摘要　成對(duì)關(guān)系是人際關(guān)系和人際互動(dòng)的最基本的單元，對(duì)成對(duì)關(guān)系的測(cè)量得到的成對(duì)數(shù)據(jù)具有人際關(guān)系的互依性特點(diǎn)，這種互依性往往體現(xiàn)在對(duì)象效應(yīng)上�？紤]到數(shù)據(jù)的互依性以及同時(shí)估計(jì)行動(dòng)者效應(yīng)和對(duì)象效應(yīng)的行動(dòng)者，對(duì)象互依性模型(APIM)是一種相對(duì)簡(jiǎn)單但很有吸引力的指導(dǎo)分析的模型。成對(duì)數(shù)據(jù)中根據(jù)數(shù)據(jù)的變異源分為三種變量；根據(jù)是否存在可區(qū)分開(kāi)成對(duì)關(guān)系中的雙方的變量而分為可區(qū)分和不可區(qū)分的數(shù)據(jù)；成對(duì)數(shù)據(jù)的分析往往開(kāi)始于互依性程度的檢驗(yàn)：在獨(dú)立性不能得到滿足的情況下，考慮是否可區(qū)分，則可以采用聯(lián)合回歸、多水平模型，結(jié)構(gòu)方程建模的方法，對(duì)APIM中的各個(gè)效應(yīng)進(jìn)行估計(jì)。其中，尤為詳細(xì)地介紹了使用LISREL軟件進(jìn)行結(jié)構(gòu)方程建模分析的方法。
　　關(guān)鍵詞　成對(duì)數(shù)據(jù)；APIM；非獨(dú)立性／相依性；可區(qū)分：不可區(qū)分
　　分類(lèi)號(hào)　B841.2
　　
　　1　人際關(guān)系研究
　　
　　對(duì)心理學(xué)的一個(gè)經(jīng)典界定是“行為的科學(xué)”，而人類(lèi)行為常常是在有他人在場(chǎng)的場(chǎng)合發(fā)生，因而社會(huì)互動(dòng)的設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)分析就成為心理學(xué)的一個(gè)根本議題(Kenny，1996a)。人際關(guān)系是人作為社會(huì)存在的一個(gè)重要體現(xiàn)，人際關(guān)系的相關(guān)研究也正是人格和社會(huì)心理學(xué)的重要主題之一，其代表性學(xué)術(shù)期刊《人格與社會(huì)心理學(xué)雜志》中有一個(gè)版塊直接涉及這一話題，即人際關(guān)系和群體過(guò)程版塊。依照社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析中的術(shù)語(yǔ)。人際關(guān)系中的個(gè)體稱(chēng)為行動(dòng)者(actor)或節(jié)點(diǎn)(node)，個(gè)體之間存在關(guān)系紐帶或聯(lián)結(jié)(Wasserman，1994)。因而，人際關(guān)系的研究則是包括對(duì)節(jié)點(diǎn)以及節(jié)點(diǎn)間的聯(lián)結(jié)進(jìn)行的研究。
　　人際關(guān)系的研究需要把握以下人際關(guān)系的特點(diǎn)：第一，成對(duì)性、群體性。成對(duì)關(guān)系是人際關(guān)系和人際互動(dòng)的最基本的單元，這樣的單元往往可以找到一個(gè)大的群體背景。在群體中，存在多個(gè)成對(duì)的單元，共同構(gòu)成一個(gè)網(wǎng)絡(luò)。在這個(gè)網(wǎng)絡(luò)中，除了“一對(duì)一的成對(duì)性，還存在一對(duì)多”和“多對(duì)一的變異(Kenny，1994)。成對(duì)關(guān)系是最簡(jiǎn)單的群體關(guān)系。第二，互依性，交互性。所謂互依性是指關(guān)系中一方的結(jié)果會(huì)對(duì)另一方的結(jié)果產(chǎn)生影響，如果不存在互依性，那么也就不成其為“關(guān)系”了(Kenny，Kashy，&Cook，2006)。這種交互性，體現(xiàn)在認(rèn)知、情感和行為各個(gè)層面，比如你在評(píng)判關(guān)系對(duì)象時(shí)，他，她會(huì)同樣評(píng)判你，并會(huì)給予反饋(Fiske&Taylar，2007)。第三，動(dòng)態(tài)性，過(guò)程性。時(shí)間維度上，人際關(guān)系是一個(gè)持續(xù)的過(guò)程，有著不同的發(fā)展階段，從關(guān)系的建立、維持、損傷、修復(fù)以至于破裂；關(guān)系中的雙方本身也會(huì)隨之變化。在空間維度上，不同場(chǎng)合下的關(guān)系將會(huì)有不同的表現(xiàn)。第四，雙向性，非對(duì)稱(chēng)性。雖然關(guān)系雙方存在互依性，但是這種雙向的影響并非總是對(duì)稱(chēng)的，比如“單戀”等現(xiàn)象的存在。關(guān)系中非對(duì)稱(chēng)性的存在給關(guān)系帶來(lái)復(fù)雜因素，也更加吸引研究者的關(guān)注。
　　在諸多人際關(guān)系的研究中，包括對(duì)成對(duì)關(guān)系的研究，收集到的數(shù)據(jù)往往是成對(duì)的數(shù)據(jù)，因而這樣的數(shù)據(jù)也就具有了人際關(guān)系所帶有的特征，這里著重介紹靜態(tài)取向下的互依性(Kenny，1996a.)，且主要是體現(xiàn)在對(duì)象效應(yīng)上的互依性。
　　
　　2　成對(duì)數(shù)據(jù)
　　
　　2.1來(lái)自的關(guān)系類(lèi)型
　　根據(jù)關(guān)系屬性：因?yàn)榛橐鲅�緣形成的關(guān)系，因?yàn)楣ぷ魃闲纬傻年P(guān)系，一般的社會(huì)交往形成的關(guān)系。比如：家庭關(guān)系中：夫妻，親子，兄弟姐妹：學(xué)校中：師生關(guān)系，同伴關(guān)系；工作場(chǎng)合：同事關(guān)系，上下級(jí)關(guān)系；其他場(chǎng)合：朋友關(guān)系，戀人關(guān)系。傳統(tǒng)的“五倫”即是界定五種常見(jiàn)的人際關(guān)系，包括：夫妻關(guān)系，親子關(guān)系，兄弟關(guān)系，上下級(jí)關(guān)系，朋友關(guān)系。
　　在上面提到的關(guān)系類(lèi)型中，根據(jù)是否有明顯的變量將成對(duì)雙方區(qū)分開(kāi)，而將在這樣的關(guān)系上收集的數(shù)據(jù)分為可區(qū)分的成對(duì)數(shù)據(jù)和不可區(qū)分的成對(duì)數(shù)據(jù)(Griffin&Gonzalez，1995)。比如傳統(tǒng)的異性夫妻或戀人關(guān)系中，可以根據(jù)性別將雙方區(qū)分為丈夫和妻子：而如果是同性婚姻或戀愛(ài)中，性別因素就不能用來(lái)區(qū)分雙方；親子雙方、師生雙方、上下級(jí)雙方則可以根據(jù)角色進(jìn)行區(qū)分：兄弟姐妹間可以根據(jù)性別或年齡長(zhǎng)幼加以區(qū)分；異性同伴、朋友關(guān)系可以根據(jù)性別加以區(qū)分，而同性別朋友關(guān)系則不能。從可區(qū)分的成對(duì)關(guān)系中收集到的成對(duì)數(shù)據(jù)則可被系統(tǒng)有序地安排在數(shù)據(jù)管理軟件中，而不可區(qū)分的成對(duì)數(shù)據(jù)中雙方的順序的安排則只能是人為的(Kenny et al.，2006)。區(qū)分變量應(yīng)該具有理論和實(shí)證的意義，是否可區(qū)分本身也可以進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)(Gonzalez&Griffin，1999)。
　　
　　2.2變量的類(lèi)型
　　根據(jù)變量在成對(duì)間和成對(duì)內(nèi)的變異情況，可以分為三種變量(Kashy&Kenny，2000)：成對(duì)間變量，變異只存在于不同的對(duì)之間，相同對(duì)內(nèi)的雙方的取值相同。比如以成對(duì)雙方為單位的實(shí)驗(yàn)中，分配到實(shí)驗(yàn)組和控制組的對(duì)之間存在差別，而每一對(duì)中的雙方都接受或都不接受實(shí)驗(yàn)操縱；其他的比如以異性夫妻為研究對(duì)象的研究中，婚齡就是一個(gè)成對(duì)間變量。成對(duì)內(nèi)變量，變異只存在于成對(duì)內(nèi)雙方之間，其均值在不同對(duì)之間是恒定的。比如異性婚姻中，性別就是一個(gè)成對(duì)內(nèi)變量：在實(shí)驗(yàn)室中雙方發(fā)言的時(shí)間比例也是；上面提到的區(qū)分變量就是成對(duì)內(nèi)變量�；旌献兞�，變異存在成對(duì)間以及成對(duì)內(nèi)兩個(gè)水平上。比如年齡、個(gè)性特征等變量在成對(duì)研究中往往是混合變量。相同變量在不同的研究設(shè)計(jì)中可能歸為不同類(lèi)型的變量(Kenny et al.，2006)。
　　
　　2.3非獨(dú)立性／互依性的來(lái)源
　　成對(duì)數(shù)據(jù)的非獨(dú)立性或互依性抓住了人際關(guān)系的重要特征，不過(guò)相應(yīng)的分析則需要將這種特征考慮在內(nèi)。為了選擇更適當(dāng)?shù)姆治瞿Ｐ�，先要確定非獨(dú)立性的來(lái)源。造成觀測(cè)的非獨(dú)立性的因素包括群組，時(shí)間和空間等因素(Kenny & Judd，1986)。在對(duì)成對(duì)對(duì)象的研究背景中，Kenny(1996b)提及四類(lèi)來(lái)源：
　　第一，成對(duì)雙方具有某些相似特征，如社會(huì)經(jīng)濟(jì)地位、教育、地域等身份背景的相似�；閼兕I(lǐng)域內(nèi)相似特征的人結(jié)合的現(xiàn)象被行為遺傳學(xué)者稱(chēng)為選擇性交配(assortative mating)(e.g.，Luo&Klohnen，2005；Kenny，1996b；Watson et al.，2005)。這些相似造成的非獨(dú)立性被稱(chēng)為組分效應(yīng)(compositional effects)(Kenny，1996b)。第二，對(duì)象效應(yīng)。所謂對(duì)象效應(yīng)是指一個(gè)人的特點(diǎn)或行為會(huì)影響其對(duì)象。對(duì)象效應(yīng)被認(rèn)為是人際關(guān)系的操作性特征(Kenny et al.，2006)。第三，相互影響(mutual influence)。相對(duì)于對(duì)象效應(yīng)是偏向于兩個(gè)變量之間在成對(duì)間的影響，相互影響則是一個(gè)變量在成對(duì)雙方間的影響，接近于人際關(guān)系中的“互惠性”(reciprocity)。第四，共同命運(yùn)(common fate)。即成對(duì)雙方在某個(gè)變量上的位置由一個(gè)共 同的在成對(duì)水平上的原因變量所影響。這四個(gè)來(lái)源導(dǎo)致研究者所感興趣的變量的非獨(dú)立性。
　　
　　2.4非獨(dú)立性，互依性的檢驗(yàn)
　　在可區(qū)分的情況下，采用一般的皮爾遜積差相關(guān)作為互依性的測(cè)度，即在區(qū)分變量一個(gè)水平上的成員在需要檢驗(yàn)的變量上的得分與另一個(gè)水平上的成員的得分之間的相關(guān)。負(fù)向的相關(guān)也是有可能且有意義的。顯著性檢驗(yàn)也就是標(biāo)準(zhǔn)的相關(guān)系數(shù)顯著性檢驗(yàn)方法。顯著性檢驗(yàn)是與0的差異比較，而Cohen對(duì)于相關(guān)程度的大小的經(jīng)驗(yàn)劃定可以作為非獨(dú)立性程度的參考。如果有多個(gè)區(qū)分的變量，那么可以考慮偏相關(guān)：而多個(gè)變量間的非獨(dú)立性檢驗(yàn)則可用典型相關(guān)法(Kenny et al..2006)。在不可區(qū)分的情況下，因數(shù)據(jù)排列的人為性，標(biāo)準(zhǔn)的相關(guān)系數(shù)將不再適合作為非獨(dú)立性的度量指標(biāo)，此時(shí)可以采用組內(nèi)相關(guān)系數(shù)(intraclass correlation，ICC)，其中一種計(jì)算方法為：ICC=(MSB-MSw)／(MSB+MSw)，即成對(duì)間與成對(duì)內(nèi)方差之差在兩者之和中所占的比例(Kenny et al.，2006)。ICC的計(jì)算及檢驗(yàn)，可以使用常用統(tǒng)計(jì)分析軟件如SPSS進(jìn)行分析(Alferes & Kenny，2009)。
　　
　　2.5　Griffin & Gonzalez(1995)的可互換數(shù)據(jù)的相關(guān)計(jì)算方法
　　該方法是計(jì)算ICC的另一種方法，并能分解出兩種水平的相關(guān)，包括以下步驟：首先，總體相關(guān)的計(jì)算和一般的相關(guān)計(jì)算方法相同，如有n對(duì)成對(duì)數(shù)據(jù)，那么相關(guān)計(jì)算則涉及2n個(gè)數(shù)據(jù)，案例。第二，檢驗(yàn)互依性程度。方法之一是計(jì)算成對(duì)組內(nèi)相關(guān)(pairwise intraclass correlation)，該指標(biāo)的計(jì)算是通過(guò)互換成對(duì)數(shù)據(jù)在兩列的位置，從而得到2n個(gè)數(shù)據(jù)，然后再計(jì)算相關(guān)；如果是兩個(gè)變量間的相關(guān)則是跨變量的組內(nèi)相關(guān)(cross intraclass correlation)。第三，顯著性檢驗(yàn)，根據(jù)互依性程度對(duì)樣本量進(jìn)行校正，繼而應(yīng)用z檢驗(yàn)進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)。第四，分離個(gè)體和成對(duì)水平效應(yīng)。Griffin和Gonzalez將Kenny和LaVoie(1985)的群體相關(guān)模型用于可互換成對(duì)數(shù)據(jù)，構(gòu)建一個(gè)潛變量模型來(lái)對(duì)個(gè)體水平和成對(duì)水平效應(yīng)進(jìn)行分解。第五，對(duì)個(gè)體水平和成對(duì)水平相關(guān)的顯著性進(jìn)行檢驗(yàn)。另外，他們還提到在成對(duì)均值水平上的相關(guān)可視作兩個(gè)水平不同權(quán)重的組合，而并非成對(duì)水平上相關(guān)的估計(jì)。
　　
　　2.6互依性對(duì)于顯著性檢驗(yàn)的影響
　　因?yàn)閭鹘y(tǒng)的顯著性檢驗(yàn)對(duì)于數(shù)據(jù)獨(dú)立性的要求，一旦這個(gè)假設(shè)嚴(yán)重的違背，那么對(duì)于誤差的估計(jì)將不再準(zhǔn)確，繼而影響顯著性的檢驗(yàn)。比如方差分析中方差估計(jì)將會(huì)受到影響(Kenny& Judd，1986)。當(dāng)非獨(dú)立性存在而依然在個(gè)體水平上進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析時(shí)，統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)的一類(lèi)錯(cuò)誤或二類(lèi)錯(cuò)誤會(huì)因?yàn)橐蜃兞康念?lèi)型以及非獨(dú)性立性的正負(fù)性而增加(Kashy&Kenny，2000；Kenny et al.，2006)。這就意味著非獨(dú)立性分析發(fā)現(xiàn)存在相依性之后，成對(duì)數(shù)據(jù)的分析需要不同于通常所用的方法，而是應(yīng)該將這種相依性考慮在內(nèi)以“另辟蹊徑”(Kenny，1996b)。不然將會(huì)有偏差的估計(jì)結(jié)果，也錯(cuò)失了揭露相依性背后的規(guī)律，與忽略了多水平數(shù)據(jù)的階層性特點(diǎn)導(dǎo)致的后果相似(Muthen，1997)。
　　
　　3　行動(dòng)者，對(duì)象互依性模型(APIM)
　　
　　成對(duì)關(guān)系中互依性的存在，以及人們對(duì)于互依性本身的關(guān)注，主要體現(xiàn)為對(duì)象效應(yīng)的存在和對(duì)該效應(yīng)的關(guān)注上。而行動(dòng)者一對(duì)象互依性模型(APIM)則同時(shí)考慮到成對(duì)關(guān)系中存在行動(dòng)者效應(yīng)和對(duì)象效應(yīng)，可謂是因?qū)ο笮��?yīng)而出現(xiàn)的模型(Kashy&Kenny，2000；Kenny，1996b；Kenny&Cook，1999)。該模型的基本框架呈現(xiàn)在圖1所示的概念路徑圖中。
　　
　　3.1主效應(yīng)
　　行動(dòng)者效應(yīng)：一個(gè)人在預(yù)測(cè)變量上的得分對(duì)該人在結(jié)果變量上的得分的效應(yīng)，圖1中的a是表示行動(dòng)者效應(yīng)，這個(gè)效應(yīng)接近于心理研究中常檢驗(yàn)的效應(yīng)，即個(gè)體內(nèi)效應(yīng)(Kenny et al.，2006)；回答的是諸如具有什么樣特點(diǎn)的個(gè)體會(huì)有什么樣的結(jié)果一類(lèi)的問(wèn)題(Kenny&Cook，1999)。對(duì)象效應(yīng)：一個(gè)人在預(yù)測(cè)變量上的得分對(duì)其對(duì)象在結(jié)果變量上的得分的效應(yīng)，圖1中的p是表示對(duì)象效應(yīng)，相對(duì)于個(gè)體內(nèi)效應(yīng)，這個(gè)效應(yīng)類(lèi)似個(gè)體間的效應(yīng)(Kenny et al.，2006)；回答的是諸如具有什么樣特點(diǎn)的個(gè)體會(huì)誘發(fā)其關(guān)系對(duì)象什么樣的反應(yīng)一類(lèi)的問(wèn)題(Kenny&Cook，1999)。
　　
　　
　　3.2交互效應(yīng)
　　圖1不能直接體現(xiàn)出交互效應(yīng)來(lái)。在APIM模型中，可以有幾種不同的交互效應(yīng)探索形式：乘積項(xiàng)的形式，就是最常見(jiàn)的在方差分析中的交互作用項(xiàng)，以及回歸分析中用乘積項(xiàng)探索交互作用的方式；相似性等指標(biāo)的形式，通過(guò)差值或相關(guān)等指標(biāo)計(jì)算出成對(duì)雙方的相似性等指標(biāo)，繼而用該指標(biāo)作為預(yù)測(cè)因子；其他的形式，比如抽取雙方中的高分形成一個(gè)新的變量作為預(yù)測(cè)因子(Kenny&Cook，1999；Kenny et al.，2006)。Kenny等人(2006)建議對(duì)于交互效應(yīng)的探索需要控制主效應(yīng)，盡管有人對(duì)此持有相對(duì)的觀點(diǎn)，比如Brauer和Judd(2000)。
　　以上三種交互作用形式均能在行動(dòng)者，對(duì)象間的交互作用中應(yīng)用，也可視為相同變量在成對(duì)雙方間的交互效應(yīng)。而關(guān)注在什么情況下才存在對(duì)象效應(yīng)，則是兩個(gè)變量之間的交互作用，比如Kenny舉例說(shuō)在雙方親密程度達(dá)到一定程度后，關(guān)系中一方的幸福感才會(huì)影響對(duì)方的健康(Kenny et al.，2006)，即是親密程度與幸福感對(duì)健康的交互影響。
　　
　　4　APIM的分析方法之結(jié)構(gòu)方程建模(SEM)
　　
　　有幾種方法可以將相依性考慮在內(nèi)，并同時(shí)對(duì)行動(dòng)者效應(yīng)、對(duì)象效應(yīng)以及其他效應(yīng)加以估計(jì)：聯(lián)合回歸法(pooled regression)，多水平建模(multilevel modeling)，結(jié)構(gòu)方程建模(structural equation modeling)。每種方法均能借助不同的統(tǒng)計(jì)軟件加以實(shí)現(xiàn)。在Kenny等人的書(shū)中(Dyadic data analysis，2006)和其他發(fā)表的期刊文章和著作章節(jié)中(e.g.，Kashy&Kenny，2000；Campbell & Kashy，2002)對(duì)于前兩種方法給出比較詳細(xì)的示例，包括程序的語(yǔ)法。盡管Kenny提到聯(lián)合回歸方法相對(duì)于后兩種方法顯得“過(guò)時(shí)”了，但是如果對(duì)于HLM和SEM相關(guān)統(tǒng)計(jì)軟件不是很熟悉。而對(duì)SPSS熟悉的人來(lái)說(shuō)，聯(lián)合回歸方法也是一種選擇。下面則著重介紹用LISREL系列軟件進(jìn)行結(jié)構(gòu)方程建模，包括沒(méi)有潛變量的成對(duì)路徑分析， 和有潛變量的成對(duì)的驗(yàn)證性因素分析(Kenny et al.，2006；Olsen&Kenny，2006)。
　　
　　4.1沒(méi)有潛變量的可區(qū)分的數(shù)據(jù)APIM的路徑分析
　　在一個(gè)人為的成對(duì)好朋友來(lái)自工作場(chǎng)合的壓力源對(duì)離職意向的影響的數(shù)據(jù)上進(jìn)行演示。設(shè)定為異性朋友，雙方是可區(qū)分的，數(shù)據(jù)共有176對(duì)。數(shù)據(jù)的格式如表1所示。
　　
　　使用原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，將SPSS文件轉(zhuǎn)化為Prelis數(shù)據(jù)文件后，存為“Dis-APIM.psf”文件，沒(méi)有潛變量的路徑分析的語(yǔ)法相對(duì)簡(jiǎn)單，估計(jì)的結(jié)果呈現(xiàn)在圖2中。接下來(lái)檢驗(yàn)行動(dòng)者效應(yīng)、對(duì)象效應(yīng)是否存在性別差異，在上面的語(yǔ)法中增加相應(yīng)的限定。各個(gè)限定及其結(jié)果總結(jié)在表2中。
　　
　　4.2潛變量的可區(qū)分的數(shù)據(jù)APIM的路徑分析
　　路徑分析中，對(duì)于樣本量的要求不如有潛變量的高(Kenny et al.，2006)。上述例子中，假設(shè)每個(gè)變量均由3個(gè)指標(biāo)測(cè)量，即共有12個(gè)指標(biāo)。此時(shí)語(yǔ)法則增加了相應(yīng)的測(cè)量模型部分。同樣可以對(duì)路徑系數(shù)做限定，結(jié)果呈現(xiàn)在表3中。
　　
　　4.3使用SEM的特點(diǎn)
　　對(duì)于可區(qū)分的成對(duì)數(shù)據(jù)使用SEM方法最為簡(jiǎn)便(Kenny et al.，2006)。SEM方法相對(duì)于其他的方法：能夠?qū)φ�體模型的擬合加以評(píng)估；能夠處理有測(cè)量誤差的情況，即可以進(jìn)行潛在變量分析；能夠比較便利的對(duì)模型進(jìn)行限定和比較；路徑分析情況下對(duì)于樣本量的要求沒(méi)有在有潛變量的情況下高：可以在路徑模型中同時(shí)處理多個(gè)原因和結(jié)果變量。APIM的SEM分析和其他情況下使用SEM一樣需要滿足一些條件，比如數(shù)據(jù)的分布形態(tài)、變量間的線性關(guān)系以及模型的正確設(shè)定等。對(duì)于不可區(qū)分的成對(duì)數(shù)據(jù)，使用SEM方法也能對(duì)APIM進(jìn)行估計(jì)(Olsen & Kenny，2006；Woody&Sadler，2005)，相對(duì)于可區(qū)分的情況顯得笨拙和麻煩，使用多水平建模法或聯(lián)合回歸法會(huì)更加便利(Kenny et al.，2006)，但SEM方法潛力更大。
　　
　　
　　5　應(yīng)用和評(píng)價(jià)
　　
　　5.1　APIM在社會(huì)科學(xué)中的應(yīng)用
　　APIM在社會(huì)科學(xué)中的諸多研究領(lǐng)域中有所應(yīng)用。在社會(huì)認(rèn)知領(lǐng)域，可以用APIM分析人際知覺(jué)(e.g，Kenny & Acitelli，2001)中準(zhǔn)確性和偏差等議題；在情緒情感層面，分析成對(duì)關(guān)系中的情感交換(Feng，Shaw，Skuban，&Lane，2007)，情緒調(diào)節(jié)(Bulter，Lee，&Gross，2007)等情感互動(dòng)議題；在行為互動(dòng)層面，有探討兄弟姐妹間的獨(dú)斷與合作(Kenny&Cook，1999)，戀人間的協(xié)作(Roisman et al.，2007)，言語(yǔ)溝通(Kenny&Cook，1999)，人際影響(Ofifia，Wood，&Simpson，2002)等議題。從研究中涉及的具體主題和變量來(lái)看，包括諸如依戀(simpson，Winterheld，Rholes，&Ofifia，2007；Tran&Simpson，2009)、社會(huì)支持(crocker&Canevello，2008)、關(guān)系滿意度(campbell，Simpson，Boldry，&Kashy，2005)、關(guān)系質(zhì)量(Cillessen，Jiang，West，&Laszkowski，2005)、咨患同盟關(guān)系(Kivlighan，2007)等各種人際相關(guān)變量，以及各種人格變量(e.g.，Cuperman&Ickes，2009)。
　　上述APIM的使用大多可歸為橫斷研究，即預(yù)測(cè)變量和結(jié)果變量幾乎是同時(shí)測(cè)量的，或者是在兩個(gè)相隔很短的時(shí)間點(diǎn)或在兩個(gè)場(chǎng)合內(nèi)測(cè)量得到的，預(yù)測(cè)變量和結(jié)果變量一般是兩種不同的變量。除此之外，該模型也可用于縱向發(fā)展性的研究中(cook&KennN 2005；Little&Card，2005)，比如在時(shí)間軸上，對(duì)成對(duì)關(guān)系的兩次重復(fù)測(cè)量之間的建構(gòu)預(yù)測(cè)模型的APIM(Laursen，Popp，Burk，Kerr，&Stattin，2008)�？v向發(fā)展研究中，則是在成對(duì)關(guān)系基礎(chǔ)上進(jìn)行時(shí)間預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)變量和結(jié)果變量一般是相同變量。
　　APIM在研究設(shè)計(jì)和分析中應(yīng)用的發(fā)展趨勢(shì)不僅體現(xiàn)在研究?jī)?nèi)容多樣性上，也體現(xiàn)在數(shù)量的遞增上。以APIM為關(guān)鍵詞在Psyclnfo中檢索，截至2009年10月，共檢索到68個(gè)結(jié)果，這個(gè)檢索中最早出現(xiàn)APIM縮寫(xiě)的是1998年Cook的一篇介紹不同的互依性模型的文章，2001年及以前共有2篇，04年及以前有8篇，07年及以前共35篇。這個(gè)數(shù)字趨勢(shì)能夠顯示出越來(lái)越多的研究者使用到成對(duì)設(shè)計(jì)并在APIM框架下進(jìn)行分析。
　　
　　5.2　APIM的評(píng)價(jià)和發(fā)展
　　APIM的概念框架和交叉滯后模型(e.g.，Burkholder&Harlow，2003)相比，兩者存在若干區(qū)別和相似：前者發(fā)展于成對(duì)設(shè)計(jì)，而后者來(lái)源于發(fā)展縱向研究；前者預(yù)測(cè)變量是相同的，而后者有重復(fù)測(cè)量的變量；兩種模型均是為了探索因果關(guān)系的模型，前者是在成對(duì)背景中探索因果關(guān)系，后者是探索時(shí)間預(yù)測(cè)關(guān)系；分析方法上則可以相互借鑒和參考。而成對(duì)關(guān)系上進(jìn)行的縱向追蹤研究設(shè)計(jì)，則可視為APIM和交叉滯后的結(jié)合。
　　成對(duì)設(shè)計(jì)以及APIM分析可歸為多水平的設(shè)計(jì)和分析，在人際關(guān)系領(lǐng)域大有用武之地，相比于從個(gè)體的角度來(lái)探索人際關(guān)系，APIM模型則是考慮到成對(duì)數(shù)據(jù)的互依性特征，而估計(jì)行動(dòng)者效應(yīng)、對(duì)象效應(yīng)等在內(nèi)的成對(duì)關(guān)系中的效應(yīng)，能得到更加豐富的信息。不過(guò)，APIM并非一個(gè)競(jìng)爭(zhēng)模型，而是一個(gè)能夠與其他模型互補(bǔ)的模型(Cook&Kenny，2005)。它更多的是用來(lái)檢驗(yàn)理論，而不是用于生成理論。選擇APIM，包括其中對(duì)于不同的交互效應(yīng)的操作，應(yīng)該從既有的理論出發(fā)，而不是通過(guò)事后的統(tǒng)計(jì)分析來(lái)選擇(Kenny etal.，2006)。
　　對(duì)于APIM具體的統(tǒng)計(jì)分析，除了上面介紹的SEM分析方法，還有另外一些方法，因而有學(xué)者建議從方法學(xué)層面對(duì)不同的方法進(jìn)行比較，考察不同的樣本量、互依性程度、數(shù)據(jù)分布狀況等因素對(duì)于不同估計(jì)方法的影響；發(fā)展出可兼容區(qū)分與否的數(shù)據(jù)的方法(Little&Card，2005)。
　　
　　5.3成對(duì)設(shè)計(jì)和分析以及APIM對(duì)本土人際關(guān)系相關(guān)研究的啟發(fā)
　　在中國(guó)知網(wǎng)上進(jìn)行檢索，有一篇文章進(jìn)行成對(duì)設(shè)計(jì)并在APIM框架下進(jìn)行分析，采用SEM進(jìn)行有潛變量的分析，探索夫妻雙方的溝通對(duì)婚姻質(zhì)量的影響(張錦濤，方曉義，戴麗瓊，2009)。確實(shí)，探索婚姻關(guān)系中雙方的相互影響是APIM的一個(gè)重要的應(yīng)用。中國(guó)傳統(tǒng)的價(jià)值取向包括“禮”，而“禮”包括對(duì)人倫關(guān)系的界定，和西方個(gè)體主義中平等和獨(dú)立的觀念相對(duì)，我們更加偏向于差序和相依。當(dāng)然隨著文化交流和融合，這種差異會(huì)慢慢轉(zhuǎn)變(黃飛，李育輝，張建新，朱浩亮，2010)。這就提示一些值得研究的主題：各類(lèi)人倫關(guān)系中的相互影響規(guī)律的探索；規(guī)律的跨文化的差異：規(guī)律的時(shí)間發(fā)展特征。
　　傳統(tǒng)的“五倫”對(duì)雙方行為的要求的目的包括維持雙方和諧的關(guān)系�！熬�惠臣忠、父慈子孝、兄友弟恭、夫義婦順、朋友有信”中每個(gè)關(guān)系中涉及兩方行為，則可以從兩個(gè)角度設(shè)計(jì)。比如君臣關(guān)系演變?yōu)楝F(xiàn)在的上下級(jí)關(guān)系，探討“惠”這一預(yù)測(cè)變量和“關(guān)系質(zhì)量”的關(guān)系，同時(shí)測(cè)量上級(jí)給與下級(jí)的“惠”，下級(jí)感受到來(lái)自上級(jí)的“惠”，并從雙方角度測(cè)量雙方感知的關(guān)系質(zhì)量。大量的研究表明中國(guó)是屬于集體主義價(jià)值取向的國(guó)家，而美國(guó)等是個(gè)體主義價(jià)值取向的代表性國(guó)家(Oyserman，Coon，&Kemmelmeicr，2002)；在個(gè)體水平上則有獨(dú)立性自我和互依性自我的區(qū)分，而互依性自我能在人際關(guān)系中體現(xiàn)(e.g.Cross，Bacon，&Morris，2000)。文化差異的研究有從群體水平上進(jìn)行，比如價(jià)值取向研究，有從個(gè)體水平上進(jìn)行，比如人格的差異，當(dāng)然也就可以從關(guān)系水平上進(jìn)行，探索不同文化背景下的人際互動(dòng)和影響的差異，此時(shí)APIM框架就能派上用場(chǎng)。比如有研究得出夫妻中人格特質(zhì)中的神經(jīng)質(zhì)對(duì)壓力影響的性別不對(duì)稱(chēng)性(Kenny et al.，2006)，，那么這種現(xiàn)象是否具有跨文化的一致性?此時(shí)，文化則是一個(gè)成對(duì)間的變量，如果該變量與其它變量或其他效應(yīng)存在交互作用，那么就表明人際間的影響存在文化差異。社會(huì)的變革發(fā)展，文化的交流與融合，對(duì)于社會(huì)各個(gè)層面均會(huì)產(chǎn)生影響。比如“女權(quán)運(yùn)動(dòng)”對(duì)于夫妻關(guān)系的影響；再比如中國(guó)國(guó)家養(yǎng)老保險(xiǎn)體系的建立和完善，將可能對(duì)中國(guó)傳統(tǒng)的“養(yǎng)兒防老”的思想產(chǎn)生沖擊，此時(shí)家庭關(guān)系，尤其是其中的父子關(guān)系將可能會(huì)發(fā)生變化。因而關(guān)注在這種制度變革中的人際間相互影響的變化，有利于全面的評(píng)估制度改革的效果，反過(guò)來(lái)輔助政策的制定、實(shí)施和完善。

相關(guān)熱詞搜索：對(duì)數(shù) 模型 據(jù)分析 成對(duì)數(shù)據(jù)分析之行動(dòng)者-對(duì)象瓦依性模型(APIM) 對(duì)象瓦依性模型 對(duì)象互依性模型