亞健康評定量表應用于城鎮居民的驗證性因子分析

陸 艷，徐華麗，魏 騫，許 軍

亞健康評定量表 (sub - health measurement scale version 1.0，SHMS V 1.0)是許軍等［1］通過Delphi 專家咨詢法、條目分析和條目篩選等方法進行嚴格論證，從生理、心理和社會三個方面篩選亞健康評價指標，建立適合于我國國情和文化背景下的SHMS V 1.0。一個好的量表必須要經過信度效度的檢驗。效度指一個測試實際能測出其所要測量的特征的程度，亦即測量是否能達到預期的目的［2］。其中，結構效度可客觀地考察測量結果的數據結構與問卷設計是否相符［3］，是評價量表質量的重要指標，也是指導、修改和完善量表的有效工具，對量表分或綜合指數的計算也有應用價值［4］。因子分析方法是目前評價測量工具結構效度最常用的方法之一，包括探索性因子分析和驗證性因子分析。探索性因子分析運用的較多，但由于樣本依賴性，得到的結論不穩定［5］，因此本研究采用驗證性因子分析研究SHMS V 1.0 的結構效度。為考核該量表應用于城鎮居民的效度，選取廣州1 000 個城鎮居民亞健康調查問卷作為樣本，對SHMS V 1.0 做驗證性因子分析。

1 對象與方法

1.1 研究對象 運用SHMS V 1.0 和與健康有關的生存質量測量量表(36 -item short form health survey，SF-36)為主體設計的亞健康狀況調查問卷，在廣州城鎮居民中開展現場調查。為考評SHMS V 1.0 應用于城鎮居民的效度，根據多變量統計學的經驗做法，樣本量應為量表條目數的5 ～20 倍［6］。本研究在人群中選取條目數10 倍或以上的樣本量進行現場測試，選取廣州3 個社區14 ～65 歲居民1 000 名。

1.2 方法

1.2.1 量表的研制方法 SHMS V 1.0 量表由39 個條目組成(其中4 個條目為總評價條目無需進入分析，35 個一般條目進行分析)，9 個一階維度分別為:身體癥狀(P1)、器官功能(P2)、身體運動功能(P3)、精力(P4)、正向情緒(M1)、心理癥狀(M2)、認知功能(M3)、社會適應(S1)、社會資源和社會支持(S2)。3 個二階維度為3 個亞健康子量表，分別為生理亞健康(PS)、心理亞健康(MS)以及社會關系亞健康(SS)［7］。

1.2.2 調查方法 測試前，調查員向被試說明量表的填寫方法，然后由被試根據自己對每一個條目的理解，獨立地、不受任何人影響地進行自我評定。如果有特殊情況，調查員可以把調查問卷的內容逐條念給被試聽，再由他們根據自己對問題條目的理解獨立地做出評定，調查員不能給予提示性的誘導。

1.3 統計學方法 調查結束后對回收的問卷進行邏輯篩選，剔除完成率低于80%者、填寫質量不高者或答案完全相同的兩份問卷。采用Epidata 3.02 建立數據庫，通過編程限定各條目的錄入范圍，并進行雙錄入核對，最大程度地減少數據錄入時出現的偏差。采用SPSS 特殊附加軟件AMOS 18.0 進行驗證性因子分析。以P ＜0.05 為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 調查問卷的回收率與完成率 發出調查問卷1 200 份，回收1 100 份，回收率為91.7%。其中有效問卷1 000 份，占回收問卷的90.9%。其中男592 例(占59.2%)，女408 例(占40.8%);年齡為14 ～84 歲，平均年齡為(43.5 ±20.0)歲。

2.2 驗證性因子分析

2.2.1 量表緯度的一階模型分析結果得出，χ2=1 358.442(P=0.000)。χ2/df =2.602，擬合優度指數(GFI) =0.922、調整擬合優度指數 (AGFI) = 0.906、近似誤差均方根(RMSEA) =0.040，見圖1。

2.2.2 量表緯度和子量表的二階模型分析結果得出，χ2=1 595.496 (P=0.000)。χ2/df =2.917，GFI =0.909、AGFI =0.895、RMSEA=0.044，見圖2。

圖1 量表緯度的一階模型分析Figure 1 Analysis of the first order model of model dimensions

圖2 量表緯度和子量表的二階模型分析Figure 2 Analysis of the second order model of model dimensions and subscale

3 討論

驗證性因子分析自Jreskog 等［8-9］于1969 年提出后，隨著Lisrel、EQS、AMOS 等軟件的開發使用，已經廣泛地用于心理和社會測量領域，基本思想是:研究者首先根據先前的理論和已有的知識，經過推論和假設，形成關于一組變量之間關系的模型。從理論假設出發，檢驗理論與數據是否相符［10］，從而考評量表的結構效度。

一階緯度的模型分析顯示χ2=1 358.442 (P ＜0.05)，拒絕虛無假設，即假設模型圖與觀察數據未能適配。但值得注意的是，檢驗會受到觀察值個數的影響，當觀察值個數增加時，P 值會有接近0 的傾向［11］，溫忠麟等［12］建議當樣本量≥500時，取α=0.0001，而非一般標準0.05。因此除了χ2統計量外，還需同時參考其他擬合度指標。χ2/df 是直接檢驗樣本協方差矩陣和估計協方差矩陣間的相似程度的統計量，它的理論期望值一般為2 ～3［13］，χ2/df=2.602 說明該模型擬合度良好。GFI 和AGFI 值越接近“1”表明模型的擬合性越好［14］，RMSEA越接近于“0”表示模型擬合度越好，當RMSEA ＜0.05 時即可以判斷模型的擬合度好。本研究提示GFI、AGFI、RMSEA 均在較高水平，說明模型與數據吻合程度較好，SHMS V 1.0 對緯度的劃分基本合理。二階緯度和子量表的模型分析提示，擬合指數χ2/df、GFI、AGFI、RMSEA 基本符合要求，說明該模型的擬合效果理想，SHMS V 1.0對緯度和子量表的劃分基本合理。

本研究根據SHMS V 1.0 的理論架構設計模型，進行驗證性因子分析。研究發現一階模型與二階模型的分析數據基本一致，且擬合指數均符合要求，擬合效果都比較理想，說明理論模型與實際數據擬合度較高，可認為SHMS V 1.0對緯度和子量表的劃分基本合理，量表應用于城鎮居民具有較好的結構效度。

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