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表型（phenotype）是指一个生物体具有的所有显在可见的生理特征和行为特征。人类的表型除了具有各种肤色、面型、头型和性别生理特征等生物遗传标记外，还包括语言、方言、生计、习俗、饮食、行为各种文化遗传标记，起着区辩不同文化群体的作用。由于社群间的表型存在异同，甚至对立，因此在表型展现过程中，群际冲突在所难免。而从群体性暴力本质看，一个群际冲突的实际社会破坏性在于不同群体组织实施的、指向各方彼此的攻击性行为，包括意在伤害外群体成员的任何行为。一般而言，这类群际攻击行为都是社会、经济、文化、历史、宗教、信仰、心理和行为多种因素交互作用的产物，新近的研究主要关注攻击行为的社会认知机制和神经生理基础。
克瑞克（Crick）和道奇（Dodge）将人的社会信息加工划分为6个相互关联的认知操作序列 [11] :①编码情境和内在线索。②解释内在和外部线索。③选择或澄清目标。④生成或建构可能的反应。⑤选择响应路径。⑥确定反应行为。在这些认知序列中，每一个阶段都有各自的信息处理内容和操作功能。
具体而言，线索编码阶段主要负责从社会情境或社会互动中自动地选择出目标或威胁性信息，并有意识地忽略其他直接信息，同时抑制外延间接线索。解释操作着力负责对编码信息进行效价评估，并赋予它们心理意义；目标澄清旨在激活或构建一个满足情境认知要求，并指向产生特定结果的行为目标；反应建构是个体从记忆中检索可能的应对措施，或者基于可用的社会线索生成一个新的反应；反应选择阶段主要是一个人根据自我效能预期、结果预判和反应合宜性，对各种可能的备选反应进行效用评估，从中选择出最优响应路径；最后，在行为输出阶段，基于前面的5个序列加工结果，行动者调动各种心理和行为资源，组织实施选定的最优应答路径。
根据此阶段模型，社会行为主要受社会互动中行动者的认知加工操作的驱动，是基于社会情境信息的多阶段加工和多重决策，而采取最优行动应对的结果。由此推论，作为社会行为的特例，群际攻击行为就是在群际互动情境下，主要因由不同群体对各种群际社会线索加工与解释的系统偏差和缺失，而导致彼此对这种群际信息加工偏差的敌意归因，落入安全困境，继而驱使各方做出攻击性反应决策并付诸行动。
安德森（Anderson）和布什曼（Bushman）认为攻击性行为主要是在情境变量和个体变量的双重影响下，经由与攻击性有关的认知、情绪和唤醒的调节作用，并在相应的行为评价和决策过程基础上产生和演进 [12] 。它的整个衍生过程起始于社会互动或人际互动，然后依序由“信息输入→路径选择→结果输出”3个相互关联的情境性认知成分组成。信息输入涉及情境和个体两个信息源变量，是攻击性行为的关键起因，其中个体信源因素特指那些被卷入互动情境中的人格特质、态度、遗传素质，构成攻击的先决准备条件。具体来说，攻击性行为的先决基础条件主要包括一个人的敌意归因、知觉和期望偏差、高自尊、攻击信念、暴力态度、价值观、行为脚本等特定心理因素。情境信源变量主要有攻击性线索在场（如刀具、枪支、暴力视频），人际关系挑衅（如辱骂、歧视、轻蔑、身体攻击），心理挫折（如愿望受阻、目标失败），躯体疼痛与不适，药物唤醒（酒精、咖啡因）、奖赏激发等攻击促进因素。
路径选择涵摄与攻击性有关的认知、情感和唤醒3个内在状态变量。认知状态变量主要由敌意思想、攻击性脚本组成，情感状态变量包括状态敌意、愤怒、表情动作反应等，唤醒主要分为生理唤醒和心理唤醒两类变量。3种路径变量相互连接，互相影响。在结果输出阶段，行动者首先需要对来自于输入和路径中的各种信源与状态信息进行即时评价，重新评估，然后依据评估结果进行决策，并在决策过程的结果和内容基础上，来决定某种社会互动情景中的最终行动输出，即做出熟虑行动或冲动行为两种不同性质的反应。之后，这种最终的行为反应输出经由社会互动途径转变成下一个人际情境的信息输入部分，为新一轮的行为决策提供经验借鉴和效用参考。
综合来看，该模型把攻击性行为的产出描述为经由互动情境输入变量作用于人的认知、情感和唤醒变量所表征的内部状态实现。这个过程可以启动攻击性认知，生成攻击性情感状态，增强生理唤醒水平。在它们的相互作用及合力下，行动者借助于评价和决策过程来决断是否调用攻击性行为 [13] 。因之，从群际攻击行为过程看，可以将它用于解释群际冲突的发生机制。
一般而言，攻击行为是指通过各种方式去有意伤害他人及他物的任何外显的、内隐的行为。外显攻击行为主要是采取物理方法给他人的人身或财物造成伤害、损毁，如推搡、踢打他人，实施身体暴力，武力威胁、打砸等。而内隐攻击行为则是通过散播谣言、活动排挤、沉默冷对等方式，来危害他人的社交友谊和社会地位 [14] 。目前，尽管学术界使用不同的术语来指称攻击性行为，并依据各种标准对其分类，但研究者普遍认可的做法是将它划分为两个不同的亚类，即一类是有计划的、有具体目的的且冷酷无情的预谋型攻击行为，另一类是自发的、失控的且激情冲动的反应型攻击行为 [15] 。它们有如下特征和显在表现。
预谋型攻击行为（proactive aggression）也称主动性攻击或者工具性攻击，是指行动者为获取特定目标而采取的未受挑衅的、有预谋的、目标指向性的行为。这种行为的主观意图显而易见，即行动者企图通过主动地采取冷酷的、预谋的暴力行为来达到特定的目标，满足自身的物质和精神需求，如获取钱财或奖励、支配和控制他人，而非单纯为了损害和伤害被攻击者 [16] 。在行为组织中，行动者常常表现出对攻击结果的积极期待，缺乏罪责感，而其行为实施过程则受到外在强化或奖励的调节与控制。因此，预谋型攻击行为具有冒犯性、挑衅性、非激惹性特征，通常还伴有快乐、亢奋、满足等积极情绪体验。它易诱发暴力犯罪 [17] ，与违法、破坏性行为问题密切关联 [18] [19] 。
反应型攻击行为（reactive aggression）也称反应性攻击，是行动者对直接的或是错误知觉到的挑衅或威胁所作出的自卫性、防御性、报复性的行动回应，且通常伴有负性情绪状态，如悲伤、愤怒、怨恨、挫折等消极情绪体验 [20] 。这类行为没有明确的目的指向，具有随机性，它的驱动力主要来自于攻击目标所激发的强烈内部唤醒，如情绪性生理唤醒或应激心理唤醒，而非基于“成本和收益”计算的理性选择作用。具体而言，在激惹条件下，行动者为维护个体尊严、社会地位或人身安全而诉诸于暴力回击来减少、消除和终止厌恶条件，表现为在很少或者没有计划或自我克制的情况下，突然反击威胁源对象、激情式侵害他人 [21] 。也即，反应型攻击行为主要由挫折性和威胁性事件引发，而且不考虑任何潜在目的，主要特征是情绪唤醒高、易冲动、无法调控。从社会信息加工论看 [22] ，反应型行为主要与社会线索的编码和解释两个加工阶段相关联。
在生物学方面，关于攻击性行为的神经生物机制的探讨，大致形成3种路径。第一进路旨在寻求攻击性行为的神经生化证据。一些研究清楚地显示人脑的非对称性与攻击性行为存在某些相关关系，而皮质醇（C）、睾酮（T）、淀粉酶（A-A）、胆固醇、血清素、多巴胺等生化活性变量对攻击性行为、外显行为问题具有显著的预测作用 [23] ，其中雄激素、血清素是引发攻击性行为的主要激素和神经递质因素，尤以5-HT的作用最为显著，去甲肾上素和多巴胺对攻击性行为具有调节效应，内源性氨基酸、类固醇、多肽类在不同的攻击性行为模式及功能中发挥着不同的效应 [24] 。第二进路试图从神经解剖学的视角，探讨攻击性行为的生物基础。已有研究发现下丘脑—垂体—肾上腺皮质系统（HPA）轴是攻击性行为的重要神经生物基础，杏仁核是人们对威胁性刺激进行社会判断的重要大脑神经组织 [25] ，杏仁核萎缩或者损伤与人的冲动性、攻击性行为密切相关 [26] 。第三进路主要着眼于考察攻击性行为的神经生理指标。新近的研究表明静息心率、皮肤电水平、血压等自主神经活动的生理指标在攻击性行为中起着重要作用 [27] 。
概而言之，攻击行为是由多重认知过程和生物因素合力引发的复杂社会行为，在认知上常被行动者视为解决问题的有效途径。广义而言，作为大多数冲突情境中的一个正常而共同的心理过程，它被界定为一种把有害刺激施加于另外一个有机体的反应，此反应是一种由目标导向的、有意去伤害他人或损毁目标物的动作行为 [28] 。在此意义上，群际冲突的产生有其特定的社会信息加工机制和神经生理活动模式，它的内在成因可归结为由个体或社群的社会信息编码偏向与神经生物机能异常所导致的攻击性行为的直接后果。
被试随机选自于中国边疆少数民族地区的4所普通高校的在校大学生共512名，年龄17-26岁，平均年龄20.69岁， SD =1.50。在这些被试中，男性196名（占38.28%），女性316名（占61.72%）, χ 2 （1）=28.13, p ＜ 0.001；大一学生124名（占24.22%），大二学生144名（占28.13%），大三学生126名（占24.61%），大四学生118名（占23.04%）, χ 2 （3）= 2.94, p = 0.401。
1.项目效度指标
鉴别度是评判项目适切性的量化指标，可采用极端组比较法和相关系数法来检验。具体而言，在相关系数法即“题目—总分相关法”中，计算受测者在每一题的得分与量表总分的相关系数作为评判题目鉴别度的指标。判断标准是当题目得分与总分之间的相关系数值均≥0.30时，说明各题目之间有较高的一致性或同质性，表示项目是有效的，鉴别度好。在极端组比较法检验中，以量表总分为分组效标，把总分排序前、后27%的受测者设定为效标组，然后利用独立样本 t 检验比较这两个效标组在每一个题目上的平均数差异。若高分组与低分组的题目得分差异具有统计显著性，则表示此题目具有良好的鉴别度，其决断标准如下 [29] ：当设定显著性水平为 α =0.01时，在 t 值（ CR 值）≥2.58的条件下，则可以认为题目具有良好鉴别度；若显著性水平 α =0.001, CR ≥3.29时，则表示具有良好鉴别度。一般约略标准可设定为 CR ≥3。
2.因素负荷量
因素负荷量（factor loading）是用于诊断量表题项性能的有效指标，它反映了个别题项与其所属因子之间的相关程度，它的绝对数值越大表示一个题项与其所属因子之间的关系越密切 [30] 。塔巴克尼克（Tabachnick）和菲德尔（Fidell）对因素负荷量的大小进行了质的评判，认为当负荷量（ λ ）大于0.71时，即一个因子可解释该观测变量（题项）50%的变异量（ λ 2 ）时，判定题项质量优秀；当 λ ≥0.63, λ 2 ≥40%时，题项为非常好；当 λ ≥0.55, λ 2 ≥30%时，题项为好；当 λ ≥0.45, λ 2 ≥20%时，题项为一般；当 λ ≥0.32, λ 2 ≥10%时，题项为不好；当 λ ＜0.32, λ 2 ＜10%时，题项贡献非常小，需考虑删除 [31] 。我们采用这个标准对量表题项进行删减。
3.模型拟合指数
在量表的结构效度或测量模型的验证性因子分析中，研究者一般采用多种拟合指数来评价、修正和选择模型。常用的拟合指数可以划分为绝对指数（absolute index）和相对指数（relative index 或comparative index）两类。绝对拟合指数是将理论模型和饱和模型比较得到的一个统计量，主要用于评判一个理论模型与样本数据的拟合程度 [32] 。广泛使用的绝对指数有：χ 2 ，它衡量的是再生协方差矩阵（ E ）与样本协方差矩阵（ S ）的差异程度，χ 2 越大，表示 E 与 S 的差异越大。当χ 2 值大于预设的临界值时，表示差异达到显著水平，模型与数据拟合不好；反之，若χ 2 小于临界值，则认为模型与数据拟合的好。但值得注意的是χ 2 检验易受样本容量 N 的影响。χ 2 / df 统计量可调节模型的复杂程度，当其值在2～5之间时，判定为可以接受模型。
RMSEA （root mean square error of approximation，近似误差均方根）是一种近似误差指数，其值低于0.10时表示好的拟合，低于0.08时认为模型可接受，低于0.05时，表示模型拟合的非常好，低于0.01时表示非常出色的拟合，普遍认可的值域为0.06～0.07 [33] [34] 。 SRMR （standardized root mean square residual，标准化残差均方根）具有跨研究可比性，其值0～1之间，小于0.08时表示模型可接受； GFI （goodness-of-fit index）是一种拟合优度指数，可以作为χ 2 检验的替代指标，取值为0～1，并随着参数个数增加而增大，通常界值为0.90时，认为模型可以接受，数值越高表示模型拟合越好。
相对拟合指数是将理论模型和基准模型比较得到的统计量，常用的临界标准有： CFI （comparativefit index，比较拟合指数）值在0～1之间，越大表示模型拟合越好，通用的界值标准为 CFI ≥0.90，表示模型可接受；在 CFI ≥0.95时，认为模型拟合非常好；当 NNFI （non-normed index，非范拟合指数）的界值为≥0.95时，表示模型拟合得好 [35] 。
首先对英文版量表进行翻译和回译，并组织翻译人员共同对每一个题项的内容和语义进行逐句逐词地审读、分析、润色和修改。然后聘请心理学教授审校翻译版量表，并向大学生征求翻译问卷的表面效度。
其次，使用翻译版问卷对随机选取的新疆和云南两地各2所普通高校的大学生进行测试。
最后，运用SPSS 15.0 for windows统计软件对问卷数据进行了项目分析、探索性因素分析、内部一致性信度检验，以及利用LISREL 8.71 for windows软件实施结构方程建模分析，并参照原量表因子结构和各种分析中的性能指标，对量表条目进行了删减或调整。
1.行为抑制/激活系统量表
采用卡弗（Carver）和怀特（White）的《行为抑制/激活系统量表》（ BIS / BAS Scales ，见附录1），测量个体对奖赏和惩罚刺激信号的强化敏感性 [36] 。共有20个题项，包括1个行为抑制系统（ BIS ）分量表，7个题，观测的是个体对预期惩罚的反应性；3个行为激活系统（ BAS ）相关分量表，即内驱力分量表（ BAS - D ,4个题，测评个体对渴求目标的执着追求）、乐趣寻求分量表（ BAS - F ,4个题，测评对新奖赏的欲求和在激励时趋近潜在奖励事件的意愿）、奖励反应性分量表（ BAS - R ,5个题，测量对奖赏事件和预期的积极反应）。采用Likert 4点量表进行题项评分，1表示非常同意，4表示非常不同意。此量表中文版由李彦章等修订 [37] ，删除原量表中的题项1和18后，采用主成分法，进行Direct Oblimin法斜交旋转，抽取了4个因素，可解释45.16%的总变异量，内部一致性信度系数 α 为0.55～0.72。考虑到研究者指出该量表在中国人群中的适用性仍需进一步检验、修正，我们以综合类和师范类院校大学生为对象，进行中文版修订和信效度分析。
首先，项目分析结果显示，第9和19题与量表总分的相关系数 r 值为0.28（ p ＜0.001）和 0.11（ p ＜0.05），不满足“题目—总分”相关系数大于0.30的条件，予删除，其余题项与总分的相关系数为0.32～0.58（ p ＜0.001），具有较好的鉴别度。随后对余下18个项目进行探索性因素分析， KMO 值为0.80,Bartlett球形检验的近似χ 2 值为1713.29, df =153, p ＜0.001，表明取样适当，适宜做因素分析。采用主轴因子法抽取公因子，进行Direct Oblimin（Delta=0）法斜交旋转，按因子负荷大于0.40和特征值大于1的标准，并参照原量表的因子结构及其题项归属，删除不符合要求的项目，确定因子数目和命名因子。结果显示，删除题项3后，解析得到与原量表因素结构一致的4个公因子，除了原归属于 BAS - R 因子的题项16（“当有好事发生在我身上时，我会受到它的强烈影响”），被负载到 BAS - F 因子上外，其余题项的因子归属与原量表一致，可解释49.73%的项目总方差。
信度和效度分析显示，总量表的 α 值为0.78, BIS 、 BAS - R 、 BAS - D 、 BAS - F 4个因素的 α 值分别是0.70,0.69,0.61,0.55。结构效度检验显示，四因素理论模型中（设定 BIS 、 BAS - R 、 BAS - D 、 BAS - F 4个一阶因素模型）,χ 2 =310.96, df =113,χ 2 / df =2.75, RMSEA =0.06, NNFI =0.91, CFI =0.93, GFI =0.93, SRMR =0.06；二因素理论模型中（设定 BIS 和 BAS 两个一阶因素模型）,χ 2 =537.15, df =118,χ 2 / df =4.55, RMSEA =0.08, NNFI =0.84, CFI =0.87, GFI =0.89, SRMR =0.07。从拟合指数看，修正后的四因素模型与样本实测数据拟合较好，应采用四因素模型来测量人的强化敏感性。
2.反应性-主动性攻击问卷
采用雷恩（Raine）的《反应性-主动性攻击问卷》（ Reactive Proactive Aggression Questionnaire ，见附录2），测量反应性攻击和主动性攻击 [38] 。共23个题项，即反应性攻击分量表有11个题，如“在他人挑衅时，愤怒地作出回应”；主动性攻击分量表含12个题，如“威胁和欺负某人”。采用3点频次量表评判特定行为发生频率，判定准则为“从不、有时、经常”三级，分别记“0,1和2”分，得分越高，表明行为发生次数越多。每个分量表分值为其所含题项得分总和，二者分值的和为总攻击分值，分数越高，表明攻击性越强。原问卷及其分量表的内部一致性系数 α 值依次是0.90、0.84、0.86，表明信度较好。跨文化研究表明该问卷的结构效度和信度较好 [39] [40] 。考虑到文化和人群差异，需对它修订和信、效度检验，使其适用于中国的大学生人群。
在原量表中，因子结构来自于结构方程模型分析的证据。为考察该量表的跨文化普遍性，实施了探索性因素分析。首先项目分析显示，题项与总分的相关系数为0.43～0.59, p ＜0.001，表明题项的鉴别度较好。然后，计算 KMO 值为0.89,Bartlett球形检验的近似χ 2 值为2932.98, df =253, p ＜0.001，表明取样适当，适宜做因素分析。采用主轴因子法抽取公因子，进行Direct Oblimin（Delta=0）法斜交旋转，按照因子负荷大于0.45和特征值大于1的标准，并参照原量表的因子结构及其题项归属，删除不符合要求以及同时在两个及以上因子有较高负荷的项目，确定因子数目和命名因子。结果显示，尽管可提取得到4个特征值大于1的公因子，但碎石图检验显示恰当的因子数目应该为2个。因此，设定因子数目为2，再次探索性因素分析，逐步删除第2、4、6、16、18、19、22题后，得到题项归属及因素结构与原量表一致的2个公因子，可解释项目总方差的40.04%。
总量表的内部一致性
α
系数为0.81，主动性攻击分量表为0.81，反应性攻击分量表为0.73，表明信度较好。结构方程建模分析显示，单因素模型（16个题项为1个一般攻击因子指标）的各拟合指数为：χ
2
=760.03,
df
=104,χ
2
/
df
=7.31,
RMSEA
=0.11,
NNFI
=0.86,
CFI
=0.87,
GFI
=0.84,
SRMR
=0.08；双因素模型（原量表因子结构）的拟合指数如下，χ
2
=304.64,
df
=103,χ
2
/
df
=2.96,
RMSEA
=0.06,
NNFI
=0.94,
CFI
=0.95,
GFI
=0.93,
SRMR
=0.05。显然，双因素模型与数据的拟合优于单因素模型，∆χ
2
（1）=455.39＞
（1）=10.83,
p
＜0.001，具有跨文化普遍性，适用于测评我国大学生的状态攻击性。
3.奖惩敏感性问卷
采用托鲁维亚（Torrubia）的《惩罚敏感性和奖励敏感性问卷》（ Sensitivity to Punishment and Sensitivity to Reward Questionnaire , SPSRQ ，见附录3）测量人的奖惩敏感性特征 [41] 。共有48个自陈式“是非”二分题项，分属于惩罚敏感性（ SP ）和奖励敏感性（ SR ）两个分量表，各24个题项，偶数题属 SR 量表，奇数题属 SP 量表，计算“是”反应的总数为量表分值。考虑到原问卷中有17个因素负荷量（0.06～0.39）小于0.40的题项，存在鉴别度不足，可能与“0,1”二值计分有关，即量尺范围狭小，我们将全部题干的一般疑问句式转换为陈述句，修改为5点Likert量表自陈评定题型，即调整为“1（完全不符合）—5（完全符合）”的量尺。然后，在项目分析基础上，采用因子分析和结构方程建模技术检验中文版的测量特性。
项目分析按照以下标准确定有效题项，即题目平均数在全问卷平均数的±1.5个标准差内、题目得分与量表总分之间的Pearson相关系数值≥0.30、高分组与低分组的题目得分平均数差异检验的 CR 值≥3。题目平均数的偏离检验显示，第7、8、23、45题的分值在全问卷平均数的±1.5个标准差外；相关分析显示，第2、4、8、25、32、34、45题的相关系数小于0.30;27%极端组的独立样本 t 检验显示，所有题目的 CR 值为4.69～15.73。依照有效题项准则，第2、4、7、8、23、25、32、34、45题均为低鉴别度项目，予以删除。
因素分析适宜性检验显示，取样适当性 KMO 测量值为0.84,Bartlett球形检验的近似χ 2 值为4253.18, df =741, p ＜0.001。采用原文中的主成份法提取公因子，方差极大（Varimax）正交旋转，显示有11个特征值大于1的公因子，可以解释54.63%的总方差，但碎石图检验显示应有2个恰当的因子。在设定因子数目为2，因子负荷量大于0.40且只在一个因子上负荷较高，以及特征值大于1的标准，并参照原问卷命名因子。经多次探索性因素分析，逐步删除第1、3、11、24、27、28、36、41、46共9题后，得到 SP 成分的方差解释率为18.04%, SR 的解释率为10.19%，各含15个题，因素负荷量0.42～0.66，两成分间相关系数为-0.58。
信度检验显示，总问卷的
α
系数值为0.83,
SP
和
SR
两成分的
α
值为0.81,0.79；结构方程建模分析显示，单因素模型（30个题项为1个一般行为动机因子）的拟合指数为：χ
2
=2475.10,
df
=405,χ
2
/
df
=6.11,
RMSEA
=0.10,
NNFI
=0.80,
CFI
=0.81,
GFI
=0.76,
SRMR
=0.09；双因素模型（惩罚敏感性和奖励敏感性2个一阶因子）的拟合指数为，χ
2
=1307.82,
df
=404,χ
2
/
df
=3.24,
RMSEA
=0.07,
NNFI
=0.87,
CFI
=0.88,
GFI
=0.85,
SRMR
=0.07。显然，双因素模型优于单因素模型，∆χ
2
（1）=1167.28＞
（1）=10.83,
p
＜0.001，具有跨文化普遍性，适用于测评大学生的奖惩敏感性。
4.特质攻击性问卷
采用周颖修订的中文版《Buss-Perry攻击性问卷》测评攻击性人格特质，包括工具、情感和认知三种行为特质成分，由身体攻击（ PA ）、言语攻击（ VA ）、愤怒（A）和敌意（ H ）4个因子构成 [42] [43] 。共29个题项（第9、16题为反向题），采用5点Likert量表评分，分值为“1（很不符合）—5（非常符合）”，因子分值为每个因子的题项得分平均值，总体攻击性分值为四个因子分值的平均分，分值越高表示攻击性越强。总问卷及各因子的内部一致性系数 α 值为0.89,0.85,0.72,0.83和0.77；间隔9周的重测相关系数为身体攻击0.80，言语攻击0.76，愤怒0.72，敌意0.72，总问卷0.80，表明内部一致性和时间稳定性好。
考虑到攻击性与文化有密切联系 [44] ，以及中文版存在一个与原作者理论观点和因子命名不一致且难以解释的混合因子——替代攻击，由几个归属于不同因子的题项组成 [45] ，我们认为此中文版的因子结构可能并不适用于中国青年大学生，需对它进行测量结构验证，以检验外部效度和文化普适性。
首先，对原问卷三因子模型进行验证性因素分析。结果显示，单因素模型（29个题项为一个总攻击性指标）中，拟合指数为：χ
2
=1474.51,
df
=377,χ
2
/
df
=3.91,
RMSEA
=0.08,
NNFI
=0.83,
CFI
=0.84,
GFI
=0.83,
SRMR
=0.07；四因素模型（身体攻击、言语攻击、愤怒和敌意4个一阶因子模型，且题项归属与原英文版一致）的拟合指数依次为，χ
2
=1109.13,
df
=371,χ
2
/
df
=2.99,
RMSEA
=0.06,
NNFI
=0.87,
CFI
=0.88,
GFI
=0.87,
SRMR
=0.07；单因素高阶模型（身体攻击、言语攻击、愤怒和敌意4个一阶因子共享一个高阶攻击性因素，题项归属不变）的各拟合指数如下，χ
2
=1112.08,
df
=373,χ
2
/
df
=2.98,
RMSEA
=0.06,
NNFI
=0.87,
CFI
=0.88,
GFI
=0.87,
SRMR
=0.07。显然，后两个模型优于单因素模型，∆χ
2
（6）=365.38＞
（6）=22.46;∆χ
2
（4）=362.43＞
（4）=18.47，均
p
＜0.001。高阶模型优于一阶四因素模型，∆χ
2
（2）=2.95＜
（2）=5.99,
p
＞0.05，但依据模型评价标准
[46]
，也仅处于可接受水平。
另外，尽管布赖恩特（Bryant）和史密斯（Smith）的简式攻击性量表（含12个题） [47] ，能较好的拟合中国大学生样本数据，χ 2 =133.08， df =48,χ 2 / df =2.77, RMSEA =0.06, NNFI =0.90, CFI =0.93, GFI =0.96, SRMR =0.05。但沿用他们的方法分析时，并未发现跨样本的一致性。
其次，鉴于上述结果，我们对中文版重新进行了项目分析、因子分析和结构方程建模分析。项目分析的题项入选标准：题目平均数在全问卷平均数的±1.5个标准差内、题目得分与问卷总分的相关系数值≥0.30、高分组与低分组的题目得分平均数差异检验的 CR 值≥3。分析显示，第4、9、11、12、16、29共6题为低鉴别度项目，予以删除。
因素分析适宜性检验显示，取样适当性 KMO 测量值为0.86,Bartlett球形检验的近似χ 2 值为2000.18, df =253, p ＜0.001。采用刘俊升等的主成分法抽取公因子，做方差极大（Varimax）正交旋转 [48] 。结果显示，有6个特征值大于1的公因子，累积方差贡献率为49.59%。然后，多次探索性因素分析，逐步删除那些因子负荷量小于0.40，以及同时在两个及以上因子负荷较高（ λ ＞0.40）的题项，并参照原问卷的因子结构和特征值大于1的标准，确定因子数目和命名因子。删除第3、5、7、8、10、15、21共7题后，得到与原英文版一致的4个因子成分——愤怒、身体攻击、敌意和言语攻击，各因子的方差贡献率为22.89%、10.11%、7.99%、6.82%，因素负荷量0.47～0.73，总问卷内部一致性 α 系数为0.77。
结构方程建模分析，单因素模型（16个题为一个总攻击性因子）的拟合指数为：χ
2
=457.86,
df
=104,χ
2
/
df
=4.40,
RMSEA
=0.08,
NNFI
=0.85,
CFI
=0.87,
GF
I=0.90,
SRMR
=0.07；四因素模型（身体攻击、言语攻击、愤怒和敌意4个一阶因子）的拟合指数为，χ
2
=185.42,
df
=98,χ
2
/
df
=1.89,
RMSEA
=0.04,
NNFI
=0.95,
CFI
=0.96,
GFI
=0.96,
SRM
R=0.05；二阶单因素模型（身体攻击、言语攻击、愤怒和敌意4个因素共享一个高阶攻击性因素）拟合指数为，χ
2
=189.13,
df
=100,χ
2
/
df
=1.89,
RMSEA
=0.04,
NNFI
=0.95,
CFI
=0.96,
GFI
=0.96,SRMR=0.05。四因素模型和二阶单因素模型均优于单因素模型，∆χ
2
（6）=272.44＞
（6）=22.46;∆χ
2
（4）=268.73＞
（4）=18.47，均
p
＜0.001。四因素模型与二阶单因素模型均能较好的拟合实测数据，∆χ
2
（2）=3.71＜
（2）=5.99,
p
＞0.05，二者都比较理想，可作为替代模型使用，同时也说明四因素模型具有跨文化普遍性。
5.特质冲动性问卷
采用李献云等的《Barratt冲动性量表（ BIS - II ）中文版》（参见附录5）测评特质冲动性 [49] 。共30个题项，分无计划性、行动冲动性、认知冲动性3个分量表，各有10个题项，5级评分，分值“1（不是）—5（总是）”。分量表分值为每个分量表的题项得分算术平均值，量表总分为3个分量表分值的算术平均值，分值越高表示冲动性越强。总量表及分量表的内部一致性系数 α 值0.77～0.89，重测信度0.68～0.89。但鉴于中文修订版对原英文版量表的测评条目做了较大修改和替换（仅翻译保留了原量表中的6个条目），以及一些题项（如第6、29题）缺乏鉴别度，或因子归属（如第13、24题）与其理论因子构成不相符，我们尝试在因子结构验证和项目分析基础上，采用因子分析和结构方程模型技术再次检验此中文版的测量特性。
首先，对李献云等 [50] 报告的一阶三因素模型进行验证性因素分析。各拟合指数：χ 2 =831.35, df =402,χ 2 / df =2.07, RMSEA =0.08, NNFI =0.84, CFI =0.85, GFI =0.77, SRMR =0.09，表明此模型与数据拟合不理想，进一步探索和验证中文修订版的测量模型显得非常必要。
项目分析发现第24题与量表总分和分量表总分之间的相关系数 r 值为-0.16（ p =0.03）,0.07（ p =0.37）;27%极端效标组独立样本 t 检验显示，第5题的 CR 值为1.89, p ＜0.05，表明缺乏鉴别度，予以删除。然后，对剩余的28个题进行因素分析适宜性检验， KMO 值为0.79,Bartlett球形检验的近似χ 2 值为1491.726, df =378, p ＜0.001。接着采用主成分法提取公因子，做方差极大（Varimax）正交旋转，删除因子负荷小于0.40，以及同时在两个及以上因子均有较高负荷（ λ ＞0.40）的题项，并参照中文修订版的因子结构和特征值大于1的标准，确定因子数目和命名因子。结果显示，可提取9个特征值大于1的公因子，累积方差贡献率63.48%，但碎石图检验显示恰当的因子数为3个。当设定因子数目为3，多次探索性因素分析，逐步删除第1、3、9、13、22、23共6题后，求解得到与修订版一致的3个公因子——行动冲动性、无计划性、认知冲动性，它们的方差贡献率为20.87%、12.50%、7.35%，因素负荷量为0.41～0.76。
此外，总量表及3个分量表的内部一致性
α
系数为0.81,0.75,0.80和0.63。结构方程建模分析显示，单因素模型（22个题为单一总体冲动性因子）的拟合指数：χ
2
=831.62,
df
=209,χ
2
/
df
=3.98,
RMSEA
=0.13,
NNFI
=0.71,
CFI
=0.74,
GFI
=0.71,
SRMR
=0.11；三因素模型（无计划性、行动冲动性、认知冲动性3个一阶因子）拟合指数：χ
2
=385.11,
df
=206,χ
2
/
df
=1.87,
RMSEA
=0.07,
NNFI
=0.88,
CFI
=0.90,
GFI
=0.84,
SRMR
=0.08。显然，三因素模型优于单因素模型，∆χ
2
（3）=446.51＞
（3）=16.27,
p
＜0.001，具有跨样本普遍性。
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