UCLA-3孤獨量表的因子結構及追蹤測量等值性檢驗

任麗杰 韓憲國 劉俊升 李 丹

（1上海海關學院心理健康教育中心，上海 201204；2上海師范大學心理學系，上海 200234；3華東師范大學心理與認知科學學院，上海 200062）

1 前言

孤獨感是指個體社會需求未得到滿足而產生的負向情緒狀態（Hawkley＆ Cacioppo，2010）。已有研究表明，孤獨體驗廣泛存在于不同的文化之中（蔣艷菊，李藝敏，李新旺，2005；Rokach＆Neto，2000）。較高的孤獨感往往與敵意、壓力、悲觀、焦慮和自卑等負性情緒相聯系 （Cacioppo＆Hawkley，2009； Cacioppo et al．，2006），被認為是個體身心健康的重要危險因子（Hawkley＆ Cacioppo，2010）。

UCLA孤獨量表是研究者使用最為廣泛的孤獨感測量工具。其編制者Russell認為人們以相同的方式體驗和理解孤獨，孤獨感是具有復雜特性的單維結構，據此編制了第一版UCLA孤獨量表（Russell，Peplau＆ Ferguson，1978）。第一版UCLA孤獨量表包括20個題目，采用自評方式評估個體孤獨體驗的發生頻率。由于所有題目均采用負向措辭的方式，可能導致被試產生系統性反應偏差 （Russell，1996）。所以，Russell等人（1980）對原有題目進行調整，開發了UCLA孤獨量表修訂版（R－UCLA）。與第一版不同，R－UCLA包括10個負性措辭題目和10個正性措辭題目，且修訂后量表的區分效度得到增強（Russell et al．，1980）。然而，根據 R－UCLA 的探索性因素分析結果，研究者并未得到一致性的因子結構。研究發現R－UCLA因子結構主要包括：單因子（oine factor）模型，即所有題目載荷在孤獨感單一維度上（Hartshorne，1993）；二因子（two factor）模型，包含社交孤獨和情感孤獨兩個維度（Wilson，Cutts，Lees，Mapungwana ＆ Maunganidze，1992）；三因子（three factor）模型，包含關系聯結（relational connectedness）、疏離（isolation）和集體聯結（collective connectedness）三個維度（Hawkley，Browne，＆ Cacioppo，2005）。此外，R－UCLA的有些題目出現雙重否定和語句描述含糊，致使被試存在理解困難和偏差，從而影響 R－UCLA 的使用（Russell，1996）。

針對 R－UCLA 存在的問題，Russell（1996）開發了 UCLA 孤獨量表第三版（UCLA－3）。UCLA－3量表對措辭進行重新調整，最終形成由11個負性題目和9個正性題目構成的自評量表。研究發現UCLA－3具有較好的內部一致性、重測信度、區分效度和聚合效度（Britton ＆ Conner，2007；Russell，1996）。另外，Russell（1996）對學生、護士、教師和老年人四類人群進行一系列的驗證性因素分析，發現雙因子模型（bifactor）是UCLA－3的最佳因子模型。該模型包括一個一般因子和兩個反映題目措辭方向的方法因子，且兩個方法因子正交，一般因子和方法因子彼此不相關。

跨文化研究發現，UCLA－3孤獨量表在不同的文化背景因子結構存在差異。比如，Lasgaard（2007）的研究表明，丹麥青少年孤獨感符合單因子結構。Wilson對津巴布韋青少年和成人被試進行施測，發現二因子結構是描述孤獨感的最優結構（Wilson etal．，1992）。 Shevlin，Murphy 和 Murphy（2015）則發現，三因子模型是描述北愛爾蘭青少年孤獨感的最佳模型，Durak 和 Senol－Durak（2010）研究也發現，三因子模型同樣適用于土耳其的學生和老年人。然而，關于UCLA－3孤獨量表的因子結構，國內研究較少，大多數研究僅僅采用量表總分，很少涉及量表因子結構。國外學者對UCLA－3因子結構的探索也引起國內學者的思考，作為使用最為廣泛的孤獨感測量工具，是否是之前理解的一維量表，還是可以細分為不同的因子，將孤獨感進行細化研究？所以，在中國文化背景下，需要確定UCLA－3的因子結構，增強對此量表測量內容的確定性，這對于孤獨感的進一步研究具有重要的理論和現實意義。近年來，開始有研究者采用結構方程模型控制測量誤差，探索中國文化背景下UCLA－3孤獨量表的因子結構（郭慶科，蔡明航，王菲，李玉潔，2017）。然而目前來看，尚沒有研究對中文版UCLA－3孤獨量表的所有可能因子結構做直接的比較。

孤獨感對個體身心健康發展的長期影響同樣得到越來越多研究者的關注，UCLA－3孤獨量表也被廣泛應用于研究孤獨感影響的追蹤研究設計（Buer，Anderssen，Malterud，＆ Kvalem，2017； Shankar，McMunn，Banks，＆ Steptoe，2011）。然而，追蹤研究的基本假設是，在一段時間內量表的因子結構保持不變，即滿足追蹤測量等值性（longitudinal measurement invariance）。如果在不同時間點所得因子結構存在差異，那么關于追蹤研究的任何推論都可能是不準確的。目前來看，尚沒有研究考察中文版UCLA－3孤獨量表的追蹤測量等值性。基于此，本研究擬通過一項追蹤研究，考察中文版UCLA－3孤獨量表的因子結構并檢驗其追蹤測量等值性。

2 方法

2．1 被試

采用簡單隨機整體抽樣法，選取上海市的三所大學大一、大二學生為被試。第一次測量時間是學年下學期五月份（Time 1），發放問卷971份，間隔六個月后（Time 2），對被試進行第二次施測。剔除無效問卷后，兩次測量共獲得有效問卷890份，總有效回收率 91．7%。其中，男生 402 人（約 45．2%），女生 488 人；大一學生452人（約50．8%），大二學生438人。年齡范圍 18～21 歲，平均年齡為 20．33 歲（SD＝1．11 歲）。

2.2 UCLA－3孤獨量表

采用 Russell等人（1996）編制的UCLA孤獨量表（第三版），主要評價由于對社會交往的渴望與實際水平的差距而產生的孤獨感。全量表共有20個題目，采用 4級計分（1＝從不，4＝經常），其中 9個題目采用反向措辭描述（比如，你常感到屬于朋友們中的一員嗎？），11個題目采用直接措辭描述（比如，你常感到缺少伙伴嗎？）。研究表明，該量表在東西方文化下均具有良好的信效度 （郭慶科 等，2017；Russell，1996）。本研究中，兩時間點UCLA－3孤獨量表的內部一致性系數分別為0．88和0．90。

2.3 程序

首先，對承擔測試任務的主試進行注意事項和指導語的培訓。然后，以班級為單位組織測試，施測后當即收回問卷。在指導語中向被試說明本次調查的目的，并承諾會對被試的回答保密。

2．4 數據分析

首先，通過文獻綜述發現UCLA－3孤獨量表可能存在四種主要的因子結構，分別為單因子模型、二因子模型、三因子模型，以及Russell提出的Bifactor模型（見圖1）。利用兩次追蹤的數據對四種因子結構模型進行驗證性因素分析，綜合比較兩個時間點四種因子結構模型擬合情況，選出適合大學生群體的UCLA－3孤獨量表的最優因子結構模型。

其次，對確定的最優結構模型進行追蹤測量等值性檢驗。追蹤數據測量等值性和橫斷數據多組測量等值性類似，均需要設置一系列連續的限制模型，且前一步的模型和后一步的模型彼此嵌套，各限制模型在不同時間點參數限制相等。但與橫斷數據不同的是，同一測量指標的誤差在不同時間點之間允許相關。形態等值性需要同時為兩次測量數據設定相同因子結構，其他參數自由估計，該模型一般作為模型比較的基線模型。弱等值性（單位等值）需要將不同時間點因子載荷限制相等，而強等值性（尺度等值）需要在弱等值性的基礎上限定同一題目在兩個時間點上的截距相等。需要指出的是，本研究沒有進一步考察追蹤數據的嚴格測量等值性 （殘差等值），原因在于同一被試多次測量的殘差容易出現變異，使得嚴格測量等值性變得不太現實 （Wu，Liu，Gadermann，＆ Zumbo，2010）。

UCLA－3量表采用李克特4點計分方式，根據Rhemtulla等人（2012）的建議，低于五點的計分，需將測量指標當作分類變量（或等級變量）進行處理，所以本研究采用均值和方差調整的穩健加權最小二乘法 （mean－ and variance－adjusted weighted least Squares，WLSMV）估計模型參數。值得注意的是，Bifactor模型的追蹤測量等值性和上述程序略有不同，因為Bifactor模型每個題目負載于兩個因子，為了降低解釋的復雜性，模型單位等值或尺度等值需要在形態等值性的基礎上同時限制因子載荷和題目截距相等（Muthén ＆ Muthén，2013）。因此，Bifactor模型追蹤測量等值性檢驗僅需考察形態等值性和強等值性。

本研究所有模型估計均采用Mplus 7．4軟件完成。根據 Brown （2015）和 Kline （2011）的建議，本研究選擇包括模型卡方值，RMSEA（root mean square error of approximation），CFI（bentler comparative fit index），TLI（Tucker－Lewis Index）多個擬合優度指標評估模型擬合情況。以往研究廣泛采用指標可接受的范圍為CFI和 TLI大于或接近 0．95，RMSEA小于或接近0．06，且RMSEA的90%置信區間的上限不超過 0．10（Hu ＆ Bentler，1999； Kline，2011）。

追蹤數據測量等值性一般采用卡方差異檢驗（使用Mplus的DIFFTEST函數）進行嵌套模型比較（Muthén ＆ Muthén，2013），差異顯著則表明模型擬合變差。然而，卡方差異檢驗對樣本量比較敏感，當樣本量較大時，模型差異比較容易得到顯著結果。因此，根據Chen等人（2007）建議，本研究使用RMSEA和CFI的變化量（即△RMSEA和△CFI）考察模型是否存在差異。如果△RMSEA≤0．015和△CFI≤0．01，則表示模型參數估計不存在顯著差異，滿足縱向測量等值性。

3 結果

3．1 驗證性因素分析

本研究的首要目的是考察中國文化背景下UCLA－3孤獨量表的因子結構。驗證性因素分析表明：Bifactor模型CFI值和TLI值最高，均超過0．95（除T1時TLI低于0．95外），RMSEA值最低，兩時間點四種模型擬合指標如表1所示。綜合比較確定Russell提出的Bifactor模型為UCLA－3孤獨量表的最優結構模型。

表1 兩次測量UCLA孤獨量表因子模型擬合指數

各題目在Bifactor模型中的因子負荷如表2所示。參考曹亦薇和顧秋艷（2010）的做法，若題目在一般因子、負性題目、正性題目僅有一個負荷低于0．30，比如，T1 題目 9 在負性題目上負荷為 0．74，而在一般因子上的負荷僅為－0．27，則認為題目測出的是負性題目所反映的孤獨因子而不是一般因子，T1題目16、20解釋與之相反，題目測出的是一般因子而不是負性題目所反映的孤獨因子；若題目在一般因子、負性題目、正性題目負荷均高于0．30，則認為該題目在一般因子上具有較高的反映；若三者負荷均低于0．30，需要全面檢查題目的質量。綜合來看，除T1題目8、9、17和T2題目9，題目更多的反映方法因子而非一般因子，其余所有題目均側重于同一潛在因子，這表明UCLA－3控制題目方法效應影響后，孤獨感是一個單維結構。

表2 因子載荷表

3．2 追蹤測量等值性

驗證性因素分析結果表明Bifactor結構是最優因子結構，因此我們僅對Bifactor模型進行追蹤測量等值性檢驗。檢驗結果如表3所示。UCLA－3孤獨量表縱向數據形態等值性模型擬合較好，而且在形態等值性的基礎上設置的強等值性模型同樣擬合良好，兩模型△CFI和△RMSEA均未達到差異變化的臨界值，表明同時限定因子載荷和題目截距相等的強等值性模型與形態等值性模型差異不大，滿足追蹤測量等值性假設。

表3 UCLA孤獨量表Bifactor模型追蹤測量等值性

4 討論

本研究采用追蹤研究設計考察了UCLA－3孤獨量表在中國大學生群體中的因子結構及追蹤測量等值性。研究結果表明，相較于單因子、二因子和三因子模型，Bifactor模型是UCLA－3孤獨量表最佳的因子結構，且該因子結構滿足追蹤測量等值性，表明UCLA－3量表的Bifactor結構在中國大學生群體中具有良好的穩定性。

UCLA－3孤獨量表是使用最為廣泛的孤獨感測量工具，然而其因子結構卻存在一定的爭議。Russell（1996）最初的研究表明，包含一個一般因子和兩個反映題目措辭方向的方法因子是UCLA－3的最佳擬合模型，即所謂的Bifactor模型。然而，也有研究者提出了不同意見。如Hawkley等人（2005）采用探索性因素分析和驗證性因素分析考察了UCLA－3的因子結構，發現三因子模型對數據的擬合最好。需指出的是，已有研究多是將UCLA－3的題目得分視作連續數據考察其因子結構。而近年來的研究則表明，李克特5級計分以下的變量不應該被視作連續數據，而應該采用更為穩健的類別變量統計方法（Rhemtulla et al．，2012）。此外，已有研究缺乏對UCLA－3孤獨量表所有可能因子結構的系統性檢驗。基于此，本研究采用均值和方差調整的穩健加權最小二乘法，系統比較了各種可能因子結構對數據的擬合情況。研究結果表明，在兩個時間點上，Bifactor模型相較于單因子模型、二因子模型和三因子模型對數據的擬合更好，表明量表更多是測量了整體的孤獨感，但受到了措辭方向的影響。這一結果再一次驗證了郭慶科等人（2017）的結果，即在中國文化背景下引入方法因子后，UCLA－3孤獨量表測量的是同一特質。

此外，本研究通過追蹤研究設計考察了UCLA－3孤獨量表Bifactor模型的追蹤測量等值性。從追蹤的結果來看，Bifactor模型在兩次追蹤的形態等值性對數據擬合良好。而強等值性較之形態等值性，其對數據的擬合并未明顯變差，表明UCLA－3孤獨量表的Bifactor模型滿足追蹤測量等值性，這意味著不同時間點孤獨感的均值差異可以解釋為孤獨體驗水平的真實差異，UCLA－3孤獨量表可以用作對孤獨感的追蹤測試。

本研究結果表明，UCLA－3除去方法因子外，反映的是單一維度，而不是像以往研究所表明的因子結構，量表更多是受措辭的影響。在今后的研究中，可以明確量表的一維特征，并且因為量表具有較好的追蹤測量等值性，今后可以在探索孤獨感發展軌跡的追蹤研究中，使用UCLA－3進一步揭示在中國文化背景下，孤獨感在不同年齡階段群體中的發展規律與特征。

本研究雖然是第一次系統地考察UCLA－3孤獨量表在中國大學生群體中的因子結構及其縱向測量不變性，但仍然存在局限。首先，本研究只選擇了大一和大二的學生進行考察，并未囊括大學階段的所有群體，大三和大四學生面臨擇業和考研的選擇，有可能影響孤獨感發展，所以未來的研究需要對全年級數據加以驗證。另外，臨床或咨詢心理學領域的干預程序往往違反縱向追蹤測量等值性前提（Oort，Visser，＆ Sprangers，2005），未來研究需要進一步考察臨床樣本的孤獨量表因子結構，并檢驗追蹤測量等值性。