從以變量為中心到以個體為中心：正念研究路徑的轉向及啟示*

孫莎莎 李小兵

正念（mindfulness）是指對當下經驗保持全然的開放、有意識地對當下經驗的非評判的覺知[1]，大量研究已經證實正念在臨床、教育、組織管理、體育競技等領域的效果。正念與其相關的理論是在實踐的基礎上不斷發展與豐富起來的[2]，理論的發展最終還是要落實到實踐中去，用來指導實踐。

基于對正念的不同理解，研究者從不同角度開發了多種工具測量正念，其中五因素正念問卷（five facet mindfulness questionnaire, FFMQ）[3]包括觀察、描述、有覺知的行動、非評判的接納以及對經驗的不反應5 個維度，用來測量個體的正念技巧[4]，應用較為廣泛。

從量化研究與心理變量的角度探討正念的作用及其機制方面，主要有兩種研究路徑，一種路徑以變量為中心，一種路徑以個體為中心，目前以變量為中心的研究路徑依然占主導[5]，但由于正念較強的實踐性，以變量為中心的研究路徑因其自身局限性不能很好地用以指導正念的實踐，因而近些年來研究者開始轉向關注以個體為中心的研究路徑。

以下將以FFMQ 為例，介紹兩種研究路徑的基本思路、研究方法與結果等，并重點總結以個體為中心研究路徑對正念研究與干預所帶來的啟示。

1 兩種研究路徑的基本思路

1.1 以變量為中心研究路徑的思路及局限

以變量為中心的研究方法主要包括回歸分析、方差分析、因素分析等，這些方法用特定的預測變量去預測結果變量，或者考察自變量與因變量之間的關系，通常用來評估變量間的線性關系[6]。近些年來，研究者以不同人群為研究對象，發現FFMQ 的不同維度與身心健康及幸福感之間存在不同的關系。例如，Cash 等[7]以106 名冥想練習者和大學生為研究對象，發現更高的“非評判的接納”與更低的抑郁、焦慮及壓力反應相關，而更高的“有覺知的行動”只與更低的抑郁相關，研究沒有發現FFMQ 的其他維度與這些結果變量之間的相關關系。Boden 等[8]以接受社區治療的48 名患有創傷后應激障礙的退役士兵為研究對象，發現治療前后“有覺知的行動”分數的改變能有效預測士兵創傷后應激障礙的改善程度，而“非評判的接納”分數的改變能有效預測士兵的抑郁程度。同樣地，該研究也未發現其他FFMQ 維度的變化對退伍士兵創傷后應激障礙與抑郁程度的預測作用。

由上可知，以變量為中心的研究方法主要關注變量（維度）之間的關系。雖然以變量為中心的研究方法可以得出變量總分及不同維度與不同結果變量之間的關系，但這種方法有不少局限，特別是在分析多維構念的變量如FFMQ 時，因為一個維度上的特定值相對于總分或者其他維度的得分來說，很可能代表完全不同的意義。例如，兩個個體在“觀察”維度上得分都比較高，其中一個個體在其他4 個維度上的得分也很高，另一個個體只在“觀察”維度上得分高，這時，只分析個體在某一維度上的得分并不能說明什么問題，但以變量為中心的研究方法所能提供的個體信息只有這些。另外，有研究者指出，以變量為中心的研究方法還存在以下局限。

以變量為中心的研究方法假定所有研究對象來源于同一總體[9]，但現實中幾乎所有研究均無法滿足樣本同質性假設[10]。Lam 等[11]指出以變量為中心的研究方法在探討FFMQ 總分與其他變量間的關系時至少存在3 個弱點：第一，FFMQ 總分并未得到很強的心理測量學證據的支持；第二，FFMQ 總分的合成需要5 個維度之間滿足相關關系，這樣合成的總分才有意義；第三，即便合成的總分是有意義的，以變量為中心的研究方法也無法考察個體不同正念維度組合情況。

鑒于以變量為中心研究方法的局限性，近些年來不少研究者開始嘗試用以個體為中心的研究方法來探討個體的正念水平及其與不同結果變量之間的關系。

1.2 以個體為中心研究路徑的思路

以個體為中心的研究方法包括均值分割、聚類分析、潛在剖面分析（latent profile analysis, LPA）、潛在剖面增長模型等，用來檢驗每個研究對象在不同條目上的反應模式，抽取出那些反應模式類似的研究對象形成子群體，識別異質性的群體[12]。由于以個體為中心的研究方法不再聚焦于對具體變量的考察上，因此能夠更好地反映個體的綜合特征[13]。

目前研究者多用LPA 的方法在不同群體中探討FFMQ的剖面及其對不同結果變量的影響。以個體為中心的研究方法與以變量為中心的研究方法不同之處在于，以變量為中心的研究方法考察“觀察”這個維度與幸福感的線性關系，而以個體為中心的研究方法則可以揭示“觀察”這一維度的不同水平與其他維度的組合（由此形成不同的剖面）與幸福感之間是怎樣的關系。如此一來，以個體為中心研究方法得出的不同剖面（維度組合）比傳統以變量為中心研究方法得到的各個簡單維度蘊含更豐富的信息，揭示出不同的人有不同的正念方式，進而可以有針對性地對這些人進行干預。例如，對于“評判的觀察”（典型特征為“非評判的接納”得分低+“觀察”得分高）這種類型的個體，訓練他們對內在經驗的非評判性比較重要；而對于“非評判的覺知”（典型特征為“非評判的接納”得分高+“有覺知的行動”得分高，其他3 個維度上得分低）這種類型的個體，訓練他們正念觀察會幫助更大。由此可見，按照不同正念維度組合（剖面）將研究對象分為子群體的以個體為中心的研究方法將使臨床干預更有針對性，也能更加有效地檢驗以正念為基礎的干預方法的效果[14]，能夠很好地幫助正念流派的治療師/咨詢師/指導者（以下統稱為“指導者”）根據個體的優勢與弱點設計干預方案[5]。

1.3 以個體為中心相對于以變量為中心研究路徑的優勢

根據上述內容簡要總結以個體為中心研究路徑相對于以變量為中心研究路徑的優勢。以變量為中心的研究路徑孤立地看待FFMQ 的5 個維度，并將特定的維度作為主要的測量單元描述個體之間的差異，用以探究其對特定結果變量的獨特效應，這種做法無法用于探討復雜的正念多維度的交互作用。而以個體為中心的研究路徑則將正念看作一個完整的系統，充分考慮FFMQ 各維度之間的交互作用，將個體按照相似的維度組合（剖面）分成不同的子群體，進而探討不同的子群體在特定結果變量上的差異?？梢哉f，以個體為中心的研究路徑是對以變量為中心研究路徑的擴展和補充。

以個體為中心的研究路徑能夠反映不同子群體在正念水平或技能上的數量（水平）差異和質量（形態）差異[15]。數量差異是指不同的維度組合（剖面）在FFMQ 各維度的均值上存在差異。例如，一個個體在FFMQ 各維度的得分都顯著低于另一個個體，那么這兩個個體應該分屬于不同的子群體，分屬于“高正念剖面”和“低正念剖面”人群。質量差異是指不同維度組合（剖面）在正念水平或技能上有相對優勢或者劣勢，即不同的人表現出不同的正念方式。如前所述，“評判的觀察”剖面（典型特征為“非評判的接納”得分低+“觀察”得分高）的個體的優勢在于敏銳的觀察，但評判性較高；而“非評判的覺知”剖面（典型特征為“非評判的接納”得分高+“有覺知的行動”得分高，其他3 個維度上得分低）的優勢在于能夠非評判的接納并采取有覺知的行動，但在觀察、描述、不反應方面則比較弱[16]。

1.4 五因素正念剖面

以下將梳理研究者用LPA 的方法在不同人群所得出的正念剖面，以及這些剖面如何預測重要的身心健康、幸福感及健康行為等結果變量，總結共性規律，為進一步的臨床干預提供依據。

2015 年，Pearson 等[17]最早開始用LPA 的方法分析FFMQ 剖面，以941 名美國西北大學的學生為研究對象，得出4 個剖面，分別是：“高正念”剖面，典型特征為5 個維度上的得分都比較高；“低正念”剖面，典型特征為5 個維度上的得分相對較低；“評判的觀察”剖面和“非評判的覺知”剖面（典型特征如前文所述）。在這4 個剖面中，“評判的觀察”組適應性最差，抑郁、焦慮、情緒不穩定、痛苦不耐受等程度最高，其次是“低正念”組；“高正念”組與“非評判的覺知”組適應性較好。隨后，Bravo 等[16]、Kimmes 等[14]、Bravo 等[5]、Lam 等[11]、Ford 等[18]、De Souza Marcovski 等[19]分別以688 名大學生、542 名年輕戀人、310 名大學生、212 名腫瘤患者、888 名社區居民和1 499名美國成年人為研究對象，得出與Pearson 等[17]研究結果相同的4 個正念剖面。Stanmyre 等[20]以843 名有賭博行為的成年人為研究對象，得出與Pearson 等[17]研究結果不同的4 個正念剖面，分別為高、中、低正念及“評判-不覺察”剖面，后者的典型特征為在“有覺知的行動”和“非評判的接納”2 個維度上得分都較低。由于不同的研究所采用的研究對象群體不一樣，每種剖面在各群體中所占比例不盡一致。

另有其他研究者以不同研究對象得出3 個正念剖面。例如，Bravo 等[5]以407 名退役軍人為研究對象得出的正念剖面分別是“低正念”“高正念”與“非評判的覺知”。Calvete 等[21]以571 名西班牙青少年為研究對象得出正念剖面分別是“中等程度正念”“非評判的覺知”與“評判的觀察”。Suh 等[22]以194 名大一新生為研究對象得出的正念剖面分別為“不健康-無策略”“健康”與“評判性觀察”。

2 以個體為中心研究路徑對正念研究與干預的啟示

2.1 量化研究中的以個體為中心路徑

以變量為中心的研究方法假定所有研究對象來源于同一總體，而以LPA 為代表的以個體為中心研究方法在異質性樣本中區分出幾個不同的同質性子群體，用FFMQ 的5 個維度刻畫不同子群體的特征，即剖面，繼而探討這些剖面與不同結果變量如身心健康、健康行為或幸福感等重要結果變量之間的關系。以個體為中心研究方法有助于研究結果與實踐的直接對話[23]。

縱觀以往研究可以發現，“高正念”“非評判的覺知”兩種剖面與更為健康的情緒調節策略[16-17]較高的生活滿意度[18]以及較低的壓力水平[21]等相關，而“低正念”“評判的觀察”兩種剖面與不良的行為如酒精或物質濫用[5]、賭博[20]以及不良的身心健康狀況等相關。上述研究發現能夠為后續的正念干預提供依據。

以個體為中心的正念研究方法通過識別不同的正念剖面，有助于我們進一步理解一件事，即人們的正念水平并不是簡單的高或者低水平，而是由不同的正念技巧（以FFMQ 5 個維度為例）組成的不同組合。例如，單純看“觀察”這個維度的得分，我們無法得出一致的研究結論說“觀察”是否是較具適應性的正念技巧，以往以變量為中心的研究方法在不同的研究中得出不一致的研究結果。以個體為中心的研究方法很好地回答了這個問題：當較高的“觀察”與較高“有覺知的行動”以及“非評判的接納”組合時，“觀察”才具有適應性；否則“觀察”并不是心理健康的保護因子[24]。

對于正念流派的指導者來講，以個體為中心的正念剖面研究結果將人群分成不同的類別更加具有實踐指導意義，使得指導者可以更有針對性地根據個體的特點設計正念方案，進一步提高正念干預的效率和效果[16]。另外，以個體為中心的方法還可以用于探索未知群體，描述未知群體的正念特征，檢驗未知群體的健康與適應情況。

目前基于LPA 的方法尚處于探討不同剖面與不同結果變量之間關系的階段，今后的研究可以嘗試探討是哪些因素導致不同正念剖面的形成。這樣一來，對于正念的干預又推進了一步，不僅從個體的正念方式出發，還可以從導致正念方式的原因入手進行干預。

關于LPA，樣本量確定的問題非常值得重視。從本文1.4 部分的內容可以看出，每個研究的樣本量都比較大。有研究者指出，只有在每個剖面的平均樣本量達到50 的情況下，所得的統計結果才比較穩健[25]。因此，今后用LPA 進行正念的相關研究時，樣本量一定不能太小，否則可能無法識別出那些小的剖面，即人數比較少的群體。

2.2 質性研究中的以個體為中心路徑

以上探討的是以FFMQ 為測量工具，LPA 為統計分析方法的正念量化研究的以個體為中心路徑。近年來正念研究還有一個領域引起了研究者與實踐者的關注，即正念/冥想的不良反應。筆者近期的一篇綜述填補了國內相關研究空白[26]。

研究者指出，正念/冥想不良反應方面的研究無法嚴格地采用隨機對照的方法，而提倡以個體為中心的質性研究方法[27-28]。該方法充分考慮個體對自身正念/冥想反應的解讀，使個體有機會綜合所處的社會文化背景看待自身出現的“不良反應”，而不是被研究者或者指導者以一種單一化標準所限定。這種方法尊重個體的自主性，讓個體為自己的健康負責，指導者的作用是不斷為其賦能，協助其在正念/冥想練習中更好地獲益。

3 結語

本文介紹了正念量化研究與質性研究中的以個體為中心的研究方法。鑒于正念很強的實踐性，希望以個體為中心的研究方法能夠得到研究者更多的關注，為正念的實踐提供更多實證數據的支持以及技術指導方面的依據，使練習者可以更好地規避風險，從中獲益。