基于華南地區(qū)大學(xué)生群體的五態(tài)人格測(cè)驗(yàn)簡(jiǎn)版的信度與效度分析

任濱海， 陳淑寧， 周慶安

（廣州中醫(yī)藥大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，廣東廣州 510006）

五態(tài)人格測(cè)驗(yàn)是由薛崇成、楊秋莉[1]基于中醫(yī)對(duì)氣質(zhì)類型的分類，參照《黃帝內(nèi)經(jīng)》中對(duì)五態(tài)人格的劃分方式，采用現(xiàn)代心理學(xué)測(cè)量與統(tǒng)計(jì)方法于1987 年編制而成的本土人格測(cè)驗(yàn)工具。該量表得到了心理學(xué)界與中醫(yī)學(xué)界的認(rèn)可，成為國(guó)內(nèi)常用的人格量表之一。在心理測(cè)量方面，眾多研究[2-4]分別就五態(tài)人格測(cè)驗(yàn)與艾森克人格問(wèn)卷（Eysenck Personality Questionnaire，EPQ）、卡特爾16 種人格因素問(wèn)卷（16PF）、明尼蘇達(dá)多相人格問(wèn)卷（MMPI）之間關(guān)系進(jìn)行了探討，發(fā)現(xiàn)五態(tài)人格測(cè)驗(yàn)與其既存在共性又有差異。在心身關(guān)系方面，研究者們發(fā)現(xiàn)典型的五態(tài)人格各有相應(yīng)的體質(zhì)與之對(duì)應(yīng)[5-9]，并探討了高血壓、糖尿病、中風(fēng)、失眠癥、抑郁癥、強(qiáng)迫癥與人格特征的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)某些特定的人格特征與疾病存在相關(guān)性。在心理特征與人格方面，張伯華等[10]發(fā)現(xiàn)太陰、少陰因子的得分對(duì)網(wǎng)癮有預(yù)測(cè)作用。萬(wàn)天華等[11]發(fā)現(xiàn)社會(huì)適應(yīng)與太陽(yáng)、少陽(yáng)、陰陽(yáng)平和、少陰呈正相關(guān)，與太陰呈負(fù)相關(guān)。王志卉等[12]發(fā)現(xiàn)太陰人格與完美主義得分呈正相關(guān)。隨著五態(tài)人格測(cè)驗(yàn)在各個(gè)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，測(cè)驗(yàn)項(xiàng)目過(guò)多及施測(cè)不便并易出現(xiàn)疲勞者效應(yīng)等問(wèn)題愈加明顯，且五態(tài)人格測(cè)驗(yàn)的常模多以北方人為主，對(duì)南方大學(xué)生群體的關(guān)注度不足。為了提高問(wèn)卷的適用性與解釋度，故有必要對(duì)原有測(cè)驗(yàn)進(jìn)行修訂，編制簡(jiǎn)版五態(tài)人格測(cè)驗(yàn)。

1 資料與方法

1.1問(wèn)卷調(diào)查對(duì)象選取廣州市某三所高校大學(xué)生，以問(wèn)卷星施測(cè)五態(tài)人格問(wèn)卷完整版。將收集到的數(shù)據(jù)隨機(jī)分為2組，隨機(jī)方法如下：將樣本數(shù)據(jù)導(dǎo)入Excel 軟件采用隨機(jī)函數(shù)生成隨機(jī)數(shù)，再將生成的隨機(jī)數(shù)按照降序排列，前半部分?jǐn)?shù)據(jù)為樣本一，后半部分?jǐn)?shù)據(jù)為樣本二。樣本一數(shù)據(jù)用于五態(tài)人格測(cè)驗(yàn)簡(jiǎn)版的條目的篩檢，樣本二數(shù)據(jù)用于驗(yàn)證性因子分析。

1.2調(diào)查工具采用五態(tài)人格測(cè)驗(yàn)問(wèn)卷（2008 年修訂版）[9]為工具。該問(wèn)卷共103 個(gè)條目，其中太陽(yáng)維度20 個(gè)、少陽(yáng)維度22 個(gè)、陰陽(yáng)和平維度10 個(gè)、少陰維度21 個(gè)、太陰維度22 個(gè)、掩飾維度8 個(gè)。所有題目按“是否”計(jì)分，答“是”記1 分，答“否”計(jì)0 分，測(cè)試完后計(jì)算各分量表分?jǐn)?shù)。用掩飾維度進(jìn)行數(shù)據(jù)有效性的篩選，掩飾維度得分小于5分時(shí)，視為無(wú)效問(wèn)卷。

1. 3統(tǒng)計(jì)方法采用SPSS 23.0 軟件進(jìn)行項(xiàng)目分析、因素探索。選擇最大似然法進(jìn)行因素萃取并用直交轉(zhuǎn)軸（最大變異法）進(jìn)行探索性分析。采用AMOS軟件進(jìn)行驗(yàn)證性因子分析。以Cronbach α系數(shù)對(duì)簡(jiǎn)化量表的內(nèi)部一致性信度進(jìn)行評(píng)估，并以原測(cè)驗(yàn)作為效標(biāo)，以檢驗(yàn)簡(jiǎn)版測(cè)驗(yàn)的效標(biāo)效度。

2 結(jié)果

共收集到數(shù)據(jù)2 539份，根據(jù)作答時(shí)間以及掩飾分低于5分刪除無(wú)效數(shù)據(jù)，獲得有效問(wèn)卷2 248份，有效問(wèn)卷率為89%。其中男生895人，女生1 353人，年齡在18～23歲之間，平均年齡21.3歲。

2.1條目分析以樣本一數(shù)據(jù)分別計(jì)算各個(gè)條目平均數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差以及題項(xiàng)與總分相關(guān)。并以條目的標(biāo)準(zhǔn)差小于0.4，相關(guān)系數(shù)不顯著以及相關(guān)系數(shù)小于0.3作為條目篩選標(biāo)準(zhǔn)，獲得條目54個(gè)。

2. 2探索性因子分析采用樣本一數(shù)據(jù)，進(jìn)行KMO和Bartlett球形檢驗(yàn)，KMO=0.893，Bartlett球形檢驗(yàn)P＜0.001，說(shuō)明數(shù)據(jù)適合進(jìn)行探索性因子分析。采用最大似然法，設(shè)定特征根為1，進(jìn)行探索性因子分析，萃取出11 個(gè)特征根大于1 的因素。參考五態(tài)人格測(cè)驗(yàn)問(wèn)卷（2008年修訂版）[9]的編制維度，本研究將因子萃取數(shù)量設(shè)定為5進(jìn)行強(qiáng)制性探索性因子分析，依據(jù)因子負(fù)荷量不小于0.3，且不存在雙重負(fù)荷情況等條件對(duì)條目逐一進(jìn)行刪除，最后獲得46 個(gè)條目。根據(jù)條目?jī)?nèi)容將五因素分別命名為太陽(yáng)維度（F1）、少陽(yáng)維度（F2）、陰陽(yáng)和平維度（F3）、少陰維度（F4）、太陰維度（F5），分別包含8、11、12、7、8個(gè)條目。獲得的五維度結(jié)構(gòu)方差總解釋率約為29%（見(jiàn)表1）。表1 中各條目編號(hào)均對(duì)應(yīng)五態(tài)人格測(cè)驗(yàn)問(wèn)卷（2008年修訂版）[9]中的條目編號(hào)。

2.3驗(yàn)證性因子分析采用樣本二對(duì)五因素結(jié)構(gòu)的適合性進(jìn)行驗(yàn)證，建立模型一。對(duì)模型進(jìn)行違犯估計(jì)檢驗(yàn)，模型的標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)最高為0.70（小于1），不存在負(fù)的誤差方差，未發(fā)生違犯估計(jì)現(xiàn)象。進(jìn)一步進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)，偏度系數(shù)小于3，峰度系數(shù)均小于8，無(wú)異常值存在，未違反正態(tài)假設(shè)[13]。以上檢驗(yàn)表明符合驗(yàn)證性因子分析條件，進(jìn)而展開(kāi)對(duì)模型的評(píng)估。表2結(jié)果顯示5個(gè)潛在變量（F1 ～F5）對(duì)各自的觀察變量存在顯著影響（臨近比率CR ＞ 1.95，P＜ 0.01）。但2＜--F2，27＜--F2 兩條路徑標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)低于0.3，故將條目2、27 刪除以優(yōu)化模型。對(duì)刪除前后模型的擬合指數(shù)進(jìn)行對(duì)比優(yōu)化后的模型擬合度有所上升，因此采納優(yōu)化后的模型并將測(cè)驗(yàn)條目減少到44個(gè)，見(jiàn)圖1。

表1 五態(tài)人格測(cè)驗(yàn)5維度條目及因子負(fù)荷量Table 1 The five-dimension items and the factor load capacity in the five-pattern personality test（n=1 500）

由于5 個(gè)潛在變量間存在著較高的相關(guān)關(guān)系，考慮建立二階驗(yàn)證性因子分析模型作為競(jìng)爭(zhēng)模型。根據(jù)圖1 中5 個(gè)潛在變量間的關(guān)系，將太陽(yáng)、少陽(yáng)、陰陽(yáng)和平維度歸為陽(yáng)性人格潛變量，將少陰與太陰維度歸為陰性人格潛變量，建立如圖2所示的模型二。對(duì)模型二進(jìn)行違犯估計(jì)檢驗(yàn)，路徑標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)小于0.95，無(wú)負(fù)的誤差方差存在，符合驗(yàn)證性因子分析的條件。對(duì)比模型一與模型二的擬合度，結(jié)果見(jiàn)表3。兩者適配指標(biāo)相差不大，表明一階模型更為省儉，因此選取模型一更為合理。

2.4效標(biāo)效度以原五態(tài)人格測(cè)驗(yàn)為效標(biāo)，對(duì)簡(jiǎn)版測(cè)驗(yàn)進(jìn)行效標(biāo)效度檢驗(yàn)，簡(jiǎn)版測(cè)驗(yàn)與原版測(cè)驗(yàn)在5 個(gè)維度上均呈顯著相關(guān)（P＜0.01），效標(biāo)系數(shù)在0.425～0.903 之間，結(jié)果見(jiàn)表4。除少陰維度為中度相關(guān)，其他維度與原測(cè)驗(yàn)高度相關(guān)。

2.5信度檢驗(yàn)采用Cronbach α 系數(shù)對(duì)簡(jiǎn)化后的測(cè)驗(yàn)各維度進(jìn)行內(nèi)部一致性檢驗(yàn)，各維度系數(shù)在0.640～0.816 之間，說(shuō)明簡(jiǎn)版測(cè)驗(yàn)可信，結(jié)果見(jiàn)表5。

表2 潛在變量與觀察變量間關(guān)系Table 2 Correlation of latent variables with observation variables

3 討論

3.1簡(jiǎn)版五態(tài)人格各維度的理解經(jīng)過(guò)探索性與驗(yàn)證性因子分析后，本測(cè)驗(yàn)保留了44 個(gè)條目，與王昊和張振華簡(jiǎn)化后保留條目數(shù)大致相同，但條目有所不同[14-15]。這可能與探索所用方法和因子分析角度不同所導(dǎo)致的。簡(jiǎn)版測(cè)驗(yàn)太陽(yáng)維度有8個(gè)條目，少陽(yáng)維度有9 個(gè)條目，陰陽(yáng)和平維度有12 個(gè)條目，少陰維度有7 個(gè)條目，太陰維度有8 個(gè)條目。根據(jù)對(duì)簡(jiǎn)版條目的理解，總結(jié)各維度核心特征如下：太陽(yáng)維度的核心特征為固執(zhí)己見(jiàn)、爭(zhēng)強(qiáng)好斗、急性子，與個(gè)人情緒控制和沖動(dòng)性有關(guān)，是對(duì)個(gè)體恃強(qiáng)性的反映[16-17]；少陽(yáng)維度的核心特質(zhì)為開(kāi)朗隨和、自信機(jī)敏，與個(gè)人外傾性有關(guān)，是對(duì)個(gè)體靈活性的反映[18]；陰陽(yáng)和平維度的核心特質(zhì)為從容平和、端莊穩(wěn)重，與個(gè)人的綜合性格有關(guān)，具有高度平衡性，是對(duì)個(gè)體平衡性的反映；少陰的核心特質(zhì)為謹(jǐn)慎孤獨(dú)、內(nèi)斂節(jié)制，是對(duì)個(gè)體持久性的反映；太陰維度的核心特質(zhì)為悲觀失望、多愁善感，是測(cè)查個(gè)體趨近性的維度，反映了個(gè)體的憂慮性[19-20]。通過(guò)簡(jiǎn)化和概括使問(wèn)卷更加簡(jiǎn)潔，明確了每個(gè)維度測(cè)量的核心特質(zhì)，方便對(duì)測(cè)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行解釋。

3.2模型擬合度模型一中5 個(gè)潛變量間相關(guān)顯著，說(shuō)明5個(gè)潛在變量間確實(shí)存在相關(guān)性。具體來(lái)說(shuō)太陽(yáng)、少陽(yáng)、陰陽(yáng)和平這3個(gè)維度的“陽(yáng)”性特征的相對(duì)含量較多，在人格上表現(xiàn)出偏陽(yáng)性的共同特征，三者相關(guān)更高。少陰、太陰中的“陰”性特征的相對(duì)含量較多，在人格上表現(xiàn)出偏陰性的共同特征，兩者相關(guān)更高。但陰陽(yáng)含量是相對(duì)而言的，陰陽(yáng)變換是一個(gè)連續(xù)的過(guò)程，典型的太陽(yáng)型人格中也是包含有一定的陰性特征，而非純陽(yáng)型，典型的太陰型人格也非純陰型。二階模型將太陽(yáng)、少陽(yáng)、陰陽(yáng)和平歸為陽(yáng)性人格，少陰、太陰歸為陰性人格，擬合度沒(méi)有顯著上升，這可能與這種歸類過(guò)于絕對(duì)，忽略了五態(tài)人格中陰陽(yáng)的連續(xù)變化性有關(guān)。

圖1 五態(tài)人格測(cè)驗(yàn)的驗(yàn)證性因子分析模型一Figure 1 Model one for the five-pattern personality test after the optimization with the confirmatory factor analysis

表3 兩模型驗(yàn)證性因子分析的適配指標(biāo)比較Table 3 Comparison of the fitness of two models for the five-pattern personality test after the optimization with the confirmatory factor analysis （n=748）

表4 五態(tài)人格測(cè)驗(yàn)簡(jiǎn)版效標(biāo)效度Table 4 The criterion validity of the simplified five-pattern personality test

表5 五態(tài)人格簡(jiǎn)版信度系數(shù)Table 5 The reliability coefficient of the simplified five-pattern personality test

3.3對(duì)五態(tài)人格測(cè)驗(yàn)信效度的評(píng)價(jià)探索性因子分析中，原版問(wèn)卷的方差總解釋率較低（30%），因素負(fù)荷量偏低（在0.11～0.56之間）。在經(jīng)過(guò)條目刪減后方差總解釋率為29%，因子負(fù)荷量在0.30～0.64之間。因子負(fù)荷量有所提升，但方差總解釋的變異量并沒(méi)有顯著提升，這可能與中醫(yī)對(duì)氣質(zhì)的定義有關(guān)。中醫(yī)將氣質(zhì)定義為人的軀體結(jié)構(gòu)特征和精神活動(dòng)模式，不僅僅局限于心理方面的特質(zhì)，更包括個(gè)體的智慧、體質(zhì)等，是一個(gè)綜合性的概念。因此同維度下的題目側(cè)重點(diǎn)不同，這可能造成了因子分析時(shí)方差總解釋率偏低。為了進(jìn)一步驗(yàn)證簡(jiǎn)版測(cè)驗(yàn)是否有較好的信效度，研究又進(jìn)行了驗(yàn)證性因子分析。從模型擬合指數(shù)、效標(biāo)效度、Cronbach α系數(shù)的各項(xiàng)指標(biāo)結(jié)果來(lái)看，該測(cè)驗(yàn)可信，可以進(jìn)行應(yīng)用。

綜上，本調(diào)查研究對(duì)五態(tài)人格測(cè)驗(yàn)進(jìn)行簡(jiǎn)化后剩余44 個(gè)條目，其中太陽(yáng)維度8 個(gè)，少陽(yáng)維度9 個(gè)，陰陽(yáng)和平維度12個(gè)，太陰維度7個(gè)，少陰維度8個(gè)；累計(jì)總變異量解釋為29%。信度分析結(jié)果顯示該五態(tài)人格測(cè)驗(yàn)簡(jiǎn)版信度與效度尚可，可以應(yīng)用于大學(xué)生人格測(cè)查。