$Aitken拖延问卷 - AI深度研究报告

Aitken拖延问卷

学习与思维方式

共19题 · 预计5分钟

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由 Gemini AI DeepResearch 生成。 研究报告为您提供了此量表相关领域的研究成果，包含了如何最大价值使用该量表的建议。报告内容仅供参考，不应作为诊断或治疗的依据。

艾特肯拖延问卷 (Aitken Procrastination Inventory, API) 综合评估报告

1. 引言：拖延及其测量背景

1.1. 拖延的概念界定

拖延，或称拖宕，其词源意义可追溯至“在明天之前完成某事” [用户查询]。然而，随着时间推移，该术语逐渐带有了道德和义务层面的含义，指个体未能履行其应尽职责 [用户查询]。在当代心理学研究中，拖延被普遍定义为一种自愿推迟既定行动计划的行为，尽管个体预期到这种延迟会带来负面后果 1。这一定义强调了行为的意图性（延迟的是计划中的行为）和非理性（个体明知延迟有害却依然为之）1。因此，拖延常被视为一种典型的自我调节失败 1。

需要强调的是，并非所有的延迟行为都构成拖延。出于合理原因（如改变主意、调整优先级、认识到任务需要更多时间）而推迟行动是适应性的 1。拖延特指那些缺乏充分理由、不合逻辑、违背个体长期利益的非理性延迟 1。这种延迟必须是无谓的、无益的，并且是在个体认为最好立即开始但仍未开始的情况下发生的 2。

界定拖延构念本身就带来了测量上的挑战。评估意图性、非理性以及对负面后果的预期等内在状态，主要依赖于自我报告，但这可能受到个体认知偏差或报告不准确性的影响。不同的测量工具可能在捕捉这些核心定义要素的程度上有所不同 6。这种测量上的固有困难，可能是导致拖延量表众多且研究结果时有不一致现象的原因之一 7。因此，任何拖延量表，包括艾特肯拖延问卷 (API)，都应被视为对该构念的一种操作化定义，其测量结果可能无法完全等同于理论上的构念本身。

1.2. 测量学业拖延的重要性

拖延现象极为普遍，尤其是在学生群体中 1。有调查显示，约25%的成年人承认拖延是其生活中的一个严重问题，40%的人认为拖延行为已造成经济损失 [用户查询]。在大学生群体中，估计有80%至95%的人存在拖延行为，其中近半数学生表现出持续且具有问题的拖延模式 1。学业拖延特指学生推迟完成与学习相关的任务，如准备考试、完成作业或撰写论文，尽管他们知道应该完成并且有明确的截止日期 12。

大量的研究证据表明，学业拖延对学生的学业成就、身心健康和整体福祉产生显著的负面影响。它与较低的学业成绩、课程退学率增加、学习投入减少、考试焦虑、压力水平升高以及抑郁情绪等密切相关 4。教育工作者普遍关注学业拖延问题，并致力于寻找有效的解决方案 14。

学生群体的高拖延率以及研究样本的易得性，使得大学生常成为拖延研究的主要对象 12。这种现象甚至被称为“学生综合症” 1。然而，需要注意的是，学业环境本身的特点——如频繁的截止日期、复杂的任务（如学期论文 14）以及相对较少的直接监督——可能为拖延行为的发生提供了更多机会或触发因素。因此，专门针对学生群体开发的学业拖延量表（如API）所捕捉到的拖延表现，可能具有一定的领域特殊性，其研究结果未必能完全推广至非学生群体或其他生活领域的拖延行为。

鉴于学业拖延的普遍性及其危害性，开发和使用信效度良好的测量工具，对于识别、理解和干预学生的拖延行为至关重要。艾特肯拖延问卷 (API) 正是在这一背景下应运而生的早期测量工具之一。

1.3. 艾特肯拖延问卷 (API) 简介

艾特肯拖延问卷 (Aitken Procrastination Inventory, API) 是由 M.E. Aitken 于1982年编制的一种自评量表，旨在评估大学生群体中长期、持续的学业拖延行为倾向 15。它是拖延测量领域较早开发的工具之一 29。该问卷通常包含19个项目 15，但也存在一些使用16个项目的改编版本，尤其是在土耳其语的文献中 5。API的出现代表了早期对学业拖延进行系统化、量化评估的重要尝试，其针对大学生和学业任务的焦点使其与本报告的用户需求直接相关，但也界定了其特定的适用范围。

2. API 的开发、结构与内容

2.1. 问卷的起源与预期用途

API 由 M.E. Aitken 于1982年开发，很可能是其博士研究工作的一部分，其原始研究可能题为“大学拖延者的个性画像” (A personality profile of the college student procrastinator) 15。该问卷被设计用于评估大学生群体中长期、持续的学业拖延倾向 18。它的诞生正值拖延研究系统化和测量工具开发的初期阶段 1。有趣的是，Aitken 的研究还揭示了一个早期被引用的关于拖延历史的著作实际上从未完成，这侧面反映了当时该领域尚处于萌芽状态 1。

API 的开发时间（20世纪80年代初）意味着它早于一些重要的整合性拖延理论（如 Steel 的时间动机理论 2）的提出，但与 Ellis 和 Knaus 应用理性情绪行为疗法 (REBT) 概念研究拖延的时期大致重合 1。问卷的原始标题暗示其可能将拖延视为一种稳定的人格特质或特征。其项目内容可能主要反映了当时观察到的典型大学生拖延行为（如推迟写论文、复习迎考等）。与后来基于更完善的自我调节失败理论（如 IPS 3）开发的量表相比，API 可能并非基于一个明确的、整合性的理论框架进行设计。这种历史背景可能部分解释了后续研究中发现的该量表心理测量学特性（尤其是因素结构）不稳定的问题 7。

2.2. 问卷形式（项目、反应量尺）

API 是一种自陈式问卷 15。标准版本包含19个项目 15，尽管土耳其语改编版常被报告为16项 5。被试通常在5点李克特量尺上对每个项目进行评分 15，评分范围通常从1（例如，“完全错误”、“完全不符合”、“一点也不”）到5（例如，“完全正确”、“非常符合”、“非常可能”）。

虽然多数文献未提供完整的19个项目列表 15，但一些研究给出了示例项目，例如：“我总是拖到最后一刻才开始做事” 33；“即使我知道一项工作需要完成，我也不想立刻开始” 33；“临近考试时，我常常浪费时间做其他事情而不是复习”（可能属于“任务厌恶”因子）15；“如果我有一个重要的项目要做，我会尽快开始”（反向计分项，可能属于“失败感”因子）15。

这些示例项目表明，API 的内容侧重于行为层面的延迟，特别是任务启动的延迟（“拖延开始”、“不想立刻开始”）和时间浪费（“浪费时间做其他事”）。部分项目，尤其是反向计分项，可能也触及相关的认知或感受（如迅速开始对应着缺乏失败感或具有行动力 15）。然而，与现代拖延研究区分的更细致的概念（如启动延迟 vs. 持续延迟 6；或不同原因导致的延迟，如任务厌恶 vs. 完美主义驱动的回避 vs. 纯粹懒惰 14）相比，API 的项目似乎更集中于测量普遍的、尤其是在任务启动阶段的学业拖延行为。这种内容的侧重可能使其对于区分拖延的不同亚型或更深层的机制不够敏感，这或许也是导致其因素结构不稳定的原因之一 7。

2.3. 因素结构：单维性与多维性之争

关于 API 的因素结构，研究结论并不一致。一些研究将其视为测量单一特质拖延的单维量表 15。例如，其多个中文修订版和土耳其16项改编版常被处理为单维结构 17。

然而，另有证据提示其可能具有多因素结构。一项研究识别出两个因子：“任务厌恶”（Task Aversiveness）和“失败感”（Feeling of Failure）15。此外，有研究基于 API 衍生的项目进行分析，发现其首要因子与“启动延迟”（onset delay）有关 23。更重要的是，有评论指出 API 的因素结构不稳定 7，并且可能混合了测量特质拖延的项目与其他构念的项目（如一般的行为习惯或时间管理问题，例如“我常常不能按时完成任务” 7）。

这种因素结构上的不稳定性是一个显著的心理测量学弱点。一个稳定的因素结构是量表结构效度的基础，表明其项目能够可靠地测量预设的潜在维度。如果 API 的结构在不同样本或分析方法下发生变化，则意味着其项目组合未能稳定地反映同一构念。这可能是因为项目本身表述模糊、同时测量了多个方面，或者拖延构念本身就具有复杂的多面性。项目内容侧重于启动延迟、时间管理和一般性的特质陈述，而未能清晰地分离这些理论上可能不同的拖延侧面，可能是导致结构不稳定的核心原因。这种不稳定性使得我们难以精确地解释 API 总分所代表的含义，并限制了其在探究不同拖延机制的精细化研究中的应用价值。这也是后来研究者开发更新、旨在实现更清晰单维结构的量表（如 PPS 和 IPS）的重要动因 40。

3. API 的施测与计分

3.1. 计分程序与反向计分项

API 的项目通常采用5点李克特量尺评分（1-5分）15。总分通常通过加总所有项目的得分获得 3。得分越高，表示学业拖延倾向越严重 15。

问卷中包含多个反向计分项，即对这些项目的高度赞同表示较低的拖延水平。在一个19项的中文修订版中，确定了9个反向计分项：第2、4、7、11、12、14、16、17、18项 34。在一个16项的土耳其改编版中，也确定了9个反向计分项：第2、4、9、10、12、13、14、15、16项 17。一个反向计分项的例子是：“如果我有一个重要的项目要做，我会尽快开始” 15。

在计算总分前，必须准确地将这些反向计分项的分数进行转换（例如，5分转为1分，4分转为2分，以此类推）。对于19项、每项1-5分的量表，可能的总分范围是19到95分 33。

反向计分项的使用是为了减少被试的反应定势（如默从倾向），这是心理测量中的常规做法。这些项目通常描述与拖延相反的积极行为或态度（如迅速开始、高效）。然而，从心理测量角度看，反向计分项有时可能与正向计分项表现不同，如果构建不当，可能形成单独的因子或降低内部一致性。API 中反向计分项的具体内容（如涉及迅速开始或缺乏失败感的项目 15）可能测量的是与行为延迟不完全相同的认知方面（如自信、缺乏任务厌恶），这或许也是导致某些研究发现多因素结构的原因之一。

3.2. API 分数的解释

API 分数的基本解释原则是：总分越高，表明个体报告的学业拖延行为倾向越强 15。然而，将分数解释为具体的“高”、“中”、“低”水平或进行临床判断，则较为困难。

一些研究尝试建立分数范围或临界值。例如，一项使用土耳其改编版的研究发现，23%的职前教师得分达到“高水平” 43。另一项研究则根据其样本数据制定了四分位距（Q1=59, Q2=66, Q3=75）用于解释 2。还有研究使用基于 API 的项目，通过潜在类别分析（Latent Class Analysis）将学生分为不同群体，包括“病理性拖延者” 23。

尽管有这些尝试，但目前似乎缺乏普遍适用、标准化的常模数据或明确的临界分数来指导 API 分数的解释。与一些商业化发布的心理测验不同，API 作为一种较早的、主要在学术研究中使用的量表，可能未经过大规模、多样化、有代表性的样本进行标准化常模制定，或者已有的常模可能已经过时或仅适用于特定样本（如 2 中的四分位距）。跨文化改编（如中文、土耳其文、韩文版本 17）进一步增加了常模建立的复杂性，因为不同文化背景或语言版本的平均分和分数分布可能存在差异。

因此，在没有参照相关常模的情况下，对个体 API 分数的绝对水平进行解释（如判定为“严重拖延”）是困难的。研究者通常更依赖于在其研究样本内部进行相对比较，或考察 API 分数与其他变量的相关性，而非依据 API 分数本身进行固定的分类或诊断。

4. API 的心理测量学评估

4.1. 信度证据

信度反映测量的稳定性和一致性。关于 API 的信度，现有研究提供了较为一致的证据。

  • 内部一致性信度： 多项研究报告了 API 具有可接受到良好的内部一致性信度，通常使用克朗巴赫 α (Cronbach's alpha) 系数来衡量。报告的 α 系数值包括：.80 15；Aitken 原始报告为.82 18；韩文版为.75 33 和.88 37；中文修订版为.83 34；斯洛伐克样本为.87 38；土耳其版为.89 18。这些系数表明，API 的项目在测量同一个潜在构念方面具有较好的同质性。
  • 重测信度： 重测信度考察量表在不同时间点测量结果的稳定性。研究也报告了 API 具有令人满意的重测信度。例如，一项土耳其版研究报告四周的重测信度相关系数为.87 18，一项中文修订版研究报告重测效度为.876（时间间隔未说明）34。这表明 API 的得分在短期内相对稳定，与其旨在测量一种持续性“特质”的目标相符 15。

总体而言，API 在不同的版本和样本中普遍显示出可接受的信度。然而，值得注意的是，高信度本身并不保证高效度。一个量表可以稳定地测量某个东西，但这东西未必是它声称要测量的构念，或者可能稳定地测量了多个构念的混合体。API 的项目虽然可能涉及拖延的不同侧面（如启动延迟、任务厌恶等），但它们都广泛地与学业延迟相关，这可能导致了较高的内部一致性。同时，其得分的时间稳定性也反映了其试图捕捉的慢性拖延倾向。但是，良好的信度并不能解决由因素结构不稳定所引发的效度问题——即，这个量表稳定测量的究竟是什么？因此，在评估 API 时，应将其良好的信度指标与对其结构效度的担忧结合起来考虑。

4.2. 效度证据

效度指测量工具能够准确测量其意图测量构念的程度。API 的效度证据主要来自其与其他构念和外部标准的关联性。

  • 聚合效度 (Convergent Validity)： API 分数与理论上相关的构念呈预期的正相关。这些构念包括：焦虑（一般焦虑和考试焦虑）15、压力 2、抑郁 41、神经质 4、不良适应性完美主义（如过分担忧犯错、社会称许性完美主义）2、外控型控制点 2、回避动机 21、失败恐惧 14、习得性无助 41、依赖性 2、自我设障 41 以及冲动性/分心 2。一些研究发现其与寻求刺激的关联较弱 4。
  • 区分效度 (Discriminant Validity) / 负相关： API 分数与理论上应呈负相关的构念确实呈负相关。这些构念包括：自我效能感 2、自尊 2、自我控制/尽责性 3、适应性完美主义（如自我导向完美主义）30、自我关怀 19、积极教养方式 25、内在动机 23、关于学习的理性信念 26、连贯感 55、正念 13 以及任务/掌握目标定向 21。
  • 效标关联效度 (Criterion-Related Validity)： API 分数与重要的外部效标——学业表现——呈现出一致的负相关关系。高 API 分数（高拖延）与较低的学业成绩/GPA 相关 2（一项研究因 GPA 范围受限未发现显著相关 57）。Aitken 的原始研究报告了 API 分数与客观指标（如迟交论文数 r=.48；学期论文完成时间 r=.45）的显著相关 18。高 API 分数还与较高的课程退学率相关 14。
  • 结构效度 (Construct Validity)： 如前所述，不稳定的因素结构是 API 结构效度方面的主要担忧。然而，其与众多心理构念和学业结果的预期关联模式，为 API 在一定程度上测量了与学业适应不良相关的构念提供了支持。

综合来看，API 展示了合理的聚合效度和效标关联效度，表明它确实捕捉到了一个与心理困扰、适应不良特质以及负面学业结果相关的行为倾向。然而，其结构效度因因素结构问题而受到削弱。API 与众多变量的相关性也揭示了拖延行为的复杂性，它并非孤立现象，而是嵌入在一个个体差异的复杂网络中 1。这种广泛的关联性可能正是因为 API 混合了不同的侧面，使得其不同项目能与不同的潜在原因或后果产生联系。这也意味着，仅凭 API 分数可能难以厘清导致个体拖延的具体机制。

4.3. 跨文化改编与心理测量学特性

API 已被翻译并在多种文化背景下使用，包括土耳其 17、中国 20 和韩国 33。这些改编有时涉及修订，例如土耳其研究中常提及16项版本 5，以及特定的中文修订版（如 Chen Xiaoli 等人的修订 20）。

在这些改编版本中，研究者对其心理测量学特性进行了检验，通常报告了可接受的信效度结果。例如，土耳其 Balkis (2006) 改编版的内部一致性 α 系数为.89，四周重测信度为.87 18；中文修订版的 α 系数为.83，重测效度为.876 34；韩文版的 α 系数报告为.75 33 和.88 37。研究强调了为非英语人群改编测量工具的重要性 41。

尽管 API 在不同文化中被使用且改编版常报告可接受的信度，但跨文化测量的核心挑战在于确保概念等值性（construct equivalence）和测量等值性（metric equivalence）。文化规范、教育体系以及对时间/截止日期的观念都可能影响拖延的表现方式和报告方式。直接翻译可能无法捕捉这些细微差别 40。项目在不同文化中可能功能不同（即存在项目功能差异，Differential Item Functioning, DIF）。API 在西方样本中已知的因素结构不稳定性，在不同的文化背景下可能会加剧或改变。虽然改编版报告了可接受的信度，但其效度声明需要更强的跨文化验证研究支持，特别是测量不变性（measurement invariance）检验，以确保量表在不同文化群体中测量的是相同的构念且测量方式相同。现有文献中缺乏关于 API 本身进行此类详细不变性检验的报告。因此，使用 API 分数进行跨文化比较时应持谨慎态度，得分差异可能反映真实的拖延水平差异，也可能源于测量不等值造成的假象。

表1：API 心理测量学特性摘要（基于所引文献）

研究/版本 样本类型 内部一致性 (α) 重测信度 (r, 时间) 因素结构说明 主要效度证据（示例）
Aitken (1982) 原始研究 美国大学生 .82 18 未报告 未明确，但可能被视为单维 与迟交论文数 (.48)、论文完成时间 (.45) 相关 18
Liu & Lu (2011) (引用于 15) 中学生 未报告 未报告 未报告 提及信效度研究，但细节未提供 15
西班牙研究 15 未指定（可能大学生） .80 未报告 报告两因子：任务厌恶、失败感 与考试焦虑正相关 15
韩文版 33 韩国大学生 .75 未报告 未报告 用于研究网络使用、时间观、自我控制与拖延的关系
韩文版 37 韩国（样本未详） .88 未报告 未报告 用于研究负面评价恐惧、社交焦虑与学业拖延的关系
中文修订版 (Chen et al.) 34 中国大学生（护生） .83 /.783 .876 (未说明间隔) 报告为单维 20 与复原力、社会适应性相关研究中使用；与心理虐待、时间管理倾向相关研究中使用 35
土耳其16项改编版 (Balkis, 2006) 土耳其职前教师/大学生 .89 18 .87 (4周) 18 报告为单维 17 与回避 (.618)、焦虑、决策风格等相关 17
斯洛伐克研究 38 斯洛伐克大学生 .87 未报告 报告为单维 与意志调节、成就动机相关研究中使用
综合评论 7 - - - 批评其因素结构不稳定，混合特质项目 -

注：本表根据报告中引用的文献片段信息汇总而成，可能不完全代表所有关于 API 心理测量学特性的研究。

5. API 的相关因素分析

API 分数与一系列心理、认知、行为及人口统计学变量相关，这些关联为了解学业拖延的潜在机制和影响因素提供了线索。

5.1. API 与学业结果

如前文效度部分所述，API 分数与学业表现之间存在稳定且显著的负相关关系。高拖延水平（高 API 分数）的学生往往学业成绩较低（GPA较低）2，更可能迟交作业或推迟完成任务 18，并且有更高的课程退学风险 14。这一发现是 API 效标关联效度的有力证据，证实了该量表测量的是一种对学业成功构成威胁的行为倾向。

然而，拖延与学业成就之间的关系并非简单的直接因果链。研究表明，其他心理变量在其中扮演着中介或调节作用。例如，自我效能感被发现是拖延影响学业成就的中介因素，即拖延可能通过降低学生的自我效能感，进而导致学业成绩下降 18。同样，学生对学习的理性信念 26 和学业生活满意度 26 也在拖延与学业成就之间起中介作用。性别也可能调节这种关系，例如拖延对学业成绩的负面影响在男性和女性中可能程度不同 27。这意味着，仅仅了解一个学生的 API 分数不足以完全预测其学业结果。拖延如何影响成就，涉及到一系列中间的心理状态和过程。这也提示，旨在改善学业表现的干预措施，可能不仅需要针对拖延行为本身，还需要关注提升学生的自我效能感、培养理性学习信念或提高学业满意度。

5.2. API 与心理构念

API 分数与多种心理构念存在关联，反映了拖延行为与个体心理状态和特质的紧密联系。如效度部分详述，高 API 分数与更高的焦虑水平（包括一般焦虑和考试焦虑）15、压力感 2、抑郁情绪 41、神经质人格特质 4、不良适应性完美主义 2、外控倾向 2、失败恐惧 14、依赖性 2 和自我设障行为 41 正相关。

同时，高 API 分数与较低的自我效能感 2（这是一个特别突出的发现）、自尊 2、自我控制/尽责性 3、适应性完美主义 30 和自我关怀 19 负相关。拖延与焦虑的关系尤为复杂，一项使用 API 的纵向研究发现，早期的拖延能够预测后期的考试焦虑，但早期的考试焦虑并不能预测后期的拖延水平 15，提示拖延可能是焦虑的一个原因，而非仅仅是结果。

在这些关联中，完美主义与拖延的关系值得特别关注。研究一致发现，API 分数与不良适应性完美主义（如过度担忧犯错、害怕负面评价、认为他人对自己有过高期望）正相关，而与适应性完美主义（如追求卓越、有高标准但能接受不足）负相关 2。这表明，并非追求高标准本身导致拖延，而是与高标准相伴随的恐惧、自我批评和外部压力等不良适应性成分与拖延行为相关。适应性的、自我导向的追求卓越甚至可能对抵抗拖延有保护作用。因此，在使用 API 评估与完美主义相关的拖延时，理解完美主义的不同维度至关重要。

5.3. API 与认知/学习因素

用户的原始查询特别关注了拖延与学习/思维方式的关系。现有研究确实将拖延与多种认知和学习相关因素联系起来。

一项直接使用 API 和 ISALEM-97 认知风格量表的研究发现，认知风格与学业拖延之间存在显著关系，并且认知风格能够预测学业拖延水平 24。虽然该研究的摘要未详细说明是哪种认知风格（ISALEM-97 可能测量场依存-场独立、分析-整体等维度）与拖延相关以及关联的具体方向和强度 36，但它直接证实了 API 测量的拖延与认知风格有关联。

其他研究（可能使用 API 或其他拖延量表）也支持拖延与认知因素的联系。拖延被广泛视为一种自我调节失败 1，与较差的时间管理技能 13、注意力难以集中 43、较低的自我控制能力 3 和较高的冲动性 2 相关。

此外，拖延也与特定的决策风格有关。研究（通常使用决策拖延问卷 DPQ 或一般决策风格量表 GDMS）发现，拖延与回避型、犹豫型决策风格正相关，而与理性决策风格负相关 6。

关于学习风格，也有研究将其与学业拖延联系起来，例如发现视觉型和动觉型学习风格与学业拖延有关 13。

需要区分的是，“认知风格”、“学习风格”和“决策风格”是相关但不同的构念。认知风格指个体偏好的信息加工方式（如整体与分析）；学习风格指偏好的信息接收和学习方式（如视觉、听觉）；决策风格指做选择时的习惯模式。理论上，这些都可能影响拖延。例如，整体型认知风格者可能难以分解大任务；动觉型学习者可能觉得久坐学习令人厌烦；回避型决策者可能推迟决定何时以及如何开始。API 作为一种自我调节失败的指标，其与这些风格的关联性（尤其是与 ISALEM-97 认知风格的直接关联 24）表明，了解学生的认知、学习或决策偏好可能有助于理解其 API 分数背后的原因，并为干预提供个性化思路。

5.4. API 与人口统计学变量

研究也考察了 API 分数与年龄和性别的关系。

  • 年龄： 一些研究发现，年龄与拖延呈负相关，即年龄较小的学生（如大学低年级学生）比年龄较大的学生（如高年级或研究生）更容易拖延 23。这可能反映了随着年龄增长，个体的自我调节能力有所发展，或者面临的学业压力性质有所变化。
  • 性别： 关于性别差异的研究结果并不一致。一些使用 API 或相关量表的研究未发现显著的性别差异 17。然而，另一些研究报告男性比女性更倾向于拖延 11，甚至有少数研究发现女性拖延更多 11。

一项针对性别差异的元分析试图整合这些矛盾结果 11。该分析发现，总体而言，男性确实比女性表现出轻微更高的拖延倾向（效应量较小，r=0.042）。然而，这种性别差异受到年龄段和所使用的测量工具的调节。在高中、大学和研究生阶段，性别差异较为明显，但在初中和小学阶段则不显著 68。值得注意的是，该元分析指出，使用 API 测得的性别差异（男性 > 女性）比使用通用拖延量表 (GPS) 测得的差异更大 11。这可能意味着 API 所测量的特定学业拖延行为（如与论文、考试相关的项目）在大学生群体中确实存在更明显的性别差异，或者 API 本身的某些测量特性（如结构不稳定）可能放大了这种差异。因此，在解释基于 API 的性别差异研究结果时，需要考虑到这种差异可能部分是该特定量表或其测量的学业情境所特有的。

表2：API 主要相关因素摘要（基于所引文献）

类别 具体变量 与 API 分数关联方向 关联强度（基于描述） 支持文献 ID (示例)
学业结果 学业成绩/GPA - 强/中等，较一致 2
迟交作业/任务完成延迟 + 中等 18
课程退学 + 中等 14
心理构念 焦虑（一般/考试） + 中等/强 15
压力 + 中等 2
抑郁 + 中等 41
神经质 + 中等 4
自我效能感 - 强，非常一致 2
自尊 - 中等 2
自我控制/尽责性 - 强 3
不良适应性完美主义 + 中等 2
适应性完美主义 - 中等 30
失败恐惧 + 中等 14
外控 + 中等 2
自我关怀 - 中等 19
认知/学习因素 认知风格 (ISALEM-97) 相关 (方向/强度未详) 显著 24
自我调节 (失败) + 强 (理论关联) 1
时间管理 (差) + 中等 13
冲动性/分心 + 中等 2
决策风格 (回避型/犹豫型 vs 理性型) + / - 中等 (非API直接关联) 6
学习风格 (视觉/动觉) 相关 弱/中等 13
人口统计学变量 年龄 - 中等，较一致 23
性别 (男性 vs 女性) + (男性更高) 弱/不一致，受调节 11

注：本表总结了报告中引用的文献片段所提及的主要相关因素。“关联方向”指该变量与 API 分数（高分表示高拖延）的关联方向。“+”表示正相关，“-”表示负相关。“关联强度”是基于文献描述的定性判断。

6. API 的局限性、比较与当代价值

6.1. API 的局限性

尽管 API 在拖延研究历史上具有重要地位，但作为一种较早开发的工具，它存在一些局限性，尤其是在与现代心理测量标准和拖延理论进展相比较时。

最常被提及的局限性是其因素结构不稳定 7。这意味着量表的内部结构在不同研究或样本中可能不一致，对其结构效度构成了挑战。这种不稳定性可能源于其项目混合了不同的构念，例如，既包含描述具体学业拖延行为的项目，又包含可能反映更广泛特质（如尽责性或一般时间管理能力）的项目 7。

此外，API 的内容主要形成于对拖延现象的早期理解阶段。因此，它可能缺乏对现代拖延理论中更精细概念的区分能力。例如，它似乎主要关注启动延迟，而较少区分持续执行过程中的延迟 6。它也难以有效区分被动拖延（传统的、功能失调的延迟）和主动拖延（一些研究者提出的、个体有意选择在压力下工作并可能成功的拖延形式）30。虽然 API 常被视为测量特质拖延 15，但其项目内容又局限于学业情境，可能混淆了普遍倾向和特定情境下的行为 7。

其他局限性包括：

  • 项目数量： 19个项目相对较长，可能在某些研究场景下增加被试负担，影响参与动机和数据质量，尤其是在需要同时施测多个量表时 44。一些改编版采用16项 5，也暗示原始版本可能存在冗余项目。
  • 缺乏标准化常模： 如前所述，缺乏广泛适用的标准化常模限制了分数解释的精确性 2。
  • 样本局限： 大部分关于 API 的研究（以及许多早期拖延研究）依赖于大学生样本，这限制了结果向非学生群体或不同年龄段人群的推广性 70。

这些局限性反映了拖延测量领域的发展过程。API 作为早期工具，为后续研究奠定了基础，但其自身的不足也推动了新一代测量工具的开发，这些新工具旨在克服 API 等早期量表的缺点，追求更高的心理测量学精度和理论契合度 3。

6.2. 与其他拖延量表的比较

API 是众多拖延测量工具中的一种。它常与以下量表相提并论：

  • 早期/通用量表： 如 Lay 的通用拖延量表 (GPS) 6、McCown 等人的成人拖延问卷 (AIP) 6、Solomon 和 Rothblum 的学生拖延评估量表 (PASS) 7 以及 Mann 的决策拖延问卷 (DPQ) 6。API 与这些量表在开发时间、目标人群和部分内容上可能有所重叠，但侧重点不同（如 DPQ 聚焦决策延迟，PASS 聚焦具体学业任务）。
  • 更新的/精炼的量表： 如 Steel 的纯粹拖延量表 (PPS) 6 和非理性拖延量表 (IPS) 3。PPS 和 IPS 是通过对 GPS、AIP、DPQ 等早期量表的项目进行因素分析后提炼而成的，旨在提高测量的“纯粹性”（针对核心拖延构念）和单维性，克服早期量表（可能包括 API）结构不稳定的问题 40。IPS 特别强调拖延的“非理性”特征 3。
  • 短式量表： 如学业拖延量表-简版 (APS-SF) 44，这类量表旨在用更少的项目有效测量拖延，以提高施测效率 44。
  • 特定侧面量表： 如专门区分启动延迟和持续延迟的量表 6，或测量主动拖延的量表 (如 APS 69)，或区分情境拖延（学业 vs. 日常生活）的量表 7。

与这些量表相比，API 的特点在于其较早的开发时间、针对大学生学业情境的特质测量定位、中等偏长的长度以及前述的心理测量学特性。API 试图提供一个关于学业拖延倾向的总体评估，其涵盖范围可能比一些高度聚焦的量表（如 IPS 或 DPQ）更广。然而，这种“广度”可能牺牲了测量的“深度”和精度。更新的量表（如 PPS, IPS）或特定侧面量表在理论清晰度、结构效度和测量特定研究问题（如检验特定理论、区分拖延亚型）方面可能更具优势。选择哪个量表取决于具体的研究目的和对测量精度、效率、理论契合度的要求。

6.3. API 在现代拖延概念下的审视

随着拖延研究的深入，一些新的概念被提出，API 在衡量这些概念方面能力有限。

  • 主动拖延 vs. 被动拖延： API 的项目内容和其与负面结果的关联表明，它主要测量的是传统的、功能失调的被动拖延。它无法捕捉到主动拖延（个体有意推迟，但在压力下仍能成功完成任务，甚至可能从中获益）的特征 30。
  • 启动延迟 vs. 持续延迟： 如前所述，API 的项目似乎更侧重于启动延迟，即难以开始任务。它可能无法充分或清晰地测量个体在任务进行过程中遇到的困难，如分心、难以维持努力等持续延迟问题 6。
  • 特质拖延 vs. 情境拖延： API 常被描述为测量特质拖延 15，但其项目内容又限定在学业情境中。这使得它可能混淆了个体跨情境的稳定倾向和仅在学业领域出现的拖延行为。现代研究强调区分这两种拖延的重要性，因为它们与学业成就等结果的关联可能不同（情境拖延的负面影响可能更直接）7。

API 设计时，这些更细致的概念尚未成为研究焦点。因此，它提供的是一个相对笼统的、主要反映被动性、启动困难的学业拖延倾向的测量。一个高的 API 分数可能代表多种不同的潜在模式（如因焦虑而难以开始、因分心而难以持续、或是有意晚开始但能完成），量表本身难以区分这些情况。这限制了 API 在旨在探索这些现代拖延概念的精细化研究中的应用价值。

7. 结论与建议

7.1. API 的优势与劣势总结

  • 优势：
    • 是学业拖延测量领域的奠基性工具之一，具有历史意义。
    • 被广泛使用，并有多种语言的改编版本，积累了较多研究文献。
    • 通常表现出可接受的信度（内部一致性和重测稳定性）。
    • 与学业表现、焦虑、自我效能感等关键变量的关联符合理论预期，具有一定的聚合效度和效标关联效度。
  • 劣势：
    • 开发年代较早，未能充分整合后来的拖延理论和心理测量技术进展。
    • 核心问题在于因素结构不稳定，对其结构效度构成疑问。
    • 可能混淆了拖延的不同侧面（如启动 vs. 持续，特质 vs. 情境），测量精度和理论区分度不足。
    • 主要测量被动拖延，无法评估主动拖延。
    • 缺乏广泛认可的标准化常模，限制了分数的绝对解释。
    • 项目数量相对较多，可能影响施测效率。
    • 验证研究多依赖大学生样本，限制了结果的外推性。

7.2. 使用建议

  • 研究应用：
    • 使用 API 应持谨慎态度，充分认识其局限性，特别是结构效度问题。
    • 可能适用于需要对学业拖延倾向进行一般性评估或与使用该量表的历史文献进行比较的研究。
    • 对于需要精确测量拖延机制、亚型或特定侧面的研究，建议优先考虑更新的、理论基础更扎实、心理测量学特性更优的量表（如 PPS, IPS, 各种短式量表或特定侧面量表）。
    • 若选择使用 API，建议在研究中报告所用样本的内部一致性信度，并尽可能进行因素分析以检验其在当前样本中的结构。
    • 在进行跨文化比较时，必须确保所使用的改编版本经过了充分的等值性检验（如测量不变性分析）。
  • 实践应用：
    • 在教育咨询或心理辅导场景中，API 可作为一种非正式的筛查工具，帮助识别可能存在学业拖延问题的学生，以启动进一步的访谈或评估。
    • 不应仅凭 API 分数进行正式诊断或做出重要决策（如学业干预分流），因其缺乏常模且存在效度疑问。
    • 解释分数时，应侧重于引发学生对自身行为模式的反思，而非依赖分数的绝对值。建议结合其他信息（如访谈、其他量表结果如自我效能感、焦虑水平等）进行综合评估。

尽管存在局限性且有更新的替代工具，API 仍可能因其历史地位、文献积累或特定版本（如翻译版）的可得性而被继续使用。研究者或实践者在选择或遇到 API 时，务必对其心理测量学特性有清晰的认识，并在解释结果时保持审慎。

7.3. 关于问卷获取的考量

API 是一种学术开发的量表，其原始版本可能源自 Aitken 的博士论文 15。与商业化发布的测验不同，获取其完整的项目列表、计分键和施测说明可能需要通过查阅原始研究文献、数据库或联系相关研究者。

像 APA PsycTests 这样的心理测量数据库旨在收录此类非商业化工具，提供关于其目的、信效度、参考文献以及使用许可权的信息 77。这些数据库是寻找 API 或其改编版的良好起点，但并不能保证一定能找到所需版本的完整内容。获取和使用任何心理测量工具都必须遵守版权规定和作者设定的使用许可（例如，仅限研究/教学使用，或需要联系作者/出版商获取许可）80。对于像 API 这样的早期学术量表，找到原始作者或获取明确授权有时可能存在实际困难。潜在使用者应首先通过文献检索和数据库查询来尝试获取所需的问卷版本和相关信息。

引用的著作

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  76. Speculative metacognitive model of procrastination - ResearchGate, 访问时间为 四月 22, 2025， https://www.researchgate.net/figure/Speculative-metacognitive-model-of-procrastination_fig1_305850459
  77. Renewed Access to APA PsycTests Database - UCSF Library, 访问时间为 四月 22, 2025， https://www.library.ucsf.edu/news/access-apa-psyctests/
  78. PsycTESTS (APA) - KU Libraries, 访问时间为 四月 22, 2025， https://lib.ku.edu/database/psyctests-apa
  79. APA PsycTests - EBSCO, 访问时间为 四月 22, 2025， https://www.ebsco.com/products/research-databases/apa-psyctests
  80. Find psychological tests - Research guides at University of Ottawa, 访问时间为 四月 22, 2025， https://uottawa.libguides.com/psychology-en/tests
  81. APA PsycTests ® sample records - American Psychological Association, 访问时间为 四月 22, 2025， https://www.apa.org/pubs/databases/psyctests/sample-record
  82. APA PsycTests - American Psychological Association, 访问时间为 四月 22, 2025， https://www.apa.org/pubs/databases/psyctests
  83. Psychology: APA PsycTests Database - Research Guides - University of Saskatchewan, 访问时间为 四月 22, 2025， https://libguides.usask.ca/psychology/psyctests
  84. Using APA PsycTests® with APA PsycInfo® - YouTube, 访问时间为 四月 22, 2025， https://www.youtube.com/watch?v=PzGymNMSNcg
  85. Guide to the Fields in APA PsycTests Records - American Psychological Association, 访问时间为 四月 22, 2025， https://www.apa.org/pubs/databases/psyctests/field-guide
  86. APA PsycTests – Top Features to Know, 访问时间为 四月 22, 2025， https://blog.apapubs.org/2024/04/04/apa-psyctests-top-features-to-know/

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