【摘 要】 目的：探讨Rosenberg自尊量表的二因素模型。方法：591名在校大学生完成Rosenberg自尊量表（SES）和自我和谐量表（SCCS），用验证性因素分析检验自尊量表不同模型的拟合优度；用回归分析探讨自尊和自我和谐的关系。结果：自尊的二因素相关模型能更好地拟合数据(χ²=126．52,df=34,χ²/df=3．72,CFI=1．00,TLI=0．99，RMSEA=0．07)，说明自尊的自我肯定维度和自我否定维度在数学上具有一定的区分效度；分别对自我肯定和自我否定与自我和谐的三个维度进行回归分析，发现两个维度的作用存在分离效应，说明自尊的自我肯定维度和自我否定维度在理论上具有一定的区分效度。结论：Rosenberg自尊量表（SES）可以使用二因素模型。

【关键词】 自尊；验证性因素分析；Rosenberg自尊量表；自我和谐

中图分类号：B848．4 文献标识码：A 文章编号：1000-6729(2007)09-00603-04

Retest of the Bidimensional Model of Rosenberg Self－Esteem Scale

YANG Ye，WANG Deng－Feng

Department of Psychology, Peking University, Beijing 100871

【Abstract】Objective:To study the bidimensional model of self－esteem and the relationship between self－esteem and self－consistency and congruency．Method:591 college students completed Rosenberg Self－Esteem Scale and Self－Consistency and Congruency Scale． Amos4．0 was applied to analysis the unidimensional model and the bidimensional model of self－esteem, regression between self－esteem and self－consistency and congruency were then analyzed．Results:The bidimesional model of self－esteem fit the data better (χ2=126．52,df=34, χ2/df=3．72, CFI=1．00, TLI=0．99, RMSEA=0．07), and dissociation effect between self－consistency and congruency and positive dimension and negative dimension were found．Conclusion:The study tends to support the hypothesis of the bidimensional model of self－esteem．

【Key Words】 self－esteem; CFA; SES; self－consistency and congruency

自尊（self－esteem）是对自我的一般性评价，是个体经验和生活质量的中心方面。早期研究多为测量对个体一般性评价的自尊，常用的测量问卷有： Rosenberg自尊量表(SES)、自我不足感量表 (FIS)、自尊量表 (CSE)、个人评价量表(PEI)等［1］，其中SES是具有代表性的测量工具。 Rosenberg认为这种对个体的一般性评价是单维的，并在许多研究中得到了验证［2］。同时，一些研究者认为自尊可以区分为自我肯定和自我否定两个维度。Rosenberg也发现可以用两个因素解释，但实际上反映了同一种人格特质。Kaplan 和Pokorny［3］ 对500名成人施测得到两个不相关因素，可以解释45%的方差。另外Shahani、Dipboye和Phillips［4］、Hagborg ［5］、Goldsmith［6］的研究支持自尊的二因素模型。李虹［7］也发现SES可以用两个因素，即自我肯定和自我贬低来解释。

把一般性的自尊区分为自我肯定和自我否定两个维度，有其理论意义。Kaplan & Pokorny［3］发现自我否定与被试的焦虑、抑郁水平相关显著，而自我肯定与之相关不显著。Owens［8］综述前人的研究认为自我肯定与个体亲社会的态度和行为有关，自我肯定得分高的个体有更高的生活满意度，倾向于肯定自己的优点和能力，而自我否定得分与心理和情绪障碍关系更大，得分高的个体倾向于怀疑自己的价值和效能。本研究通过探索性和验证性因素分析，检验和确认Rosenberg自尊量表的二因素模型。

自我和谐（self－consistency and congruency）是Rogers CR人格理论中最重要的概念之一，反映了自我和经验之间的一致与和谐，是心理健康的重要标志［9,10］。Rosenberg使用自我和谐理论（self－consistency theory）和自尊理论（self－esteem theory）构建解释青少年自尊、抑郁、不良行为和学业成绩关系的理论框架［11］，说明自我和谐与自尊有着紧密的关系。如果自尊可以区分为自我肯定和自我否定两个不同的维度，那么这两个不同的维度与自我和谐各个维度的关系会存在不一致。本研究的另一目的就是检验自尊的两个维度自我肯定和自我否定与自我和谐的不同维度间的关系，检验自尊的两个维度的作用是否存在分离效应。

1 对象与方法

1．1 对象

1．1．1探索性因素分析的样本 被试为综合院校在读本科生587人，回收问卷580份，有效问卷571份，有效率为97%；被试年龄17-27岁，平均年龄20．9±1．5岁；其中男性被试215名，女性被试301名，未表明性别55名。所有被试均要求完成Rosenberg自尊量表（SES）。

1．1．2验证性因素分析的独立样本

被试为综合院校在读本科生，发放问卷671份，回收问卷654份，有效问卷591份，有效率为88%；被试年龄17-24岁，平均年龄20．5±1．4岁；其中男性被试192名，女性被试361名，未表明性别38名。所有被试均要求完成Rosenberg自尊量表（SES）和自我和谐量表（SCCS）

1．2工具

1．2．1 自尊量表（SES）［12］ 测量个体的自尊水平，量表共有十个项目，测量一般性的自尊，其中5个项目是正向记分，5个项目是反向记分。

1．2．2自我和谐量表（SCCS）［9］ 分别测量个体自我与经验的不和谐程度、自我的灵活性以及自我的刻板性。

1．3 统计方法 探索性因素分析、验证性因素分析、回归分析。

2结果

2．1 探索性因素分析的结果

对Rosenberg自尊量表的10个项目进行探索性因素分析，采用主成分分析法，最大方差正交旋转，两个特征值大于1，碎石图检验显示抽取2个因素。两个因素共解释方差的52．20%。第一个因素（26．64%）包含5个项目，为自我肯定维度；第二个因素（25．56%）包含5个项目，为自我否定维度。各项目的因素载荷见表1（因素载荷0．30以下的值未显示）。

2．2 验证性因素分析的结果

使用Amos4．0进行验证性因素分析，设定一因素模型、二因素独立模型和二因素相关模型，分别检验模型与数据的拟合优度。一因素模型是把所有10个项目都作为一个潜变量的指标；二因素独立模型是把自我肯定维度的5个项目作为一个潜变量的指标，自我否定维度的5个项目作为一个潜变量的指标，设定两个潜变量独立；二因素相关模型是把自我肯定维度的5个项目作为一个潜变量的指标，自我否定维度的5个项目作为一个潜变量的指标，设定两个潜变量相关。各项拟合优度指标见表2。

二因素相关模型与二因素独立模型是互为嵌套模型，二因素相关模型少一个自由度，卡方少235．45，卡方检验达到0．001水平显著，说明二因素相关模型与数据的拟合好于二因素独立模型，支持接受二因素相关模型［13］；二因素相关模型与一因素模型虽然不是嵌套模型，仍然可以用卡方检验粗略比较模型的拟合优度［13］，结果二因素相关模型与数据的拟合好于一因素模型，也支持接受二因素相关模型。同时三个模型中，只有二因素相关模型的卡方与自由度比（χ²/df）达到小于5．0的标准［13］ ，只有二因素相关模型的近似误差均方根（RMSEA）值达到小于0．08的标准［13］，也支持二因素相关模型更好地拟合数据。

2．3 自尊和自我和谐的回归分析

分别以自我和谐的三个维度及自我不和谐总分作为因变量，以自尊的自我肯定维度、自我否定维度为预测变量进行回归分析，并计算方差膨胀因子检验变量的多重共线性，结果见表3。

表3显示，当因变量是自我不和谐时，只有自我否定能进入回归方程；当因变量是自我灵活性时，只有自我肯定能进入回归方程；当自我刻板性为因变量时，只有自我否定能进入回归方程；当因变量是自我不和谐总分时，自我肯定和自我否定都能进入回归方程。

3 讨论

探索性因素分析结果显示，无论碎石图检验还是特征值的标准，都支持取两个因素。最大方差正交旋转后，各项目的因素载荷都大于0．50，说明项目可以很好地代表各自的因素。且在另一个因素上的载荷都小于0．30，说明各项目对两个因素都有一定的区分度，而把十个项目区分为两个因素具有一定的数学意义。独立样本的验证性因素分析结果中，比较一因素模型、二因素独立模型和二因素相关模型的各项拟合优度指标，显示二因素相关模型与数据的拟合程度最好，并且只有二因素相关模型的拟合优度指标可以被接受。因此可以认为区分自我肯定维度和自我否定维度更好地反映了个体的自尊水平，确认了探索性因素分析的结果。

以自我和谐的三个维度作为因变量，自我肯定维度、自我否定维度作为预测变量，分别进行回归分析，结果显示都只有一个维度能进入回归方程，同时对自我肯定维度和自我否定维度的共线性诊断结果表明，方差膨胀因子（VIF）值都小于1．5，没有出现多重共线性问题，说明回归方程是稳定的，结果是可靠的。其中自我肯定与自我灵活性有关，分析自我肯定的项目，自我肯定维度代表了对自己的褒扬和接受，自我灵活性与敌对和恐怖相关［9］，可能反映了当一个人的自我得到正性评价时，更倾向于友好和安全，与Owens［8］的发现一致。自我否定与自我不和谐和自我刻板性有关，分析自我否定的项目，自我否定维度代表了对自己的贬抑和拒绝，自我不和谐与强迫、人际关系障碍及抑郁相关［9］，自我刻板性与偏执相关，可能反映了上述症状与自我的负性评价有一定的关系，与Kaplan和Pokorny［3］的发现一致。以自我不和谐总分作为因变量，自我肯定维度、自我否定维度作为预测变量，进行回归分析时，两个维度都进入了回归方程，自我不和谐总分代表了个体总体上自我和经验的一致性，体现个体总体的心理健康水平，说明自我肯定和自我否定都对个体的心理健康有贡献，不过是对心理健康的不同方面起作用。以上回归分析结果说明自我肯定维度和自我否定维度具有一定的区分效度，两维度的作用存在分离效应。同时以自我和谐总分作为因变量进行回归分析，却没有发现同样的分离效应，因此自我肯定维度和自我否定维度的分离效应具有一定的理论意义，而非数学上的原因，支持从理论上把自尊区分为自我肯定维度和自我否定维度。

综上所述，无论从数学分析的结果，还是从理论分析的结果，都支持在使用Rosenberg自尊量表时可以采用二因素模型。本研究不足之处在于没有进一步分析自尊二因素模型的作用机制，尝试进行深入的理论构架。另外在研究中，性别不明的被试较多，可能影响结果的可靠性。将来的研究可以进一步确定自我肯定和自我否定所代表的理论意义以及他们的核心特征。

参考文献

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3 Kaplan HB,Pokorny AD． Screening Tests and Self－Identification in the Detection of Alcoholism． J Health Soc Behav,1974,15: 51-56．

4 Shahani C, Diphoye R, Phillips AP． Global Self－esteem as a Correlate of Work－Related Attitudes: A Question of Dimensionality． J Pers Assess, 1990, 54:276-288．

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6 Goldsmith RE, Matherly TA． Creativity and Self－esteem: Amultiple Operationalization Validity Study． J Psychol, 1988, 122 :47-56．

7 李虹． 心理健康的测量:自尊量表和情感量表的比较． 心理发展与教育,2004,2:75-79．

8 Owens TJ． Two Dimensions of self－esteem: Reciprocal Effects of Positive self－worth and Self－deprecation on Adolescent Problems． Am Soc Rev,1994,59(3): 391-407．

9 王登峰． 自我和谐量表的编制． 中国临床心理学杂志, 1994, 2 (1) :19-22．

10 Rogers CR． Client－Center Therapy． London: Constable & Company, 1951．158．

11 Owens TJ． Accentuate the Positive－and the Negative: Rethinking the Use of Self－Esteem, Self－Deprecation, and Self－Confidence． Soc Psychol Q, 1993,56(4): 288-299．

12 季益富,于欣． 自尊量表． 见：汪向东, 王希林, 马弘． 编著． 心理卫生评定量表手册． 中国心理卫生杂志, 1999（增刊）：318-320．

13 侯杰泰,温忠麟,成子娟,著．结构方程模型及其应用． 北京: 教育科学出版社, 2004．

责任编辑：石川

2006-10-30收稿，2007-03-15修回

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