大学生自我体像–外貌的潜在剖面分析及其与抑郁的关系
Potential Profile Analysis of Self-Image and Appearance of College Students and Its Relationship with Depression
DOI: 10.12677/AP.2021.1111291, PDF, HTML, XML, 下载: 332  浏览: 873  国家科技经费支持
作者: 张馨予*, 李敬美:天津师范大学心理学部,天津
关键词: 自我体像–外貌潜在剖面分析抑郁多元逻辑回归Self-Body Image-Appearance Potential Profile Analysis Depression Multiple Logistic Regression
摘要: 目的:探讨大学生自我体像–外貌的潜在类别,及性别和抑郁与各潜在类别间的关系。方法:采用多维自我体像关系调查问卷–外貌和9项患者健康问卷对423名在校大学生进行测试,运用潜在剖面分析和多元逻辑回归进行数据分析。结果:1) 大学生自我体像–外貌可以划分为三个潜在类别,分别为外貌一般组(62.7%)、外貌满意组(20.8%)、外貌回避组(16.3%)。2) 采用多元逻辑回归分析结果显示:相较于外貌一般组,抑郁每提高一分,成为外貌回避组的可能性是无抑郁组的1.06倍;抑郁每降低一分,成为外貌满意组的可能性是无抑郁组的1.09倍。女性比男性更易成为外貌回避组。结论:大学生自我体像–外貌存在外貌一般组、外貌满意组、外貌回避组三个潜在类别,抑郁和性别与各潜在类别存在显著相关。
Abstract: Objective: To explore the potential categories of college students’ self-image and appearance, and the relationship between gender, depression and the potential categories. Methods: 423 college students were tested by using the multi-dimensional self-image relationship questionnaire, physical appearance and 9 items of patient health questionnaire. Potential profile analysis and multiple Logistic regression were used for data analysis. Results: 1) The self-image of college students could be divided into three potential categories: average appearance (62.7%), satisfaction group (20.8%) and avoidance group (16.3%). 2) The results of Logistic regression analysis showed: Compared with the appearance group, for every point increase in depression, the possibility of becoming the avoidance group is 1.06 times that of the non-depression group, and for every point depression, the possibility of becoming the satisfaction group is 1.09 times that of the non-depression group. Women are more likely to become avoiders than men. Conclusion: There are three potential categories of college students’ self-image: average appearance group, satisfaction appearance group and avoidance appearance group. Gender and depression have significant influence on the change of each potential category.
文章引用:张馨予, 李敬美 (2021). 大学生自我体像–外貌的潜在剖面分析及其与抑郁的关系. 心理学进展, 11(11), 2553-2560. https://doi.org/10.12677/AP.2021.1111291

1. 问题提出

自我体像是指个体对自身外貌(相貌、身高、体重等)的内化观点,即我们所看见的身体的样子(Cardone, 1969)。其中,外貌作为个体的外在特征,对个体往往产生独特影响。研究发现,个体普遍认为外貌对工作、学习、社交存在重要的影响,如拥有姣好外貌的个体更容易受到他人的青睐,更容易得到老师的关注(Feingold, 1992; O’Connor & Gladstone, 2018; Ritts et al., 1992),并且研究发现外貌的高满意度可以提升个体的主观幸福感(石郑,2021)。然而,个体对自身形象普遍不满意(As-Sa’Edi et al., 2013),其中78.2%的人认为他们的身体部位比例失调,34.3%的大学生存在体像烦恼(常逢锦等,2013)。

个体对外貌的态度不仅会影响个体的日常生活,也与个体的心理健康密切相关。低外貌满意度的个体会产生更多的负性情绪,甚至出现抑郁等心理障碍(张戴林等,2017)。Noles等人(1985)指出抑郁个体认为自己的外貌没有其他人有吸引力,并对自己的身体形象表示不满意,其不满意程度显著高于非抑郁个体。同样Weinberger等人(2018)研究发现,外貌的满意程度与抑郁呈明显负相关,且存在明显的性别差异,其中男性比女性抑郁症状少,对外貌的满意度更高,以及研究发现男性表现出的对身体形象的不满,与其抑郁情况密切相关(Halder & Saha, 2006)。

关于自我体像的研究,多采取聚类分析的方法,基于身体形象评价的定义、身体形象苦恼的情绪影响和身体形象生活质量三部分,将身体形象分为正面身体形象、规范性身体形象不满、负面身体形象(Williams, 2003)。除此之外,我国对于自我体像的研究主要集中在以个体的体像心理状态为划分依据的正常体像心理、体像烦恼和体像障碍三个方面(田禾丰,2011)。而上述研究均以变量为中心对个体进行划分,往往会忽略个体间差异。潜在剖面分析法(latent profile analysis, LPA)是一个以人为中心的统计方法,假设研究问题内部存在某种潜在的类别变量,可将研究对象总体划分为多个亚群体,在前人研究中,Hoffmann与Warschburger (2018)对14至22岁的青年男性和女性的体重–体形的潜在类别分别进行研究,均得到划分为3类的结果(较少体重–体形问题组、边缘体重–体形问题组和明显体重–体形问题组),该研究是对自我体像整体进行的潜类别分析,后续可针对自我体像的亚类别进行更多研究。

综上,本研究将采用潜在剖面分析法,以相貌评估、相貌倾向和身体部分满意度三个体像指标为参照,对大学生“自我体像–外貌”的潜在类别进行探索,并在此基础上分析抑郁和性别与“自我体像–外貌”的关系。

2. 方法

2.1. 研究对象

本研究的调查对象主要为天津市某高校大学生,采用方便取样,最终收取有效问卷423份。其中男生人数为113名,女生人数为311名,平均年龄为19.59 ± 1.36岁。所有被试均为自愿参加,且在实验结束后发放精美的礼品。

2.2. 研究工具

2.2.1. 多维自我体像关系调查问卷–外貌

多维自我体像关系调查问卷–外貌(MBSRQ-AS),由美国佛吉尼亚州老道明大学的Cash教授编制(1985),涵盖4个维度,但研究指出只有相貌评估、相貌倾向、身体部位满意三个维度可用于考量个体的自我体像–外貌(Swami et al., 2019; Sutan et al., 2021)。量表共40个条目,每个条目记分为1~5分记分标准(完全不同意(从不)–完全同意(总是)),本研究中该量表的内部一致性系数为0.66。

2.2.2. 9项患者健康问卷(PHQ-9)

PHQ-9是根据美国精神疾病诊断与统计手册(DSM-IV)指定的一个简短的抑郁自评量表,用于评估被试过去两周内的感受。量表共10个条目,其中1~9项为症状条目,第10项为社会功能评定。每个条目分为0 (完全没有)~3 (几乎每天)分4级评分,得分越高表示抑郁症状越严重。在本研究中该量表的内部一致性系数为0.86。

2.3. 数据分析方法

首先使用SPSS20.0软件录入数据,再运用Mplus7.4软件进行潜在剖面分析,从初始模型开始(一个类别),逐步增加模型中的类别数目,直至模型拟合数据达到最佳。之后利用SPSS20.0软件进行多元Logistic回归分析,探究抑郁与潜在类别间的关系。

检验潜在类别模型的模型拟合指标主要有:1) Akaik信息标准(Akaike information criterion, AIC)、贝叶斯信息标准(Bayesian Information Criterion, BIC)和经过样校正的贝叶斯信息标准(adjusted Bayesian information criterion, aBIC),三个指标越小,则模型的拟合效果越好;2) Entropy指数,数值越大代表分类的准确性越高,当Entropy大于0.8时,表示模型分类正确率超过90% (张洁婷等,2010);3) 似然比(Lo-Mendell-Rubin, LMR)和基于bootstrap的似然比(bootstrapped likelihood ratio test, BLRT)检验,如果两者指标的P值达到显著水平(p < 0.05),则表明K个类别的模型显著优于K-1个类别的模型。

3. 结果

3.1. 外貌的潜在剖面分析

研究使用多维自我体像关系调查问卷–外貌的3个分量表的得分作为指标进行潜在剖面分析,依次建立1~5个潜在剖面模型,进行模型拟合度分析。

表1可知,1) 随着分类数目的增加,AIC、BIC、aBIC不断减小,3类别模型的Entropy为0.76,表明个体被正确分类的概率至少在80%以上,4类别模型的Entropy为0.78。2) 3类别模型的LMR、LMRT为显著水平(p = 0.002),4类别模型的LMR、LMRT为显著水平(p = 0.03)。3) 3类别模型的类别比例分布均匀,而4类别模型中存在一组占比为2%,仅8人,占比过少。

虽然4类别模型在Entropy指标略优于3类别模型,但3类别模型的类别比例分布均匀,3类别模型优于4类别模型。3类别模型的平均归属概率,即各类别中的大学生(行)归属到各潜在类别(列)的平均概率从83.0%到92.0% (表2),即3个潜在类别的分类结果可信。

Table 1. Multi-dimensional self-body image relationship questionnaire-potential profile analysis of appearance

表1. 多维自我体像关系调查问卷–外貌的潜在剖面分析

Table 2. Attribution probability of subjects in each potential category

表2. 各潜在类别被试的归属概率

3.2. 潜在类别的命名及特点

各潜在类别的描述统计结果如表3所示,各潜在类别在3个分维度题目得分见图1,外貌一般组(C1)、外貌回避组(C2)和外貌满意组(C3)。C1组的大学生在多维自我体像关系调查问卷–外貌的各分维度得分处于一般水平,该类别的大学生群体对自身外貌的评价一般,并且不存在过度关注以及低关注的问题,故将此类型命名为“外貌一般组”,所占比例为62.7%。C2组的大学生对自身外貌的满意度较低,并且对外貌漠不关心,不会花费心思去改变自己以使自己变的更漂亮,因此命名为“外貌回避组”,所占比例为16.3%。C3组的大学生在“相貌评估”和“身体满意度”维度的题目得分均高,表现为对自己的外貌持乐观态度,并且对外貌呈高关注倾向,故命名为“外貌满意组”,所占比例为20.8%。

Table 3. Descriptive statistical results of each potential category (M ± SD)

表3. 各潜在类别的描述统计结果(M ± SD)

Figure 1. The scores of each potential classification in each dimension

图1. 各潜在分类在各维度上的得分

3.3. 性别和抑郁对自我体像–外貌潜在类型的影响

本研究在潜在剖面分析的基础上,进一步探讨了性别和抑郁对潜在类别影响。根据潜在类别的分析结果,将3个潜在类别的分类结果作为因变量,性别和抑郁为自变量,进行多元逻辑回归分析,探究上述变量对潜在类别的影响效果。

表4可知,性别可以显著影响大学生外貌满意的程度(x2 = 12.62, df = 2, p = 0.003)。相比较外貌一般组,女生成为外貌回避组的可能性是男生的2.85倍(b = −1.05, Wald x2(1) = 6.61, p = 0.02, odds ratio = 0.35, 95% CI [0.16, 0.78]);成为外貌满意组的可能性与男生无明显差异(p > 0.05)。

Table 4. Multiple logistic regression of gender and depression to potential categories

表4. 性别和抑郁对潜在类别的多元逻辑回归

注:R2 = 0.08 (Cox & Snell),09 (Nagelkerke);模型x2(4) = 33.36,p < 0.001;性别以女性为参照组。

抑郁可以显著影响大学生外貌满意的程度(x2 = 16.13, df = 2, p < 0.001)。以外貌一般组为参照,对不同潜在类别的抑郁得分进行分析,抑郁每提高一个单位,成为外貌回避组的可能性是外貌一般组的1.06倍(b = 0.06, Wald x2(1) = 3.97, p = 0.046, odds ratio = 1.06, 95% CI [0.17, 0.83]),抑郁每减少一分,成为外貌满意组的可能性是外貌一般组的1.09倍(b = −0.10, Wald x2(1) = 8.45, p < 0.01, odds ratio = 0.91, 95% CI [0.91, 2.58])。

4. 讨论

4.1. 自我体像–外貌的潜在类别及其特点

本研究采用潜在剖面分析法,得到大学生“自我体像–外貌”可以划分为外貌一般组、外貌满意组和外貌回避组三组潜在类别的结论。

外貌一般组占总体62.7%,该组大学生在“相貌评估”,“身体部分满意度”,“相貌倾向”三个维度分数均处于一般水平,即该组大学生虽不会花费过多时间精力在自身外貌上,但也不排斥装扮自己。该组大学生是最能代表大众群体一组,相较于中学时代,大学生有了更多的可自由支配时间,课外活动也越发丰富,适当的注重外貌形象、保持良好的外貌都会有利于大学生人际,社会关系的发展(Ko & Lee, 2015)。该组大学生对外貌的正确理解,在一定程度上也可以帮助大学生正视美好的事物(Tylka, 2012),有利于其全面发展。

外貌满意组总体的20.8%,该组大学生在“相貌评估”和“身体部分满意度”维度均处于高水平,“相貌倾向”的分数处于中等偏上水平。这类大学生对自身外貌比较满意,同时投入较高的关注。研究发现,个体对自我外貌的评价不是独立进行,而是通过社会比较形成(Festinger, 1954; Gilbert et al., 1995),而如今的社交媒介向大众传递的“完美外貌”的观念,在一定程度上导致了恶性比较的产生(张伟,2011),即使该组大学生对自身外貌持积极态度,但不能排除其因对外貌的高度关注,从而导致出现有损身体健康的行为,因此应重视社交媒体相关内容的审核,引导大众形成健康的外貌观念。

外貌回避组占总体的16.3%,这类群体在“相貌评估”和“身体部分满意度”两个维度的得分明显低于的外貌满意组与外貌一般组,“相貌倾向”分数处于较低水平。即该组大学生普遍不满意自身外貌,并且不愿费心思在自身外貌上。对自身外貌的不满意往往是由于个体缺乏自信(王可欣,2021),而这种不自信,在一定程度上使个体更容易产生负性情绪,进而引发心理健康问题(张戴林等,2017)。虽然比常逢锦等人(2013)得到大学生群体的体像问题的比例低,但是同样说明大学生群体中自我体像–外貌不满意问题严重,这便要求高校注重营造积极健康的校园环境,帮助学生认识健康外貌,树立正确外貌观念。

4.2. 性别与抑郁对自我体像–外貌潜在类别影响

相较于外貌一般组,抑郁每提高一分,成为外貌回避组的可能性是无抑郁组的1.06倍,抑郁每降低一分,成为外貌满意组的可能性是无抑郁组的1.09倍。随着抑郁水平的降低,个体对自身的外貌满意度呈上升趋势,对自身外貌抱有更积极的态度,这一点与前人研究结果相一致(Scheffers et al., 2019)。随着抑郁水平的提升,个体会更易成为外貌回避组,我们认为造成这类现象的原因是,首先抑郁个体会对社会信息的理解比健康的人更消极并且更加敏感(李龙龙等,2018),外界的负面评价,往往可能会使他们的自尊和自信受到严重打击,严重者甚至导致习得性无助行为,产生退缩、自我否定等悲观想法(杜高明,2007),从而产生更多的外貌回避。其次抑郁的个体其认知水平与正常人相比存在偏差,根据情绪ABC理论,导致行为结果C (个体对于自身形象的不满与回避)的原因源自于个体对激发事件A (负面评价)而产生的信念B (认知偏差),即负性评价往往会引起个体对自我外貌产生消极的认知偏差,无抑郁的个体往往是积极的自我偏见(姚婧,2019),而抑郁个体则会产生更多的认知偏差,女性中更明显(Nieto et al., 2020)。

相比于外貌一般组,女生成为外貌回避组的可能性高于男生,成为外貌满意组的可能性与男性无差异。即女生相较于男生对自身外貌会表现出更多的消极评价,这与路红和祁禄(2004)研究的结论一致。究其原因,可能是姣好外貌、幼瘦体型的社会文化误导,以及女性对外貌的“以瘦为美”的认知偏差(Avila, 2015),导致女性在社会比较中将“完美”形象内化,进而影响个体对外貌的认知,从而产生更多的负面的评价(孔怡,2014)。

4.3. 研究局限与展望

1) 研究采用横断面的研究方法,通过潜在剖面分析探究了大学生自我体像–外貌的潜在亚型,但横断面研究无法得到发展性的观点,在后续研究可以采用纵向研究的方法进一步探究自我体像–外貌的潜在类别间的稳定性和转变性。

2) 本研究取样仅主要来自于天津市某高校,为更好的了解全国范围内的外貌类型,在今后的研究中应尽力扩大数据取样范围,避免因被试取样偏差影响分析结果的准确性与可靠性。

5. 结论

大学生自我体像–外貌存在外貌一般组、外貌满意组、外貌回避组三个潜在类别。性别和抑郁对自我体像–外貌的潜在类别变化存在显著影响。其中,随着抑郁水平的提升,对外貌的态度逐渐往负面方向发展,女性比男性更易从对外貌的一般态度变成回避态度。

基金项目

国家级大学生创新创业训练计划项目资助(项目编号:202010065023)。

参考文献

NOTES

*通讯作者。

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