正念注意覺知量表IRT分析研究

趙守盈　石艷梅　郭海輝

摘要 正念注意覺知量表（MAAS）是測量正念注意水平最常用的量表之一，以中小學教師為被試，以項目反應理論用方法與技術對量表各項目的區分度、域值和信息函數峰值4個參數做了分析探討。結果顯示MMAS支持單維性假設，具有良好的心理測量學指標，對正念注意水平的測量具有較高的精準性。量表存在6個信息量很高的項目，其信息量之和接近量表總信息量的70%，提示這幾個項目可以構成一個簡式量表。對新量表做驗證性因素分析，各項指標達到要求。

關鍵詞 IRT，正念，骨干教師。

分類號 B842.3

1.引言

正念（Mindfulness）是源于東方禪修的一種有意識、非評判的對當前狀態進行注意的方法，也是一種意識狀態或心理過程（汪芬，黃宇霞，2011）。目前最為廣泛接受的正念定義是由卡巴金提出的“一種有目的、不評判的將注意力集中于此時此刻的方法”（Kabat，2003）。這一概念強調開放、接納和此時此刻。正念注意覺知是有目的且不作任何判斷地將注意力集中在自身當前時刻的活動與狀態的心理活動過程。關于正念的研究不僅具有重要的學術價值，也具有重要的應用價值（Bishop，et al.，2004），越來越受到心理學研究者的關注。盡管研究者在正念注意覺知的準確操作性定義及其精確測量上付出了很大的努力，但是爭議卻仍然存在（Leary & Tate，2007）。傳統上，正念涉及到兩個認知體驗過程的參與。它們是培養佛教徒所說的“裸注意”（BareAttention）或者“分離觀察”，由此發展出對現象的洞察力。這種洞察力需要每時每刻都努力去覺察現象，并完全如其本來的樣子去覺知它；同時需要理解即時性的思想或情感活動的內省覺知（Rapgay &Bystrisky，2009），這種內省覺知將裸注意與觀察者的自我發生關聯，使其產生更多的意義并衍生出其它東西。臨床心理學家為給正念做出一個既具有訓練操作性又具有測量可行性的操作定義付出了很多努力。Bishop等（2004）對正念的結構做了分析，提出正念包含兩個基本心理成分。第一個成分為注意的自我調控，將注意保持在即時經驗上；第二個成分為對自我即時經驗的指向，這一指向帶有好奇性、開放性和接受性特點。

有學者認為這個詳盡的定義不能很好地代表正念的特點，反而導致對正念如何發展的誤解（Leary& Tate，2007）。Rapgay和Bystrisky（2009）強調正念應該結合集中注意力和分析型冥想結構。

也有學者對基于正念思想的心理療法也提出了異議（Hofmann & Asmundson，2008）。盡管基于正念的心理干預（Mindfulness-based intervention，MBI）被多數學者認為是對生理和心理癥狀的干預有效（Grossman。Niemann，Schmidt，& Walach，2004；Hofmann，Sawyer，Witt，& Oh，2010），但這一領域中關于正念的操作定義也存在較大分歧，這就引起一些學者對正念量表的測量目標產生了質疑，即現有的針對正念的量表是否測量的同一心理結構（Rosch，2007）。Grossman（2008）針對正念自陳式量表提出了幾個問題，包括量表結構，潛在測量偏差，對測驗項目的誤解等（Van，Earleywine，&Danoff，2009）。最近有研究發現美國和泰國樣本完成正念注意覺知量表（Mindful Attention AwarenessScale，MAAS），兩樣本的平均值沒有顯著性差異（Brown & Ryan，2003），但這兩個樣本在對冥想和佛教思想的態度確實存在很大差異。自陳式正念量表通常有很好的外部效度，但其結構自身的表征存在明顯不足，也就是說對這一心理結構自身的機制理解與解釋不夠，這也正是建立量表結構效度的重要成分。但從這點看，MAAS可能是結構表征問題的一個例外，它擁有非常好的認知心理學理論基礎，在挑選項目方面量表編制者也做了很深入的思考，認為人們處于非專注的狀態比專注的狀態更多，所以挑選反映非專注的項目更有利于被試回答（Brown & Ryan，2003）。另外，研究發現MAAS的測量結果與大腦活動（Creswell，Way，Eisenberger，& Lieberman，2007）、MBIs治療效果（Michalak，Heidenreich，Meibert，& Schulte，2008）之間存在的高相關。目前，關于正念的研究已經也引起了國內學者的關注，有學者對MAAS做了翻譯與修訂（陳思佚，崔紅，周仁來，賈艷艷，2012），提出的MAAS中文版具有較高的信效度。但國內關于MAAS的研究也處于剛剛開始，有必要運用現代測量理論與技術做更為深入的研究。

經典測量理論體系較為完整，使用廣泛。但其局限性也引起越來越多的關注。從已有研究看，經典測量理論的局限性主要表現為：（1）測驗結果拓廣的有限性；（2）項目質量參數的樣本依賴性；（3）信、效度估計的不精確性；（4）能力量表與難度量表的不一致性（漆書青，戴海崎，丁樹良，2002）等。項目反應理論（IRT）是在克服經典測量理論（CTT）不足的基礎上提出的新的心理測量方法，并已經被廣泛應用于人格、教育及能力測量中。IRT的項目參數具有跨樣本不變性，研究者可以根據項目與被試特質之間的匹配，選擇對于測量被試特質擁有最大測量精度的項目。通過項目特征曲線（ICC）和項目信息曲線（Item Information Curve）可以很容易地對項目的測量誤差做出估計。

MAAS為多級記分問卷，而等級反應模型（De Ayala，2009；Embretson & Reise，2000；Ostini &Nering，2005；Samejima，1969）是一種適用于測量多級反應問卷的模型。所以本研究中使用等級反應模型。

2.研究方法

2.1 被試

以2012年參加貴州師范大學國培計劃培訓的500名貴州省中小學教師為對象，發放問卷500份，收回450份。被試專業包括小學科學、初中美術、小學美術、初中英語、小學英語。

2.2 研究工具

對正念注意覺知量表進行回轉翻譯，得到正念注意覺知量表的中文版。正念注意覺知量表擁有15個項目（Brown & Ryan，2003），均為5級記分，從非常同意到非常不同意。

2.3 分析工具

采用SPSS16.0對數據進行管理，根據項目反應理論運用軟件Multilog7.03對項目進行參數分析。使用AMOS17.0對修訂后的量表做驗證性因素分析，驗證修訂后量表是否為單維結構。

3.結果

3.1 正態分布檢驗及信度分析

數據呈正態分布，（Skewness和Kurtosis值都小于1），排除49份缺失值太嚴重的數據，問卷的內部一致性信度為0.93，大于0.7。

3.2 單維性檢驗

項目反應理論要求量表具有單維性。常用來證明量表單維性的方法就是應用SPSS對數據進行主成分分析，若第1因子的特征根接近或大于第2個因子特征根3倍，則該量表具有單維性。本研究當中（如表1所示），第一個因子是第二個因子的6.25倍，表明單維性成立。適合做項目反應分析。

3.3 項目參數的估計

MAAS量表中區分度的平均值為2.07。根據項目反應理論，信息量和區分度成正比關系。如果區分度太小，說明題目提供的信息量不足。所有項目的區分度都大于0.30，說明各個項目提供的信息較理想（臧運洪，趙守盈，陳維，潘運，張禹，2012）。

MAAS量表中閾值b（Threshold）的取值范圍在-2.57-4.96之間，可見此量表在閾值上的變化幅度較大，如圖1所示，兩曲線的交叉點為閾值b，第一個選項和第二個選項的交叉點為b1，第二個選項和第三個選項的交叉點為b2，第三個選項和第四個選項的交叉點為b3，第四個選項和第五個選項的交叉點為b4。所有閾值呈單調遞增趨勢。理論上說，難度b取值在正負無窮之間，但在標準分數量表中，絕大多數的b取值和θ取值都應在正負4之間（臧運洪等，2012）。據此刪除≤-4或≥4的項目1、5。從表2中可以看出大多數項目的閾值分布范圍較窄且不均勻。有六個項目的閾值均勻分布且分布范圍較寬，它們是7、8、9、10、12、15，提示這些項目能區分從低特質到高特質的大范圍的被試，這些項目也具有較大的信息量。低信息量對應著對被試特質水平的區分度較低。7，8，9，10，12，15這6個項目占有的信息量占總信息量的66.5%。六個項目形成的分量表的內部一直性系數為0.87。跟總量表相比，內部一致性系數只下降0.06。表2中列出了每一個項目的信息量，也列舉了信息量占總體的百分比。結果提示，運用這6個項目組成的簡化量表也可以有效測量人們的正念注意覺知水平。

3.4 驗證性因素分析

本量表是單維結構，量表的因素為一個。使用AMOS17.0對刪除了1，5項目的新量表做驗證性因素分析（結果如圖2所示）。在結構方程模型分析中，有多種評價模型擬合的指標。擬合標準分別為：X²/df大于10表示模型很不理想，小于5表示模型可以接受，小于3則模型較好，但樣本容量越大，則X²/df越大（Cox，Enns，& Clara，2002）；NFI、TLI、CFI應大于或接近0.90，越接近1越好（Henderson，Donatelle，& Acock，2002）；RMSEA處于0和1之間，臨界值為0.08，越接近0越好（侯杰泰，溫忠麟，成子娟，2004）。本研究的分析結果見表3。結果顯示X²/df為3.15，小于5可以接受。RMSEA為0.07，小于0.08可以接受，NFI為0.93，TLI為0.93，CFI為0.95，均大于0.9且小于1，數據較為理想。這些指標均在可以接受范圍內。

4.討論與結論

4.1 討論

本研究運用項目反應理論對目前國際上最流行的自陳式正念注意覺知量表（MAAS）做了分析。測試結果呈正態分布，（skewness和Kurtosis值都小于1），與測驗編制者的初始假設相符合。從量表結構看，第1因子的特征根為第2個因子特征根的6.25倍，說明該量表具有單維性，再次證明該量表屬單維量表，與國內研究結果相一致（陳思佚，崔紅，周仁來，2012）。所有項目的區分度都大于0.3，說明所有項目區分度較為理想。但多數項目的閾值分布范圍不夠寬，且分布不夠均勻，這與國外研究結果一致（Nicholas，2010）。量表中6個項目的閾值均勻分布且分布范圍較寬（7，8，9，10，12，15），其信息量達到總量表信息量的66.5%，由這6個項目組成的簡式量表內部一致性信度較高（0.87），與整個量表的內部一致性信度接近。這一結果支持了已有研究的發現（Nicholas，2010；陳思佚，等，2012）。分析7，8，9，10，12，15項目的內容發現，項目概括性越強的項目信息量越大。對新量表做驗證性因素分析，發現各項指標達到擬合要求。本研究以貴州省中小學教師作為被試，樣本人群比較單一，今后的研究應該將樣本擴大到全國各類人群，以便更好地探索正念的結構。

4.2 結論

以貴州省骨干教師為被試，通過IRT理論分析方法，發現MAAS量表具有良好的信度與效度，為中國背景下對于正念的研究提供了有效的測量工具。6個信息量較高的項目可以組成簡式量表，其內部一致性信度符合要求，信息量為15個項目的總信息量的66.5%。對新量表做驗證性因素分析，各項指標達到擬合要求。