白 露郗浩丽Kory Floyd

（1南京师范大学心理学院，南京 210097；2亚利桑那大学，图森 85721）

感情（affection）指的是一种积极的内在心理状态，通常是对某人感到亲密、温暖或喜爱（Morman，1998）。特质感情（trait affection）是指个人在与他人交往时最典型的感情投入程度（Floyd，2006）。它反映的是一个人在各种人际关系中倾向于投入的感情交流程度，也是对他本人来说最舒适的感情投入水平（Pauley，2014）。它的外在表现就是感情交流的多少（Hesse＆ Floyd，2011a），而感情交流是指人们用来传达对他人的亲近、关心、喜欢、欣赏、重视和爱的所有行为，包括言语的和非言语的 （Hesse＆Floyd，2008），所以它的操作性定义通常是测量感情交流的多少，包括表达和接收到的感情，即用行为反映特质。

国外已有研究表明，特质感情与许多心理指标密切相关（Floyd，2002）。多项研究结果证明，特质感情与安全依恋、幸福感和关系满意度呈正相关，同时与亲密恐惧、抑郁倾向和述情障碍呈负相关（Floyd， 2002； Floyd et al.， 2005； Frye－Cox ＆Hesse， 2013； Hesse ＆ Floyd， 2008； Hesse ＆Floyd，2011a；Trask，2014）。由于特质感情与众多心理变量的密切关系，它的引入有助于理解一些心理现象。比如有研究表明，特质感情不仅可以部分中介述情障碍与幸福感、抑郁和关系亲密度之间的关系（Hesse＆ Floyd，2008），也在述情障碍和成人依恋之间起部分中介的作用，同时可以完全中介述情障碍和亲密需要以及亲密关系数量之间的关系（Hesse ＆ Floyd， 2011a）。

综上所述，特质感情这一概念的引入对于心理学的研究具有一定的理论和现实意义，尤其是对人际关系的研究很有借鉴意义。但目前国内还没有相关研究，张云运等人曾研究过特质情感（trait affect）这一概念 （张云运，陈会昌，2011；张云运，王海梅，孙铃，陈会昌，2011）。它指的是个体在积极情绪状态和消极情绪状态上的易感性，侧重于情绪层面，考察的是个体对不同情绪的易感性；而特质感情则侧重于感情层面，在感情投入程度这一维度进行研究。想要引入这一概念，首先必须有适应于我国的测量工具。特质感情的测量最常用的是Floyd等人编制的特质感情量表 （trait affection scale，TAS）（Floyd，2002），他们反复验证了该量表的信度和效度（Floyd et al.， 2005； Floyd， 2006），该量表在过去的研究中也显示出了较高的信度 （Hesse，2014；Floyd，2014；Mansson，2013）。考虑到文化背景的差异，需要对该量表做一些修订，因此本文对包含16个项目的英文版特质感情量表进行修订，并验证其信效度。

1 对象与方法

1.1 对象

采用方便取样的方法通过问卷星在网上进行了两次调查，调查1对数据进行初步的分析，确定量表的题目和结构，调查2对量表的结构和信效度进行验证，3个月后对样本2重新施测。调查对象主要为南京、北京和西安各大高校的学生。调查1回收量表151份，其中有效量表139份，有效回收率为92.1%；调查2回收量表405份，其中有效量表390份，有效回收率为96.3%。有效被试中，男性201人，女性328人。3个月后重测时，回收量表283份，其中有效量表277份，有效回收率71.0%。所有被试对本研究均知情同意。

1.2 研究工具

特质感情量表 （TAS）为自评量表，由特质感情表达（trait affection scale－given， TAS－G）和特质感情接收（trait affection scale－received， TAS－R）两个部分组成。TAS－G有10个项目，TAS－R有6个项目，共16个项目，各项目均以7级评分，从1到7表示从完全不符合到完全符合。

1.3 研究程序

经原作者Floyd授权后，首先由作者和2名心理学研究生将原量表的项目翻译成中文，综合各个版本之后形成中文版问卷，再由英语专业的2名研究生进行了回译，在导师的指导下进行修改，形成了量表初稿。对5名同学进行预测后，根据被试的反馈，对表述不清的题目再进行完善，形成预测量表。

采用SPSS19.0对样本1的数据进行项目分析，包括计算题—总相关、项目临界值和探索性因素分析，删除鉴别度不高的项目。计算样本2数据的总体及各维度的Cronbach’s alpha系数，考察内部一致性信度，用Lisrel8.70建立结构方程模型进行验证性因素分析来考察结构效度，并计算因子之间的相关来进一步验证，计算间隔3个月的相关系数来考察重测信度。

2 结果

2.1 项目分析

首先计算所有项目的CR值及题—总相关，所有项目均达到标准 （戴海崎，张锋，陈雪枫，2011），即高低分组的CR值在0.01水平上差异显著，且题—总相关在 0.37～0.70 之间（均p＜0.01）。 在此基础上对所有项目进行探索性因素分析，结果显示，虽然各项目共同度和因素载荷均符合标准，但项目2在因素1和因素4上载荷相近，且均大于0.40，所以删除项目2。项目12在因素3和因素2上载荷均较大，但内容与因素2更为贴近，所以将项目12归为因素2。因素3的项目数小于3个，且项目内容文化差异较大，所以删除因素3，即删除项目7和11，保留3个因素（张奇， 2009）。

最终保留的项目可以解释总变异的61.03%。分析各个因素所含的项目内容，可以对每个因素进行定义：第一个因素命名为感情表达，第二个因素命名为感情接收，第3个因素命名为总体评价。

2.2 信度检验

表1 特质感情量表的探索性因素分析结果

本量表的 Cronbach’s alpha 系数为0.86， 感情表达、感情接收和总体评价3个因素的内部一致性系数分别为 0.85、0.82、0.68。

两次测查总量表的Pearson相关系数为0.73，除总体评价（r＝0.087）外，感情表达和感情接收两个维度的相关系数分别为 0.42、0.20，均p＜0.01。

2.3 效度检验

验证性因素分析 （confirmatory factor analysis，CFA）的结果表明，相对于原量表的2因子模型，修订后的3因子模型和数据的拟合效果更好，且达到了统计上的要求（侯杰泰，温忠麟，成子娟，张雷，2004），说明结构效度较好。13个项目的拟合效果也优于原16个项目的量表结构，进一步验证了删除项目（2、7、11）的正确性。

表2 模型验证拟合指标（n＝390）

图1 特质感情量表验证性因素分析

从路径图（见图1）也可以看出，所有标准化的路径系数均大于或接近0.4，所有t值都在0.01水平上有统计学意义，所以本量表得出的3因素模型有着较好的拟合度，说明分布比较合理。

另外，检验每个因素与总量表之间、因素与因素之间的相关程度。一般要求各因素与总量表之间的相关在0.30～0.80之间，而各个因素之间的相关应该保持在 0.10～0.60 之间（戴海崎等， 2011）。 结果如表3所示，说明各因素之间相对独立，而与总分密切相关，进一步说明结构效度较好。

表3 特质感情量表各因素及其与总分之间相关系数矩阵

2.4 大学生特质感情的状况

采用独立样本t检验对特质感情的数据结果进行差异性检验。结果显示，特质感情总体及各个因素在是否独生上无显著差异，而在性别和是否有恋爱经历上有显著差异。女生在特质感情总体以及感情接收和总体评价两个维度上的得分均显著高于男生；有恋爱经历的人在特质感情总体及各个维度上的得分均高于没有恋爱经历的人。

表4 特质感情在人口学变量上的描述性统计结果

3 讨论

Floyd等人没有对量表进行因素分析，而是将该量表作为两个单维的分量表来测量特质感情的特点，所以当把两个分量表合并使用的时候，它的结构是不清晰的。对该量表进行新的结构探索已经过原作者的同意。考虑到探索性因素分析的结果和项目内容，删除了第2题、第7题和第11题，最终保留了13个项目。第2题“我常常向我爱的人们表示关心”表达过于笼统，既可以理解为感情表达，也可以理解为总体评价，导致在两个因子上负荷都比较高。而第7题 “我喜欢在肢体上或行为上亲近他人”和第11题“人们常常在肢体上或行为上对我表示亲近”的内容的确是特质感情中的一个方面，但题目数量太少，而且相对于西方国家，中国在身体接触方面较为保守。第7题英文原文是 “I love giving people hugs or putting my arms around them”，直译过来是“我喜欢拥抱或者搂抱别人”。在翻译的过程中，考虑到这样的表达对于中国人来说不太适合，已经做了相应的调整，但探索性因素分析的结果再次验证了文化差异的影响，第11题也有这样类似的问题，所以都予以删除。结构方程模型拟合的结果也证明，删除这3题之后量表结构得到了优化。所以最后剩下的13 题被归为 3 个因子： 感情表达（2、3、4、6、8）、感情接收（9、10、11、12、13）和总体评价（1、5、7）。 所以本研究相当于在原感情表达和感情接收两个分量表的基础上，删除了3个项目之后，抽取了3个内容相关的项目组成了总体评价因素，其余项目保留为感情表达因素和感情接收因素。总体来说，新的3因素结构与原分量表的结构是相当接近的，只是更为细致。

验证性因素分析的结果也证明，修订后的3因素结构较之2因子模型更为合理，结构效度更好。从特质感情量表各因素之间的相关以及与总分之间的相关也可以看出，各因素之间中等程度相关，并且与总分有较高的相关性，这说明提取出的因素能有效解释总体。本研究中特质感情量表的内部一致性信度与原版在过去的研究中显示的信度相差不大，说明量表具有较高的信度。另外，量表各个因素的内部信度也都在0.68以上，除总体评价维度外，总体及其他两个维度的重测信度也在统计学上有意义，符合测量学的要求。总体评价包括修订后量表中的1（我认为自己是一个充满感情的人）、5（我不是一个充满感情的人）、7（了解我的人都认为我是一个充满感情的人）3道题目，项目数量较少，项目内容较为主观，不同于感情表达和感情接收会涉及到行为层面的问题，所以更容易随着时间的变迁或情境的改变而发生变化。另外，3个月后重测时，有效回收率只有71.0%，样本数量较少或许也是导致重测信度较低的原因。但是，该量表的总分对于描述一个人整体的特质感情是更权威的，而总体的重测信度达到了统计学标准，因此可以认为修订后的量表达到了良好的信度标准。

本研究得到的特质感情水平低于国外研究中得到的数据（Hesse＆ Floyd，2011a），但国外的被试群体不全是大学生，被试群体的不同可能是造成差异的原因。从文化差异的角度也可以理解，西方国家的确更为开放，更倾向于表达感情。在不同性别方面，除感情表达因素以外，女生在特质感情总体及其它两个维度上的得分显著高于男生。这与我们平时对性别的认知是一致的，女生在生活中比男生表现得更有感情色彩。从进化心理学的角度来说，这可能与男女的社会分工有关，负责外出供养家庭的男性需要更多的理智，而抚养孩子的女性需要更多感性。在是否有恋爱经历方面，有恋爱经历的人各项得分均显著高于无恋爱经历的人。或许是恋爱经历让人变得更愿意在生活中投入感情，也可能是愿意投入感情的人更容易建立亲密关系。对此Hesse和Floyd已经做过相关研究，他们认为特质感情高的人对亲密关系的需要更多，亲密关系的数量更多（Hesse＆ Floyd，2011a），同时社交吸引力也更高（Hesse ＆ Floyd， 2011b）。

本研究的对象局限于大学生群体，样本数量不够大，分布也不够平衡，描述性统计的结果有待进一步验证。另外，特质感情量表是首次引入国内，作者能力有限，不能完全做到本土化，作者会通过进一步的应用验证问卷的可靠性，也期待能有更多的学者丰富相关研究。

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