任杰 馬愛霞 劉國恩
摘要:目的:評價(jià)CESD-10中文版在中老年人群中的應(yīng)用,檢驗(yàn)CESD-10量表的因子結(jié)構(gòu)。方法:以CHARLS數(shù)據(jù)為樣本,使用SPSS軟件對數(shù)據(jù)進(jìn)行探索性因子分析,并結(jié)合結(jié)構(gòu)方程模型理論對因子結(jié)構(gòu)的合理性進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)果:探索性因子分析提取出了兩個主因子,進(jìn)一步的驗(yàn)證性因子分析表明,兩因子模型中χ2=949.460(P﹤0.000),df=34,NFI=0.948,GFI=0.973,CFI=0.950,RMSEA=0.059。結(jié)論:大樣本抽樣數(shù)據(jù)證明了該量表兩因子結(jié)構(gòu)的合理性,CESD-10可廣泛用于中國中老年人群抑郁癥的篩查和研究實(shí)踐中。
關(guān)鍵詞:簡版流調(diào)中心抑郁量表;因子結(jié)構(gòu);中老年人
中圖分類號:F27
文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A
文章編號:1672—3198(2014)10—0077—03
1背景
抑郁癥是中老年人最常見的精神疾病和自殺自殘的促發(fā)因素,嚴(yán)重影響中老年人的生活質(zhì)量,同時(shí)也給家庭和社會造成沉重的負(fù)擔(dān)。研究發(fā)現(xiàn)抑郁癥的發(fā)病率隨著年齡的增長而增加。目前,用于抑郁癥篩查的量表有很多,其中Radloff(1977)開發(fā)的流調(diào)中心抑郁量表(the Center for Epidemiological Studies Depression Scale,CES-D)是廣泛用于評估抑郁癥狀的篩查工具,研究證實(shí)CES-D量表具有良好的心理測量學(xué)特性,并且與臨床診斷高度相關(guān)。Radloff(1977)年運(yùn)用主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA),經(jīng)方差極大正交旋轉(zhuǎn)后首次得出20個項(xiàng)目的CES-D是四因子結(jié)構(gòu),分別是抑郁情緒(Depressed Affect,DA),積極情緒(Positive Affect,PA),軀體癥狀與運(yùn)動遲滯(Somatic and Retarded Activity,SR),以及人際關(guān)系(Interpersonal Problems,IP)。Radloff所提出的四因子結(jié)構(gòu)模型在大多數(shù)的驗(yàn)證性因子分析(Confirmatory Factor Analysis,CFA)研究中得到了驗(yàn)證。
盡管具有較高的信度和效度,這個量表仍然存在一些明顯的不足。首先,該量表占用受訪者過多的時(shí)間。例如,Kohout等的研究表明,完成一份20個條目的CES-D量表平均需要12分鐘的時(shí)間,并且有10%的受訪者拒絕完成整個量表。此外,在進(jìn)行大型調(diào)查時(shí),問卷常常涉及很多問題,這時(shí)簡短的量表非常重要。為了解決這一問題,許多學(xué)者努力改善CES-D量表,其中Andresen(1994)運(yùn)用條目總分相關(guān)(Item Total Correlation)和刪除冗余項(xiàng)(Elimination of Redundant Item)方法開發(fā)出了10個條目的量表,即CESD-10。簡版量表使受訪者更容易接受,并且能在較短的時(shí)間內(nèi)完成,因此增加了應(yīng)答率。然而,很多研究表明簡版CESD-10并不符合上述的四因子結(jié)構(gòu),他們提出了其他的結(jié)論。一項(xiàng)針對中國老年人的調(diào)查發(fā)現(xiàn)它是三因子的結(jié)構(gòu),即DA(包括第1、3、6、9項(xiàng))、PA(包括第5、8項(xiàng))和SR(包括第2、4、7、10項(xiàng))。而有些研究發(fā)現(xiàn),CESD-10是兩因子結(jié)構(gòu)(DA/SR和PA)。
以上結(jié)果表明,關(guān)于CESD-10量表的因子結(jié)構(gòu)研究還存在爭議,而且不同的社會文化背景也會引起量表結(jié)構(gòu)的差異。本次研究目的是利用全國大樣本數(shù)據(jù),研究并驗(yàn)證CESD-10量表在中國中老年人群中的因子結(jié)構(gòu)。
2研究方法
2.1數(shù)據(jù)來源
本研究所用數(shù)據(jù)來源于中國健康與養(yǎng)老追蹤調(diào)查(China Health and Retirement Longitudinal Survey,CHARLS)。CHARLS是對中國45歲及以上中老年家庭和個人進(jìn)行的一項(xiàng)調(diào)查。數(shù)據(jù)包括從廣泛的社會經(jīng)濟(jì)狀況到個人健康狀況方面的信息,是一個高質(zhì)量的、具有全國代表性的微觀數(shù)據(jù)庫。為了保證樣本的代表性,CHARLS基線調(diào)查覆蓋了全國150個縣級單位,450個村級單位,共10257戶家庭的17708個個人。訪問對象是年齡在45歲以上(包括45歲)的中國居民及其配偶。
在450個基本抽樣單位中,52.67%是農(nóng)村地區(qū),4733%是城市地區(qū)。表1說明了CHARLS樣本的年齡與性別構(gòu)成。在17708份個人數(shù)據(jù)中,52.1%為女性。大部分樣本為低齡老年人,40%的調(diào)查對象在60歲及以上,總體上代表中國中老年人群(表1)。
2.2統(tǒng)計(jì)方法
一般來說,若研究缺少堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)支撐,有關(guān)觀測變量的內(nèi)部結(jié)構(gòu)一般先用探索性因子分析(Exploratory Factor Analysis,EFA),產(chǎn)生一個關(guān)于內(nèi)部結(jié)構(gòu)的理論,再在此基礎(chǔ)上用驗(yàn)證性因子分析。因此,本文首先利用SPSS17.0對數(shù)據(jù)進(jìn)行探索性因子分析,主要目的在于尋找公共因子。在探索性因子分析已經(jīng)得到因子結(jié)構(gòu)的前提下,再利用AMOS7.0軟件對因子結(jié)構(gòu)的合理性進(jìn)行驗(yàn)證。
2.3數(shù)據(jù)分析
根據(jù)CESD-10中文版的使用規(guī)則,評分為4級評分,選項(xiàng)包括“(1)很少或者根本沒有(﹤1天)”、“(2)不太多(1-2天)”、“(3)有時(shí)或者說有一半的時(shí)間(3-4天)”、“(4)大多數(shù)的時(shí)間(5-7天)”,分別將上述4個選項(xiàng)編碼為0、1、2、3。條目5、8為反向條目,均采用反向計(jì)分。
CHARLS數(shù)據(jù)在抑郁量表的10個條目上有缺失值,考慮到樣本量足夠大,本文采取個案刪除法(Listwise Deletion)處理缺失值。處理后,樣本量還有15273人。經(jīng)檢驗(yàn),剩余樣本與缺失值的人口資料沒有顯著性差異,說明刪除掉的缺失值具有隨機(jī)性。隨后將樣本數(shù)據(jù)隨機(jī)分成兩半,先用一半數(shù)據(jù)(共7656人)做探索性因子分析,然后把分析取得的因子用在剩下的一半數(shù)據(jù)(共7617人)中做驗(yàn)證性因子分析。在進(jìn)行探索性因子分析之前,需要進(jìn)行KMO測度和Bartlett球形檢驗(yàn)。KMO值越大表示變量間的共同因素越多,越適合進(jìn)行因子分析。當(dāng)KMO值小于0.5時(shí),不適合進(jìn)行因子分析。探索性因子分析將獲得每個測量條目與因子之間的因子載荷(Factor Loading),因子載荷越高,表明測量條目與因子之間的關(guān)聯(lián)性越強(qiáng)。本研究中因子提取方法為主成分分析法,旋轉(zhuǎn)方法為方差最大法(Varimax),因子載荷截取點(diǎn)位0.5。
本文采用結(jié)構(gòu)方程模型(Structural Equation Modeling,SEM)進(jìn)行驗(yàn)證性因子分析,擬合指標(biāo)選擇卡方值χ2(Chi-square)、賦范擬合指數(shù)(NFI)、擬合優(yōu)度指數(shù)(GFI)、相對擬合指數(shù)(CFI)、近似誤差均方根(RMSEA)等來判斷模型的擬合程度。一般認(rèn)為,NFI、GFI和CFI在0.9以上,RMSEA小于0.08時(shí),可認(rèn)為模型擬合良好,RMSEA小于005時(shí)可認(rèn)為模型高度擬合。
3結(jié)果
本文使用SPSS17.0統(tǒng)計(jì)軟件對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,變量相關(guān)性檢驗(yàn)結(jié)果顯示KMO值為0.882,且相關(guān)系數(shù)矩陣中存在大量顯著相關(guān)關(guān)系(p<0.0001),(由于篇幅原因,相關(guān)系數(shù)矩陣表略去)因此該樣本適合做因子分析。經(jīng)過主成分分析后,保留了前兩個主因子,累積可解釋49.820%方差,碎石圖見圖1。
對因子載荷矩陣進(jìn)行方差最大正交旋轉(zhuǎn)后的結(jié)果(表2)表明,條目5(felt hopeful about the future)和條目8(happy)在第二主因子上的載荷較高,分別為0.878、0.745,其他條目在第一主因子上的載荷較高(均大于0.5),表明樣本結(jié)構(gòu)的有效性較強(qiáng)。最后,因子得分的協(xié)方差矩陣是一個單位矩陣,說明提取的兩個公因子是不相關(guān)的。
根據(jù)探索性因子分析的結(jié)果,假設(shè)CESD-10是兩因子結(jié)構(gòu),下面通過驗(yàn)證性因子分析來檢驗(yàn)因子結(jié)構(gòu)的合理性。通過AMOS7.0軟件構(gòu)建結(jié)構(gòu)方程模型(圖2),得到以下結(jié)果:
統(tǒng)計(jì)指標(biāo)χ2值為 949.460(P ﹤0.000),自由度df為34,賦范擬合指數(shù)(NFI)為 0.948,擬合優(yōu)度指數(shù)(GFI)為0973,比較擬合指數(shù)(CFI)為0.950,近似誤差均方根(RMSEA)為 0.059。由于 NFI、GFI、CFI 都大于 0.9,且 RMSEA,小于0.08,總的來說,因子模型和樣本數(shù)據(jù)擬合較好。但CFA中χ2/df數(shù)值未達(dá)到測量學(xué)要求,考慮到其他指標(biāo)均較好,這一情況主要與樣本量過大有關(guān)。
4討論
從旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣(表1)可以看出,第一主因子在條目1、2、3、4、6、7、9、10上的載荷較高,該因子反映的是消極情緒,可命名為抑郁情緒/軀體癥狀;第二主因子在條目5、8上的載荷較高,該因子可命名為積極情緒。這與大多數(shù)學(xué)者的研究結(jié)果一致。此外,本文進(jìn)一步發(fā)現(xiàn),抑郁情緒/軀體癥狀在條目3(felt depressed)上的載荷最高,為0749,也就是說帶來消極情緒的最主要因素是情緒低落,這與人們的經(jīng)驗(yàn)是一致的;影響積極情緒的主要因素是條目5(felt hopefull about the future)和條目8(happy),而其中對未來充滿希望比愉快更重要。
需要指出的是,盡管本研究結(jié)果進(jìn)一步證實(shí)了積極情緒和消極情緒是兩個獨(dú)立的結(jié)構(gòu),但是他們?nèi)匀徊荒軓腃ESD-10量表中分離出來單獨(dú)用于抑郁癥的篩查。況且因子2“積極情緒”只包含有2個條目,也不足以構(gòu)成一個可用的量表。
本研究將探索性因子分析與驗(yàn)證性因子分析相結(jié)合,對中國45歲以上中老年人群進(jìn)行了大樣本抽樣研究,檢驗(yàn)了CESD-10量表兩因子結(jié)構(gòu)的合理性(即DA和SR合并為因子1,PA作為因子2)。這一結(jié)論進(jìn)一步為中文版CESD-10量表的使用提供了證據(jù),CESD-10量表可以減少訪問時(shí)間、降低應(yīng)答疲勞、消除量表?xiàng)l目的負(fù)面心理暗示。
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