ABSTRACT

In this study, Cluster sampling was used to conduct a nine-month longitudinal study of 280 junior high school students, and a cross-lagged model was established to explore the mutual predictive relationship between interpersonal openness and reactive aggression. The results show that 1) Interpersonal openness is negatively associated with reactive aggression; 2) the results of cross-lagged analysis indicate that interpersonal openness and reactive aggression can predict each other; that is, interpersonal openness can predict reactive aggression in the same time, but also can predict reactive attack behavior across time. Similarly, reactive aggression can predict both interpersonal openness and inter-temporal interpersonal openness.

Keywords:Interpersonal Openness, Reactive Aggression, Cross-Lagged

初中生人际开放与反应性攻击的 交叉滞后分析

张秦¹，凌凤²

¹西南大学心理学部，重庆

²重庆市丰都县双路镇初级中学校，重庆

收稿日期：2018年10月22日；录用日期：2018年11月5日；发布日期：2018年11月13日

摘 要

用整群抽样的方法对初一至初三三个年级的280名初中生进行了为期9个月的追踪研究，建立交叉滞后模型，来探寻人际开放与反应性攻击的相互预测关系。结果表明：1) 人际开放与反应性攻击行为间呈显著的负相关；2) 交叉滞后模型结果显示，人际开放与反应性攻击之间可以相互预测，即人际开放既可以同时间预测反应性攻击，也可以跨时间预测反应性攻击行为；同样，反应性攻击既可以同时间预测人际开放，也可以跨时间预测人际开放。

关键词 :人际开放，反应性攻击，交叉滞后

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1. 引言

在心理学中，攻击被界定为以伤害某个想逃避此种伤害的个体为目的的任何形式的行为(Anderson & Bushman, 2002)。有攻击倾向的青少年常常伴有执行认知功能降低，同伴关系不良，以及成年后期会出现焦虑、抑郁等不良心理内化症状(Fite, Rubens, Preddy, Raine, & Pardini, 2014)，以及酒精及物质滥用，社会适应不良，甚至出现严重的反社会行为(Cleverley, Szatmari, Vaillancourt, Boyle, & Lipman, 2012)，给自己、家庭和社会造成严重的不良后果。因此，探索有关攻击行为的影响因素，预防和干预青少年早期的攻击行为显得尤为重要。

之前的研究更多地关注到青少年早期的攻击行为对成年后的外化行为问题的影响，而忽视了早期的青少年攻击行为对成年后的内化症状的消极影响。而在当代社会中，诸如焦虑、抑郁等内化症状更为普遍地威胁和影响成年人的精神生活。前人研究显示，主动性攻击与青少年的外化行为问题有关(Miller & Lynam, 2006)，而反应性攻击则与青少年的内化症状关系更为密切(Fite, Rubens, Preddy, Raine, & Pardini, 2014)。因此，本研究将以反应性攻击作为研究重点，探索影响反应性攻击的主要因素及其内部机制。根据攻击行为的意图，攻击被分为反应性攻击(reactive aggression)和主动性攻击(proactive aggression) (Dodge & Coie, 1987)。反应性攻击以挫折攻击理论为基础，是指个体在经受了或知觉到激起刺激后对激惹者的一种防御性、报复性的攻击反应(Dodge & Coie, 1987)。反应性攻击是在外部敌意性环境的驱动下发生的，其功能在于减少外部威胁，故其是一种“防卫性”、“报复性”的攻击行为；反应性攻击者常常把对方理解成“有敌意的”、“有威胁的”，其攻击行为是冲动的、快速的，并常常伴随着“愤怒”、“焦虑”等负面情绪，因此他们常被描述为“头脑发热”。此外，正如前所述，反应性攻击行为在青少年群中更为普遍，同时其发生发展对成年后期的不良的内化问题具有深远的影响。因此，对反应性攻击影响因素的相关研究更为迫切。

注意、情绪特征、敌意归因偏差、人格与气质等因素均是青少年反应性攻击行为的影响因素，而人格特质对反应性攻击行为的影响一直都是研究者的研究热点。前人研究已经从人格的不同层面进行了探究。特质愤怒被证明与反应性攻击之间存在紧密的联系(Anderson et al., 2004; Robinson & Wilkowski, 2010)。反应性攻击行为与神经质(即，体验诸如抑郁、害羞、压力等消极情绪的倾向)有关(Miller & Lynam, 2006)。宜人性中的自我调节和责任性可以预测反应性攻击(Koolen, Poorthuis, & Aken, 2012)。另有研究指出神经质和宜人性对理解攻击行为尤为重要，二者在中性和激起条件下都可以预测不同形式的攻击行为。高神经质个体更易于体验更强的心理压力和负面情绪，他们更有敌意、焦虑、抑郁、冲动和缺乏有效的应对机制，具有不合理的思想和行为倾向。而低宜人性有敌意、敏感、不信任他人的倾向，常以别人不喜欢的斥责或排斥他人的方式行事，觉得有必要攻击或惩罚他人，缺乏情绪表达和对他人的依恋(Bettencourt, Talley, Benjamin, & Valentine, 2006)。基于以上关于反应性攻击相关人格因素的研究综述，我们可以发现，人格因素与反应性攻击行为存在显著的关联。这可能是由于反应性攻击行为是情绪的，冲动的，敌意的，其发生具有高度的自动唤醒和缺乏行为控制，是对激起的一种反应有关(Nouvion, Cherek, Lane, Tcheremissine, & Lieving, 2010)。而诸如特质愤怒等人格特质也包含愤怒、冲动等情感成分，由此说明不同类型的攻击行为的确可以通过不同的人格变量来反映。对有关人格与反应性攻击的研究进行综述，我们不难发现，以往研究中涉及到的人格特质均是基于西方文化提出的，但西方人格特质并不完全适用于中国个体。中国人身上一些典型的人格特质常常会被西方人格理论所忽视(Gabrenya & Hwang, 1996)。Cheung等人提倡，西方人格可以由来自非西方文化的个人特质加以补充(Cheung, Van, & Leong, 2011)。本研究引入人际开放这一中国本土化的人格特质，来探讨人际开放与反应性攻击的关系。人际开放来源于中国文化，其中包括一些西方人格理论忽视的人格特质要素，以及具有一些不同于西方人格特质所独有的功能。人际开放是指积极容纳他人(夏凌翔 & 黄希庭, 2008)。反映了中国的集体主义和相互依存的文化(Xia & Ding, 2011; Xia, Ding, Hollon, & Fan, 2012; Xia et al., 2012)，与宜人性相似(Xia et al., 2012)。

综上所述，根据对人际开放特征及功能的分析，我们总结出了3个关于人际开放能够预测反应性攻击的两点可能原因。第一，人际开放是指积极接纳他人，包容他人的缺点；因此，当受到挑衅时，人际开放表现出更容易包容和原谅他人，做出退让。第二，人际开放具有积极的人际倾向和关系图式(Xia, Shi, Zhang, & Hollon, 2014, 2013)。因此，当受到激惹时，人际开放将会表现出对他人有积极的态度和认知偏向，从而降低消极情绪(Xia, Shi, Zhang, & Hollon, 2013, 2014)，降低反应性攻击行为发生的可能性。

基于以上的分析提出假设：人际开放能够稳定预测反应性攻击行为，即人际开放既可以同时间预测反应性攻击，也可以跨时间预测反应性攻击行为。

2. 方法

2.1. 被试

基于之前的power分析，我们至少需要满足150名被试的样本量，以此才能检测中等效应大小的皮尔逊相关系数(包含0.05的α水平和0.80的检验力)。本研究采用整群抽样法，分别选取重庆市某两所中学的七年级、八年级和九年级各一个班级，即6个班级，共280名初中生。根据研究目的，我们让280名初中生填写了人际开放分量表和反应性攻击问卷，并在间隔9个月后，让同一批被试重新再次填写人际开放分量表和反应性攻击问卷。在本次调查前，我们向学生和家长详细地说明了研究目的，并获得同意。第一次调查于2017年10月(Time 1)，共发放280份问卷，回收280份问卷。第二次调查于2018年6月(Time 2)，共发放280份问卷，回收270份问卷。将两次调查问卷进行整理合并后，删除无效被试，最终获得有效被试266名。平均年龄为14.69岁，其中男生128名(48.12%)，女生138名(51.88%)；其中七年级82人(30.83%)，八年级92人(34.59%)，九年级92人(34.59%)。追踪样本和流失样本在第一次调查中的人际开放问卷得分(t(278) = 0.83, p > 0.05)和反应性攻击问卷得分(t(278) = 1.22, p > 0.05)均无显著差异。为了使结果更有效且具有更小的偏差，我们使用了比传统方法更可靠的全信息最大似然法(the full information maximum likelihood procedure (FIML)) (Baraldi & Enders, 2010; Schafer & Graham, 2002)。

2.2. 测量工具

2.2.1. 初中生人际自立量表人际开放分量表(Interpersonal Self-Support Scale for Junior High School Students, ISSS-JHSS)

初中生人际自立量表是在青少年学生自立人格量表(夏凌翔 & 黄希庭，2008)的进行修订而来，包括人际独立(例如：独自与陌生人交谈就容易慌乱)、人际主动(例如：主动结识新朋友)、人际责任(例如：常常忘记答应过别人的事)、人际灵活(例如：在人际交往中，善于保全大家的面子)、人际开放(例如：不接纳与自己性格不合的人)五个分量表，共40个题项，每个维度各8个题项，采用Likert式5点计分(从“非常不符合”到“非常符合”)，得分越高表示相关特质的水平越高。本研究采用的是人际开放这一分量表，该分量表两次施测的克隆巴赫α系数均为0.78。

2.2.2. 反应性攻击分量表(Reactive-Proactive Aggression Questionnaire, RPAQ)

反应性-主动性攻击问卷共包括23个题项，采用3点计分(从“从不”到“经常”)。本研究仅使用了反应性攻击分量表，共包括11个题项(例如：当有人惹恼你时会“吼”他/她们)，在该量表中得分越高，其反应性攻击水平越高。在本研究中，反应性攻击分量表两次施测的克隆巴赫α系数分别为0.77，0.78。

2.3. 施测过程

本研究主试为心理学研究生，均具备较丰富的施测经验和能力。问卷施测获得学校、家长和学生的同意与支持。以班级为单位进行集体施测，在作答前，主试向被试说明调查内容、注意事项等，被试作答完毕后由主试当场回收，施测过程中学校老师均不在场。

2.4. 数据处理

本研究采用SPSS25.0对数据进行录用、整理和分析，以及采用Mplus7.0建立交叉滞后模型，并对其进行验证。

3. 结果与分析

3.1. 共同方法偏差的控制和检验

由于本研究均为初中生的自我报告，因此，我们首先采用Harman单因素检验法(周浩 & 龙立，2004；Podsakoff, Mackenzie, Lee, & Podsakoff, 2003)对所有变量进行共同方法偏差检验。本研究分别对第一次和第二次施测的所有量表的题项进行探索性因素分析，结果显示，第一次施测的解释率最大的一个公因子解释了25.30%的变异；第二次施测的解释率最大的一个公因子解释了27.40%的变异，两次施测的最大公因子的解释率均小于40%的临界标准，故本研究不存在共同方法偏差。

3.2. 人际开放与反应性攻击行为的描述统计

表1是两次施测的人际开放和反应性攻击行为的平均值和标准差。

3.3. 人际开放和反应性攻击行为的稳定性及性别、年级差异

配对样本T检验结果显示，初一和初二两个年级的同学在两次施测的人际开放差异不显著(t(81) = 0.84, p > 0.05; t(91) = 0.71, p > 0.05)，即人际开放呈现较高的稳定性；而初三同学的人际开放在两次施测

表1. 人际开放与反应性攻击行为两次施测的基本情况

注：T1表示第一次施测，T2表示第二次施测，下同。

中差异显著(t(91) = 2.21, p < 0.05)。初二和初三两个年级的同学在两次施测的反应性攻击行为差异不显著(t(81) = 1.02, p > 0.05; t(91) = 0.41, p > 0.05)，即反应性攻击行为呈现较高的稳定性；而初一同学的反应性攻击行为在两次施测中差异显著(t(91) = 3.65, p < 0.05)。

3.4. 两次测量的人际开放与反应性攻击的平均数，标准差和相关系数

由表2可知，两次测量的人际开放呈显著相关(r = 0.64, p < 0.001)，两次测量的反应性攻击呈显著相关(r = 0.61, p < 0.001)，由此表明，初中生的人际开放和反应性攻击水平在这9个月内具有一定的稳定性。

同时期的人际开放与反应性攻击的相关显著，即第一次测量的人际开放与第一次测量的反应性攻击相关显著(r = −0.47, p < 0.001)，第二次测量的人际开放与第二次测量的反应性攻击相关显著(r = −0.53, p < 0.001)。跨时间的人际开放与反应性攻击的相关显著，即第一次测量的人际开放与第二次测量的反应性攻击相关显著(r = −0.38, p < 0.001)，第一次测量的反应性攻击与第二次测量的人际开放相关显著(r = −0.51, p < 0.001)。由此表明，初中生的人际开放与反应性攻击在同时期和跨时间上均具有一定关系，符合交叉滞后的基本假设。

表2. 初中生两次测量的人际开放、反应性攻击的平均数、标准差和相关关系

注：^*p < 0.05，^**p < 0.01，^***p < 0.001，下同。

3.5. 人际开放与反应性攻击的交叉滞后分析

交叉滞后模型的分析结果见图1。模型各拟合指标良好，χ²/df = 0.00，CFI = 1.00，TLI = 1.00，RMSEA = 0.00，SRMR = 0.00。由图1可知，人际开放既可以同时间预测反应性攻击(β = −0.47, p < 0.001; β = −0.31, p < 0.001)，也可以跨时间预测反应性攻击行为(β = −0.12, p < 0.05)；同样，反应性攻击既可以同时间预测人际开放，也可以跨时间预测人际开放(β = −0.26, p < 0.001)。

图1. 人际开放与反应性攻击的交叉滞后模型的路径分析图

4. 讨论

4.1. 人际开放和反应性攻击行为的稳定性及发展

本研究结果表明，两次施测的人际开放和反应性攻击之间均呈显著相关。初一和初二两个年级的学生的人际开放具有很高的稳定性，初二和初三两个年级的学生的反应性攻击行为具有很高的稳定性。但初三学生的人际开放水平在9个月内不稳定，很有可能是由于正值中考阶段，学习压力过大，较长期伴随“焦虑”等负性情绪，因而会在一定程度上降低其人际开放水平。其次，初一学生的反应性攻击行为在9个月内不稳定，很有可能初一学生刚来到新环境，一切都是陌生而生疏的，从而本能地产生一些防御性的攻击行为。

因此，在学校教学活动中，教师可以着重对初一和初三同学开展团队辅导，从而引导初三学生正确看待考试，降低考试焦虑；引导初一学生适应新学校，提高安全感和归属感。

4.2. 人际开放和反应性攻击行为的交叉滞后模型

本研究采用纵向研究设计建立交叉滞后模型，结果显示，人际开放能够稳定预测反应性攻击行为,即人际开放既可以同时间负向预测反应性攻击，也可以跨时间负向预测反应性攻击行为；同时，反应性攻击既可以同时间负向预测人际开放，也可以跨时间负向预测人际开放；即人际开放和反应性攻击行为呈双向预测关系。

高人际开放个体更少出现反应性攻击行为。可能由于其更愿意去接纳他人，包容他人的缺点，进而原谅他人；较少做出防御性、报复性的攻击反应；同时，高人际开放者更容易对他人持积极的情感倾向，较少伴随“愤怒”、“焦虑”等负面情绪，较少会由于愤怒等消极情绪而激起反应性攻击行为。而低人际开放者则更容易对他人产生消极情绪，并较容易采取消极应对策略，更容易由于愤怒等消极情绪而激起反应性攻击行为；此外，高人际开放者更容易对他人持有积极的认知偏向和态度；而低人际开放个体对负性人际信息更为敏感，并很难从消极情绪中脱离出来(Xia, Shi, Zhang, & Hollon, 2013, 2014)。长期伴随反应性攻击行为的个体的人际开放水平也会有所降低。可能是由于长期处于受激惹和挑衅的情境下，更容易产生“愤怒”、“焦虑”等消极情绪，从而更少地做到共情，去真正地包容，接纳他人。

4.3. 不足和展望

本研究存在以下几点不足：1) 本研究初次探讨人际开放和反应性攻击间的关系，该研究结果还需要之后研究加以验证。2) 本研究仅仅只采用了问卷的方式对人际开放和反应性攻击的关系进行探讨，该研究结果还需要不同研究方法(例如：行为研究、ERP研究等)来加以验证。3) 人际开放与反应性攻击的关系是极为复杂的，单一模型并不能完全解释二者的关系，还需更深入地探讨二者间的内部机制。

5. 结论

1) 同时间段的人际开放与反应性攻击间均呈显著的负相关。

2) 初一和初二两个年级学生的人际开放具有很高的稳定性，初二和初三两个年级学生的反应性攻击行为具有很高的稳定性。但初三学生的人际开放水平在9个月内不稳定，以及初一学生的反应性攻击行为在9个月内不稳定。

3) 交叉滞后模型结果显示，人际开放能够稳定预测反应性攻击行为，即人际开放既可以同时间负向预测反应性攻击，也可以跨时间负向预测反应性攻击行为；同时，反应性攻击既可以同时间负向预测人际开放，也可以跨时间负向预测人际开放；即人际开放和反应性攻击行为呈双向预测关系。

文章引用

张 秦,凌 凤. 初中生人际开放与反应性攻击的交叉滞后分析
The Relationship between Interpersonal Openness and Reactive Aggression in Junior Middle School Students: A Cross-Lagged Analysis[J]. 心理学进展, 2018, 08(11): 1618-1625. https://doi.org/10.12677/AP.2018.811187

参考文献