獲益目標回應感知量表的漢化及其信效度檢驗

蔣琦琦，刁齊翔，郭研，陳玉紅

（1南京醫科大學第三臨床醫學院；2南京市第一醫院護理部，江蘇南京，210006）

獲益支持（capitalization support）是指當個體分享自身的積極事件時，響應者對該積極事件最大化積極反應對分享者的價值［1］。研究表明［2］，對積極事件的反應會對健康和幸福產生影響。由于職業性質的關系，護士在日常工作中的錯誤，很有可能對患者和自身帶來致命的傷害，反之亦然。相關研究結果顯示［3］，對不良事件采取的積極態度，對積極事件采取更積極的態度，均可提高其主觀幸福感、人際關系和正向行為的形成。SHELLY等［4］編制的獲益目標回應感知量表（perceived responses to capitalization attempts scale，PRCA），其用來評估人們對積極事件的回應情況，該量表包括主動—建構回應、被動—建構回應、主動—破壞回應、被動—破壞回應4個維度。目前，尚未見到有關我國護士群體獲益支持情況的研究，也未見到將獲益支持理論運用于護理管理中的報道。因此，本研究對PRCA量表進行漢化，將其運用于護士群體中，檢驗其信效度，為評價我國護士獲益支持情況以及進一步將獲益支持理論運用于護理管理中提供依據。

1 對象與方法

1.1 研究對象

采用便利抽樣法，2019年2月至3月選取南京市某三級甲等綜合性醫院的護士610名。納入標準：①入職≥0.5年；②自愿參與本研究。排除標準：休病假時間≥1個月的護士。

1.2 研究工具

1.2.1 一般資料調查表調查表自行設計，內容包括調查對象的科室、性別、年齡、護齡、婚姻狀況、在本科室工作的時間、學歷、職稱、職務。

1.2.2 獲益目標回應感知量表該量表由SHELLY等［4］制訂，包括主動-建構回應、被動-建構回應、主動-破壞回應、被動-破壞回應4個維度，共12個條目。主動-建構回應維度包含條目1-我的同伴通常對我身上發生的好事反應熱烈；條目2-我有時會覺得我的同伴比我更開心、更興奮；條目3-我的同伴經常就此事問很多問題，對這件好事表現出真正的關心。被動-建構回應維度包含條目4-我的同伴盡量不對此事小題大做，但卻為我感到高興；條目5-我的同伴通常會默默地支持發生在我身上的好事；條目6-我的同伴很少說話，但我知道他/她為我感到高興。主動-破壞回應維度包含條目7-我的同伴經常從中發現問題；條目8-我的同伴提醒我，大多數好事也有其壞處；條目9-他/她指出了此積極事件潛在的負面影響。被動-破壞回應維度包含條目10-有時我覺得他/她不太在乎；條目11-我的同伴不太注意我；條目12-我的同伴常常顯得不感興趣。條目采用Likert 7級評分，1代表“完全不符合”，7代表“非常符合”。各維度得分在3～21分，比較各個維度的得分情況，得分越高的維度，說明該維度代表的回應模式相較于其他三者占優勢。本量表Cronbach’sα系數為0.66～0.87。

1.2.3 生活滿意度量表采用DIENER E［5］編制的生活滿意度量表對調查對象進行測評。該量表共5個條目，分別為①我的生活大致符合我的理想，②我的生活狀況非常圓滿，③我滿意自己的生活，④直到現在為止，我都能夠得到我在生活上希望擁有的重要東西，⑤如果我能重新活過，差不多沒有東西我想改變。條目采用Likert 7級評分，1代表“非常不同意”，7代表“非常同意”，得分越高，對生活的滿意度越高。本量表Cronbach’sα系 數 為0.79。

1.2.4 積極與消極情感量表（positive affect and negative affect scale，PANAS）PANAS［6］包括積極情緒（感興趣的、興奮的、強烈的、熱情的、自豪的、有靈感的、堅決的、專心的、積極活躍的、警覺的）和消極情緒（哀傷的、心煩的、內疚的、恐懼的、敵對的、急躁的、羞恥的、緊張的、戰戰兢兢的、害怕的）各10個條目。條目采用Likert5級評分，1表示“完全沒有”，以此類推數字越大代表程度越強烈。積極情緒得分越高，說明體驗到的積極情緒越多，反之亦然。本量表Cronbach’sα系數為0.83～0.85。

1.3 研究過程

1.3.1 對原量表進行翻譯與漢化通過郵件聯系Harry T.Reis教授，獲得PRCA量表的授權許可和使用授。遵循Brislin［7］模型對量表進行翻譯與漢化，①翻譯：由2名翻譯人員（1名通過英語6級的護理專業研究生和1名通過英語8級的英語專業老師）獨立將PRCA量表譯成中文。②綜合：由研究者綜合2篇譯文，與第3名專家對翻譯結果進行討論和修改。③回譯：由1名此前未接觸過該量表的護理學博士將中文譯回英文。④回譯調整：由以上所有翻譯人員將回譯后的英文版量表與原量表進行比較，發現不一致的地方討論修改，直至語義一致率達到90%以上，形成中文版PRCA初稿。⑤專家咨詢：將中文版PRCA量表初稿編織成專家咨詢量表，選擇7名熟悉此領域專家進行咨詢，包括4名護理管理專家（主任護師）、2名臨床護理專家（副主任護師、主管護師）、1名心理學專家（主任護師）。每位專家根據量表條目與測試目的的相關性，采用Likert 4級評分法（1～4分別表示“不相關”“弱相關”“比較相關”“非常相關”）對每個條目進行評分。⑥預調查：隨機抽取30名臨床護士對中文版量表初稿的條目清晰度、是否容易理解進行判斷。量表填寫時間10～15min。共發量表30份，回收有效量表30份，有效回收率100.0%。結果顯示，量表內部一致性Cronbach’sα系數0.713，大于0.7，表明此問卷有一定的內部一致性，可進行分析。⑦定稿：形成中文版PRCA量表終稿。

量表主要修改如下，①翻譯：PRCA量表中關于“partner”的表述，結合測試環境統一被翻譯成“同伴”。②刪減條目：有專家提出被動-建構回應這一維度中，條目“我的同伴通常會默默地支持發生在我身上的好事”和條目“我的同伴很少說話，但我知道他/她為我感到高興”，以及在被動-破壞回應這一維度中，條目“有時我覺得他/她不太在乎”和條目“我的同伴不太注意我”，在語意上是否有重復。在和專家溝通后，達成共識，每一個維度對應的3個條目，在一定程度上涵蓋了響應者對待分享者所分享的好事時會產生的一些表現和態度，在語意上確實有重復的嫌疑，但是在反復嘗試后沒有找的更有區別點和代表性的表述，因此最終決定對提出異議的條目不做更改和替換。③預調查：完成量表的30名護士均表示條目清晰，容易理解，但是有3名護士在獨立完成量表時提出，“同伴”這一概念是否包括“伴侶”或者“好朋友”。為此，在量表的卷首語寫明這里的“同伴”指“同事”，但大多數護士表示，“同事”“伴侶”以及“好朋友”，這3種身份在一定程度上會有重疊，因此一般多依照第一感覺填寫，不會去仔細分別這些回應方式到底是來自于哪一種“同伴”。

1.3.2 進行正式調查研究者使用問卷星制作量表，量表首頁說明本次研究的目的、意義、答題方式并配有統一的指導語，通過護理部將量表鏈接發至護士長群，再由護士長下發給各科室護士，如實填寫后直接網上提交，本研究納入610名護士，男9名，女601名，年齡20～55歲，平均（31.63±7.06）歲；工作年限0.5～35年；在本科室工作年限0.5～35年；未婚221名，已婚389名；護士134名，護師330名，主管護師127名，副主任護師19名；中專5名，大專112名，本科488名，碩士5名；內科為296名，外科143名，ICU29名，急診64名，手術室28名，輔助科室50名。

1.4 統計學方法

采用SPSS25.0進行統計學分析。采用高低分組法與題總相關法對量表項目進行篩選。采用內容效度、結構效度評價量表的效度；采用Cronbach’s α系數和重測信度評價量表的信度。

2 結果

2.1 量表條目分析

為檢測中文版條目的區分度，將調查量表按總分由高到低進行排序，排在前27%的調查對象設為高分組，排在最后27%的調查對象設為低分組［8］，采用獨立樣本t檢驗，臨界比（CR）的檢驗結果見表1。從表1可見，本量表所有條目間的CR值均具有統計學意義（P＜0.001）。經正態檢驗，各因子數據呈非正態分布，故采用Spearman相關分析各因子之間及各因子與總量表的相關性，結果顯示，相關系數為0.365～0.734。

2.2 量表信度檢驗

2.2.1 內容效度本研究將CVI作為內容效度的量化指標，CVI的取值為0～1，CVI越高，表示條目代表性越好，越適合作為量表條目［9］。經過專家對量表初稿條目評價的整理分析，對量表中個別條目做出修改。經過修改，量表全部條目的CVI為0.94，各維度的CVI為0.86～1.00。

表1 調查對象高低分組臨界比值情況

2.2.2 結構效度本研究采用探索性因素分析的方法來檢驗量表的結構效度。對正式測試的結果隨機分半，將其中一半數據做探索性因素分析，采用KMO檢驗和Bartlett球形檢驗，并用主成分分析法提取公因子［10］。結果顯示，本量表的KMO系數為0.884，球形假設檢驗χ2值為3021.589（P＜0.001），表明變量間的相關性很強，適合作因子分析［7］。采用主成分分析法對獲益支持量表的12個題項進行探索性因素分析，轉軸方法為最大方差法，分析結果表明，特征值大于1的因子共有3個，特征值接近于1的因子有1個，且負荷值都大于0.40，共同解釋了項目總方差的85.085%。根據因素分析的結果，對照測試量表，發現條目1—我的同伴通常對我身上發生的好事反應熱烈，條目2—我有時會覺得我的同伴比我更開心、更興奮，條目3—我的同伴經常就此事問很多問題，對這件好事表現出真正的關心，全部來自理論構想中的主動—建構回應，因此命名為主動—建構回應。條目4—我的同伴盡量不對此事小題大做，但卻為我感到高興，條目5—我的同伴通常會默默地支持發生在我身上的好事，條目6—我的同伴很少說話，但我知道他/她為我感到高興，全部來自理論構想中的被動—建構回應，因此命名為被動—建構回應。條目7—我的同伴經常從中發現問題，條目8—我的同伴提醒我，大多數好事也有其壞處，條目9—他/她指出了此積極事件潛在的負面影響，全部來自理論構想中的主動—破壞回應，因此命名為主動—破壞回應。條目10—有時我覺得他/她不太在乎，條目11—我的同伴不太注意我，條目12—我的同伴常常顯得不感興趣全部來自理論構想中的被動—破壞回應，因此命名為被動—破壞回應。修訂后的量表因子載荷矩陣見表2。

為了進一步判斷探索性因素分析所得到的量表因素結構的合理性，采用Amos17.0對另一半數據進行驗證性分析，χ2/df越接近1，表示模型擬合越好。一般來說，擬合優度指數（goodness of fit index，GFI）、調整后適配度指數（adjusted goodness of fit index，AGFI）、基準化適配度指數（normed fit index，NFI）、比較適配度指數（comparative fit index，CFI）、非規范擬合指數（non normal fit index，NNFI）、塔克-劉易斯指數（tucker-lewis Index，TLI）＞0.90；標準差均方根（root of the mean square residu al，RMR），漸進殘差均方和平方根（root mean square error of approximation，RMSEA）小于0.08表示擬合合理［11］。結果顯示：χ2/df=3.730＜5，AGFI=0.854，GFI=0.910，NFI=0.942，CFI=0.956，TLI=0.940，NNFI=0.940，RMSEA=0.095，RMR=0.127,大部分指標均已達標，說明模型的適配度良好，量表數據與理論擬合較好。結果見表3。

表2 量表因子載荷矩陣 （n=305）

表3 量表驗正性因子分析結果 （n=305）

2.2.3 量表信度分析本量表Cronbach’sα系數為0.881～0.911。采用方便抽樣方法，抽取測試中30名護士進行重測，其重測信度為0.768～0.866。

2.4 獲益目標回應感知量表的運用

本研究采用獲益目標回應感知量表對610名護士進行調查，結果顯示，量表總得分（50.07±7.70）分，其中各維度得分從高到低依次為：被動—破壞回應（13.47±4.16）分、主動—建構回應（12.39±4.14）分、主動—破壞回應（12.19±3.87）分和被動—建構回應（12.03±4.24）分。

2.5 護士獲益支持與其生活滿意度及情緒相關性

610名護士生活滿意度得分（21.43±6.52）分，正性情緒得分（28.54±6.58）分；負性情緒得分（23.47±8.09）分。護士獲益支持與其生活滿意度及情緒的相關性見表4。從表4可見，主動—建構回應與護士的生活滿意度、正性情緒呈正相關（P<0.001）；與負性情緒呈負相關（P<0.001）。被動—建構回應、主動—破壞回應及被動-破壞回應分別與護士的生活滿意度及正性情緒呈負相關（P<0.05，P<0.001）；與負性情緒呈正相關（P<0.001）。

3 討論

3.1 中文版獲益目標回應支持量表各條目的分析

對獲益目標回應支持量表各條目的分析，主要運用了高低分組法和題總相關。將量表的總分按從高到低進行排序，將兩端各占27%的被試者分別命名為高分組和低分組，求出兩組被試者在每個項目上得分的平均數，然后進行平均分的差異性檢驗，如果差異不顯著，表明該項目不能鑒別被試者的反應程度，則該項目可以刪除［9］。根據項目分析結果，將CR沒有達到顯著水平的項目刪除，本量表所有項目CR均達到了顯著性水平。各因子之間及各因子與總量表的相關性一般采用0.3（中等程度的相關）作為兩者相關的數據指標，若小于0.3說明條目與量表總分之間相關程度低，表示該條目與整體量表同質性不高，應考慮刪除。本研究中量表各因子之間及各因子與總量表的相關系數為0.365～0.734（P<0.001），說明量表條目與整體量表同質性較高。

表4 護士獲益支持與其生活滿意度及情緒的相關性分析 （n=610，r）

3.2 中文版獲益目標回應支持量表具有較好的信效度

本研究的KMO系數為0.884，Bartlett球形檢驗的χ2值為3021.589，P<0.001，以上兩個指標表明該樣本適宜進行因素分析。采用主成分分析法對獲益支持量表的12個題項進行探索性因素分析，轉軸方法為最大方差法，分析結果共提取4個公因子，特征值大于1的因子共有3個，特征值接近于1的因子有1個，且負荷值都大于0.40，累計方差貢獻率為85.085%，有良好的結構效度。再進一步通過驗證性因子分析判斷探索性因素分析所得到的量表因素結構的合理性，結果顯示：χ2/df=3.730＜5，AGFI=0.854，GFI=0.910，NFI=0.942，CFI=0.956，TLI=0.940，NNFI=0.940，RMSEA=0.095，RMR=0.127，大部分指標均已達標，說明模型的適配度良好，量表數據與理論擬合較好，具有良好的結構效度。

內容效度是指測量內容與測量目標之間的相符性和適合性。通過專家組成員對每一個條目進行分析、討論和語言文化調適，判斷量表條目與原定內容范圍的吻合程度（相關性），專家判斷的結果主要用內容效度指數（CVI）進行判斷，CVI的取值為0～1［9］。結果顯示，量表全部條目的CVI為0.94，各維度的CVI為0.86～1.00。因此，量表內容效度良好。

本研究采用Cronbach’sα系數和重測信度（ICC）來考察量表總分和各維度的信度。Cronbach’s α系數在0～1之間，大于0.7即表明可以接受［7］。本量表Cronbach’sα系數為0.881～0.911。ICC在0.6～0.75以上即代表信度較好，0.75以上代表信度極好［7］。本量表ICC為0.768～0.866，符合要求，因此量表信度良好。

3.3 將中文版獲益支持量表引入護士群體中的意義

由于職業性質的關系，護士在日常工作中的錯誤，很有可能對患者和自身帶來致命的傷害。對壓力事件的積極適應行為，可促進其主觀幸福感和滿意率的提高［12-13］。因此，自省或指出同事工作上的不足是護理管理工作的主旋律。自我評價是建立在我們想像他人，尤其是重要的他人如何評價我們的基礎上的［14］。研究表明［15］，來自他人的反饋有助于成人自我概念的維護和修正，因此如不斷強調負面事件，哪怕并不針對個人，也會對不良事件的行為發出者的自評和他評產生不良的影響，導致其職業獲得感和成就感的缺失。冷靜的回應和控制表揚可以使分享者產生負面情緒，導致對某項活動的興趣降低［16］。但熱情的反應可能會促進交流，在交流過程中，更多的積極情緒會被分享和體驗［17］，因此，積極分享和響應積極事件，不僅可以使某一個人的積極行為得到推廣和強化［15］，也拉近了同事間的關系，增加了團隊歸屬感，這更有利于組織氛圍的良性發展。

采用中文版獲益支持量表對610名護士的調查結果顯示，被動—破壞回應得分最高，這可能是與我們重視工作中的消極事件，忽視積極事件有關。長此以往可能會挫傷護士的工作積極性，導致護理質量的下降。本研究結果顯示，主動—建構回應與生活滿意度和正性情緒呈正相關（P<0.001），其他3個維度與生活滿意度和正性情緒呈負相關（P<0.05，P<0.001）。本研究結果與GABLE［14］、張崗英等［1］研究結果相似，在主動—建設性的回應方式中，回應者經常表現或傳達如感興趣、快樂或驕傲一類的情感，使分享者感受到同伴對自己的欣賞、理解，有利于分享者自我評價的提升，也拉近了與同伴之間的關系，從而提高生活滿意度，促進了正性情緒的產生。另外，本研究發現，被動—建構回應、主動—破壞回應和被動—破壞回應均與負性情緒呈正相關（P<0.001），可能是因為冷靜及消極的回應、對表揚的控制、缺乏對分享者成功的個人參與，從而使分享者產生負面情緒。張崗英等［1］的研究結果顯示，只有被動—破壞回應與負性情緒呈正相關，與本研究結果存在不同，這可能是因為測量人群不同，以及用于評價積極和消極情緒的量表不同，需要進一步驗證。將獲益目標回應感知量表用于測評護士的獲益支持情況，能為后期將獲益支持理論運用于護理管理中提供依據。

4 結論

中文版獲益目標回應感知量表經過翻譯、回譯不斷修訂完善，保留了原量表的結構與原意，經折半信度、重測信度、探索性因子分析、相關性分析等統計學方法檢驗，結果顯示，量表具有良好的信度和效度。通過對610名護士的調查，結果提示，該量表對評估我國中國護士群體獲益目標回應感知能力具有一定的應用價值，為醫院護理管理工作制訂相關的管理對策提供理論依據。另外，本研究僅以南京市某三級甲等綜合性醫院為選取點，測試人群相對單一，可能存在研究對象選擇偏倚，后期研究將擴大樣本量范圍，進一步驗證中文版獲益目標回應感知量表的科學性和適用性。