很多不足的地方。比如说设置的问题题量不宜过大,如果题量过大就需要按主题来对问题进行分类;被试的人数不宜过多,这是该方法最大的不足,如要进行大范围的测试,需要分开统计;
4、相对于SCL-90症状自评量表原始的数据统计方法而言,S-P表统计方法只能得到简单的信息,而且最大的不足之处在于这些信息与SCL-90症状自评量表原本人们常用的统计方法相比,得到的信息是不够全面的。
五、小结
利用Matlab软件编写程序完成S-P表的统计是查找学生学习,教师教学中所存在问题的一种有效方法。而将它运用到心理学中SCL-90症状自评量表的数据统计中是一种新的尝试。这种统计方法减少了原先SCL-90症状自评量表统计的复杂度,同时又可以简约地呈现出研究者想得到的一些信息,并且从这些研究的过程中发现,这些信息是关键而且从一定程度上来说它们是准确的。所以总的来说,利用S-P表统计法处理SCL-90症状自评量表是一种可行的方法,但其中存在的问题的确还值得我们研究解决并对此方法做出改进。
参考文献：
[1]傅安球.实用心理异常诊断矫治手册[M].上海教育出版社 2001:296-301。
[2]汪向东.王希林.马弘等. 心理卫生综合评定量表手册[J]. 北京:中国心理卫生杂志 ,1999:31-35,101 - 103。
[3] 傅德荣.章慧敏.教育信息处理[M]. 北京师范大学出版社.2001:152-156。
[4]刘卫国.陈昭平.张颖.MATLAB程序设计与运用[M]. 高等教育出版社。
关键词:教育信息统计;S-P表;症状自评量表;Matlab
一、前言
scl-90症状自评量表是心理学中常用到的心理异常检察的标准化量表,是协助诊断和治疗的有效工具[1],而S-P表统计法是教育信息处理中的常用教育问题统计评测方法。本文研究的是在Matlab软件环境下编写S-P表统计的程序,然后将S-P表统计方法运用于scl-90症状自评量表的数据分析中,帮助分析scl-90症状自评量表收集到的数据,并针对这种统计方法的使用给出一些意见。
1、症状自评量表的简介
症状自评量表,简称 SCL-90量表,该表由Derogatis,L,R于1975年编制,是广泛用于心理健康水平研究的自评量表,它由90个评定项目构成,在感觉、情感、思维、意识、行为直至生活习惯、人际关系、饮食等均有涉及[2]。在90个项目中,每个项目分五级评分,用1-5分别来表示症状的严重程度,它们是“没有”,“很轻”,“中等”,“偏重”,“严重”。SCL-90量表能准确刻画被试的自觉症状,能较好地反映被试的问题及其严重程度和变化。
SCL-90共有 10个因子,分别是:躯体化,强迫症状,忧郁因子,人际关系敏感,抑郁,焦虑,敌对,恐怖,精神病性和其他,每个因子反映被试某方面的情况。我们可以通过因子分了解被试的症状分布特点以及问题的具体演变过程。在这10个因子中,其中一项“抑郁因子”包含90道题目中的5,14,15,20,22,26,29,30,31,32,54,71,79共13项[2],它反映了失望,悲观以及与抑郁相联系的认知和躯体方面的感受,是苦闷的情感和心境的较具代表性的症状。
2、 S-P表的介绍
S-P表是由测试、练习的得分数据构成的一览表,是一种对学生和问题的特性以视觉化的图表进行分析的方法[3]。首先,S-P表作为一种教学情况的分析工具,是按一个主题或称为一组相同性质的测试题为单元来进行数据分析的,它是以学生(Students)数据作为纵轴,问题(Problems)数据作为横轴组成的一览表,该表取学生和问题的第一个字母,故称之为S-P表[3]。在S-P表中,m个学生和n个问题的数据共同构成了一个二维矩阵。其中的元素Xi,j 表示第i名学生对第j个问题的回答情况,S-P表做了规定:对学生回答问题的答案统计只有两种可能,正确和错误,分别用1和0表示。
二、方法
1、研究工具
将S-P表运用于SCL-90症状自评量表的数据统计是一种新的尝试。在笔者进行SCL-90量表的测试过程中发现,学生问题选择的答案虽然不同,但基本呈现两种趋势,即在项目的评分等级中,如果以第3级“中等”为分界线,可以大致把1、2项划分为一个选项等级,归为轻微或无症状;把3归入4、5,划分为另一个选项等级,归为有明显或严重症状。这样的划分给问题的答案作了分类,给数据的统计提供了很大的方便。 为了与S-P表中的答案设置相匹配,笔者规定:选择项目等级1、2(“没有”,“很轻”)的视为选择了答案1,表示没有什么特殊症状出现;选择项目等级3、4、5(“中等”,“偏重”,“严重”)的视为选择了答案0,即出现了不好的症状,需要引起研究者的注意。
2、研究对象
一般情况下S-P表用于统计一个班级的学生,而且问题的数量不宜过多,通常为15个左右。基于S-P表的这些特性,笔者从SCL-90量表中抽取10个因子中较有代表性的“抑郁因子”来进行方法的研究。该因子共包含有13个题目,处于S-P表问题数目的范围之内;学生对象则选取了师范类大学一年级艺术学院音乐专业的一个小班(约20)人来进行测试和收集数据,问卷发放了20份,收回了18份,收回率为90%。
3、数据的统计处理及相关说明
在MATLAB软件MATrix LABoratory(矩阵实验室)环境下,我们通过编写程序来对矩阵进行数据处理,它功能强大,编程效率高,已成为各高校中线形代数,自动控制理论、数字信号处理等课程的基本数学教学工具。在回收的18份问卷中,笔者对其进行了处理,大致的步骤如下:
(1)基于对数据收集和两种表交叉使用原则的考虑,笔者从18份收回的测试表中,选出符合“忧郁因子”的13个问题,并把测试者的答案根据两种表交叉原则处理后,得出了包含有18名学生,13个问题的18行13列的(Xij)矩阵。在该矩阵中,元素Xij表示第i 名学生回答第j 个问题时的得分。
(2)学生对这些问题的回答只有两种可能,不是正确就是错误,其得分分别为1和0。对回答问题的情况进行统计并做相应的排序处理。
(3)画出s曲线和p曲线。s曲线和p曲线的得出与学生和问题的总分有很大的关系,因此学生和问题的答对数目即选择1的答案的个数决定s曲线和p曲线的结构;在整个使用Matlab软件来处理s-p表的过程中,画S,曲线和P曲线是比较难的问题,
2.3.4 根据S-P表求出每个学生和问题的注意系数,注意系数表示对这个问题和该名同学应该引起的某种考虑,这对症状自评量表问题的研究是有很大的帮助的。
三、分析与结论
图1是经过计算,排序和画s曲线和p曲线后SCL-90量表的S-P表统计图。(图中实线为S曲线,虚线为P曲线)
从图中我们可以得出以下的结论:
(1)从图中的注意系数cp可以看出,总的来说在这次测试中,SCL-90量表中的第5,10,7,1,8,11,4题中提到的症状是大部分被试存在的问题和症状;
(2)图中的cs直接反映了18名测试者对13个“抑郁”症状的测试结果,我们可以看出第5,8,9,12,4,11,1,6名学生的注意系数>=0.3, 这些学生是有较轻微的抑郁症状表现的;而第9,1,6名学生的注意系数>=0.5,说明这几名学生时具有明显抑郁症状的,是这次测试值得注意的关键点之一,应该引起研究者的重视;
(3)S-P表中,S曲线表示了学生正答数的分布。曲线越靠近右侧,表示学生得分越多。相对于SCL-90量表而言,S曲线越靠近右侧,即表示学生具有的抑郁症状越轻,或者不存在这些症状;
(4)相应地,P曲线表示的是每个问题应答时的正答数分布。P曲线越靠近下侧,答对问题的学生就越多。相应地对于SCL-90量表而言,即表示存在该问题所代表的症状的学生人数就越少。
从图中CP,CS注意系数,S曲线和P曲线的分布情况,我们大致可以了解师范类音乐专业班的学生在“抑郁”问题上所存在的问题。值得关注的是哪几位同学存在问题,大部分同学普遍存在的问题是什么。同样我们用S-P表的统计方法还可以对SCL-90量表的其它因子做统计。
四、讨论
1、运用S-P表对SCL-90量表进行数据统计分析方法的优点在于它把10个因子分离出来单独考虑,提高了SCL-90量表问题分析的针对性;
2、 用这个方法来统计可以直观的表达某些重要信息。S-P表中问题的注意系数cs可以直接反映出被试的问题严重性,从图中研究者可以直接读出这些重要的信息,例如从图中标有“*”号的地方就可以看出该被试的问题相较而言是比较严重的;
3、运用S-P表对SCL-90量表进行数据统计的方法有很多不足的地方。比如说设置的问题题量不宜过大,如果题量过大就需要按主题来对问题进行分类;被试的人数不宜过多,这是该方法最大的不足,如要进行大范围的测试,需要分开统计;
4、相对于SCL-90症状自评量表原始的数据统计方法而言,S-P表统计方法只能得到简单的信息,而且最大的不足之处在于这些信息与SCL-90症状自评量表原本人们常用的统计方法相比,得到的信息是不够全面的。
五、小结
利用Matlab软件编写程序完成S-P表的统计是查找学生学习,教师教学中所存在问题的一种有效方法。而将它运用到心理学中SCL-90症状自评量表的数据统计中是一种新的尝试。这种统计方法减少了原先SCL-90症状自评量表统计的复杂度,同时又可以简约地呈现出研究者想得到的一些信息,并且从这些研究的过程中发现,这些信息是关键而且从一定程度上来说它们是准确的。所以总的来说,利用S-P表统计法处理SCL-90症状自评量表是一种可行的方法,但其中存在的问题的确还值得我们研究解决并对此方法做出改进。
参考文献：
[1]傅安球.实用心理异常诊断矫治手册[M].上海教育出版社 2001:296-301。
[2]汪向东.王希林.马弘等. 心理卫生综合评定量表手册[J]. 北京:中国心理卫生杂志 ,1999:31-35,101 - 103。
[3] 傅德荣.章慧敏.教育信息处理[M]. 北京师范大学出版社.2001:152-156。
[4]刘卫国.陈昭平.张颖.MATLAB程序设计与运用[M]. 高等教育出版社。