性暴力和药物滥用旁观者培训计划试点 (P_ConnectED)

概述：即将入学的学生将被邀请参加随机试点测试旁观者计划的有效性。 那些同意参与研究的人将被随机分配到三种情况之一。 所有学生都必须参加在线性暴力、旁观者和酒精意识培训（英国强制 HAVEN + Alcohol Edu）。 那些同意参加研究的人将被随机分配到以下三种情况之一：绿点 (INT) 或英国学生事务部工作人员在暴力干预和预防中心或学生健康办公室提供的学生健康技能培训（主动控制）。 所有同意参加研究的学生将被邀请在基线（培训前）、培训后 2-3 个月和培训后 6 个月（4 月底、5 月初）完成调查。 对于这个试点，我们将在第一年的 11 月联系学生参与，我们预计大约有 1,500 名学生。

强制性（英国）在线培训：使用旁观者方法预防酒精滥用和暴力行为 AlcoholEdu：使用基于科学的方法对学生进行酒精及其影响教育的机密药物滥用教育课程。 无论学生是否喝酒，该课程都将帮助他们做出有关酒精的明智决定，并更好地应对周围可能发生的饮酒行为。 AlcoholEdu 通过 EVERFi 被全国 500 多所大学使用。

Haven 为学生提供与性侵犯和关系暴力、旁观者技能和策略以及校园政策和资源相关的定义和统计数据。 这些培训是“个性化和反思性的”，并结合了学生的“独特观点和经验”。 这种 45 分钟的培训是强制性的，要求学生在培训后 45 天完成后续调查。 由于此培训对所有新生都是强制性的，因此所有学生都应接受此培训。

INT 条件（随机）：由英国暴力干预和预防中心提供（见亨利主任的来信）：

绿点旁观者干预计划 (www.livethegreendot.com) 编程：寻求授权潜在的旁观者（学生）积极地让他们的同龄人参与暴力预防。 强化旁观者培训涉及互动式技能发展以及旁观者行为的角色扮演。 该计划的重点是建立与人际暴力相关的知识和技能，并成为一个积极的旁观者。 介绍性课程和更长的技能培养课程都有结构化的课程。 这目前在英国的教室、宿舍等处提供。为希腊组织、生活学习社区、教职员工等提供量身定制的节目。 虽然在之前的培训中使用了大众意见领袖策略 13，但对于本次试验，所有随机分配到这种情况的新生都将接受密集的旁观者培训。

管理机构：英国 VIP 授课模式：120-150 名学生的班级或大型团体；培训持续 3-4 小时 必需：选修课。 所有随机分配到这种情况的学生都将被安排接受培训。

注意：绿点演讲将作为强化绿点旁观者培训的补充。 演讲通常通过计划的活动 (UK 101) 进行，或者学生、教师或工作人员可以要求进行此类演讲。 这些演讲将照常进行。 由于本研究的目的是比较旁观者的强化训练，我们不会试图将参与限制在绿点演讲中。

培训控制条件（随机）：由英国学生健康办公室 (Drew M. Smith) 提供 计划：解决学生健康的要素，包括针对健康问题的校园资源、AOD 滥用预防/减少伤害策略、时间管理和学习技巧、压力管理和减少和健康的应对策略。 培训还可以提供有关学术资源、资金管理和健康适应大学生活的其他要素的信息。

管理机构：英国 VIP 授课模式：120-150 名学生的班级或大型团体；培训持续 3-4 小时 必需：选修课。 所有随机分配到这种情况的学生都将被安排接受培训。

一般统计考虑。 连续变量将用描述性统计（n、平均值、标准差、中位数、第一和第三四分位数以及最小值和最大值）进行总结；分类变量将用计数和百分比来描述。 将在 4 个月和 9 个月时从基线计算变化分数和百分比变化分数。 将按大学社区内的亚群（例如，按性别、性吸引力、兄弟会/姐妹会或运动队成员），最重要的是按训练条件提供数字和图形摘要。 将对连续变量使用方差分析，对分类结果使用卡方检验进行简单的组比较。 组间比较将随机进行；组间连续变量的简单比较将使用方差分析和分类变量独立性的卡方检验进行。 虽然组将被随机分配，但潜在的混杂因素将通过双变量分析进行检查，需要协变量调整的比较将使用回归模型（例如 ANCOVA，逻辑回归）。

分析计划：试点的主要目的是确定可行性并检查招收和培训学生的策略。 然而，主要分析是对学年期间两种训练条件下收集的旁观行为累积报告的随机比较。 将使用单向方差分析（具有相应的事后测试来比较特定组）来比较随机分配给 INT 与SubINT 条件。 分析将在没有调整的情况下进行，仅针对学年进行调整，并针对不受随机化控制的潜在混杂因素进行调整。 次要结果也将使用单向方差分析进行比较。 在存在多重比较的情况下，将使用 0.01 的双侧显着性水平来防止 I 类错误。 只有当总体 F 检验表明组间存在差异时，才会进行组的事后比较。 所有针对主要结果的分析都将使用随机比较组进行意向治疗 (ITT) 分析。 对于失访者，ITT分析将采用多重插补。 还将使用观察数据和单一插补 (LOCF) 进行敏感性分析。 我们还将使用修改后的 ITT (mITT) 进行分析，其中排除了选择不进行强化训练的参与者，但仍将组作为随机进行比较。 主要分析是使用线性混合模型 (PROC MIXED) 进行纵向分析，以调查条件之间的差异、随时间变化的趋势以及时间趋势是否因条件而异。 纵向分析将按学年进行，但也将合并学年。 对于组合学年，时间变量将包含在在线培训方面，学年将作为潜在的混杂因素进行调查。 计划的亚组分析包括按性别组、性吸引力、希腊生活参与进行的分析。 这些也将按照随机和收到的方式进行。 还将通过在回归模型（线性、逻辑和混合模型取决于结果和纵向测量的存在）中包括相互作用来评估效果修改。 对非强制性培训的参与和完成情况将进行总体检查，并按小组进行检查。 SAS v9.4将用于所有数据管理和统计分析； 0.01 的显着性水平将用于所有统计检验。