现代预防医学

变量	人数（%）	自我效能得分 M（P₂₅，P₇₅）	Z/H	P
性别			-7.86	<0.01
男生	1 285（51.52）	27（22，31）
女生	1 209（48.48）	24（20，29）
年级			1.05	0.590
七年级	1 058（42.42）	25（21，30）
八年级	1 086（43.55）	25（20，30）
九年级	350（14.03）	26（21，30）
家庭功能			306.78	<0.01
良好	1 168（46.96）	28（23，33）
中度障碍	902（36.27）	24（20，28）
严重障碍	417（16.77）	22（17，26）
智能手机依赖			45.00	<0.01
未成瘾者	1 744（71.65）	26（21，31）
成瘾者	690（28.35）	24（20，29）
睡眠时间（h/d）			27.63	<0.01
<9	1 064（42.66）	24（20，30）
≥9	1 430（57.34）	26（21，31）
户外活动时间（h/d）			13.79	<0.01
<1	563（22.57）	24（20，29）
≥1	1 931（77.43）	25（21，30）
规律运动习惯			78.94	<0.01
是	1 965（79.04）	26（21，31）
否	521（20.96）	23（19，28）

变量	人数（%）	自我效能得分 M（P₂₅，P₇₅）	Z/H	P
性别			-7.86	<0.01
男生	1 285（51.52）	27（22，31）
女生	1 209（48.48）	24（20，29）
年级			1.05	0.590
七年级	1 058（42.42）	25（21，30）
八年级	1 086（43.55）	25（20，30）
九年级	350（14.03）	26（21，30）
家庭功能			306.78	<0.01
良好	1 168（46.96）	28（23，33）
中度障碍	902（36.27）	24（20，28）
严重障碍	417（16.77）	22（17，26）
智能手机依赖			45.00	<0.01
未成瘾者	1 744（71.65）	26（21，31）
成瘾者	690（28.35）	24（20，29）
睡眠时间（h/d）			27.63	<0.01
<9	1 064（42.66）	24（20，30）
≥9	1 430（57.34）	26（21，31）
户外活动时间（h/d）			13.79	<0.01
<1	563（22.57）	24（20，29）
≥1	1 931（77.43）	25（21，30）
规律运动习惯			78.94	<0.01
是	1 965（79.04）	26（21，31）
否	521（20.96）	23（19，28）

模型	AIC	BIC	aBIC	Entropy	LMRT	BLRT	类别概率（%）
1	66 359.54	66 475.98	66 412.43	-	-	-	-
2	57 059.53	57 240.00	57 141.51	0.90	<0.01	<0.01	57.66;42.34
3	54 111.21	54 355.72	54 222.27	0.89	<0.01	<0.01	34.56;46.75;18.69
4	52 826.27	53 134.82	52 966.42	0.87	<0.01	<0.01	12.03;40.14;33.52;14.31
5	52 435.42	52 808.00	52 604.66	0.83	<0.01	<0.01	7.38;25.70;29.73;24.62;12.59
6	52 190.48	52 627.11	52 388.81	0.82	0.30	<0.01	6.97;25.42;28.23;7.74;18.44;13.19

模型	AIC	BIC	aBIC	Entropy	LMRT	BLRT	类别概率（%）
1	66 359.54	66 475.98	66 412.43	-	-	-	-
2	57 059.53	57 240.00	57 141.51	0.90	<0.01	<0.01	57.66;42.34
3	54 111.21	54 355.72	54 222.27	0.89	<0.01	<0.01	34.56;46.75;18.69
4	52 826.27	53 134.82	52 966.42	0.87	<0.01	<0.01	12.03;40.14;33.52;14.31
5	52 435.42	52 808.00	52 604.66	0.83	<0.01	<0.01	7.38;25.70;29.73;24.62;12.59
6	52 190.48	52 627.11	52 388.81	0.82	0.30	<0.01	6.97;25.42;28.23;7.74;18.44;13.19

变量		标准误	Wald χ²	OR（95%CI）	P
性别
男生				1.00
女生	0.46	0.08	30.83	1.58（1.34~1.86）	<0.001
家庭功能
良好				1.00
中度障碍	1.05	0.09	125.99	2.86（2.38~3.44）	<0.001
严重障碍	1.50	0.12	148.12	4.46（3.51~5.68）	<0.001
智能手机依赖
未成瘾者				1.00
成瘾者	0.31	0.09	11.07	1.37（1.14~1.64）	<0.001
睡眠时间（h/d）
<9				1.00
≥9	-0.26	0.09	8.18	0.78（0.66~0.93）	0.004
户外活动时间（h/d）
<1				1.00
≥1	-0.23	0.10	5.01	0.80（0.65~0.97）	0.025
规律运动习惯
是				1.00
否	0.56	0.11	28.44	1.75（1.43~2.15）	<0.001

变量		标准误	Wald χ²	OR（95%CI）	P
性别
男生				1.00
女生	0.46	0.08	30.83	1.58（1.34~1.86）	<0.001
家庭功能
良好				1.00
中度障碍	1.05	0.09	125.99	2.86（2.38~3.44）	<0.001
严重障碍	1.50	0.12	148.12	4.46（3.51~5.68）	<0.001
智能手机依赖
未成瘾者				1.00
成瘾者	0.31	0.09	11.07	1.37（1.14~1.64）	<0.001
睡眠时间（h/d）
<9				1.00
≥9	-0.26	0.09	8.18	0.78（0.66~0.93）	0.004
户外活动时间（h/d）
<1				1.00
≥1	-0.23	0.10	5.01	0.80（0.65~0.97）	0.025
规律运动习惯
是				1.00
否	0.56	0.11	28.44	1.75（1.43~2.15）	<0.001

基于潜在剖面分析的中学生一般自我效能量表最佳截断值研究

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欧峻祺 ¹ , 周馨 ¹ , 林婧 ¹ , 冯立慧 ¹ , 李燕秋 ¹ , 郜艳晖 ² , 李丽霞 ¹

现代预防医学 | 儿少卫生与妇幼保健 2025,52(10): 1802-1807

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现代预防医学 | 儿少卫生与妇幼保健 2025, 52(10): 1802-1807

基于潜在剖面分析的中学生一般自我效能量表最佳截断值研究

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欧峻祺¹, 周馨¹, 林婧¹, 冯立慧¹, 李燕秋¹, 郜艳晖², 李丽霞¹

作者信息

^1.广东药科大学公共卫生学院，广东广州 510310

^2.暨南大学基础医学与公共卫生学院公共卫生与预防医学系

欧峻祺(1998—)，女，在读硕士，研究方向：疾病预防控制

通讯作者:

李丽霞和郜艳晖为共同通信作者。李丽霞，E-mail：llx19@163.com；

郜艳晖，E-mail：gao_yanhui@163.com

Exploring the optimal cut-off point of the General Self-Efficacy Scale among middle school students using latent profile analysis

Jun-qi OU¹, Xin ZHOU¹, Jing LIN¹, Li-hui FENG¹, Yan-qiu LI¹, Yan-hui GAO², Li-xia LI¹

Affiliations

School of Public Health, Guangdong Pharmaceutical University, Guangzhou, Guangdong 510310, China

出版时间: 2025-05-25 doi: 10.20043/j.cnki.MPM.202411124

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摘要

收起

目的

探讨一般自我效能量表（General self-efficacy scale，GSES）在中学生人群中的最佳截断值，以便提供一个清晰、明确的自我效能感水平判断标准。

方法

采用方便抽样对广州市两所中学7~9年级2 494名初中生进行问卷调查，问卷内容包括性别、年级、年龄等人口统计学特征、一般自我效能量表、睡眠情况、家庭功能以及智能手机依赖情况。采用潜在剖面分析（Latent profile analysis，LPA）对学生自我效能进行分类，受试者工作特征曲线（Receiver operator characteristic curve，ROC）及曲线下体积（Volume under the ROC surface，VUS）确定最佳截断值。

结果

本研究共调查2 494名中学生，男生1 285人（51.52%），女生1 209人（48.48%），男生自我效能为27（22~31），女生为24（20~29），差异有统计学意义（Z=-7.86，P<0.01）。LPA识别出低（862例，占34.56%）、中（1 166例，占46.75%）、高（466例，占18.69%）三个类别自我效能型；VUS方法确定GSES量表最佳截断值分别为22分和32分。有序logistic回归分析结果显示，女性（OR=1.58，95% CI：1.34~1.86）、家庭功能中度障碍（OR=2.86，95% CI：2.38~3.44）、家庭功能严重障碍（OR=4.46，95% CI：3.51~5.68）、手机成瘾（OR=1.58，95% CI：1.14~1.64）和无运动习惯（OR=1.75，95% CI：1.43~2.15）与中学生的低自我效能呈正相关，睡眠≥9小时（OR=0.78，95% CI：0.66~0.93）和户外活动时间≥1小时（OR=0.8，95% CI：0.65~0.97）与中学生的低自我效能呈负相关（P<0.05）。

结论

本研究通过结合LPA和VUS方法为评估中学生的自我效能水平提供了一个清晰、科学的评估标准，为更准确地评估中学生的自我效能水平提供了有力工具。

关键词

一般自我效能 / 潜在剖面分析 / 最佳截断值 / 中学生

Abstract

收起

Objective

To determine the optimal cut-off point of the General Self-Efficacy Scale (GSES) among middle school students and to establish a precise criterion for evaluating their self-efficacy.

Methods

A convenience sampling method was conducted a total of 2 494 junior high school students from grades 7-9 in two junior high schools in Guangzhou were selected for a questionnaire survey. The questionnaire includes demographic characteristics such as students’ gender, grade, and age, general self-efficacy, sleep, family functioning, and smartphone dependence. The latent profile analysis (LPA) was used to classify students’ self-efficacy, and the optimal cut-off point was determined based on the Receiver Operator Characteristic curve (ROC) and the Volume Under the ROC Surface (VUS).

Results

A total of 2 494 middle school students were surveyed in this study. There were 1 285(51.52%) boys and 1 209(48.48%) girls. The self-efficacy of boys was 27(22-31) and that of girls was 24 (20-29), which is statistically significant different (Z=-7.86, P<0.01). LPA identified three categories of self-efficacy: low (862, 34.56%), medium (1 166, 46.75%), and high (466, 18.69%) self-efficacy types. The VUS method determined the optimal cut-off points for the GSES scale to be 22 and 32 points, respectively.The results of the ordinal logistic regression analysis showed that females (OR=1.58, 95%CI: 1.34-1.86), mild family dysfunction (OR=2.86, 95%CI: 2.38-3.44), severe family dysfunction (OR=4.46, 95%CI: 3.51-5.68), mobile phone addiction (OR=1.58, 95%CI :1.1-1.64), and lack of regular exercise (OR=1.75, 95%CI: 1.43-2.15) were positively associated with low self-efficacy, while sleeping time ≥9 hours (OR=0.78, 95%CI: 0.66-0.93) and outdoor activity time ≥1 hour (OR=0.8, 95%CI: 0.65-0.97) were negatively correlated with low self-efficacy among middle school students.

Conclusion

This study provides a clear and scientific assessment criterion for evaluating the self-efficacy level of middle school students through the combination of LPA and VUS methods, offering a powerful tool for more accurate assessment of middle school students’ self-efficacy.

Key words

General self-efficacy / Latent profile analysis / Optimal cut-off point / Middle school students

引用本文

欧峻祺, 周馨, 林婧, 冯立慧, 李燕秋, 郜艳晖, 李丽霞. 基于潜在剖面分析的中学生一般自我效能量表最佳截断值研究. 现代预防医学, 2025 , 52 (10) : 1802 -1807 . DOI: 10.20043/j.cnki.MPM.202411124

Jun-qi OU, Xin ZHOU, Jing LIN, Li-hui FENG, Yan-qiu LI, Yan-hui GAO, Li-xia LI. Exploring the optimal cut-off point of the General Self-Efficacy Scale among middle school students using latent profile analysis[J]. Modern Preventive Medicine, 2025 , 52 (10) : 1802 -1807 . DOI: 10.20043/j.cnki.MPM.202411124

正文

收起

自我效能是指一个人对自身在特定的情境下实现目标的信念，高自我效能型个体在面对困难时会选择坚持到底，在认知过程中能够集中注意力去解决问题，遭遇突发事件时也能及时调适情绪状态，降低事件对自身心理健康的不良影响，而低自我效能型的个体则易陷入犹豫不决的循环^[1]，从而影响学业、人际关系以及社会化发展，产生消极影响。

目前，测量中学生的自我效能感时，一般采用一般自我效能量表（General self-efficacy scale，GSES），该量表最早由德国心理学家Schwarzer等人^[2]编制。

研究显示学生自我效能感与学业成绩、学业倦怠、考试焦虑、学习投入、手机依赖、网络游戏成瘾、家庭功能等有关^[3-5]；也有研究者探讨了一般自我效能感的中介作用，例如自我效能感在中学生父母教养方式与学习倦怠的中介作用^[6]；一般自我效能感在中学生社会支持与抗挫折能力的中介作用^[7]等。目前该量表在应用中缺乏统一的截断值，研究方法相对单一，多数研究仅采用传统的统计方法，如均值法、中位数等统计量来确定截断值，将个体判断为低自我效能与高自我效能^[6-8]，这些方法无法充分考虑中学生群体的异质性和量表数据的复杂结构，严重影响了量表评估结果的准确性和一致性。GSES最佳截断值对准确识别自我效能感的高低至关重要，准确的截断值有助于更有效地识别低自我效能个体，从而对高风险个体进行干预，为他们提供个性化的心理辅导和干预措施，预防心理问题的发生和发展，维护学生的心理健康。另外，确定最佳截断值能够提高研究结果的可比性和科学性，为进一步的理论研究和实践应用提供坚实的基础。但目前尚未见到关于GSES最佳截断值的研究。因此，本研究以广州市两所中学的学生为研究对象，采用潜在剖面分析（Latent profile analysis，LPA）对自我效能进行分类，并通过受试者工作特性曲线（Receiver operator characteristic curve，ROC）及曲面下体积（Volume under the ROC surface，VUS）进一步探讨GSES量表最佳截断值，旨在为GSES提供一个明确的判断标准，为今后的研究和应用提供参考。

1　研究对象与方法

收起

1.1　研究对象

2021年11月在广州市采用方便抽样方法选取2所中学（一所重点中学，另一所为普通中学），对学校中初一至初三年级全部学生以班级为单位进行问卷调查。排除因休学、病假、退学，或有严重的躯体、精神疾病无法完成调查者，共回收问卷2 562份，有效问卷2 494份，有效率为97.35%。本研究调查前已取得所有调查对象的知情同意，已获得暨大伦理委员会批准（批准号：JNUKY-2023-0046）。

1.2　研究方法

（1）调查问卷

采用自编《广州市中小学生健康问卷》进行调查，内容包括性别、年级、年龄等人口统计学变量、GSES量表、用眼习惯、日常作息和身体活动、家庭关怀量表、焦虑量表、抑郁量表和智能手机依赖量表简版。

GSES量表：本研究中使用的GSES由张建新翻译修订，该量表共包含10个条目，总分范围为10~40分^[9]。本研究中内部一致性系数Cronbach α=0.92，表明具有良好的信度。

家庭关怀（Adaption partnershipgrowthaffectionand resolve，APGAR）量表：该量表由Smilkstein编制，用于评估中学生家庭关怀情况，总分7～10分为家庭功能良好，4～6分表示家庭功能中度障碍，0～3分表示家庭功能严重障碍^[10]。本研究中内部一致性系数Cronbach α=0.87。

智能手机依赖量表简版（Short version of the smartphone addiction scale，SAS-SV）^[11]：该量表用于评估中学生手机成瘾情况，智能手机成瘾总分越高表示手机成瘾程度越高。成瘾标准：女生≥33分，男生≥31分，则可诊断为手机成瘾者。本研究中内部一致性系数Cronbach α=0.89。

睡眠时间：根据《健康中国行动（2019～2030）》，初中学生一天睡眠时间（包括午睡）小于9 h为睡眠不足，9 h及以上为睡眠充足。

（2）潜在剖面分析（Latent profile analysis，LPA）LPA是一种基于模型的聚类方法，根据个体在多个观测变量上的反应模式，将人群划分为不同的潜在类别或剖面。其核心是通过潜在类别变量来解释可测连续变量间的内在联系，实现外显变量在特定情境下的局部独立性^[12]。这种方法为理解复杂数据结构提供了新的视角，有助于揭示个体间潜在的不易察觉的差异和模式。LPA亚类数的确定可以根据赤池信息指标（Akaike information criterion，AIC）、贝叶斯信息准则（Bayesian information criterion）、调整BIC（The sample-adjusted bayesian information criterion，aBIC）、Entropy等统计指标，这些指标一般会随着亚类数的增加而减小，AIC、BIC、aBIC值越小提示模型拟合优度越佳，可以通过aBIC及其碎石图确定最佳类别数。Entropy反映模型的分类准确度，Entropy的值越接近于1，分类越准确，若Entropy>0.8，提示分类结果可靠和稳定。Lo-Mendell-Rubin似然比（Lo-Mendell-Rubin likelihood ratio，LMRT）检验和Bootstrapped似然比（Bootstrapped likelihood ratio test，BLRT）检验用于比较不同潜在类别数目的模型，LMRT和BLRT的P值小于0.05，表明拟合k类比k-1类更适合；而LMRT的P值大于0.05时提示拟合k-1类比k类更适合。

最佳截断值的确定：当分类数大于2时，可以通过约登指数、ROC曲面下体积（Volume Under Surface，VUS）、灵敏度、特异度等指标来确定最佳截断值。约登指数=（灵敏度+特异度）-1，取值范围在0到1之间。VUS是综合考虑了所有潜在的最佳截断值和阈值的综合性的度量指标^[13-14]，VUS越趋近于1，表明具有良好的诊断能力^[15]。VUS可以通过统计所有可能样本点组合的可分性来计算。假设a、b、c三类的样本数分别为m，n，l，三分类任务总数为m·n·l，如样本点可分，U_ijk=1，否则等于0，VUS的计算公式^[16]为：

（1）

1.3　统计分析

采用R 4.3.2中DiagTestGrp包和Mplus 7.0软件对数据进行分析。因变量自我效能得分呈偏态分布（W=0.98，P<0.05），用M（P₂₅，P₇₅）进行描述，采用秩和检验进行计量资料组间差异的比较；计数资料用n（%）描述。采用LPA对自我效能进行分类，采用ROC曲线探索GSES的最佳截断值。采用有序logistic回归模型分析中学生一般自我效能的影响因素。检验水准α=0.05。

2　结果

收起

2.1　一般情况

本研究共调查2 494名中学生，男生1 285人（51.52%），女生1 209人（48.48%），七年级1 058人（42.42%），八年级1 086人（43.54%），九年级350人（14.03%）。平均年龄为13.30±0.86岁，自我效能中位数为25（21~30）分。

不同性别学生自我效能存在差异，男生自我效能高于女生（Z=-7.86，P<0.01）。不同家庭功能、智能手机依赖程度、睡眠时间、户外活动时间、运动习惯的学生自我效能存在差异（P<0.01）；不同年级学生自我效能差异无统计学意义（Z=1.05，P=0.590），结果详见表1。

2.2　中学生自我效能感类别的潜在剖面分析

本研究将一般自我效能量表的10个条目作为可测变量，采用LPA构建模型，逐步增加潜在类别的数目，3个剖面时Entropy为0.89，LMRT与BLRT检验的P值均小于0.05。图1为aBIC碎石图中，1类与2类间的下降幅度较大，随着剖面数的增加，模型拟合收益减少，3个剖面时存在一个拐点。综合考虑信息指标AIC、BIC、Entropy，结果碎石图中曲线坡度的陡缓选择最佳模型，提示含3个剖面的模型分类结果较优。详见表2。

中学生自我效能的3个亚类的GSES 10个条目上得分情况见图2，类别1的中学生各条目的平均得分都较低，故称为“低自我效能型”，共862人，占34.56%。类别2的中学生各条目的平均得分都处于平均水平，故称为“中自我效能型”，共1166人，占46.75%。类别3的中学生各条目的平均分都处于较高水平，故称为“高自我效能型”，共466人，占18.69%。类别1、类别2、类别3中学生自我效能得分的M（P₂₅，P₇₅）分为别19（16，21）分、27（25，29）分、36（34，40）分。

2.3　GSES的最佳截断值

基于LPA分析结果，根据ROC曲面下的体积VUS与约登指数，确定中学生自我效能得分的三分类模型的最佳截断值分别为22分和32分，VUS为0.97（95%CI:0.96~0.97），约登指数为0.88（95%CI:0.87~0.89）见图3。三个类别被正确分类的概率分别为96.17%、94.94%、99.57%。因此GSES总分≤21时，为“低自我效能型”，共734人，占29.43%；总分在22~31分时，为“中自我效能型”，共1 257人，占50.40%；总分≥32时，为“高自我效能型”，共503人，占20.17%。

2.4　中学生自我效能感的多因素分析

以自我效能感作为因变量，将性别、家庭功能、智能手机依赖、睡眠时间、户外活动时间、运动习惯作为自变量进行有序logistic回归分析。结果显示，性别、家庭功能、智能手机依赖、睡眠时间、户外活动时间和运动习惯是中学生自我效能感的主要影响因素，见表3。

3　讨论

收起

自我效能感对中学生的学习动力、目标设定、努力程度及面对挑战的勇气有重要影响^[17]。高自我效能型的学生可凭借积极的学习态度提高学业水平^[18]，因此增强自我效能感有助于中学生提升人际交往水平与学业水平，若能精准判断中学生的自我效能，尽早对低自我效能型学生进行干预、给予心理帮助，有助于中学生的适应学习生活。

本研究采用LPA将中学生分为低、中、高自我效能型三个类别，与麦剑荣等人研究的研究结果一致^[19-20]。三个类别在条目3（“坚持理想和达成目标”）、条目5（“应对意外情况”）和条目10（“无论什么事都能应付自如”）的得分都偏低，这与Mei^[21]的研究结果相同。中学生大部分的活动范围是家庭与学校，与社会接触较少，应对意外状况的经验不足^[22]，因此条目5与条目10的得分较低。随着课业压力加重与自我认知的发展，坚持理想与达成目标对于中学生而言并非易事，因此条目3的得分也出现较低的情况。

虽然有研究采用LPA分析根据自我效能得分将研究对象进行分类^[19-21]，但均未提出中学生一般自我效能量表的最佳截断值。本研究采用LPA与ROC曲面下的体积VUS相结合的方法探讨GSES的最佳截断值，建议中学生群体中GSES量表的中、高自我效能的最佳截断值分别为22分、32分。本文以自我效能感作为因变量进行有序logistic回归，结果显示，性别、家庭功能、智能手机依赖、睡眠时间、户外活动时间和运动习惯是中学生自我效能感的主要影响因素。与男生相比，女生的自我效能感较低，这项结果与颜丽芳等人^[23]的研究结果一致，这可能因为人们对于男生与女生的成长期望有所不同，对于男生而言，更多是主动、理性和有能力的期望，而女生更多被投射被动、感性和温柔的期望，这导致处于负面事件时，女生更容易陷入消极情绪，失去对事件的把控，导致女生的自我效能感较低。与家庭功能良好者相比，家庭功能障碍程度越高的学生越倾向于低自我效能，与柴浩等人^[23]结果一致，这是因为家庭作为学生的重要活动场所之一，学生的自我效能会受到家庭环境、家长行为的影响，有研究发现，父母的教养方式影响青少年的自我效能感，家长良好的行为模式有利于青少年的知信行^[3]，因此家长应给予青少年物质、精神上的支持，创造良好的家庭氛围，同时树立好榜样，提高青少年的自我效能感。有研究发现自我效能与手机网络成瘾程度呈负相关^[25]，本研究结果显示，与手机网络未成瘾者相比，成瘾者的自我效能较低，同时有研究发现，提升学生的自我效能，通过学习榜样行为、鼓励式教育等手段，有助于减少学生的负面情绪，可以减轻手机网络成瘾程度^[5]。本研究睡眠充足的学生自我效能感较高，这与Ghose等人^[26]的研究结果一致，因此保证学生充足且规律的睡眠有利于提升学生的自我效能感。体育活动时间充足、有规律运动习惯学生的自我效能感更高，这与Burns等人^[27]的研究结果一致，青少年的愉悦感与自我效能感与体力活动呈正相关，提示保证青少年每日至少一小时的活动时间、培养规律的运动习惯，有利于学生提高自我效能感。

本研究也存在一定的局限性，本研究调查对象仅来自两所学校的中学生，为增强研究的普适性和准确性，未来研究需扩大样本范围到不同地区和不同类型的学校，使GSES最佳截断值更具有代表性和可靠性，为更准确地评估中学生的自我效能水平提供科学的评估标准。

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2025年第52卷第10期

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doi: 10.20043/j.cnki.MPM.202411124

接收时间：2024-11-06
首发时间：2026-03-18
出版时间：2025-05-25

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收稿日期：2024-11-06

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^1.广东药科大学公共卫生学院，广东广州 510310

^2.暨南大学基础医学与公共卫生学院公共卫生与预防医学系

通讯作者:

李丽霞和郜艳晖为共同通信作者。李丽霞，E-mail：llx19@163.com；

郜艳晖，E-mail：gao_yanhui@163.com

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2种不同金属材料的力学参数

科 Family	属数 Number of genus	种数 Number of species	占总种数比例 Percentage of total species (%)	属 Genus	种数 Number of species	占总种数比例 Percentage of total species (%)
鹅膏菌科Amanitaceae	2	11	5.26	鹅膏菌属 Amanita	10	4.78
小菇科 Mycenaceae	2	12	5.74	丝盖伞属 Inocybe	5	2.39
多孔菌科 Polyporaceae	8	14	6.70	蜡蘑属 Laccaria	5	2.39
红菇科 Russulaceae	3	23	11.00	小皮伞属 Marasmius	6	2.87
				小菇属 Mycena	11	5.26
				光柄菇属 Pluteus	5	2.39
				红菇属 Russula	17	8.13
				栓菌属 Trametes	5	2.39

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TxT

变量	人数（%）	自我效能得分 M（P₂₅，P₇₅）	Z/H	P
性别			-7.86	<0.01
男生	1 285（51.52）	27（22，31）
女生	1 209（48.48）	24（20，29）
年级			1.05	0.590
七年级	1 058（42.42）	25（21，30）
八年级	1 086（43.55）	25（20，30）
九年级	350（14.03）	26（21，30）
家庭功能			306.78	<0.01
良好	1 168（46.96）	28（23，33）
中度障碍	902（36.27）	24（20，28）
严重障碍	417（16.77）	22（17，26）
智能手机依赖			45.00	<0.01
未成瘾者	1 744（71.65）	26（21，31）
成瘾者	690（28.35）	24（20，29）
睡眠时间（h/d）			27.63	<0.01
<9	1 064（42.66）	24（20，30）
≥9	1 430（57.34）	26（21，31）
户外活动时间（h/d）			13.79	<0.01
<1	563（22.57）	24（20，29）
≥1	1 931（77.43）	25（21，30）
规律运动习惯			78.94	<0.01
是	1 965（79.04）	26（21，31）
否	521（20.96）	23（19，28）

变量

人数（%）

自我效能得分
M（P₂₅，P₇₅）

Z/H

性别

-7.86

<0.01

男生

1 285（51.52）

27（22，31）

女生

1 209（48.48）

24（20，29）

年级

1.05

0.590

七年级

1 058（42.42）

25（21，30）

八年级

1 086（43.55）

25（20，30）

九年级

350（14.03）

26（21，30）

家庭功能

306.78

<0.01

良好

1 168（46.96）

28（23，33）

中度障碍

902（36.27）

24（20，28）

严重障碍

417（16.77）

22（17，26）

智能手机依赖

45.00

<0.01

未成瘾者

1 744（71.65）

26（21，31）

成瘾者

690（28.35）

24（20，29）

睡眠时间（h/d）

27.63

<0.01

1 064（42.66）

24（20，30）

≥9

1 430（57.34）

26（21，31）

户外活动时间（h/d）

13.79

<0.01

563（22.57）

24（20，29）

≥1

1 931（77.43）

25（21，30）

规律运动习惯

78.94

<0.01

是

1 965（79.04）

26（21，31）

否

521（20.96）

23（19，28）

模型	AIC	BIC	aBIC	Entropy	LMRT	BLRT	类别概率（%）
1	66 359.54	66 475.98	66 412.43	-	-	-	-
2	57 059.53	57 240.00	57 141.51	0.90	<0.01	<0.01	57.66;42.34
3	54 111.21	54 355.72	54 222.27	0.89	<0.01	<0.01	34.56;46.75;18.69
4	52 826.27	53 134.82	52 966.42	0.87	<0.01	<0.01	12.03;40.14;33.52;14.31
5	52 435.42	52 808.00	52 604.66	0.83	<0.01	<0.01	7.38;25.70;29.73;24.62;12.59
6	52 190.48	52 627.11	52 388.81	0.82	0.30	<0.01	6.97;25.42;28.23;7.74;18.44;13.19

模型

AIC

BIC

aBIC

Entropy

LMRT

BLRT

类别概率（%）

66 359.54

66 475.98

66 412.43

57 059.53

57 240.00

57 141.51

0.90

<0.01

57.66;42.34

54 111.21

54 355.72

54 222.27

0.89

<0.01

34.56;46.75;18.69

52 826.27

53 134.82

52 966.42

0.87

<0.01

12.03;40.14;33.52;14.31

52 435.42

52 808.00

52 604.66

0.83

<0.01

7.38;25.70;29.73;24.62;12.59

52 190.48

52 627.11

52 388.81

0.82

0.30

<0.01

6.97;25.42;28.23;7.74;18.44;13.19

变量		标准误	Wald χ²	OR（95%CI）	P
性别
男生				1.00
女生	0.46	0.08	30.83	1.58（1.34~1.86）	<0.001
家庭功能
良好				1.00
中度障碍	1.05	0.09	125.99	2.86（2.38~3.44）	<0.001
严重障碍	1.50	0.12	148.12	4.46（3.51~5.68）	<0.001
智能手机依赖
未成瘾者				1.00
成瘾者	0.31	0.09	11.07	1.37（1.14~1.64）	<0.001
睡眠时间（h/d）
<9				1.00
≥9	-0.26	0.09	8.18	0.78（0.66~0.93）	0.004
户外活动时间（h/d）
<1				1.00
≥1	-0.23	0.10	5.01	0.80（0.65~0.97）	0.025
规律运动习惯
是				1.00
否	0.56	0.11	28.44	1.75（1.43~2.15）	<0.001

变量

标准误

Wald χ²

OR（95%CI）

性别

男生

1.00

女生

0.46

0.08

30.83

1.58（1.34~1.86）

<0.001

家庭功能

良好

1.00

中度障碍

1.05

0.09

125.99

2.86（2.38~3.44）

<0.001

严重障碍

1.50

0.12

148.12

4.46（3.51~5.68）

<0.001

智能手机依赖

未成瘾者

1.00

成瘾者

0.31

0.09

11.07

1.37（1.14~1.64）

<0.001

睡眠时间（h/d）

1.00

≥9

-0.26

0.09

8.18

0.78（0.66~0.93）

0.004

户外活动时间（h/d）

1.00

≥1

-0.23

0.10

5.01

0.80（0.65~0.97）

0.025

规律运动习惯

是

1.00

否

0.56

0.11

28.44

1.75（1.43~2.15）

<0.001