大学生社交焦虑与自尊的关系研究--以南京9所高校为例.pdf

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1、第27卷第4期镇江高专学报V0l_27No．42014年10月JournalofZhenjiangCollegeOct．，2014大学生社交焦虑与自尊的关系研究——以南京9所高校为例于茜(南京邮电大学经济学院，江苏南京210042)摘要：自尊是影响社交焦虑的重要因素之一。以南京高校1580名大学生为研究对象，以“交往焦虑量表”(IAS)、“罗森伯格量表”(RSES)、“德克萨斯社会行为问卷”为研究工具，运用SPSS统计软件调查分析，得出结论：一舛大学生社交焦虑和自尊之间显著相关且互为因果。关键词：大学生；社交焦虑；自尊中图分类号：G912．3文献标志码：A文章编号：10

2、08—8148(2014)04—0087—04大学阶段是人生中的重要阶段，大学生活是社如表1所示，南京9所高校大学生共1580人，会生活的一个缩影，刚刚进人大学的青年正处在从年龄范围在18～25岁之间。其中包括大一到大四“不成熟到成熟”的过渡时期。大学生在自我意识各个年级的本科学生，专业分为文科、理科、艺术，男形成过程中，试图摆脱对成人的依附，试图独立思考女比例适当，生源地是地级市、县级市和农村，比例问题、独立生活，他们一方面想进人社会，另一方面适当。对社会的认识不全面，也没有社会经验，这些都给大研究假设：1580名大学生社交焦虑状况、自尊学生带来了心理上的困扰，不可避

3、免地出现焦虑的状况之间没有相关性。心理状态，形成了社交焦虑。2研究工具本文以南京9所高校大学生群体作为研究对象，深入调查大学生中社交焦虑、自尊的状况及其特1)社交焦虑量表(InteractionAnxiousness点，并对两者的关系进行深入分析，提出缓解大学生Seale，IAS)。抽样调查南京9所高校大学生的社交社交焦虑的建议和方法。焦虑状况，采用由Leary编制的社交焦虑量表⋯。该量表的常模为美国20世纪80年代对3所不同大1被试与研究假设学1140名大学生社交焦虑的调查结果【2j，能够比表1南京9所高校被调查人数统计表较准确地测量出大学生社交焦虑的聚合效度、区分院

4、校效度、稳定性、主观感受，可以作为研究大学生社交南京信息工程大学焦虑测量工具J。南京邮电大学2)自尊量表(TheRosenbergSelf-EsteemScale，南京航空航天大学南京理工大学RSES)。抽样调查南京邮电大学大学生的自尊状金陵科技学院况，采用罗森伯格1965年编制的自尊量表]，这个南京林业大学量表偏向于测量人们的整体自尊水平，关注人们整中国传媒大学南广学院东南大学体上看待自己的方式，而没有涉及到一些具体的品南京工业大学质和特性。总计3)德克萨斯社会行为问卷(Texassocialbehav一收稿日期：2014—04—24基金项目：江苏省教育厅高校哲学社会

5、科学基金资助项目(09SJB880103)作者简介：于茜(198l一)，女，江苏镇江人，讲师，硕士，主要从事教育心理学研究。·87·iorinventory，Helmreich&Stapp)。这是另一个广泛左右。可以用德克萨斯社会行为问卷的测量结果作使用的自尊测量工具，作为对罗森伯格自尊量表的为对罗森伯格自尊量表测量结果的验证和补充。补充，在测量整体自尊的同时，测量个体感觉自己在3结果社交场合的舒适度和胜任度。这个问卷的得分和罗森伯格自尊量表的得分相关，相关系数为0．653．1被试大学生的基本情况统计表2被试大学生的基本情况3．2大学生社交焦虑与自尊的关系相关系数R=0

6、．576，说明两者之间存在相关3．2．1罗森伯格系数与社交焦虑系数的回归分析关系。表3社交焦虑系数与罗森伯格系数的相关分析表7社交焦虑系数与德克萨斯社会行为系数的方差分析自变量：德克萨斯社会行为系数，因变量Y：社相关系数R=0．354，说明两者之间存在相关交焦虑系数，回归平方和：10827．374，残差平方和：关系。21850．808，总平方和：32678。182。显著性水平P<0．001，说明两者之间存在显著的相关性。表4社交焦虑系数与罗森伯格系数的方差分析表8社交焦虑系数与德克萨斯社会行为系数的回归系数分析自变量：罗森伯格系数，因变量y：社交焦虑系数，回归平方和：4

7、086．184，残差平方和：28591．998；总平方和：32678．182。显著性水平P<0．001，说明两根据表8，可得回归方程为：Y=一0．683x+77．443，其中表示德克萨斯社会行为系数，Y表示社者之间存在显著的相关性。交焦虑系数。由于的系数一0．683<0，所以，两表5社交焦虑系数与罗森伯格系数的回归系数分析者之间呈显著的负相关关系。3．2．3罗森伯格系数、德克萨斯社会行为系数与社交焦虑系数的回归分析表9社交焦虑系数与罗森伯格系数、德克萨斯社会根据表5，可得回归方程为：)，=一0．782x+56．行为系数的回归系数分析672