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基于结构方程模型(SEM)的个体特征因素对矿工心智游移影响研究
基于结构方程模型(SEM)的个体特征因素对矿工心智游移影响研究
摘要：心智游移是指在工作过程中，个体在任务之间频繁切换并且难以保持专注的状态。矿工作为一项高风险、高压力、高要求的职业，在工作过程中往往需要进行多任务处理。本研究以矿工为研究对象，通过结构方程模型（SEM）探讨个体特征因素对矿工心智游移的影响。研究结果显示，个体特征因素包括个人能力、工作经验和工作满意度对矿工心智游移具有显著的负向影响。研究结果对优化矿工工作状态、提高安全生产水平具有一定的指导意义。
关键词：心智游移；结构方程模型；个体特征；矿工
1.引言
近年来，矿工事故频发，严重影响了矿山的生产安全和矿工的身心健康。心理因素在矿工事故中起着重要作用，其中心智游移现象是一个关键的心理因素。心智游移是指在工作过程中，个体在任务之间频繁切换并且难以保持专注的状态。随着现代工业的快速发展，矿工面临的工作要求越来越复杂多样，个体心智游移现象呈上升趋势，如果不加以有效控制和管理，将会对生产效率和安全造成不可忽视的风险。
2.相关理论
2.1心智游移概念与影响因素
心智游移作为一种心理现象，已经引起了学术界的广泛关注。心智游移主要有两个影响因素：任务相关因素和个体特征因素。任务相关因素包括任务复杂性、任务间隔时间、任务执行时间等。个体特征因素包括个人能力、工作经验、工作满意度等。
2.2结构方程模型
结构方程模型（SEM）是一种用于分析多个观测变量之间的复杂关系的统计方法。SEM能够同时估计变量之间的直接效应和间接效应，以及变量之间的协方差。在本研究中，我们将使用SEM来探讨个体特征因素对矿工心智游移的影响。
3.研究方法
本研究采用问卷调查的方法，以某矿山的矿工为研究对象。首先，制定了心智游移、个体特征因素的测量工具；然后，随机选择了300名矿工进行问卷调查；最后，使用SEM进行数据分析，并进行模型拟合。
4.研究结果
研究结果显示，个人能力、工作经验和工作满意度对矿工心智游移具有显著的负向影响。个人能力越强，心智游移现象越少；具有较长的工作经验的矿工心智游移现象也较少；而工作满意度越高，心智游移现象越少。
5.讨论与启示
本研究结果表明，个体特征因素对矿工心智游移现象具有重要影响。为了降低心智游移现象，矿山企业可以通过提高矿工的个人能力水平，加强对矿工的培训和教育，提高矿工的工作经验，优化工作流程和任务分配，增加矿工的工作满意度等方式进行干预。
结论：研究结果表明，个体特征因素对矿工心智游移具有显著的负向影响。在矿山生产中，通过加强矿工的个人能力培养，提高工作经验和工作满意度可以有效降低矿工心智游移现象，提高矿山生产效率和安全水平。
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