亞健康評定量表應(yīng)用于城鎮(zhèn)居民的驗(yàn)證性因子分析

陸 艷，徐華麗，魏 騫，許 軍

亞健康評定量表 (sub - health measurement scale version 1.0，SHMS V 1.0)是許軍等［1］通過Delphi 專家咨詢法、條目分析和條目篩選等方法進(jìn)行嚴(yán)格論證，從生理、心理和社會三個方面篩選亞健康評價指標(biāo)，建立適合于我國國情和文化背景下的SHMS V 1.0。一個好的量表必須要經(jīng)過信度效度的檢驗(yàn)。效度指一個測試實(shí)際能測出其所要測量的特征的程度，亦即測量是否能達(dá)到預(yù)期的目的［2］。其中，結(jié)構(gòu)效度可客觀地考察測量結(jié)果的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與問卷設(shè)計是否相符［3］，是評價量表質(zhì)量的重要指標(biāo)，也是指導(dǎo)、修改和完善量表的有效工具，對量表分或綜合指數(shù)的計算也有應(yīng)用價值［4］。因子分析方法是目前評價測量工具結(jié)構(gòu)效度最常用的方法之一，包括探索性因子分析和驗(yàn)證性因子分析。探索性因子分析運(yùn)用的較多，但由于樣本依賴性，得到的結(jié)論不穩(wěn)定［5］，因此本研究采用驗(yàn)證性因子分析研究SHMS V 1.0 的結(jié)構(gòu)效度。為考核該量表應(yīng)用于城鎮(zhèn)居民的效度，選取廣州1 000 個城鎮(zhèn)居民亞健康調(diào)查問卷作為樣本，對SHMS V 1.0 做驗(yàn)證性因子分析。

1 對象與方法

1.1 研究對象 運(yùn)用SHMS V 1.0 和與健康有關(guān)的生存質(zhì)量測量量表(36 -item short form health survey，SF-36)為主體設(shè)計的亞健康狀況調(diào)查問卷，在廣州城鎮(zhèn)居民中開展現(xiàn)場調(diào)查。為考評SHMS V 1.0 應(yīng)用于城鎮(zhèn)居民的效度，根據(jù)多變量統(tǒng)計學(xué)的經(jīng)驗(yàn)做法，樣本量應(yīng)為量表?xiàng)l目數(shù)的5 ～20 倍［6］。本研究在人群中選取條目數(shù)10 倍或以上的樣本量進(jìn)行現(xiàn)場測試，選取廣州3 個社區(qū)14 ～65 歲居民1 000 名。

1.2 方法

1.2.1 量表的研制方法 SHMS V 1.0 量表由39 個條目組成(其中4 個條目為總評價條目無需進(jìn)入分析，35 個一般條目進(jìn)行分析)，9 個一階維度分別為:身體癥狀(P1)、器官功能(P2)、身體運(yùn)動功能(P3)、精力(P4)、正向情緒(M1)、心理癥狀(M2)、認(rèn)知功能(M3)、社會適應(yīng)(S1)、社會資源和社會支持(S2)。3 個二階維度為3 個亞健康子量表，分別為生理亞健康(PS)、心理亞健康(MS)以及社會關(guān)系亞健康(SS)［7］。

1.2.2 調(diào)查方法 測試前，調(diào)查員向被試說明量表的填寫方法，然后由被試根據(jù)自己對每一個條目的理解，獨(dú)立地、不受任何人影響地進(jìn)行自我評定。如果有特殊情況，調(diào)查員可以把調(diào)查問卷的內(nèi)容逐條念給被試聽，再由他們根據(jù)自己對問題條目的理解獨(dú)立地做出評定，調(diào)查員不能給予提示性的誘導(dǎo)。

1.3 統(tǒng)計學(xué)方法 調(diào)查結(jié)束后對回收的問卷進(jìn)行邏輯篩選，剔除完成率低于80%者、填寫質(zhì)量不高者或答案完全相同的兩份問卷。采用Epidata 3.02 建立數(shù)據(jù)庫，通過編程限定各條目的錄入范圍，并進(jìn)行雙錄入核對，最大程度地減少數(shù)據(jù)錄入時出現(xiàn)的偏差。采用SPSS 特殊附加軟件AMOS 18.0 進(jìn)行驗(yàn)證性因子分析。以P ＜0.05 為差異有統(tǒng)計學(xué)意義。

2 結(jié)果

2.1 調(diào)查問卷的回收率與完成率 發(fā)出調(diào)查問卷1 200 份，回收1 100 份，回收率為91.7%。其中有效問卷1 000 份，占回收問卷的90.9%。其中男592 例(占59.2%)，女408 例(占40.8%);年齡為14 ～84 歲，平均年齡為(43.5 ±20.0)歲。

2.2 驗(yàn)證性因子分析

2.2.1 量表緯度的一階模型分析結(jié)果得出，χ2=1 358.442(P=0.000)。χ2/df =2.602，擬合優(yōu)度指數(shù)(GFI) =0.922、調(diào)整擬合優(yōu)度指數(shù) (AGFI) = 0.906、近似誤差均方根(RMSEA) =0.040，見圖1。

2.2.2 量表緯度和子量表的二階模型分析結(jié)果得出，χ2=1 595.496 (P=0.000)。χ2/df =2.917，GFI =0.909、AGFI =0.895、RMSEA=0.044，見圖2。

圖1 量表緯度的一階模型分析Figure 1 Analysis of the first order model of model dimensions

圖2 量表緯度和子量表的二階模型分析Figure 2 Analysis of the second order model of model dimensions and subscale

3 討論

驗(yàn)證性因子分析自Jreskog 等［8-9］于1969 年提出后，隨著Lisrel、EQS、AMOS 等軟件的開發(fā)使用，已經(jīng)廣泛地用于心理和社會測量領(lǐng)域，基本思想是:研究者首先根據(jù)先前的理論和已有的知識，經(jīng)過推論和假設(shè)，形成關(guān)于一組變量之間關(guān)系的模型。從理論假設(shè)出發(fā)，檢驗(yàn)理論與數(shù)據(jù)是否相符［10］，從而考評量表的結(jié)構(gòu)效度。

一階緯度的模型分析顯示χ2=1 358.442 (P ＜0.05)，拒絕虛無假設(shè)，即假設(shè)模型圖與觀察數(shù)據(jù)未能適配。但值得注意的是，檢驗(yàn)會受到觀察值個數(shù)的影響，當(dāng)觀察值個數(shù)增加時，P 值會有接近0 的傾向［11］，溫忠麟等［12］建議當(dāng)樣本量≥500時，取α=0.0001，而非一般標(biāo)準(zhǔn)0.05。因此除了χ2統(tǒng)計量外，還需同時參考其他擬合度指標(biāo)。χ2/df 是直接檢驗(yàn)樣本協(xié)方差矩陣和估計協(xié)方差矩陣間的相似程度的統(tǒng)計量，它的理論期望值一般為2 ～3［13］，χ2/df=2.602 說明該模型擬合度良好。GFI 和AGFI 值越接近“1”表明模型的擬合性越好［14］，RMSEA越接近于“0”表示模型擬合度越好，當(dāng)RMSEA ＜0.05 時即可以判斷模型的擬合度好。本研究提示GFI、AGFI、RMSEA 均在較高水平，說明模型與數(shù)據(jù)吻合程度較好，SHMS V 1.0 對緯度的劃分基本合理。二階緯度和子量表的模型分析提示，擬合指數(shù)χ2/df、GFI、AGFI、RMSEA 基本符合要求，說明該模型的擬合效果理想，SHMS V 1.0對緯度和子量表的劃分基本合理。

本研究根據(jù)SHMS V 1.0 的理論架構(gòu)設(shè)計模型，進(jìn)行驗(yàn)證性因子分析。研究發(fā)現(xiàn)一階模型與二階模型的分析數(shù)據(jù)基本一致，且擬合指數(shù)均符合要求，擬合效果都比較理想，說明理論模型與實(shí)際數(shù)據(jù)擬合度較高，可認(rèn)為SHMS V 1.0對緯度和子量表的劃分基本合理，量表應(yīng)用于城鎮(zhèn)居民具有較好的結(jié)構(gòu)效度。

1 許軍，馮麗儀，羅仁，等. 亞健康評定量表的信度效度研究［J］.南方醫(yī)科大學(xué)學(xué)報，2011，31 (1):33 -38.

2 薛江平，馬瑞，張巖波. 驗(yàn)證性因子分析在考試有效性研究中的應(yīng)用［J］. 中國高等醫(yī)學(xué)教育，2011，25 (7):37 -38.

3 巫秀美，倪宗瓚. 應(yīng)用方差成分模型評價問卷的結(jié)構(gòu)效度初探［J］. 中國公共衛(wèi)生學(xué)報，1999，18 (5):257 -259.

4 鄭迎東，石建輝，曹若湘. 中國居民健康素養(yǎng)調(diào)查問卷的驗(yàn)證性因子分析及其應(yīng)用初探［J］. 北京大學(xué)學(xué)報，2010，42 (3):314-317.

5 王文菁，譚文艷. 驗(yàn)證性因子分析在焦慮自評量表中的應(yīng)用［J］.中國健康心理學(xué)雜志，2011，19 (7):781 -783.

6 黃正南. 醫(yī)用多因素分析［M］.3 版. 長沙:湖南科學(xué)技術(shù)出版社，1995:219 -225.

7 許軍，羅仁，張金華，等. 亞健康評定量表. 心理評定量表手冊［M］. 鄭州:鄭州大學(xué)出版社，2011:455 -465.

8 Jreskog KG. A general approach to confirmatory maximum likelihood factor analysis ［J］. Psychometrika，1969，34 (12):183 -202.

9 Jreskog KG，Sorbom D. LISEL7，a guide to the program and applications ［M］.2ed. Chicago:SPSS Inc，1989.

10 李躍平，黃子杰. 驗(yàn)證性因子分析在量表結(jié)構(gòu)效度考核中作用［J］. 中國公共衛(wèi)生，2007，23 (10):1198 -1199.

11 榮泰生. AMOS 與研究方法［M］.2 版. 重慶:重慶大學(xué)出版社，2009:127.

12 溫忠麟，侯杰泰，馬什赫伯特. 結(jié)構(gòu)方程模型檢驗(yàn):擬合指數(shù)與卡方準(zhǔn)則［J］. 心理學(xué)報，2004，36 (2):186 -194.

13 Munro B. Statistical methods for health care research ［M］. Philadelphia:Lippincott，2004:318 -432.

14 Bentler PM，Bonett DG. Significance testes and goodness - of - fit in the analysis of covariance structures ［J］. Psychological Bulletin，1980，88 (3):588 -606.