简析大学生职业决策困难问卷的修订.doc

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1、简析大学生职业决策困难问卷的修订　　【论文关键词】职业决策；职业决策困难问卷　　【论文摘要】目的：修订适用于中国大学生的职业决策困难问卷(CDDQ)。方法：抽取1182名大学生为研究样本。结果：①分问卷及总问卷的系数为0．477—0．872；②问卷有较好的结构效度、区分效度和效标效度。结论：该问卷的测量指标符合心理测量学要求，但是还需要进一步结合我国的实际进行验证。在国外，职业决策的研究一直是职业心理学的重要内容。Parsons在1909年就提倡用科学的方法来研究社会问题，提出了职业决策的第一个正式模型。这个模型逐渐成为有关职业决策和生涯不确定的

2、理论、评价、研究和干预的框架。但是关于职业决策困难的研究却起步较晚。Campbell`]认为以前关于职业决策困难的研究主要是指职业未决(careerindecision)，而且这些研究主要集中在从理论上对职业未决问题进行分类。而对职业决策困难研究具有里程碑意义的是Gati等人的研究。Gati等人从理论上探讨了有关职业决策困难的分类，并提出了职业决策困难模型:(1)缺乏准备一职业决策过程开始之前的困难:①缺乏动机;②犹豫不决;③错误信念。(2)缺乏信息:④缺乏决策过程信息;⑤缺乏自我信息;⑥缺乏职业信息;⑦缺乏获得信息的方式;(3)不一致信息:⑧不

3、可靠信息;⑨内部冲突(现实需要和个人偏好的不一致);⑩外部冲突(自己的决策和重要他人的不一致)。Osipow与Gati合作编制了职业决策困难问卷((CDDQ)，用聚类分析方法所得到的结果表明该问卷基本支持理论假设。虽然国外对这一问题的研究已经取得了一定成果，可以为我们的研究提供有益的借鉴，但大量文献表明社会文化因素对个体的职业行为和结果有很大影响。Wei-Cheng等人的研究表明亚裔美籍大学生比美国白人大学生在职业决策困难的所有方面报告了更多的职业决策困难。Mau认为在职业决策时更多强调家庭愿望而不是个体愿望的个体比其他的个体报告更多的困难。因此

4、，本研究的目的是修订符合我国大学生特点的职业决策困难问卷。　　1研究方法与材料　　1.1材料修订，确定问卷到目前为止CDDQ共有四个版本，而且不同版本的信、效度都较为理想}s-}o)。本研究采用Gati本人直接提供的问卷，共包括34个题项(其中题项7和12是效度题)。为了解大学生对问卷项目的反应，选取了100名大学生进行预测，探索性因素分析发现在“缺乏信息”维度中的“缺乏自我知识”和“缺乏职业知识”两个因子的项目难以聚合在一起。对参与调查的部分大学生进行了访谈，发现可能是由于中英文表达方式上的差异，因此把原问卷中的18题“我觉得做出职业决策很难，

5、因为我对自己的能力了解的还不够(如我的计数能力，言语技能)，而且(或者)我对自己的个性特征了解的还不够(如坚持性，主动性，耐性)”，分为两个题项“职业决策很难，因为我对自己的能力了解的还不够(如我的计数能力，言语能力)”和“职业决策很难，因为我对自己的性格了解的还不够(如坚持性，主动性，耐性)”3;对原问卷中21题也同样处理，因此第二次预测共包括36个题项。对100名大学生进行了第二次预测，探索性因素分析基本和理论假设吻合，但访谈中大部分被试认为问卷的表述过于繁琐，这是因为研究者为了遵循与Gati尽量忠实于原文的约定，因此通过与Gati商定，对问

6、卷做了文字上的缩减，最后形成包括36个题项的正式问卷。为了将大学生区分为职业已定和职业未定，本研究采用了Hsiu-LanShelleyTien的职业认同问卷。　　1.2被试正式测试采用整群抽样法，从全国抽取8所大学的1500名大学生，剔除明显完全随机回答的问卷之后有效问卷1182份，占总问卷数的78.80%，被试的年级分布一至四年级分别为10.7%,22.75%,31.7%,34.0%;男生539人，占45.6%，女生606人，占47.1%。文科552人，占46.7%，理科630人，53.3%。被试的年龄18岁到26岁，平均22岁。　　2结果　　

7、2.1探索性因素分析结果　　2.2大学生职业决策困难问卷的信度检验CDDQ11个因子和总问卷的Cronbach。系数在0.477-0872之间，分问卷和总问卷的同质性信度系数均在0.7以上。　　2.3大学生职业决策困难问卷的效度检验　　2.3.1效标效度大学生职业决策困难问卷的最后部分要求被试整体评价职业决策的困难程度有多大，被试反应为9点，1代表一点困难都没有，9代表困难很大。通过计算被试的主观估计和问卷总分的相关来评估大学生职业决策困难问卷的效度，二者的相关系数为0.512(N=847,P<0.000)。　　2.3.2辨别效度①接受过职

8、业指导与否在职业决策困难问卷上的差异;②不同职业决策状态在职业决策困难问卷上的差异。见表3　　2.4项目分析项目分析采用“临界比率”，将