目的:结合智能手机时代大学生时间管理的新变化,改进现有的时间管理量表,使之更具时代感。方法:采用自编《大学生时间管理倾向量表》,对3385名大学生进行问卷调查。结果:项目分析和探索性因素分析表明,大学生时间管理倾向量表由4个因子结构,即时间监控、行为预期、行为效率和时间限度。4个因子可以解释总方差的50.393%,具有较好的结构效度。验证性因子分析结果表明,4个因子与构想模型有着较好的拟合度(修正后χ2/df = 4.334, NFI = 0.829, IFI = 0.902, GFI = 0.955, CFI = 0.902, RMSEA = 0.061)。内部一致性系数为0.808。结论:该量表具有良好的信效度,可以作为评估大学生时间管理倾向的有效测量工具。 Objective: To recompile “The University Student Time Management Disposition Inventory”, mak-ing it more contemporary and concise. Methods: A total of 3385 college students were tested by using the inventory. Results: Factor analysis results indicated that the scale included four factors, i.e., time monitoring, behavioral efficiency, behavioral expectation and time limit. They could ex-plain 50.393% of total scale variances, which showed high construct validity. The confirmatory factor analysis showed the fit indexes (revised χ²/df = 4.334, NFI = 0.829, IFI = 0.902, GFI = 0.955, CFI = 0.902, RMSEA = 0.061). Internal consistency analysis showed that the Cronbach α coefficients of the scale was 0.808. Conclusion: This is an appropriate tool for measuring the time management disposition for university students.
陈慧1*,李宝斌2
1湖南文理学院芙蓉学院,湖南 常德
2湖南文理学院洞庭湖生态区域协同创新中心,湖南 常德
收稿日期:2019年4月30日;录用日期:2019年5月20日;发布日期:2019年5月27日
目的:结合智能手机时代大学生时间管理的新变化,改进现有的时间管理量表,使之更具时代感。方法:采用自编《大学生时间管理倾向量表》,对3385名大学生进行问卷调查。结果:项目分析和探索性因素分析表明,大学生时间管理倾向量表由4个因子结构,即时间监控、行为预期、行为效率和时间限度。4个因子可以解释总方差的50.393%,具有较好的结构效度。验证性因子分析结果表明,4个因子与构想模型有着较好的拟合度(修正后χ2/df = 4.334, NFI = 0.829, IFI = 0.902, GFI = 0.955, CFI = 0.902, RMSEA = 0.061)。内部一致性系数为0.808。结论:该量表具有良好的信效度,可以作为评估大学生时间管理倾向的有效测量工具。
关键词 :智能手机,大学生,时间管理倾向,量表
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对时间管理的最早研究来自于国外的一批时间心理学学者,他们的关注焦点主要集中在时间态度、时间经验和时间结构上,并据此编订相应的调查问卷。例如,Bond和Feather (1988)编制的时间结构问卷(Time Structure Questionnaire,简称TSQ)。Macan等人(1990)认为时间管理的特征性行为应包括分辨需求成分,根据其重要性来排序以及据此分配相应的时间和资源。在此基础上编制了时间管理行为量表(Time Management Behavior Scale,简称TMB)。另一些研究者则从信息加工的角度认为时间管理是心理管理的一个方面,Britton和Glynn (1989)把人的时间管理与计算机操作系统进行类比,提出了时间管理的理论模型,把时间管理分为宏观、中间和微观三个水平。并依据此模型编制了时间管理量表(Time Management Questionnaire,简称TMQ) (Bond & Feather, 1988;陈挺,李好永,2009)。
然而这些研究并没有真正意义上将时间管理纳入心理学视角,随着国内研究者黄希庭和张志杰(2001)正式提出了“时间管理倾向”概念,正式开启了心理学对时间管理的研究。
黄希庭和张志杰(2001)从个体支配和利用时间的人格特质的角度,指出时间管理倾向是个体对时间一种认知特点、一种价值观和行为倾向(隗静,陈健芷,2008)。个人对时间上利用和支配特征表现在行为和态度两大方面。并且提出了时间管理倾向的三维理论模型,分别是时间价值感、时间监控观和时间效能感。这是目前国内普遍认可的时间管理结构模型(黄希庭,2007;黄希庭,张志杰,2001;潘光花,亓秀梅,2011;曹雯,2009)。
黄希庭和张志杰(2001)对Macan等人(1990)的时间管理行为量表TMB以及Britton和Glynn (1989)的时间管理量表TMQ进行了翻译,以他们所提出的时间管理倾向三维模型为理论依据,用中学生和大学生作为被试,编制了青少年时间管理倾向量表(Adolescence Time Management Disposition Scale,简称ATMD)。ATMD量表共44个项目,由时间价值感量表、时间监控观量表和时间效能感量表三个分量表组成(丁浙英,2008;唐海波,徐慧,2010)。
随后,一些研究者编订了成人时间管理倾向量表、企业中层管理者时间管理倾向量表、中学生时间管理自我监控量表来考察不同群体的时间管理特征。
最先考察大学生时间管理倾向的量表是杨维思(2012)编订的,选取优先级、反馈性、计划性、时间分配、设置目标、社会取向的时间价值感、个人取向的时间价值感、时间管理效能、时间管理行为效能9个因子。
黄希庭和张志杰的时间管理倾向的结构成为国内该领域的权威,几乎没有人提出挑战。国内的时间管理测试多采用他们编订的量表。这份量表沿用了十多年,其时效性会越来越差。杨维思的量表从9个维度考察在校大学生的时间管理倾向,虽然细致全面,但操作起来比较复杂、费时。与编订者本人联系后了解到,该量表编订之后没有对外测试推广,量表目前处于流失状态。
随着互联网时代的到来,智能手机日益成为日常生活中不可或缺的生活必需品。中国互联网络信息中心(CNNIC)发布的第42次《中国互联网络发展状况统计报告》显示,2018年我国手机网民规模已达7.88亿。手机已然在很大程度上影响着人们的日常生活作息。邹维兴和杨茂金(2018)调查大学生时间管理倾向和手机成瘾的关系,发现手机成瘾对大学生时间管理倾向的影响不如前人(胡敏,2017)的调查结果那般明显,但依然可以认定手机成瘾能部分影响大学生的时间管理。杨玲等人(2019)探讨拖延、时间管理倾向对手机成瘾的影响,发现时间管理倾向相关维度可预测手机成瘾行为。不可否认,手机的使用会对大学生的日常时间管理有影响。
既然大学生的时间管理有了新的时代特点,因此,编制一份更具时代特色的大学生时间管理量表并在实践中推广使用,很有现实意义,也有较强的学理价值,有利于推动时间管理研究获得新的发展。
采取随机抽样的办法,选取国内多所不同类型高校被试共计3385名。包含文科(46.43%)、理科(28.85%)、工科(15.48%)和艺体(9.24%)专业,年级涵盖大一(13.7%)、大二(39.31%)、大三(33.4%)、大四(4.43%)和已经毕业(9.16%),其中男生1113人(32.87%)、女生2272人(67.13%),生源地涵盖省会和沿海大城市(12.88%)、地级市(21.32%)、县级市和县城(34.94%)、乡村(30.86%)。从问卷发放数量和专业、年级、性别及生源地情况来看,样本具有很好的代表性。
结合既往文献中对时间管理倾向的定义“是个体对时间的一种认知特点、一种价值观和行为倾向”,以及对80名在校大学生进行预调研(包括开放式问答和封闭性问卷),了解他们平常的时间管理状况,初步将时间管理分为对时间的认知和行动力两个方面。把访谈中的项目进行整理,初步编订20个项目作为初测问卷。采用Likert 5点自评式量表,从“完全不认同”至“完全认同”分别评定为1~5分。其中,第8、9、11、13、18、21、22、24项为反向计分项目,在统计时已进行转换(见附录)。
采用SPSS 20.0和AMOS 20.0对数据进行统计分析。
对回收后的3385份有效问卷进行项目分析,计算各题与总分的Person相关,参考Person相关的临界标准,将相关系数的临界值设置为0.3。如果每一道题和总分之间的相关系数小于0.3,则删除该题目。结果表明,第9项“我经常制订宏伟蓝图”和第24项“慵懒是慢性自杀”与总得分的相关不显著,应当予以删除。对剩余的18项进行探索性因子分析,以确定量表的构成维度。
首先需要对量表中的各项目是否能进行因素分析进行相应的检验。根据Kaiser (1974)的观点,可根据取样适当性数值(KMO)的大小加以判断。该量表的KMO值为0.873,巴特利特球形检验的显著性水平小于0.05,表明数据样本适合做因子分析。
然后采用最大正交旋转和主成分分析法提取主要因子(杨晓明,2004),依据因子载荷要高于0.4和因子归属要明确的标准逐次删除不合格的题目(第13项、第15项和第18项)。对剩下的15个项目进行再次因素分析,最终抽取出4个因子,这4个因子的累计方差贡献率达50.393%,因子结构及各项目因子负荷,见表1。
根据表1的结果,对抽取的这4个因子分别命名为因素1:“时间监控”(包含第5、6、7、12项,主要谈论起床、睡觉的时间或状态)、因素2:“行为预期”(包含第8、11、21、22项,主要谈及个人的理想追求)、因素3:“行为效率”(包含第16、17、20项,主要讨论与手机有关的慵懒行为)、因素4:“时间限度”(包含第10、14、19、23项,主要讨论做事拖延的情况)。
项目 | 因素1 | 因素2 | 因素3 | 因素4 | ||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
项目 | 负荷 | 项目 | 负荷 | 项目 | 负荷 | 项目 | 负荷 | |
V5 | 0.779 | V8 | 0.566 | V16 | 0.672 | V10 | 0.523 | |
V6 | 0.807 | V11 | 0.631 | V17 | 0.577 | V14 | 0-.410 | |
V7 | 0.569 | V21 | 0.673 | V20 | 0.657 | V19 | 0.633 | |
V12 | 0.529 | V22 | 0.661 | V23 | 0.709 | |||
特征值 | 2.598 | 2.319 | 2.094 | 2.059 | ||||
解释率(%) | 14.435 | 12.883 | 11.634 | 11.441 |
表1. 大学生时间管理量表因子结构及各项目的负荷
为了考察理论假设与实际模型拟合程度,采用AMOS 20.0软件对该模型进行了验证性因子分析,结果发现,卡方与自由度之比(χ2/df)值为13.498,超出标准值(1~5之间),增值拟合度指标NFI (基准化适配度)、IFI (增量适合度)、CFI (比较适合度)均大于0.8,绝对拟合度指标GFI (比较适配度)大于0.9,RMSEA (渐进残差均方和平方差)小于0.08,这些指标均在标准值范围内。通过询问相关学者、专家的意见,个别指标没有达到理想状态是可以接受的,但既然多数指标达标,个别指标不达标,说明存在某些细节问题(原因及处理措施见讨论部分)。总体而言,该模型的拟合度是符合统计学标准的,问卷具有较好的结构效度(侯杰泰,温忠麟,成子娟,2004;吴明隆,2017),见表2。
项目 | χ2 | df | χ2/df | NFI | IFI | GFI | CFI | RMSEA |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
时间管理量表 | 1133.861 | 84 | 13.498 | 0.895 | 0.902 | 0.955 | 0.902 | 0.061 |
表2. 大学生时间管理量表验证性因子分析结果
用同质性信度来检验大学生时间管理倾向量表的信度。测得各因子内部一致性cronbach α系数在0.597~0.716之间,总量表的cronbach α系数为0.808,符合心理统计和测量学的要求,可见该量表具有良好的内在信度指标,见表3。
总量表 | F1 | F2 | F3 | F4 | |
---|---|---|---|---|---|
α系数 | 0.808 | 0.716 | 0.597 | 0.648 | 0.638 |
项目数 | 15 | 4 | 4 | 3 | 4 |
表3. 大学生时间管理量表内部一致性系数
此外,显著性水平检验表明,各因子与总分之间的显著性均达到了0.05的显著性水平,表明各因子描述的概念与总量表要描述的整体概念一致。
通过因素分析的结果,大学生时间管理倾向量表抽取了4个因子,这4个因子解释了总变异的50.393%,符合统计学标准,表明该量表具有较好的构想效度。经过两次因子分析,各题项的因子归属明显,意义明确,说明该问卷具有良好的结构效度。
本研究在对大学生时间管理倾向的理论构想上,拟从认知和行为两方面着手,通过探索性因子分析发现,大学生时间管理倾向由时间监控、行为预期、行为效率和时间限度4个维度构成,与之前的理论构想基本相符。
对于验证性因子分析中的卡方与自由度之比值(χ2/df)过大的问题,参阅相关统计书籍和询问统计专家的意见,这主要是由于样本量太大导致了卡方值上升。由于结构方程模型拟合具有相对准则,因此会存在为了其他数值更好而牺牲掉卡方的情况。本研究在一个月之内收集了3300多个样本数据,其中难免会掺杂一些无效数据,而这些无效数据有时并不能为统计软件所察觉(软件只能剔除空白数据),同时也难以被调查者发现。其他拟合数据指标均在标准值范围内,说明该量表是有一定的科学性的。一般而言,要修正卡方与自由度之比值(χ2/df),采取的办法是进行随机样本抽取。因此,根据统计学标准,把所有样本随机分成4组,每组800个左右,做交叉检验。得到4组样本的卡方和自由度之比值分别是4.278、3.651、4.132、5.276,取平均值作为整体样本的卡方和自由度之比值,得到χ2/df = 4.334,符合统计学标准。
总的来说,大学生时间管理倾向量表做为目前为数不多的在现今智能手机时代下重新测量大学生时间管理倾向的心理测试工具,其应用前景是光明的。其中的大部分指标符合统计测量标准,可以作为评估大学生时间管理的有效工具。
教育部人文社会科学研究规划项目(15YJA880029);湖南省教学改革研究项目(湘教通[
陈 慧,李宝斌. 智能手机时代下测量大学生时间管理倾向The Measuring of University Student Time Management Disposition in the Age of Smart-Phone[J]. 心理学进展, 2019, 09(05): 918-924. https://doi.org/10.12677/AP.2019.95113