目的:大学生心理健康教育已成为我国教育的重点,快速准确地对大学新生进行心理健康测查与评估、及时了解大学新生入学时的心理状态,为有针对性地采取干预措施提高大学生心理健康水平提供参考,以及为学校以后开展心理健康教育活动与进行心理咨询提供有效帮助,同时也为心理量表的平衡和项目设置的修订提供一定的依据。方法:本研究科学正确地运用症状自评量表SCL-90,选取某医科大学3525名大一新生为研究对象,运用传统统计学方法与知识网络分析法,即统计软件Spss与社会网络分析软件Ucient分析被试数据,将统计研究与可视化研究相结合,探索大学生心理健康的主要问题。结果:(1)心理健康问题检出率为5.50%,总体心理健康状况良好。(2)量表得分在人口学变量上的差异性结果显示:总得分在性别与专业上无显著性差异。敌对、偏执在性别上无显著性差异(P>0.05),躯体化、强迫、人际关系、抑郁、焦虑、恐怖、精神病性七个因子在性别上均具有显著性差异(P<0.05)。文理科学生在人际关系、敌对、精神病性均有显著性差异(P<0.05),在其他因子得分方面均无显著性差异(P>0.05)。(3)SCL-90中的各因子间均存在显著正相关(P<0.05)。且抑郁与焦虑(0.837)、抑郁与人际关系(0.821)、抑郁与精神病性(0.808)的相关性较大。各个因子中,抑郁和焦虑与总分的相关系数最大,分别为0.818、0.805。(4)系统聚类结果显示:9个阳性因子被划分为4个子群。子群1包括躯体化、抑郁、焦虑;子群2包括敌对、精神病性、偏执;子群3包括人际关系和强迫;子群4只包括恐怖一个阳性因子。(5)知识网络研究结果显示:重度躯体化症状、轻度焦虑症状、轻度强迫症状中心性较低,所有轻度症状联系紧密,所有重度症状联系紧密。知识网络方法可以与传统统计学方法相结合使用,以更好地评估个体以及群体的心理状态,获得较为完整的评估结果。研究结果也为修订心理量表时在平衡和项目设置方面提供一定依据。结论:知识网络方法与传统统计学方法结合使用可以更好的评估大学生群体的心理健康状况,获得更加完整的评估结果。本研究将在完善量表,获得客观、正确的统计数据,提高大学生心理健康水平等方面提供参考价值。