美女无遮挡免费视频网站-色偷偷尼玛图亚洲综合-97国产精品人妻无码久久久-一区二区三区A片无码视频不卡

古語有云：打江山易，守江山難。在親密關(guān)系方面，同樣適用。一段親密關(guān)系從埋下種子到生根發(fā)芽，懵懂曖昧期的每一分每一秒都令人小鹿亂撞；從枝繁葉茂到開花結(jié)果，蜜月熱戀期的情侶們也都曾立下海誓山盟。然而，當(dāng)這股激情退去之后，又有多少朵感情之花霎時(shí)失去了賴以生存的水分，轉(zhuǎn)眼間就枯萎凋零。

到底怎樣才能讓親密關(guān)系源遠(yuǎn)流長？其實(shí)，不止是你，心理學(xué)家們也想知道問題的答案。列夫·托爾斯泰說過，“幸福的家庭都是相同的，不幸的家庭各有各的不幸”。為了探求一段好的親密關(guān)系到底有沒有共性特點(diǎn)，怎樣才能有效提升一段親密關(guān)系的質(zhì)量，快來看看我們的心理學(xué)家們?yōu)榇硕甲隽耸裁础?/p>

研究做了什么？

當(dāng)我們在生活中遇到一個(gè)問題不知道該怎么解決的時(shí)候，我們總會想到可以參考一下身邊的同學(xué)、朋友或者七大姑八大姨是怎么做的——面對著怎樣才能提高親密關(guān)系質(zhì)量這個(gè)學(xué)術(shù)問題，研究者們的思路也是相似的：來自不同國家、不同大學(xué)的86名研究者拿出了他們所擁有的總共43個(gè)研究的數(shù)據(jù)庫。

這些數(shù)據(jù)庫中總共包含了來自多達(dá)11196對情侶或者夫妻的測驗(yàn)數(shù)據(jù)，合計(jì)共有2413種通過測驗(yàn)得到的變量(在這里可以簡單理解為變量是指與我們的研究主題有關(guān)的影響因素)。

在這兩千多種變量中，研究者首先按照同領(lǐng)域內(nèi)其他研究的慣例，從中提取出兩個(gè)變量作為衡量親密關(guān)系質(zhì)量這一概念的指標(biāo)，它們分別是關(guān)系滿意度(relationship satisfaction)和承諾(commitment)。

對于其余的所有變量，研究者把它們分成了兩種類型：一種是用來描述一個(gè)人本身的各種心理特質(zhì)的變量，我們稱之為個(gè)體差異變量(individual difference variables)，例如一個(gè)人的焦慮水平、抑郁水平、共情能力，等等；而另一種則是用來描述一段關(guān)系所具有的特征的變量，我們稱之為關(guān)系特征變量(relationship-specific variables)，例如兩人之間的沖突程度、溝通方式、性滿意度，等等。

接下來研究的核心就在于如何建立預(yù)測模型，從統(tǒng)計(jì)的角度檢驗(yàn)上述的個(gè)體差異變量以及關(guān)系特征變量(我們稱之為預(yù)測變量),對于被視作親密關(guān)系質(zhì)量的指標(biāo)的關(guān)系滿意度以及承諾兩個(gè)變量(我們稱之為因變量)的預(yù)測效果——也就是說：我們現(xiàn)在要做一個(gè)模型，這個(gè)模型可以讓我們知道個(gè)體差異變量和關(guān)系特征變量對親密關(guān)系質(zhì)量(以關(guān)系滿意度和承諾作為衡量指標(biāo))的影響是啥樣的。

考慮到篇幅有限，我們在此只介紹一下研究者所做的最主要的預(yù)測分析。

結(jié)合上文提到過的預(yù)測變量可以分成個(gè)體差異變量和關(guān)系特征變量兩類，而數(shù)據(jù)庫中的所有變量都是針對情侶或夫妻雙方進(jìn)行測驗(yàn)得到的結(jié)果，也就是說，每個(gè)變量都有自我報(bào)告(actor-report)和伴侶報(bào)告(partner-report)兩個(gè)版本(比方說，小A和小B一對夫妻一起填寫了焦慮水平問卷，那么對于小A來說，自己填寫的問卷結(jié)果就是自我報(bào)告版本的焦慮變量，小B填寫的問卷結(jié)果就是伴侶報(bào)告版本的焦慮變量)。

那么，預(yù)測變量實(shí)際上可以劃分為四類：

a)  自我報(bào)告的個(gè)體差異變量；

b)  伴侶報(bào)告的個(gè)體差異變量；

c)  自我報(bào)告的關(guān)系特征變量；

d)  伴侶報(bào)告的關(guān)系特征變量。

基于這四類，研究者又進(jìn)一步組合，得到了額外的三種變量的集合：

e)  全部個(gè)體差異變量(a與b合并)；

f)  全部關(guān)系特征變量(c與d合并)；

g)  全部變量(e與f合并)。

于是，研究者以a~g這七種不同的變量組合分別作為預(yù)測變量，以關(guān)系滿意度和承諾分別作為因變量，進(jìn)行了預(yù)測模型的建構(gòu)，以檢驗(yàn)這七種不同的預(yù)測變量組合各自的預(yù)測效果。

研究發(fā)現(xiàn)了什么？

分析發(fā)現(xiàn)，當(dāng)以關(guān)系滿意度為因變量時(shí)，使用不同組合預(yù)測變量的預(yù)測模型的解釋率非常不同（解釋率是指用于衡量一個(gè)模型中的預(yù)測變量能夠多大程度上預(yù)測因變量的統(tǒng)計(jì)學(xué)指標(biāo)，解釋率越高，說明模型的預(yù)測效果越好）。

具體來說：

以自我報(bào)告的個(gè)體差異變量為預(yù)測變量時(shí)，解釋率為19%；

以伴侶報(bào)告的個(gè)體差異變量為預(yù)測變量時(shí)，解釋率為5%；

以全部個(gè)體差異變量為預(yù)測變量時(shí)，解釋率為21%；

以自我報(bào)告的關(guān)系特征變量為預(yù)測變量時(shí)，解釋率為45%；

以伴侶報(bào)告的關(guān)系特征變量為預(yù)測變量時(shí)，解釋率為15%；

以全部關(guān)系特征變量為預(yù)測變量時(shí)，解釋率為46%；

以全部變量為預(yù)測變量時(shí)，解釋率為44%。

從整體上觀察解釋率的變化，我們可以發(fā)現(xiàn)以自我報(bào)告的變量為預(yù)測變量的解釋率要遠(yuǎn)高于以相應(yīng)的伴侶報(bào)告的變量為預(yù)測變量的解釋率，其差距甚至高達(dá)3-4倍。此外，以關(guān)系特征變量為預(yù)測變量的解釋率也明顯高于以個(gè)體差異變量為預(yù)測變量的解釋率。

這些發(fā)現(xiàn)可能也比較符合我們對親密關(guān)系的普遍認(rèn)知：自身的特質(zhì)和心理感受更能影響自己所體驗(yàn)到的親密關(guān)系質(zhì)量，以及一段關(guān)系中涉及到互動雙方的特征比僅涉及到一方的個(gè)體特質(zhì)對于親密關(guān)系質(zhì)量更加重要。

結(jié)果中值得注意的一點(diǎn)在于，以自我報(bào)告的關(guān)系特征變量為預(yù)測變量的解釋率達(dá)到了45%，且如果再在預(yù)測模型中加入伴侶報(bào)告的關(guān)系特征變量(也即構(gòu)成了全部的關(guān)系特征變量)或再進(jìn)一步加入個(gè)體差異變量(也即構(gòu)成全部變量)，解釋率都幾乎沒有發(fā)生變化。

這說明，自我報(bào)告的關(guān)系特征變量很可能蘊(yùn)含了遠(yuǎn)多于其余幾種類型的變量的信息，以至于即便將其余幾種變量都加入自我報(bào)告的關(guān)系特征變量的預(yù)測模型之中，也不能提供更多的新信息以供預(yù)測。換句話說，自我所感受到的關(guān)系特征，對于親密關(guān)系質(zhì)量有十分重要的影響。

而當(dāng)以承諾為因變量時(shí)，使用不同組合預(yù)測變量的預(yù)測模型的解釋率也很有差異。不難發(fā)現(xiàn)，使用不同預(yù)測變量組合帶來的解釋率變化的大致情況與以關(guān)系滿意度為因變量時(shí)十分類似，不過整體上各個(gè)解釋率的數(shù)值均略有降低。

具體來說：

以自我報(bào)告的個(gè)體差異變量為預(yù)測變量時(shí)，解釋率為16%；

以伴侶報(bào)告的個(gè)體差異變量為預(yù)測變量時(shí)，解釋率為4%；

以全部個(gè)體差異變量為預(yù)測變量時(shí)，解釋率為17%；

以自我報(bào)告的關(guān)系特征變量為預(yù)測變量時(shí)，解釋率為35%；

以伴侶報(bào)告的關(guān)系特征變量為預(yù)測變量時(shí)，解釋率為11%；

以全部關(guān)系特征變量為預(yù)測變量時(shí)，解釋率為36%；

以全部變量為預(yù)測變量時(shí)，解釋率為34%。

進(jìn)一步地，研究者審視了在關(guān)系特征變量和個(gè)體差異變量這兩類變量中，具體哪些變量在上述預(yù)測的過程中表現(xiàn)更好，并進(jìn)行排序，分別篩選出了預(yù)測表現(xiàn)最佳的前五名關(guān)系特征變量和前五名個(gè)體差異變量。

前五名關(guān)系特征變量分別為：

1)  感知到的伴侶承諾(perceived partner commitment)

2）欣賞(appreciation)

3）性滿意度(sexual satisfaction)

4) 感知到的伴侶滿意度(perceived partner satisfaction)

5)  沖突(conflict)

前五名個(gè)體差異變量分別為：

1）對生活的滿意度(satisfaction with life)

2）消極情緒(negative affect)

3）抑郁(depression)

4）依戀焦慮(attachment anxiety)

5）依戀回避(attachment avoidance)

研究說明了什么？

什么因素決定了你和你的另一半之間的滿意度和忠誠度？怎樣才能有效提升你們之間的親密關(guān)系質(zhì)量？

研究的結(jié)果表明，消極情緒和抑郁的情緒體驗(yàn)以及不安全的依戀風(fēng)格和依戀類型等等確實(shí)都有可能是一段親密關(guān)系之中的風(fēng)險(xiǎn)因素——但是，如果你恰巧正在經(jīng)歷這些消極的因素，也不必太過于為此而感到悲觀——如果能努力從例如欣賞、性滿意度以及減少沖突等角度去努力建設(shè)和發(fā)展親密關(guān)系，就能夠有效地減輕這些風(fēng)險(xiǎn)因素的負(fù)面影響。

總而言之，個(gè)體自己對于所處親密關(guān)系的特征的感知和認(rèn)識，對親密關(guān)系質(zhì)量的高低具有至關(guān)重要的影響。

參考文獻(xiàn)：

Joel, S., Eastwick, P. W., Allison, C. J., Arriaga, X. B., Baker, Z. G., Bar-Kalifa, E., ... & Wolf, S. (2020). Machine learning uncovers the most robust self-report predictors of relationship quality across 43 longitudinal couples studies. Proceedings of the National Academy of Sciences, 117(32), 19061-19071.

聲明：本站內(nèi)容與配圖部分轉(zhuǎn)載于網(wǎng)絡(luò)，我們不做任何商業(yè)用途，由于部分內(nèi)容無法與原作者取得聯(lián)系，如有侵權(quán)請聯(lián)系我們刪除，聯(lián)系方式請點(diǎn)擊【侵權(quán)刪稿】。