文档介绍：方差成分模型在职业紧张研
究个体效度评价中的应用
Applying variance
component model to evaluate
the individual validity in
occupational stress research
SHANXI MEDICAL UNIVERSITY
张岩波
前言
z 在进行效度分析时,通常采用验证性因子分析
模型(Confirmatory Factor Analysis),但验
证性因子分析无法对每个个体完成量表的情况
做出评价。为此,我们引入“个体效度
(individual validity)”的概念。所谓个体
效度包含两个方面的含义,即:
–测量个体是否正确理解和如实地完成了量表
–量表是否很好地反映了“测量个体”的特征
z 其概念不同于结构(构念)效度。方差成分模
型通过分析资料中变异的来源与结构,常用于
估计信度系数。当利用方差成分模型对个体填
写的量表进行分析时,则反映了每个个体完成
量表的情况,即可用于评价个体效度。
基本原理
222222
z 测量值的方差可分解为: ++=+= ssssss eIVeTX
222
、、 sss eIV 分别表示有效值、系统误差和随机
误差的方差,那么效度的表达式为:
22
= / ssr XV
z 不含任何自变量的两水平线性模型
ij = β+ 000 + euXY ijjij
即方差成分模型(ponent model)
其中:i表示水平二单位(问卷的分项)
j表示水平一单位(问卷的条目)
基本原理
z 经最大似然估计,计算出单位内相关系数(Intra
Unit Correlation)的估计值:
σ 2
u0
r = 22
+ σσeu
0 σ 2
z 比较上两式可看出,式(2)中u0 等于问卷各分项
2 2
间的分数方差(σ T ), σ e 则为测量误差的方差。
z 文献二的作者提出利用单位内相关系数来反映了每
份量表的结构特征,别有新意。此系数反映了低级
单位个体值(各条目)在高级单位(相对应的各分项)
中的相似性或聚合性。此系数大,说明每份量表的
结构特征突出。
数据来源与数据特征
z 研究资料来源于某医院进行的一次职业紧张评
估问卷调查,职业紧张测量采用了OSI-R量表
z 在OSI-R量表中测量项目有职业任务、职业紧
张、个体应变三份问卷、其中职业任务有6个
分项、紧张反应与个体应变各有4个分项,各
分项有10个条目,14个分项共有140个条目。
z 那么,140个条目为水平一单位,14个分项为
水平二单位。对每1份量表进行方差成分模型
分析可获得每一个个体的效度评价。
结果分析与处理
z 分析前,将原数据库进行了“转置”,即将140个条目
(变量),转置为140条记录(处理结果略)。
z 个体效度低,相似性差,说明被试者在填写量表时随
意性大或量表不能够反映被试的情况。既然如此,我
们在分析数据时就没有理由把效度偏低的数据再保留
下来。那么,依据什么标准作为剔除依据呢?
–依据于IUC的假设检验(如:P<)
–依据于IUC的数值大小(如:r≥15%)
– IUC从大到小排序,取前85%的数据
z 本文取P<,产生一个668例的数据集,其r接近
15%,样本量正好约为原数据集的85%。不论以何标
准剔除,一定要保证足够的样本量。
结果分析与处理
z 新产生的数据集在不同职称、岗位、性别、文化程
度等方面,没有偏离原始数据。但随着年龄的增加
个体效度值增加,一定程度上反映了年龄大的职工
较年轻职工在填写量表时更认真。
z 对不同科室之间个体效度进行分析, 提供了一个非
常有用的信息,不同科室之间平均个体效度相差悬
殊。将之排序后发现,除心胸外科外的其它临床一
线科室个体效度较高,而急救、辅助、后勤、行政
等科室个体效度偏低,究其原因可能与这些科室负
责人组织不力、调查员的重视程度不够有关。
讨论
1. 利用方差成分模型分析个体效度,能对每
一受测对象所填量表的有效程度进行评价,
从而找出错误理解该问卷或提供不正确信
息的受测对象,并将这类研究对象的资料予
以排除,以更正确的分析研究结果。
2. 值得商榷的是文献中将方差成分模型所得
效度估计称为结构效度。结构效度是指根
据理论推测的“构念”与具体行为和现象间
的关系,判断测量该“构念”的量表,能否反
映此种联系。