領悟社會支持量表的多元概化分析

陳　維，盧　聰，楊曉曉，張進輔

(1.貴州師范大學教育科學學院，貴陽 550001；2.西南大學心理學部，重慶 400715；

3.貴州省普通高校基礎心理與認知神經科學特色重點實驗室，貴陽 550001)

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領悟社會支持量表的多元概化分析

陳維1，2，3，盧聰2，楊曉曉2，張進輔2

(1.貴州師范大學教育科學學院，貴陽 550001；2.西南大學心理學部，重慶 400715；

3.貴州省普通高校基礎心理與認知神經科學特色重點實驗室，貴陽 550001)

摘要：目的：擬用多元概化理論考察領悟社會支持量表在高中生群體中應用的測量學性能。方法：以p×i隨機測量模式的概化設計，針對1500名在校高中生進行領悟社會支持調查。結果：三個因子的相關程度較高(0.65以上)；整體量表的概化系數和可靠性指數均達到了0.9以上，而各因子在0.77以上。結論：整體量表及各因子在高中生群體中應用的信效度較高，可用作常模和標準參照測驗；量表在各因子的分值比和項目數上，設計較合理和完善。

關鍵詞：領悟社會支持；多元概化理論；信度；概化系數

社會支持(social support)是指來自社會各方面的包括家庭、親屬、朋友、同事、伙伴、等組織給予個體的精神上和物質上的幫助支援，反映了一個人與社會聯系的密切程度和質量(Blumenthal et al.，1987；葉圣雅，沈曉紅，姜乾金，徐乒，任小琴，1999)。由Blumenthal(1987)等人編制的領悟社會支持量表(Perceived Social Support Scale，PSSS)就是強調個體自我理解和自我感受的社會支持量表，用于測量個體領悟到來自社會各種支持源的支持程度，并以總分反映個體感受到的社會支持總程度(黃麗，姜乾金，1996)。該量表經姜乾金等人引進國內，并驗證其有較好的信效度(姜乾金，2001)，且有研究表明PSSS在測量高中生的領悟支持亦有較好的信、效度(耿亮，張惠敏，竺培梁，2007；黃恩等，2006；馬青，2011；韋耀陽，2005；張瑞平，李慶安，2011)。

不過，PSSS的編制以及相關應用研究對它測量性能的評價都是立足于經典測量理論(Classical Test Theory，CTT)的，但由于CTT對測量誤差來源的分類較籠統(隨機誤差和系統誤差)，使得它無法完全清晰地分辨出各種誤差源所帶來的變異和大小，以至于不能精確地估計信度(Shavelson & Webb，1991；楊志明，張雷，2002)。所以，對于PSSS的測量性能值得進一步深入分析，概括化理論(Generalizability Theory，GT)就是較好的一種方法。GT正是為了彌補CTT的缺陷，通過對測量誤差來源的具體分解，將實驗設計和方差分析(analysis of variance，ANOVA)的統計思想應用到測量資料的變異性上，提出了測量情境關系說(the context of measurement situation，包括測量目標和測量側面)，改變了CTT關于真分數固定不變和測量誤差混淆不清的傳統觀點，準確地估計出測驗工具的信效度(Brennan，2001；劉桔，2003；孫曉敏，張厚粲，薛剛，黎堅，2009；楊志明，張雷，2002；鄭顯亮，顧海根，竺培梁，2009)。GT包括概化研究(Generalizability studies，G研究)和決策研究(Decision studies，D研究)兩個步驟。其中，G 研究在明確測量目標與測量側面關系的基礎上，在觀測全域(universe of admissible observations)里"挖掘"出研究設計中各種潛在的測量誤差來源，并基于ANOVA分解和估計與誤差來源相關的方差和協方差分量 (variance and covariance components)(Brennan，1992；Cronbach，Linn，Brennan，& Haertel，1997；Nuβbaum，1984；黎光明，張敏強，2009)。而D研究則以G 研究所估計的方差分量矩陣為基礎，基于特定的測量目標，在概化全域(universe of generalizability)上估計出用于評價量表特性的相關指標，如全域合成分數(composite universe score)、概化系數(generalizability coefficient，Ep2)、可靠性指數(reliability index，Φ)、相對和絕對誤差方差及信噪比等，然后通過調整各測量側面間的關系或者側面樣本的大小(常指條目數量)，來觀察測量誤差(measurement error)是如何隨著控制變量的變化而變化，從而為改進測量工具、提高測量質量提供可靠的測量學依據(楊志明，張雷，2002)。

在GT類型中，多元概化理論(Multivariate Generalizability Theory，MGT)的優勢較為明顯，尤其是在多維測評工具的信效度評估上，它能夠針對總體和分量表在概化系數和可靠性指數上的差異，提出一些相應的對策和方法，還能從結果解釋的不同角度，推論范圍的不同大小等不同用途估計出相應的測量信度，這對于測驗工具的編制、修訂和完善都很重要(Clauser，Harik，& Margolis，2006；Clauser，Swanson，& Harik，2002；Cronbach，Gleser，Nanda，& Rajaratnam，1972；Nuβbaum，1984；Yin，2005)。綜上所述，運用MGT對PSSS在高中生群體中應用的信效度進行分析和探討，可以為該量表的改進和完善提供一些參考資料。

1對象與方法

1.1研究對象

以貴陽和凱里市某兩所高級中學在校學生為被試，采取方便隨機整群抽樣的方法共發放問卷1500 份，收回有效問卷1422 份，剔除有規律，有缺失的問卷共142份，最后有效問卷共計1280份，回收率為85.33%，此次調查有效。

1.2研究工具

領悟社會支持量表包括三個維度，即其他支持、家庭支持和朋友支持，共12個項目，每個維度有4個項目，并將原量表中測量其他支持項目的中“領導、親戚和同事”，改為“老師、親戚和同學”，采用Likert 7點計分法，在維度上和總量表上分數越高，表明領悟支持程度越高。

1.3統計分析

以原始數據為基礎，在StataIC 13.1中進行整理及數據格式轉換，擬用mGENOVA中進行多元概化分析。其中，概化設計選用多元p×i隨機測量模式，以被試者(person，p)為測量目標，測驗項目(item，i)為測量側面，p和i假定完全隨機，且有交叉關系。

2結果

2.1G研究：能有效地測量社會支持

依據三因子模型的研究設計，在G研究階段可得到被試(p)、測驗項目(i)及被試與測驗項目間的交互效應(pi)在其他支持、家庭支持和朋友支持三個因子上的方差和協方差分量的估計矩陣，具體參見表1。

結果顯示：其他支持、家庭支持和朋友支持三因子在被試效應上的協方差分量均處于較高水平，均在0.7以上；而因子間相關程度較高，均在0.65以上。各因子本身的方差分量分別為0.98698、1.19722和1.03042，均較高，與被試有關的效應(被試與項目的交互效應)也比較大。此外，三因子在項目效應上的方差分量相對較小。因此，可初步認定PSSS可作為測量高中生領悟支持程度的常模參照測驗和標準參照測驗，但能否將三因子合并則有待參考D研究的結果。

表1　三因子的多元G研究

注：主對角線上的數值為各因子在相應效應上的方差分量，上三角為因子間的相關系數，下三角為因子間的協方差分量。

2.2D研究：量表及因子的測量信度很好

依據G研究估計的方差和協方差矩陣，在D研究階段中可估計出被試在三個因子上的全域分數及相應誤差的方差分量，進而得到概化系數和可靠性指數、以及相對信噪比和絕對信噪比的估計值，具體詳見表2。

結果顯示：PSSS全域總分的概化系數(0.91158)和可靠性指數(0.90775)均很高，明顯高于各因子的概化系數和可靠性指數，而誤差很小(其中相對誤差方差為0.08932、絕對誤差方差為0.09359)并且明顯低于各因子的誤差方差。三個因子的概化系數和可靠性指數均有較高水平(>0.77)，無論整體量表或者分維度均達到了理想水平。PSSS用于測量高中生的領悟支持分三個維度是合理的、可行的，并且整體量表優度很好。

表2　三因子的多元D研究

2.3各維度的方差貢獻率

權系數(w)是依據各因子項目數占總項目的百分比。由表3可知，其他支持、家庭支持和朋友支持均為4/12。結果顯示：其他支持對全域總分的貢獻稍高于與它在總量表中的分值比重，而家庭和朋友支持則稍低于它們在總量表中的分值比重，三因子基本處于持平狀態。家庭支持對絕對誤差方差和相對誤差方差的貢獻最大，其它支持次之，而朋友支持的貢獻最小。

表3　各因子對全域總分的貢獻率

3討論

基于CTT編制的PSSS，對測量的信效度估計相對粗糙，這不利于它的應用和完善。為此，通過運用MGT這一方法，對PSSS在高中生群體中應用的信效度作了進一步的探討。結果發現：PSSS的三個因子在被試效應上沒有表現出較為明顯的差異，各自的方差分量也都較大，這充分說明了在測驗總變異中，比重較大的是被試以及與被試有關的變異；三個因子的相關系數都達到了中等水平以上，而它們在被試效應上所表現出的協方差分量相差不大，這些充分說明了各因子既有獨立性又有一定的關聯性。另外，各因子的方差分量在項目效應上所占的比例相對較小，這表明項目引起的變異在總變異中，所占比例不大，說明了PSSS的條目有著良好的區分度和難度。

而將三個因子合成總量表后，整體量表的概化系數和可靠性指數均達到了0.9以上，明顯高于各因子，測量的信效度有較大的提升，并且總量表在相對誤差方差和絕對誤差方差上明顯低于各因子，表明將三個因子合成總量表使用是可行的、有效的。此外，各因子的概化系數和可靠性指數均達到了0.75以上，處于較高的理想水平，表明將PSSS分為三個因子是合理的，量表的測量優度很好。最后，通過分析方差貢獻率，發現三個因子對全域總分的貢獻與它們在總量表上的分值比重，基本處于持平狀態，誤差均在0.4%以下，這表明PSSS在各因子的分值比和項目數上，設計相對合理和完善。在各支持因子對全域方差的貢獻率中，其他支持高于家庭和朋友支持，但相差很小，說明它們在PSSS 中的實際影響同等重要，且都達到了應有的水平。這同時也表明了將原量表中測量其他支持項目中的"領導、親戚和同事"，改為"老師、親戚和同學"是非常適用于測量高中生該方面支持程度的。多元概化分析的結果表明，PSSS的結構符合其編制理論假設，支持原編者用經典測驗理論所得到的研究結論(Blumenthal et al.，1987；黃麗，姜乾金，1996)，這與PSSS在其他有關高中生的應用研究中，均有較高信效度的結果是相一致的(耿亮等，2007；黃恩等，2006；馬青，2011；韋耀陽，2005；張瑞平，李慶安，2011)。所以，無論是整體量表還是各因子單獨作為一個量表，均可在高中生群體中作為常模參照測驗和標準參照測驗測量領悟支持程度。此外，依據學者對測評工具使用目的的不同，常常需要對D研究做出相對或者絕對決策。一般地，在滿足概化系數和可靠性指數大于0.8的前提下，如果將PSSS用作常模參照測驗，目的在于區分不同高中生領悟社會支持程度的差異，可對結果做出相對解釋；反之，用作標準參照測驗，則可做出絕對解釋。研究結果發現：除朋友支持和PSSS總量表以外，其他分維度均不滿足，而心理測量的主要目的就在于區分不同被試在心理特質上的差異，所以僅可對前兩者做出相對性地解釋。

綜上所述，可得出以下兩個結論：(1)PSSS整體和分維度的測量信效度均較高，既可用作常模參照測驗，亦可用作標準參照測驗；(2)PSSS各維度的分值比例與項目數設計較合理和完善。

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A Multivariate Generalizability Analysis of Perceived Social Support Scale

Chen Wei1，2，3，Lu Cong2，Yang Xiaoxiao2，Zhang Jinfu2

(1.School of Educational Science，Guizhou Normal University，Guiyang 550001；2.Faculty of Psychology，Southwest University，Chongqing 400715；3.Guizhou General Colleges Key Laboratory of Fundamental Psychology and Cognitive Neuroscience，Guiyang 550001)

Abstract：To test the measurement properties of the perceived social support scale (PSSS) in high school students using the multivariate generalizability theory.Methods：With the generalizability design of p×i random measurement model，and 1500 students were surveyed with the PSSS.Results：The correlation coefficients among the three factors were bigger than 0.65.The generalizability coefficient and reliability index were about 0.90.Conclusion：The reliability was excellent for the whole scale and the proportion of each factor in the scale was very good.It could be used for the norm-referenced test and the criterion-referenced test for high school students.

Key words：perceived social support；multivariate generalizability theory；reliability；generalizability coefficient

中圖分類號：B841.2

文獻標識碼：A

文章編號：1003-5184(2016)01-0075-04