李昊天 王攀辉 任 垒 张 溢 李逢战 王秀超 涂红阳 肖 玮 刘旭峰 王紫微△

    ①空军军医大学学员三大队(陕西西安) 710032 E-mail:534848064@qq.com ②空军军医大学军事医学心理学系 ③武警后勤学院军事心理学教研室 ④西安思源学院 ⑤火箭军工程大学1391分队 △通信作者 E-mail:wzw0512@126.com

    坚毅(Grit)是一种包含了自我激励、自我约束和自我调整的性格特征,涉及个体对长期目标的一致兴趣和坚持不懈地努力两方面内容[1]。该概念自提出以来,受到广泛的关注和研究,特别是军事环境中,坚毅可以有效预测官兵能否成功完成严格训练,且预测力较强[1],在控制了智力等协变量之后,坚毅与训练坚持情况的正相关更加显著[2],一定程度上坚毅已被看作军官候选者未来在军事上取得成功的最佳预测指标[3],显示出了其在军事领域的重要意义。

    然而,一些基于集体主义文化背景的研究显示,坚毅的双因素模型可能具有跨文化差异[4-5],因此有研究者提出坚毅的三因素模型[6],认为坚毅包括兴趣的一致性、坚持不懈地努力和适应性3个维度,并开发了相应的量表(Triarchic Model of Grit Scale,TMGS)[7]。针对三因素模型结构,已有研究以国内职技院校学生为被试,对其进行了检验[8],但是该模型结构是否适合军校学员群体还不得而知。鉴于坚毅在军事环境中的独特作用,本研究拟检验该模型在军人群体中的适用性。

    另一方面,近年来随着网络心理测量学(Network psychometrics)的兴起,研究者提出了一种衡量心理数据维度数量的新方法,探索性图分析(Exploratory graph analysis,EGA)[9]。与传统的因素分析法所不同的是,EGA将变量构建为多元正态分布网络,并将显变量看作是由边(Edges)连接的节点(Nodes)所构成的网络,而因子模型中的潜变量则使得这些节点聚在一起[10]。通过将高斯图像模型(Gaussian graphical model,GGM)与加权网络的聚类算法相结合,EGA可实现对心理构念中条目维度的评估[11]。模拟研究表明与评估维度的“金标准”因素分析法相比,EGA在检测心理量表的正确维度方面具有更好的性能表现[11]。EGA以其①可视化:可通过由不同颜色编码的网络图直观判断条目维度归属;②自动估计:不需要考虑采用何种旋转方法;③稳定性检验:可通过bootstrap方法进行维度稳定性检验等优点,被看作极具潜力的一种维度数量精确估计方法[11] ......