气质性乐观与心理健康关系的元分析，本文主要内容关键词为：心理健康论文,乐观论文,气质论文,关系论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
文章编号：1001-4918(2012)04-0392-404
中图分类号：B844
文献标识码：A
1 引言
随着积极心理学的兴起，乐观逐渐成为研究者关注的热点。不同的研究者依据不同的理论渊源对乐观的概念进行界定，其中颇受关注的气质性乐观(dispositional optimism)是Carver和Scheier(1981)以自我调节模型为基础提出的。自我调节模型认为个体树立目标形成期望后，开始朝向目标行动，如果行动不受阻碍，个体会持续地朝向目标的实现；如果受到阻碍，则会引发一系列的评估和决策过程。此时，个体如果预期最终结果能够成功，则会坚持投入努力，如果预期不能成功，则可能放弃努力。在这一模型的基础上，他们认为乐观是人们对未来良好结果的总体期望，并且认为这是相对稳定的特征，会表现出来跨时间和跨情景的一致性(Scheier & Carver，1985)，这更类似于一种人格变量，因此称为气质性乐观。
在之后的近30年中，气质性乐观的相关研究日益丰富。以不同群体为被试进行的大量相关研究都发现气质性乐观与心理健康不同指标之间存在相关，如气质性乐观与自尊(Duun，1996；El-Anzi，2005；Makikangas，2004)、正性情感(Ben-Zur，2003；Chang & Yang，2003；Kapikiran，2011；You，Fung，& Isaacowitz，2009)、生活满意度(Chang，Sanna，&Yang，2003；Kapikiran，2011；Wong & Lim，2009)等都存在正相关；而与负性情感(Kapikiran，2011；You，Fung，& Isaacowitz，2009)、焦虑(Ey et al，2005；Yates & Yates，2001)、抑郁(Chang，Sanna，& Yang，2003；Stanley et al，2002；Wong & Lim，2009)等存在负相关。这种相关在纵向研究(Vickers & Vogeltanz，2000；Makikangas，2004)及跨文化研究(Abdel-Khalek & Lester，2007)中同样都得到了证实。这些研究表明，气质性乐观与心理健康有密切关系。
虽然大量研究表明了气质性乐观与心理健康的不同指标相关，但相关系数却差异较大。如Stanley等(2002)的研究表明气质性乐观与抑郁的相关只有-0.17，而Baldwin，Kennedy和Armata(2008)以同样的量表测量却得到了高达-0.55的相关，因此，需要更全面、更准确地阐述气质性乐观与心理健康的关系。用元分析的方法，可以避免单个调查中因受有偏样本、地域差异、发表时间等的因素影响而使结果产生的偏差，有助于从更宏观的角度探讨这一问题，得到更普遍、更准确的结论。Andersson(1996)曾用元分析的方法探讨了自1985年至1995年十年间气质性乐观与积极应对(coping)、躯体症状(symptom report)、负性情感(negative affect)的相关，其相关的估计值分别为0.27，-0.23及-0.46(k=56)。但这一研究(1)用于得出结果的样本量相对较少；(2)考察的心理健康指标较少；(3)没有考察调节变量的影响。随着积极心理学的兴起，气质性乐观与心理健康关系的研究成果不断涌现，研究者考察的变量也不断增多，因此，有必要对近期的研究进行综合分析，重新更全面地考察气质性乐观到底在多大程度上影响正常个体的心理健康水平，更深层探索不同调节变量对两者关系的影响，为以后考察两变量之间的作用机制提供理论基础。本研究综合近十年的中英文实证研究成果，运用元分析技术，探讨正常个体的气质性乐观对心理健康的影响，同时从调节变量角度考察不同的测量工具、不同的文化背景、不同的被试年龄怎样影响气质性乐观与心理健康的关系。
2 文献综述与理论假设
2.1 文献综述
2.1.1 气质性乐观的结构及测量
基于Scheier和Carver的定义，不同研究者对气质性乐观的结构及测量存在不同看法。首先，认为气质性乐观是单维或二维的。Scheier和Carver(1985)提出了气质性乐观的概念后即编制了测量工具——生活定向测验(The Life Orientation Test，LOT)，认为气质性乐观是单因素结构，得分越高表示越乐观，越低表示越悲观。随后的研究(Marshall，1992)中发现气质性乐观更可能是两个互相独立的成分组成，一个是积极的乐观特质，一个是消极的悲观特质。因此，Scheier等(1994)修订了其生活定向测验(The Life Orientation Test-Revised，LOT-R)，这两个测验目前被广泛应用于气质性乐观的测量。以此问卷为基础，有研究者将其翻译成不同国家的语言并加以修订，如Abdel-Khalek(1996)编制了适合阿拉伯国家使用的气质性乐观—悲观量表(The Arabic Scale of Optimism and Pessimism，ASOP)。一些研究根据测量的被试群体特殊性对该问卷进行了不同程度的修订(Chang，Maydeu-Olivares，& D’ Zurilla，1997；Ey et al.，2005)。
其次，认为气质性乐观是多维度的。Schweizer和Koch(2001)把乐观分为个人乐观、社会乐观和自我效能乐观的理论构想，制定了三维的个人和社会乐观评定问卷—扩展版(Questionnaire for the Assessment of Personal Optimism and Social Optimism-Extended，POSO-E)。袁莉敏等(2006，2007)以Scheier等的气质性乐观概念为基础，以LOT等问卷为依据，在进行访谈和文献分析后，编制了四个维度的气质性乐观的测量工具，分别是效能感、失败、乐观、悲观。
无论哪种测量工具，都是基于同一理论结构，因此，在文献中涉及选用上述量表的研究都认为是对气质性乐观的测量，允许纳入元分析中。
2.1.2 心理健康的衡量
心理健康的衡量标准有多种，目前还没有达成统一的评价标准。随着积极心理学的发展而兴起的心理健康双因素模型认为心理健康应该既包括消极心理健康状态的消除，也包括积极心理健康状态的获得，这一模型比传统的单维视角更符合实际(王鑫强，张大均，2011；张大均，王鑫强，2012)。因此，在衡量心理健康状态时，同时考虑其积极状态和消极状态，将两者作为相互独立但又相互关联的统一体，可以更全面、客观地描述个体的心理健康水平。从已有文献中分析，也可以发现既有研究者考察心理健康的消极方面，也有研究者探讨其积极方面，因此，借鉴心理健康双因素模型，结合已有研究，本次元分析中同时考察心理健康的积极方面和消极方面。通常来看，传统的心理健康衡量标准多以消极状态的评价为标准，如抑郁、焦虑等。而积极状态的衡量中目前最多见的是主观幸福感的研究，也有研究者(Ahn，2010；Andersson，1996；Conversano et al.，2010；Fox，1999)考察了更多的积极变量(如自尊、自我概念等)，因此，本研究中认为心理健康的消极状态和积极状态的衡量都应该参照多个标准才能较为全面地考察，分别称为心理健康的消极指标和心理健康的积极指标。
2.2 研究假设
2.2.1 气质性乐观对心理健康的主效应
自从气质性乐观的概念提出并加以测量之后，很多研究开始探讨它在多大程度上影响心理健康，结果发现对不同的年龄、不同职业、不同文化背景的被试而言，气质性乐观都会在不同程度上影响其心理健康水平，只是其影响程度的测量结果仍不统一，甚至有些研究相差很大(Baldwin，Kennedy，& Armata，2008；Stanley，2002)。但总体来说与心理健康的积极指标正向相关，与心理健康的消极指标负向相关。因此，尽管在实证文献中，不同研究使用的测量工具不同，选用的心理健康指标也存在差异，但由于元分析研究的主要目的是为了了解气质性乐观与心理健康的总体相关，因此提出假设1：气质性乐观对于心理健康积极指标有显著的正向影响。假设2：气质性乐观对心理健康消极指标有显著的负向影响。
如上所述，由于心理健康的衡量指标并不单一，需要进一步考察气质性乐观与不同指标之间的关系是否相同。在选取指标的时候，考虑以下几个因素：首先，目前普遍比较认同主观幸福感是衡量心理健康的重要标准，而一般来说，主观幸福感包括生活满意度及正性情感和负性情感，因此，选取生活满意度及正性情感作为心理健康的积极指标，同时负性情感为心理健康的消极指标。其次，查阅有关心理健康的元分析文献发现自我效能(Pinquart & Sorensen，2003)、自尊(Ahn & Fedewa，2009)是最经常考察的心理健康积极指标；而焦虑、抑郁及压力状态是最经常考察的心理健康消极指标(Murray，Farrington，& Sekol，2012)，因此，本次元分析也同时选取这几个常见指标。最后，有些量表全面考察了心理健康的积极状态或消极状态，也作为本次分析的重要指标。综上，元分析中考察以下心理健康的积极指标：(1)正性情感(主要指以PANAS测量得到的积极情感因素)；(2)生活满意度(主要指以SWLS测量得到的对生活状态的评估)；(3)自我效能(各种相关量表测得的自我效能)；(4)自尊(各种相关量表测得的自尊)；(5)总体积极心理健康(指以QOL等测量得到的对积极心理健康状态的总体描述，但这一指标中不再包括以生活满意度、正负性情感为内容的主观幸福感)。而心理健康消极指标考察以下五类：(1)焦虑(包括相关问卷测得的状态焦虑及特质焦虑)；(2)抑郁(包括相关问卷测得的状态抑郁及特质抑郁)；(3)压力(主要指各种相关问卷测得的个体感知到的压力)；(4)负性情感(主要指以PANAS测量得到的消极情感因素)；(5)总体消极心理健康(指SCL-90、GHQ等测量得到的对消极心理健康状态的总体描述)。由于采用的心理健康衡量指标不同，必然出现气质性乐观与心理健康相关的不同，但总体来说，很难确定气质性乐观对哪个指标的影响更大，提出假设3：气质性乐观与不同的心理健康指标的相关存在显著差异。
2.2.2 相关因素对气质性乐观与心理健康关系的调节效应
问卷类型。虽然满足元分析的研究使用的测量工具有所不同，但从其本质上看都是以Scheier等人的气质性乐观的概念为基础，以其生活定向测验为参考而编制、修订的。因此，虽然文献中使用了不同的测量工具，但如果信、效度足够好，不应该由于问卷的不同而影响气质性乐观与心理健康关系的测定。从文献来看，有以下几种测量工具：Scheier等编制及修订的生活定向测验(L OT，LOT-R)；Schweizer等人编制的个人和社会乐观评定问卷—扩展版(POSO-E)；袁莉敏自编的气质性乐观测量问卷；气质性乐观—悲观量表(ASOP)；儿童生活定向测验(YLOT)、扩展的生活定向量表(ELOT)等。因此把量表分成以下几种(1)LOT及LOT-R；(2)ASOP；(3)POSO-E；(4)袁莉敏自编的气质性乐观测量问卷；(5)其他。提出假设4：不同的测量工具不会影响气质性乐观与心理健康的相关。
文化差异。文化代表着人类通过共同历史体验和解决问题过程而逐渐形成的意义系统，它在社会不同层次上影响着人类的信念和情绪，并塑造着人类的行为。从东西方的文化差异来看，Heine和Hamamura(2007)对130项研究的元分析表明，西方人比亚洲人表现出更高的乐观水平和自我提升行为(self-enhancing)。Koo(1987)也提出对于中国人来说，乐观是指积极地接受当前的生活状况，而不是期望将来生活中发生好的事情，一些跨文化研究也表明了东西方文化会影响气质性乐观与心理健康某些变量的相关，如You，Fung，Isaacowitz(2009)对香港和美国的被试测查，结果发现对香港群体而言，气质性乐观与正性情感的相关是-0.01，而美国群体是0.31。这也意味着从不同文化的角度来研究是非常必要的。在文化的划分中，东、西方文化是比较笼统的，也难以将元分析涉及到的所有国家准确分类。为了更有效地比较东、西方文化的差异，按照最普遍的观点，把这些国家按照文化背景分成典型的东方文化和典型的西方文化。(1)典型的东方文化：中国(包括中国大陆，中国香港和中国台湾)、日本、韩国、新加坡；(2)典型的西方文化：美国、德国、法国、英国、加拿大、意大利。(3)其他：科威特、土耳其、约旦、澳大利亚、西班牙、葡萄牙、荷兰、希腊等。提出假设5：西方文化背景下气质性乐观与心理健康的相关高于东方文化背景下的相关。
被试年龄。Isaacowitz(2005)认为成年人的气质性乐观并不存在年龄差异，乐观与心理健康的关系在成年人的不同年龄段都是一样的。但也有研究者认为气质性乐观与心理健康的关系在不同年龄阶段是否相同仍存在争议(温娟娟，2007)。为了探究年龄是否影响气质性乐观与心理健康的关系，将其作为调节变量进行考察。按照年龄段，把被试分成(1)小学生(包括整个儿小学阶段大约6～13，14岁儿童)；(2)中学生(包括初中及高中阶段，大约13，14～18，19岁)；(3)大学生(指研究选择的被试明确指出来自于大学生的群体)；(4)成人(包括18～60岁的非大学生群体)；(5)老人(指60岁以上的老年人被试群体)；(6)混合年龄(被试取样中包含了两个或多个年龄段)来考察年龄阶段对气质性乐观与心理健康关系的影响。结合已有研究结果，提出假设6：在不同年龄群体中，气质性乐观与心理健康关系没有显著差异。
3 研究方法
3.1 文献搜集
本研究的文献包括中文和英文两类。中文文献主要从CNKI数据库(中国期刊网)、中国科技期刊数据库(维普期刊)、万方数据检索系统。搜索题名、关键词、摘要和主题词中包含“气质性乐观”的文献，同时筛选出探讨了气质性乐观与心理健康关系的实证性研究，其中利用同一批数据重复发表的予以剔除。
英文文献搜索的数据库有：ScienceDirect、EBSCO、PROQUEST、Web of Science(SCIE，SSCI，ISTP，ISSHP)、SpringerLink、Elsevier、PQDD硕博士论文全文库和摘要库，并通过百链(包括以下数据库Elsevier、ScienceDirect、Emerald、Kluwer、PQDP、SpringerLink、Wiley InterScience)进行补查，没有全文的文献以邮件通过馆际互借的方式获得。以“dispositional optimism ”、“optimism ”、“mental health psychological health ”、“anxiety”、“depression”、“ distress”、“negative affect”、“SWB”、“subjective well being”、“self-esteem”、“self-efficacy quality of life”、“positive affect”、“life satisfaction”等作为关键词，将得到的文献通过以下标准进行筛选：(1)研究必须考察了气质性乐观与心理健康的关系(即包括上述心理健康积极或消极指标中的某一种，如抑郁)。(2)研究中必须报告了两个变量的相关，不包括运用结构方程模型、回归分析及其它统计方法获得的数据。(3)文献中涉及的调查数据不能重复(如有的研究以同一批数据反复发表了超过一篇论文则只统计一次)。(4)调查对象为各年龄段及职业的正常被试，不包括生理疾病患者(如癌症、艾滋病患者等)。(5)国内对于气质性乐观的关注时间与美国积极心理学的兴起时间大致相同，大致始于2000年左右，因此文献集中于近十年，查阅中确实未发现早于2000年的符合标准文献。为了能有效的对国内外文献进行对比，国外文献的查阅时间也始自2000年(有些文献的调查时间早于2000年，这里以出版日期为准)，之前的文献不纳入元分析中。
最终获得满足元分析标准的研究有106项。其中中文文献22篇，英文文献84篇。学术论文99篇，学位论文7篇。
3.2 文献编码
文献在编码中有以下标准：(1)效应值的产生以独立样本为单位，如果文献中包含多个独立样本，对应的也进行多次编码。对于文献中既考察了气质性乐观与心理健康积极指标的相关又考察了与消极指标相关的文献，分别进行编码。如果文献中存在采用不同气质性乐观量表对同一种心理健康(积极指标或消极指标)进行测量的独立样本，为避免从同一样本中产生太多效应值而使结果产生偏差，在主效应检验的时候只被编码一次，效应值取平均值。(2)对于有些文献只报告了气质性乐观与心理健康某些维度(如SCL-90的各维度)的相关，但未报告总体相关的，效应值取各个维度的平均数。如果既报告了总体相关又报告了各维度相关的，只编码整体相关。(3)对于有些文献按照不同被试特征(如性别)分别报告结果的独立样本，进行分别编码。(4)以上标准针对于处理主效应的分析，但由于本研究还从调节变量的角度进行了元分析，每个亚组分析中涉及的变量又不同，因此每个调节变量假设需要进行重新编码。如果文献中报告了多个相关的独立样本，编码时可以成为独立样本的效应值。
本研究对编码一致性检验采用同一编码者在不同时段针对所有编码文献进行重新编码的方式，结果发现基本相同，说明本研究的编码具有较高的一致性。
3.3 统计分析
本研究选用CMA 2.0(comprehensive meta-analysis 2.0)专业版软件进行元分析。元分析使用r作为效应值，r是文献中的单个相关系数或是经过处理的平均相关系数。在计算过程中，先把每个r值转换为对应的Fisher's Z分数，然后把它转换回相关以呈现结果。
运用CMA 2.0软件进行统计可以得到固定模型和随机模型分析结果。固定模型和随机模型的主要不同在于计算权重时使用的成分不同。固定模型使用研究内的变异计算权重，随机模型使用研究内和研究间变异计算权重，当效应值异质时应采用随机模型分析的处理方法。因为随机模型除考虑研究间变异之外，还允许估计效应分布的平均值，这可以防止低估小样本研究的权重，或者高估大样本的权重，它能产生更大的置信区间，从而导致更为保守的结论。
4 研究结果
4.1 气质性乐观与心理健康积极指标的效应值检验
纳入元分析的文献中与心理健康积极指标相关的有70项研究，包括83个独立样本，涉及到的被试人数为30627，样本中被试量从45到3757。
4.1.1 效应值分布和同质性检验
图1是效应值分布的情况，横轴是转化过的Fisher’s Z效应值，纵轴是Fisher’s Z效应值的标准差。可以看出大部分研究呈现在漏斗顶部且分布在平均效应值附近。
图1 效应值分布情况
表1是同质性检验的结果。Q统计显示各效应值是964.09，即文献间存在异质性，可能是由于文献来源于不同国家、发表的时间不同、采用的问卷不同、考察的心理健康指标不同等原因导致的。
当效应值是异质时，通常有两种处理方式。第一是删除极端效应值，直至达到同质再进行固定模型分析；第二是采用考虑了研究内和研究间变异的随机模型分析(Lipsey & Wilson，2008)，本研究借鉴已有元分析(Murray，Farrington，& Sekol，2012；张辉华，王辉，2011)中的处理方式，采用随机模型分析方法。
4.1.2 主效应检验
先从整体上检验气质性乐观与心理健康积极指标的总体相关，表2是随机模型分析的结果。可以看出，气质性乐观与心理健康积极指标的相关系数是0.41，属于高水平相关(Lipsey & Wilson，2008)，且达到了显著性水平，假设1得到验证。
进一步进行气质性乐观与不同心理健康积极指标相关的差异比较，这里由于有些样本报告了不止一个相关，在分析的时候重新编码，因此，分析结果中的总样本数及总被试数会出现超出整体的情况。结果如表3，可以发现气质性乐观与不同心理健康积极指标间的相关有显著差异，假设3得到验证。
4.1.3 调节效应检验结果
重新编码考察调节变量对气质性乐观与心理健康积极指标的影响，结果见表4。
从分析结果可以看出，在气质性乐观与心理健康积极指标的相关中，各种调节变量的作用和假设相同，即结果验证了研究中提出的假设4，5，6。
4.2 气质性乐观与心理健康消极指标的效应值检验
纳入元分析的文献中与心理健康消极指标相关的有75项研究，包括105个独立样本，涉及到的被试人数为39064，样本中被试量从33到4736。
4.2.1 效应值分布和同质性检验
同样图2文献漏斗图分析基本对称，表明本元分析存在出版偏差的可能性较小。而表5表明仍需采用随机模型进行分析。
图2 效应值分布情况
4.2.2 主效应检验
从表6的结果得出，气质性乐观与心理健康消极指标的相关系数是-0.41，属于高水平相关，且达到了显著性水平，假设2得到验证。
进一步进行气质性乐观与不同心理健康消极指标相关的差异比较，结果如表7，气质性乐观与不同心理健康消极指标间的相关有显著差异，验证了假设3。
4.2.3 调节效应检验结果
同样用随机模型来分析各个调节变量对气质性乐观与心理健康消极指标的影响。
从表8的同质性分析结果可以看出，在气质性乐观与心理健康的消极指标的关系中，假设4，5，6均得到验证。
4.3 出版偏倚检验
一般会认为，显著性结果的研究更可能会被发表，长期以来，人们都怀疑已发表的文献是有偏向的，偏向于表现了统计上显著发现的研究，但这样有可能过度估计变量之间的真实相关，因此元分析中需要进行出版偏倚检验。首先，虽然本次元分析中学位论文只有7篇，但未出版文献中气质性乐观与心理健康的积极指标相关为0.33(k=4，N=2187)，出版文献中两者的相关为0.41(k=66，N=28440)，差异没有达到显著水平(
=1.15，p＞0.05)。未出版文献中气质性乐观与心理健康的消极指标相关为-0.32(k=6，N=2685)，出版文献两者的相关为-0.42(k=69，N=36379)，差异也没有达到显著水平(=3.57，p＞0.05)，可以说明本次元分析不存在显著出版偏差。其次，从元分析输出的结果看，心理健康的积极指标和消极指标的文献中，失安全系数为8964与8152，即额外需要有8964或8152篇气质性乐观与心理健康之间相关无显著性的类似研究，才能否定气质性乐观与心理健康的重要关系。另外，如果效应值是无偏的，那么从小样本中得到的效应值会比从大样本中得到的有更大的变异，在样本量和效应值之间的散点图会呈现漏斗形，而前文的两个漏斗图可以直观看出文献的分布大致对称，因此，可以认为本研究存在出版偏倚的可能性较小。
5 总结与讨论
5.1 主效应讨论
对近十年气质性乐观与心理健康关系的实证研究进行量化综述，发现气质性乐观与心理健康积极指标有显著正相关(r=0.41，k=70，N=30627)，与心理健康消极指标有显著负相关(r=-0.41，k=75，N=39064)，可以从较宏观的角度证明气质性乐观与心理健康存在密切的关系。未来的研究应该充分重视气质性乐观作为较为稳定的重要个性特征在心理健康中所具有的独特作用，探讨气质性乐观与心理健康之间的内在机制，如气质性乐观可能通过影响个体应对环境及挑战的策略，广泛地影响着个体的身心适应(陶沙，2006)。另外，由于影响心理健康的因素十分复杂，任何一种因素都不可能解释全部的变异，以后研究中可以深入探讨包括气质性乐观在内的多种影响因素的综合作用，更全面地揭示气质性乐观与心理健康之间的关系。
从分析结果看，气质性乐观对不同心理健康指标的影响不同。对于积极指标来说，气质性乐观与自尊的相关最高(r=0.56)，即个体对未来持有积极的期望，更能看到生活的积极方面，从而有信心应对困难，也更能够自我悦纳，对自我持肯定态度，接着依次是自我效能、总体心理健康、生活满意度、正性情感。对于消极指标来说，气质性乐观与抑郁的相关最高(r=-0.45)，接着依次是焦虑、总体心理健康、压力、负性情感。很多研究都表明气质性乐观与抑郁的重要关系，如陶沙(2006)指出气质性乐观作为一种结果期待倾向是相对稳定的个性特征，对抑郁等个体心理健康状况具有重要预测作用。本次元分析结果与Andersson(1996)在元分析中得出的气质性乐观与抑郁(只考察了用Beck Depression Inventory即BDI测量的抑郁)的相关(r=-0.45)吻合，说明气质性乐观与抑郁的相关是稳定的。探讨气质性乐观与心理健康不同衡量指标间的关系具有重要的实践价值，可以为今后的临床工作提供一定的借鉴和指导，比如通过干预气质性乐观水平来达到提高自尊的水平等。
5.2 调节效应讨论
5.2.1 测量工具
元分析结果证实了不同问卷测得的气质性乐观与心理健康的相关没有显著差异，说明元分析样本中的测量工具具有较高的一致性。这是由于目前气质性乐观的测量工具开发是源自于Scheier等的理论及研究工具，其结构基础是相同的，因此，可以认为，尽管元分析文献中气质性乐观的测量工具不尽相同，但均具有较高的一致性，不影响其与心理健康各种指标的相关。
5.2.2 年龄
元分析结果发现被试的年龄没有影响气质性乐观与心理健康的关系。Isaacowitz(2005)通过对年轻人、中年人和老年人的调查，发现虽然老年人的乐观水平显著高于年轻人和中年人，但乐观水平与生活满意度及抑郁的相关系数却不受年龄段的影响。本研究将这一结论扩大至小学生，即个体在儿童期至老年的所有阶段，都表现出所具有的气质性乐观水平越高，心理健康水平越高的特点，其相关系数大小没有显著性差异。但在本次元分析中，有些群体(如中小学生)的样本量较小，有关报告气质性乐观与心理健康相关年龄差异的文献也很少，这就可能由于共同方法偏差而造成结果的偏颇。因此，这一结果仍需更多的实证研究进行解释及验证。
5.2.3 文化背景
元分析结果发现不同的文化背景下气质性乐观与心理健康的关系不同，在西方文化背景下的相关高于东方文化背景中的相关。气质性乐观是在西方文化中提出的概念，由于西方文化更注重个人主义(Khallad，2010)，越是倾向于认为“我对我的未来充满乐观”，越能得到人际支持，其心理健康的积极指标水平越高，消极指标水平越低；而在集体主义更明显的东方文化中，似乎存在差异，人们更希望和大家保持一致，如果过分对自己的未来持肯定的态度且表达出来，反而有可能引起周围人的排挤，面临更大的人际压力，其心理健康水平反而可能不会更好，只有保持适度的乐观水平，才能达到最好的适应状态，因此表现出气质性乐观水平与心理健康的相关较西方文化下低是合理的，这在相关研究中也得到了印证(You，Fung，& Isaacowitz，2009)。
5.3 研究意义及展望
当前元分析对理论研究和实践运用还有如下意义：理论研究上，元分析结果不仅提供了气质性乐观和心理健康积极指标与消极指标的相关系数，还探讨了多个调节变量对它们关系的影响。这些系数和结果能为未来气质性乐观的研究提供引导，从而进一步丰富积极心理学的研究领域。实践运用上，研究表明气质性乐观对心理健康具有极其重要的影响作用，一方面可以促进个体保持良好的心理健康状态，一方面可以帮助缓解、抵制不良心理健康状态，在心理辅导及干预中，可以通过气质性乐观水平来预测或改善心理健康状态。
本研究的不足及展望：(1)元分析是对文献的查全率要求较高的一种统计方法，然而一次元分析难以查阅到所有相关文献，本次元分析排除了所有没有报告气质性乐观与心理健康任一指标间相关系数的研究，也会损失部分样本，更全面的搜集资料是元分析的一项重要工作。(2)一次元分析也很难将潜在研究领域都涉及到，比如性别、受教育程度等可能也是影响气质性乐观与心理健康之间关系的重要调节变量；心理健康的积极指标和消极指标不仅仅是文中罗列的这些等等，对于更多的亚组，可以进一步深入探讨。(3)调节分析中有些样本较少，或样本量间的差异过大，这可能会导致分析出现偏颇，想要得到较为肯定的结论尚需更多的实证支持，加大样本量。(4)本研究中文化背景作为元分析的调节变量时发现了显著性差异，由于文化背景分类较为笼统，因此仅对东、西方文化背景的差异进行了讨论，更详尽地探讨不同文化背景下气质性乐观对心理健康的作用有重要的现实意义，因此有必要进一步研究。
6 结论
对近十年的相关文献量化分析表明：
(1)整体上来看，气质性乐观与心理健康的积极指标有显著正相关，与心理健康消极指标有显著负相关，其相关系数分别为0.41和-0.41。
(2)气质性乐观与不同心理健康指标的相关有显著差异：积极指标中，与自尊的相关最高；消极指标中，与抑郁的相关最高。
(3)不同气质性乐观测量问卷测得的气质性乐观没有影响其与心理健康的相关，说明现有气质性乐观问卷具有较高一致性。
(4)不同年龄阶段没有影响气质性乐观与心理健康的关系，即各个年龄阶段中，两者的相关没有显著性差异。
(5)文化背景的差异显著影响气质性乐观与对心理健康的关系：相关系数在西方背景下高于东方背景下。