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摘要：研究者通过以郑日昌教授的人际关系量表为基础对50名大学生进行访谈后针对贵州省大学生寝室人际关系问题而编制的问卷,有效问卷为1117份.问卷内容部分包括43个题目,通过一系列相关分析保留了34个题目.题目中包括生活习惯、情感沟通、生活环境、人格特征、寝室氛围等5个因子.又根据验证性因素分析验证了量表与构想模型拟合较好.固得出结论：大学生寝室人际关系质量调查问卷的信效度良好.

贵州省大学生寝室人际关系量表编制过程参考属性评定
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关键词：人际关系；大学生；寝室；量表；信效度

基金项目：2013年国家级大学生创新创业训练计划项目（项目编号：201310666010）指导教师：韦磐石

人际交往是大学生社会化的重要途径,是保持心理健康的重要条件,是人格完善的重要途径和自我发展的重要内容,是走向社会必备的可持续发展能力,而且寝室人际关系是大学生人际关系必然面对的,也是不可忽视的问题.人际关系在本质上是一种物质关系和精神关系的综合.因此,随着社会的发展,人际关系也在个断变化发展,对于人际关系的研究也在变化发展.在国内,近20年来,我国对人际关系的研究取得了丰硕的成果.但对大学生寝室人际关系作出研究的并不是很多,针对本次调查,本小组查阅过资料,在CNKI学术期刊上对“大学生人际关系”和“大

关于人际关系类论文范文数据库学生寝室关系”进行“全文”、“题名”、“关键词”搜索,关于“大学生人际关系”有关论文四百多篇,关于“大学生寝室人际关系”的论文没有超过十篇.前者的研究内容主要集中在以下几个方面：1.大学生人际关系的分类.从社会学角度来划分,可以分为公众关系、一般关系和亲密关系.2.人际关系原则.从心理学角度来分析可以分为交互原则、功利原则和自我价值保护原则.3.人际交往中的心理学效应.首应效应与近因效应、晕轮效应、刻板效应、定势效应和投射效应.4.学校正式群体和非正式群体对个体社会化的影响研究.5.网络交往对大学生人际关系的影响研究.然而,由于经济发展水平和教育水平的差异,与我国相比,国外的学者对于人际关系这个问题就较早的做出了研究,与此同时也是由于差异较大,所以对于我们可借鉴性不强.我们通过查阅资料知道,关于“大学生寝室人际关系”的研究数量极少,其研究内容主要表现在以下几方面：大学生寝室人际关系类型、影响大学生寝室人际关系的因素、大学生寝室人际关系特点的纵向变化.本问卷即是根据这些特点来作出研究.

关于研究大学生寝室人际关系问题方面,我们了解到,建立良好的寝室人际关系是每个大学生的必修课,在寝室人际交往中没有万全之策.若在保持自身人格完整的同时,关心他人的需要,与别人沟通,平等真诚的对待朋友,将心比心,培养自己的角色互换心理,就能消除隔阂,获得真正的友谊,建立起和谐的大学生寝室人际关系.

1资料与方法

1.研究对象：贵州省本科在校大学生,采取随机抽样的方法,随机抽取大一到大四的学生.发放问卷1200份,回收1189份,回收率为99.08%,其中有效问卷1117份,有效率为93.94%.其中男生403人.女生714人.受测对象按照自愿原则进行答题.

2.研究工具：初测确定的大学生寝室人际交往问题来源量表.大学生寝室人际交往问题来源量表共有43题,主要包括生活习惯、情感特征、生活环境、人格特征、寝室氛围等5个维度.测验中采取五点计分.

3.症状自评量表（Self-reportingInventory）,即90项症状清单（SCL-90）.该量表共有90个项目,包括九个因子分别为：躯体化、强迫症状、人际关系敏感、抑郁、焦虑、敌对、恐怖、偏执及精神病性.本次测验主要采取了人际关系敏感因子中的10道题.

4.研究方法：用SPSS11.5软件对数据进行分析,评估问卷的信度及分半信度.在使用结构方程模型进行验证,即应用AMOS7.0软件对偶数序号的数据进行验证性因素分析,通过模型确定对实际数据的拟合程度.

2量表结构的确定

1.项目分析

参与项目分析的项目为43个,在因素分析前先进行项目分析方法如下：将问卷总得分前27%设为高分组,后27%设为低分组.在进行独立样本的t检验,检验每个项目在高低两组上的差异,以求出高低分两组受试者在各项目平均数上的差异,将讲未达到显著的题项剔除（P<0.05显著）.其中低27%的分数点为135分,高73%的分数点为163分.将问卷总分低于135分的作为低分组,高于163分的作为高分组,采用独立样本t检验检验高低两组被试在43个项目上的得分差异.结果表明,本问卷大多数项目均达到0.05以上的显著性水平,表明具有较高的区分能力,删除没有达到显著性水平的项目14、24.

然后用剩下的41个项目进行探索性因素分析即进行KMO值和Bartlett’s球形检验.根据学者Kaiser（1974）的观点,当KMO<0.5时不宜进行因素分析,,经检验,KMO=0.922,明显大于0.5,所以可进行因素分析；Bartlett’s球形检验x2值为12973.1,df=903,p=0.000<0.001,表明所测群体的相关矩阵间有共同因素存在,适合进行因素分析.

经方差最大化正交旋转,逐步删除载荷量小的项目（载荷量小于0.3）,保证每个项目至少在一个因素上的载荷量等于或大于0.3：；同时删除共同性低（在两个因素上的载荷之差小于0.3）的项目.这一过程共删除了17、18、27、28、30、32、39.

用主成分分析法抽取特征根大于1的因素,经由上面所说的正交旋转过后,34个项目得到了5个因子解,与初步设想是不一致的.5个因子方差累积贡献率为,从图1可看到从第5个因子,数据呈明显平稳趋势.故决定提取前5个因子.

图1主成分特征碎石图

2.根据剩余的34个项目分析过后的结果,来重新排序,得到新的因子结构,见表1.表1因素分析

项目因子1因子2因子3因子4因子5共同度

项目410.6770.542

项目400.6640.479

项目330.6580.444

项目260.6100.443

项目430.5870.481

项目340.5740.385

项目310.5640.410