基于李克特量表的艾滋病患者的情绪失调与调节影响因素研究
摘要：本文用反应情绪的常出现的“词”组成句子，进而通过问卷调查，数理统计的方法来筛选出最能反映艾滋病患者的经常性情绪，并根据里克特量表的方式设置为变量，参照Gross 的情绪调节理论给与各反映大多数变量的因子以命名，得出医护人员用艾滋病的相关知识来改变患者对艾滋病的错误认知，是调节艾滋病患者情绪尤为重要的方法
关键词：情绪调节 艾滋病患者 因子分析
1.
研究对象与方法
1.1调查问卷法、数理统计法
本文研究对象为艾滋病患者和病毒携带者，男245，女98.其中189名为本院收治人数，74名门诊人数，80名为网络调查人数，共343人中进行调查，将调查所获取数据以 Excel 数据库模式进行录入和初步统计; 在此基础上使用 SPSS16. 0 统计软件进行问卷分析．
1.2 专家访谈法，资料查阅法
以使研究尽量客观的反应在校学生的态度，调查先期在患者和医生就病人的情绪进行访谈，然后从关键词中组成设置句子调查问卷。
2.基本情况调查
以下表格数据为艾滋病或携带病毒者的人数比例以及感染途径，是随机调查人员情况说明，不作为艾滋病的最新发病趋势参考，根据最新的数据显示，广州静脉吸毒感染占新发病感染者比例已不足5%，母婴传播通过阻断方式，已基本被控制，目前超过95%的新发病例都是经性传播。因为近几年来男男同性性接触所占比例快速上升，超过了异性接触传播，甚至成为了艾滋病毒传播主要方式，所以把性传播选择项分为异性和男男两种传播方
式。
表格 1
性别 * 感染途径 Crosstabulation |
| | | 感染途径 | Total |
| | | 母婴 | 吸毒 | 异性 | 男男 |
性别 | 男 | Count | 3 | 54 | 86 | 102 | 245 |
% within 性别 | 1.2% | 22% | 35.1% | 41.6% | 100.0% |
% of Total | 0.9% | 15.7% | 25.1% | 29.7% | 71.4% |
女 | lCount | 5 | 40 | 53 | | 98 |
% within 性别 | 5.1% | 40.8% | 54.1% | | 100.0% |
% of Total | 大耳朵英语网站1.5% | 11.7% | 15.5% | | 28.7% |
| | | | | | | |
8890
根据感染途径的调查，把设置分为四类，1.母婴传播；2.静脉注射吸毒感染3.异性性传播4.男男性传播。在调查人数中发现，艾滋病疫情呈现四个特点：一是全省整体处于低流行水平，部分地区和人群疫情两极分化，例如吸毒传播主要集中在毒品犯罪区域，男男的发生
人群主要是18岁-25岁的人群当中。二是艾滋病的传播模式主要是以性传播为主，男男同性性传播比例这几年不断上升，一般年轻人群受累风险不断增加。
3.研究与分析
3.1调查数据处理分析
情绪的定义各尽不同，百度百科对于“情绪”的特点归纳有如下特点1.情绪涉及身体的变化,这些变化是情绪的表达形式.2.情绪是行动的准备阶段,这可能跟实际行为相联系.3.情绪涉及有意识的体验.4.情绪包含了认知的成分,涉及对外界事物的评价；而情绪调节是指个体对情绪发生、体验与表达施加影响的过程。本文主要是参照Gross 的情绪调节理论，即情绪调节是在情绪发生过程中展开的，在情绪发生的不同阶段，产生不同的调节策略（John & Gross, 2007）。Gross 提出以下五种情绪调节策略：情景选择，情景修正，注意分配，认知重评和表达抑制。
把数据根据语言特点来进行分类，设置10个变量，并按三级里克特量表进行处理，凡是第一重要的为10分，第二重要的为7分，第三重要的为4分，其余的都按0分计算，又根据Bar
tlett球形检验统计量所对应的显著性概率P=0.000 0.05，因此拒绝相关系数矩阵是一个单位阵的原假设，可认为样品适合做因子分析。
Total Variance Explained |
Component | Initial Eigenvalues | Extraction Sums of Squared Loadings | Rotation Sums of Squared Loadings |
Total | % of Variance | Cumulative % | Total | % of Variance | Cumulative % | Total | % of Variance | 内作Cumulative % |
1 | 1.452 | 24.203 | 24.203 | 1.452 | 24.203 | 24.203 | 1.356 | 22.607 | 22.607 |
2 | 1.314 | 21.896 | 46.100 | 1.314 | 21.896 | 46.100 | 1.255 | 20.924 | 43.531 |
3 | 1.175 | 19.585 | 65.685 | 英译中翻译器1.175 | 19.585 | 65.685 | 1.224 | 20.401 | 63.933 |
4 | 1.012 | 16.873 | 82.558 | 1.012 | 16.873 | 82.558 | 1.118 | 18.625 | 82.558 |
5 | .887 | 14.780 | 97.338 | line | | | | monty python | |
6 | .160 | 2.662 | 100.000 | | | | | | |
Extraction Method: Principal Component Analysis. |
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表格 2 因子提取和因子旋转结果
从旋转的表格中可以看出，结果把10个变量分析得出了6个主成分的因子序列号，并且最终提炼的4个公共因子累积方差贡献率达到了82.558%，这个表明所提取的4个公共因子可以解释原始变量总方差的82.558%，丢失的信息为17%左右，仅仅是丢失了可接受的少部分信息。因此，公共因子的提炼对于问题的研究有可靠的参考作用。
表格3.旋转后的因子载荷矩阵
Rotated Component Matrixa |
| Component |
| 1 | 2 | 3 | 4 |
X0 | .140 | -.934 | .023 | -.076 |
X1 | .193 | .005 | -.907哈韩 | -.179 |
X2 | .639 | .527 | .175 | ldd-.044 |
X3 | .283 | .060 | .581 | -.423 |
X5 | -.897 | .311 | .172 | -.078 |
X9 | .079 | wle .071 | .058 | .945 |
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把因子载荷矩阵经旋转后，各指标的因子载荷向更大或者更小的两极方向变化，从中我们就可以判断出哪个变量在哪个因子上载荷的绝对值越大，就把其归类为哪个因子。例如X59四个因子载荷的绝对值分别为0.079、0.071、0.058、0.945，第四个最大，因此将该变量归为第4因子。
根据旋转后的因子载荷矩阵，将各变量归入相应的因子，根据Gross 提出以下五种情绪调节策略：情景选择，情景修正，注意分配，认知重评和表达抑制的相关概念给这四个因子分别命名。
表格 4因子变量的命名解释
因子 | 高载荷指标 | 载荷(绝对值) | 命名 |
1 | X2对治疗不抱希望，愧对家人 X5对生活消极，但仍继续学习和工作 | 0.639 0.897 | 注意分配 |
2 | X0不愿公开身份，爱人及己 | 0.934 | 情景选择 |
3 | X1身体稍有不适，便紧张敏感多疑 X3情绪持久低落压抑、自卑、后悔 | 0.907 0.581 | 情景修正 |
4 | X9尝试建立新的认识和人际关系，主动关注寻找相关医疗信息 | 0.945 | 认知改变和反应调整 |
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3.2解读及建议
3.2.1注意分配
指为了影响个体的情绪，个体在特定的情境中对自己的注意进行分配的方法。大多数艾滋病人对自身的病情诚惶诚恐，心中都知道不可能完全治愈，时不时从媒体或者往日的认知中感受到很大的压力，觉得愧对家人，对生活消极，甚至有了结余生的冲动，医护人员不像社工，有更多的时间和实践经验来和患者做充分交流，所以在有限的接触时间中，医护人员以平常人的心态接待患者，并时不时以积极的事例来鼓励和暗示，以个人的经验分享给患者，把患者的注意力更多的引导到平常的生活形态中，多交朋友，多点兴趣爱好，提升患者的自信心和期待感。
