1. 引言
许多研究表明,人们倾向于积极地看待未来(Weinstein & Neil, 1980; Robinson & Ryff, 1999)。虽然在某些情况下,个体认为自己比他人更可能经历积极事件的想法是符合现实的,但在群体水平上,这种带有乐观倾向的想法是有偏差的。Weinstein & Neil (1980)首先对这种现象进行了实证研究,并将这种现象定义为“不切实际的乐观主义”。在随后的研究中,他将这种不切实际的乐观主义称为乐观偏差,并将其定义为:“人们倾向于相信自己更可能经历积极事件,而他人更可能遭遇消极事件。”(Weinstein, 1983)。Taylor & Brown (1994)的研究指出,95%以上的人对各种不同事件的判断都有乐观偏差。已有研究表明乐观偏差影响着人们的疾病认知(Moritz & Jelinek, 2009; Laura, Mirko, & Tatjana, 2018)、创业投资(Coelho, 2010)等行为。余嘉元(2007)研究指出大学生在择业时,面临许多不确定性,因而也存在认知偏差。乐观偏差作为认知偏差之一,对职业决策也会产生一定的影响,张月和谭利(2014)使用自编问卷对师范院校大学生的职业决策困难的乐观/悲观偏差进行了研究,发现大学生在职业决策困难中存在乐观偏差。择业乐观偏差不仅会影响大学生当下的职业决策过程和结果,同时对其未来的职业生涯发展也会带来一定程度的影响,研究大学生的择业乐观偏差具有很强的现实意义。鉴于国内目前缺少相关测量工具的现实,研究基于心理测量学的严格程序,编制了大学生择业乐观偏差问卷,并检验其信效度水平,以期为大学生择业乐观偏差及相关研究提供有效的研究工具。
结合前人相关研究文献及职业决策具体过程特点,研究将大学生择业乐观偏差界定为:大学生在择业过程中相较于同年龄同性别等情况类似的他人,倾向于认为自己经历积极事件(如应聘上好的公司)的几率高于他人、遭遇消极事件(如面试失败)的几率低于他人。乐观偏差的测量有直接比较和间接比较两种方式。直接比较法要求被试估计与参照者相比自己经历某类事件的可能性,若被试对经历事件的可能性判断在积极事件中高于参照者而在消极事件中低于参照者,则表明被试存在乐观偏差。间接比较法是让被试进行两次判断,即先评定自己经历某事件的可能性(P1),然后评定他人经历同样事件的可能性(P2)。当评定积极事件时,乐观偏差的计算是用评估自己经历事件的可能性减去他人经历事件的可能(P1 − P2),而消极事件的计算则相反(P2 − P1),如果差异分数大于0,则说明存在乐观偏差。与直接比较法相比,间接比较法让被试对自己和对照者分别进行判断,受评估者自我中心主义倾向的影响要低于直接比较。同时,有研究认为间接比较法是对乐观偏差更灵敏的一种测量方式。研究最后决定采用间接比较方式编制大学生择业乐观偏差问卷,由被试分别进行两次判断,使用两次判断的差值作为择业乐观偏差的量化指标。问卷采用11级(0~10)评分,0表示经历相关事件的几率为0,10表示经历相关事件的几率为100%。
2. 对象与方法
2.1. 对象
研究分两次施测:第一次施测数据用于信度分析、项目分析和探索性因素分析,在天津某高校发放纸质版问卷543份,回收后删除不合格问卷,共获得有效问卷524份,有效回收率为96.5%,其中男生190人(36.3%),女生334人(63.7%);第二次施测数据用于验证性因素分析,选取几所高校,发放纸质版问卷270份,回收后删除不合格问卷,共获得有效问卷249份,有效回收率为92.2%,其中男生117人(47%),女生132人(53%)。
2.2. 方法
研究方法为测量法,统计分析使用SPSS21.0对数据进行项目分析、相关分析和探索性因素分析,使用MPLUS20.0进行验证性因素分析。
2.3. 问卷的编制与施测
2.3.1. 项目来源与问卷编制
考察大学生择业乐观偏差首先需要确定大学生在择业过程中可能出现的几个关键事件,包括积极事件和消极事件。基于乐观偏差的文献综述,在广泛查阅国内外有关乐观偏差文献的基础上,研究使用开放式问卷来获取大学生择业过程中可能遇到的积极事件和消极事件。开放式问卷针对两类被试群体,一类针对在校大学生群体,问卷题目如下:(1) 您认为在未来择业过程中可能发生的积极的正性事件有哪些?(请写出3~5个);(2) 您认为在未来择业过程中可能发生的消极的负性事件有哪些?(请写出3~5个);另一类针对大学毕业已就业群体,问卷题目如下:(1) 您认为在择业过程中可能发生的积极的正性事件有哪些?(请写出3~5个);(2) 您认为在择业过程中可能发生的消极的负性事件有哪些?(请写出3~5个)。
向在校大学生和大学毕业且已就业群体发放开放式问卷。针对在校大学生群体,向天津3所高校发放240份问卷,被试样本涵盖了文科、理科一至四年级的大学生,回收问卷207份,回收率85%;针对大学毕业已就业群体,通过Email和现场发放纸质版问卷的方式选取天津市5家公司发放110份问卷,样本涵盖了生产加工、科技、教育、网络、餐饮等行业,回收问卷86份,回收率78%。最后共收回开放式问卷293份,剔除不合格问卷,有效问卷共255份。
对开放式问卷调查结果进行统计分析,概括归纳出择业过程中的积极事件共18种,消极事件共21种,最后分别选择频数最高的前7种。其中积极事件为:找到满意工作、得到他人大力相助、得到较好较多的面试机会、自身能力得到提高、及时获取招聘信息、有利政策的出台、招聘公平公正透明;消极事件为:找的工作不满意、上当受骗、遭遇招聘不公、遭遇意想不到的困难、失败带来的不利影响、就业竞争激烈、错失好的机遇。
在积极事件中,“有利政策的出台”不具有考查的实际意义,因政策出台具有广泛性,无法有效区别倾向于自身还是他人,故删除;“招聘公平公正透明”和消极事件中的“遭遇招聘不公”具有相对性,且重要性排名较靠后,因此舍弃此事件;消极事件中的“就业竞争激烈”已属近些年来众所周知的事实,因而不具有考查意义,故舍弃此事件;因积极事件中采用了“择业过程中自身会得到提高”,因此消极事件中舍弃与此事件相对立的“失败带来的不利影响(如遭遇打击、丧失自信)”。
经过筛选后的其余事件分别由两名心理学硕士生和一名心理学专业教授进行加工和润色,然后由一名文学类的研究生对语言表述进行把关,最终确定五个积极事件分别为:毕业后能签到一份非常满意的好工作、择业过程中会遇到他人大力相助、会得到较多较好的面试机会、择业过程中自身会得到很大提高、能及时获得有价值的招聘信息;五个消极事件为:毕业后找不到稳定工作而没有稳定收入来源、因经验不足而上当受骗(如遇到骗子公司或中介、传销等)、遭遇不公平(如走后门、拉关系等)而应聘失败、择业过程中遭遇别人歧视或故意刁难(如性别、党员、相貌、经验等苛刻要求)、错失了好机遇。
由于择业乐观偏差是被试与他人进行比较而得到的数据,而大学生所学专业的就业机遇不同,不同性别大学生的就业机遇也不同。因而选择大学生主要比较对象确立为同班其他同性别同学。问卷项目编排时,第一个原则是采用积极事件和消极事件交替的方式,避免顺序效应带来的误差;第二个原则是采用择业过程先后顺序性,即面试前、面试过程、最终面试结果。如“能及时获得有价值的招聘信息”排在最前,之后是“会得到较多较好的面试机会”、“择业过程中遭遇别人歧视或故意刁难”、“择业过程中会遇到他人大力相助”、“择业过程中自身(信心和能力)会得到很大提高”、“因经验不足而上当受骗”,最后是“毕业后能签到一份非常满意的好工作”、“毕业后找不到稳定工作而没有稳定收入来源”。题目设计时,呈现一个事件,然后提出问题一“你认为此事发生在自己身上的可能性有多大(P1)”,之后提出问题二“此事发生在与你情况类似他人身上的可能性有多大(P2)”。可能性选项采用0~10 (11点)计分,0代表肯定不会发生,10代表肯定会发生。P1和P2的差值之和表示偏差大小,差值总和得分越高表明择业乐观偏差越大。
2.3.2. 问卷的施测与分析
将正式问卷分两次发放,然后回收问卷,其中第一次测量数据用于问卷的项目分析、信度分析和探索性因素分析,第二次测量数据用于验证性因素分析。
3. 结果
3.1. 项目分析
使用临界比检验法对10个项目的问卷进行项目分析,首先得到每个题目的高分组(得分前27%者)与低分组(得分后27%者),然后对每个题目高分组与低分组的平均得分进行独立样本t检验,同时计算了各项目与总分之间的相关。具体结果见表1。
表1显示,高分组与低分组在10个项目上的差异性均达到显著性水平,且各项目与总分的相关均达到显著性相关,相关系数在0.518至0.698之间,各项目区分度良好。
3.2. 因素分析
3.2.1. 探索性因素分析
使用第一次施测的样本数据(N = 524)进行探索性因素分析,结果显示:KMO值为0.818,Bartlett球型检验的值为1266.393 (df = 45),显著性水平为0.000,表示适合因素分析。采用主成份分析法,以最大方差法进行旋转,按固定因子数为2进行抽取,得到由2个维度构成的10个项目的问卷。2个维度解释总方差变异为49.928%,10个项目共同度在0.3~0.7之间,具体内容见表2。
Table 1. An analysis of the items in the questionnaire of Undergraduate Students’ Career-Choosing Optimism Bias
表1. 大学生择业乐观偏差问卷的项目分析
注:**P < 0.01,***P < 0.001。
Table 2. The factor load of each item in the questionnaire of Undergraduate Students’ Career-Choosing Optimism Bias (N = 524)
表2. 大学生择业乐观偏差问卷各项目因子载荷(N = 524)
3.2.2. 验证性因素分析
使用第二次测试样本数据(N = 249)进行二维模型的验证性因素分析,结果见表3。
Table 3. Fitting index of the two-dimensional model in the questionnaire of Undergraduate Students’ Career-Choosing Optimism Bias (N = 249)
表3. 大学生择业乐观偏差问卷二维模型的拟合指数(N = 249)
表3数据显示,X2/df为1.436,CFI值为0.934,TFI值为0.913,RMSEA的值为0.042,SRMR的值为0.044,各项指标均达到心理测量学标准,两因素模型拟合度良好。
3.3. 信度分析
用施测的样本数据(N = 524)进行大学生择业乐观偏差问卷内部一致性信度检验,结果发现问卷总体的Cronbach’s α系数为0.721,积极事件与消极事件两个因子的Cronbach’s α系数分别为0.795、0.736。表明大学生择业乐观偏差问卷及其两个维度具有良好的内部一致性信度。
4. 结束语
尹天子等人(2017)的研究表明,不同的判断目标条件下,提示将来事件相关的现实因素会降低被试的乐观倾向,事件的现实因素影响着个体的乐观偏差。在职业选择的这种现实性问题面前,个体的乐观偏差可能会与普通生活事件中的乐观偏差程度有所不同。并且在择业过程中,个体对一些职业相关信息的获取不是完全客观的,个体对自身的估计也是基于自已的判断,这些都会造成取样偏差。当个体拥有的职业信息偏向积极时,个体的择业乐观偏差程度也会较高;反之则会较低甚至产生悲观偏差。
自Weinstein提出乐观偏差概念以来,乐观偏差被证实在许多领域中存在(王志英,葛世伦,&苏翔,2016;褚剑,秦璇,&方军雄,2019)。国内也有学者采用不同的问卷对不同领域中的乐观偏差进行了研究(王炜,刘力,周佶,&周宁,2006;沈潘艳&滕召军,2013;许年行,江轩宇,伊志宏,&徐信忠,2012)。但针对职业决策领域中的乐观偏差研究较少,且采用基于经验的自编测题的方式来研究,研究工具缺少信效度等心理测量学指标,其科学性与推广性不高。
通过对开放式问卷调查结果进行统计分析,确定择业过程中具有代表性的积极事件和消极事件,形成研究的初始问卷,然后分两次施测于较大样本量的大学生群体,对两批数据分别进行了项目分析、探索性因素分析、验证性因素分析和内部一致性信度分析,结果显示:最后形成的大学生择业乐观偏差问卷各项质量水平良好,可以作为大学生择业乐观偏差的测量工具,为未来大学生择业乐观偏差及相关研究提供工具支持。
基金项目
教育部人文社会科学研究规划基金“基于行为与脑电实验的大学生择业乐观偏差与职业决策后悔研究”项目负责人:吴真(项目编号:17YJAZH092)。
NOTES
*通讯作者。