董德朋，劉 巍，孫世超

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CTT、IRT、FT:體育科學量表編制中的應用
——以《特質流暢量表》為研究例證

董德朋，劉 巍，孫世超

以《特質流暢量表》為案例工具，對763名不同項目和級別的運動員進行了問卷調查，通過3個應用研究探索CTT(經典測量理論)、IRT(項目反應理論)以及FT(層面理論)在量表編制中的使用及優(yōu)化組合，驗證了研究中提出的假設。研究認為，1)FT的映射語句對題項建立之初的內容效度方面具有自身的優(yōu)越性；2)CTT和IRT應用于項目分析階段，樣本量達400時是一個穩(wěn)定閾值，且CTT對量表題項的刪減并不能代替IRT分析，但并不建議在此階段使用FT的SSA技術；3)CTT和IRT結合應用于量表信度分析時能夠從宏觀與微觀給出量表和題項的信度情況，CTT中的結構方程模型與FT中的SSA技術相結合能避免量表結構效度過于強調定量分析，而忽視內容理論框架的缺陷。

經典測量理論；項目反應理論；層面理論；量表

1 引言

如何實現(xiàn)研究方法的組合優(yōu)化是體育科學在研究方法上不斷進取的方向，也正如我國學者張力為所言，“體育科學研究者很可能在科學標準這個最高層面和具體方法這個基礎層面達成共識”[21]，這也正體現(xiàn)出體育科學研究方法的“歷時態(tài)”演變軌跡[2]。體育科學量表的編制是體育科學研究的一個重要領域。然而， 20世紀初期，以真分數(shù)作為核心假設和由隨機化為理論基礎的經典測量理論(Classical Test Theory,簡稱CTT，下同)在體育科學量表編制的應用中占有著絕對的統(tǒng)治地位，且在許多領域中發(fā)揮了重要價值，尤其是在社會科學[5,10,25]、教育學[13,17,34]、心理學[12,27]領域。時至今日，它仍將在這些領域中的測驗開發(fā)、分析、應用等方面繼續(xù)發(fā)揮著巨大作用。但是，由于CTT在理論體系上的先天不足，致使在指導實踐過程中也逐漸暴露出了許多局限，例如：參數(shù)過分依賴于被試樣本，項目特性與被試特性之間沒有建立內在聯(lián)系，測量誤差估計具有不精確性、籠統(tǒng)性[8]等等，從而限制了它的深入發(fā)展與應用，也致使體育科學量表的編制研究存在一定的先天不足，至少在方法上還需不斷嘗試和努力。

代表現(xiàn)代測量理論，以潛在特質和數(shù)學統(tǒng)計模型為基礎的項目反應理論(Item Response Theory,簡稱IRT，下同)為這些局限的解決提供了一些很好的方法，具有自身的一些優(yōu)勢，例如：1)具有參數(shù)不變的特性，克服了CTT依賴于被試樣本這一缺陷；2)被試能力參數(shù)與項目參數(shù)建立了相同的參照尺度。通常，被試在項目上作答的結果受兩個主要因素影響，其一是被試本身，其二是項目的計量學屬性，而IRT將這兩種主要因素的聯(lián)合作用對被試作答結果的影響用概率函數(shù)來表示(項目特征曲線，Item Characteristic Curve,簡稱ICC,下同)，從而在同一基準下估算出被試能力水平與項目參數(shù)，建立了內部關聯(lián)；3)測驗及項目的測量誤差得到精確估計。由于信度是評價隨機誤差造成測驗結果一致性問題的重要指標，而CTT只提供了一個籠統(tǒng)的信度指標，從而產生了高信度題項掩蓋低信度題項的現(xiàn)象，IRT卻對測驗及每個項目均為不同被試特質水平提供了獨立的信度指標，從而更有利于指導測驗的編制。因此，它不僅為社會科學[15]、教育測量[33]以及心理測量[3]的相關研究提供了強有力的理論依據(jù)，更可為體育科學量表的編制提供技術支持。層面理論(Facet Theory,簡稱FT,下同)是隨著科學技術發(fā)展而出現(xiàn)的又一測量理論，它的基礎是以物理空間呈現(xiàn)概念空間，且能夠將范式化分析(理論構建：映射語句)與內部數(shù)據(jù)分析(實證研究：Smallest Space Analysis ，簡稱SSA，下同)相結合，從而避免過分強調復雜的定量分析，而忽視研究概念理論框架的缺陷[22,26,32]。

傳統(tǒng)上CTT理論作為經典測量理論在體育科學量表編制領域被廣泛應用，而如何結合IRT、FT兩種理論開展組合優(yōu)化研究似乎應成為一種基礎方法上的突進方向，尤其是如何促使我國體育科研人員更有效的將各種方法的組合優(yōu)化應用于體育學科領域。為此，根據(jù)量表的編制過程與各測量理論的本身優(yōu)勢，研究提出如下假設：1)FT中的映射語句可能在體育科學量表編制中，對題項建立之初的內容效度構建存在一定的優(yōu)勢。2) CTT和IRT結合應用于量表的項目分析階段時，可能更有利于題項的刪減，但兩者的結合對題項的篩選存在樣本量的極大依賴性，且應該存在樣本量的穩(wěn)定性閾值。3)CTT、IRT、FT三者的結合應用于信效度分析時，CTT可從宏觀方面給出量表或分量表的整體信度，而IRT則可以從微觀方面給出量表各個項目的信度情況，若兩者結合應用于信度分析可能更全面的展現(xiàn)量表的外、內信度水平；CTT中的結構方程模型與FT中的SSA技術能夠避免量表結構效度過分強調定量分析，而忽視研究內容概念理論框架的缺陷。

基于這樣的認識或假設，筆者以運動員《特質流暢量表》作為實證案例工具展開例證。之所以選擇這一測評工具，主要是考慮到：1)該測評工具發(fā)展已相對成熟，且關于運動員的流暢狀態(tài)研究在國內、外體育科學領域已有多人研究與應用[6,11,18,23,24,29-31,35,36,38]；2)正值課題組為部分國家隊運動員進行心理測評服務，可以更為便利地獲取相關數(shù)據(jù)。在這里想再次引用我國學者張力為的一句話：“兼具自然科學和社會科學特征的體育科學，其研究領域的包容性如此之大，使概括它的方法學特征和進展也非常之難。但我們仍可采取以點帶面、自下而上的方式，……，來探討體育科學研究方法的問題與對策”[20]。也正是基于這樣的考慮，本研究希望能夠發(fā)揮以點帶面的作用，驗證以上3種假設，認識和理解CTT、IRT、FT 3種理論在體育科學量表編制中的組合優(yōu)化應用。

2 研究對象與方法

2.1 研究對象

本研究選取了部分國家隊、省隊、體育院校以及普通高等學校體育學院的專業(yè)隊隊員為調查對象，發(fā)放運動員中文簡化版《特質流暢量表》800份，回收有效問卷763份，回收率為95.38%，其中，國家隊85人(11.14%)，省隊109人(14.29%)，體育院校238人(31.19%)，以及高等學校體育學院331人(43.38%)，男、女運動員分別為354人(46.40%)，409人(53.60%)，年齡15～27歲，平均年齡為：19.53±3.78(男)、18.91±2.87(女)，訓練年限為：6.33±3.43(男)、5.90±3.31(女)，運動等級分為健將(48人，占6.29%)、一級(174人，占22.80%)、二級(352人，占46.13%)以及無運動等級(189人，占24.77%)。項目涵蓋了籃球、排球、足球、乒乓球、網(wǎng)球、羽毛球、摔跤、跆拳道、空手道、擊劍、拳擊、撐桿跳、跳高、體操等。

2.2 研究方法

2.2.1 問卷調查法

本研究采用中文簡化版《特質流暢量表》(Jackson等人編制，劉維娜跨文化檢驗與簡化，本研究采用中文簡化版本[6,7])作為測量工具進行施測。相關研究顯示，該工具各維度均具有較好的信效度水平(表1)。該量表包括流暢狀態(tài)的9個維度，即挑戰(zhàn)-技能平衡、清晰的目標、行動-意識融入、全神貫注于當前任務、時間的變化、自我意識的喪失、控制感、明確的反饋以及享受的體驗。采用李克特式5點記分法，包括從未(“1”)、很少(“2”)、有時(“3”)、經常(“4”)、總是(“5”)，且題序沿用了中文版《特質流暢量表》的題項序號，即V1～V33。由于在多個地點施測，本研究統(tǒng)一制定了一致的測評原則，首先，由帶隊教練員或教師統(tǒng)一組織足夠長的時間統(tǒng)一施測，保證運動員作答時間；其次，教練員或教師說明認真填寫的現(xiàn)實意義，例如：可能根據(jù)各自的薄弱環(huán)節(jié)提出針對性建議等等，同時確保作答結果將完全保密；最后，要保證運動員在作答過程中并無商討。

2.2.2 數(shù)理統(tǒng)計法

本研究主要通過對CTT、IRT以及FT中的一些方法運用，例如：CTT中的臨界比率法、積差相關法、因子分析法等等(SPSS 16.0軟件實現(xiàn))，IRT中的區(qū)分度分析、難度分析、最大信息量分析(IRTPRO軟件實現(xiàn))，以及FI中的映射語句分析、SSA等(Hudap軟件實現(xiàn))，來對研究提出的假設做以驗證。

表1 本研究《特質流暢量表》的基本情況一覽表

Table 1 A List of Dispositional Flow Scale

維度情況 題 項信度情況 效度情況挑戰(zhàn)-技能平衡V1、V8、V17、V250.720χ2=1274.71、df=459、CFI=0.902、NNFI=0.887、SRMR=0.05、RMSEA=0.051行動-意識融合V9、V18、V260.672清晰的目標V2、V10、V270.763明確的反饋V3、V11、V19、V280.784全神貫注于當前任務V4、V12、V20、V290.776控制感V13、V21、V300.713時間的變化V6、V15、V23、V320.774自我意識的喪失V5、V14、V22、V310.722享受的體驗V7、V16、V24、V330.779

3 應用1：FT應用于量表的題項建立

量表中題項的建立是量表編制過程中的重要步驟，目前，我國體育科學量表題項的建立主要采用訪談法、問卷調查法、相關量表引用法、理論分析法等，當然，這些方法均有各自的優(yōu)點，通過這些方法，也已編制出了信效度很好的體育科學測評量表。但是，它們的缺點也是顯而易見的，比如：訪談法中調查對象的隱蔽性及主、被試之間的交互影響、理論分析法的主觀色彩以及科學研究范式的欠缺等。就拿題項初始建立而言，目前，大多數(shù)體育科學測評量表對效度的控制主要放在了題項建立之后，包括專家對量表內容效度的評價以及之后的信效度檢驗等。事實上，在題項的建立之初，就應該具有較好的內容效度，才能進一步保證后續(xù)分析的科學性。因為，題項的質量從一開始就牽制著后期的種種努力行為[4]。

從具體測評量表的題項中也不時會發(fā)現(xiàn)一些問題，不少題項存在讓受試者產生模棱兩可的感覺，因為這樣的題項同時包括了有交集的多個概念詞語。究其原因，這與題項建立階段缺乏規(guī)范化有一定的關聯(lián)，尤其是方法運用的規(guī)范性。另外，在許多體育科學測評量表的編制之初，提到了在開放式訪談法中遵循問題的提綱來展開，從而把握面談的方向與節(jié)奏[14]，盡管這有利于對后續(xù)結構的構建，但是，并未明確指出是如何構建這一提綱，這一提綱的科學范式如何也沒有明確指出?；谶@些現(xiàn)象，筆者認為，這類研究的重點放在后續(xù)的量表檢驗與驗證上是欠妥的，而應該在題項建立之初就應該使之具有較好的內容效度。由此看來，體育科學研究中量表題項的編制從方法上得以突破是一個重要的現(xiàn)實趨勢，格特曼提出的映射語句具有范式化分析的特點，強調了理論構建與概念結構的合理性，在幫助科研人員窮盡和區(qū)分相關概念、變量的基礎上，深入挖掘更有含義的語句，從而使量表在建立之初就具有較好的內容效度。

本研究依據(jù)運動員《特質流暢量表》為藍本(9個維度)，遵循FT理論將該量表各維度進行歸屬分類，設計映射語句(圖1)。一個事件的完成，必然包括任務層面、時間層面以及行為層面，而流暢狀態(tài)的9個維度，均可以很好的通過這些層面來對其進行分類。通過對層面理論的映射語句進行范式化分析，可以發(fā)現(xiàn)理論構建和概念結構的合理性。通過分析，本研究進一步發(fā)現(xiàn)如下兩類問題：

1.理論構建因素涵蓋不全，例如，行為層面中，僅享受的體驗維度屬于情緒行為，而這一維度的題項或是主要集中在一些社會化情緒，例如：榮譽感、自豪感等，或者主要集中在基本情緒，例如：快樂等。然而，卻缺乏對復合情緒的涉及，例如：焦慮、羞愧等。但是，在高水平運動員的比賽中，這種對復合情緒的控制感似乎是一個非常關鍵的因素，而在運動員特質流暢狀態(tài)維度的理論構建時，卻缺少對這一內容的設計，這從問卷題項上可以得到證實。當然，流暢狀態(tài)的任務層面與時間層面中因素的涉及還是較為合理的。

同時，在這里需要指明的是，內容涵蓋面僅是量表編制的一個方面，題項的重復交叉是不可回避的又一問題。由于心理學家在編制量表時常常處于兩難境地，即如果希望提高信度，最簡單的辦法之一就是車轱轆話來回問。如果希望提高內容的全面性(覆蓋面)，最簡單的方法之一就是問相互關聯(lián)但有所不同的問題，這常常導致內部一致性的下降。而這里談到的層面理論中的映射語句，雖然也能夠實現(xiàn)交叉重復性題項的編制，但更側重于提高量表內容的全面性(覆蓋面)，這就可能導致內部一致性的下降。因此，研究提示，采用映射語句方法應該結合其他方法(有助于信度提高的方法)一同來彌補這一兩難境地。當然，研究中還得根據(jù)研究者的需要而定。

2.缺乏對更深層次題項的挖掘，從該量表的題項可知，應該設計一些能夠深入挖掘運動員流暢狀態(tài)的高層次含義的題項，例如：我的既定任務失敗后，通過客觀分析原因出色完成了任務，從而享受這一過程(映射語句組合：a1b3c9)，這似乎是高水平運動員的一種更高境界。當然，設計深層次含義的題項，并不代表在項目分析中必然被保留，只是一份科學量表的項目設計初期，包括這類的項目而已。

綜上分析，F(xiàn)T理論中的映射語句應用于體育科學測評量表題項的編制初期存在一定的優(yōu)勢，尤其是對內容效度的構建，包括，有助于題項覆蓋內容的全面性，從而提高內容效度以及對深層次題項的挖掘等。

圖1 本研究運動員特質流暢狀態(tài)映射語句圖

Figure 1. Mapping Sentence of Athletes Dispositional Flow State

4 應用2： CTT、IRT應用于量表的項目分析

運動員《特質流暢量表》的項目刪減主要依據(jù)CTT中的因子載荷、修正指數(shù)等相關指標。盡管后來研究中也進行了進一步的刪減，依據(jù)也僅是選擇每個維度中最大的因子載荷來設定，如果載荷相似，則根據(jù)題項的表面效度來決定[近期，Jackson(2008)僅采用每個維度中因子載荷最大的題項來反映各維度[30]]。而采用CTT對量表的項目進行刪減時還存在很多方法，在我國大部分體育科學量表編制的研究中也一直有所沿用。有研究指出[1]，在對量表進行題項刪減時，臨界比率法、積差相關法、標準差法以及因素分析法是必不可少的。為此，本研究運用CTT與IRT的相關方法對收集的數(shù)據(jù)進行了項目分析：1)驗證CTT與IRT的結合，能否對量表做進一步刪減(檢驗1)；2)驗證兩種理論的結合應用于運動員這一群體在比賽這一特定情境中，樣本量多少較為合適(檢驗2)。

4.1 檢驗1

首先，采用CTT中的鑒別指數(shù)法、標準差法、相關分析法以及因素分析法分別對運動員《特質流暢量表》進行了項目分析(樣本量：763人)。1)鑒別指數(shù)法：計算量表總分，并分別對其進行降序、升序排列，找出得分前27%和得分后27%的分數(shù)值，將其分為高分組和低分組，并對高、低分組的所有題目進行獨立樣本t檢驗。結果發(fā)現(xiàn)，所有題目均存在顯著性差異(P<0.01)，因此，根據(jù)此方法并未對項目進行刪減。2)標準差法：通過對量表題項進行描述性統(tǒng)計，找出那些標準差小于1的題項，由于標準差過小，說明被試回答較為集中，缺乏鑒別力，應予以刪除，通過分析，發(fā)現(xiàn)V11(SD=0.852)、V14(SD=0.884)、V15(SD=0.896)、V33(SD=0.812)4個題項的標準差小于1，因此將其刪除。3)積差相關法：通過對量表題項得分與總得分進行相關分析，刪除那些r<0.3的題項，因為這些題項與量表的整體構念關系不大。而本研究在實際分析中，各個題項均與量表總分存在顯著性相關(P<0.01)，因此，該步驟中并無題項刪減。4)因素分析法：項目分析階段共進行了兩次因素分析，每次分析均對數(shù)據(jù)做以KMO和Bartlett的球形檢定(第1次：0.894，P<0.001；第2次：0.895，P<0.001)，采用抽取因素的方法為主成分分析法，并勾選相關矩陣、陡坡圖，特征值設定為1，選擇最大變異法進行正交轉軸。第1次分析由于V6、V23僅2個題項在一個因素層面內，涵蓋內容較少，將其刪除，而第2次因素分析則每個因素層面均大于3個題項?；谝陨戏治觯捎肅TT的這4種方法最終刪減6項題目。

表2 本研究CTT相關方法對《特質流暢量表》的刪減一覽表

Table 2 The Statistic of Dispositional Flow Scale Deleted by CTT

方法 刪題標準刪除題項第1步臨界比率法高(前27%)、低(后27%)組獨立樣本t檢驗,若P>0.05,刪除題項。無第2步標準差法 若SD<1,則刪除題項V11(SD=0.852);V14(SD=0.884);V15(SD=0.896);V33(SD=0.812)第3步積差相關法若r<0.30,則刪除題項無第4步因素分析法若萃取的因子中僅包括2個及以下題項,則刪除該因子所包括的題項。第1次刪除:V6;V23第2次刪除:0

其次，采用IRT中(雙參數(shù)Logistic模型)的區(qū)分度指標(a)、難度指標(b)以及信息量指標(Imax)對剩余題項做進一步刪減①篩選的標準：有的研究提出a≤0.2，或者a≥3；b≤-3或b≥4則需要將其刪除；有的提出a≤0.3，或者a≥4；b≤-2.59或b≥2.59；c≥0.4。本研究中設定為a≤0.2或a≥3，b≤-3或b≥4。另外，信息量可以用于評價一個量表的信度，即用信息量來代表信度的概念，并把信息量定義到了每個題項及其被試上，可以為檢驗結果是否可信提供更優(yōu)的信度，一般情況下，Imax≤0.2時認為該題項提供的信息量較少，應予以刪除。，運用IRTPRO軟件對數(shù)據(jù)進行分析，IRT最重要的檢驗為單維性檢驗，通常，采用探索性因素分析結果的第1因素特征根大于第2因素特征根3倍及其以上這一標準來進行檢驗[37]。本研究通過對剩余題項進行探索性因素分析，發(fā)現(xiàn)第1因素特征根為7.556，第2因素特征根為2.051，第1因素特征根是第2因素特征根的3.684倍，因此符合標準。且從陡坡圖來看，第1因素到第2因素直線下降，拐點明顯，符合單維性檢驗?；谝陨蠙z驗，此量表剩余題項適宜進行IRT分析。通過IRT分析發(fā)現(xiàn)，依據(jù)區(qū)分度指標并未對任何題項進行刪減(標準：a≤0.2或a≥3[39])，而難度指標則對V1(b=-3.55)、V3(b=-4.71)、V5(b=-6.27)、V9(b=-4.86)、V10(b=-3.40)、V20(b=-4.36)以及V32(b=-4.86)可進行刪除(標準：b≤-3或b≥4[39])，最大信息量指標則應該將V5(Imax=0.04)、V18(Imax=0.19)、V22(Imax=0.09)、V31(Imax=0.12)以及V32(Imax=0.15)予以刪除(標準：Imax≤0.2[39])。因此，通過IRT的區(qū)分度、難度以及最大信息量指標可刪除10道題項，具體情況見表3。

綜上分析，不僅CTT中的方法能夠對題項進一步篩選，而且，在采用CTT中的方法進行刪減之后，IRT分析仍能夠對題項進行更深層次的精簡，從而說明僅通過CTT對量表的項目分析并不能代替IRT分析。因此，兩者的結合，有利于體育科學量表題項的進一步刪減和精確。

表3 本研究IRT對《特質流暢量表》的刪減一覽表

Table 3 The Statistic of Dispositional Flow Scale Deleted by IRT

題項as.e.bs.e.ImaxV11.410.14-3.550.360.36V31.060.12-4.710.580.27V50.430.09-6.271.300.10V90.980.12-4.860.630.23V101.300.14-3.400.340.31V180.810.12-2.410.170.19V201.170.14-4.360.540.29V220.470.10-1.970.140.09V310.640.11-2.160.210.12V320.100.03-4.860.590.15

4.2 檢驗2

一個值得思考的問題，兩種理論的結合是應該按照哪種理論所必須的樣本數(shù)量來進行調查，無可否認的是，樣本數(shù)量越大，既可為量表的編制提高精確度，也有助于提高結果的穩(wěn)定性。但是，在條件有限的情況下，設計合適的調查樣本，既可以避免耗時耗力的弊端，也可以得出較為科學的測評量表。而就CTT和IRT兩種理論應用于體育科學量表編制時所需要的樣本量問題，目前似乎并無一致結論，大多數(shù)研究也只能根據(jù)實際情況而定。對于CTT的研究而言，描述性研究的樣本數(shù)最好占母群體的10%，相關研究、因果比較研究最好受試者在30人以上等等。而對于IRT，使用雙參數(shù)模型最好被試在600人以上。但是，在體育科學研究領域，許多研究的樣本量會受到限制，兩種理論整合應用于體育科學量表編制中項目分析時樣本量多少合適還有待于進一步探索?；诖耍狙芯客ㄟ^CTT中前面所述的4種方法(鑒別指數(shù)法、標準差法、相關分析法以及因素分析法)以及IRT(區(qū)分度指標a、難度指標b以及最大信息量指標Imax)對100名、200名、300名、400名、500名、600名以及700名的樣本量依次進行了項目分析(順序依然按照先CTT后IRT，圖2)。通常，對于新量表的編制而言，CTT的刪題數(shù)量會多于IRT分析，但是，由于該研究所采用的量表是以往學者基于CTT方法分析所得，因此，在圖2中所表現(xiàn)為CTT刪題曲線在IRT之下。同時，圖2展示了樣本量的一個關鍵問題，即CTT在樣本達到300名左右時，刪題數(shù)量達到穩(wěn)定，而IRT在樣本量達到400名左右時，刪題數(shù)量才逐漸穩(wěn)定，若樣本量少于這一界限，會存在部分題項誤刪的可能性?；诖?，研究認為，兩種理論的結合應用于體育科學量表編制時，樣本量應該不少于400名受試者。

圖2 本研究CTT、IRT對不同樣本量刪題數(shù)目統(tǒng)計示意圖

5 應用3： CTT、IRT、FT應用于量表的信、效度分析

測驗的信度是指測驗的可靠程度，它表現(xiàn)為測驗結果的一貫性、一致性、再現(xiàn)性以及穩(wěn)定性，而效度是指一個測驗在測量某項指標時所具有的準確程度或有效程度[19]。對量表的信、效度分析是體育科學量表編制的必備過程。我國學者對體育科學測評量表信度的分析通常采用的是克隆巴赫α系數(shù)，而對效度的分析也主要集中于結構效度。在信度方面，一個量表或分量表僅給出一個克隆巴赫α系數(shù)可能會有不妥之處，即存在高信度題項掩蓋低信度題項的可能性，這也許是體育科學量表的癥結所在?；谶@一認識，本節(jié)主要檢驗運用IRT中的信息量來代表信度的概念，并將信息量定義到每個題項上，從而檢驗與CTT中體現(xiàn)宏觀特性的方法進行優(yōu)化組合的可行性(檢驗1)。事實上，對結構效度的重視有一定的必然性，無論是效標效度還是內容效度，在與結構效度相比時均不會完全處于同一地位，結構效度作為一個廣泛的概念在一定程度上包括了其他效度[9]。當然，在有充足條件的情況下，對其他效度均應加以檢驗。為了避免對量表結構效度的檢驗時過分強調定量分析，而忽視研究內容的概念理論框架，本節(jié)采用結構方程模型與SSA的組合來對《特質流暢量表》剩余題項組成的量表進行了結構效度分析，檢驗兩者的結合是否能使理論與統(tǒng)計相權衡(檢驗2)。檢驗步驟：1)運用結構方程模型檢驗結構效度，統(tǒng)計擬合指數(shù)；2)運用驗證性SSA進行驗證，并結合理論探討題項是否應該重新界定，若題項有改變，則再次進行結構方程模型分析，對比前后擬合指數(shù)，從而確定最佳選擇。

5.1 檢驗1

該部分主要檢驗CTT給量表一個統(tǒng)一信度指標的同時，IRT是否能夠相應的補全每個測驗項目的信度情況，對CTT理論的缺陷加以彌補，從而為后續(xù)研究將兩者結合更好的應用于體育科學量表編制中提供借鑒。研究采用克隆巴赫α系數(shù)對整體量表信度進行了檢驗，檢驗結果為克隆巴赫α系數(shù)=0.881(剩余17個題項)，從整體量表來看，信度較高。而從每個維度來看(表4)，由于刪除題項后，自我意識的喪失維度與時間的變換維度的題項均未被保留，僅剩下7個維度，而這7個維度中，又有部分維度僅存在一個題項(行動-意識融合)或兩個題項(清晰的目標、明確的反饋以及享受的體驗)，致使克隆巴赫α系數(shù)值不高(<0.60)，僅挑戰(zhàn)-技能的平衡、關注于當前任務以及控制感維度具有較好的信度，克隆巴赫α系數(shù)均大于0.65。導致這一原因主要有兩點：1)由于量表是依據(jù)定性方法所得，在設置維度的題項時，所設計內容不全面，換句話說，量表的初始內容效度欠佳，這一點也可以從前面所述的映射語句對量表維度分析時得以證實；2)盡管有關研究表明[16]，在一個潛變量含義很清晰的情況下，該變量可用2個甚至1個可測變量來反映，但是，不可否認的是，該研究部分維度的克隆巴赫α系數(shù)值較低，而總量表信度較高，說明量表維度設置過多又是另一因素，可能需要進一步更改維度的設置。

表4 本研究量表的信度檢驗(克隆巴赫α系數(shù))一覽表

Table 4 Reliability Test of the Scale(Cloning Bach Alpha)

總量表平衡目標反饋集中控制享受融合時間意識0.8820.6710.5520.5790.6810.6600.554僅1題無題無題

從各個題項來看，通過IRT分析(IRTPRO軟件實現(xiàn))，剩余17個題項均具有很好的信度(Imax≥0.3)，由此，本研究給出了題項V2的項目特征曲線和信息量混合曲線圖，也給出了在項目分析中根據(jù)信息量指標所刪除的題項V5的項目特征曲線和信息量混合曲線圖(圖3)。首先，從項目特征曲線來分析，在理想狀態(tài)下第0條曲線(對應本研究量表題項選擇中的1分值)應該是一個單調遞減曲線，即隨著受試者能力水平的提高，得1分的幾率逐漸降低。第4條曲線(5分值)應該是一個單調遞增曲線，即隨著受試者能力水平的提高，得5分的幾率逐漸提升。而項目第1～3條曲線(2～4分值)應該符合正態(tài)分布。但是，在實際中，很多時候并不能完全符合這種理想狀態(tài)。本研究的題項V2較為符合這種狀態(tài)，說明該題項能夠很好的對不同水平的受試者進行區(qū)分。當然，所剩余的其他題項也基本滿足項目特征曲線這一特點，這里不做一一列舉，而通過項目分析中所刪除的V5，卻無法體現(xiàn)這種項目特征曲線的特征，區(qū)分能力較差。其次，就信息量來看，V2的最大信息量在0.8以上，說明信息量較大，該題項的信度較高，而V5的信息量僅在0.1的水平(刪除標準為Imax≤0.2)，說明該題項的信度欠佳。

由此看來，CTT從宏觀分析給出量表的整體信度之后，通過IRT可以從微觀進一步得到各個題項的信度情況(驗證假設3)。這種結合，不僅提高了體育科學測評量表編制的科學性和準確性，也有助于后續(xù)研究進一步探討某個特定能力的特質水平點。

圖3 本研究題項V2、V5的項目特征曲線與信息量混合示意圖

5.2 檢驗2

采用結構方程模型與SSA的組合來對量表的結構效度進行檢驗，主要針對于維度的設定來自探索性因素分析。因為，該結合的主要目的是為了避免量表將統(tǒng)計置于理論之上的缺陷 ，即通過探索性因素分析后，根據(jù)因素內主要題項代表的理論概念來命名維度。但是，通常情況下各維度中又存在與大多數(shù)題項代表概念不一的題項，又不能想當然的將該題進行重新歸類，需要有統(tǒng)計上的支持。由于《特質流暢量表》在編制之初的9個維度是依據(jù)定性方法所得，同時，考慮前面分析該量表維度過多可能是導致分量表信度較低的一個原因。因此，本研究僅對探索性因素分析所得維度結構進行檢驗，并通過這一檢驗過程來驗證這一方法優(yōu)化的可行性。

首先，本研究對量表剩余題項(17項)進行探索性因素分析。當然，在量表編制中這一步驟應該放于項目分析階段來進行，但是，本研究并非是編制量表，而只是對兩者的優(yōu)化構想做以實證。因此，在通過探索性因素分析之后，緊接著對量表結構效度進行檢驗，做以明確對比，以更好的凸顯本研究的實際研究目的。探索性因素分析的KMO值為0.910，球形檢驗的卡方值為1 900.847，自由度為136，且在0.001水平上達到顯著，因此，適宜進行因素分析(表5)。從累計解釋方差百分比來看，僅為49.468%，數(shù)值偏低，主要原因在于量表內容效度不高，這也正呼應了本研究在第1部分中的研究結論。從萃取的因素來看(設定特征值大于1)，共得到3個因素，第1個因素中的題項主要涉及到原量表的挑戰(zhàn)-技能平衡、行動-意識融合以及控制感3個維度，因此，將其命名為挑戰(zhàn)-行為控制的融合，即比賽情境的高要求與運動員行為控制能力的平衡；第2因素中的題項主要涉及到原量表中明確反饋與享受體驗2個維度。因此，將其命名為反饋-享受的體驗，即運動員對比賽的表現(xiàn)做出反饋，并享受認知結果的體驗過程；第3因素則主要涉及清晰的目標與全神貫注于當前任務2個維度，因此，命名為目標-集中，只有集中于目前任務，設定目標才能進一步施展行為。當然，本研究對其有何種命名并不是重點，重點在于通過探索性因素分析所設定維度的量表，如何在信效度檢驗中避免將統(tǒng)計置于理論之上的缺陷(驗證假設3)。

表5 本研究運動員特質流暢狀態(tài)探索性因素分析及其因子命名一覽表

Table 5 The List for Exploratory Factor Analysis and Factor Named of Athletes Dispositional Flow State

主成分特征值(旋轉-未旋轉)累計解釋方差百分比題項 主成分命名因子載荷13.210-5.90518.883V17挑戰(zhàn)-行為控制融合0.677V130.660V210.610V80.584V250.575V300.564V260.538V240.46522.678-1.38634.634V7反饋-享受的體驗0.670V190.599V160.570V280.555V290.53732.522-1.11849.468V4目標-集中0.722V20.613V120.570V270.516

隨后，通過結構方程模型結合SSA技術對量表結構效度進行了分析。第1步，運用Amos 17.0軟件實現(xiàn)了對量表結構效度的初步驗證工作，在分析中勾選了最大似然估計、模型擬合等指標，并對輸出報告的模型擬合指標進行了初步統(tǒng)計，做好記錄。第2步，采用FT的SSA技術進行分析，在分析時，僅設定了一個層面，但該層面分為3個元素，對應于量表的3個維度(挑戰(zhàn)-行為控制融合、反饋-享受的體驗、目標-集中)，分析過程中，對各個元素中的題項進行了對應的屬性設定。圖4展示了SSA分析的兩種結構的整合(分析時單個進行分析)，即極化結構與模塊結構，同時也對應的給出了異化系數(shù)①異化系數(shù)：是SSA技術的重要評價指標為異化系數(shù)與區(qū)域化系數(shù)，其中，異化系數(shù)表示與完美擬合之間的差異，其值不超過0.20是可以接受的[24]。和區(qū)域化系數(shù)②區(qū)域化系數(shù)：是指維度對空間圖進行的完美分區(qū)程度，取值范圍在0～1之間，數(shù)值越大，區(qū)分度越好，在0.90以上可以認為結構較為合理[34]。擬合指標情況。從圖4左圖來看，兩種結構的異化系數(shù)為0.15654，在合理范圍之內，區(qū)域化系數(shù)為1，說明該量表的維度能夠對空間圖進行完美的區(qū)分。就圖4右圖而言，異化系數(shù)與左圖一樣，而極化結構的區(qū)域化系數(shù)為0.933，模塊結構的區(qū)域化系數(shù)為0.917。盡管這一結果說明量表維度不能夠對空間圖進行完美區(qū)分，但是依然在0.90以上，因此，具有合理的結構。進一步觀察右圖出現(xiàn)偏差的原因，主要在于題項V24劃分到了反饋-享受的體驗維度，而題項V29劃分到了目標-集中維度。就題項內容來看，似乎V24(這種體驗讓我感到欣喜若狂)更加符合反饋-享受的體驗維度，V29(我全神貫注于當前的任務)也更符合目標-集中維度。盡管左圖展示了V24在挑戰(zhàn)-行為控制融合維度，V29在反饋-享受的體驗所得出的區(qū)域化系數(shù)更高，但是結合理論來分析，右圖的劃分更加符合實際。由此推測，對于通過探索性因素分析這種單純依據(jù)統(tǒng)計所得維度的量表，可能會造成在理論上的不足，同時，也不能想當然的依據(jù)題項含義對題項進行重新界定，而通過SSA技術，便能夠給以題項進行重新界定的理由，理論方面也可能更為符合實際。同時，部分研究在編制量表時[15]，通過SSA技術來進行題項刪減，但通過本研究來看，將跨區(qū)域題項刪除似乎存在一定的缺陷，這將導致應該歸屬于另一區(qū)域的題項誤刪的可能。因此，本研究不建議將FT中的SSA技術應用于量表的項目分析階段。

當然，在對題項進行重新界定之后，第3步便是需要再次對量表進行結構方程模型分析，來驗證結構效度是否符合標準，驗證過程同第1步，并對擬合指標進行統(tǒng)計，與第1步統(tǒng)計結果做以比較，本研究對2次結構方程模型的擬合指標統(tǒng)計見表6。從中得知，題項變更前后，結構方程模型的各擬合指標并未出現(xiàn)較大變動，盡管存在部分擬合指標降低現(xiàn)象，例如，RMSEA從0.059降到0.058，但是大多數(shù)指標擬合更優(yōu)，僅相對擬合指標的NFI不太令人滿意，這可能與量表所建構的題項內容全面性有關。當然，該指標通常也被認為是易被低估的指標。但無論如何，該指標與0.90的標準[28]相差并不大，綜合來看，該量表結構的擬合效度良好，具有較好的結構效度。

圖4 本研究運動員特質流暢狀態(tài)層面圖(基于三維結構的SSA)

注：左圖：異化系數(shù)=0.156 54，區(qū)域化系數(shù)=1(極化結構，模塊結構)； 右圖：異化系數(shù)=0.156 54(極化結構，模塊結構)，區(qū)域化系數(shù)=0.933(極化結構)，0.917(模塊結構)。

表6 本研究結構效度擬合指標一覽表

Table 6 The List for Fitting Index of Structure Validity

χ2/dfGFIRMSEANFICFI第1次2.3230.9220.0590.8610.915第2次2.2550.9250.0580.8650.919

6 討論

本研究通過3個應用探討了CTT、IRT、FT 3種理論的使用特點和優(yōu)化組合。應用1表明(驗證假設1)，通過映射語句的范式化分析，有助于對量表各維度的概念以及內涵充分的理解和把握，從而進一步設計題項或發(fā)現(xiàn)量表存在的問題。例如，在本研究映射語句的情緒行為方面僅存在享受的體驗維度，但該維度并未涉及復合情緒的有關題項，而高水平運動員在比賽情境下對復合情緒的控制感似乎也是具有重要意義的，它是不得不涉及的一項重要內容。這一方面的欠缺，在一定程度上降低了量表的內容效度，通過FT中映射語句的范式化分析，能夠凸顯這一問題，同時，映射語句還有助于對更深層次題項的挖掘。例如，通過設計映射語句組合：a1b3c9，運用采樣題目編制出“我的既定任務失敗后，通過客觀分析原因，出色完成了任務，從而享受這一過程”。盡管不能保證在后續(xù)地項目分析中一定被保留，但是，這似乎更加符合運動員的流暢體驗。由此推測，將FT的映射語句應用于題項建立之初，對內容效度的提高存在一定的優(yōu)越性。但是，在這里需要指出的是，側重于提高量表內容的全面性(覆蓋面)，可能導致內部一致性的下降。研究認為，采用這一方法與其他方法(有助于信度提高的方法)的有機結合可能更有利于提高量表題項建立之初的科學性。

應用2表明(驗證假設2)，CTT和IRT兩個理論在結合使用時，樣本量是不可回避的問題之一，通過檢驗發(fā)現(xiàn)，CTT在樣本量達到300名左右時，刪題數(shù)量達到穩(wěn)定，而IRT在樣本量達到400名左右時，刪題數(shù)量才逐漸穩(wěn)定。因此，兩者的結合應用于體育科學量表編制時，不少于400名受試者作為樣本量是較為合理的,至少目前這一結論從運動員這一群體在比賽這一特定情境下來看，是一個較為穩(wěn)定的閾值，而進一步擴大范圍的研究將是今后的一個研究方向。在采用已編制成型的體育科學量表應用于各項目運動員某方面特征研究時，對樣本量的要求可能沒有如此苛刻。而這一結論也與一些教育測評的研究存在一定的差異(IRT雙參數(shù)模型樣本量最好在600人以上)，導致這一結果的原因可能與運動員群體和比賽情境存在一定關聯(lián)。同時，通過CTT與IRT項目分析發(fā)現(xiàn)，CTT對題項的刪減并不能代替IRT對題項的刪減，兩者的結合將更有利于量表題項的進一步剔除。

應用3表明(驗證假設3)，CTT中體現(xiàn)宏觀特性的克隆巴赫α系數(shù)與IRT中體現(xiàn)微觀特性的項目信息量結合有助于優(yōu)化量表的信度這一構想，即兩者的結合能夠給出最終整體量表以及每個題項的信度情況，避免以往體育科學測評量表僅給出一個籠統(tǒng)信度指標的缺陷。同時，也驗證了將CTT中的結構方程模型結合FT中的SSA技術對量表結構效度進行檢驗的構想。當然，依據(jù)某些題項所在的模塊化區(qū)域進行選擇或調整時，可能存在更為復雜的理論問題和主觀判斷問題，但無論如何，SSA在所得層面圖擬合指標尚可的情況下，能夠對部分題項所屬維度進行重新界定，避免了量表的結構效度過分強調定量分析，而忽視了研究內容理論框架的缺陷。通過SSA分析發(fā)現(xiàn)，不建議將該技術應用于量表的項目分析階段，因為，這易導致應該歸屬于另一區(qū)域的題項誤刪的可能。但是,這里需要說明的是，量表編制過程所涉及的信、效度問題相當復雜，僅信度就包括重測信度、復本信度、分半信度、同質性信度以及評分者信度，而效度又涵蓋了結構效度、內容效度以及校標效度。同時，針對同一類信、效度的評價又存在多種不同的方法，例如，結構效度的評價方法，即因素分析法、與標準化測驗的相關法、聚合效度檢驗和區(qū)分效度檢驗等[19]。而本研究僅從方法結合的角度來提高體育科學量表編制的信、效度問題，驗證了克隆巴赫α系數(shù)與項目信息量結合、結構方程模型與SSA技術結合的構想，希望能夠進一步提高量表編制的信、效度科學化水平。

7 結語

在體育科學測評量表研制中，傳統(tǒng)上CTT理論作為經典測量理論被廣泛應用，而結合IRT、FT兩種理論開展的應用性研究還相對欠缺，雖然也有學者逐步提出了將三者結合的優(yōu)化構想，如戴儉慧(2014)發(fā)表的“體育科學量表編制中幾個主要問題探究—— 一種方法優(yōu)化的思考”一文[1]，就提供了諸多的思考空間，但這些研究還主要是停留在一種提法和觀念的層面，缺乏實證性案例的探究。本研究認為，F(xiàn)T中的映射語句在提高量表題項建立之初的內容效度方面具有自身的優(yōu)越性；CTT與IRT的結合使用中，樣本量在400時是一個穩(wěn)定性閾值，CTT對量表題項的刪減并不能代替IRT分析；CTT與IRT能夠從宏觀與微觀分別給出量表及題項的信度情況，有助于發(fā)現(xiàn)研究樣本某個特定能力的特質水平點。同時，結構方程模型與SSA技術結合能夠在一定程度上避免量表結構效度過分強調定量分析，忽視研究內容理論框架的缺陷。當然，對于本研究確立的這些應用結論還有待于實踐的不斷檢驗，案例也需不斷擴大，但藉此希望能夠發(fā)揮“以點帶面”的作用，逐步提升CTT、IRT、FT三種理論在體育科學量表編制研究中的規(guī)范化應用。

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CTT,IRT,FT：The Application of Scale in Sport Science——Taking “the Dispositional Flow Scale” as an Example

DONG De-peng,LIU Wei,SUN Shi-chao

Based on the short dispositional flow scale,763 athletes were investigated from different items and levels,and using three application research,this paper explores the using and optimum combination of CTT,IRT,FT in development of scale.The result shows that 1) Mapping sentence of FT has its advantages in content validity of items establishment;2)Sample size that is greater than 400 is a stability threshold when CTT and IRT is applied in item analysis,and CTT can’t replace IRT analysis in deletion of terms,meanwhile,SSA of FT will be not recommend in this stage;3)The combination of CTT and IRT can give the reliability of scale and item form macroscopic and microscopic,the combination of structural equation model of CTT and SSA of FT can avoid too much emphasis on the quantitative analysis,and ignore the defect of concept theory framework.

classicaltesttheory;itemresponsetheory;facettheory;scale

2015-05-28；

2015-08-14

吉林省社會科學基金資助項目(2015B8)；吉林大學研究生創(chuàng)新基金資助項目(2015067)。

董德朋(1988-)，男，山東濰坊人，在讀碩士研究生，主要研究方向為專項競技運動理論與方法，E-mail：depeng_d@126.com；劉巍(1973-),男，吉林長春人，副教授，博士，主要研究方向為體育教學與訓練，E-mail:JLUWEI_L@126.com；孫世超(1991-)男，河南平頂山人，在讀碩士研究生，主要研究方向為專項競技運動理論與方法，E-mail：sunshichao2013@sina.com。

吉林大學 體育學院，吉林 長春 130012 Jilin University，Changchun 130012，China.

1000-677X(2015)09-0075-09

10.16469/j.css.201508000

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