关键词：多体有限元分析；扭杆弹簧悬架；组合连接单元
中图分类号：U463.1 文献标识码：A 文章编号：1005-2550（2015）01-0001-05
1 引言
扭杆弹簧悬架安装尺寸小、结构简单，广泛用于微客与越野车。整个悬架零部件存在相互连接关系，在不同工况下的应力分布较为复杂以及对车身连接点的反力也均不相同。强度分析中转向节轮心作用力通过球铰链传递至上下摆臂，上下摆臂通过衬套绕车架旋转，悬架零部件的边界载荷在整个轮心跳动过程中不断变化，传统的惯性释放分析只能计算出整个轮跳过程中边界载荷某一点的应力大小，但不能考虑整个悬架在非线性位移的情况下系统结构应力分布以及应力时间历经过程。
本文以某型微客双横臂扭杆弹簧前悬架为研究对象，阐述了非线性几何计算原理，建立了简化悬架零部件之间连接关系的多体有限元模型，对扭杆弹簧施加空载状态下的预紧力并计算出四种工况下扭杆弹簧预紧力时间历经曲线验证了该方法的合理性。
2 非线性求解原理
在悬架多体有限元分析中，轮心跳动量与外载荷之间存在非线性的关系即整个加载过程中轮心位移与外载荷是非线性的，如图1所示。在计算时过程中采用载荷增量法进行求解，增量法是将外载荷按一定的比例划分成若干份，在每次计算施加一个载荷增量，求出该载荷下的结构应力然后再施加下一级载荷，直到达到规定的载荷水平，整个增量载荷与实际外载荷是等效的，如图2所示，其中DP为一个载荷增量，U0为悬架结构初始时的位移，Ra为求解释内力与载荷增量的残差力，Ca为两个相邻载荷步的位移修正量，Ua为修正后的结构位移，P为总载荷，Ia为结构内力。
3 扭杆弹簧悬架有限元分析
3.1 研究对象
前悬架的实体模型由CATIA创建如图3所示，由于前悬架是独立悬架，在分析时只取整车四分之一悬架分析。该悬架主要由上、下摆臂、转向节、减震器以及扭杆弹簧组成，下摆臂与车架为衬套连接，上摆臂与扭杆弹簧以及扭杆弹簧与后支架为花键连接，转向节与摆臂以及转向横拉杆均为球铰链连接。实际工作时，通过调整扭杆弹簧初始扭转角度施加预紧力进而调整车身姿态，而实体模型为已经考虑预紧时的状态。
图3 前悬架几何模型
3.2 网格划分
有限元前处理采用hypermesh进行网格划分，该悬架零部件较为复杂网格划分时采用C3D4四面体网格，网格单元数量738 937，节点数量167 991，有限元模型如图4所示。
3.3 连接单元设置
多体分析时主要关注前悬架零部件应力分析，螺栓与花键连接处均采用rbe2刚性单元简化处理，悬架衬套连接处采用衬套连接单元模拟，衬套刚度如表1所示。在准静态分析中减震器只起导向作用，在连接设置时将其简化为一个导向杆。
由于实体模型是整个悬架在空载状态下的模型，而用扭杆弹簧实体模型进行分析时不能考虑其空载状态下的预紧力，在分析时需将扭杆弹簧简化处理，空载状态下的预紧载荷以及扭转刚度如表2所示，在有限元中采用组合单元代替扭杆弹簧，设置初始扭转角度，该角度根据空载状态下扭杆弹簧参数计算出，前悬架有限元模型如图4所示。
3.4 边界条件
四个工况均考虑悬架在垂向跳动，制动以及转弯时所承受的载荷如表3所示。整个悬架与车架连接处均约束其六方向自由度，三方向载荷均在轮心处加载，制动力矩在制动点加载如图5所示。
4 悬架多体分析结果
由应力云图可以看出前悬架零部件在四种工况下的应力分布如图6所示以及轮心跳动量如图7所示，悬架零部件材料为40Cr屈服强度为785 Mpa。由图6可以看出工况一中上摆臂圆角过渡处存在应力集中，最大应力为956.7 Mpa，工况二中最大应力出现在下摆臂副臂当中，最大应力为706 Mpa，工况三中最大应力出现在上摆臂圆角过渡处，最大应力为1 160 Mpa，工况四中最大应力仍是出现在上摆臂圆角过渡处，最大应力为1 104 Mpa。上述四种工况中一、三、四属于恶劣工况其评价标准为0.6倍的最大塑性变形，在进行有限元计算时弹性模量以及泊松比均是材料在线弹性阶段的参数，故在实际中该三个工况应力不会出现比分析高的情况。根据材料40Cr的应力应变曲线该三种工况是满足设计要求的。工况二属于一般工况其评价标准为屈服评价，40Cr在调质热处理下的屈服强度为785 Mpa，故工况二也满足设计要求。
由图7可以看出四种工况下的轮心跳动量，工况一中最大位移为104 mm，工况二中最大位移为19.9 mm，工况三中最大位移为106.1 mm，工况四中最大位移为95.74 mm，在实际轮跳过程中，轮心作用力通过摆臂的衬套扭转以及限位块压缩与其构成平衡力系，故衬套扭转刚度参数以及弹簧限位块的刚度参数是影响轮跳的重要参数。
扭杆弹簧在施加预紧力后的时间历经曲线如图8所示，曲线中水平线段为预紧力加载过程，在进入载荷步二后扭矩开始增加。四种工况轮跳均是整车坐标系Z轴正方向，四种工况最终扭矩值如表4所示，扭杆弹簧在四种工况下所扭转角度如表5所示，由表5中扭杆扭转角度得出理论设计中扭杆弹簧扭矩值，由此可以验证该扭杆弹簧简化的合理性，见表6。
5 结语
本文介绍了多体有限元分析中非线性几何求解思路，根据悬架在实际中的运动情况，简化其各连接关系，建立扭杆弹簧悬架多体有限元模型，更真实的反应其在实际的工作特性。
运用多体有限元分析方法，分析扭杆弹簧悬架在四种工况下的应力分布、轮心跳动量以及扭杆弹簧的时间历经曲线，验证了扭杆弹簧采用组合连接单元模拟的合理性，为悬架多体有限元分析提供一种较为准确的分析方法。
参考文献：
[1]何小静，上官文斌.汽车悬架下控制臂有限元分析[J].噪声与振动控制，2012，6（3）：125-127.
[2]杨峰，基于ANSYS的汽车悬架螺旋弹簧有限元分析[J].设计与研究，2011，7（7）：23-25.
关键词：葡萄酒评价 多元配对比较检验 聚类分析 复相关回归分析 逐步回归分析
1、引言
在我们日常的生活中，对葡萄酒的分析一般是通过聘请一批有资质的评酒员进行品评，从而确定葡萄酒的质量。根据每位评酒员品尝葡萄酒后对其分类指标的打分，求其总和作为该类酒的总分，以此来确定不同葡萄酒样本的质量。酿酒葡萄的好坏一般与所酿葡萄酒的质量有直接的关联，葡萄酒的理化指标和酿酒葡萄检测的理化指标均会在一定程度上反映出葡萄酒的优劣和葡萄的质量。2012年全国大学生数学建模竞赛A题中给出了一批评酒员对某一年份多种葡萄酒的评价结果，该年份这些葡萄酒的理化指标和酿酒葡萄的成分数据，以及酿酒葡萄和葡萄酒中含有的芳香物质数据，本文以此为基础，利用多元统计分析方法解决下列问题：
（1）分析两组评酒员的评价结果有无显著性差异；
（2）根据酿酒葡萄的理化指标和葡萄酒的质量对这些酿酒葡萄进行分级；
（3）分析酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系；
（4）分析酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标对葡萄酒质量的影响，并论证能否用葡萄和葡萄酒的理化指标来评价葡萄酒的质量。
2、基本假设
（1）建模仅依据赛题提供数据，不考虑其他信息；
（2）不考虑葡萄酒酿酒工艺的差异，即可认为选取的葡萄酒样本产自相同水平葡萄酒加工工艺的厂商；
（3）评酒员对选取的各葡萄酒样本的打分相互独立，不受他人影响及外界因素的干扰。
3、数据的预处理
（1）第一组红葡萄酒中的数据F76缺失，我们采用其他剩余九名评酒员评分的平均值代替该缺失数据；
（2）第一组白葡萄酒中数据J233的异常值为77（因该类评分最高分为8分），我们认为其为输入错误，所以把该数据定为7；
（3）酿酒葡萄工作表中的数据DD34，考察其它两组样本数据，我们认为其为输入错误，因此可将其定为226.1；
（4）因为问题2-4都涉及到理化指标数据的运用，又因为各种指标的量纲不同，所以必须先对附件2、3中的数据进行标准化处理，标准化处理的公式为：
再运用SPSS按以上公式对数据进行标准化处理。
4、模型的建立与求解
4.1 问题1的模型建立与求解
Ⅰ、多元配对分析的基本理论
配对样本是指同一样本进行测试所获得的两组数据，或对两个完全相同的样本在不同条件下进行测试所得的两组数据，分为自身配对和同源配对[1]。自身配对指同一试验单位在二个不同时间上分别接受前后两次处理，用其前后两次的观测值进行自身对照比较；或同一试验单位的不同部位的观测值或不同方法的观测值进行自身对照比较。同源配对指将来源相同、性质相同的两个个体配成一对，然后对配对的两个个体随机地实施不同处理，显然本题为同源配对问题。两配对样本t检验就是根据样本数据对两个配对样本来自的两配对总体的均值是否有显著差异进行推断。
（1）两配对样本t检验的前提条件：
1、两配对应该是配对的。（两样本的观测值数目相同，两样本的观测值的顺序不能随意更改）
2、样本来自的两个总体应该服从正态分布。
（2）两配对样本t检验的基本实现思路：
设X1服从正态分布其中，
这样，检验的问题就转化为单样本t检验问题，即转化为检验Y的均值是否与0有显著差异。
第二步，建立零假设
第三步：构造t统计量
第四步，利用SPSS自动计算出t值和对应的P值
第五步，作出判断：
若P值小于显著性水平α，则拒绝零假设，即认为总体存在显著差异
若P值大于显著性水平α，则接受原假设，即认为两总体不存在显著差异。
先对两组白葡萄酒评分进行样本检验， 得配对变量的相关系数为r=0.245，对应答概率P值为0.28>0.05，可以认为两配对变量无相关关系。两配对样本的配对差的均值为-2.48929，T统计量的值为-2.602，对应的概率P值为P=0.015
表4-1白葡萄酒两组评分配对样本检验结果
同理，对两队红葡萄酒评分也进行二元配对分析，可以得到如表4-1所示的成对样本分析数据，分析可知：两组间的相关系数，即配对变量的相关系数为，对应答概率值为，可以认为两配对变量有相关关系。两配对样本的配对差的均值为，统计量的值为，对应的概率值为，故拒绝原假设，认为两组评酒员对红葡萄酒的评价结果有差异性。 由此可以得出对于红白两种葡萄酒，两组评酒员的评价结果都有显著性差异的结论。然后再分别对两类葡萄酒分别做组内方差，可得如下结果：
表 4-2各组葡萄酒得分方差
则有，说明第二组评分员所得评分数据波动性更小，数据更稳定，即第二组结果更可信。
Ⅱ、单因素方差分析
根据附件一中各个评酒员分别对各种葡萄酒样品各种指标的分析评价打分，通过求和可以分别得到各类葡萄酒组内各名评酒员对各种葡萄酒样品的整体评分。
先对两组白葡萄酒的评分进行单因素方差分析可得如表1-1所示的单因素方差分析表。从表中可以看出，第五列是统计量F值，计算得1.313；表中第二行、第三行给出了方差的两个来源，即“组间”和“组内”；第三列是检验统计量的自由度，组间自由度为27，组内为28；总自由度为55。
第二列表示偏差平方和，其中组间偏差平方和为547.266，组内偏差平方和为432.375，总偏差平方和为979.641。均方为偏差平方和和自由度的商，分别为20.269和15.442，两者之比为F分布的观测值1.313。针对假设Ho，组间均值存在显著性差异，计算F分布观测值为1.313，而对应的概率P值为0.239。在默认显著性水平为0.05的前提下，由于F统计量的观测值对应的概率P值大于0.05，则应接受原假设，即认为两组评酒员对白葡萄酒的评价结果无显著性差异。
再对两组红葡萄酒的评分进行单因素方差分析，经分析，在默认显著性水平为0.05的前提下，由于F统计量的观测值对应的概率P值0.002
1.样本要独立；
2.各样本符合正态分布；
3.各个总体方差是否齐性，要先进行方差齐性检验。
然而在该种情况下，不能够完全符合上述条件，所以在本题中进行单因素方差分析所得到的结果不可靠，而实际上，根据以上实验计算，进行单因素方差分析所得到的结果与多元配对分析的结果不太一样，因此接受多元配对分析的结果。
4.2 问题2的模型建立与求解
聚类分析法的原理是将参与聚类的每个个体（或变量）视为一类，根据各个个体之间的距离或相似性，逐步合并，直到合并为一个大类为止。根据分层聚类分析原理，对于任何数据都没有唯一正确的分类标准。不同的聚类方法得到的结果或多或少都有一定的差别。一般情况下，我们可以根据以下几个原则确定分类数[2]：
1.各类重心之间的距离必须很大；
2.确定的类中，各类中包含的元素一般都不要太多；
3.类的个数必须符合实用的目的；
4.若采用几种不同的聚类方法处理，则在各自的聚类途中应发现相同的类
由前面得到的红白葡萄理化指标的标准值矩阵分别对红白葡萄进行聚类。对于白葡萄，使用ward联接对其聚类可得图4-1、图4-2所示的聚类分析图。
图4-2 白葡萄分层聚类分析树形图
图4-2中所示的白葡萄分层聚类分析树形图显示了分层聚类过程中，从每个个体为单独的一类，逐次合并，一直到全部合并成一大类，整个过程都在树形图中得到体现。
图4-1是一幅纵向显示的冰挂图。从该图中可以很轻易地看出任何类数时的分类结果。对于白葡萄，根据分类原则，我们选取聚类类数为6时，根据图4-1可以将葡萄样品分为下列五类A
图4-3中所示的红葡萄分层聚类分析树形图显示了分层聚类过程中，从每个红葡萄个体为单独的一类，逐次合并，一直到全部合并成一大类，整个过程都在树形图中得到体现。图4-4是一幅纵向显示的冰挂图。从该图中可以很轻易地看出任何类数时的分类结果。对于红葡萄，根据分类原则，当我们选取聚类类数为5时，根据图4-4可以将葡萄样品分为下列五类A对上述五类葡萄进行标准差和均值计算，由各分类的均值大小可以对其分类级别高低有个客观的判断，即：E>B>C>D>A（Ⅰ>Ⅱ>Ⅲ>Ⅳ>Ⅴ），分类结果如下表4-4
表4-4 红葡萄聚类分级
4.3 问题3的建模与求解
对于负相关系数的求解，首先要建立葡萄酒的各项理化指标分别对酿酒葡萄的所有理化指标回归方程，然后测定系数，再计算其复相关系数，并由此说明变量之间的相关程度的高低，当相关系数计算出来后，还必须判断其是否有意义和使用价值，因此必须进行复相关系数的显著性检验。先利用SPSS做复相关回归分析得到复相关分析表和回归分析表，将复相关分析表转移至EXCEL，然后利用EXCEL相关性排序，但是因为考虑到有负相关的影响，因此要首先先加绝对值再由大到小进行排序。相关性排序后发现Pearson相关系数与显著性单侧检验有高度的一致性，所以通过EXCEL自动筛选功能，选出单侧检验值小于等于0.05的自变量即为与因变量相关的自变量 。由此可以得出红、白葡萄酒的理化指标与红、白酿酒葡萄的理化指标的定量关系。再通过回归分析表即可得到模型的结果，将两复相关分析表和回归分析表结合可得到：
1. 红葡萄酒的理化指标与酿酒葡萄的理化指标的模型为：
2. 白葡萄酒的理化指标与酿酒葡萄的理化指标的模型为：
由回归方程式可以看出：
1. 对于红酿酒葡萄的理化指标x4（花色苷）、x6（苹果酸）、x9（褐变度）、x10（DPPH自由基）、x12（单宁）与红葡萄酒的理化指标y1（花色苷）呈显著正相关，而x7（柠檬酸）、x8（多酚氧化酶活力）、x13（葡萄总黄酮）、x25（果梗比）、x26（出汁率）与红葡萄酒的理化指标y1（花色苷）呈显著负相关。
2. 对于白酿酒葡萄的理化指标x12（单宁）、x15（黄酮醇）、x18（可溶性固形物）与白葡萄酒的理化指标y1（单宁）呈显著正相关，而x1（氨基酸总量）、x2（蛋白质）、x10（DPPH自由基）、x11（总酚）、x13（葡萄总黄酮）、x16（总糖）、x25（果梗比）、x27（果皮质量）与白葡萄酒的理化指标y1（单宁）呈显著负相关。
同样的可以得到以下红葡萄酒的理化指标与酿酒葡萄的理化指标的模型为：
以及白葡萄酒的理化指标与酿酒葡萄的理化指标的模型为：
4.4 问题的模型建立与求解
（1）逐步回归分析
逐步回归分析，首先要建立因变量y与自变量x之间的总回归方程，再对总的方程及每—个自变量进行假设检验。当总的方程不显著时，表明该多元回归方程线性关系不成立；而当某—个自变量对y影响不显著时，应该把它剔除，重新建立不包含该因子的多元回归方程。筛选出有显著影响的因子作为自变量，并建立“最优”回归方程[4] 。
回归方程包含的自变量越多，回归平方和越大，剩余的平方和越小，剩余均方也随之较小，预测值的误差也愈小，模拟的效果愈好。但是方程中的变量过多，预报工作量就会越大，其中有些相关性不显著的预报因子会影响预测的效果。
以红葡萄为例进行逐步回归分析，使用F的概率进入0.10删除0.15，当预测变量数为7个时，R 方值大于85%，说明此时模型的拟合程度比较高，继续对红葡萄进行分析，方差分析知：统计量为19.831，系统自动检验的显著性水平为0.0000（非常小），因此回归方程相关非常显著。
再对红葡萄建立逐步回归模型。
由 “非标准化回归系数”可得出多元回归模型预报方程为：
由回归方程式可以看出，红葡萄酒的质量（x）与y11（总酚） 、y23（果穗质量）、y21（固酸比）、y15（黄酮醇）呈显著正相关，而与y6（苹果酸）、y8（多酚氧化酶活性）、y14（白藜芦醇） 呈显著负相关。由此看出，总酚、果穗质量、固酸比、黄酮醇，苹果酸、多酚氧化酶活性、白藜芦醇是影响红葡萄酒质量的主要原因。
（2）论证
Ⅰ 对（1）分析
由（1）可知：逐步回归分析模型的R2=0.88，p=0.0000（非常小），即回归方程相关非常显著，说明得到的模型是一个乐观结论。然而，红葡萄酒的样本容量N1=27，白葡萄酒的样本容量N2=28，均为小容量样本，所以模型稳定性较差，且参数β的标准差较大，因此，完全用酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标判断葡萄酒的质量不科学。
Ⅱ 相关分析
先利用SPSS做芳香物质和香气打分的相关分析得到相关分析表，将相关分析表转移至EXCEL，然后利用EXCEL相关性排序，但是因为考虑到有负相关的影响，因此要首先先加绝对值再由大到小进行排序。相关性排序后发现Pearson相关系数与显著性双侧检验有高度的一致性，所以通过EXCEL自动筛选功能，选出单侧检验值小于等于0.05的自变量即为与因变量相关的自变量，分析结果可知，香气打分与芳香物质x14（柠檬烯）、x31（乙酸辛酯）、x32（2-乙基-1-己醇）、x34（辛酸丙酯）、x37（3，7-二甲基-1，6-辛二烯-3-醇）、x41（3，7-二甲基-1，5，7-辛三烯-3-醇）、x45（辛酸3-甲基丁酯）、x47（丁二酸二乙酯）、x52（十二酸乙酯）、x56（2-吡咯烷酮）、x75（丙酮）、x90（á-蒎烯）、x113（1-辛醇）、x119（（Z）-3，7-二甲基-2，6-辛二烯醛）、x123（（R）-3，7-二甲基-6-辛烯醇）、x127（（E）-3，7-二甲基-2，6-辛二烯-1-醇）有显著关系。
5、结论
本文以酿酒葡萄和葡萄酒为研究对象，建立多元统计模型，对评酒员对酒的评价之间存在的显著性差异情况进行研究，同时研究了酿酒葡萄的分级、酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系，论证了葡萄和葡萄酒的理化指标对葡萄酒的质量评价情况。
参考文献：
[1]周凯，宋军全，邬学军，数学建模竞赛入门与提高，杭州，浙江大学出版社，2012。
[2]张庆利，SPSS宝典，北京：电子工业出版社，2011.2。
[3]黄贤玲，粮食征超购量与产量、农村留用量复相关分析，山西财经大学学报，1985.2。
关键词：文体学颜元叔散文风格
一、引言
颜元叔作为台湾“十大散文家”之一，先后出版过十七本散文集，以其独特的慵懒、诙谐、平实、深情的文风在台湾享有极高的声誉，但在大陆不甚有名。针对颜元叔的研究都主要着眼于其文艺理论，如古继堂的《台湾文学中坚持进步的民族主义文学理论的两大柱石――论尉天骢与颜元叔》等，针对其散文作品的相关研究却比较少，从文体学角度分析其散文特点的更是寥寥无几。本文试用文体学的方法对颜元叔散文风格进行分析，并探究风格形成的原因。
二、颜元叔散文的文体分析
（一）语音
1.音韵美
《走入那一片蓊郁》通过押韵的形式，增强了散文语言的音乐性，如：
（1）厚茅的墙，蹲在相思林深处的空地上……
（2）钟振的细密声浪，当使他的袍裾飞扬作彻彻响……
其中的“墙”、“上”、“浪”、“响”等均上下押韵，带有传统诗歌的韵律特色。同时，本文也运用了大量的双声、叠韵、叠声词，如“追逐”、“矫健”、“葡萄”、“徘徊”等双声词，“晶莹”、“明净”、“吐露”、“前面”等叠韵词，“单单”、“片片”、“潺潺”、“冉冉”、“薄薄”、“密密”、“嘎嘎”、“阵阵”、“层层”等叠声词。这些双声、叠韵、叠声词错落有致的融入，使得整篇散文音韵婉转清朗，表现了散文轻灵跳脱的唯美意境。
2.语调美
本文在语调上多采用谈话式，将所感、所想、所叹缓缓道来，给人以亲和自然之感。在《走入那一片蓊郁》中，开篇第一句话便是“这怎么行，换成球鞋吧，是要爬山的”，起笔以一种犹如正在交谈的方式让人有真切自然之感，同时也为整个文章定下了语言平实自然的和缓语调。
本文在谈话式语调中又加入了平仄律，使语调富有疏密、长短、扬抑、轻重的节奏美和回环往复的旋律美，进而为思想内容的表达增加了艺术的感染力[1]。如：
（3）一条不长的巷道，两侧立着龙柏，龙柏后蓬着扁豆的藤萝，紫红的晚花如张鸣的鸟嘴，挂着更子的豆荚。
句子中相关的音节“巷道”与“藤萝”、“龙柏”与“豆荚”平仄相对立，体现出整个句子在平仄变化中的语调美，也有效地刻画出“巷道”之美。
3.节奏美
散文语言音乐美的主要手段便是自然和谐的节奏，清代刘大曾说：“文章最要节奏，譬之管弦繁奏中，必有希声窈渺处。”[2]本文节奏分明，通过语言形式本身的变化统一带来的节奏感与创造的唯美意境相结合，使散文节奏达到更高层次的和谐，即语言节奏与生理、心理节奏的和谐[3]。如：
（4）将要下山的太阳把橘汁的光从背后，越过肩，拂过发，顺着眼，将身影修长地投到淡橙色的路上，从路上跃起，扩散开去，拂染了一切……
看似是长短不一的散句，但长短交错、整散结合，读起来朗朗上口，通过真情实感的表达，自然地形成了语言节奏的和谐。
（二）语汇
1.颜色词的使用
此处讨论的颜色词主要指基本颜色词、含有颜色的词汇及广义上描绘颜色的词语。本文中颜色词的使用十分精准巧妙，以下面两句为例：
（5）太阳光落在那座高山的背后，从高山的背后再落入海里。将要下山的太阳把橘汁的光从背后，越过肩，拂过发，顺着眼，将身影修长地投到淡橙色的路上，从路上跃起，扩散开去，拂染了一切，望野尽在橙汁里。
（6）为什么？这只矫健的白鸟，徘徊在淡墨的暮里？
在（5）句中接连出现了“橘汁的”、“淡橙色”等十分相近的颜色词，用橘汁的浓烈颜色比喻落日的耀眼，将道路的灰色与光芒的金色结合后的颜色描绘为“淡橙色”，又与后文的“橙汁”有所不同，三种颜色层次分明，错落有致；（6）句中的“白鸟”与“淡墨”近乎一黑一白，对比强烈。颜色词的使用使得本文画面感强烈，增强了文章的表现力。
2.用词的口语化倾向
整篇散文具有口语化特点，淡然平和，从词汇上来说可分为两个部分。其一，文中涉及的形容词基本上控制在3个字以内，用语朴实，简洁不繁琐。形容词仅出现过如“意兴飞扬”、“重复千遍”、“幽僻荫覆”等为数不多的四字词语，并未选取成语、俗语等。其二，散文中出现的名词大多为单纯词及偏正结构合成词，意象选取较为常见。单纯词有“太阳”、“山”、“海”、“鸟”、“路”等，偏正结构合成词有“黄土”、“细沙”、“晚花”等。这些词汇都为身边随处可见之物，加强了本文的亲和感。
（三）句式与修辞
1.整散结合、长短交错
本文句式整散结合的特点表现得相当突出。每一自然段都含有大量整句，仅第一段的十句话中就有四句为整散结合句。如：
（7）将要下山的太阳把橘汁的光从背后，越过肩，拂过发，顺着眼，将身影修长地投到淡橙色的路上。
其中“越过肩，拂过发，顺着眼”三个三字节分句为整句，以“V过N”为格式替换谓语、宾语，与中国传统骈文有异曲同工之妙，具有韵味；整句夹杂在前后两个散句中，整散结合，增添了灵动气息。整句使得句子尽显铺排之势，渲染气氛[4]；散句则使句子自然流畅，亲切生动。
从句子长短来说，文中长短句交错的情况也较多。如：
（8）薄底的球鞋底，轻快的腿胫，跳着，跃着，跃着，跳着，顺着西下阳光的指向，走向那山，走向那山后的山。
其中“跳着，跃着，跃着，跳着”都为短句，“顺着西下阳光的指向”相对较长，“走向那山”又较短，其后再接长句，长短句错落有致，快慢结合，节奏感强烈，给人以美的享受。
2.大量问句的使用
全文中共出现29次问句，从是否有疑而问来说，询问、反问和设问均有涉及。从疑问句的结构形式特点和语义情况分类，疑问句中的特指问、选择问在文中都有所表现，有时也有混合使用的情况。大量问句的使用体现了作者的求知欲与探索欲，极为诗化的写作风格颇有《天问》的遗风。其例如下：
（9）做皱的双眉，欣喜的眼，岂非站立在地灵的中央？（反问句）
（10）为什么必须爬上那个山？不为什么，却也为了什么。（设问句）
（11）……这相思林间的茅棚，里面究竟是什么？（特指问）
（12）要登上那个山，应该走这条路？还是这条路？还是这条路？（选择问）
（13）是鸥？是鹭？总之，是一只纯白的鸟儿，在盘旋。（混合使用）
反问句是无疑而问，可以加强句子语气；特指问所问指向明确，多次在文中出现，表现出作者强烈的探究与求知欲。这两种问句能增强句子感染力，使情感更为鲜明强烈。
设问句因其基本特征是自问自答，答在问后[5]，故至少有一个陈述句来解释疑问。本文中的选择问则多用选择问句群[6]，由两三个短单句共同组合而成。这两种句子往往不止一个单句，能够形成相应句群，前后照应，增强气势，又仿佛与人分享，大大增加了真实感与互动性。
3.借代
文中多次出现借代手法，如：
（14）轻快的脚步便走入相思林深处了。
（15）薄平的球鞋底，轻快的腿胫，跳着，跃着，跳着，顺着西下阳光的指向，走向那山，走向那山后的山。
（16）晨钟里，神祗下降；晚钟里，神祗上升。
以上例句中，（14）句、（15）句中的“轻快的脚步”和“球鞋底”、“腿胫”都是无法“走”的，在此处是以部分代整体，代指作者本人；（16）句中“晨钟”和“晚钟”则分别借代清晨与黄昏，是以特征代本体。借代手法其一使语言富于变化性，提升了阅读的美感，丰富了表达的意象；其二避免了主语的直接使用，尤其是在前两句中，使读者增强了代入感。
4.反复
反复修辞手法的使用是本文的另一特色。除了基本的连续反复与间隔反复外，作者还对反复的谓词性短语进行了拓展，拓展部分主要为状语或定语。其例如下：
（17）绕着走，绕着走，绕着一座无门的茅棚走。
（18）在黄土与细沙的床上，山涧编织着鱼尾纹，编织编织着鱼尾纹，从两边织入，不断从两边织入，不断编成透明的鱼尾纹。
（17）句中对“绕着走”进行了两次基本反复，第三次时对原本的状语“绕着”后增加拓展成分“一座无门的茅棚”；（18）句中对“编织着鱼尾纹”稍作变化后基本重复两次，并在间隔反复的最后一个分句中增加了拓展成分“透明的”。
反复咏叹并加以变换的手法，能较好地抒感，增添了行文的音乐美。
（四）句法结构
1.主语的省略
全文中没有直接出现人作为主语的句子，采取了省略手法或以特征及部分代替人作为主语的借代手法。借代手法在上文已经讨论过，这里主要讨论主语的省略。例：
（19）停住，弯腰，蹲下，细看那小溪怎样编制它的鱼尾纹；然后……
（20）走过千百条巷道，走入千百条巷道，何曾走入这样的巷道？
（19）句中前一个分句中先连用三个动词，后接动词性短语，四个分句都作为具有先后顺序的谓语存在，但应有的主语（某个人）却被省略。同理，（20）句前两个分句都为动词性短语，第三个问句也只由疑问词与动词性短语组成，都省略了作为主语的人。
省略主语的句法接近于古代汉语和古、现代诗歌，缺乏一般现代汉语句子结构的严密化[7]，一方面更具古韵；另一方面，因为缺乏实际的人物充当主语，因此主句具有模糊性，读者可以将任何人包括其自身代入，更贴近读者，令读者身临其境。
2.特殊句法结构
本文中有部分句子的句法结构与现代汉语的一般句法结构不同，采取了较为特殊的语序。
①谓语前置
（21）原语序：“都是冉冉的，钟振的细密声浪，当使他的袍裾飞扬作彻彻响，由远而近，在清晨，由近而远，在黄昏。”
调整语序：“当钟振的细密声浪使他的袍裾飞扬作彻彻响，在清晨，由远而近，在黄昏，由近而远，都是冉冉的。”
此句句意实际上为钟振的“细密声浪”与袍裾的“彻彻响”在清晨和黄昏远近交替响起，其声音都是冉冉的，但调整语序前后都缺乏句法上的主语。在这里笔者根据句意择出主语“细密声浪”和“彻彻响”，将谓语“都是冉冉的”放在了两个主语之前，形成了谓语前置。
②状语后置
仍以上句为例。在后四个分句中，“在清晨”和“在黄昏”都为时间状语，按照现代汉语习惯一般都放在主语之后谓语之前，而英语的状语除表频率的副词之外则往往放在句尾[8]。但此句状语后置，采取了古代汉语与英语中都曾出现的句法结构，起强调作用。
③定语后置
（22）原语序：脚步参差在参差的路面，欲倾欲坠的步履激起阵阵惊笑，像鹑蛋般圆滑，滴溜。
调整语序：脚步参差在参差的路面，欲倾欲坠的步履激起阵阵像鹑蛋般圆滑、滴溜的惊笑。
此句中的“像鹑蛋般圆滑，滴溜”是“惊笑”的定语，但放在了中心词之后，甚至整个句子的最后，同时定语为动词性短语。这种句法结构同样都曾出现在古代汉语与英语中，但古代汉语中定语往往较短，与现代汉语中定语的复杂性也无法相比，此句的定语后置更倾向于英语中的定语从句。
三、颜元叔散文文体风格成因分析
颜元叔的散文文体风格成因大致有以下三点：
一是他深厚的民族文学底蕴。颜元叔1933年出生于南京，幼时又迁往老家湖南茶陵，目睹了艰苦的八年抗战，直到1949年才举家迁台。数十年的祖国文化熏陶与特殊的历史时代背景带给他巨大影响，中华传统道德观念及五四以后的新文学理念每每体现为其行文中的中国古典气韵，具体包括散文的音韵协调以及句式的整散结合。前者在运用押韵的同时也加入了平仄，使散文语调富有疏密、长短、扬抑、轻重的节奏美和回环往复的旋律美；后者则给人以中国古典骈文的韵味。
二是他深受西方教育的熏陶。颜元叔接受过深入的西方教育，受到过西方文艺批评的影响，并且从事过英语教育工作，这些经历对其散文创作产生了相当的影响，体现为其散文中的“欧化”现象。其散文《走入那一片蓊郁》在语音、句式和句法结构等方面都体现出了“欧化”的特征。在散文的节奏美上，颜元叔有其不同于中国传统散文的独特节奏，其散文长短交错、整散结合，长句不冗长，短句活泼灵动；用词平易朴实，较少出现成语和中国古典的四字词语。这种欧化的现代散文节奏驱除了汉语的诗意，但又创造了一种新的诗意，让人既体会到作者的性情，又觉得诗意盎然。在散文的句法上，颜式散文中出现了许多特殊的句法，如谓语前置、状语后置、定语后置等，这些句法几乎都是受英语句法的影响。在整体风格上，颜式散文有一种异于古典美的亲切自然。他的散文中多处省略了主语“我”，这看似削弱了“我”的思想，但其实是让“我”的思想表达更加自然，在让读者身临其境的同时，也让其体会到“我”的个性。此外，文中大量使用的问句，或是“我”的自问自答，或是虚拟与读者的问答，坦率而不直白，自然而不造作，也都是“我”思想感情的外化。以上两点与西方散文表现日常生活经验与人生体验，强调作者思想与个性的主张不谋而合。
三是他个人性格的真诚率直。在《知无不言》中，颜元叔曾感叹：“知无不言，言无不尽，常常会‘逆火’――就是一开枪，子弹还没有打着敌人，弹壳倒打上自己的右眼。”[9]此感慨是他自己的“直言不讳”。在其散文创作中，他的个性影响表现为其叙述的自然真率，多用商量语气和问句，以达到与读者沟通、把读者从“陌路人”化作“枕边”听众的目的，但这种距离的拉近又是自然的。问句的使用看似直抒胸臆，却更像是一种引导，让读者“循声而去”、自我领悟。
注释：
[1]秦凌燕，梁华：《和谐的节律，现代散文语音形式美建构模式》，广西社会科学，2009年，第8期。
[2]刘大：《论文偶记》（第十二则），北京：人民文学出版社，1959年版。
[3]阳海燕：《论散文语言的优美性》，湖南师范大学2002届硕士研究生学位论文。
[4]龚悦耳：《整句的作用》，语文天地，2007年，第23期。
[5]刘俊：《疑问句・设问句・反问句》，语文天地，2002年，第20期。
[6]邢福义：《选择问的句群形式》，汉语学习，1993年，第6期。
[7]王力：《汉语语法史》，北京：商务印书馆，2005年版，第342页。
[8]朱一楠：《汉语与英语语序差异比较研究》，天津市财贸管理干部学院学报，2004年，第1期。
[9]颜元叔：《烟火人间》，上海人民出版社，2008年版，第110页。
参考文献：
[1]曹明海.冰清剔透的“第二自然”――人化的荷塘妙境――读颜元叔散文《荷塘风起》[J].名作欣赏，1989，（3）.
[2]徐学.论台湾作家的散文观[J].华文文学，1993，（01）.
当前，就国家相关部门统计，我国人口出游比率在逐年增长，旅游势头良好。和国际旅游市场有所不同，我国在旅游方面保持着较快的发展速度，这有赖于我国目前社会经济的发展。为了在很大程度上更够利用旅游资源，提高旅游舒适度，加快旅游配套设施服务，需要从各个方面加快对用户需求信息的把握，对旅游供应链需求有合理的预测。
一、基于旅游供应链的旅游需求预测影响因素分析
传统方式对旅游需求进行预测主要采取的是原因分析法和时间段分析法。随着现代人们知识水平和认识能力的不断提高，人们开始运用引用供应链中各种因素对旅游需求进行分析。旅游供应链提供的不是实物产品，而是人们的服务，实时为客户提供相关的服务。总体上来看，旅游供应链是与景点、各大酒店以及购物中心相联系的，它们构成多位一体的关系，通过对这些不同资源进行整合，从而为游客提供高质量的服务。针对旅游供应链中的各大供应商，我们对餐饮、交通、景区、酒店等因素做了进一步的分析：
（一）餐饮因素
对餐饮企业来说，影响其发展的主要是周围餐饮行业的数量以及餐饮的营业额。一般情况下，在流动人口大的环境中，餐饮企业发展的较好并且较快，人口对餐饮业的营业额有着重要的影响。在这种情况下，我们在考虑旅游需求影响因素中无疑需要将餐饮业的收益作为重要的影响因素。
（二）交通通达度因素
交通通达度是影响旅游需求的一个重要因素。交通对于旅游需求得影响主要由飞机场数量、火车承载量、轮船数等反映出来的。不同的交通工具对旅游需求有着不同的影响，在分析过程中应当对交通方式种类做出必要的侧重。
（三）景区环境因素
景区环境的好坏关系到能否吸引游客前往，是旅游供应链中最重要的因素。景区的影响因素由景区级别、景区人次、收益等构成。景区环境是游客选择旅游地区的首要条件，是旅游供应链需求的核心。通过有关人员对景区的环境因素做出估计，能够更好的对旅游供应链做出预测，加快旅游业的发展。
（四）酒店影响因素
酒店的影响因素主要是酒店的服务、酒店数量、客房数以及入住人数等。根据消费需求的不同，人们选择的客房层次也显得不同。酒店入住人数的增长有助于旅游供应链的延长和提高。
二、基于旅游供应链的多元线性回归预测模型
针对影响旅游供应链的需求因素，我们构建了多元线性回归分析模型，通过对模型进行预测和检验，从而能够得出有效的、普遍适用的预测模型。在这里。我们认为，多元线性回归预测模型是对旅游需求的比较精准的分析。
（一）回归预测模型
在对客观事物进行观察和大量实验的基础上，以客观事物之间的关系为研究对象，对他们之间的相关关系做出了规律方面总结。根据影响旅游需求的因素，我们对多元线性回归模型进行研究和分析。其基本的模型为：
Y1=B0+B1Xt1+B2Xt2+…+BkXtk+Ut， t=（1，2，…n） （1）
其中，y1为因变量，自变量个数为k，j=1，2…k，yt同时表现为自变量的线性函数，i=1，2，…k，ut表示随机误差项。总体上，多元线性回归方程为：
E（yt）=B0=B1Xt1+B2Xt2+…+BkXtk （2）
基于多元线性回归分析的旅游供应链需求具有可借鉴性，它体现了新时期下我国旅游预测的新方向，有助于加快我国实现旅游需求分析精准化。
三、基于旅游供应链需求预测实证分析
拿我国香港为例，香港作为我国、甚至是全世界知名的旅游胜地，它凭借着自己独特的地理位置和购物便捷的优势，每年吸引了巨多的国内外游客前来旅游，它是我国最受欢迎的旅游地区之一。相关数据显示，香港每年的游客数目仍旧在不断的增长之中。
（一）影响因素相关指标
1、预测指标Y。根据多元回归预测模型，将每年内地到香港旅游的人数作为预测结果，将Y作为内地到香港旅游人数。
2、经济因素。香港作为我国最发达的地区之一，其经济因素的获得具有多方面的体现。以消费物价指数为例，X1―港元利率；X2―美元兑港币汇率；X3―GDP；X4―人均产值；X5―人口总数；X6―消费物价指数年变动率。
3、交通因素。香港的交通方式非常完备，因此交通数据很容易得到。交通影响因素指标如下：X7―飞机班次；X8-公路车次；X9―铁路车次；X10―客船班次.
4、餐饮因素。香港地区餐饮业在旅游中发挥着举足轻重的作用，主要指标为：X12―餐饮收益。
5、住宿因素。影响住宿的因素很多，具体包括：X12―甲级酒店数目；X13―甲级酒店入住率；以此类推，对相关因素做出合理的指标表示。
综合多元线性回归模型和上述各因素，我们得出结论，多元线性回归模型预测能力较强，能够基本对旅游供应链需求做出预测。
关键词：钢平台；柱脚节点；有限元；设计方法；定向滑动连接
0 前言
为了满足工业系统的设计要求，需要在下部支撑结构上建立钢平台，其柱脚节点设计多以刚性连接为主，导致不同结构之间的不协调变形在钢结构内部产生内应力，同时刚性连接的钢平台本身产生弯矩会传递给下部支撑结构，导致下部支撑钢架构件平面外失稳破坏。
1 柱脚节点设计
柱脚节点刚性连接采用焊接于下部支撑结构的设计方法，柱脚节点滑动连接采用聚氯乙烯布作为滑动隔离层，并在柱脚周围设置可靠挡板限制平面内水平位移。
2 钢平台力学模型
2.1 边界条件
空间杆系单元的每个端点有6个自由度、即3个平动自由度和3个转动自由度。本文定义的柱脚节点边界条件分为两种：一种是常规的刚性连接（边界条件1，下同），即钢平台柱脚与刚体约束三个平动自由度和三个转动自由度；一种是定向滑动支座（边界条件2），即释放柱脚一个上下自由度和三个绕形心轴线的转动自由度，限制平面内水平方向两个自由度。
考虑到滑动连接在长期受力、滑动系统老化等限制滑动有效实现的问题，这里的边界条件2限制平面内水平方向两个自由度是与实际工程所采用的定向滑动连接方式是比较接近的。
2.2 荷载定义
根据实际工程，按照恒荷载、活荷载[1]，地震力[2]建立不同荷载工况（地震分别采用底部剪力法和振型分解法），分析工况按照静态线性叠加。荷载组合分三种情况：
2.3 力学模型建立
下部支撑钢构架的主体结构在三维模型中定义为刚体，即不考虑主体结构的侧向力和变形对上部钢平台的影响。钢平台结构依据前述的结构体系建立空间杆系模型，根据有限元连续性假定，采用三维实体单元[3]对结构进行划分模拟空间受力，通过定义的两种不同边界条件的柱脚连接方法，利用SAP2000和Midas Gen两个三维空间有限元软件通过建立材料合理的本构关系和力学模型对结构进行研究。两种软件均采用空间迭代法进行有限元计算。
3 数模分析
在相同的荷载情况下，分别对柱脚刚性连接和定向滑动连接两种模型的三个柱脚节点的计算结果进行分析。
3.1 空间变形分析
根据文献[4]给出的容许挠度限值要求可以得出，平台梁容许挠度值为>5mm（表1），说明钢梁在定向滑动支座这种边界条件下满足变形要求。
定向滑动支座在保证钢平台良好的变形能力前提下，减小了钢平台空间变形对下部支撑结构的影响。而且符合抗震概念设计中的两种不同结构之间应各自有良好的变形能力和耗能能力，避免不协调变形导致两种不同结构的应力重分布。
4 结语
上部钢平台与下部支撑结构之间采用有效的定向滑动连接，其力学传递路径明确，最大限度保证了钢平台通过本身的空间协调变形减小对下部支撑结构的影响，减少对支撑结构的破坏。
根据工程实践证明，所提出定向滑动柱脚设计方法在工业建筑的钢支架及钢平台设计中起到了重要作用。另外，定向滑动柱脚设计方法减少施工机械投入，便于安装，节省人力成本。
参考文献：
[1]GB50009-2001建筑结构荷载规范[S].北京：建筑工业出版社，2006.
[2]GB50011-2010建筑抗震设计规范[S].北京：建筑工业出版社，2010.
关键词：多元统计；人口研究；统计模型
中图分类号：G30-03 文献标识码：A 文章编号：1001-828X（2015）005-0000-01
随着统计学和统计软件的发展，统计分析技术被越来越多地应用于实际生活。我国作为一个人口大国，了解我国的人口状况是关系国计民生的一项重大工作。所以，研究多元统计分析技术在人口研究中的应用有着深远的意义。
一、应用于人口研究的多元统计方法
作为一门专业课程，多元统计分析提出了大量的统计方法。如多元线性回归分析、logistic回归分析以及因子分析和聚类分析等。
1.多元线性回归分析在人口研究中的应用
多元线性回归模型主要用于研究一种变量受多种因素影响时的状况。而在人口研究中，多元线性回归模型主要用于人口老龄化以及城乡收入水平的影响因素等问题。例如利用多元线性回归模型研究人口老龄化问题的分析步骤如下：
（1）通过分析与人口老龄化有关的变量，我们确定人均国内生产总值、养老保险人数，失业人口人数、人口密度和政府医疗支出作为老龄化问题的影响因素（依次用X1、X2、X3、X4、X5来表示），并通过抽样调查或查阅年鉴的方法获得回归分析所需的数据，采用多元线性回归的方法进行定量分析。
（2）建立多元线性回归模型：Y=A+b1X1+b2X2+b3X3+b4X4+b5X5+e.其中b1、b2、b3、b4、b5为回归系数，A为常数项，e为残差。利用SPSS进行逐步法分析确定系数及常数项。
（3）对各变量进行显著性检验，确定模型并结合实际意义进行分析。
2.logistic回归分析在人口研究中的应用
logistic回归分析的用途主要包括三个：一是寻找特殊因素因素；二是预测；三是判别，例如预测某一个体属于某一情形的概率。logistic回归分析在人口研究中主要用于人口预测。
3.因子分析和聚类分析在人口研究中的应用
因子分析是指从影响研究变量的众多影响因子中提取出公共因子的统计方法。因子分析能够将具有相同本质的影响因子归入同一个公共因子，从而减少研究变量的数目。聚类分析则根据研究对象的特征，对研究对象进行分类，从而达到减少研究对象的目的。因子分析和聚类分析主要用于研究人口迁移影响因素、人口发展水平等问题。
二、多元统计分析技术在人口研究中的应用现状
在20世纪80年代，我国的人口研究中很少使用多元统计分析技术。进入90年代后，随着各种多元统计分析方法的引入和统计分析软件的使用，统计分析技术在人口研究中得到了广泛的应用。多元统计分析技术能够定量分析经济因素、社会因素和人口因素之间的关系，从而更好地解释人口现象。
1.我国人口研究中多元统计分析的特点
我国人口研究问题中多元统计分析技术的应用呈现出多样化的特点，主要表现在统计方法的多样性和统计分析内容的多样性。前面提到的多元线性回归方法、logistic回归分析方法以及聚类分析等多元统计分析方法在我国人口研究中都有应用。统计分析内容更是涉及生殖健康、居住类型以及人均收入水平等生活的各个方面。
2.我国人口研究中多元统计分析数据特点
我国在人口研究中的多元统计分析数据主要来源于抽样调查和典型调查等，统计分析的单位主要是以个人和家庭等个体单位为主。在数据类型方面，我国人口问题研究中的多元分析数据以横截面数据为主，时间序列数据极少用到。
三、我国人口研究中多元统计分析技术存在的主要问题
由于多元统计分析技术在我国人口研究中的应用时间比较短，很多人口研究人员对多元统计分析技术也没有经过系统的学习，在实际应用中难免会出现一些问题。
1.人口研究中多元统计分析方法使用错误
统计方法主要由研究目的和研究数据决定。但在实际应用中，由于研究人员难以正确区分各个统计方法，从而出现随意选择的现象。通过查阅用多元统计方法研究人口问题的相关文献我们发现，在进行人口问题研究时使用最多的就是多元线性回归模型。虽然多元线性回归模型具有易于理解和分析简便的特点，但它主要是研究一个目标受多个因素影响时的情形。很多文献没有注意到这个问题，从而错误地使用了该方法。
2.多元统计分析中缺乏评价和检验
评价和检验是多元统计分析的一个重要内容，因为很多统计方法只有结合实际，才能更好地确定自己的模型建立是否恰当，才能更好地解释模型中各个变量的实际意义。但在人口研究的实际应用中，很多研究人员只是注重对统计结果的分析，而忽略了模型的检验和评价。
对模型的评价主要是指模型对观测数据的拟合程度，每一种多元统计方法都有相应的模型评价方法和指标。对模型的检验主要是指显著性检验，从而判断该模型中各变量之间的关系是否存在。因此，模型评价和检验是多元统计分析不可分割的一部分，读者也只有通过这些内容才能更好地理解人口研究报告中所描述的现象。然而通过统计可以发现，很多有关人口研究的统计报告都缺乏模型评价和检验者方面的内容。
四、结束语
多元统计分析中的很多方法都适用于人口研究。近年来，随着统计学科和计算机技术的发展，多元统计分析技术在人口研究中也得到了广泛的应用。我国人口研究对多元统计分析技术的应用呈现出多样化的特点，多元统计分析的数据来源以抽样调查和横截面数据为主。但由于我国人口研究中多元统计分析技术的引入比较晚，在实际应用中仍存在较多的问题需要改善。
参考文献：
[1]刘金塘，伍小兰.多元统计分析技术在人口研究中的应用[J].人口研究，2005，26（2）：1-6.
关键词：元分析；发表性偏倚；随机效应模型；固定效应模型；异质性检验
一、元分析常见问题
元分析是对已有的同类课题的研究进行综合评价、分析，整合独立研究的成果，以获得普遍性、概括性结论的方法。元分析的优势有两点，一是将哲学中的批判思想转变成为可操作的方法，二是填补了定量分析方法与定性分析方法的鸿沟。在心理学界，元分析被越来越多地应用于分析某领域研究的趋势，整合不统一的研究结论，探寻新的研究方向。近年来，国内介绍、应用元分析的论文逐渐增多。但是，同国外的元分析论文相比，国内元分析论文普遍存在两方面的问题：一是发表性偏倚过程的缺失，发表性偏倚在元分析过程中是一个较为重要的步骤，但是国内的元分析文献中较少涉及此过程；二是随机效应模型和固定效应模型选择标准误用。上述两个问题如果处理不好均有可能影响元分析结果的准确性，甚至有可能得到相反的结果。为此，本研究整理分析有关这两个问题的文献，期待通过对文献的梳理，解决上述两个问题。
二、发表性偏倚的识别及解决办法
（一）如何识别发表性偏倚
发表性偏倚是指由于研究者不能完全占有相关领域的资料而造成元分析结果存在偏倚。发表性偏倚常被称为“文件柜问题”，缘其类似于研究者没有将结果不显著的文献用于分析，就像把它们放在文件柜里（Rosenthal，1979）[1]。造成偏倚的原因有二：一是元分析者很难收集到相关研究领域的所有文献，很多没有公开发表的文献是不易获取的；二是已经发表的文献中，证实了研究假设的居多，而有悖于研究假设的很少，同时元分析者也易将结果显著的研究纳入元分析中（Rosenthal，2001） [2]。偏倚一般体现为结果偏向于研究者的原假设。常用的评定方法有两类：直观的观察法和统计的方法。
直观的观察法常用漏斗图法（funnel plot），它由Light和Pillemer于1984年提出。漏斗图将各个研究表示为直角坐标系里的散点图。一般来说，X轴是效应量值，Y轴是样本量。各个研究表示为坐标系内的点。漏斗图的理论依据是样本量越大，其对效应量值的估计也就越准确，样本量越小，其误差也越大。具体表现为漏斗图里样本量大的研究集中在图的上方，平均效应量值周围；样本量小的研究散落在图的底部，离平均效应量值较远。元分析者通过观察图形的形状来确定偏倚是否存在。如果没有，各个点应该是成堆的、对称的，聚集在平均效应量周围，就像一个倒着的漏斗一样；如果有，图形会有缺角。漏斗图很直观，且方便，易于操作，但是它的主观性很强。而且漏斗图只能够提供定性的结论，并不能说明偏倚的程度有多大，以及在多大程度上对元分析结果造成影响。针对这些缺点，研究者提出了统计的方法。常见的统计方法包有Fail-safe N、Egger回归系数、Trim and Fill。
（二）Fail-safe N法
罗森塔尔（Rosenthal，1979）提出了Fail-safe N法[3]。他指出，由于证实原假设的文章易发表，就造成了元分析的结果有偏倚。发表性偏倚的原因就是缺乏结论不显著的文章。要确定这些文章的数量，可以通过计算需要合并多少个这些并未纳入元分析的研究从而使原来元分析显著的p值变为不显著来实现。具体做法为：假定缺失的研究显著性水平不足0.05，它们的效应量值为0，计算出Z值，将这些Z值用特殊的方法合并到原来的结果中去，得出总效应量的Z值。将合并后的Z值与p值为0.05的Z值相比较，计算出使前者小于后者需要的研究个数。
有研究者对Fail-safe N提出了批评：一是罗森塔尔所说的显著，仅是局限于统计学意义上的显著，而没有从数量上说明；二是罗森塔尔的模型假定缺失的效应量值均为0，然而缺失的研究的效应量值并不总为0，另外研究的样本量也未被考虑；三是显著性水平p是联合研究后计算出来的，而现在的元分析则是直接计算出p值（B.J.Becker，2005） [4]。
针对以上的这些缺陷，后来的一些研究者提出了改进了的Fail-safe N法。如奥温（Orwin，1983）提出的另一种计算方法[5]，在基本思路上仍然沿袭罗森塔尔，即确定需要多少研究才能使得结果的显著性发生变化。与之不同的是，针对罗森塔尔方法中将缺失研究的效应量值定义为0这个缺陷，奥温则将缺失研究的效应量值扩展为一定的数值，即计算出需要多少个效应量值为某一确定值的研究才能够使原先的效应量值的显著性水平发生变化。奥温的方法好处在于研究者可以自己确定出缺失效应量值的最低水平。罗森塔尔（1991）则进一步提出了Fail-safe N法的评定标准，当N值大于5k+10时就不存在发表性偏倚[6]。
（三）回归系数
埃格尔（Egger，1997）提出可以利用回归方程中的截距是否为0来推测发表性偏倚是否存在[7]。这种方法基于漏斗图，将每个研究表示成效应量值的Z分数（θi/vi）为标准误倒数的回归的形式。
Zi为效应量值对应的Z分数，vi为标准误。
如果没有偏倚，漏斗图是对称的，那么直线就应该穿过标准正态分布图形的原点，也就是β0为0。研究者应该报告β0=0时双尾检验的p值。
埃格尔则认为Z值以1/vi的形式加权是缺乏理论支持的，因此，他又提出了未加权的方法。埃格尔认为上一种方法仅考虑将各个研究的方差的倒数作为权重，这种情形只适用于固定效应模型。在随机效应模型中，方差被区分为被试内方差vi和被试间方差τ2，会造成偏差。采用τ2和vi加权能适用于两种模型，因为在固定效应模型中τ2为0。
（四）Trim and Fill法
Trim and Fill法由杜瓦尔（Duval）和特威迪（Twe-edie）提出。这种方法同样是基于漏斗图。其基本思路为：如果漏斗图是不对称的，那么在左边或者右边就会有一些多余的散点，如果将这些散点删去，那么漏斗图又会变得对称。Trim and Fill法采用迭代的方法将这些研究一个个去掉，直到图形对称了以后，再重新计算出效应量值的无偏估计。由于去掉了一部分研究以后，会影响原来样本的方差，使置信区间变小。因此还需采用一定的算法将删去的研究还原，重新计算出样本的方差。
（五）如何处理发表性偏倚
缘其究竟，发表性偏倚是由数据缺失造成的。因此，对发表性偏倚问题的处理等同于对缺失数据的处理。罗宾（Rubin，1976）将缺失数据划分为三种类型：完全随机缺失（missing completely at random）、随机缺失（missing at random）、非随机缺失（not missing at random）[8]。其中，完全随机缺失数据和随机缺失数据是正态分布，非随机缺失数据是偏态分布的。不同的方法适用于不同的缺失值类型。
三、随机效应模型和固定效应模型的原理及
选择
元分析的核心是效应量值，因此确定效应量值的真实值θ以及确定其置信区间是最为重要的步骤。随机效应模型和固定效应模型提供了两种不同的计算方式，其原理大同小异，均是分别对样本的效应量值和方差进行估计。但是，由于两种模型对误差的定义不同，造成了最终的结果有所区别。
（一）固定效应模型（Fixed-Effects Model）
固定效应模型由赫奇斯（Hedges）于1982年提出[9]。他认为，固定效应模型中各个参数是固定的，需要采用一定的方法将这些参数估算出来。当所纳入的研究属于同一分布时，各个研究中均包含有相同的真值（true effect size）。固定效应模型中假定真值θ是由效应量值的观测值和误差共同决定。用公式表达为：
确定真值θ需要估计两个值：一个是平均效应量值的观测值Ti，另一个是误差εi。在对平均效应量值估计之前，首先需要确定权重。元分析中各个研究的被试个数差别可能特别大，所以就不能单纯采取算术平均数，或者是以各研究被试个数来加权。权重的最佳估计值是各研究方差的倒数，记为wi：
wi为各个研究的权重，vi为各个研究的方差。
采用最大似然比法估计出平均效应量值的观测值T.为：
wi为个研究权重，Ti为各研究效应量值。
下一步，需要估计样本的方差。由于权重等于方差的倒数。那么，样本的方差计算方法为：
权重是每个研究方差的倒数，样本方差的直接计算方法为：
其中，σ2为各个研究的标准误，k是研究个数，n为各项研究的被试个数。
在得到了平均效应量值的估计值和方差的估计值以后，就可以推断置信区间。采用Z分数进行推断，显著性水平α通常设定为5%或者1%，可以得到置信区间为：
（二）随机效应模型（Random-Effects Model）
赫奇斯于1983年提出了随机效应模型[10]。当所纳入研究变化超过了预想的范围，那么他们就不属于同一分布。每一个研究均有一个真值，但是这些真值是各不相同的，对真值不能作准确的估算。也就是说，在随机效应模型中，平均效应量值是可变的，不是固定的。总体的变异被区分为两个部分，一部分是来自各个研究的变异，另一部分是来自平均效应量值的变异。观测值表示为：
Ti为效应量值的观测值，μ为随机效应模型中的效应量值的真值，而变异则被划分为来自效应量值真值的变异ξi和来自各个研究的变异εi。
由于方差的不同，导致随机效应模型和固定效应模型有两点区别：一是权重不同，会影响到平均效应量值的不同；二是方差的估计不同，导致置信区间不一致。
随机效应模型中同样采用最大似然比法对平均数进行估计：
由于随机效应模型引进了来自效应量值真值的变异ξi，所以总体方差就被区分成了两个部分，表示为：
v*i是样本方差，vi为各个研究的方差，τ2为效应量值真值的方差。这种表述形式类似于方差分析，所以τ2常被称为被试间方差（Qw），vi常被称为被试内方差（Qb）。
τ2的计算方法为：
其中c和Q分别为：
由此可以推算出效应量值的标准误SEM为：
计算出平均数和标准差之后，显著性水平α下的置信区间为：
（三）异质性检验（Heterogeneity）
异质性检验是单个研究的效应量值合成整体效应量值中的关键步骤，其实质为检验各个研究是否属于同一分布。常用的判别方法有两种：Q检验和I2检验。
1.Q检验
Q检验实际上是检验理论变异和观测变异是否有区别，也就是Q和df在统计上是否有区别。统计量Q表示的是观测变异，df表示的是理论变异。这两者的差值服从χ2分布。
Q值的计算方法是：
wi为各个研究的权重，Xi为各效应量值，X为平均效应量值。Q实际上是加权平方和，表示观测量的变异。
联系Q和τ2的计算方法，我们可以看出Q检验的实质是检验真实变异的方差τ2是否为0。在固定效应模型中，效应量值在所有研究中均是相同的，故τ2为0；在随机效应模型中，效应量值在所有研究中不同，故τ2不为0。
2.I2检验
Q检验是检验τ2是否为0，它与研究数量的关系密切，因此也会出现偏差。例如，杰斐逊（Jefferson，2002）做的一项元分析[11]，纳入了8个药物有效率的研究，有效率从16%变化至93%，这表明这几项研究已经是异质的。但是Q检验的结果显示p值为0.09，表明这几项研究还是同质的（Higgins，2003）[12]。针对Q检验的弊端，希金斯（Higgins，2003）提出了I2。I2检验真实变异占总变异的百分比，避免了对df的依赖。I2的计算方法为：
变异由方差表示，故I2的计算方法也可以写成：
I2的变化范围是0～1。不同的I2表示纳入研究的不一致程度。希金斯（2003）将I2区分为25%、50%、75%，分别代表变异为低、中等、高。高的I2表示纳入研究一致性高，需要采用例如回归分析、子群分析来分析变异的原因（Borenstein & Hedges，2009） [13]；低的I2表示一致性低，没有必要对这些研究作进一步的分析。
（四）固定效应模型和随机效应模型的选择
赫奇斯（1982，1983）指出，两种模型的选择取决于异质性检验的结果[14，15]。如果异质性检验的结果为显著，所有研究不属于同一分布，采用随机效应模型；如果异质性检验结果为不显著，所有研究属于同一分布，采用固定效应模型。
赫奇斯和维瓦于1998年指出随机效应模型和固定效应模型的选择应当取决于元分析者所做的推论过程，异质性检验只起到补充说明的作用[16]。从他们将研究的推论过程区分为条件推论（conditional inference）和非条件推论（unconditional inference）。条件推论是指元分析者试图将结论应用到与所纳入研究相同的群体，例如被试的背景（如年龄、受教育程度、来源），干预实验的程序等均相同。此时应该采用固定效应模型。非条件推论是指元分析者试图将结论应用到不同的研究背景，例如将初中生的结果推论及高中生，将一种实验程序的结果推论及其他实验程序。此时则应该采用随机效应模型。
四、结论和建议
元分析中，研究者为了获取更精确的研究结果需要严格筛选源文献，处理发表性偏倚是其中一个重要的环节，研究者应当遵循漏斗图以及相关统计的指标，判别自己的研究是否存在发表性偏倚。随机效应模型和固定效应模型的选取则应当遵循研究假设以及异质性检验的结果来选取。
[1][3]Rosenthal R.The “File Drawer Problem” and tolerance for null results[J].Psychological Bulletin， 1979，86：638-641.
[2]Rosenthal R， DiMatteo M R.Meta-Analysis： Recent developments in quantitative methods for literature reviews[J].Annual Review of Psychology， 2001，52：59-82.
[4]Becker B J. Failsafe N or file-drawer number[M]// Rothstein H R， Sutton A J， Borenstein M （Eds.）， Publication bias in meta-analysis： Prevention， assessment and adjustments. Chichester， West Sussex， England： Wiley.2005. 111125.
[5]Orwin R G. A fail-safe N for effect size in meta-analysis[J].Journal of educational statistics， 1983，8：157-159.
[6]Rosenthal R.Meta-analytic procedures for social research[J].Journal of educational statistics， 1983，8：157-159.
[7]Egger M， Smith G D， Schneider M， Minder C. Bias in meta-analysis detected by a simple， graphical test[J]. Bmj， 1997，315（7109）： 629-634.
[8]Rubin D B. Inference and missing data[J]. Biometrika，1976， 63（3）： 581-592.
[9][14] Hedges L V. Estimation of effect size from a series of independen experiments[J]. Psychological Bulletin， 1982，92：490-499.
[10] [15]Hedges L V.A random effects model for effect size[J]. Psychological Bulletin， 1983， 93：388-395.
[11]Jefferson T， Demicheli V， Di Pietrantonj C， Rivetti D. Amantadine and rimantadine for influenza A in adults[J]. Cochrane Database Syst Rev， 2006.
[12] Higgins J P T， Thompson S G， Deeks J J， Altman D G. Measuring inconsistency in mata-analyses[J]. Education and debate， 2003，327：557-560.
[13]Borenstein M， Hedges L V， Higgins J， Rothstein H R. Fixedeffect versus randomeffects models[J]. Introduction to Meta-analysis， 2009： 77-86.
关键词：人格 元分析 大学生
近年来人格心理学的课题越来越多的受到学者重视，而大学生又是学者研究的热点群体，很多学者对大学生人格特质的性别差异和文理差异进行探讨。早在三十年代的时候研究学者就提出将男性气质和女性气质作为人格两级的观点并加以推广，认为人格因素与成才关系密切，不同层次的人才均存在最优化的人格特征。对人格的探索主要使用两类方法，一类是结构明确的问卷测验，另一类是结构不明确的投射测验。而在使用问卷测验作为研究方法的课题中多使用卡特尔十六项人格因素测验来测量人格特征。此测验是美国伊利诺州立大学卡特尔教授用因素分析法编制，将人格特征分为十六个因素进行分析，在做这类研究的时候，学者一般是根据研究结果给出分析讨论。
元分析是研究文献的一种数量化综述方法，是对已有大量实证文献的再次统计。通过对相关文献中的统计指标利用相应的统计公式，做更进一步统计分析。并根据获得的统计显著性等来分析两个变量间真实的相关关系。研究对已有关于大学生人格特征性别和学科差异方面的课题进行元分析，以促进健康人格的形成，进而提高大学生的心理健康水平。其中性别差异分析包括对男女生十六个因素的分析；学科差异分析包括对文理科生十六个因素的分析。除此之外对研究报告质量、出版年代和地域差异效应进行分析。
一、对象与方法
研究尽可能获取已出版和未出版文献，要求论文的研究对象是大学生；施测时间从1995到2011年；报告男女生在各因子得分；将大学生团体按文理分科，报告各因子得分；报告性别与文理差异的显著性检验值。
按照标准在中国期刊网、中文期刊数据库和中国优秀硕士学位论文数据库检索大学生和人格特征，共命中从1995到2011年的研究成果220篇，依照标准选取26篇，在选取时考虑入选文献的作者、年代、地区和期刊种类以及总样本数。
二、统计方法
2.1编码
元分析中引进的文献可能是低质量的，因此专家建议将报告质量作为一项中介变量考察。本文将研究报告分为核心期刊/一般刊物和学位论文三类,编码分为核心刊物/一般刊物/学位论文。研究还对被试来源和研究报告出版年代编码，分为东部/中部/西部。
2.2效应值的大小
大学生个性特征的性别及专业的关系如何可通过平均效应值回答。当研究包括平均数和标准差时，直接算出值
假设男生比女生人格特征因素得高时d值为正，否则为负。学科差异中假设理科生人格特征因素得分高于文科生时d值为正，否则为负。
三、结果
研究报告26篇文献的基本统计情况与性别与文理差异分析的平均效应值，失安全数、标准误、平均效果量95%的置信区间和出版年代效应、报告质量效应与地域差异效应。
3.1性别学科差异元分析
我们采用效应值的无偏估计来计算26个d均值。当实验组和控制组样本容量大于10、效应值小于1.5时,该加权方法有效。
本文根据专家的经验标准判断效果量。把效果量的绝对值以0.2与0.7为界分成小中大三类。但只依靠效果量分析是不够的，还要敏感性分析。
失安全数是评估元分析的有用指标。当结果有统计学意义时，使用失安全数可以计算最少需多少个未发表的研究才能使元分析的结论逆转。本分析使用此指标测量元分析的可靠性。公式Nfs0.05=(∑z/1.645)2-K,K为已发表研究数。
失安全数越大，需逆转结果的未发表研究越多，元分析结论越可靠。本文同时报告平均效果量95%置信区间。置信区间可于假设检验，若95%的置信区间包含0则p>0.05，无统计学意义；若95%的置信区间不包含0则p
由上表可看出，近17年来男女生在乐群性、稳定性、敏感性、幻想性上有中等效应，有统计学意义且失安全数大。在恃强性、敢为性、世故性、实验性、独立性、自律性、紧张性上有小效应。学科差异分析中，文理科学生在乐群性、敏感性、实验性上有中等效应，有统计学意义且失安全数大，而其他人格特征的效应值较小。
3.2三种效应
三者与平均效果量的相关
用16种人格特质分别与文献质量和地域差异做相关。结果在性别差异分析中，地域差异和世故性、自律性相关显著；出版年代和敏感性相关显著。在学科差异分析中，文献质量和有恒性、世故性相关显著；地域差异和幻想性、忧虑性相关显著；出版年代和乐群性、幻想性、世故性相关显著。
三者和平均效果量的回归分析
以文献质量、地域差异和出版年代为预测变量，平均效果量为因变量做多元回归分析。平均效果量以样本加权，使用逐步回归法，在同一模型中进行探索性回归分析。[8]结果表明，性别差异分析的差异分析中文献质量、地域差异和出版年代对因子平均效果量的多元回归分析中，出版年代进入回归方程。出版年代效应能解释平均效果量的20%左右。在学科差异分析的三者对平均效果量的多元分析中，出版年代效应和文献质量进入回归方程。出版年代效应能解释平均效果量变异的39%左右，二者合起来能解释变异的一半。
四、讨论
近17年来大学生的人格特征具有明显的性别和学科差异。女生情绪开朗，乐于合作，对环境适应性强。情绪波动较明显，有时易感情用事，缺乏耐心与恒心。男生喜欢独自，办事稳妥合规。情绪稳定，能面对现实。有时固执任性，显得冷酷。云南师范大学罗国忠指出，中学生人格特质存在性别差异。女生的乐群性、敏感性、幻想性和自律性特质高于男生，男生的稳定性和恃强性特质高于女生,具有统计学显著性。这个结果与本研究非常类似，说明人格具有差异性和相对稳定性。
分析表明，文献质量和出版年代常使不同的研究结果不一致。这可能是元分析发表偏倚造成。发表偏倚指统计学上有意义的阳性研究结果较统计学上没有意义的阴性研究结果或无效研究结果更易发表。这会对元分析结果的真实性和可靠性产生影响。元分析是基于以往研究的的量化综述研究，其研究质量受到搜集的文献质量的影响。本研究虽尽量广泛收集数据，但数据仍不够丰富。另外大学生的人格特征受性别和学科影响的同时，也受到城乡差异和独生非独生子女等因素的影响，但由于文献中数据不足不能符合元分析的条件，未能一一进行研究。
性别和学科差异分析中存在出版年代效应。这可能是由于每一批被试出生年代的差异，让他们经历特定的社会历史文化环境，由此影响他们在人格特征的得分情况。也有学者使用出生组效应代替出版年代效应。因此以后的研究可使用横断历史研究对人格特征发展做进一步元分析。
参考文献：
[1]范会勇.张进辅,过去十年中学生SCL-90调查结果的元分析[J].心理科学,2005
[2]毛良斌,郑全全.元分析的特点方法及其应用的现状分析[J].应用心理学,2005
购物车(0)