陳志方，沐守寬

（漳州師范學(xué)院 教育科學(xué)與技術(shù)系，福建 漳州 363000）

《中國(guó)大學(xué)生心理健康量表》的因子結(jié)構(gòu)探究

陳志方，沐守寬

（漳州師范學(xué)院 教育科學(xué)與技術(shù)系，福建 漳州 363000）

目的：探究《中國(guó)大學(xué)生心理健康量表》的因子結(jié)構(gòu).方法：采用《中國(guó)大學(xué)生心理健康量表》對(duì)漳州師范學(xué)院2011級(jí)新生施測(cè)，篩選出說(shuō)謊量表得分為零且未出現(xiàn)缺失作答的被試2141人，將樣本隨機(jī)分成校準(zhǔn)（calibration）樣本(n=1140)和驗(yàn)證（validation）樣本(n=1001)，分別進(jìn)行探索性和驗(yàn)證性因素分析.結(jié)果：探索性因素分析得到《中國(guó)大學(xué)生心理健康量表》的單因子和二因子結(jié)構(gòu)，驗(yàn)證性因素分析表明，與單因子結(jié)構(gòu)相比，二因子結(jié)構(gòu)模型擬合較好（RMSEA=0.099，SRMR=0.041，NNFI=0.925，CFI=0.940），本研究二因子結(jié)構(gòu)得到了支持.結(jié)論：《中國(guó)大學(xué)生心理健康量表》存在二因子結(jié)構(gòu)：“神經(jīng)質(zhì)”和“精神病性”.

中國(guó)大學(xué)生心理健康量表；因子結(jié)構(gòu)；因素分析

1 問(wèn)題提出

隨著社會(huì)的發(fā)展和進(jìn)步，人們也越來(lái)越體會(huì)到心理健康的重要性.而大學(xué)生處于心理和思想尚未成熟的半社會(huì)化的特殊階段，則更容易產(chǎn)生一系列的思想問(wèn)題和心理困惑.因此，編制一套科學(xué)合理、客觀的評(píng)估大學(xué)生心理健康的量化工具對(duì)于大學(xué)生心理問(wèn)題的預(yù)測(cè)診斷有著十分重要的現(xiàn)實(shí)意義.當(dāng)前特定針對(duì)大學(xué)生心理健康而編制的量表主要有鄭日昌等人[1]編制的《中國(guó)大學(xué)生心理健康量表》（簡(jiǎn)稱(chēng)CCSMHS）、王欣等人[2]編制的《大學(xué)生心理健康量表》以及李東方[3]編制的《大學(xué)生心理健康量表》.本研究基于CCSMHS.

CCSMHS最終設(shè)定了測(cè)量大學(xué)生心理健康的12個(gè)維度[1]，此維度最先來(lái)自于訪談法、經(jīng)驗(yàn)的建構(gòu)，并借鑒了SCL-90的6個(gè)維度.CCSMHS并未對(duì)量表的因子結(jié)構(gòu)做進(jìn)一步的探索與驗(yàn)證研究，至今仍缺乏對(duì)于此結(jié)構(gòu)的探討，其結(jié)構(gòu)的科學(xué)性與合理性有待進(jìn)一步地檢驗(yàn).

基于以上認(rèn)識(shí)，本研究采用多種手段，對(duì)大學(xué)生心理健康量表的12個(gè)維度進(jìn)行探索性和驗(yàn)證性分析因素分析，并同時(shí)對(duì)其他相關(guān)問(wèn)題進(jìn)行了探討.

2 研究方法

2.1 被試

采取整群抽樣方法，被試為漳州師范學(xué)院2011級(jí)本科生及研究生，有效樣本5333人.本研究從中選取說(shuō)謊量表得分為0的被試2356人，并剔除掉出現(xiàn)缺失作答的被試215人，余下樣本共2141人，其中男生731人，女生1410人，本科生年齡介于18-20歲之間，研究生年齡介于21-30歲之間.

2.2 施測(cè)

問(wèn)卷施測(cè)在新生入學(xué)的一個(gè)月內(nèi)完成，由校大學(xué)生心理咨詢(xún)中心組織實(shí)施，心理學(xué)專(zhuān)業(yè)研究生及專(zhuān)業(yè)教師作為主試，所有被試以系為單位在大教室進(jìn)行測(cè)試.所有被試均被告知測(cè)驗(yàn)的目的：（1）建立新生入學(xué)心理檔案；（2）鑒別篩選出存在心理障礙的學(xué)生并加以干預(yù).測(cè)試時(shí)間大約20分鐘.測(cè)試完成后的一個(gè)月內(nèi)，每個(gè)被試都會(huì)收到一份心理健康評(píng)估報(bào)告.

2.3 研究工具

《中國(guó)大學(xué)生心理健康量表》，由鄭日昌等人于2005年編制，是教育部社政司組織研發(fā)的“中國(guó)大學(xué)生心理健康測(cè)評(píng)系統(tǒng)”的一個(gè)分量表，專(zhuān)門(mén)用于評(píng)估中國(guó)大學(xué)生心理健康狀況[1]，近年來(lái)在全國(guó)高校的新生入學(xué)中得到了廣泛的使用.該量表由104個(gè)項(xiàng)目組成，13個(gè)分量表，包括軀體化、焦慮、抑郁、自卑、偏執(zhí)、強(qiáng)迫、社交退縮、社交攻擊、性心理、依賴(lài)、沖動(dòng)、精神病，說(shuō)謊量表，包含的項(xiàng)目數(shù)分別為 9、6、7、11、12、7、10、10、8、7、8、6、3 個(gè).所有項(xiàng)目均采用 Likert 5 點(diǎn)計(jì)分（1沒(méi)有～5總是）.CCSMHS編制過(guò)程嚴(yán)格謹(jǐn)慎，量表具有較高的內(nèi)部一致性信度和重測(cè)信度，內(nèi)容效度、結(jié)構(gòu)效度、效標(biāo)效度、實(shí)證效度被證實(shí)均較為理想[1].在本研究中，分量表的內(nèi)部一致性系數(shù)介于0.646至0.846之間.

2.4 數(shù)據(jù)分析

采用SPSS13.0、LISREL8.70進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)與探索性因素分析；使用EQS6.1進(jìn)行驗(yàn)證性因素分析.

在探索性因素分析中，本研究采用了四種判斷結(jié)構(gòu)維度的標(biāo)準(zhǔn)：（1）“特征根＞1”法，特征值大于1準(zhǔn)則是幾乎所有統(tǒng)計(jì)軟件的默認(rèn)選項(xiàng),因此也相應(yīng)成為實(shí)踐中應(yīng)用最普遍的確定因子個(gè)數(shù)的方法,即保留特征值大于等于1的因子,舍棄特征根小于1的因子[4].（2）碎石圖法，按照因子被提取的順序畫(huà)出因子特征值隨因子個(gè)數(shù)變化的散點(diǎn)圖,根據(jù)圖的形狀來(lái)判斷保留因子的個(gè)數(shù),曲線由陡峭變的平緩的前一個(gè)點(diǎn)被認(rèn)為是提取的最大因子數(shù)[5].（3）平行分析法，它首先生成一組隨機(jī)數(shù)據(jù)矩陣，接著求出這組隨機(jī)數(shù)據(jù)矩陣的平均特征值，最后通過(guò)比較真實(shí)數(shù)據(jù)特征值的碎石圖與隨機(jī)矩陣特征值的曲線來(lái)確定保留的因子數(shù)目.（4）Goldberg的方法[6]，涉及到不同水平抽取的因子的相關(guān)，繪制出因子分裂的維度圖表，根據(jù)圖表來(lái)決定可以舍棄的不重要的因子.當(dāng)提取出了新的一個(gè)因子時(shí)，可以解釋的總的方差減少或者沒(méi)有有意義的因子出現(xiàn)時(shí)，因子提取過(guò)程也就結(jié)束了(Goldberg,2006).

其中最常用來(lái)確定因子個(gè)數(shù)的準(zhǔn)則是“特征根＞1”法和碎石圖法，但這兩種方法又各有其不足之處，特征值大于1準(zhǔn)則只適用于主成分法所求解的因子,運(yùn)用其它方法進(jìn)行因素抽取時(shí),我們不能根據(jù)特征值的大小來(lái)判斷應(yīng)保留因子的個(gè)數(shù).利用碎石圖確定因子個(gè)數(shù)不可避免具有一定的主觀性,并且有時(shí)碎石圖上并沒(méi)有明顯的折點(diǎn),或者有多個(gè)折點(diǎn),難以判斷保留因子的個(gè)數(shù)[5].平行分析(Parallel Analysis)為探索性因素分析中所保留因子個(gè)數(shù)的確定提供了另一種新思路.本研究通過(guò)四種方法的結(jié)合運(yùn)用，以求更加精確地確定大學(xué)生心理健康量表的結(jié)構(gòu)維度.

3 結(jié)果與分析

3.1 項(xiàng)目分析

描述統(tǒng)計(jì)選取平均數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差、正態(tài)分布檢驗(yàn)以及頻數(shù)分布圖，正態(tài)分布檢驗(yàn)采用Shapiro-Wilk 正態(tài)分布檢驗(yàn)（Shapiro-Wilk test of normality）.如表1結(jié)果顯示，平均數(shù)分布有略微的傾斜，自卑、偏執(zhí)、社交退縮平均分最高；其次是社交攻擊、強(qiáng)迫、軀體化、抑郁、依賴(lài)、沖動(dòng)；性心理和焦慮得分較低；得分最低的是精神病維度.正態(tài)分布檢驗(yàn)表明，各分量表的因子得分均呈現(xiàn)正偏態(tài)分布.根據(jù)各維度得分的人數(shù)分別作頻數(shù)分布圖，所有圖均呈正偏態(tài)分布，這與正態(tài)分布檢驗(yàn)的結(jié)果是一致的.因?yàn)榱勘硭许?xiàng)目均采用反向計(jì)分，分?jǐn)?shù)越高，越有可能存在心理障礙，反之，分?jǐn)?shù)越低，心理越健康，所以符合理論構(gòu)想.

關(guān)于量表的信度，該量表用4道測(cè)謊題來(lái)鑒別被試是否認(rèn)真答題或是否按照自己真實(shí)情況作答，并以被試在這4道題上的得分之和等于4分做為剔除廢卷的標(biāo)準(zhǔn)，在一定程度上提高了此量表的信效度.本研究?jī)H選取了測(cè)謊維度得分為0的樣本，又進(jìn)一步提升了信度和效度.將該量表的內(nèi)部一致性系數(shù)作為信度的指標(biāo)，結(jié)果如表1，另外總量表的α系數(shù)為0.967.數(shù)據(jù)表明，該量表的信度較高,具有一定的穩(wěn)定性.

表1 描述性統(tǒng)計(jì)

3.2 因素分析

3.2.1 探索性因素分析

將樣本隨機(jī)分成校準(zhǔn)（calibration）樣本(n=1140)和驗(yàn)證（validation）樣本(n=1001)；用校準(zhǔn)樣本進(jìn)行探索性因素分析.關(guān)于探索性因素分析方法的幾點(diǎn)說(shuō)明：（1）采用了四種判斷結(jié)構(gòu)維度的準(zhǔn)則；（2）本研究中因子抽取使用公因子法（principal axis factors），原因在于，主成分法（principal components）的主要功能是簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)，即以最少的因子數(shù)最大程度地解釋原始數(shù)據(jù)中的方差.當(dāng)目的是確定數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)時(shí)，則公因子法更為合適；（3）因子旋轉(zhuǎn)的方法為正交方差最大化旋轉(zhuǎn)（varimax）.

（1）“k 大于 1”準(zhǔn)則

12 個(gè)因子的特征值依次為 6.678、0.991、0.840、0.657、0.573、0.515、0.386、0.365、0.287、0.260、0.245、0.203. 可知，僅有一個(gè)因素的特征值大于1，為6.678，第二和第三個(gè)特征值分別為0.991、0.840.根據(jù)特征值大于1準(zhǔn)則，應(yīng)保留1個(gè)因子.

（2）碎石圖與平行分析

如前文所敘，特征值大于1準(zhǔn)則有時(shí)候是不夠精確的，可運(yùn)用平行分析方法對(duì)真實(shí)特征根與95%分位隨機(jī)特征根做比對(duì)（如圖1）.觀察碎石圖可以發(fā)現(xiàn)，從第2個(gè)點(diǎn)開(kāi)始曲線由非常陡峭變得趨于平緩，這表明與第1個(gè)因子相比，第1個(gè)因子后的所有因子均解釋了很少的變異；觀察平行分析曲線，第2點(diǎn)位于碎石圖的第2點(diǎn)之上.以上均表明，應(yīng)舍棄第2點(diǎn)之后的因子，僅保留1個(gè)因子.碎石圖與平行分析的結(jié)果與特征值大于1準(zhǔn)則所得結(jié)果是相一致的.

（3）Goldberg的方法

Goldberg技術(shù)揭示出當(dāng)提取成分時(shí)，數(shù)據(jù)如何分裂成不同的維度，見(jiàn)圖2.

圖2 基于Goldberg技術(shù)的、3種抽取水平下的因子相關(guān)圖

根據(jù)旋轉(zhuǎn)后的成分載荷及其所包含的內(nèi)容，試驗(yàn)性地得出圖2中的成分命名.從圖2可獲知，2—3層均包括神經(jīng)質(zhì)（Neuroticism）和精神病性（Psychoticism）這兩種成分.第3層提取出了僅包含兩個(gè)維度的成分：性心理、強(qiáng)迫成分，此成分不滿(mǎn)足鑒別度（identification）要求.僅僅包含一兩個(gè)方面的成分是不能作為因子的，因?yàn)橐粋€(gè)因子應(yīng)該包含較廣泛的內(nèi)容.而神經(jīng)質(zhì)和精神病性這兩個(gè)成分在各個(gè)層次上均達(dá)到了飽和.

考慮到旋轉(zhuǎn)策略時(shí)，鑒于斜交旋轉(zhuǎn)方法有時(shí)候是優(yōu)于正交旋轉(zhuǎn)的，所以此處采用了這兩種方法，加以對(duì)比，以使結(jié)果更加精確.采用斜交旋轉(zhuǎn)得到了相差甚微的數(shù)據(jù)，各個(gè)層次提取出的成分也與正交旋轉(zhuǎn)相一致.

基于以上考慮，利用Goldberg技術(shù)，抽取出了兩個(gè)因子，分別命名為“神經(jīng)質(zhì)”、“精神病性”.

如果嚴(yán)格按照（1）和（2）的標(biāo)準(zhǔn)，本研究?jī)H抽取一個(gè)因子.但是第二個(gè)因子的特征值為0.991，非常接近于1；并且（2）中平行分析曲線的第2點(diǎn)與碎石圖的第2點(diǎn)幾乎重合，所以抽取兩個(gè)因子也是可取的.綜合（1）（2）（3）所述，本研究探索性地抽取一個(gè)或兩個(gè)因子.根據(jù)因子包含成分及其負(fù)荷大小（見(jiàn)表2），當(dāng)抽取單因子時(shí)，將其命名為神經(jīng)質(zhì)（Neuroticism），所包含的項(xiàng)目依次為偏執(zhí)、焦慮、自卑、抑郁、社交退縮、社交攻擊、精神病、軀體化、沖動(dòng)、強(qiáng)迫、依賴(lài)、性心理；當(dāng)抽取兩個(gè)因子時(shí)，將因子1命名為神經(jīng)質(zhì)，所包含項(xiàng)目依次為自卑、社交退縮、焦慮、抑郁、依賴(lài)、強(qiáng)迫、性心理，將因子2命名為精神病性，所包含項(xiàng)目依次為沖動(dòng)、社交攻擊、軀體化、偏執(zhí)、精神病.

3.2.2 驗(yàn)證性因素分析

表2 單因子和二因子結(jié)構(gòu)的因子載荷

在探索性因素分析基礎(chǔ)上，用EQS6.1對(duì)驗(yàn)證（validation）樣本(n=1001)進(jìn)行驗(yàn)證性因素分析，檢驗(yàn)CCSMHS 12個(gè)分量表的因子結(jié)構(gòu)效度.模型擬合指數(shù)選取S-B（Satorra-Bentler scaled chi-square）、RMSEA （the root-mean-square error of approximation）及其90%置信區(qū)間、SRMR（the standardized root mean square residual）、NNFI（the non-normed?t index）、CFI（comparative fit index）等.各項(xiàng)擬合指標(biāo)見(jiàn)表3.

表3 單因子、二因子結(jié)構(gòu)的驗(yàn)證性因素分析

表3顯示，單因子結(jié)構(gòu)中，SRMR小于0.08、CFI大于0.90，但 NNFI小于 0.90、RMSEA 大于 0.10，NNFI、RMSEA顯示模型擬合較差.與單因子結(jié)構(gòu)相比，二因子結(jié)構(gòu)的模型擬合較好.本研究的二因子結(jié)構(gòu)得到了支持.

4 結(jié)論

本研究基于多種確定因子結(jié)構(gòu)的方法，最終得到了中國(guó)大學(xué)生心理健康量表的二因子結(jié)構(gòu)：“神經(jīng)質(zhì)”、“精神病性”，驗(yàn)證性因素分析較好擬合了二因子結(jié)構(gòu).這為量表的進(jìn)一步研究與應(yīng)用提供了參照.

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1673-260X（2012）03-0200-03