不确定性容忍度对模糊决策中决策偏好的影响及其情景依赖性(2)
损益概率是影响个体模糊决策偏好的重要情景因素(张军伟，徐富明，刘腾飞，陈雪玲，蒋多，2010；Camerer & Weber，1992)。那么，TU对模糊决策偏好的影响是否受它的调节？目前缺乏实证研究对此展开探讨。但Ladouceur等(1997)研究发现，与高TU个体相比，低TU个体在中等模糊的推理任务中表现出高证据要求，做出决策前需要更多的线索，而在高度模糊或非模糊情景下并未表现出这种差异。他们据此认为，中等模糊程度的情景适合区分出TU水平不同的个体。由此我们猜测，在不同概率水平上TU对模糊决策偏好的影响存在差异。在中概率水平上，低TU者比高TU者更偏向于模糊规避，在高、低两种极端概率上并无此差异。另外，模糊决策涉及收益和损失两类情景。Cohen，Jaffray和Said(1987)研究表明，获益情景下被试的模糊规避行为并不能预测损失情景下的模糊规避行为，两者并不存在相关性。Bier和Connell(1994)研究发现，在获益框架下，高乐观水平和中等乐观水平的被试比低乐观水平的被试更倾向于模糊寻求，而在损失框架下并无此差异。来自神经经济学的研究也表明，损失和收益的内在加工机制存在明显的差异(Gehring& Willoughby，2002)。Bier和Connell(1994)研究就发现，在获益框架下，高乐观水平和中等乐观水平的被试比低乐观水平的被试更倾向于模糊寻求，而在损失框架下并无此差异。因此，有必要分别在收益和损失两种不同情景下来研究TU对模糊决策偏好的影响。我们推测，在获益情景下，低TU被试比高TU被试更倾向于模糊规避，而在损失情景下并无此差异。
综上所述，本研究从个体差异的角度结合决策者人格变量和模糊决策任务特征，采用实验方法探讨不同任务特征下TU对模糊决策偏好的影响，为提高决策质量提供理论依据的同时进一步丰富TU理论的研究。
2 实验方法
2.1 被试
对660名大学生施测无法忍受不确定性量表，剔除无效问卷31份后，根据27%高、低得分分组原则确定高TU组176人，低TU组175人，t检验显示两组差异显著(t=-44.55，p2=67.15，df=41.NFI=0.96，NNFI=0.98，CFI=0.98，RMSEA=0.043)。修订后的IUS中文版具有较高的内部一致性(α=0.82)，60名大学生间隔4周后重测获得了良好的重测信度(r=0.78)。所有被试由江西两所高校以班级为单位进行整群抽样获得。
2.3.2 模糊决策材料
为了控制概率间隔对模糊决策偏好的影响，模糊选项的概率间隔设计为0.2，概率中值与风险选项的概率值相等。此外，为了防止“敌意偏差效果”(bias against the person)——被试会怀疑主试为了自身的利益而不愿让被试摸中想要的球，故意操控红色与黑色球的比例(既红球与黑球的比例并非随机)，所以偏好风险性选项(Liu，2011)，参照他的做法，强调B罐中红球和黑球的比例由电脑随机控制。以风险选项的概率为50%为例，模糊决策材料为：
获益情景：桌子上放有罐子A和罐子B，均装有球100个。其中A罐中有50个红球和50个黑球，B罐中有40-60个红球和相应的60—40个黑球(红球与黑球的构成比例由电脑随机控制)。如果给你一次在罐子中摸球的机会，摸到红球奖励100元，摸到黑球什么也得不到，请问你选择在哪个罐子中摸球？
损失情景：桌子上放有罐子A和罐子B，均装有球100个。其中A罐中有50个红球和50个黑球，B罐中有40-60个红球和相应的60-40个黑球(红球与黑球的构成比例由电脑随机控制)。假设你在某商场购买了300元的商品，恰逢商场为庆祝开业3周年开展活动，购物满300元赠送100元购物券。但能不能得到100元购物券是由你在罐子A和罐子B中摸球决定的。如果给你一次在罐子中摸球的机会，摸到红球你得不到100元购物券，请问你选择在哪个罐子里摸球？
2.4 研究程序
在筛选后的高低TU被试中发放模糊决策问卷(每个被试随机做2套问卷中的一种)。其中：问卷一(获益情景)179份，问卷二(损失情景)172份。为避免时间压力对被试决策的影响，不限制被试作答时间。在实验过程中，为了避免顺序效应的影响，施测时平衡了三种概率的呈现顺序。
3 结果分析
为了检验TU、概率以及TU与概率交互作用对模糊决策偏好的影响，分别在获益情景和损失情景下运用spss19.0对数据进行了广义估计方程(gen-eralized estimating equation，GEE)分析(见表1)。GEE是Liang和Zeger(1986)在广义线性模型的基础上建立的一种拟似然估计方法，可以对符合正态分布、泊松分布、二项分布等多种分布的应变量拟合相应的统计模型，在考虑因变量相关问题的同时得到稳健的参数估计。作为一种分析具有组内相关(重复测量)定性资料的方法，近些年在决策领域日益得到运用(Lauriola，et al.，2007；Ravaja，Somer-vuori，& Salminen，2013)。 (黄仁辉 曾晓青 李文虎)
综上所述，本研究从个体差异的角度结合决策者人格变量和模糊决策任务特征，采用实验方法探讨不同任务特征下TU对模糊决策偏好的影响，为提高决策质量提供理论依据的同时进一步丰富TU理论的研究。
2 实验方法
2.1 被试
对660名大学生施测无法忍受不确定性量表，剔除无效问卷31份后，根据27%高、低得分分组原则确定高TU组176人，低TU组175人，t检验显示两组差异显著(t=-44.55，p2=67.15，df=41.NFI=0.96，NNFI=0.98，CFI=0.98，RMSEA=0.043)。修订后的IUS中文版具有较高的内部一致性(α=0.82)，60名大学生间隔4周后重测获得了良好的重测信度(r=0.78)。所有被试由江西两所高校以班级为单位进行整群抽样获得。
2.3.2 模糊决策材料
为了控制概率间隔对模糊决策偏好的影响，模糊选项的概率间隔设计为0.2，概率中值与风险选项的概率值相等。此外，为了防止“敌意偏差效果”(bias against the person)——被试会怀疑主试为了自身的利益而不愿让被试摸中想要的球，故意操控红色与黑色球的比例(既红球与黑球的比例并非随机)，所以偏好风险性选项(Liu，2011)，参照他的做法，强调B罐中红球和黑球的比例由电脑随机控制。以风险选项的概率为50%为例，模糊决策材料为：
获益情景：桌子上放有罐子A和罐子B，均装有球100个。其中A罐中有50个红球和50个黑球，B罐中有40-60个红球和相应的60—40个黑球(红球与黑球的构成比例由电脑随机控制)。如果给你一次在罐子中摸球的机会，摸到红球奖励100元，摸到黑球什么也得不到，请问你选择在哪个罐子中摸球？
损失情景：桌子上放有罐子A和罐子B，均装有球100个。其中A罐中有50个红球和50个黑球，B罐中有40-60个红球和相应的60-40个黑球(红球与黑球的构成比例由电脑随机控制)。假设你在某商场购买了300元的商品，恰逢商场为庆祝开业3周年开展活动，购物满300元赠送100元购物券。但能不能得到100元购物券是由你在罐子A和罐子B中摸球决定的。如果给你一次在罐子中摸球的机会，摸到红球你得不到100元购物券，请问你选择在哪个罐子里摸球？
2.4 研究程序
在筛选后的高低TU被试中发放模糊决策问卷(每个被试随机做2套问卷中的一种)。其中：问卷一(获益情景)179份，问卷二(损失情景)172份。为避免时间压力对被试决策的影响，不限制被试作答时间。在实验过程中，为了避免顺序效应的影响，施测时平衡了三种概率的呈现顺序。
3 结果分析
为了检验TU、概率以及TU与概率交互作用对模糊决策偏好的影响，分别在获益情景和损失情景下运用spss19.0对数据进行了广义估计方程(gen-eralized estimating equation，GEE)分析(见表1)。GEE是Liang和Zeger(1986)在广义线性模型的基础上建立的一种拟似然估计方法，可以对符合正态分布、泊松分布、二项分布等多种分布的应变量拟合相应的统计模型，在考虑因变量相关问题的同时得到稳健的参数估计。作为一种分析具有组内相关(重复测量)定性资料的方法，近些年在决策领域日益得到运用(Lauriola，et al.，2007；Ravaja，Somer-vuori，& Salminen，2013)。 (黄仁辉 曾晓青 李文虎)