重新审视简版自我控制量表：简版自我控制量表的介绍——9

《Personality and Individual Differences》：Revisiting the brief self-control scale: The introduction of the brief self-control scale – 9

　　伊薇特·格鲁特扬斯（Yvette Grootjans）|埃梅塞·克鲁恩（Emese Kroon）|哈南·埃尔·马鲁恩（Hanan El Marroun）|英格玛·H.A.弗兰肯（Ingmar H.A. Franken）
荷兰鹿特丹伊拉斯姆斯大学心理学、教育与儿童研究系

**摘要**
自我控制是指通过适应性评估短期和长期目标来平衡即时满足与延迟满足的能力。自我控制通常通过《简短自我控制量表》（Brief Self-Control Scale，BSCS）来进行评估。然而，尽管BSCS被广泛使用，但对其心理测量特性和因素结构的研究结果并不一致，这表明当前版本可能无法在不同样本中始终如一地反映自我控制情况。本研究旨在重新评估BSCS，以建立一种可靠且经过验证的自我控制测量工具。研究使用了两个独立样本来评估BSCS的因素结构、重测信度、内部一致性以及其测量结果的稳定性。在第一个样本中（N = 521），探索性因素分析得出一个简化版的BSCS——即《简短自我控制量表-9》（BSCS-9）。BSCS-9呈现出良好的单因素拟合度，但当将其划分为“计划性自我控制”和“反应性自我控制”两个子维度时，拟合效果更佳。在第二个样本中（N = 101），验证性因素分析也支持了这一结构。BSCS-9及其子维度的得分较高与较低的酒精消费量、较低的饮酒动机、较少的脱抑制行为、较少的冷酷攻击性以及更低的风险倾向相关。这些发现表明，BSCS-9是一种可靠且有效的自我控制测量工具。

**1. 引言**
自我控制可以定义为通过适应性评估短期和长期目标来平衡即时满足与延迟满足的能力（Tangney等人，2004；Vohs & Baumeister，2011）。它表现为抑制冲动行为，并采取深思熟虑的行动来追求特定目标（Carver，2005）。已有研究表明，儿童时期的自我控制能力可以预测多种生活结果，如成年后的收入、财务安全、物质使用情况、身心健康以及犯罪行为（Cobb-Clark等人，2022；Duckworth等人，2019a；Moffitt等人，2011）。Cobb-Clark等人（2022）发现，即使在考虑了广泛的人格特质和智力因素后，自我控制能力仍然能显著预测多种生活结果。较高的自我控制能力与更好的身体健康（例如较低的静息心率和较高的心率变异性）、更高的心理幸福感（Daly等人，2014；Galla & Duckworth，2015；Vinkers等人，2013）、学生在学业上的更好表现（Duckworth等人，2019b；Galla等人，2019；Tangney等人，2004），以及儿童和成人在认知和人际交往方面的更强能力相关（Eisenberg等人，1997；Galla等人，2019；Tangney等人，2004）。相反，较低的自我控制能力与学生和青少年心理健康问题的风险增加（He等人，2023；Kim等人，2022；Nedelec & Beaver，2014）、青少年和成人的药物滥用倾向增加（Gallupe & Baron，2014；Wahler & Otis，2014）以及成人参与不健康生活方式的行为增加有关（Churchill & Jessop，2011）。鉴于自我控制能力与生活中的多个功能和健康领域相关，对其进行可靠评估至关重要。

特质自我控制通常通过《简短自我控制量表》（BSCS；Tangney等人，2004）进行评估，该量表是原始36项量表（SCS；Tangney等人，2004）的简化版本，包含13个项目。原始SCS包含五个与自我控制相关的维度：自我纪律、审慎/非冲动行为、健康习惯、职业道德和可靠性。SCS和BSCS都表现出良好的内部一致性和重测信度。虽然SCS被开发为多维度量表，但BSCS最初被认为是一个单维度量表。然而，多项研究对此结构提出了质疑，建议采用双维度模型（de Ridder等人，2011；Ferrari等人，2009；Maloney等人，2012；详见表S1）。Ferrari等人（2009）区分了BSCS的两个维度：一般自我控制和冲动控制。其中，冲动控制指的是抵抗行为冲动的能力。Maloney等人（2012）提出了“克制”和“冲动性”两个维度，前者衡量抵制诱惑的倾向和自我纪律，后者衡量根据直觉行动的倾向。Morean等人（2014）选择了“自我纪律”和“冲动控制”这两个维度，尽管两项研究中包含的项目有所不同。De Ridder等人（2011）则区分了“抑制性自我控制和“主动性自我控制”，前者指避免不良行为，后者指主动采取期望的行为。这些结果表明BSCS很可能是一个多维度量表。不同研究中包含的项目存在显著差异，说明开发一个在多个样本中都可靠稳定的测量工具非常重要。

林德纳等人（Lindner等人，2015）评估了上述单维度和多维度BSCS模型，以确定最佳的因素结构。有趣的是，没有一个模型能达到理想的拟合度。作者发现Ferrari等人（2009）提出的模型拟合度最好，但他们认为这种差异可能是由于项目表述的影响——所有负面表述的项目集中在一个因子上，而所有正面表述的项目集中在另一个因子上。此外，研究还表明双维度模型并不比单维度模型更具预测效度，建议使用BSCS的总分来预测生活满意度、成绩等指标。针对BSCS在不同研究中的因素结构不一致性，马纳帕特等人（Manapat等人，2021）采用项目反应理论框架（item response theory framework）进行评估，该框架通过建模个人潜特质与回答问题概率之间的关系来分析项目功能。研究发现BSCS在多种自我控制相关行为中表现良好且具有信息量。尽管其他双维度模型使用了不同的项目，但他们仍认为BSCS可以作为单维度量表使用。总之，尽管BSCS被广泛使用，但对其因素结构的研究结果并不一致，因此重新评估BSCS并建立可靠有效的版本至关重要。

本研究通过两个独立样本重新评估BSCS的因素结构、重测信度、测量不变性和内部一致性，以确定其是单维度还是多维度量表。首先在第一个样本中使用探索性因素分析确定最佳因素结构，然后在第二个样本中使用验证性因素分析进行交叉验证。在此过程中，我们将评估重测信度、内部一致性、性别对其测量的影响，以及BSCS得分与缺乏自我控制行为之间的关联。预期BSCS得分与酒精使用、物质使用、脱抑制行为、冷酷攻击性和风险倾向呈负相关。由于行为抑制系统在成瘾行为中的作用（Gray，1970），我们推测它可能在自我控制和物质使用之间的关系中起到调节作用。例如，行为抑制与酒精使用呈负相关（Franken & Muris，2006；Hamilton等人，2012）。因此，我们假设行为抑制系统在自我控制和物质使用之间起到调节作用。

**2. 方法与材料**
2.1. 参与者
2.1.1. 第一个样本
第一个样本来自一项关于饮酒动机的研究，共有521名参与者，通过鹿特丹伊拉斯姆斯大学心理学系的网站、社交媒体以及传单招募（2023年5月至12月）。由于招募对象主要是心理学专业学生，故大多数参与者具备荷兰语理解能力。纳入标准为年龄至少18岁。共有130名参与者完成了为期两周的后续评估。关于该样本的更多信息请参见Kroon等人（2025）的研究。该研究的数据集和数据编码手册可通过OSF获取（https://osf.io/4trpv/overview?view_only=e25a48a3e7b44e369568893f23db8f4a）。所有程序均获得了鹿特丹伊拉斯姆斯大学心理学系伦理委员会的批准（ETH2223–0573）。

2.1.2. 第二个样本
第二个样本来自另一项研究，共有105名参与者，招募方式与前一个样本相同，但时间跨度不同（2022年11月至2023年4月）。有4名参与者因缺少一个或多个BSCS项目的数据而被排除在外，最终分析样本为101名参与者。纳入标准同样为年龄至少18岁且具备荷兰语理解能力。由于未获得参与者的数据共享同意，因此第二个样本的数据集不可公开。所有程序均获得了鹿特丹伊拉斯姆斯大学心理学系伦理委员会的批准（ETH2223–0141）。

2.2. 程序
两个样本的程序相似但不完全相同。在两项研究中，参与者均在线提供了知情同意书，随后使用Qualtrics软件（Qualtrics，Provo，UT）完成了问卷调查。在第二个样本中，参与者还到实验室完成了Go/No-Go任务，并记录了脑电图（EEG）。通过大学网站招募的参与者获得了课程学分，其他形式的经济补偿没有提供。在第一个样本中，两周后通过电子邮件联系参与者，让他们再次完成所有问卷（Kroon等人，2025）。

2.3. 测量工具
2.3.1. 第一个样本与第二个样本
2.3.1.1. 《简短自我控制量表》（BSCS）
BSCS包含13个项目（Tangney等人，2004）。回答采用5点李克特量表（Likert scale），范围从1（完全不像我）到5（非常像我）。原始BSCS具有较高的内部一致性，Cronbach's alpha值介于0.83至0.85之间（Tangney等人，2004）。本研究使用了BSCS的荷兰语版本，翻译基于两种现有翻译（de Ridder等人，2011；Kip等人，2021），并通过重新表述部分问题达成了新的荷兰语版本（表S2）。

2.3.2. 第一个样本
2.3.2.1. 饮酒动机问卷
完成了《饮酒动机问卷-修订版》（DMQ-R，Cooper，1994；Kroon等人，2025）的荷兰语版本。DMQ-R包含20个可能导致人们饮酒的原因，分为四个子维度：社交动机、应对动机、增强动机和从众动机。答案采用5点李克特量表（1=几乎从不/从不至5=几乎总是/总是）。所有子维度的内部一致性均较高，Cronbach's alpha值大于0.82（Kroon等人，2025）。

2.3.2.2. 物质使用
参与者被问及去年的物质使用情况，包括多项单项目问题：
- 去年酒精使用频率（1=从未；2=每月一次或更少；3=每月2–4次；4=每周2–3次；5=每天）；
- 去年平均每次饮酒量（1=1–2杯；2=3–4杯；3=5–6杯；4=7–9杯；5=超过9杯）；
- 去年酗酒行为（1=从未；2=每月少于一次；3=每月一次；4=每周一次；5=每天或几乎每天）；
- 去年大麻使用情况（1=从未；2=每月少于一次；3=每月一次；4=每周一次；5=每天）；
- 其他物质使用情况（1=从未；2=每月少于一次；3=每月一次；4=每周一次；5=每天）。
烟草使用情况通过两个问题评估：
- 终身烟草使用情况（是/否）；
- 去年平均每天吸烟量（1=少于1支；2=1–4支；3=5–9支；4=10–14支；5=15–19支；6=超过19支）。

2.3.3. 第二个样本
2.3.3.1.外部化谱系清单（ESI）使用了外部化谱系清单（ESI-BF）简短形式的荷兰语翻译版本（Patrick等人，2013；Soe-Agnie等人，2016）。ESI-BF包含160个项目，用于测量冲动控制的缺失，并包含三个基于项目的子量表：一般抑制力缺乏、冷漠攻击性和物质滥用。答案采用4点量表进行评分，范围从0（错误）到3（正确），其中较高的分数反映了更高水平的外部化行为。所有子量表都显示出良好的内部一致性，Cronbach's alpha值在0.85到0.98之间（Patrick等人，2013）。

2.3.3.2. 成人特定风险行为量表 - 修订版
使用了成人特定风险行为量表（DOSPERT）的荷兰语版本来评估风险行为和风险感知（Blais & Weber，2006）。DOSPERT包含48个项目，其中风险行为量表有30个项目（α = 0.71至0.86），风险感知量表有18个项目（α = 0.74至0.83）。风险行为量表通过7点评分量表来衡量受访者可能参与风险行为的可能性，范围从1（极不可能）到7（极可能）。风险感知量表通过7点评分量表来衡量受访者对每种行为的评估风险等级，范围从1（完全不）到7（极危险）。

2.3.3.3. 行为激活系统和行为抑制系统量表
使用了行为激活系统和行为抑制系统（BIS/BAS）量表的荷兰语版本来评估两种动机系统：渴望系统和厌恶系统（Carver & White，1994；Franken等人，2005）。BIS/BAS量表包含24个项目，分为两个量表：BIS（7个项目）和BAS（13个项目），以及4个填充项目。同时，BAS可以进一步分为三个子量表：寻求乐趣、对奖励的反应性和驱动力。答案采用4点李克特量表进行评分，范围从1（对我来说非常真实）到4（对我来说非常不真实）。这些子量表显示出中等至良好的内部一致性（BIS，α = 0.79；BAS-奖励，α = 0.61；BAS-驱动力，α = 0.68；BAS-乐趣，α = 0.59）（Franken等人，2005）。

2.4. 数据分析
2.4.1. 样本特征
将评估样本1和样本2在性别、年龄和出生国家方面的差异。将使用独立样本t检验来评估年龄差异，并使用卡方检验来评估性别和出生国家方面的差异。由于大多数参与者来自荷兰，而其他国家的参与者较少被报告，因此数据将被分为两组：荷兰和其他国家。由于两个样本在教育程度的测量上存在差异，根据荷兰国家教育体系（CBS（2022）将这些类别任意划分为三个级别：低 = 小学、荷兰预职培训中学（VMBO/MAVO）、职业培训（MBO）；中 = 荷兰应用科学中学（HAVO）、应用科学大学（HBO）；高 = 荷兰预科中学（VWO）、大学（WO）。在样本2中，所有高中阶段都包括在“中”类别中（包括VMBO），这使得两组之间的比较变得困难，因为样本1中的低水平参与者在样本2中可能属于“中”类别。

2.4.2. 探索性因子分析
在分析之前，移除了未完成BSCS的受试者。在样本1中进行了探索性因子分析（EFA），使用主轴因子分析和斜交旋转（promax）以及平行分析来确定因子数量，以评估BSCS的因子结构。使用Kaiser-Meyer-Olkin（KMO）标准（>0.70表示良好）和因子载荷（>0.35表示可接受的最小载荷）来评估项目保留情况。使用卡方检验（p < .05表示拟合不佳）、比较拟合指数（CFI；良好拟合 > .90）、Tucker-Lewis指数（TLI；良好拟合 > .90）和均方根近似误差（RMSEA；可接受拟合 < .08，良好拟合 < .05）来评估模型拟合度。使用Cronbach's alpha（>0.70表示可接受）和McDonald's Omega（>0.70表示可接受）独立评估两个因子及整体因子模型的内部一致性（Hayes & Coutts，2020）。所有分析都在JASP（JASP Team，2026）中完成。
还评估了总BSCS-9分数与各子量表分数、去年酒精使用情况以及DMQ-R子量表分数之间的皮尔逊相关性和斯皮尔曼相关性（在违反正态性假设的情况下）。使用Holm-Bonferroni校正来减少假阳性的概率。

2.4.3. 验证性因子分析
在样本2中，使用稳健最大似然估计进行了验证性因子分析（CFA），以评估独立样本中的新因子结构。使用卡方检验（p < .05表示拟合不佳）、比较拟合指数（CFI；良好拟合 > .90）、Tucker-Lewis指数（TLI；良好拟合 > .90）和均方根近似误差（RMSEA；可接受拟合 < .08，良好拟合 < .05）来评估拟合优度。使用Cronbach's alpha（>0.70表示可接受）和McDonald's Omega（>0.70表示可接受）来评估内部一致性（Hayes & Coutts，2020）。
为了评估性别下的测量不变性，进行了多组CFA，评估配置不变性、度量不变性、标量不变性和严格的因子不变性。还评估了总BSCS-9与各子量表以及ESI的三个基于项目的因子量表（一般抑制力缺乏、冷漠攻击性和物质滥用）、DOSPERT和BIS/BAS之间的皮尔逊相关性。进行了调节分析，以评估行为抑制（BIS）是否调节了自我控制（BSCS-9）与物质使用（ESI）之间的关系。

3. 结果
3.1. 样本特征
样本1和样本2在年龄、性别和出生国家方面存在显著差异，但在BSCS平均分数上没有显著差异（表1）。样本1（N = 521）包括410名女性、108名男性，以及3人报告“其他”或“不愿说明”。由于第三组规模较小，因此被排除在分析之外。平均年龄为21.5岁（标准差 = 2.9岁），年龄范围为16至37岁。大多数参与者出生在荷兰（90%；表1）。样本2（N = 101）包括61名女性和40名男性。该样本的平均年龄为29.5岁（标准差 = 13.8岁），年龄范围为18至65岁。大多数参与者的国籍是荷兰（71.3%），但也报告了其他国籍，如德国（4.0%）和意大利（3.0%）。此外，大多数参与者出生在荷兰（92.1%）。两个样本主要由大学生组成（表1）。

表1. 样本人口统计特征
| 样本 | 统计量 |
|------------|---------------------------------------------------------|
| 样本1 | N = 521 |
| | 女性 % | 79% |
| | 男性 % | 20.7% |
| | 其他 % | 0.6% |
| 年龄（平均） | 21.5 (16至37岁) |
| 出生国家（%） | 90% |
| | 荷兰 | 92% |
| | 其他 | 0% |
| 最高教育程度 | 低 | 8% |
| | 中 | 13% |
| | 高 | 79% |
| | 中 | 26% |
| BSCS标准差 | 43.05 (7.56) |
| | 中 | 43.71 (8.62) |
| t值 | t(620) = ?0.79 |
| | p值 | < 0.001 |
| | 20至65岁 | |
| | 去年酒精使用频率 |从不 | 17% |
| | 每月或更少 | 21% |
| | 每月2至4次 | 33% |
| | 每周2至3次 | 26% |
| | 每周4次以上 | 4% |
| DMQ - 应对方式 | 9.18 (3.74) |
| | DMQ - 社交方式 | 16.40 (4.31) |
| | DMQ - 增强方式 | 14.68 (4.57) |
| | DMQ - 从众方式 | 6.94 (2.94) |
| | ESI - 一般抑制力缺乏 | 9.94 (6.95) |
| | ESI - 冷漠攻击性 | 9.59 (7.13) |
| | ESI - 物质滥用 | 20.60 (12.67) |
| | DOSPERT | 10.15 (24.49) |
| | BIS | 22.19 (4.44) |
| | BAS - 总分 | 39.16 (5.37) |
| | 注意：BSCS = 简短自我控制量表；DMQ = 饮酒动机问卷；ESI = 外部化谱系清单；DOSPERT = 成人特定风险行为量表；BIS/BAS = 行为抑制系统/行为激活系统。 | -------------- |

在样本2中，所有高中阶段都包括在“中”类别中（包括VMBO）。

3.2. 样本1
3.2.1. 探索性因子分析
首先，使用主轴因子分析对所有项目进行了EFA，以考虑非正态性。第一次运行后，所有KMO < 0.7的项目都被移除，导致项目6被移除（表S1）。模型拟合度从不佳变为可接受（Χ2 [33, N = 521] = 92.20, p < .001；CFI = 0.96；TLI = 0.92；RMSEA = 0.06）。第二次运行中，根据因子载荷，项目4被移除，因为它被识别为单一因子；项目2因交叉载荷也被移除，这稍微改善了拟合度（Χ2 [26, N = 521] = 70.86, p < .001；CFI = 0.96；TLI = 0.93；RMSEA = 0.06）。第三次运行中，根据因子载荷，项目8因交叉载荷被移除，显著改善了拟合度（Χ2 [19, N = 521] = 26.16, p = .126；CFI = 0.99；TLI = 0.98；RMSEA = 0.03）。最终模型包括9个项目，分为两个因子（表2；表S3）。

表2. 最终因子结构
| 项目 | 因子1 | 因子2 |
|------|-----------|-----------|
| | KMO | 唯一性 | 中位数 |
| 1 | 0.56 | 0.87 |
| 2 | 0.53 | 0.87 |
| 3 | 0.56 | 0.87 |
| 4 | 0.53 | 0.85 |
| 5 | 0.68 | 0.85 |
| 6 | 0.68 | 0.85 |
| 7 | 0.68 | 0.85 |
| 8 | 0.52 | 0.88 |
| 9 | 0.52 | 0.88 |
| 10 | 0.68 | 0.85 |
| 11 | 0.56 | 0.87 |
| 12 | 0.53 | 0.85 |
| 13 | 0.52 | 0.88 |
| 14 | 0.56 | 0.85 |
| 15 | 0.68 | 0.85 |
| 16 | 0.62 | 0.85 |
| 17 | 0.55 | 0.84 |
| 18 | 0.68 | 0.85 |
| 19 | 0.62 | 0.84 |
| 20 | 0.68 | 0.85 |
| 21 | 0.53 | 0.87 |
| 22 | 0.68 | 0.85 |
| 23 | 0.52 | 0.88 |
| 24 | 0.56 | 0.87 |
| 25 | 0.62 | 0.85 |
| 26 | 0.53 | 0.87 |

基于EFA的结果，决定将包含9个项目的新的量表称为简短自我控制量表 - 9（BSCS-9）。因子1被命名为计划性自我控制，包括反映计划行为的项目，如自律和专注。相比之下，因子2反映了反应性自我控制，包括描述冲动行为的项目（见图1）。

3.2.2. 内部一致性
完整的BSCS-9显示出可接受的内部一致性（McDonald's Omega = 0.79，Cronbach's Alpha = 0.78）。在查看每个子量的内部一致性时，计划性自我控制显示出可接受的内部一致性（McDonald's Omega = 0.75，Cronbach's Alpha = 0.75），而反应性自我控制显示出中等内部一致性（McDonald's Omega = 0.65，Cronbach's Alpha = 0.65）。在两周后进行的后续样本（N = 130）中，发现BSCS-9具有良好的重测信度（ICC = 0.83，95% CI [0.80, 0.85]）。

3.3. 样本2
3.3.1. 验证性因子分析
使用稳健最大似然估计进行了CFA，以评估样本2中的BSCS-9的单因子和双因子模型。BSCS-9显示出良好的拟合度，卡方检验不显著（Χ2 [26, N = 101] = 32.167, p = .188），所有其他拟合指数也显示良好拟合（CFI = 0.97，TLI = 0.97，RMSEA = 0.05；表S2）。此外，我们还评估了BSCS-9是否可以作为单维量表使用。卡方检验显示显著差异（Χ2 [27, N = 101] = 45.464, p = .015），但CFI和TLI显示良好拟合（CFI = 0.92，TLI = 0.90），RMSEA显示可接受拟合（RMSEA = 0.08；表S3）。

3.3.2. 测量不变性
使用多组CFA评估了性别下的测量不变性，包括配置不变性、度量不变性、标量不变性和严格的因子不变性。结果显示出可接受的到良好的配置不变性（相似的因子结构）、度量不变性（相似的因子载荷）、标量不变性（相似的截距）和严格的因子不变性（相似的残差方差）。结果显示拟合度没有显著恶化（?RMSEA < 0.015）。

3.3.3. 内部一致性
在样本2中，BSCS-9显示出良好的内部一致性（McDonald's Omega = 0.83，Cronbach's Alpha = 0.82）。两个子量表都显示出可接受的内部一致性（计划性自我控制，McDonald's Omega = 0.78，Cronbach's Alpha = 0.76；反应性自我控制，McDonald's Omega = 0.71，Cronbach's Alpha = 0.70）。

3.4. 将外部化行为、物质使用和行为抑制与自我控制关联起来
3.4.1. 样本1 - 自我控制和酒精使用
进行了皮尔逊和斯皮尔曼相关性分析，以评估BSCS-9与酒精使用之间的预期关系。经过Holm-Bonferroni校正后，发现BSCS-9及其两个子量表与去年的酒精使用之间存在负相关（r = ?0.26，p < .001），表明较高的自我控制与较低的酒精消费相关（见图1）。此外，BSCS-9分数及其两个子量表与DMQ-R的所有BSCS-9与BIS之间没有显著关联，仅发现BSCS-9与BAS的乐趣子量表（BAS-Fun）之间存在显著关联（r = -0.48，p < 0.001；见图2c）。BSCS-9的计划自我控制子量表与BAS-Fun（r = -0.35，p < 0.001）、DOSPERT（r = -0.35，p < 0.001）、ESI-一般抑制（rs = -0.44，p < 0.001）和ESI-冷漠攻击性（rs = -0.24，p = 0.02）呈负相关。BSCS-9的反应性自我控制子量表与BAS-Fun（r = -0.53，p < 0.001）、DOSPERT（r = -0.48，p < 0.001）以及三个ESI子量表（物质使用，r = -0.35，p < 0.001；一般抑制，rs = -0.62，p < 0.001；冷漠攻击性，rs = -0.48，p < 0.001；见图2c，d）呈负相关。为了测试BSCS-9与ESI子量表之间的关系是否受到行为抑制（BIS）的调节作用，进行的调节分析没有发现显著结果，表明行为抑制并未调节自我控制与物质使用之间的关系（表S7.4）。

在本次研究中，重新评估了简短自我控制量表（BSCS），以建立一个可靠且经过验证的替代版本。最初的BSCS被设计为一个单一维度的量表。然而，评估BSCS的研究在因子结构上存在不一致性，每项研究都得到了适合其样本的独特因子结构。本研究使用了两个独立样本来评估BSCS的因子结构、重测可靠性、内部一致性、性别测量不变性和收敛效度。第一个样本用于选择项目并确定量表的适当因子结构，而第二个样本用于在另一个独立样本中验证这种结构。

探索性因子分析（EFA）产生了BSCS-9，它包含9个项目，分为两个子量表。第一个子量表是计划自我控制，包含反映计划行为的项目，如自律和专注（例如：“我希望我有更多的自我纪律”）。第二个子量表是反应性自我控制，包含似乎反映非计划行为的项目，如冲动行为（例如：“有时我无法阻止自己做某事，即使我知道这是错误的”）。计划自我控制指的是调节思维、情绪和行动以实现未来目标。这可以通过有效计划、练习自律和保持专注等行为来解释。反应性自我控制则是指在面临即时“威胁”或“冲突”时调节思维、情绪和行动。这些子量表与Carver（2005）对自我控制的定义相符，他将自我控制定义为抑制冲动行为（即反应性自我控制）以及为达到某些目标而采取深思熟虑的行动（即计划自我控制）。这两个子量表在概念上与其他一些双因素模型相似，尽管并不完全相同。例如，De Ridder等人（2011）将自我控制定义为“启动性自我控制”和“抑制性自我控制”。启动性自我控制反映了对期望行为的参与，而抑制性自我控制则反映了避免不期望的行为，这与我们的计划自我控制和反应性自我控制概念相似。此外，Morean等人（2014）区分了“自我纪律”和“冲动控制”。自我纪律可以归类为计划自我控制的一部分，而冲动控制可以视为反应性自我控制的一部分。通过使用BSCS-9的子量表，可以更具体地评估自我控制的广泛概念。

根据KMO值或（交叉）因子载荷较低而移除的四个项目与其他项目不同，因为它们可能对许多受试者来说并不相关。例如，这些项目涉及不健康或不适当的行为。另一个项目的表述方式与其他问题不同，它是从“他人”的角度出发的（例如：“人们会说我有很强的自我纪律”）。

在另一个独立样本中进行的验证性因子分析（CFA）确认了BSCS-9的良好拟合度。拟合指标表明，虽然双因素结构显示出更好的拟合度，但BSCS-9也适合作为单一维度量表使用，这突显了其多功能性。此外，BSCS-9显示出较高的标准效度，因为它与已知与自我控制相关的行为相关（Cronbach & Meehl, 1955）。正如预期的那样，较高的自我控制与较低的酒精消费、较低的饮酒动机使用、较低的一般抑制、冷漠攻击性和冲动行为相关。这两个子量表也分别与所有测量指标呈负相关，并且与BSCS-9所关联的相同行为呈负相关。子量表之间的唯一区别在于反应性自我控制与物质使用之间的关联，在整个BSCS-9量表和计划自我控制子量表中并未出现这种关联。这可能是因为物质使用是一种非计划行为，并且已被证明与冲动性相关（Verdejo-García等人，2008）。值得注意的是，酒精使用与BSCS-9及其两个子量表都有关联。因此，这种差异可能更具体地适用于其他类型的药物，例如酒精使用。这也可能是由于样本差异造成的，因为两个问卷是在不同的样本中进行的。样本1主要包含大学生，而这个群体通常与较高的酒精消费相关（Wicki等人，2010）。此外，样本2中只有少数受试者在ESI-物质使用子量表上报告了定期使用物质的行为。

与我们的预期相反，BSCS-9与行为抑制（BIS）没有关联。由于行为抑制系统在成瘾行为中的作用（Gray, 1970），人们原本预计它可能会在自我控制和物质使用之间起到调节作用。例如，BIS得分已被证明与酒精使用呈负相关（Franken & Muris, 2006; Hamilton等人，2012）。因此，我们预计行为抑制系统可能会起到调节作用，但实际并未发现这种调节作用。此外，BIS、BAS-驱动和BAS-奖励与BSCS-9及其两个子量表之间也没有关联。我们原本预计BAS-驱动会与BSCS-9相关，因为这些问题似乎与BSCS-9中的计划自我控制项目有所重叠。缺乏关联的可能解释在于BIS/BAS的内部一致性问题，尤其是BAS子量表往往表现出较低的内部一致性。另一个可能的解释是，我们只使用了ESI的一个子量表来测量物质使用，而不是关于各种物质使用的具体问题（Franken & Muris, 2006）。此外，一些研究还显示BIS/BAS与其他类型的成瘾（如智能手机使用和互联网成瘾）有关（Kim等人，2016; Zhang等人，2022）。Zhang等人（2022）甚至表明自我调节可能在行为抑制和互联网成瘾之间起到中介作用，意味着自我调节可能影响了这种关系，而不是相反。

本研究采用了稳健的因子分析方法来评估BSCS的潜在结构，并在独立样本中进行了交叉验证。这项研究的一个局限性是两个样本主要包含成年人，而自我控制与各种生活结果之间的关系表明，需要有一个适用于儿童和青少年的准确自我控制测量工具。此外，样本中大多数是受过高等教育的心理学专业女性学生，他们在一些测量外部化行为的问卷上得分较低，因此不能准确代表一般人群。另外，两个样本均来自荷兰的同一地区。因此，还需要在更多国家的不同样本中测试BSCS-9的有效性，以确保其在不同人群中的适用性。此外，还需要进一步检查反应性自我控制子量表的Cronbachalpha值，在样本1中发现的alpha值相对较低，而在样本2中获得了较高的估计值。未来的研究需要评估样本2中的Cronbach alpha值是否能够准确反映该子量表的可靠性。

总体而言，本研究重新审视了简短自我控制量表的结构和有效性，并得出了修订版BSCS-9。在两个独立样本中，单因素结构和双因素结构（计划自我控制和反应性自我控制）都表现出良好的拟合度。BSCS-9显示了与几种通常与自我控制相关的行为的预期关联。需要进一步的研究来确定其在更广泛人群和年龄段中的适用性。此外，由于自我控制与其他结果（如学术成就和身心健康）有关，因此还需要测试BSCS-9是否也能预测这些结果。一个准确且经过充分验证的自我控制测量工具对于早期识别潜在风险因素非常重要，特别是在发展领域。

**作者贡献声明：**
Yvette Grootjans：写作——审阅与编辑、撰写原始草稿、可视化、方法论、形式分析、概念化。
Emese Kroon：写作——审阅与编辑、方法论、形式分析、概念化。
Hanan El Marroun：写作——审阅与编辑、方法论、概念化。
Ingmar H.A. Franken：写作——审阅与编辑、监督、方法论、概念化。

**资助：**
IHF和YG获得了荷兰教育、文化与科学部支持的NWO Gravitation项目的资助，项目编号为024.005.011。