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文档简介
2026年SIGN模型测试题及答案
一、单项选择题,20分1.SIGN模型中“S”代表的核心概念是A.情境感知B.信号强度C.自我效能D.社会认同2.在SIGN框架下,用于衡量个体对特定行为结果信念的变量是A.感知易感性B.结果预期C.行为线索D.规范信念3.当研究者将SIGN模型应用于慢性病管理时,首要步骤是A.建立结构方程B.界定目标行为C.随机分组D.计算信度系数4.SIGN模型认为行为改变最直接的近端决定因素是A.社会支持B.行为意向C.情绪唤醒D.人口学变量5.在SIGN量表中,采用11级概率尺度测量的是A.感知严重性B.感知障碍C.行为意向D.自我效能6.若某研究的CFI=0.92,RMSEA=0.04,可判定SIGN结构效度A.不可接受B.边缘接受C.良好D.完美7.根据SIGN理论,提高“G”成分的关键干预技术是A.榜样示范B.恐惧诉求C.成本补贴D.环境重构8.在SIGN纵向研究中,处理缺失数据的首选方法是A.列删B.均值替换C.多重插补D.末次观测结转9.SIGN模型预测体育锻炼行为时,解释方差通常可达A.5%B.15%C.35%D.65%10.将SIGN模型与人工智能结合时,最常用的算法是A.决策树B.随机森林C.深度神经网络D.关联规则二、填空题,20分11.SIGN模型由______、______、______、______四个潜变量构成。12.在SIGN路径图中,行为意向受到______与______的双重直接影响。13.当感知障碍得分高于感知收益时,个体处于______决策阶段。14.用于检验SIGN模型跨群组不变性的统计指标是______。15.若Cronbachα<0.70,说明该分量表______不足。16.SIGN干预试验中,随机化单位通常是______。17.在SIGN问卷中,反向计分条目主要目的是控制______偏差。18.当样本量与参数估计比值低于______时,易出现收敛失败。19.SIGN模型强调行为改变需同时提升______与降低______。20.将SIGN嵌入移动健康App时,需遵循______设计原则。三、判断题,20分21.SIGN模型只能解释健康行为,无法用于环保行为。22.感知严重性越高,行为意向必然越强。23.结构方程模型中,因子负荷>0.50即可认为条目质量合格。24.SIGN干预效果随访12个月已能确定长期维持。25.在SIGN框架中,社会支持通过自我效能间接影响行为。26.当模型拟合χ2/df<3时,可认为拟合可接受。27.SIGN量表必须经过跨文化调适才能在不同国家使用。28.增加样本量会降低RMSEA值。29.SIGN模型假设所有变量呈线性关系。30.干预后若“N”成分提升20%,即可判定临床意义显著。四、简答题,20分31.简述SIGN模型中“S”与“G”两个成分在行为预测中的差异机制。32.概述SIGN量表开发过程中内容效度检验的常用步骤。33.说明在SIGN干预设计中采用“阶梯式随机化”的优点。34.归纳SIGN模型与TPB理论在“感知控制”概念上的异同。五、讨论题,20分35.结合数字健康趋势,讨论如何将SIGN模型算法化并嵌入可穿戴设备,以实现个性化行为干预。36.试论SIGN模型在低收入国家结核病筛查推广中的适用性与潜在文化调适策略。37.分析SIGN模型与行为经济学“助推”理念整合的可能路径,并评估其对疫苗犹豫的干预前景。38.探讨SIGN模型在人工智能伦理审查中的角色,如何平衡预测精度与隐私保护。答案与解析一、1A2B3B4B5C6C7A8C9C10C二、11.信号感知利益评估群体规范自我效能12.行为态度感知规范13.犹豫14.CFI差异检验15.内部一致性16.个体17.同意18.5:119.收益障碍20.以用户为中心三、21×22×23√24×25√26√27√28×29×30×31.“S”通过外部线索激活威胁感知,触发初始动机;“G”基于成本—收益计算,调节行为维持。前者重情绪路径,后者重理性路径,二者互补形成动态决策。32.邀请5–7名专家独立评定条目相关性,计算I-CVI≥0.78,S-CVI/Ave≥0.90;结合专家定性反馈修订表述;进行认知访谈确保目标人群理解一致。33.阶梯式随机化可逐步暴露干预,降低伦理担忧;允许后期组作为对照,节省样本;利用时间趋势评估延迟效应,提高统计效能。34.二者均强调个体对控制力的主观判断,但SIGN将控制细分为自我效能与外部障碍,TPB用感知行为控制统称;SIGN更强调情绪与规范交互,TPB偏重态度与意向。35.通过传感器实时采集行为数据,动态更新S、I、G、N得分;利用强化学习算法推送微干预;设置隐私分级授权,边缘计算本地加密,实现千人千面的即时反馈。36.需将“信号”转为社区口述与本地语言;“利益”强调免费检查与务工证明;“规范”引入宗教领袖背书;“效能”提供简易痰检技能训练;采用混合效度验证确保文化等值。37.将SIGN变量作为助推设计输入,例如默认选项依据高N得分设定;利用损失框架提升G收益感知
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