新冠肺炎疫情對大學生心理影響量表構建研究*

馬欽娟, 王平水

( 安徽財經大學 a. 工商管理學院，b. 管理科學與工程學院，安徽 蚌埠 233030)

2019年，新型冠狀病毒肺炎(Corona Virus Disease 2019，簡稱COVID-19、“新冠肺炎”)疫情暴發并迅速傳遍世界各地，在經濟、衛生、社會、心理和教育層面造成了全球影響。世界各國已經采取了各種限制行動、居家隔離、封閉學校和暫停其他社會服務等防控措施，導致了人們心理壓力的增加，尤其是對學生的影響[1]。因此，教育機構遵循控制災難的原則，迅速采取措施，擔負起控制疫情影響的責任，包括保持社交距離和減少社會接觸，以減緩病毒的傳播。

大學生的身心健康是國家高度重視和持續關注的問題，必須做好特殊時期大學生的心理健康工作。疫情期間，大學生很容易出現一些不正常的情緒表現，比如恐慌、焦慮、缺少安全感等，疫情在一定程度上影響了大學生的心理健康狀況，改變了大學生的行為模式[2-3]。在這種情況下對學生進行干預，需要明確了解他們的心理狀態以及疫情對他們造成的影響。通過構建一個量表來收集相關的信息和數據，然后利用收集的信息和數據來推斷他們的需求，并為他們建立有針對性的咨詢和教育項目。

1.1 構建量表的要求

數據收集只能通過測量工具或數據收集工具來實現，量表被認為是收集數據和獲得相關信息的最有效和可靠的工具之一。此外，量表還為結果及其有效性提供了解釋，有效性是最重要的數據特征，它與量表的質量和決策有關。相比之下，缺乏效度的量表有許多偏差，而且可靠性差的量表有許多與測量相關的隨機誤差。研究發現，量表陳述偏差與其效度之間存在負相關關系。如果量表有較高的效度和信度，就可以有信心地進行數據收集，統計結果是準確可靠的。編制量表的過程要求量表編制人員了解問題的各個方面，要確保量表編制和構建的有效性。

量表的選項陳述是被測量的潛在特征中可觀察到的行為部分。量表的效度和信度取決于量表中陳述的效度和信度，在構建量表時應注意這一點。每一個選項都代表特征的一部分，它與量表中的其他選項共同構成了總的特征或整個量表所代表的可以被測量的最大部分，因此，必須保證每一個選項陳述的有效性[4]。

現有文獻研究結果發現，COVID-19疫情最常見的影響是抑郁和焦慮，疫情還影響了學生的學習成績。結果顯示，COVID-19疫情不同程度地影響了(96.5%)參與者[5]。

Wang等[6]研究了COVID-19對受訪者心理健康的影響。結果表明，受訪者的情緒受到不同程度影響，如焦慮、抑郁、不滿以及認知影響，如社會風險和生活滿意度等。調查結果還顯示，受訪者對自己和家人的健康感到擔憂，心理調適有所下降。Yan等[7]人在一項針對封鎖期間我國500名大學生的研究中得出了類似的結果。結果還表明，害怕感染、沮喪、無聊、供應不足和信息不足等會造成消極的心理影響。

許多研究解釋了焦慮和抑郁的一些確定的原因，認為疫情對學生的心理健康有顯著影響，而且焦慮更多發生在那些家庭成員、熟人或朋友被感染的人身上[8]。另一方面，研究發現，新媒體平臺的COVID-19疫情新聞導致研究樣本中出現焦慮和抑郁的有所增加[9]。

通過對現有文獻的研究發現，大多數研究聚焦于COVID-19疫情對學生心理健康的影響，一些學者還研究了COVID-19疫情的學術影響，有的研究側重于效度和信度的提取，并進行因子分析。以往研究的樣本多為大學生，很明顯，在世界許多地區的研究中，使用描述性調查方法證實了COVID-19疫情對大學生的影響，而問卷是研究的主要工具，通過選擇問題，制定、選擇自己的方法和程序，指導相關人員關注多方面的話題[10]。本研究是該領域研究的延伸，旨在構建一種心理測量工具，衡量COVID-19疫情對大學生的心理影響。

1.2 研究工作

為了證實COVID-19對大學生心理狀態的影響，我們開展了多項研究。通過與學生的互動以及與同事的交流，感到有必要獲得最接近準確的關于COVID-19疫情對大學生的心理影響的知識，這有助于制定治療性、指示性和預防性建議。據我們了解，之前關于該課題的研究沒有提供具體可行的措施，而以往的相關研究提供的措施可能不適合新的COVID-19疫情。因此，本研究要建立一個量表，用于衡量COVID-19疫情對大學生的心理影響，該量表具有可接受的效度和信度指標。

1.2.1 研究的問題

(1)找出COVID-19疫情對大學生的心理影響而編制的量表的有效性證據。

(2)找出COVID-19疫情對大學生的心理影響而編制的量表的可靠性證據。

1.2.2 研究的目的

旨在建立一個具有一定效度和信度的量表，使其能夠有效地測量COVID-19疫情對大學生的心理影響。

1.2.3 研究的重要性

本研究建立的量表可以提供一個新的工具，具有可接受的有效性和可靠性指標以衡量COVID-19疫情對大學生的心理影響。此外，也有助于相關研究人員的學習和研究，輔助咨詢師診斷COVID-19疫情對大學生心理狀態造成的影響。

2 研究方法和步驟

2.1 研究方法

根據研究目標，為更好地了解COVID-19疫情對大學生的心理和行為造成的影響，采用了描述性方法，該方法的基礎是描述研究的現象，并通過實地調查分析其組成部分。為了達到研究目的，研究樣本由856名男女學生組成，在對量表進行分析之前，通過“問卷星”進行53個項目的回答。

2.2 研究工具

通過研究幾篇理論文獻，初步構建了COVID-19疫情對大學生的影響模型，得出了幾個衡量預期特征的陳述，總共有59個選項，將量表連同59個選項提交給6名相關專家進行表面效度測試。之后，基于專家意見，刪除了與其他陳述重復的6個選項，形成了可讀性強、描述清晰的問卷條目。然后，將量表應用于856名高校男女學生的樣本中，應用后提取量表及其陳述的心理測量屬性，編制出包含45條陳述的量表。

2.3 影響程度定義

備選答案給出分數(5 =非常高，4 =高，3 =未知，2 =低，1 =非常低)，高分值表明受COVID-19疫情的影響程度高，低分值表明受COVID-19疫情的影響程度低。該量表還通過檢驗平均值和標準差，并對假設均值為3的一個樣本進行t檢驗，以判斷高、低或中等程度的影響。

2.4 量表構建過程

量表按以下步驟構建：

(1)確保量表包含盡可能多的陳述，達到了59個選項。

(2)提取量表及其陳述的表面效度后，量表剩余53個選項。

(3)對5名學生進行了選項陳述的可讀性和清晰度的測試。

(4)將該量表應用于大學的856名男女學生中進行數據分析，并提取量表和選項陳述的心理測量特征，產生一個包含45個選項陳述的量表。

2.5 數據統計分析

將收集到的數據下載后，使用統計軟件包(Statistical Package, SPSS)程序進行統計處理，以回答如下研究問題：

(1)關于量表效度問題，采用探索性因素分析，找出量表中可分類的因素及其飽和程度。刪除該選項后，計算該因素與其所屬類別之間的校正相關系數，以確定該選項的有效性。

(2)關于量表信度問題，提取克倫巴赫系數(Cronbach’s alpha)，計算內部一致性系數，通過因子分析得到域水平和量表整體水平。因子信度指標是由陳述信度指標的相關系數與其所屬域的標準差相乘得到的。

3 研究結果與討論

為了回答第一個關于量表效度問題，我們驗證了表面效度、因子效度和陳述效度等有效性指標。

3.1 表面效度

該量表的表面效度是通過向6名具有專門知識和能力的領域專家提交其初始形式59條陳述來驗證的。從表達方式和所屬量表領域的角度來判斷量表的描述。經過審查，修改了其中一些表述和措辭，刪除6條陳述。為了確保陳述的可讀性，向5名學生發布了初始量表，以便審查陳述的清晰度以及一些陳述的措辭。

3.2 因子效度

對COVID-19疫情對大學生的心理影響量表53條陳述進行了因子分析，判定系數(行列式)為0.1841>0，KMO(Kaser-Mayer-Olkin)系數為0.958>0.5，具有統計顯著性。陳述之間的相關性矩陣表明，變量之間存在大量大于0.30的相關性，對量表的一維特性進行了檢查，其中似乎只有第一個因素可以解釋(20.5%)，它允許對量表及其陳述進行因子分析，以擬合模型數據。使用因子大于1的潛在特征根(特征值)標準，以及因子大于或等于0.40的陳述飽和標準，通過主成分分析法提取因子。初步分析得出了9個因素，但這是沒有意義的，因為要么有陳述在多個因素飽和，要么有一個陳述飽和，要么其他陳述在任何因素中都不飽和。

因此，通過ARIMA方法將因子進行正交旋轉，從而使因子結構更加清晰，以便審查陳述的飽和度，發現仍有一些陳述在多個因子中飽和，且飽和度存在簡單差異，存在僅在一個因子中飽和的其他陳述以及在任何因子中不飽和的其他陳述。因此，刪除了這9個陳述，重新分析和旋轉再次產生了5個因素，解釋了陳述總方差的數量(61.94%)。

因子分析產生的因素數量為5個因子和陳述，刪除后為45個。這些因素是：第一個因子的解釋方差比為20.500%，它包含15個飽和值介于0.79和0.56之間的陳述，該領域的陳述關注專業的將來，因此可以稱為考慮教育的未來。第二個因素解釋方差比為18.940%，包括14個飽和值介于0.81和0.55之間的陳述，這些陳述涉及因實施當前教育教學模式而產生的各種問題，因此該領域可稱為教育要求帶來的壓力。第三個因素解釋方差比為11.432%，包含8個飽和值介于0.78和0.56之間的陳述，其陳述與聚會、參觀和活動有關，一般來說，該領域可以稱為活動和社交限制。至于第四個因素，它的解釋方差比為6.446%，由4個飽和值介于0.75和0.47之間的陳述組成，該因素的陳述與聚會帶來的緩解有關，因此該領域可以稱為社交聚會。第五個因素的解釋方差比為4.701%，它有4個陳述，其飽和值在0.63和0.42之間，該領域的陳述與對疾病的焦慮有關，因此該領域可以稱為對疾病的焦慮。

該量表的組成部分在心理測量屬性的存在性和質量上與之前關于COVID-19疫情對高等教育學生心理影響的研究一致，也證明了它們的有效性和可靠性，使用因子分析非常重要，它還為量表及其陳述提供了可靠的數據和準確的測量。

3.3 陳述效度

為了提取該陳述的有效性，我們將該陳述刪除后，計算每個陳述的度與其所在維度的總度之間的相關系數，結果如表1所示。

表1 該量表的每個陳述的度與它所屬的維度的總度之間的相關系數

從表1可以清楚地看出，量表的所有表述的相關系數都在0.45～0.84之間，所以，在測量COVID-19疫情對大學生的心理影響時，45個項目都是可信的。

為了回答第二個關于量表信度問題，我們提取克倫巴赫系數(Cronbach’s alpha)來計算每個維度得分的內部一致性系數和量表的總得分，并提取陳述的穩定性。

3.4 量表及其域的內部一致性

量表及其5個域的整體穩定性是通過Cronbach’s alpha方程計算出來的，如表2所示。

表2 用Cronbach’s alpha方法求得各維度的穩定性系數

表2顯示，各維度的穩定性系數的值在0.76～0.96之間，量表的總體穩定性系數為0.97，這些值對于本研究的目的是可以接受的。

3.5 陳述穩定系數

每個選項的穩定性指數的計算方法是其相關系數乘以標準偏差。穩定性指標范圍在0.50和0.98之間，這些指標使量表能夠有效地測量預期的特征，并使其結果穩定，有助于了解受訪者被測量的特征得分。更為重要的是，通過處理每一個陳述來完善量表陳述，并找出其信度和效度。

4 結論

通過統計分析，本研究的兩個問題得到了圓滿回答，并建立了一個具有可接受的心理測量屬性的量表，即建立一個可用于衡量COVID-19疫情對大學生的心理影響的工具，為高校有針對性地開展大學生心理健康教育和心理危機干預工作提供依據。學生管理人員可以利用該工具診斷確定COVID-19疫情對大學生的心理影響，從而設計適當的咨詢項目以克服學生面臨的心理影響問題，并通過各種途徑緩解學生各方面壓力，加強學生思想引領與價值塑造，幫助學生健康成長。高校要組織好大學生自主學習，保障學生學業不受疫情影響；密切關注大學生的心理健康狀況，及時向學生提供有關疾病和相關服務信息，開展健康宣教，減輕恐懼、壓抑等不良情緒。

雖然該量表提供了COVID-19疫情的大學生心理影響相關研究有效的心理測量工具，后續我們還將進一步優化量表因素構成并開展其他相關心理測量研究以使該量表可適用于其他群體。