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在积极心理学中,个人的童年对其一生影响如何? 第1页

  

user avatar   lixiaoxu 网友的相关建议: 
      
  • 关于「童年经历对成年之后的影响并不大,主要的影响因素是基因」

——题主引用 Seligman 的这句话,是学术界小领域同行目前的共识。当然,不是所有心理学从业者的共识,圈子画大了就会画进来很多其实不懂孪生相关系数研究的大领域同 (wài) 行。下面是回应评论区的几条答疑,不感兴趣的知友可跳过。

只要说到基因的影响因素,这里的童年经历意思就是指童年家庭环境因素,在孪生相关系数研究文献学名「共同环境因素」,与「非共同环境因素」相区别。评论区有三五位活跃的知友既不懂孪生相关系数研究,也承认没有意愿去学懂,但仍然有极强烈的需求参加讨论发挥怼人天分。这就有点为难答主了,不妨另找本题下其它合意回答,以便在不需要学懂孪生相关系数的(未)入门层面找到知音。

也有一两位知友是真懂孪生相关研究,仍然对Seligman这句话有不同看法。这是因为脱离了上下文语境。断章取义捞出「并不大」这么个非定量不精确的形容词,必须放回上下文比对原文中的靶子。原文的意思是,对基因影响的估计,外行公众普遍比内行同行低了很多;对童年家庭因素的影响估计,外行公众普遍比内行同行高了很多。其实Seligman不仅针对外行公众,还特别针对精神分析流派信徒。

评论区谴责答主是「基因决定论」的知友,请仔细读全文哪里出现基因决定论。「主要的影响因素是基因」,是说基因影响比共同环境(≈家庭)大很多,读成基因影响100%的知友恐怕对回归模型完全没有概念。举个真实数据的例子:自尊的某孪生研究,基因解释45%、共同环境解释<0.1%、未解释的个体随机差异还要占去剩下的54.9%。作者应当报告主要的影响因素是基因,不宜措辞为主要影响因素是没解释的个体随机差异。
  • 关于「安全型的童年父母在身边、回避型的童年母亲很冷漠、焦虑型的童年父亲很不公平」

这句话只是对统计相关的过度简化,容易造成错误解读。准确而具体的描述可能是「冷漠母亲的孩子回避型比例30%,比基准值20%高出了50%(数据为假设,只用于举例)」。在这个描述性结论中,母亲的冷漠甚至还有很大比例是孩子自身的先天特性造成。基因 → 发展 → 成年 是一个因果链条。要准确理解这一点,需要区分两种不同的研究问题——

  • 第一种研究问题:不控制先天因素,幼儿变量能否预测成年变量

幼儿焦虑/退缩这两个变量多大程度与成年焦虑/退缩相关。通常研究者预期这个相关统计上显著,数值上不大。这类研究要用半辈子时间去做,极为罕见,但很有参考价值。附录的第一个推荐链接提及一例未发表的研究得到的结果是:依恋类型安全与否跨20年的相关系数0.17。可以用具体实例感受一下这个相关的大小:一万名幼儿有2000名依恋类型为非安全,成年后,这2000名中有1328名依恋类型从非安全变成了安全;同时,8000名安全类型幼儿也有1328名成年后变成了非安全类型(这样成年后非安全:安全仍然二八开)。即使幼儿时代非安全类型的被试,大部分 (66%) 都发展为安全依恋类型的成年。

注意到这个视角的参照基准是「依恋类型安全与否在成长过程保持稳定」,如果换一个视角,把参照基准改为所有人成年依恋类型非安全:安全比率二八开。那么,幼儿时代非安全类型的被试相比之下就有明显差距,成年后差不多34/66开,非安全比例相对基准的20%多出了14%,算成相对量就是增加了14%/20%=70%。文献中更经常报告的形式是 2×2 四类人的「比之比」Odds Ratio,本例将报告为 OR=2.54。这一段实例想说的是,同样一个0.17的相关,不同的参照基准去看,有的视角看来无足轻重,有的视角貌似挺有份量。

  • 第二种研究问题:先天因素、共同环境、个别差异先后解释多少百分比的变异性

对给定的研究变量(比如交往焦虑和交往退缩),首先看基因解释了多少比例的成年变异性;然后再看共同环境(家庭)在基因之外贡献了多少比例的成年变异性;最后剩下的属于没被解释的个体随机差异(虽然文献也把它叫做「非共同环境解释 的」变异性)。这种研究通常用同卵同家庭孪生相关系数比对异卵同家庭孪生相关系数。更有价值但数据难找的是同卵同家庭相关系数与同卵不同抚养家庭相关系数的比较。

现有的研究认为共同环境(家庭)对依恋风格的成年变异基本上没有额外的贡献。抬杠的精确说法是:相比另外两项,数值小到可以忽略。附录链接第二项第一条报告的具体结果是——

焦虑的方差= 基因45%+共同环境0%+非共同环境55%
退缩的方差= 基因36%+共同环境0%+非共同环境64%
焦虑与退缩协方差所对应的两个变量方差重叠部分=基因62%+共同环境0%+非共同环境38%

值得一提的是,幼年被试与成年被试得到结论正好相反,现有的研究认为共同环境对依恋风格的幼年变异有主要的贡献,基因没有贡献或者贡献比较小,代表性研究见附录第二项的第二条。

  • 如何理解两种研究结论的表面反差

先举个容易理解的例子:幼年阶段的抚爱环境是哺乳动物在优胜劣汰演化筛选的关键优势,基因正常的哺乳动物幼崽天然引发成年哺乳动物的抚爱,即使跨物种也仍然如此。图示某军医抚育一头著名的幼熊。假如部分个体基因层面出现问题,导致幼崽盲目攻击而特别难接近。在第一种研究中,是否获得抚爱被理解为用于预测成年变量的幼年变量,给读者一种可以干预改善的错觉;在第二种研究中,是否获得抚爱基本取决于先天基因,只有少到几乎可忽略不计的比例留给家庭环境的额外贡献,其中可以干预改善的比例更少而又少。


熟悉回归模型的知友可以这么理解:家庭环境如果简单视为一个从差到好的变量,数学上拆解为相加的两部分,前一部分为先天基因所完全预测,后一部分可以看成回归的残差与先天基因完全独立。只有后一部分才会在第二种研究中额外贡献成年的变异性。二者合起来,在第一种研究中影响幼年变量、预测成年变量。如果假定基因不能干预,那么被基因完全预测的前一部分家庭环境好坏同样无从干预,虽然在第一种研究中可以用于预测。


参读:

其中第一个参考网页提到,依恋风格的三水平(安全/焦虑/回避)单离散变量模型大体上已经被(交往焦虑得分×交往退缩得分)双连续变量模型取代。




  

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