用症状自评量表(SCL-90)评估中国大学生心理健康状况的Meta分析(2)
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参见附件(3732KB，6页)。
但是，经过层层筛选进入象牙塔的大学生们，他们在众多方面的竞争超越了自己的同龄人，而且，无论在受教育水平，还是生存环境等方面，可能都比同龄人优越，自然他们的心理健康水平应该优于常模，所以对他们心理健康状况如此之差的结论有待考究。
Meta分析(Meta analysis)又称荟萃分析、整合分析、汇总分析等，Glass[5]首次提出并使用，主要是对已有的研究结果进行综合量化分析，它可以对具有不一致结论的研究进行整合，得出一个所有研究的共同效应。现今该方法已经在社会科学、医学领域得到了普遍的应用，但在心理学领域中使用还为数不多，本研究拟对搜集到的大学生心理健康状况研究进行Meta分析，以期发现大学生心理健康的真实状况，为大学生心理健康教育工作提供科学的根据。
1 对象与方法
1.1 文献检索
在中国期刊网的中国期刊全文数据库和中国优秀博硕士论文数据库(CDMD)以及维普数据中以“SCL”为检索词，共搜索到 1979~2008年29年间的研究成果764篇(检索截至时间为2008年4月25日)，以“大学”或“大学生”或“高校”等为检索词进行二次检索，得到有关文献345篇；再以“心理健康”进行一级检索，然后以“大学”“大学生”“高校”等进行二级检索，检索到文献532篇，排除重复文献后共搜索到文献381篇，对已查得文献进行文献追溯和手工检索，得到文献7篇，共388篇。
1.2 文献剔除
文献纳入标准：①调查对象为在校大学生；②调查工具为SCL-90；③报告了这个群体总的完整的SCL-90因子分数与标准差。文献排除标准：①贫困大学生、独生子女、网瘾大学生等特殊群体大学生调查结果；②资料不完整，如没有被试数量，没有交代标准差等；③一批数据多篇论文或者重复发表的论文；④有明显错误而导致结果不可信的文献。最后检索到1979~2008年间符合标准文献共214篇，232个样本，文献中样本容量最少的为30个，样本最大为12357人，包括华北、东北、华东、中南、西南、西北24个省市共263775个大学生被试。
1.3 统计方法
采用Meta分析方法，主要统计参数为效应量(d)[6]，效应量的计算采用两均数的差值再除以合并标准差的商，在本研究中是样本数据与常模的之差除以两者联合标准差值。d绝对值越大效应越大，Cohen提出d绝对值的参考标准是，d<0.2(小效应)、0.20.8(大效应) [7]。
为保证Meta分析结论的稳定性，需要对Meta分析结果进行敏感性分析，失效安全系数(Fail-safe Number,Nfs)是一种常用方法，通过它能计算出需要多少没有收集的未发表的研究(通常是没有统计学意义的“阴性”结果)阴性报告的结果才能使结论逆转[8-10]。Nfs.20即是让效应量小于0.02时在0.05水平上所需的阴性研究数量，Nfs越大，Meta分析结论的可靠性越好，偏倚影响也越小[11]。
本研究采用Ralf Schwarzer等编写的Meta-analysis 5.3版软件[12]，在对各研究的效应量合并时，Meta分析提供了两种合并模型：固定效应模型和随机效应模型。当待合并的各效应量同质时，采用固定效应模型进行运算，若出现异质性则采用随机效应模型。
2 结果
2.1 合并效应值分析
2.1.1 232个样本数据与全国常模比较
在232篇研究文献，与常模进行了比较的有141篇。在与全国成人常模或青年常模的比较中，使用的均是金华编制的常模，并均得出结论：大学生群体心理健康水平显著低于常模。
将232个样本数据与金华的全国常模进行比较，得到合并效应见表1，显示与金华的全国成人常模或青年常模相比，大学生在9个因子上都具有显著效应，均低于常模。与成人常模比较的效应值最低为躯体化因子，最高依次为精神病性、强迫、焦虑和恐怖因子；与青年常模比较的效应值最低为人际敏感因子，最高依次为精神病性、强迫、焦虑和恐怖因子。
2.1.2232个样本数据与大学生常模比较
在所有文献中，与大学生常模进行比较的一般是以下3个常模：胡启先建立的2685名大学生常模[13]，本文称为大学生常模Ⅰ；张智勇等进行Meta分析研究中得到的4141名大学生常模[14]，称为大学生常模Ⅱ；唐秋萍等综合1999年以前的研究，加权大学生的平均数得到23861名大学生的常模[15]，称为大学生常模Ⅲ。
232个样本数据与3个大学生常模比较合并效应见表2。表2显示232个大学生样本与3个常模比较得到的平均效应值分别是-0.26、-0.22、-0.10，并且在各个因子上效应值均为负，除了与大学生常模Ⅲ比较时焦虑、恐怖两因子上效应值无统计学意义外，其余均具有统计学意义。
2.2发表性偏倚分析
杂志进行选登研究论文时，更倾向于发表具有显著性意义的研究报告，所以有些研究报告没有达到显著性差异时，就会被束之高阁而出现发表性偏倚[16]。如果有很多阴性研究结果存在，那么对Meta分析的结果会有很大影响。本研究中采用计算失效安全系数(Nfs)的方法加以识别。在表1和表2中Nfs.20指若使合并效应量降低到0.20所需的阴性报告数，并且在0.05水平上具有显著意义的。从结果看到，与5个常模的比较(全国常模与青年常模分开比较)中，45个比较结果中除了有5个结果的Nfs.20<20，其他均比较高，最高达到371，提示本研究发表性偏倚在0.05水平上对分析结果影响较小。
2.3敏感性分析
敏感性分析是对一定条件下所获得的Meta分析结果稳定性进行评估。通常的做法是排除异常结果的研究后比较剩余研究的Meta分析结果。如果结果与原结果改变不明显，则结果的稳定性比较好[17]。本研究中，由于大部分特殊被试的研究在样本入选前已经被筛选，所以本研究主要是比较全部研究与剔除单一研究组或对照组n<30或n>1000的研究后剩余研究的Meta分析结果。筛选后进行同质性检验，达到显著性标准。然后采用随机效应模型对各研究效应量合并，所得d与P值与全部研究的Meta分析结论一致，表明该组的Meta分析结果均未从实质上改变原分析结果，本研究结果较为稳定。
2.4 新参考常模尝试
本研究对263775名被试的SCL-90量表得分进行了合并，合并公式如下[18]：
合并后得到大学生总体情况与5个常模分数的比较见表3。表3显示：263775名被试的SCL-90得分介于成人常模和青年常模与大学生常模之间，将本研究合并后的数值与其他5个常模进行差异检验，结果发现，除与成人常模比较躯体化因子差异无统计学意义(t=1.55，P>0.05)，与青年常模比较人际敏感因子差异无统计学意义(t=1.23，P>0.05)外，其余因子差异均有统计学意义，这也从侧面反映了当前大学生常模存在的偏差，再次证实了Meta分析的结论。同时，这263775名被试得分结果是否作为大学生常模更为合适，还需待进一步研究确证。
3 讨论 ......
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