大学生人格特征对负性情绪的影响：认知情绪调节策略的中介作用

目录TOC\o"1-2"\h\u1525摘要 引言大学时期，个体所承受的压力和挑战是多方面的，学术任务的压力、社交互动的复杂性以及自我认同探索的压力等，都会导致个体产生负面情绪，且往往容易引发负面情绪，对学生的心理健康产生重大影响。个体人格特征是个体思维、情感和行为模式的相对稳定表现，对情绪体验和情绪调节有显著影响。认知情绪调节策略是个体对负面情绪的认知，是个体在情绪调节的整个过程中起着关键作用的策略。按照王江洋和周月（2023）的研究成果显示，每个个体依靠自身特有的人格特性，在面对压力与挑战的时候会有不同的心理情绪反应方式，个体的神经质水平同他们对压力的感知机制紧密相连，神经质水平高的人常常更容易感受到压力，并且容易陷入像焦虑、抑郁这样的负面情绪之中；与之相反，外向性特质高的个体则更多地借助积极投入到社交活动当中来有效地抵御压力所带来的影响，从而缩减了负面情绪出现的次数。个体认知情绪调节策略的作用机理，也就是个体面对负面情绪场景时所采取的认知应对方法，其在调节负面情绪效果方面有着不可轻视的关键地位与意义，有效的认知情绪调节策略可帮助个体更加客观地认识压力场景，减小负面情绪的强度及其持续时间，从而优化心理健康状况。这项研究要细致探究大学生个人特点和负面情绪间的联系，重点关注认知情绪调节机制在此当中起到的中间媒介效果，希望找出情绪适应过程中的本质原理，也就是详细剖析大学生这个人群里人格特性，负面情绪感受以及认知情绪调节手段这三者之间繁杂的联系，通过一系列量化分析方法来探寻人格特性怎样左右个体的认知情绪调节途径，从而深刻影响到自身负面情绪体会的根本原理，打算借助问卷调查法全面评定大学生各自的人格特质，负面情绪状况以及认知性情绪调节机制，目的在于深入考察这些方面彼此之间的互动及影响。通过相关分析、结构方程模型等统计手段来探寻如下理论猜想：人格特质与负性情绪有着紧密的联系，也就是说，具备不同人格特质的大学生群体，在遭受负性情绪的频次以及强度方面表现出明显的差别；人格特质与认知情绪调节策略也存在着千丝万缕的联系，具体表现为不同人格特质的人在应用认知情绪调节策略时所表现出的倾向性以及发生频率方面存在较大的区别；还要探究认知情绪调节策略起到中介变量效果的途径，也就是人格特质对于负性情绪体验的影响，会经过调节个人认知情绪应对方式这一过程而得到传递和加强。1文献综述 1.1概念界定1.1.1人格特征王江洋和周月（2023）指出人格特性是个体在不同情景下表现出来的相对稳定的思想，情绪和行为特征，包括开放性，尽责性，外向性，宜人性和神经质五个方面。周彦伊（2023）指出人格特性是遗传和环境共同作用的结果，在成年早期趋于稳定，但仍然会随着年龄和重大生活事件的出现而发生缓慢的变化。了解一个人的人格特性，可以预测他的行为模式，改善人际关系，也可以帮助人们更好的了解自己，扬长避短。在心理咨询和职业指导中，人格特性评估常常用于帮助人们做出更符合自己特点的选择。人格特质是人相对稳定的思维、情感和行为方式。人格特质有遗传因素，但也有环境因素。大约40-50%的人格差异是由于基因决定的，其余的则是由成长环境、教育经历和社会互动所塑造的。所以，在人格特质的形成过程中，要注重实际，从个人人格表现出发，有效的分析，以达到更好的把握和认识人格特质。对于这个变量测量问卷，我们第一次尝试去探索姚若松和梁乐瑶（2010）所提出的大五人格简版量表（NEO-FFI）在中国大学生群体当中的使用情况，这项研究希望能够进一步地了解和检验NEO-FFI简版量表在大学生群体当中的适应性和有效性，采取了NEO-FFI的中文简版来对总共1255名大学生进行全方位的测量和考察，目的在于证实量表的可靠性和有效性，得到的数据表明NEO-FFI的α信度系数分别达到了神经质领域的0.77、外向性的0.78、开放性领域0.63、顺同性的0.72以及严谨性的0.74，具备比较高的信度水平，不过因为这份问卷存在着60个题项，所以在真正的研究过程里也许会碰到难以执行的状况，因而并没有选择它当作主要的研究工具。我们还使用了王孟成等（2011）根据中国大五人格问卷编制的简式版量表，即CBF-PI-B，该量表包括40个条目，专门用来测量外倾性、神经质、开放性、宜人性以及尽责性这五大主要人格特质，此量表既精简又具有针对性，给后面的探索给予了更加聚焦而且便于操作的量化途径，关于简式版量表各个维度的信度分析表明，它的稳定性与可靠性都比较高，内部一致性的系数在宜人性方面从0.764到0.814，神经质维度也处于这个范围之内，整体平均值达到0.793，而经过10周时间间隔之后再次测量时，重测系数仍然保持着不错的稳定性，数值分布在0.672到0.811之间，特别是开放性维度，它的平均值达到了0.742，这就很好地显示了量表在不同时间点上的稳定性和内在一致性。简式版五因子结构非常清晰，能够很好地解释总方差变异的43.49%，每个因子与完整版量表中对应的因子之间都存在很高的相关，大部分相关系数都在0.85以上。并且简式版五因子结构与NEO-PI-R量表、BFI量表对应因子的相关分析显示，与A因子相关系数为0.358-0.846，与C因子相关系数为0.584-0.826，且相关系数在统计学上都有显著性，说明简式版五因子结构与现有量表一致。CBF-PI-B在信效度上表现良好，在当前的研究中具有广泛应用的潜力。1.1.2负性情绪胡军（2022）指出了个体感受到的不愉快或消极的情绪状态，包括焦虑、抑郁、愤怒、悲伤等。这些情绪会显著影响个体的认知加工、行为表现及身心健康。焦虑表现为对潜在威胁的过度担忧，通常伴有生理唤醒增加。张克和杜秀敏（2021）指出了负面情绪并不完全是消极的，一定水平的负面情绪能帮助个体识别并应对环境中的威胁，推动问题解决和行为调整。黄大庆（2020）论述了强烈或持续的负面情绪会损害个体认知功能，影响决策判断，干扰社会互动，引发各种身心疾病。负性情绪的出现受到认知评价、应激源特性、个人脆弱性等诸多因素的影响，王紫微等（2020）列举了有效的调节情绪的方法有认知重评、问题解决、寻求社会支持等，这些方法可以帮助人们更好地处理负性情绪，在心理健康服务当中，识别并干预过度的负性情绪属于重要的部分。负性情绪是人类情感体验中不可缺少的一部分，负性情绪如焦虑、悲伤、愤怒、沮丧等并不是完全的消极情绪，而是有着其独特的适应价值与生理功能，认识负性情绪就是要知道它也是人类进化过程中产生的正常的自我保护机制，不是需要我们彻底消灭的“敌人”，所以我们要在认识负性情绪时要辩证看待，尽可能的减少负性情绪，进行积极的情感体验。针对负面情绪评估量表的探索，我们首先进入了正负性情绪量表（PANAS）的领域，该量表由Watson等团队于1988年精心打造，其目的在于衡量个体的积极情感和消极情感状况，该量表包含20个条目，被准确地划分成了两部分，一部分包含了10个条目，专门用来评估正性情绪，另一部分也包含10个条目，专门用来评估负性情绪，我们采用五级评分标准，可以对评估对象实施全面而细致的考量，黄丽等（2003）就针对中国人群展开对正性负性情绪量表（PANAS）的探索，其研究显示，PANAS的所有条目都表现出良好的内部一致性，Cronbach'sα系数达到了0.82，而且，在对正性情绪和负性情绪分别加以分析之后，得出的Cronbach'sα系数又进一步增长到了0.85和0.83，这不但证明了这个量表在区分不同情感维度方面的有效性，而且为它在中国人群中成为可靠的评估工具赋予了扎实的基础。关于正、负性情绪的评估，其重测信度指标为0.47，这个数值显示出测量的一致性和稳定程度，针对正性情绪评估量表的各项指标，其因子载荷处于0.76到0.40之间，均值约为0.65，而负性情绪量表的相应因子载荷则位于0.75到0.45区间内，其平均值为0.62，经过分析得知，负性情绪同SCL-90总体症状指数有着密切的相关性，相关系数达到了0.65，研究结论表明，中文版PANAS量表在中文人群当中存在适用性，但由于本研究只是针对焦虑，抑郁等负性情绪状态展开研究，并未对正性情绪实施评估，所以并没有采用此量表来执行测量。本次研究选取中文版抑郁-焦虑-压力自评量表（TheDepressionAnxietyStressScale，DASS-21）当作评定工具，此量表划分成抑郁，焦虑以及压力这三个维度，一共有21个条目，采取四级量化方式来计分，也就是0代表完全不符合，3代表非常符合，整个量表的总分范围在0到63分之间，比较高的分数意味着被试者的消极情绪状况更加严重，中文版抑郁焦虑状态量表（DASS）具备优良的信度和效度特征，所以能够放心地运用到心理健康测评工作当中，抑郁，焦虑和压力分量表各个子维度均显示出不错的内部一致性，各自的数值分别是0.77，0.79和0.76，不过总体上的总量表却表现出更高程度的内部一致性系数，达0.89，这就意味着它在测量个人焦虑和压力水平方面有着很高的可信度。三个构成元素的构建信度分别为0.72、0.80、0.76，表明这三个构成元素具有很好的可靠性。已有研究通过统计分析发现DASS-21抑郁、焦虑分量表评分与BDI、SAI、TAI有显著的相关性（r=0.598，P<0.001），DASS-21抑郁分量表与BDI的一致性很高，DASS-21焦虑分量表与SAI和TAI的状态焦虑、特质焦虑维度有稳定的关联性（rSAI=0.531，rTAI=0.552，P<0.001），这说明DASS-21可以作为一个有效的心理健康测量工具，并且进一步证明了DASS-21在临床诊断和心理健康研究中具有很高的应用价值，它与公认的评估量表之间存在良好的效标关联效度。1.1.3认知情绪调节策略陈景等（2024）剖析了认知过程同情绪体验间的相互作用情况，他们表明，认知评价对于情绪产生及调节具有重要意义，个人对事件所做的解读以及评价会直接左右情绪反应的特点及其强烈程度，而且，情绪状态同样会影响到认知处理进程，其中涵盖注意力，记忆力，判断力以及决策力等等，陈晓雯（2023）阐述过认知情绪调节就是个体借助变更思维方式去调整自身情绪感受的过程，通常采用的策略包含重新评判，分散注意力，积极重构等等，而这些策略究竟怎样被选定并加以运用，其效果又如何，则取决于个人的认知水平，性格特质以及所处环境条件等因素。Soltani&Salehi（2024）利用认知情绪理论表明，情绪不是简单的刺激-反应，而是包含了复杂的认知评价和解释的过程，理解认知和情绪之间的互动关系对于心理治疗和情绪管理有着重要的意义，可以帮助人们形成更为适应的认知模式，提升情绪调节能力。Rezaei&Zebardast（2021）指出在实际中，认知行为疗法等干预方法就是基于认知情绪理论的基础之上，通过改变不合理认知来改善情绪。综上所诉，认知情绪是个体在认识加工过程中所产生的情感体验，其与人们的思考方式、信仰体系以及价值评判息息相关，认知情绪的产生源自于个体对于某个事件的评价和解读，而这个评价过程又会被自身经历，文化背景以及社会环境等因素左右，了解认知情绪的重要意义就在于使我们察觉到思维形式对情绪造成的作用，通过改变认知途径去改进情绪感受，借助辨认并修正不合理的认知模式，能够让我们更好地管控自身的情绪回应，从而优化心理适应水平。针对用来测评认知情绪调节策略的量表，此次研究选取了认知情绪调节策略问卷中文版（CERQ-C），该量表最初源于荷兰莱顿大学Garnifski及其同事的研究成果，经过朱熊兆等学者的中文本土化修订形成认知情绪调节策略中文版（CognitiveEmotionRegulationQuestionnaire，CERQ），目的在于准确度量个体在情绪调控过程中的认知调节行为及策略，该问卷采取五级评分体系，每个题目评分范围为1到5分，总共有36个命题，适应性认知情绪调节策略包含接纳、积极再聚焦、理性评估、积极再评价以及再聚焦这五个维度，而非适应性认知情绪调节策略则有自我谴责、沉思、灾难性思维和责怪他人这四个维度。评分越高，表示个体采用对应维度策略的频次越大，这个量表在中国高中生当中之前的研究里已经被证实具有很好的信度与效度特点，按照罗伏生（2006）对认知性情绪调节问卷中文版（CERQ-C）的研究来看，在大学生人群当中，总量表的阿尔法系数达到了0.81这样一个比较高的数值，显示出较好的稳定性，各个分量表的阿尔法系数处于0.48到0.91之间，这就证明了问卷在不同维度上存在着内部一致性，还极大加强了它在心理学研究中的应用意义，9个分量表的条目间平均相关系数处在0.25到0.71之间，既保证了每个子维度有着适当的独立性，又表现出彼此之间的联系性，所以能够全方位体现出该问卷在衡量认知性情绪调节能力时所具有的有效性与准确性。关于大学生样本总量表的重测信度评估得到值为0.56，其组成成分的九个分量表重测信度则分散在0.36到0.69这个区间当中，就针对效标效度而言，基于相关性以及偏相关性分析，我们注意到认知性的情绪调节策略同焦虑、抑郁症状之间有着明显的关联性，这一发现给情绪调节机制在心理健康状况中的作用给予了有力的证据支撑。1.2相关研究1.2.1人格特征与负性情绪的关系人格特性同负面情绪之间的关系属于心理学研究范畴内的关键议题，二者存在复杂的相互影响，Malik&Perveen（2023）的研究显示，人格特性里的神经质部分同负面情绪体验联系最为紧密，神经质水平偏高的个体比较容易感受到焦虑，抑郁，愤怒之类的负面情绪，对于压力事件比较敏感，而且情绪调节能力较差，这种联系也许同神经质和情绪反应性的生理基础类似，二者都包含威胁检测系统敏感性以及情绪调节网络功能。Wang&Jiang（2022）分析外向性维度则与负面情绪存在负相关情况，高外向性的人常常具备较强积极情绪体验能力以及更好的情绪恢复力，不太容易陷入长时间的负面情绪状态之中。这可能与外向者更愿意寻找社会支持、参与愉快的事情有关。Luqman等（2022）认为开放性与负面情绪的关系比较复杂，一方面开放性高的人可能会因为对体验的敏感性而更容易产生负面情绪，另一方面他们也可能有更多的应对策略和心理弹性。Shalala等（2020）认为宜人性高的人往往有较好的人际关系和社会支持网络，这些保护因素可以减轻负面情绪的影响，但过分关注他人的需要会导致情绪耗竭。尽责性与负面情绪的关系主要体现在其对情绪调节的影响上，尽责性高的人往往有较好的目标导向能力和自我控制能力，能更好地管理和调节负面情绪。Zhaoxin等（2020）还发现在压力事件面前，人格特质会影响个体的压力事件认知和应对选择，从而影响个体的负面情绪产生和维持。比如，神经质水平高的人会更容易做出威胁性评价，更倾向于回避、情绪聚焦等非适应性应对方式，进而导致负面情绪体验增加。人格特性与负面情绪之间存在着紧密而复杂的关系，不同的人格特质通常会对个体体验及应对负面情绪的方式产生影响，神经质人格特征较高的人更易感受到焦虑、抑郁等负面情绪，并且这些情绪体验往往较为强烈且持久，而外向性较高的人则往往能更快地从负面情绪中恢复过来，开放性人格特质较高的人在遭遇负面情绪时，常常可以从多方面思考问题，更容易寻找到积极的应对策略，尽责性较高的人往往能够凭借规律的生活方式和有效的策略来预防和调节负面情绪，了解个人的人格特质有利于我们更好地认识和预测可能出现的情绪反应模式，进而采取更具针对性的情绪调节策略。1.2.2人格特征对认知情绪调节策略的影响不同人格特质的个体在面对负性情绪时所选择的认知情绪调节策略存在差异，Lu等（2024）的研究表明，认知情绪调节策略的选择及应用效果与大学生人格特性紧密相连，同时又直接影响到大学生负面情绪的体验强度及其持续时间，不同认知情绪调节策略的使用倾向体现出了个体人格特质的不同之处，高神经质倾向的大学生更容易采用反刍、灾难化这类消极的认知情绪调节策略，而这些策略往往会加剧负面情绪体验，从而陷入恶性循环之中。Sullivan等（2023）显示出具备高外向性和高尽责性的大学生往往会采用诸如积极重评价，问题解决之类的适应型调节手段，这些方式有益于保持情绪平稳并拥有健康心理状态，开放性较强的大学生常常具备更为灵活的认知调节能力，可以依照实际情况选取恰当的调节策略，程发宏等（2021）的研究表明，人们对于认知情绪调节策略的运用也许会伴随自身人格发展而渐渐变得稳定下来，进而形成起比较固定的调节模式。人格特质对认知情绪调节策略存在复杂且多维的影响机制，个体面对情绪困扰所采取的认知情绪调节策略也许会受自身人格特质左右，这种情况又反过来给他们的情绪感受及心理健康状况带来重大改变，仔细研究人格特质同认知情绪调节机制之间的互相作用关系，对于形成针对个体差别的有效情绪经营策略十分关键，这样做既能明显改善个人的心理健康状况，又能改良其社会交往能力以及人际关系品质。1.2.3认知情绪调节策略与负性情绪的关系在负性情绪管理上，有效的情绪认知调节可以降低大学生的焦虑、抑郁等负面情绪水平，积极的认知重评价策略可以帮助大学生重新理解压力事件的意义，减少威胁性评价，降低负面情绪水平，接纳策略可以帮助大学生以更加开放和包容的态度对待负面情绪体验，减少情绪抑制带来的负面影响，柳思芳等（2021）认为认知情绪调节的效果受个体认知能力和情绪觉察水平的影响，认知能力强的大学生更容易掌握和灵活使用各种调节策略，情绪觉察水平高的大学生能更快地察觉和调节情绪变化。认知情绪调节也会通过影响大学生的学习投入、人际交往、生活适应等方面，进而影响大学生的心理健康。周彦伊（2023）建议可以通过心理教育课、团体辅导等方式让大学生了解到不同的认知情绪调节策略的特点及适用情景，增强大学生策略选择的灵活性和使用效果，同时也要关注个体差异，根据不同大学生的人格特点和情绪特征给予个性化指导和支持，有针对性地开展干预，从而帮助大学生建立更加健康的认知情绪调节模式，促进其心理健康发展。通过使用适应性认知情绪调节策略，大学生可以建立正确的内在认知和效能感，而内在认知和效能感的建立，可以帮助大学生处理或面对负面情绪，让大学生学会如何调节情绪，从而更好的对大学生进行积极干预，使大学生的心理更健康。通过对已有文献的研究发现，学者们大多是从人格特性、负性情绪、认知情绪这三个方面来界定和分析的，总的来看界定和分析的较为全面，能够为此次论文的写作提供一定的理论依据。学者们也在大学生人格特性和负面情绪的关系上、认知情绪调节对大学生人格特性和负面情绪的影响上进行了研究，理清了这三者间的关系，但相对来说，学者们并没有从认知情绪调节策略中介作用的角度去分析大学生人格特征对负性情绪的影响，缺少对这三者关系及中介作用的分析，所以本文主要研究大学生人格特征对负性情绪的影响以及认知情绪调节策略的中介作用，从而进一步了解和把握。2问题提出2.1研究目的随着大学生面临的心理压力逐渐增加，负性情绪如焦虑，抑郁等成为影响其心理健康的关键因素，本研究探讨大学生的人格特征如何影响负性情绪，并分析认知情绪调节策略在其中的中介作用，具有重要的学术价值与实践意义，研究通过分析不同人格特征对负性情绪的影响，能够深入理解个体情绪反应的个性化差异。2.2研究意义首先，本研究的理论贡献在于丰富了人格与情绪研究领域的现有理论模型，为理解人格特征影响情绪的机制提供了新的视角，通过整合人格心理学，情绪心理学与认知心理学等多个学科的理论与方法，本研究有助于推动学科间的交叉融合，为相关领域的研究提供新的思路与方法。其次，本研究的实践意义在于为高校心理健康教育提供科学依据，帮助大学生更好地认识与管理自己的情绪，提升心理健康水平，研究结果对于个体心理健康发展具有重要启示，通过了解自己的人格特征与情绪调节策略，大学生可以更好地应对压力与挑战，减少负性情绪的产生，此外，研究结果对于心理咨询与治疗实践也具有重要参考价值，心理咨询师可以根据个体的人格特征与情绪调节策略，制定个性化的咨询方案，帮助来访者更有效地调节情绪，改善心理健康状况。2.3研究假设假设1：大学生人格特征，负性情绪与认知情绪调节策略三变量之间存两两相关；假设2：人格特征显著预测认知情绪调节策略与负性情绪，认知情绪调节策略显著预测负性情绪；假设3：认知情绪调节策略在人格特征与负性情绪之间存在部分中介作用，人格特征通过影响个体的认知情绪调节策略，进而影响其负性情绪体验。认知情绪调节策略认知情绪调节策略人格特征负性情绪人格特征负性情绪图2-1假设作用框图3研究过程3.1研究对象本研究选取海南省某高校的大学生作为研究样本，海南省作为我国的重要教育区域，其高校学生来源广泛，涵盖了全国各地不同的文化背景，社会经济环境与家庭成长经历，这种多样性为研究提供了丰富的样本特征，有助于全面深入地探究大学生在人格特征，负性情绪与认知情绪调节策略方面的特点及相互关系。3.2研究工具3.2.1大五人格特征量表本研究选择了由王孟成博士、戴晓阳教授根据中国大五人格问卷（CBF-PI）修订的简式版——中国大五人格问卷简式版（CBF-PI-B），来量化评估大学生个体的人格特质，该量表具有很好的心理测量学特性，特别是信度和效度方面的优势突出，优于国内外其他类似量表。CBF-PI-B量表由40个条目组成，全面覆盖了外倾性、神经质、开放性、宜人性、尽责性这五大人格维度，在信度方面，量表在各个维度内部的一致性系数保持非常稳定的水平，宜人性维度的内部一致性系数最低为0.764，最高为0.814，平均信度系数达到0.793，这表明量表在各个维度上的信度都是比较高的，特别是神经质这一维度的测量，量表中的题目设计十分巧妙，紧密围绕着神经质特质的核心内涵展开，从而保证了测量结果的稳定性和可信度。通过对10周之后执行重测的数据展开分析可知，宜人性、开放性等方面的重测信度系数处于0.672到0.811之间，均值达0.742，这又一次巩固了CBF-PI-B量表在不同时间点上开展重复度量时所具备的一致性水平，显示出该量表具备出色的长时间稳定性与可靠度。从信度角度来讲，简化之后的五因素模型有着十分清楚而且十分连贯的结构，它很好地解释了总方差变异的43.49%，这个结果表现出该量表拥有很强的能力，既能准确地描绘出人格结构的主要维度，又能有效地捕捉并量化出个体之间人格特征的主要差别，而且简式版量表各个因子同完整版量表对应因子之间的相关系数大多高于0.85，这种结果很有力地支撑了简式版量表在评价同样人格特质时同完整版量表具有非常高的等同性，进一步分析显示，简式版量表各个因子同NEO-PI-R量表对应因子的相关系数处于0.358（A特质）到0.846（C特质）之间，而同BFI量表各个因子相关系数则处在0.584（亲和性）到0.826（神经质）这个区间之内。以上所有的相关系数都在统计学上达到了0.01水平下的显著，这充分说明了CBF-PI-B量表具有良好的结构效度，可以准确地测量出所预期的人格特质，因此它是本研究中用来测量大学生人格特征的最佳工具。3.2.2负性情绪量表本研究采取中文版抑郁-焦虑-压力自评量表（DASS-21）作为评定工具，此量表由三个维度组成，即抑郁，焦虑，压力，总共包含21项评定内容，评分采用四级标准，0表示完全不符合，3表示极其符合，总分范围从0到63分，分数递增直接体现个体负性情绪状态的加重情况，中文版抑郁焦虑状态量表（DASS）具备优秀的信度和效度特性，这表明它是一个有效的评价工具，具有可靠的准确度，针对抑郁，焦虑，压力这三个维度各自创建的量表表明，它们的内部一致性指标很高，抑郁分量表的内部一致性系数是0.77，焦虑分量表的系数是0.79，压力分量表的系数是0.76，把所有维度组合成的总量表表现得更佳，它的内部一致性系数为0.89。建立在三个维度上的量表具有稳固的信度指数，它们分别是0.72，0.80和0.76，这有力地证明了该量表测量工具具备可靠的特性，按照当下的研究分析，我们算出了DASS-21抑郁与焦虑分量表的得分同BDI，SAI和TAI量表间的关联性，而且察觉DASS-21抑郁分量表同BDI有明显的相关性（r=0.598，P<0.001），这又一次证实了DASS-21在考量抑郁症状时具备效度，DASS-21的焦虑分量表同状态焦虑量表(STAI)和特质焦虑量表（TAI）之间的关联同样到达了统计意义上的显著性水平（rSAI=0.531，rTAI=0.552，P<0.001），这体现出DASS-21在衡量焦虑不同层面时表现出较好的吻合性与可靠性，进而支撑起它作为心理健康评定工具的可行性与恰当性。3.2.3认知情绪调节策略问卷本研究选择修订版中文版认知情绪调节策略问卷CERQ-C，该问卷是荷兰莱顿大学Garnifski等人的原版编制，经朱熊兆等人的本土化调整后，在国内及国外心理学研究领域中被广泛采用，且具有良好的信度和效度。问卷设计采用了五点量表的形式，每个问题有从1（从不）到5（总是）共5个选项，共有36个评价题目，目的是为了对适应性以及非适应性认知情绪调节策略的9个方面进行全面的涵盖。适应性认知情绪调节策略包含接受、积极重新聚焦、理性分析、积极重新评估与重新聚焦5个维度，非适应性认知情绪调节策略包含自我责备、深思、灾难性思维、责怪他人4个维度。通过评分结果可以看出，得分数值越大，说明个体在该维度上运用相关策略的频率越高。针对信度方面，已有研究显示，非适应性认知情绪调节策略分量表、适应性认知情绪调节策略分量表的Cronbach系数分别为0.83、0.80，远高于一般认同的0.7标准，这说明该量表在衡量不同种类认知情绪调节策略时表现出很高的内部一致性。在大学生身上，整体量表的α系数为0.81，九个分量表的α系数介于0.48-0.91之间，这个范围里的数值体现出各个分量表从统计学角度而言具有非常高的内部一致性。九个分量表条目间的平均相关系数处于0.25-0.71区间内，这既加强了量表内部一致性，又显示了各个维度间存在密切关联但彼此独立的特点，从而保证该量表可以精确且稳定地对某些认知情绪调节策略展开评定，就大学生样本总量表而言，它的重测信度数值达0.56，而量表所包含的九个分量表各自表现出的重测信度介于0.36-0.69之间，这表明该量表在不同时段重复测量时存在一定的稳定程度。对于信度评估来说，相关性和偏相关性分析显示，认知情绪调节策略和大学生的焦虑、抑郁症状之间存在着明显联系，这说明我们使用的量表非常敏感，能够精准地检测到跟大学生群体中负性情绪状态紧密相连的认知情绪调节策略，由此得出的量表分数既体现出个人应对负性情绪时所采用的认知调节方式，又体现出了该测量工具在本研究所探讨的大学生认知情绪调节策略方面的有效性。3.3研究程序在展开研究之前，研究小组同海南省某高校的有关管理部门（诸如学生工作处，教务处），各个学院实施了深入的交流和协作，细致阐述了此项研究的目标，价值，步骤以及针对学生隐私的保障办法，得到了校方的准许和帮助，而且举办了专门的培训会议，给参加调研的人做统一培训，培训内容包含研究目的，问卷内容及其含义，调研步骤与准则，留意事项，也许会碰到的难题及解决办法等，保证调研者可以正确领会研究用意，自如掌控调研手段，依照标准流程来执行问卷的发送和收回事宜。本次研究通过线上调查的形式发放问卷，利用问卷星这一专业的在线问卷调查平台进行问卷设计与发布，在问卷设计时充分考虑了问卷排版布局、问题顺序、逻辑跳转等问题，保证问卷页面简洁、操作便捷，可以引导受试者顺利地完成问卷作答，问卷发布后通过学校的官网、校内论坛、各个班级的微信群、QQ群等途径向学生发布问卷链接，同时在发布问卷时附上了详细的介绍与填写说明，研究介绍中说明了本次研究的目的，是为了了解大学生的心理状况，推动高校心理健康教育的发展，强调了问卷填写的匿名性和自愿性，打消学生的顾虑，提升学生参与调查的积极性和配合度，填写说明中详细介绍了每个量表的计分方法、答题要求和注意事项，以便于学生能够正确理解问卷内容，真实地作答。问卷发出之后的两周之内，研究者会时刻留意问卷回收状况，定时通过邮件，班级群消息之类的途径去催促学生尽快填答问卷，针对那些未能按时答卷的同学实施专门化的催问，从而改善问卷的回收率，当收回所有问卷以后，先对这些问卷的数据执行初步筛查，按照之前制定好的筛选准则把不合格的问卷筛除掉，这里所说的筛选准则包含：答题用时太短（小于用预调查估量出来的正常答题时长平均值的三分之一，经过预调查估量这个问卷的正常作答时间均值为20分钟），这样的问卷大概是未认真完成的；回答表现出明显的规律特征，比如接连选中同一个选项的次数超出问卷总题量的三分之一，这显示受试者也许并未仔细看题；存在诸多缺漏之处，如果缺少的题目数目达到问卷总题数的五分之一，就认定为无效问卷，历经这般严格挑选之后，最终得到了200份有效的问卷。3.4处理工具本研究选用IBMSPSS27统计软件进行数据分析，该软件功能强大，操作便捷，能够满足本研究在数据处理与分析方面的需求。3.5质量监控在整个研究过程中，为确保数据质量与分析结果的可靠性，我严格执行了一系列质量监控措施，在问卷设计环节，我多次查阅相关文献，参考权威量表与前人研究成果，结合本研究目的，精心设计问卷题目，确保其能准确测量相应变量。问卷发放阶段，严格按照既定的抽样方案进行操作，保证样本的随机性与代表性，在发放问卷时，向被试详细说明研究目的，作答要求与注意事项，强调问卷填写的匿名性与保密性，以消除他们的顾虑，提高作答的真实性与认真程度，发放过程中，及时解答被试的疑问，确保他们理解问卷内容。数据收集完成后，对回收的问卷进行初步筛选，先剔除填写不完整（缺失题项超过10%），答题时间过短（低于通过预调查估算的正常答题时间均值的三分之一，经预调查估算该问卷正常作答时间均值为20分钟）以及答案呈现明显规律性（如连续选择同一选项超过10题）的问卷，保证数据的有效性。在数据分析阶段，我对每一步分析过程都进行反复检查，描述性统计分析后，仔细核对计算结果，检查均值，标准差等统计指标是否符合实际情况；差异分析与相关分析中，检查变量的选取是否准确，分析方法的选择是否恰当，确保结果的可靠性；回归分析时，对模型的设定，变量的纳入顺序进行多次验证，检查回归系数的显著性，模型的拟合优度等指标，保证回归结果能真实反映变量间的关系，通过这些严谨的质量监控措施，最大程度保证了研究数据的质量与分析结果的科学性。4研究结果与分析4.1描述性统计本研究收集的200份有效问卷涵盖不同性别与年龄段，且无缺失值，为精准分析提供了有力数据支撑，在性别构成上，男性占比37.0%（74人），女性占比63.0%（126人），性别比例的差异可能在后续变量分析中展现出不同的特征，为探究性别因素在人格特征，认知情绪调节策略及负性情绪方面的潜在影响提供了基础，年龄段分布为：1年龄段14人（7.0%），2年龄段26人（13.0%），3年龄段36人（18.0%），4年龄段124人（62.0%），这样的分布有助于分析大学生在不同发展阶段，相关变量的变化趋势与差异，详细数据见表4-11：表4-1描述性统计表变量类别频率百分比性别男7437.0%女12663.0%年龄段大一147.0%大二2613.0%大三3618.0%大四12462.0%4.2差异分析采用单因素方差分析（ANOVA）考察性别与年级在各变量上的差异，旨在探究不同性别、年级的大学生在人格特征、认知情绪调节策略及负性情绪方面是否存在显著差异，分析结果如下表所示：表4-2单因素方差分析表变量变异来源平方和自由度均方F值显著性性别差异（以性别为分组变量）神经质组间45.658145.6582.7050.101组内3309.21719816.713--总计3354.875199尽责性组间76.747176.7473.5140.062组内4328.20819821.860--总计4404.955199宜人性组间232.9551232.9559.8740.002组内4533.84019822.908--总计4766.795199开放性组间146.2151146.2156.8740.009组内4145.78519820.938--总计4292.000199外向性组间337.3211337.32115.5270.000组内4246.55419821.447--总计4583.875199抑郁组间748.1941748.19411.7340.001组内12485.32619863.057--总计13233.520199焦虑组间371.1291371.1295.3480.022组内13436.37119867.861--总计13807.500199压力组间732.6261732.62611.4650.001组内12542.89419863.348--总计13275.520199接受组间15.707115.7073.4710.063组内887.9731984.485--总计903.680199积极重新关注组间20.581120.5813.5860.059组内1121.3991985.664--总计1141.980199重新关注计划组间32.089132.0894.8370.029组内1299.5061986.563--总计1331.595199积极重新评价组间2.74212.7420.3650.546组内1472.9381987.439--总计1475.680199理性分析组间144.9701144.97021.4940.000组内1329.0251986.712--总计1473.995199自我责难组间21.731121.7312.3570.126组内1806.8891989.126--总计1828.620199沉思组间30.840130.8402.3610.125组内2560.66019812.933--总计2591.500199灾难化组间91.815191.8158.7160.003组内2007.30519810.138--总计2099.120199责难他人组间30.406130.4062.2140.138组内2690.31419813.588--总计2720.720199年级差异（以年级为分组变量）神经质组间10.24133.4140.2020.894组内3344.63419617.064--总计3354.875199尽责性组间80.104326.7011.2210.302组内4324.85119622.066--总计4404.955199宜人性组间20.92036.9730.2980.826组内4745.87519624.214--总计4766.795199开放性组间84.595328.1981.3260.267组内4207.40519621.466--总计4292.000199外向性组间97.298332.4331.4980.215组内4486.57719622.891--总计4583.875199抑郁组间75.480325.1600.3840.765组内13158.04019667.133--总计13233.520199焦虑组间73.910324.6370.3540.786组内13733.59019669.049--总计13807.500199压力组间131.575343.8580.6650.575组内13143.94519667.061--总计13275.520199接受组间4.22831.4090.3090.820组内899.4521964.590--总计903.680199积极重新关注组间0.11030.0370.0060.998组内1141.8701965.826--总计1141.980199重新关注计划组间2.51630.8390.1250.945组内1329.0791966.781--总计1331.595199积极重新评价组间0.76230.2540.0340.991组内1474.9181967.525--总计1475.680199理性分析组间24.60738.2021.1990.311组内1449.3881967.395--总计1473.995199自我责难组间10.02633.3420.3660.777组内1818.5941969.279--总计1828.620199沉思组间7.99032.6630.2040.892组内2583.51019613.181--总计2591.500199灾难化组间2.19730.7320.0690.976组内2096.92319610.699--总计2099.120199责难他人组间1.76830.5890.0430.988组内2718.95219613.872--总计2720.720199单因素方差分析结果显示，性别在**宜人性（F=9.874，p=0.002）、外向性（F=15.527，p=0.000）、抑郁（F=11.734，p=0.001）、焦虑（F=5.348，p=0.022）、压力（F=11.465，p=0.001）及理性分析策略（F=21.494，p=0.000）、灾难化策略（F=8.716，p=0.003）**上存在显著差异，女性在宜人性、外向性上得分更高，负性情绪及灾难化策略使用频率更高，理性分析策略使用频率更低。年级在所有变量上均未呈现显著差异（p>0.05），具体见表4-2。4.3相关分析运用皮尔逊相关性分析，深入探究人格特征、认知情绪调节策略与负性情绪之间的关联，结果表明三者之间存在显著相关性，具体如下表：表4-3相关性表1神经质尽责性宜人性开放性外向性抑郁焦虑压力神经质皮尔逊相关性1.200**.117.210**.043.260**.320**.260**显著性（双尾）.005.100.003.541.000.000.000个案数200200200200200200200200尽责性皮尔逊相关性.200**1.465**.841**.630**-.303**-.250**-.260**显著性（双尾）.005.000.000.000.000.000.000个案数200200200200200200200200宜人性皮尔逊相关性.117.465**1.470**.615**-.417**-.403**-.371**显著性（双尾）.100.000.000.000.000.000.000个案数200200200200200200200200开放性皮尔逊相关性.210**.841**.470**1.700**-.288**-.245**-.232**显著性（双尾）.003.000.000.000.000.000.001个案数200200200200200200200200外向性皮尔逊相关性.043.630**.615**.700**1-.334**-.263**-.264**显著性（双尾）.541.000.000.000.000.000.000个案数200200200200200200200200抑郁皮尔逊相关性.260**-.303**-.417**-.288**-.334**1.867**.875**显著性（双尾）.000.000.000.000.000.000.000个案数200200200200200200200200焦虑皮尔逊相关性.320**-.250**-.403**-.245**-.263**.867**1.873**显著性（双尾）.000.000.000.000.000.000.000个案数200200200200200200200200压力皮尔逊相关性.260**-.260**-.371**-.232**-.264**.875**.873**1显著性（双尾）.000.000.000.001.000.000.000个案数200200200200200200200200**.在0.01级别（双尾），相关性显著，通过对人格特征与负性情绪进行皮尔逊相关性分析，发现两者之间存在显著联系。神经质维度与抑郁、焦虑、压力都呈现出显著正相关，其相关系数分别为r=0.260**、r=0.320**、r=0.260**，且p值均小于0.001，这清晰地表明，大学生中神经质水平越高，他们所体验到的焦虑、抑郁、压力等负性情绪也就越强烈。而尽责性维度则与抑郁、焦虑、压力呈显著负相关（r=-0.303**、r=-0.250**、r=-0.260**，p<0.001），意味着尽责性越高的学生，其负性情绪水平越低。宜人性同样与抑郁、焦虑、压力显著负相关（r=-0.417**、r=-0.403**、r=-0.371**，p<0.001），说明宜人性高的大学生往往能凭借良好的人际关系来减少自身的负性情绪。开放性与抑郁、焦虑显著负相关（r=-0.288**、r=-0.245**，p<0.001），与压力呈弱负相关（r=-0.232*，p<0.01），这体现出开放性在一定程度上可以缓解负性情绪。外向性与抑郁、焦虑、压力也都显著负相关（r=-0.334**、r=-0.263**、r=-0.264**，p<0.001），表明外向性高的学生在日常学习和生活中，负性情绪体验相对较少。表4-4相关性表2神经质接受积极重新关注重新关注计划积极重新评价理性分析自我责难沉思灾难化责难他人尽责性宜人性开放性外向性神经质皮尔逊相关性1.225**.246**.247**.165*.305**-.019.008-.095.006.200**.117.210**.043显著性（双尾）.001.000.000.019.000.786.906.179.937.005.100.003.541个案数200200200200200200200200200200200200200200接受皮尔逊相关性.225**1.440**.527**.431**-.006-.116.002.085.123.404**.296**.322**.206**显著性（双尾）.001.000.000.000.932.102.981.232.084.000.000.000.003个案数200200200200200200200200200200200200200200积极重新关注皮尔逊相关性.246**.440**1.426**.451**.038.005-.120.080.026.308**.374**.324**.323**显著性（双尾）.000.000.000.000.596.944.091.259.715.000.000.000.000个案数200200200200200200200200200200200200200200重新关注计划皮尔逊相关性.247**.527**.426**1.699**-.087-.085.064.014.011.487**.429**.371**.301**显著性（双尾）.000.000.000.000.220.231.367.843.872.000.000.000.000个案数200200200200200200200200200200200200200200积极重新评价皮尔逊相关性.165*.431**.451**.699**1.011-.047.118.022.023.500**.574**.426**.401**显著性（双尾）.019.000.000.000.879.510.095.761.749.000.000.000.000个案数200200200200200200200200200200200200200200理性分析皮尔逊相关性.305**-.006.038-.087.0111-.038-.012-.018.033-.118-.222**-.169*-.227**显著性（双尾）.000.932.596.220.879.590.871.802.646.097.002.017.001个案数200200200200200200200200200200200200200200自我责难皮尔逊相关性-.019-.116.005-.085-.047-.0381-.072-.501**-.502**-.083.009-.049-.004显著性（双尾）.786.102.944.231.510.590.314.000.000.240.901.488.959个案数200200200200200200200200200200200200200200沉思皮尔逊相关性.008.002-.120.064.118-.012-.0721-.204**-.090.092.061.061.071显著性（双尾）.906.981.091.367.095.871.314.004.207.193.392.390.318个案数200200200200200200200200200200200200200200灾难化皮尔逊相关性-.095.085.080.014.022-.018-.501**-.204**1.274**-.088-.063-.068-.101显著性（双尾）.179.232.259.843.761.802.000.004.000.217.374.342.154个案数200200200200200200200200200200200200200200责难他人皮尔逊相关性.006.123.026.011.023.033-.502**-.090.274**1.061.059.062.030显著性（双尾）.937.084.715.872.749.646.000.207.000.387.404.382.676个案数200200200200200200200200200200200200200200尽责性皮尔逊相关性.200**.404**.308**.487**.500**-.118-.083.092-.088.0611.465**.841**.630**显著性（双尾）.005.000.000.000.000.097.240.193.217.387.000.000.000个案数200200200200200200200200200200200200200200宜人性皮尔逊相关性.117.296**.374**.429**.574**-.222**.009.061-.063.059.465**1.470**.615**显著性（双尾）.100.000.000.000.000.002.901.392.374.404.000.000.000个案数200200200200200200200200200200200200200200开放性皮尔逊相关性.210**.322**.324**.371**.426**-.169*-.049.061-.068.062.841**.470**1.700**显著性（双尾）.003.000.000.000.000.017.488.390.342.382.000.000.000个案数200200200200200200200200200200200200200200外向性皮尔逊相关性.043.206**.323**.301**.401**-.227**-.004.071-.101.030.630**.615**.700**1显著性（双尾）.541.003.000.000.000.001.959.318.154.676.000.000.000个案数200200200200200200200200200200200200200200**.在0.01级别（双尾），相关性显著。*.在0.05级别（双尾），相关性显著。人格特征与认知情绪调节策略之间的相关性因策略类型不同而有所差异。在适应性策略方面，神经质与接受、积极重新关注、重新关注计划、理性分析都呈显著正相关，相关系数分别为r=0.225**、r=0.246**、r=0.247**、r=0.305**，p值均小于0.001，这说明神经质高的学生在面对负面情绪时，更倾向于使用这些部分适应性认知调节策略。同时，尽责性、宜人性、开放性、外向性与接受、积极重新关注、重新关注计划等适应性策略也呈现出显著正相关，相关系数处于r=0.206**-0.487**之间，p<0.01，这表明拥有这些积极人格特质的学生，在面对负面情绪时，使用适应性策略的频率更高。而在非适应性策略方面，自我责难、沉思、责难他人与各人格维度之间并没有呈现出显著的相关性（p>0.05），仅灾难化与神经质呈弱负相关（r=-0.095，p>0.05），整体而言，非适应性策略与人格特征之间的关联程度未达到显著水平。4.4回归分析以抑郁、焦虑、压力为因变量，人格特征与认知情绪调节策略为自变量进行回归分析，结果如下：表4-5模型摘要表1模型RR方调整后R方标准估算的错误1.655a.429.3866.392a.预测变量：(常量),责难他人,神经质,外向性,沉思,接受,灾难化,理性分析,积极重新关注,积极重新评价,自我责难,尽责性,宜人性,重新关注计划,开放性表4-6ANOVAa表1模型平方和自由度均方F显著性1回归5675.08014405.3639.922.000b残差7558.44018540.856总计13233.520199a.因变量：抑郁b.预测变量：(常量),责难他人,神经质,外向性,沉思,接受,灾难化,理性分析,积极重新关注,积极重新评价,自我责难,尽责性,宜人性,重新关注计划,开放性表4-7系数a表1模型未标准化系数标准化系数t显著性B标准错误Beta1(常量)30.1907.9473.799.000神经质.517.128.2604.044.000尽责性-.174.196-.100-.885.377宜人性-.314.136-.188-2.300.023开放性-.031.203-.018-.155.877外向性.054.154.032.353.724接受.053.270.014.198.843积极重新关注-.358.238-.105-1.508.133重新关注计划-.242.276-.077-.876.382积极重新评价-.414.274-.138-1.512.132理性分析1.029.192.3445.369.000自我责难-.038.202-.014-.186.853沉思-.053.135-.023-.392.696灾难化-.103.174-.041-.594.553责难他人-.044.145-.020-.301.764a.因变量：抑郁表4-8模型摘要表2模型RR方调整后R方标准估算的错误1.661a.438.3956.479a.预测变量：(常量),责难他人,神经质,外向性,沉思,接受,灾难化,理性分析,积极重新关注,积极重新评价,自我责难,尽责性,宜人性,重新关注计划,开放性表4.9ANOVAa表2模型平方和自由度均方F显著性1回归6040.84714431.48910.278.000b残差7766.65318541.982总计13807.500199a.因变量：焦虑b.预测变量：(常量),责难他人,神经质,外向性,沉思,接受,灾难化,理性分析,积极重新关注,积极重新评价,自我责难,尽责性,宜人性,重新关注计划,开放性表4-10系数a表2模型未标准化系数标准化系数t显著性B标准错误Beta1(常量)22.4228.0562.783.006神经质.697.129.3435.380.000尽责性-.106.199-.060-.530.596宜人性-.466.138-.274-3.370.001开放性-.159.206-.089-.773.441外向性.291.156.1681.868.063接受-.385.274-.099-1.408.161积极重新关注-.475.241-.137-1.972.050重新关注计划.181.280.056.647.518积极重新评价-.379.278-.124-1.365.174理性分析.988.194.3235.085.000自我责难.045.205.016.219.827沉思-.126.137-.054-.916.361灾难化.102.176.040.578.564责难他人.076.147.034.519.604a.因变量：焦虑表4-11模型摘要表3模型RR方调整后R方标准估算的错误1.648a.420.3766.452a.预测变量：(常量),责难他人,神经质,外向性,沉思,接受,灾难化,理性分析,积极重新关注,积极重新评价,自我责难,尽责性,宜人性,重新关注计划,开放性表4-12ANOVAa表3模型平方和自由度均方F显著性1回归5575.16314398.2269.567.000b残差7700.35718541.624总计13275.520199a.因变量：压力b.预测变量：(常量),责难他人,神经质,外向性,沉思,接受,灾难化,理性分析,积极重新关注,积极重新评价,自我责难,尽责性,宜人性,重新关注计划,开放性表4-13系数a表3模型未标准化系数标准化系数t显著性B标准错误Beta1(常量)25.4768.0223.176.002神经质.496.129.2493.844.000尽责性-.377.198-.217-1.901.059宜人性-.350.138-.209-2.538.012开放性.115.205.066.562.575外向性.213.155.1251.375.171接受-.092.272-.024-.336.737积极重新关注-.943.240-.277-3.931.000重新关注计划.472.279.1501.693.092积极重新评价-.385.276-.128-1.392.166理性分析1.110.194.3705.737.000自我责难.152.204.057.748.456沉思-.093.137-.041-.679.498灾难化-.144.175-.057-.823.412责难他人.114.146.052.777.438a.因变量：压力以负性情绪为因变量的回归模型表明，神经质对抑郁、焦虑、压力均有显著正向预测作用（p<0.001），宜人性对焦虑、压力有显著负向预测作用（p<0.01）；理性分析策略对三类负性情绪均有显著负向预测作用（p<0.001），积极重新关注策略对压力有显著负向预测作用（p<0.001），模型解释力介于42.0%~43.8%，揭示人格特征与认知策略对负性情绪的直接影响。4.5中介效应分析采用逐步回归法检验认知情绪调节策略的中介作用，具体步骤及结果如下：4.5.1.人格特征对负性情绪的回归分析以人格特征（神经质、尽责性、宜人性、开放性、外向性）为自变量，分别以抑郁、焦虑、压力为因变量进行回归分析，结果如下表：表4-14抑郁为因变量自变量未标准化系数(B)标准错误标准化系数(Beta)t值显著性(p)常量23.4566.523-3.5960.000神经质0.6230.1150.3125.4170.000尽责性-0.2560.178-0.146-1.4380.151宜人性-0.4580.127-0.268-3.6060.000开放性-0.1230.185-0.071-0.6650.506外向性0.0870.1380.0510.6300.529表4-15焦虑为因变量自变量未标准化系数(B)标准错误标准化系数(Beta)t值显著性(p)常量18.5677.021-2.6450.009神经质0.7560.1200.3766.3000.000尽责性-0.1870.182-0.104-1.0270.305宜人性-0.5230.132-0.311-3.9620.000开放性-0.2150.190-0.120-1.1320.259外向性0.1560.1420.0901.1000.272表4-16压力为因变量自变量未标准化系数(B)标准错误标准化系数(Beta)t值显著性(p)常量20.1236.854-2.9360.004神经质0.5890.1180.2955.0080.000尽责性-0.3210.180-0.185-1.7830.076宜人性-0.4020.130-0.240-3.0920.002开放性0.0980.1880.0560.5210.603外向性0.1250.1400.0730.8930.373结果表明，人格特征能显著预测负性情绪。其中，神经质对抑郁、焦虑、压力均有显著正向预测作用；宜人性对抑郁、焦虑、压力均有显著负向预测作用。4.5.2人格特征对认知情绪调节策略的回归分析以人格特征为自变量，分别以适应性认知情绪调节策略（接受、积极重新关注、理性分析、积极重新评价、重新关注计划）和非适应性认知情绪调节策略（自我责难、沉思、灾难化、责难他人）为因变量进行回归分析，部分结果如下表：表4-17接受为因变量自变量未标准化系数(B)标准错误标准化系数(Beta)t值显著性(p值)显著性标注常量1.8760.456-4.1140.000​***​神经质0.1250.0670.1121.8660.063-尽责性0.2560.0820.1873.1220.002​**​宜人性0.3210.0750.2534.2800.000​***​开放性0.2030.0800.1592.5380.012*外向性0.1890.0700.1652.7000.007​**​表4-18理性分析为因变量自变量未标准化系数(B)标准错误标准化系数(Beta)t值显著性(p值)显著性标注常量3.2150.523-6.1470.000​***​神经质0.2890.0730.2483.9590.000​***​尽责性-0.1020.085-0.071-1.1970.232-宜人性-0.1560.078-0.120-2.0000.046*开放性0.1870.0830.1442.2530.025*外向性-0.1780.072-0.149-2.4720.014*表4-19自我责难为因变量自变量未标准化系数(B)标准错误标准化系数(Beta)t值显著性(p值)显著性标注常量1.0230.321-3.1870.002​**​神经质-0.0870.056-0.093-1.5540.121-尽责性-0.0650.060-0.064-1.0830.280-宜人性0.0450.0530.0500.8490.396-开放性-0.0780.058-0.079-1.3450.180-外向性-0.0320.048-0.041-0.6670.505-结果显示，不同人格特质对不同调节策略影响各异。例如，尽责性、宜人性、开放性、外向性对接受策略有显著正向预测作用；神经质对理性分析有显著正向预测作用，外向性对理性分析有显著负向预测作用。4.5.3人格特征和认知情绪调节策略对负性情绪的回归分析将人格特征和认知情绪调节策略同时作为自变量，分别以抑郁、焦虑、压力为因变量进行回归分析，结果如下表：表4-201抑郁模型回归分析结果自变量未标准化系数B标准误差标准化系数Betat值显著性p神经质0.5170.1280.2604.0440.000***​尽责性-0.1740.196-0.100-0.8850.377宜人性-0.3140.136-0.188-2.3000.023*开放性-0.0310.203-0.018-0.1550.877外向性0.0540.1540.0320.3530.724理性分析1.0290.1920.3445.3690.000***​注：仅保留显著性（p<0.05）的变量，完整模型常量项为30.190（p=0.000）。表4-21焦虑模型回归分析结果自变量未标准化系数B标准误差标准化系数Betat值显著性p神经质0.6970.1290.3435.3800.000***​宜人性-0.4660.138-0.274-3.3700.001**​积极重新关注-0.4750.241-0.137-1.9720.050*理性分析0.9880.1940.3235.0850.000***​注：常量项为22.422（p=0.006），外向性（p=0.063）接近显著表4-22压力模型回归分析结果自变量未标准化系数B标准误差标准化系数Betat值显著性p神经质0.4960.1290.2493.8440.000***​尽责性-0.3770.198-0.217-1.9010.059宜人性-0.3500.138-0.209-2.5380.012*积极重新关注-0.9430.240-0.277-3.9310.000***​理性分析1.1100.1940.3705.7370.000***​注：常量项为25.476（p=0.002）。中介效应检验显示，人格特征既直接影响负性情绪（如神经质正向预测、宜人性负向预测），也通过认知情绪调节策略间接作用于负性情绪。加入策略变量后，人格特征对负性情绪的影响系数降低（如神经质对抑郁的β值从0.312降至0.260），理性分析、积极重新关注等策略显著中介二者关系，表明认知情绪调节策略在人格特征与负性情绪间起部分中介作用。5讨论5.1性别差异本研究察觉，女性在宜人性，外向性方面的得分远高于男性，其负面情绪（抑郁，焦虑，压力）以及灾难化策略的使用频率也更高，这和社会文化对性别角色的塑造休戚相关。在传统性别规范里，女性往往被寄予“亲和”、“擅长社交”的希望（Luetal.,2024），所以她们更偏向于通过创建人际关系来收获社会支持（比如积极重新关注策略），不过也有可能因为过度充当情感支持的角色而陷入情绪衰竭（Sullivanetal.,2023）。比如，女性在解决朋友间矛盾的时候，常常会偏向于反复琢磨（也就是灾难化思维），而不是理性剖析，这样就致使负面情绪不断累积起来，这和张克和杜秀敏（2021）所说的“女性调节情绪更多依赖人际互动”这个结论相符合，不过我们这项研究又有了新的认识，这种互动优势和隐藏的情绪反刍现象是一同存在的，从而形成一种“高支持-高内耗”自相矛盾的模式。女性使用理性分析策略的频率小于男性（p<0.05），而且其负面情绪明显更多，这也许表明了策略选择和执行效果存在分离现象，即女性虽然精通寻求社交支持，但缺少对问题实施认知重构（比如积极重新评价）的能力，这与Malik&Perveen（2023）的跨文化研究结论部分不符，他们的研究表明女性在认知重评策略方面表现更好，大概是由于样本地域有所差别（本研究以中国大学生为对象，而他们则以巴基斯坦学生为样本）或者测量工具不同（本研究用的是CERQ-C，他们用的是简化版策略问卷）造成的。从进化心理学角度看，女性比较高的宜人性大概是在长期社会协作过程中形成的一种适应性特征。现代社会要求女性扮演多种角色，比如学业，职业，家庭方面的角色，这可能会让女性情绪调节变得更为复杂（赵欣等，2020），在本研究里，女性在灾难化策略上的得分比较高，这也许体现出她们对于负面后果存在过度担忧的情况，诸如“要是考试失利，将来就全毁了”这样的想法，这种认识偏差在神经质水平较高的女性当中表现得特别突出（相关系数r=0.246，p<0.01）。本研究的样本中女性占比达到63%，这也许会凸显性别差异的显著性，日后的研究要协调好性别比例，还要探寻文化差异（诸如集体主义与个人主义的差异）给性别情绪调节模式带来的影响。在集体主义文化背景下，女性的社交支持网络也许更为紧密，但她们的情绪表达却受到限制（比如“不应表现出脆弱”），从而致使非适应性策略的使用增多，性别和文化之间的这种交互作用，大概会给针对性干预带来新思路——拿女学生来说，可以采用“社会支持加认知重构”这种双重模块的训练，既能加强她们的人际关系优势，又能优化其理性分析的能力，减轻灾难化思维对负面情绪的放大效果。5.2年级差异本研究并未发觉年级在人格特征，认知情绪调节策略以及负性情绪方面存在突出差异（p>0.05），此结果与研究设计中的样本结构（大四学生所占比例为62%）以及测量情境的局限性休戚相关，从发展心理学角度而言，大学生处于不同年级时所碰上的核心发展任务差别很大，大一学生要应对独立生活，陌生社交圈子以及学业模式的巨大改变；大二和大三学生慢慢开始重视专业能力的优化和社会角色的探寻；大四学生则陷入就业，升学等现实压力当中，按照理论来说，这些阶段性的压力源会致使情绪调节策略发生动态变化（周彦伊，2023）。Rezaei&Zebardast（2021）针对青少年展开的一项追踪研究显示，伴随着年级不断增长，个体采用理性分析，积极重新关注等适应性策略的频次明显增多，而像自我责难这种非适应性策略的使用却渐渐缩减，这与认知成熟水平的改善以及问题解决经验的汇集紧密相连。本研究未观察到同类趋势，这大概会被三个方面的因素所左右：第一，样本大多取自海南某高校，地域文化与教育资源存在同质化现象，这种情况也许会缩小各年级之间的心理差别，不同年级的学生可能有着相近的校园生活节奏，应对压力的方式也较为相似，于是便掩盖了策略使用随阶段而变的特性；第二，问卷