【读书】【中文版】《亲密关系》第三版(ISBN:7-115-13879-6/F·699)

“编者的话”部分不针对此书。

序一:

①当从科学的角度重新考虑“关系”的实证问题时,中国人不是关系专家。#两个关系心理学调查问题#。

②【科学研究快于经验判断】心理学家在过去20年关于情感和关系的科学论证可能已经超越了我们中国两千年来在关系这个问题上的分析和判断。

③【相信经验还是相信科学】不为人知的挑战:人们倾向于根据自己的体验来判断其研究价值和意义。但我们必须强调科学研究讨论的是一般规律,而不是某个人的具体想法和行为。也就是说,不能根据个人喜好来判断价值。

④通俗心理学对人际关系的阐释往往是肤浅的,甚至是错误的。通俗心理学家的惯常做法:a.把个人观点当做科学事实。b.用华丽辞藻取代严谨分析。

⑤【定位】亲密关系,即指人们的思想、感受与他们在亲密关系中的行为是如何相互联系的。

⑥外行阅读要需要耐心多读一两页。这就是为什么科学总能广泛地吸引公众,而通俗理念往往只被信奉者所接受的原因。

序二:

①阐述亲密关系的地位

②介绍第三版的改动

③推介本系列丛书

前言:

①为什么关系重要

②本书第二、三版的目标

③亲密关系的研究领域

④第三版内容的变化

⑤重点部分

⑥重复出现的主题

⑦学生的取向


【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
<think>好的,我现在需要处理用户关于亲密关系经历量表简版(ECR-S)的计分方法以及如何判断高依恋焦虑或高依恋回避的问题。首先,我应该确认ECR-S的基本信息,比如它有多少个条目,分为哪两个维度。通常这类量表会有两个分量表,分别对应焦虑和回避。接下来是计分方法,用户可能想知道每个项目的评分标准,比如是Likert的7点还是其他形式。然后,如何计算每个维度的总分或平均分,是否需要反向计分某些项目。 接着,关于判断高依恋焦虑和高依恋回避的标准,可能需要查阅相关文献或手册中的划界分。通常有两种方式:一种是使用常模数据中的百分位数,比如高于75%或一个标准差以上;另一种是通过统计方法如中位数或平均数划分高低组。需要确认是否有权威研究提供的具体阈值,比如有的研究可能平均分超过3.5分视为高焦虑或高回避。 然后,我需要检查是否需要考虑反向计分的项目,这可能会影响总分计算。例如,某些条目可能正反向表述,需要转换分数后再相加。同时,用户可能想知道如何处理缺失数据,比如是否排除有缺失的回答或采用某种插补方法。 另外,可能还需要解释高依恋焦虑和高依恋回避的表现,帮助用户理解这些概念。例如,高焦虑的个体可能过度担心被抛弃,而高回避的个体则可能避免亲密和依赖他人。 现在,我需要通过搜索工具查找ECR-S的具体计分方法和判断标准。查找学术数据库或心理学量表手册,找到ECR-S的原始文献或验证研究,确认条目数量和计分方式。例如,ECR-S通常包含12个条目,焦虑和回避各6个,采用7点Likert评分。然后,总分计算是各维度项目的平均分,范围1-7。判断标准方面,可能参考Wei等人(2007)的研究,将平均分≥4分为高焦虑或高回避,或者使用中位数分割。 同时,注意是否有文化差异导致的划界分不同,比如在中国的研究中可能使用不同的标准。需要确保引用的标准是最新且适用于用户所在背景的。此外,提醒用户在实际应用中结合临床评估或其他工具,避免仅依赖自评量表的结果。 最后,整合这些信息,按照用户的要求分点说明,避免使用步骤词汇,并确保每个方法或步骤之间有换行。相关问题部分需要基于用户的问题和回答内容,可能涉及计分示例、不同人群的划界分差异,以及高依恋风格的影响等。</think>亲密关系经历量表简版(ECR-S)的计分和判断标准可通过以下方式实现: --- **一、量表结构与计分方法** ECR-S包含12个条目,分为两个维度: - **依恋焦虑**(6个条目):关注对伴侣认可的需求和分离恐惧(如“我担心被抛弃”) - **依恋回避**(6个条目):反映对亲密关系的抗拒和情感疏离(如“我不喜欢和伴侣分享感受”) 采用**7点Likert评分**(1=完全不同意,7=完全同意)。 **总分计算**: 1. 分别对两个维度的6个条目得分求和 2. 计算维度平均分: $$依恋焦虑平均分 = \frac{依恋焦虑条目总分}{6}$$ $$依恋回避平均分 = \frac{依恋回避条目总分}{6}$$ 注意:**无反向计分条目**,所有条目均正向计分。 --- **二、高低分组判断标准** 根据主流研究建议: - **高依恋焦虑**:平均分≥4分(范围1-7- **高依恋回避**:平均分≥3.4分(范围1-7) 具体阈值可能因研究群体差异调整,部分研究采用: - **统计学划分**:高于样本平均值+1个标准差 - **百分位法**:得分位于群体前25%-30% --- **三、结果解读建议** 1. 双维度需独立分析,个体可能同时存在高焦虑和高回避(恐惧型依恋) 2. 需结合临床访谈或其他评估工具交叉验证 3. 常模参考:普通人群平均分通常在2.8-3.2(焦虑)、2.5-3.0(回避)区间 ```python # 示例计分代码(Python) anxiety_scores = [5,6,4,5,3,4] # 依恋焦虑条目得分 avoidance_scores = [2,3,1,2,4,3] # 依恋回避条目得分 avg_anxiety = sum(anxiety_scores)/6 avg_avoidance = sum(avoidance_scores)/6 print(f"依恋焦虑平均分:{avg_anxiety:.2f}") print(f"依恋回避平均分:{avg_avoidance:.2f}") ``` ---
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值