“Stress”主要出现在物理学研究领域，指物体受到外力作用时，内部之间为抵抗变形而产生的相互作用力的集度。之后，生理学家Hans将该词引用至心理学研究领域，认为压力是个体在受到外界环境的各种刺激后做出的一种非特异反应，属于典型的适应综合征^[1]。不久，Lazarus及Folkman共同提出了心理压力(psychological stress)的概念，并认为心理压力并非单纯的刺激或反应，而是个体对环境需求与自身应对能力评估后产生的心理紧张状态，其本质是个体认知到的需求超过自身资源和应对能力时的失衡体验^[2-3]。

近年来，我国大学生群体心理压力检出率呈持续攀升态势，学业焦虑、就业迷茫、社交适应等多重压力交织^[4-5]，不仅易诱发抑郁、焦虑等心理障碍，而且阻碍大学生的学业发展、社会适应与身心全面成长，成为高校心理健康教育工作亟待破解的重要课题^[6]。本研究以山东省某医学院校大学生为研究对象，通过标准化量表检测其行为类型与压力感知水平，系统剖析不同性别、年级、专业、生源地及人格类型大学生的压力现状与群体差异，明确大学生压力的主要影响因素，旨在为高校厘清心理健康教育的重点人群与核心方向，构建适配医学院校人才培养特点的压力干预与心理健康教育体系提供实证支撑。

2025年4月—5月，在自愿参与的前提下，采用横断调查的方式，通过问卷星网络调查系统，以班级为单位选取山东省某医学院校大学生为对象开展问卷调查。

样本量估算：按照现况研究随机抽样计算公式：$n=Z_{1-\alpha / 2}^2 P(1-P) / \delta^2$，α取0.05时，Z=1.96，容许误差δ设置为5%，P值为0.5时样本量最大，此时，n=384，本研究样本符合需求。

对参与调查大学生性别、年龄、年级、专业等情况进行调查及统计。

该量表共由60个条目构成，分为3个部分：其中，TH部分25个条目，用于检测参与调查大学生时间匆忙感、紧迫感和做事情快节奏等特点；CH部分25个条目，用于检测参与调查大学生竞争性、缺乏耐性和敌意情绪等特征；L部分10个条目，属于测谎条目，用于考查被试者回答是否诚实、认真，得分不计入总分。TABP所有条目均采用“是”或“否”方式计分(若L总分≥7分，则问卷无效)。最终以TABP总分37~50分作为典型A型行为类型，TABP总分29~36分作为中间偏A型行为类型(A^-型)，TABP总分27~28分作为中间型行为类型(M型)，TABP总分19~26分作为中间偏B型行为类型(B^-型)，TABP总分1~18分作为典型B型行为类型的检出标准^[8]。TABP中国版经全国21 459名常模样本测试，证实其对正常人群的重测信度为0.58。

该问卷共30个条目，主要包括个人烦扰、学习烦扰和消极生活事件3个部分。采取4级计分，即从0分(没有压力)~3分(很大压力)。SSCS总分0~90分，总分＞45分视为高压力，反之为低压力^[9]。该量表Cronbach′s α为0.91，6个月后的重测信度为0.78。

采用SPSS 27.0统计分析。根据Q-Q图，大学生压力量表总分、个人烦扰得分、学习烦扰得分及消极生活事件得分均基本呈正态分布，相关数据使用x±s进行描述。采用独立样本t检验、方差分析以及多元线性回归分析，以P＜0.05作为差异有统计学意义的标准。

调查共发放问卷4 309份，回收有效问卷3 934份，剔除无效问卷375份，有效问卷回收率91.30%，其中男生1 427人(36.30%)，女生2 507人(63.70%)；大一1 840人(46.80%)，大二1 184人(30.10%)，大三588人(14.90%)，大四262人(6.79%)，大五60人(1.50%)；医学专业2 607人(52.50%)，非医学专业1 867人(47.50%)；城市1 392人(35.40%)，农村2 542人(64.60%)；A型人格168人(4.27%)，A^-型人格424人(10.78%)，M型人格196人(4.98%)，B^-型人格1 246人(31.67%)，B型人格1 900人(48.30%)

3 934名参与调查大学生中，475名(12.07%)处于高压力状态，3 459名处于低压力状态(87.93%)。见表 1。

表 1

表 1 参与调查大学生SSCS总分及各维度得分(分，x±s) 项目 条目数 得分 各条目均分 个人烦扰 16 11.66±9.25 0.73±0.58 学习烦扰 10 9.54±6.79 0.95±0.68 消极生活事件 4 3.54±2.98 0.89±0.75 SSCS总分 30 24.74±17.34 0.82±0.58

表 1 参与调查大学生SSCS总分及各维度得分(分，x±s)

男生SSCS个人烦扰维度得分高于女生，但差异无统计学意义(P＞0.05)；男生SSCS学习烦扰、消极生活事件2个维度得分及SSCS总分低于女生，且学习烦扰维度得分差异有统计学意义(P＜0.05)。大一SSCS个人烦扰、学习烦扰、消极生活事件3个维度得分及SSCS总分均为最高，高年级大学生(大四及大五)SSCS个人烦扰、学习烦扰、消极生活事件3个维度得分及SSCS总分普遍低于低年级(大一至大三)大学生，且不同年级大学生SSCS个人烦扰、学习烦扰、消极生活事件3个维度得分及SSCS总分差异均有统计学意义(P＜0.05)。医学生SSCS个人烦扰、学习烦扰、消极生活事件3个维度得分及SSCS总分均高于非医学生，且差异均有统计学意义(P＜0.05)。城市生源地大学生SSCS个人烦扰、消极生活事件2个维度得分及SSCS总分均高于农村生源地大学生，且个人烦扰维度得分差异有统计学意义(P＜0.05)；城市生源地大学生SSCS的学习烦忧维度得分低于农村生源地，但差异无统计学意义(P＞0.05)。B型人格大学生SSCS个人烦扰、学习烦扰、消极生活事件3个维度得分及SSCS总分均为最低，且不同人格大学生SSCS的个人烦扰、学习烦扰、消极生活事件3个维度得分及SSCS总分差异均有统计学意义(P＜0.05)。见表 2。

表 2

表 2 不同背景大学生SSCS得分情况对比(分，x±s) 背景 n 个人烦扰 学习烦扰 消极生活事件 SSCS总分 性别   男生 1 427 11.87±7.45 9.26±5.65 3.52±2.57 24.64±13.63   女生 2 507 11.54±7.05 9.70±5.58 3.56±2.56 24.80±12.99 t值 1.383 -2.367 -0.471 -0.365 P值 0.167 0.018 0.683 0.715 年级   大一 1 840 12.01±7.13○△ 10.21±5.52○(△ 3.81±2.58○(△ 26.03±12.97○(△   大二 1 184 11.31±7.26# 9.03±5.71#△ 3.29±2.61# 23.63±13.49#△   大三 588 11.96±7.20△ 9.11±5.45# 3.39±2.47# 24.47±12.94#△   大四 262 10.19±7.06#( 8.13±5.35#○ 3.12±2.59# 21.44±13.29#○(   大五 60 11.03±7.80 9.38±6.76 3.75±2.94 24.17±14.24 F值 4.90 14.18 10.14 10.72 P值 ＜0.001 ＜0.001 ＜0.001 ＜0.001 专业   医学 2 067 12.03±7.15 9.81±5.50 3.62±2.55 25.47±13.02   非医学 1 867 11.14±7.34 9.10±5.69 3.37±2.52 23.93±13.55 t值 3.8497 3.9774 3.0878 3.6336 P值 ＜0.001 ＜0.001 ＜0.001 ＜0.001 生源地   城市 1 392 12.05±7.12 9.49±5.77 3.55±2.56 25.09±13.10   农村 2 524 11.44±7.30 9.57±5.57 3.53±2.55 24.54±13.45 t值 2.525 -0.425 0.235 1.236 P值 0.011 0.671 0.815 0.217 人格   B型 1 900 10.56±7.24○(△* 8.84±5.66○(△ 3.26±2.53○(△ 22.65±13.41○(△*   B-型 1 246 12.42±7.01#△ 10.17±5.56# 3.81±2.64# 26.40±12.80#   M型 196 12.73±7.04# 10.37±5.54# 3.83±2.48# 26.94±12.84#   A-型 424 13.63±7.12#○ 10.44±5.28# 3.92±2.51# 27.99±12.97#   A型 168 12.32±7.93# 9.49±5.85 3.43±2.44 25.24±14.31# F值 24.09 15.23 12.22 24.74 P值 ＜0.001 ＜0.001 ＜0.001 ＜0.001 注：1.年级间比较中#代表与大一差异有显著性；○代表与大二差异有显著性；(代表与大三差异有显著性；△代表与大四差异有显著性；*代表与大五差异有显著性。2.人格间比较中#代表与B型差异有显著性；○代表与B-型差异有显著性；(代表与M型差异有显著性；△代表与A-型差异有显著性；*代表与A型差异有显著性。

表 2 不同背景大学生SSCS得分情况对比(分，x±s)

以压力总分作为因变量，以性别、年级、专业、生源地和人格作为自变量，采用多元线性回归，结果显示，年级、专业、人格类型均是大学生压力的主要影响因素(P＜0.05)，其中尤以人格类型对大学生压力的影响最大。见表 3。

表 3

表 3 大学生压力的多元线性回归分析 项目 未标准化系数 标准化系数β t值 P值 B 标准错误 性别   (男=1，女=2) 0.665 0.609 0.018 1.093 0.257 年级   (大一=1，大二=2，大三=3，大四=4，大五=5) -1.118 0.288 -0.065 -3.880 ＜0.001 专业   (医学=1，非医学=2) -1.390 0.588 -0.039 -2.363 0.018 生源地   (农村=1，城市=2) 0.330 0.607 0.009 0.544 0.586 人格   (B型=1，B-型=2，M型=3，A-型=4，A型=5) 1.442 0.252 0.096 5.731 ＜0.001

表 3 大学生压力的多元线性回归分析

基于SSCS得分，本次调查显示12.07%大学生处于高压力状态，87.93%处于低压力状态，整体压力水平偏低。但本次调查对象个人烦扰、学习烦扰、消极生活事件3维度评分及SSCS总分均高于相关研究报道^[10-11]，或与调查时间临近学期末有关，该阶段大学生需同时应对考试、考研复试、临床实践及就业等多重压力。各维度得分，学习烦扰维度平均分最高，消极生活事件维度次之，个人烦扰维度最低，表明大学生的压力源主要来自课程学习、成绩考核与考试竞争等方面。

性别方面，男生个人烦扰维度评分高于女生，但差异无统计学意义；女生学习烦扰、消极生活事件维度评分及总分高于男生，且学习烦扰维度评分差异有统计学意义。这可能因女生学业投入度与成绩焦虑感更强，且需平衡学业与未来家庭角色的隐性期待，进而加重学习压力^[12]；而男生更倾向于隐藏情绪，易因人际关系、自我认知等问题产生压力^[13]。年级方面，不同年级大学生压力呈显著“U型”特征，大一学生各维度评分及总分最高，随年级升高逐步下降，大四评分最低，大五略有回升但仍低于低年级，且各维度评分差异均有统计学意义。该趋势与大学生的适应过程相关：大一面临生活、学习、社交三重适应挑战；随着年级增长，学生适应能力提升，压力逐步下降；大四学生虽有就业、考研压力，但规划能力更强，压力得以分流；大五进入临床实习，需应对理论转化实践的新挑战，压力略有回升，但整体仍低于低年级^[14]。专业方面，医学生SSCS 3个维度评分及总分均高于非医学生，且差异有统计学意义，凸显医学教育的双重压力负荷：学业上，医学课程周期长、内容杂、考核多，执业考试与规培要求贯穿整个学业全程；职业层面，医疗行业关联生命健康，社会高期待转化为学生的自我压力，加剧心理负担。非医学生课程体系更灵活，职业选择范围广，压力集中于特定阶段，整体压力低于医学生。生源地方面，城市生源大学生在个人烦扰、消极生活事件维度评分及总分高于农村生源，且个人烦扰维度评分差异有统计学意义；农村生源学习烦扰维度评分略高，差异无统计学意义。城市生源面临更高的家庭期待与社交比较压力，易产生自我认知困扰；农村生源以学业脱贫为核心目标，学习压力相对突出，但因抗压韧性更强，未形成统计学差异。人格类型方面，B型人格大学生SSCS 3个维度评分及总分均最低，且不同人格类型学生的评分差异均有统计学意义。这可能与B型人格大学生从容淡定、竞争意识弱，面对压力时心态平和，情绪转化效率高；A型及A^-型人格者时间紧迫感强、追求完美，易因自我批判与竞争比较产生焦虑^[15]。

多元线性回归分析显示：年级、专业及人格类型均是造成大学生心理压力显著影响因素，其中人格类型的影响效应最强；而性别与生源地的影响未达显著水平。这一结果与单因素分析结论相互印证，且进一步揭示了各因素的影响权重：人格类型的最强影响效应提示，大学生压力感知不仅受外部环境(如年级、专业)影响，更受内部人格特质的调控——相同的外部压力源(如考试、就业)在不同人格类型大学生中会产生不同的压力转化结果。心理健康干预需兼顾环境调节与人格适配。针对A型人格学生开展压力认知重构训练，帮助其降低过度竞争意识与完美主义倾向；针对B型人格学生可强化目标规划指导，避免因从容心态导致的行动力不足。年级的负向影响效应表明，随着年级增长，大学生的压力应对能力呈正向发展趋势，这为分年级开展大学生心理健康教育提供了一定依据。针对大一年级大学生重点开展适应教育，帮助其快速适应大学学习与生活；针对大四、大五年级大学生重点开展职业规划与压力分流等指导，缓解升学与就业焦虑。专业的负向影响效应则凸显了医学专业的压力特殊性，需为医学生设计学业减负+心理支持的双重干预方案，如优化课程安排、增设临床实习心理督导等。本研究虽较为系统分析医学院校大学生压力的现状与影响因素，但仍存在三方面的局限性：一是调查对象仅来自山东省某医学院校，未涵盖不同省份、不同类型(如综合类、理工类)高校，研究结论的普适性需进一步验证；二是研究所采用的横断面调查仅能揭示某一时间点的压力状态，无法追踪大学生压力的动态发展轨迹，难以明确各因素与压力间的因果关系；三是相关变量覆盖较为局限，未纳入家庭经济状况、社会支持水平、应对方式等潜在调节变量，因此只能在一定程度上解析压力形成的“多因素交互机制”。

基于上述局限，今后拟从4个方面推进相关研究：一是扩大样本范围，开展多中心、多类型高校的联合调查，构建更具普适性的大学生压力数据库；二是采用纵向追踪设计，通过1~3年的长期随访，揭示大学生压力的发展规律与影响因素的因果关联；三是拓展变量维度，将家庭支持、同伴关系、应对策略等纳入研究框架，运用结构方程模型解析各变量间的中介—调节效应，为高校心理健康教育提供更精准的干预靶点；四是融入人工智能技术手段，依托大数据分析、机器学习等技术对大学生压力数据进行深度挖掘，构建大学生压力风险预警模型，实现对高压力群体的精准识别与早期干预，同时利用人工智能工具开发个性化的压力疏导与心理干预方案，提升高校心理健康教育的智能化与精准化水平。

利益冲突：所有作者均申明不存在利益冲突。