摘要: 目的：探究大学生学业压力与抑郁情绪的关系，为大学生心理健康提供有益参考。方法：使用具有全国代表性的2018年中国家庭追踪调查数据(cfps2018)，采用流调中心抑郁自评量表(cesd-8)测量在读大学生的抑郁情绪，并通过logistic模型检验大学生学业压力与抑郁情绪的相关关系。结果：被调查大学生的抑郁检出率为18.65%。不同学习压力组的大学生抑郁情绪检出率存在显著差异(χ2 = 18.898, p = 0.001)，学业压力最高和次高组中抑郁情绪检出率分别为42.11%和26.85%。大学生学业压力与情绪低落(r = 0.143, p < 0.05)、做事费劲(r = 0.165, p < 0.05)、睡眠不好(r = 0.135, p < 0.05)、生活快乐(反向，r = 0.114，p < 0.05)和悲伤难过(r = 0.093, p < 0.05)显著相关。大学生学业压力(b = 0.559; or = 1.748, 95%ci: 1.259~2.428)显著预测抑郁情绪的检出。相关因素中，午休(b = −0.550; or = 0.577, 95%ci: 0.337~0.988)、自评健康(b = −0.345; or = 0.708, 95%ci: 0.506~0.990)和自评优秀(b = −0.414; or = 0.661, 95%ci: 0.419~1.043)是大学生抑郁情绪的保护因素。结论：大学生抑郁情绪检出率较高，学业压力是大学生抑郁情绪的关键预测因素。应当正确缓解大学生的学业压力，打破学业压力造成抑郁情绪进而又使得大学生学习低效的恶性循环。
abstract: objective: to explore the relationship between academic stress and depression among college students and provide helpful references for their mental health. methods: using nationally representative data from the 2018 china family panel studies (cfps), the center for epidemiologic studies depression scale (cesd-8) was used to measure depression among college students, and logistic regression models were used to test the relationship between academic stress and depression. results: the detection rate of depression among college students was 18.65%. the detection rate of depression among different academic stress groups had a significant difference (χ2 = 18.898, p = 0.001), with 42.11% and 26.85% in the highest and second-highest academic stress groups, respectively. academic stress was significantly correlated with low mood (r = 0.143, p < 0.05), difficulty in completing tasks (r = 0.165, p < 0.05), poor sleep (r = 0.135, p < 0.05), happiness (inverse indicator r = 0.114, p < 0.05), and sadness (r = 0.093, p < 0.05). academic stress was a significant predictor of depression detection (b = 0.559; or = 1.748, 95%ci: 1.259~2.428). factors such as taking a nap (b = −0.550; or = 0.577, 95%ci: 0.337~0.988), self-rated health (b = −0.345; or = 0.708, 95%ci: 0.506~0.990), and self-rated excellence (b = −0.414; or = 0.661, 95%ci: 0.419~1.043) were protective factors against depression among college students. conclusion: the detection rate of depression among college students is high, and academic stress is a key predictor of depression. it is necessary to correctly relieve academic stress among college students and break the vicious cycle of academic stress leading to depression and then low academic performance.
1. 引言
抑郁的症状表现为情绪消沉、焦虑、烦躁、兴趣降低等负面情绪的出现，伴随思维、认知功能迟缓及活动能力减退等，任由其发展可能导致严重的自杀意念和自杀行为[1]。在世界范围内大学生抑郁情绪高发[2]，已经发展为影响大学生高效学习[3]和愉悦生活[4] [5]的主要因素。压力是产生抑郁情绪的重要因素[6] [7]，大学生的感知压力高于人群平均水平[8]，而大学生面临的最主要压力为学业压力。现有研究中对大学生学业压力与抑郁情绪的相关性的关注较少[9]。本文通过具有全国代表性的中国家庭追踪调查数据研究学业压力对大学生抑郁情绪产生的影响，并控制其他可能影响大学生抑郁的相关因素，为提升大学生心理健康提供有益参考。
2. 对象与方法
2.1. 研究对象
本研究中的研究对象来自2018年中国家庭追踪调查数据(cfps2018)。cfps2018数据中的样本具有全国代表性，调查范围涵盖多数省、自治区和直辖市。通过cfps2018问卷中“您现在在上学吗？”、“您现在在上哪个阶段？”和“是全日制还是在职”三个问题筛选出了全日制的大学专科、大学本科在读学生。研究对象中，男生205人(46.07%)，女生240人(53.93%)；大学专科生162人(36.40%)，大学本科生283人(63.60%)。
2.2. 测量工具
2.2.1. 流调中心抑郁自评量表
中国家庭追踪调查采用流调中心抑郁自评量表(center for epidemiologic studies depression scale, ces-d)测试个人的抑郁水平。条目中的症状出现频次分为几乎没有(不到一天)、有些时候(1~2天)、经常有(3~4天)、大多数时候有(5~7天)。2018年的调查中采用的是ces-d简化版本，将原有的20个条目缩减为8个，其中两个条目反向编码(cesd8)。本文将条目中的症状出现频次依次赋值为0~3分，同时对“我感到愉快”和“我生活快乐”两个条目进行反向赋值操作。本文借鉴了研究中判断根据ces-d检出抑郁症的标准，即得分超过总分数的25% [10]，将cesd8得分7分及以上定义为存在抑郁症，7分以下记为不存在抑郁症状。
2.2.2. 大学生学业压力测量
cfps2018询问被试者“觉得自己学习上的压力有多大？”条目答案为“没有压力”至“压力很大”之间的状态，被试者根据自己的情况选择“1~5”分，描述自己的压力情况。
2.2.3. 大学生一般情况的测量
cfps2018调查了众多的个人基本情况信息，包括年龄、性别、户口和自评健康状况。本文将大学生的个人基本情况作为检验“学业压力”与“抑郁情绪”之间关系需要控制的因素。除了大学生个人基本信息外，本文还控制了可能影响大学生抑郁情绪产生的因素，包括学习成绩、学习投入、学业表现、自评优秀程度、社团参与、公共事务参与、休闲娱乐情况以及体育运动参与。以学习成绩为例，cfps2018提问被试者，“上学期，您在本专业的排名大约为？”可选择答案为“前10%”、“11%~25%”、“26%~50%”、“51%~75%”和“后24%”，本文根据被试者的回答将“学习成绩”因素分别赋值“1~5”分。本文对其余的控制因素进行了同样的处理。
2.2.4. 统计分析
利用stata16.0进行了数据处理，并进行了统计分析。对分类变量进行了χ2检验，组间差异采用秩和检验的统计方法。由于被解释变量为二元虚拟变量，因此采用二元logistic模型进行检验，并汇报p值和or值等统计指标。logistic模型能够更加准确地估计大学生学业压力与抑郁情绪之间的关系，同时能够通过最大似然估计有效处理模型中的非线性关系并给出解释变量对被解释变量发生概率的影响。
3. 结果
3.1. 大学生抑郁情绪状况的描述统计分析
通过对cfps2018数据的筛选，本文最终确定了445名大学生样本为本研究的研究对象。样本涵盖大学专科生和本科生，其中83人cesd8得分大于等于7分，被判定为检出抑郁情绪。大学生整体抑郁检出率为18.65%。表1报告了大学生抑郁情绪在学习成绩、学习投入、自我评价的优秀程度、社团参与、班级事务参与、健康状况、休闲娱乐情况和体育运动参与等方面的差异及其统计学检验结果。
3.2. 学业压力与大学生抑郁情绪的相关性分析
表2相关分析结果显示，大学生学业压力与情绪低落(r = 0.143, p < 0.05)、做事费劲(r = 0.165, p < 0.05)、睡眠不好(r = 0.135, p < 0.05)、生活快乐(r = 0.114, p < 0.05)和悲伤难过(r = 0.093, p < 0.05)显著相关。
table 1. detection of depression in college students
表1. 大学生抑郁情绪检出状况
|
人数 |
抑郁 |
占比 |
χ2 |
p值 |
|
人数 |
抑郁 |
占比 |
χ2 |
p值 |
年龄 |
|
|
|
3.319 |
0.345 |
周末学习 |
|
|
|
4.981 |
0.083 |
1 |
112 |
23 |
20.54% |
|
|
1 |
148 |
19 |
12.84% |
|
|
2 |
111 |
15 |
13.51% |
|
|
2 |
150 |
33 |
22.00% |
|
|
3 |
111 |
25 |
22.52% |
|
|
3 |
147 |
31 |
21.09% |
|
|
4 |
111 |
20 |
18.02% |
|
|
学业表现 |
|
|
|
4.750 |
0.314 |
性别 |
|
|
|
0.003 |
0.954 |
1 |
6 |
2 |
33.33% |
|
|
女 |
240 |
45 |
18.75% |
|
|
2 |
27 |
6 |
22.22% |
|
|
男 |
205 |
38 |
18.54% |
|
|
3 |
234 |
50 |
21.37% |
|
|
户口 |
|
|
|
0.280 |
0.597 |
4 |
154 |
22 |
14.29% |
|
|
非农业 |
134 |
23 |
17.16% |
|
|
5 |
24 |
3 |
12.50% |
|
|
农业 |
311 |
60 |
19.29% |
|
|
自评优秀 |
|
|
|
9.907 |
0.042 |
锻炼次数 |
|
|
|
10.469 |
0.005 |
1 |
3 |
1 |
33.33% |
|
|
1 |
149 |
40 |
26.85% |
|
|
2 |
40 |
13 |
32.50% |
|
|
2 |
148 |
24 |
16.22% |
|
|
3 |
299 |
58 |
19.40% |
|
|
3 |
148 |
19 |
12.84% |
|
|
4 |
94 |
10 |
10.64% |
|
|
锻炼时长 |
|
|
|
7.487 |
0.024 |
5 |
9 |
1 |
11.11% |
|
|
1 |
149 |
38 |
25.50% |
|
|
学生干部 |
|
|
|
2.727 |
0.099 |
2 |
148 |
25 |
16.89% |
|
|
是 |
186 |
28 |
15.05% |
|
|
3 |
148 |
20 |
13.51% |
|
|
否 |
259 |
55 |
21.24% |
|
|
午休 |
|
|
|
4.753 |
0.029 |
参加社团 |
|
|
|
0.032 |
0.859 |
否 |
173 |
41 |
23.70% |
|
|
是 |
232 |
44 |
18.97% |
|
|
是 |
272 |
42 |
15.44% |
|
|
否 |
213 |
39 |
18.31% |
|
|
互联网使用 |
|
|
|
1.943 |
0.379 |
自评健康 |
|
|
|
17.982 |
0.001 |
1 |
149 |
25 |
16.78% |
|
|
非常健康 |
5 |
3 |
60.00% |
|
|
2 |
148 |
25 |
16.89% |
|
|
很健康 |
5 |
3 |
60.00% |
|
|
3 |
148 |
33 |
22.30% |
|
|
比较健康 |
199 |
45 |
22.61% |
|
|
互联网学习 |
|
|
|
0.663 |
0.995 |
一般 |
153 |
23 |
15.03% |
|
|
几乎每天 |
7 |
2 |
28.57% |
|
|
不健康 |
83 |
9 |
10.84% |
|
|
续表
一周3~4次 |
7 |
1 |
14.29% |
|
|
学业压力 |
|
|
|
18.898 |
0.001 |
一周1~2次 |
6 |
1 |
16.67% |
|
|
1 |
28 |
4 |
14.29% |
|
|
一月2~3次 |
26 |
5 |
19.23% |
|
|
2 |
80 |
6 |
7.50% |
|
|
一月一次 |
87 |
17 |
19.54% |
|
|
3 |
210 |
36 |
17.14% |
|
|
几个月一次 |
123 |
23 |
18.70% |
|
|
4 |
108 |
29 |
26.85% |
|
|
从不 |
189 |
34 |
17.99% |
|
|
5 |
19 |
8 |
42.11% |
|
|
非周末学习 |
|
|
|
2.128 |
0.345 |
|
|
|
|
|
|
1 |
148 |
22 |
14.86% |
|
|
|
|
|
|
|
|
2 |
148 |
31 |
20.95% |
|
|
|
|
|
|
|
|
3 |
149 |
30 |
20.13% |
|
|
|
|
|
|
|
|
table 2. correlation between academic stress and various depressive emotions in college students
表2. 大学生学业压力与各种抑郁情绪的相关性
|
情绪低落 |
做事费劲 |
睡眠不好 |
生活愉快 |
孤独 |
生活快乐 |
悲伤难过 |
生活无法继续 |
学业压力 |
0.143 |
0.165 |
0.135 |
0.084 |
0.064 |
0.114 |
0.093 |
−0.025 |
|
(0.003) |
(0.001) |
(0.004) |
(0.077) |
(0.175) |
(0.016) |
(0.049) |
(0.596) |
注：生活愉快和生活快乐反向赋值，括号内为p值。
3.3. 大学生学业压力对抑郁情绪影响的logistic模型回归分析
本文将大学生是否检出抑郁(未检出抑郁症状 = 0，检出抑郁症状 = 1)的虚拟变量作为被解释变量，将学业压力(没有压力 = 1，表示压力很大 = 5)的有序变量作为主要的解释变量。
人口统计指标包括年龄、性别(男 = 1，女 = 0)和户口(农业户口 = 1，非农业户口 = 0)。本文控制了学习成绩和学习投入、社团参与、班级事务参与、健康状况、休闲娱乐情况和体育运动和生活方式等方面因素可能对抑郁情绪的影响。学习成绩和学习投入方面，控制了上学期本专业排名(后24% = 1；51%~75% = 2；26%~50% = 3；11%~25% = 4；前10% = 5)，非周末学习时间(根据学习时长升序划分为3组)、周末学习时间(根据学习时长升序划分为3组)、学业满意程度(非常不满意 = 1，非常满意 = 5)和自我评价的优秀程度(非常差 = 1，非常优秀 = 5)；社团参与方面，控制了这学期或上学期是否参加了学生社团(未参加 = 0，参加 = 1)；班级事务参与方面，控制了这学期或上学期是否担任了班干部(未担任 = 0，担任 = 1)；健康状况方面，控制了自评健康状况(不健康 = 1，一般 = 2，比较健康 = 3，很健康 = 4，非常健康 = 5)；休闲娱乐方面，控制了每周业余上网时间(根据上网时间升序划分为3组)和使用互联网学习频率(从不 = 1；几个月一次 = 2，一月一次 = 3；一月2~3次 = 4；一周1~2次 = 5；一周3~4次 = 6；几乎每天 = 7)；体育运动和生活方式方面，控制了过去一周锻炼身体频次(根据锻炼次数升序划分为3组)、过去一周锻炼时长(根据锻炼时长升序划分为3组)和现在是否有午睡习惯(没有 = 0，有 = 1)。
表3结果显示，学业压力显著正向影响大学生抑郁情绪(b = 0.559; or = 1.748, 95%ci: 1.259~2.428)。控制变量中，在5%的显著性水平下，午休(b = −0.550; or = 0.577, 95%ci: 0.337~0.988)和自评健康(b = −0.345; or = 0.708, 95%ci: 0.506~0.990)是大学生抑郁情绪的保护因素。在10%的，显著性水平下，自评优秀(b = −0.414; or = 0.661, 95%ci: 0.419~1.043)是大学生抑郁情绪的保护因素。
table 3. logistic regression results of the influence of academic stress on depression of college students (n = 445)
表3. 大学生学业压力对抑郁情绪影响的logistic模型回归结果(n = 445)
|
b值 |
标准误 |
z值 |
p值 |
or值 |
or值95%ci |
学业压力 |
0.559 |
0.168 |
3.330 |
0.001 |
1.748 |
1.259 |
2.428 |
年龄 |
−0.029 |
0.127 |
−0.230 |
0.822 |
0.972 |
0.758 |
1.246 |
性别 |
0.132 |
0.279 |
0.470 |
0.636 |
1.141 |
0.661 |
1.971 |
户口 |
0.098 |
0.302 |
0.320 |
0.746 |
1.103 |
0.610 |
1.993 |
锻炼次数 |
−0.427 |
0.308 |
−1.390 |
0.165 |
0.652 |
0.357 |
1.193 |
锻炼时间 |
0.051 |
0.306 |
0.170 |
0.868 |
1.052 |
0.578 |
1.917 |
午休 |
−0.550 |
0.274 |
−2.010 |
0.045 |
0.577 |
0.337 |
0.988 |
互联网使用 |
0.014 |
0.009 |
1.550 |
0.120 |
1.014 |
0.996 |
1.031 |
互联网学习 |
−0.120 |
0.105 |
−1.140 |
0.252 |
0.887 |
0.723 |
1.089 |
非周末学习 |
0.239 |
0.185 |
1.290 |
0.197 |
1.269 |
0.883 |
1.824 |
周末学习 |
0.049 |
0.050 |
0.980 |
0.329 |
1.050 |
0.952 |
1.158 |
学习满意 |
−0.260 |
0.198 |
−1.310 |
0.189 |
0.771 |
0.524 |
1.136 |
自评优秀 |
−0.414 |
0.233 |
−1.780 |
0.075 |
0.661 |
0.419 |
1.043 |
班干部 |
0.078 |
0.071 |
1.110 |
0.269 |
1.081 |
0.941 |
1.242 |
社团参与 |
−0.057 |
0.069 |
−0.820 |
0.414 |
0.945 |
0.825 |
1.083 |
自评健康 |
−0.345 |
0.171 |
−2.020 |
0.044 |
0.708 |
0.506 |
0.990 |
常数项 |
0.747 |
1.323 |
0.560 |
0.572 |
2.110 |
0.158 |
28.223 |
4. 讨论
本研究中大学生抑郁检出率为18.65%。现有研究使用自调数据得出的大学生抑郁检出率区间为15.3%~53.4% [11]-[13]。由于现有研究多使用研究者自己调查得到的数据，样本多集中于一个或者几个学校，因此同质性较高的学校中大学生抑郁情绪检出率结果偏高或者偏低。本研究中的样本数据具有全国代表性，样本来自于各地的大学专科和大学本科学校，因此样本异质性较高，抑郁情绪检出率较低，但处于目前研究中的合理范围之内，且具有一定的代表性。
不同学业压力组的大学生中抑郁情绪检出率存在显著差异(χ2 = 18.898, p = 0.001)。自评学业压力最大和次大的群体中抑郁检出率分别高达42.11%和26.85%。logistic模型回归结果显示，在保持其他因素不变的条件下，大学生学业压力对抑郁情绪产生显著正向影响(b = 0.559; or = 1.748, 95%ci: 1.259~2.428)。大学生学业压力来自于对自己能够顺利完成课程学习、考试并顺利毕业的期待和焦虑，但是如果不能正确处理学业压力，这种学业压力会导致抑郁情绪的产生，从而降低学习效率加重学业负担，形成恶性循环。
控制变量当中，部分因素是大学生抑郁情绪的保护因素。在显著性水平为10%的条件下，自评优秀(b = −0.414; or = 0.661, 95%ci: 0.419~1.043)能够降低大学生抑郁检出的概率。自评优秀也是与大学生学业相关的因素，并且能够产生显著影响，本研究控制了遗漏这一重要因素可能对大学生学业压力和抑郁情绪之间的关系产生的影响。午休习惯(b = −0.550; or = 0.577, 95%ci: 0.337~0.988)能够显著降低大学生检出抑郁情绪的概率。午休的作用在于缓解疲劳、调整身心状态，缓解紧张情绪，因此对于易患抑郁的大学生群体，可通过适当增加午休的方式降低抑郁症状出现的概率。自评健康(b = −0.345; or = 0.708, 95%ci: 0.506~0.990)也是大学生抑郁情绪的保护因素。大学生保持良好的身体健康，可以显著降低检出抑郁情绪的概率。
基金项目
上海高校青年教师培养资助计划——应用型高校第二课堂层次化学分制定体系创新研究(项目编号zz202315031)。