基于改进层次分析法和TOPSIS法评估未成年人的心理健康状况

期刊: 现代医学研究 DOI: PDF下载

纪家琪 张硕 石东东 刘俊杰

(华北理工大学 河北唐山 063210)

摘要

在本文中,建立了合理的未成年人心理健康评估体系模型,以更深入地了解未成年人的心理健康状况。首先,对数据进行了预处理,选取了11个指标作为评估指标。随后,利用K-means聚类方法将这11个指标聚类为5大类,并通过改进的层次分析法确定各个指标的相对权重。最后,结合TOPSIS法,建立了未成年人心理健康评估体系模型,用以反映华北地区调研的未成年人心理健康状况的整体水平。


关键词

未成年人;心理健康;K-means聚类;改进层次分析法,TOPSIS

正文


引言

如今,我们正处在一个飞速发展、动荡多变的时代。在日常生活中,未成年人可能会由于自身的不成熟,或收到了家庭、社会等外界环境的影响,在心理上形成了不健康的因素[1]。未成年人通常心智发育不成熟,无法独自理性地处理问题,这导致他们在出现心理问题的时候不懂得如何去解决。社会、学校和家庭如果不对未成年人进行正确合理的引导,那么未成年人的心理健康可能会受到影响。因此,我们必须要加强对未成年人心理健康的关注,最大程度上消除其心理问题,构建合理的未成年人心理健康评价体系就显得尤为重要[2]

我们通过分析数据,运用数学思想,结合实际情况建立数学模型来研究下列问题:(1)建立未成年人心理健康评价体系模型;(2)对华北地区未成年人心理健康状况进行调研分析。

 

1.未成年人心理健康评价体系的建立

1.1 K-means聚类确定指标归类

选取预处理后的数据中的性别、强迫症状、偏执、敌对、人际关系紧张与敏感、抑郁、焦虑、学习压力、适应不良、情绪不平衡、心理不平衡这11项作为选取的评价指标。由于指标较多,利用K-means方法[3]聚为5类。

利用SPSS软件进行K-means聚类:首先,对数据进行标准化,将经过预处理后的数据(经转置)导入SPSS中,利用描述统计中的描述功能,将所有数据导入到变量中即可得到标准化后的数据。然后,进行K-means聚类,利用分类中的K-均值聚类功能,将所有数据导入到变量中,聚类数为5,最大迭代次数设置为10,选中保存中的聚类成员、与聚类中心的距离,得到每个聚类中的个案数目。

根据运行结果,将变量分为5类:学习、生活、人际交往、自我意识和情绪状况。其中,学习包括学习压力,生活包括敌对、抑郁、适应不良、心里不平衡,人际交往包括性别、偏执、人际关系紧张与敏感,自我意识包括强迫症状,情绪状况包括情绪不平衡、焦虑。

1.2改进层次分析法建立评价体系

1)建立层次结构模型:

结合上述K-means聚类结果,建立层次结构模型[4]:目标层O、准则层C和方案层P。其中,目标层O为最高层,即评价未成年人的心理健康状况;准则层C为中间层,包括学习、生活、人际交往、自我意识、情绪状况这五个指标;方案层P为最低层,包括学习压力、敌对、抑郁、适应不良、心理不平衡、性别、偏执、人际关系紧张与敏感、强迫症状、情绪不平衡、焦虑11个指标。

2)构造判断矩阵

首先,构造O-C三标度判断矩阵:在这里,将传统的层次分析法做出了改进,传统的层次分析法使用1-9标度构造判断矩阵,而此次将采用012三个标度构造判断矩阵,这样将会减小操作难度,使得以主观性强著称的层次分析法更加客观。将五个指标两两比较,得出O-C三标度判断矩阵;然后,构造-Px=2,3,5)三标度判断矩阵。

3)层次单排序及其一致性检验

对于O-C:首先,利用MATLAB软件的eig()函数求得O-C三标度判断矩阵的最大特征值和最大特征值对应的最大特征向量(即5个指标的相对权重向量),=3.99=,继而求得一致性指标CI,为-0.2536,进而计算得出一致性比率CRCR=-0.0871<0,通过了一致性检验。

对于x=2,3,5):采用同样的方法求得三个判断矩阵的相对权重向量,最大特征值、一致性指标、一致性比率j=2,3,5)。从值可以得出,三标度判断矩阵均通过了一致性检验。

4)层次总排序及其一致性检验:

结合的相对权重,C-P判断矩阵的一致性指标CI、平均随机一致性指标RI得出总排序的一致性比率=0<0.1,通过了一致性检验。

将指标的相对权重由大到小排列,发现的相对权重很小,故将这四个指标剔除,以简化评价体系。最终得到的指标权重如下表所示:

1:七个指标的相对权重

指标

相对权重

0.4380

0.0240

0.0406

0.0252

0.2449

0.1136

0.1136

最终得到的未成年人心理健康评价体系如下图所示:

 

1:未成年人心理健康评价体系图

3 分析华北地区未成年人的心理健康状况

为评估华北地区每个未成年人心理健康状况,建立了未成年人心理健康状况评估模型。基于TOPSIS[5],即优劣解距离法,结合改进层次分析法得出7个指标的相对权重,利用7个指标预处理后的数据,计算得出待评价未成年人的心理健康评分,具体过程如下:

首先将预处理后的数据中的7 个指标的数据提取出来,作为TOPSIS的待用数据,然后根据公式(1)将其正向化,根据公式(2)将其标准化。选取每个指标中的最大值为正理想解,最小值为负理想解,根据公式(3),结合11个指标的相对权重,计算得出每个未成年人的正向距离,根据公式(4),结合11个指标的相对权重,计算得出每个未成年人的负向距离。最后根据公式(5)得出每个未成年人(共1456人)的心理健康评价指标值

1

2

3

4

5

接着,利用MATLAB软件的关于数组的mean()函数,求得1456调研未成年人的心理健康评价指标值的平均数,为0.5582,作为该地区所有未成年人心理健康状况的代表。

通过分析最终取得的评分0.5582<0.6,我们认为,该地区未成年人整体的心理健康状况未达到及格分数,所以得出结论,该地区未成年人的心理健康状况一般,存在些许问题,该地区的学校及学生家长应引起重视,多关注未成年人的心理健康,消除其心理障碍,让未成年人能够更好地成长。

参考文献

[1] 黄强. 政府工作报告[J]. 四川日报, 四川日报, 2024: 001.

[2] 李戴维. 未成年人心理健康教育与思想品德教育的协同作用研究[J]. 大学, 2024(18): 11–14.

[3] 王锌铮, 骆红斌, 冷志伟. 某中医药大学医学生体质结构特征的聚类分析[J]. 中国学校卫生, 2020, 41(6): 922-924+928.

[4] 彭宇拓. 基于NASA-TLX量表和层次分析法的国企管理类工作人员心理评估模型研究[J]. 铁路节能环保与安全卫生, 2024, 14(3): 12–17.

[5] 任玉洁, 陈瑞绮, 韦子怡. 基于AHP-TOPSIS模型的青少年解压玩具产品设计研究[J]. 包装工程, 2024, 45(8): 178–188.

 


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