□萬云芳 賈舒敏 馮素潔 沈蓉蓉 吳雪芝 沈鑫 郭曉珍 李斯

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北京地區(qū)高校學(xué)生圖書館焦慮測(cè)量分析
——基于圖書館焦慮量表的修訂與驗(yàn)證

□萬云芳 賈舒敏 馮素潔 沈蓉蓉 吳雪芝 沈鑫 郭曉珍 李斯

為了測(cè)量與分析北京地區(qū)高校學(xué)生的圖書館焦慮，以北京航空航天大學(xué)(985學(xué)校)、北京工業(yè)大學(xué)(211學(xué)校)、首都師范大學(xué)(一本學(xué)校)、北京聯(lián)合大學(xué)(二本學(xué)校)、耿丹學(xué)院(民辦三本學(xué)校)、北工大實(shí)驗(yàn)學(xué)院(二級(jí)獨(dú)立學(xué)院)為抽樣對(duì)象，運(yùn)用結(jié)構(gòu)方程模型分析方法修訂與驗(yàn)證現(xiàn)有的圖書館焦慮量表，并運(yùn)用修訂后的圖書館焦慮量表對(duì)上述六所學(xué)校的圖書館焦慮現(xiàn)象進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)與分析。

圖書館焦慮 測(cè)量 圖書館焦慮量表 修訂 北京地區(qū) 高校圖書館

1 引言

焦慮是潛伏在我們所觀察到的行為背后的一種潛在構(gòu)念，是個(gè)體對(duì)某種預(yù)期會(huì)對(duì)他的自尊心構(gòu)成潛在威脅的情境所產(chǎn)生不安、憂慮、緊張甚至恐懼的情緒狀態(tài)。圖書館焦慮是讀者在使用圖書館時(shí)產(chǎn)生的上述不愉快情緒。比如：現(xiàn)代圖書館在提供了高端大氣的學(xué)習(xí)空間、設(shè)計(jì)布局的同時(shí)也會(huì)給一些讀者帶來找不著北無所適從的感覺，先進(jìn)的自助服務(wù)設(shè)備在提供便捷的同時(shí)也讓一些人擔(dān)心出錯(cuò)而不敢使用，不斷改進(jìn)的檢索方式讓不少讀者都有過不知所措的經(jīng)歷……這些會(huì)讓一些內(nèi)向、羞于詢問的讀者感到為難和困惑，當(dāng)讀者在圖書館遭遇了不順利、尷尬、沒能達(dá)到預(yù)期目的的經(jīng)歷后，將會(huì)對(duì)圖書館逐漸失去興趣、信心甚至產(chǎn)生抵觸情緒，最終導(dǎo)致圖書館讀者的流失。究竟哪些讀者是因?yàn)閳D書館的服務(wù)不足產(chǎn)生焦慮從而降低了利用圖書館的能力？用什么方式來衡量評(píng)估焦慮？這些是圖書館改進(jìn)服務(wù)需要研究的問題。

1986 年，美國(guó)圖書館學(xué)家康斯坦斯·麥侖首次提出了圖書館焦慮的概念，將讀者在使用圖書館時(shí)產(chǎn)生的心理障礙稱為圖書館焦慮( Library Anxiety，LA)，開啟了LA定性研究階段。

1992 年, 美國(guó)研究者申農(nóng)·波絲蒂克將LA定義為讀者使用圖書館而產(chǎn)生的消極情緒和不舒服的感覺。他在康斯坦斯·麥侖抽象、定性的研究基礎(chǔ)上，創(chuàng)建了LA定量研究工具:圖書館焦慮量表(Library Anxiety Scale，LAS)，用于定量分析LA 的程度。這開創(chuàng)了LA定量研究的先河，為以后LA定量研究奠定了基礎(chǔ)[1]。

LAS是一組能反映焦慮潛在變量(潛在構(gòu)念)水平的項(xiàng)目，這些項(xiàng)目也被稱作測(cè)量變量(或觀察變量、指標(biāo)變量、顯性變量)。由于LAS是LA研究者針對(duì)一定的圖書館背景與環(huán)境提出的，有其自身的適用范圍，自1992年申農(nóng)·波絲蒂克創(chuàng)建了5維度43項(xiàng)度LAS以來，先后有眾多學(xué)者在此基礎(chǔ)上按照自己國(guó)家和種族圖書館環(huán)境與特點(diǎn)或自己的研究方向，重新建立或修訂了適合自身的LAS。

2001年，以色列研究者斯納利斯·肖哈門與戴安娜·米茲拉齊對(duì)以色列本科生的LA現(xiàn)象進(jìn)行了深入的研究，他們將申農(nóng)·波絲蒂克的LAS翻譯成希伯來語(yǔ)，同時(shí)結(jié)合本民族特點(diǎn)對(duì)LAS進(jìn)行了改進(jìn)，將量表中的5大因素增加到7 大因素。2003年，美國(guó)圣里奧大學(xué)多麗絲·范坎彭博士，在申農(nóng)·波絲蒂克的LAS基礎(chǔ)上，根據(jù)卡羅爾·庫(kù)爾梭的信息檢索模型，編制了6個(gè)維度54個(gè)項(xiàng)目圖書館焦慮多維量表，來測(cè)量博士研究生在完成學(xué)位論文寫作階段使用圖書館過程而產(chǎn)生的LA程度。2004年科威特大學(xué)圖書館與情報(bào)學(xué)系的安瓦爾等三人沿用申農(nóng)·波絲蒂克的英文版量表，并作了必要的修訂，將申農(nóng)·波絲蒂克量表維度由5個(gè)減至4個(gè)，項(xiàng)目由43條減至34條。2009年，波蘭奧爾什丁瓦爾密亞瑪祖里大學(xué)的馬儒則納·斯維哥根據(jù)波蘭的國(guó)情，參照已有的LAS，建立了6個(gè)維度的適合本土研究的波蘭LAS[2]。

今天，更多的研究方法被運(yùn)用到LA研究中，比如結(jié)構(gòu)方程模型(Structural Equation Modeling, SEM)概念的提出，以及SPSS、LISREL、AMOS等統(tǒng)計(jì)軟件的開發(fā)與成熟，使SEM的理念和技術(shù)轉(zhuǎn)化為研究者可以直接使用的工具，為L(zhǎng)A研究開創(chuàng)了一個(gè)嶄新的量化研究范式。更多國(guó)家的研究者加入到LA研究行列，比如加拿大、伊朗、馬來西來、土耳其、中國(guó)[3]。2006年，吉林大學(xué)圖書館賀偉根據(jù)當(dāng)時(shí)我國(guó)的國(guó)情將申農(nóng)·波絲蒂克 LAS進(jìn)行了中文修訂及信效度檢驗(yàn),量表分為5個(gè)維度，共計(jì)63個(gè)項(xiàng)目[4]。2011年，南開大學(xué)商學(xué)院宋志強(qiáng)等人在已有LAS的基礎(chǔ)上，通過調(diào)研構(gòu)建了符合當(dāng)時(shí)圖書館環(huán)境的包括7維度40條目的LAS[5]。

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與數(shù)字資源的迅猛發(fā)展、讀者需求的不斷變化，圖書館的服務(wù)與功能也發(fā)生了巨大變革，這些變革會(huì)使已有的LAS出現(xiàn)測(cè)量變量不足以反映其潛在變量的問題，同時(shí)也會(huì)有新的潛在變量產(chǎn)生或舊的潛在變量失效的可能，這也是我們修訂量表的原因所在。在分析方法上，適合于高校的中文LAS(如吉林大學(xué)圖書館賀偉修訂量表和南開大學(xué)商學(xué)院宋志強(qiáng)修訂量表)都進(jìn)行了因素分析及信、效度檢驗(yàn)。我們此次修訂將采用SEM分析方法，在探索性因素分析(Exploratory Factor Analysis, EFA)、驗(yàn)證性因素分析分析(Confirmatory Factor Analysis, CFA)得出測(cè)量模型的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步探究了潛在變量間因果關(guān)系的結(jié)構(gòu)模型，并運(yùn)用群組分析求證量表的穩(wěn)定性和跨群組效度。在樣本數(shù)據(jù)的獲取上，為便于實(shí)地進(jìn)行問卷調(diào)查確保樣本數(shù)據(jù)的真實(shí)可信度，我們選擇了北京地區(qū)六所不同層次的高校：北京航空航天大學(xué)(“985”學(xué)校)、北京工業(yè)大學(xué)(“211”學(xué)校)、首都師范大學(xué)(一本學(xué)校)、北京聯(lián)合大學(xué)(二本學(xué)校)、耿丹學(xué)院(民辦三本學(xué)校)、北工大實(shí)驗(yàn)學(xué)院(二級(jí)獨(dú)立學(xué)院)。

2 圖書館焦慮量表的第一次修訂

我們此次對(duì)LAS的修訂是在申農(nóng)·波絲蒂克的LAS、吉林大學(xué)圖書館賀偉修訂量表、南開大學(xué)商學(xué)院宋志強(qiáng)修訂量表等基礎(chǔ)上進(jìn)行的。

2.1 編制預(yù)試問卷及施測(cè)

編制一個(gè)高信度、效度的量表是要以初始項(xiàng)目(測(cè)量變量)冗余為基礎(chǔ)的，初始項(xiàng)目(測(cè)量變量)的冗余給量表的修訂提供更多的對(duì)比和選擇的機(jī)會(huì)，通常初始設(shè)計(jì)的項(xiàng)目應(yīng)為量表項(xiàng)目的3-4倍，比如一個(gè)10項(xiàng)目的量表，需要有一個(gè)40個(gè)項(xiàng)目的項(xiàng)目池[6]。因此，重新設(shè)計(jì)、編制預(yù)試問卷，就要盡可能全面地提出有可能使讀者產(chǎn)生焦慮的所有方面(潛在變量)、所有問題(測(cè)量變量)。為使預(yù)試問卷具有一定的內(nèi)容效度和專家效度，此次編制預(yù)試問卷，筆者的具體作法為：1.在上述三個(gè)量表基礎(chǔ)上篩選、增補(bǔ)初始項(xiàng)目；2.向上述六所學(xué)校的圖書館老師征求意見；3.召開讀者座談會(huì)，直接傾聽來自讀者的意見；4.與圖書館助管學(xué)生進(jìn)行討論。我們?cè)诮?jīng)過上述環(huán)節(jié)后，結(jié)合圖書館實(shí)際工作經(jīng)驗(yàn)反復(fù)推敲，最終從讀者、館員、服務(wù)、資源、舒適度、管理等六個(gè)方面(潛在變量)，設(shè)計(jì)了一份包含56個(gè)問題(測(cè)量變量)、采用利克特五點(diǎn)計(jì)分制的預(yù)試問卷。

在問卷調(diào)查中，為了使抽樣的樣本性質(zhì)能確實(shí)反映出總體的屬性，學(xué)者斯蒂文斯(2002)對(duì)于因素分析程序的樣本大小與因素可靠性間的關(guān)系提出以下看法；樣本大小視分析變量數(shù)目而定，一般的標(biāo)準(zhǔn)是每個(gè)變量(題項(xiàng))所需的樣本數(shù)要介于2位至20位之間，但使用者要獲得可靠的因素結(jié)構(gòu)，每個(gè)變量最少的樣本觀察值要有5位，因而一份有四十題的量表(不是問卷，一份問卷可能包含數(shù)種量表),要進(jìn)行因素分析時(shí)，其樣本數(shù)最小的需求要有40 x 5=200位。[7]我們編制的預(yù)試問卷有56題項(xiàng)，以每個(gè)變量不少于5位樣本觀察值計(jì)算，需要樣本數(shù)應(yīng)不少于280個(gè)。

2013年10月我們統(tǒng)一印制了紙制問卷，在上述六所學(xué)校以120份/學(xué)校、采取分層隨機(jī)抽樣方式進(jìn)行了第一次抽樣測(cè)試。在測(cè)試過程中北京航空航天大學(xué)老師又自行復(fù)印問卷增加發(fā)放了40份問卷，相當(dāng)于實(shí)際發(fā)放問卷760份。對(duì)收回問卷依據(jù)測(cè)謊題(內(nèi)容正好相反二道問題)、以及答案出現(xiàn)明顯規(guī)律的(比如全部題目選A)予以剔除，得到實(shí)際有效問卷為712份(詳見表1、表2)。全部樣本按奇、偶數(shù)分為EFA分析樣本356個(gè)、CFA分析樣本356個(gè)，二個(gè)樣本測(cè)量題項(xiàng)均采用序列均值方法置換缺失值。

表1 學(xué)校

表2 身份

2.2 項(xiàng)目分析

項(xiàng)目分析的主要目的在于檢驗(yàn)編制量表(預(yù)測(cè)問卷)個(gè)別題項(xiàng)(測(cè)量變量)的適切性或可靠性。項(xiàng)目分析的檢驗(yàn)是通過探究高低分的受試者在每個(gè)題項(xiàng)的差異，以及題項(xiàng)間同質(zhì)性檢驗(yàn)等方法來決定個(gè)別題項(xiàng)的保留與否。筆者采取兩個(gè)獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)求得的t值作為極端組決斷值比較，以個(gè)別題項(xiàng)與總分的相關(guān)度、校正題項(xiàng)與總分的相關(guān)度、個(gè)別題項(xiàng)刪除后的內(nèi)部一致性系數(shù)α值、共同性、因素負(fù)荷量等項(xiàng)的檢驗(yàn)作為個(gè)別題項(xiàng)的篩選指標(biāo)，項(xiàng)目分析的判別標(biāo)準(zhǔn)見表3。經(jīng)檢驗(yàn)，最終刪除了26題項(xiàng)(測(cè)量變量)，保留了30題項(xiàng)(測(cè)量變量)。

表3 項(xiàng)目分析判別標(biāo)準(zhǔn)[8]

①注:0.895為預(yù)測(cè)問卷抽樣測(cè)試內(nèi)部一致性α系數(shù)。

2.3 探索性因素分析(EFA)

測(cè)量變量的背后究竟具有幾個(gè)潛在變量？雖然在量表修訂時(shí)我們已參考現(xiàn)有量表提出了六個(gè)因素構(gòu)念，但實(shí)際數(shù)據(jù)是否能與我們事先確立的構(gòu)念相吻合，需要通過因素分析來檢驗(yàn)。因素分析的目的即在找出量表潛在的結(jié)構(gòu)，減少題項(xiàng)的數(shù)目，使之變?yōu)橐唤M較少而彼此相關(guān)較大的變量[9]。

因素分析的關(guān)鍵在于保留多少共同因素(潛在變量)。在EFA中，我們將經(jīng)項(xiàng)目分析保留的30題項(xiàng)全部納入因素分析變量范圍，運(yùn)用SPSS18.0采用主成分分析法以特征值Kaiser>1、直交轉(zhuǎn)軸的最大變異法提取共同因素，共抽取7個(gè)主成分，可以解釋的總變異量為56.054%。碎石圖(見圖1)的檢驗(yàn)可以幫助我們決定因素的數(shù)目，其判斷準(zhǔn)則是取坡線突然劇升的因素，刪除坡線平坦的因素。從圖1看，可以確定抽取三個(gè)因素較為適宜。

圖1 碎石圖

以特征值大于1為判別基準(zhǔn)時(shí)，有時(shí)所抽取的因素過多，或某些因素所包含題項(xiàng)不夠適切，不易給因素命名，在探索性因素分析中這是可以理解的。因?yàn)槭艿绞茉囌咛畲?、量表編制過程的嚴(yán)謹(jǐn)性等因素影響，部分量表的因素分析結(jié)果常未能完全符合研究者當(dāng)初編制的層面因素，所以研究者需要?jiǎng)h除題項(xiàng)進(jìn)行第二次、第三次的因素分析，一直不斷探索，直到符合理論基礎(chǔ)或架構(gòu)，或達(dá)到簡(jiǎn)單結(jié)構(gòu)目的[10]。經(jīng)轉(zhuǎn)軸后的成分矩陣分析，筆者保留測(cè)量題項(xiàng)較多的構(gòu)面，刪除非歸屬于原構(gòu)面中因素負(fù)荷量最大的測(cè)量題項(xiàng)。經(jīng)過12次刪除題項(xiàng)后，最終抽取“檢索困惑”、“環(huán)境不適”、“服務(wù)不足”三個(gè)潛在變量共18個(gè)測(cè)量變量，三個(gè)因素構(gòu)念可以解釋所有觀察變量的總變異量的47.848%。在行為及社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域，萃取后保留的因素聯(lián)合解釋變異量若能達(dá)到60%以上，表示萃取后保留的因素相當(dāng)理想，如果50%以上，萃取的因素也可以接受[11]。筆者萃取的結(jié)果接近50%，不是很理想。

2.4 測(cè)量模型的驗(yàn)證性因素分析(CFA)

測(cè)量模型驗(yàn)證檢測(cè)的是測(cè)量變量的因素結(jié)構(gòu)與測(cè)量誤差。在CFA分析中，筆者采用偶數(shù)樣本(EFA分析采用奇數(shù)樣本)運(yùn)用AMOS17.0進(jìn)行驗(yàn)證，三個(gè)潛在構(gòu)念均為反映性測(cè)量模型，測(cè)量模型標(biāo)準(zhǔn)化估計(jì)值模型圖見圖2。

在圖2測(cè)量模型中參數(shù)個(gè)數(shù)總共有60個(gè)，其中固定參數(shù)21個(gè)，自由參數(shù)39個(gè)。CFA樣本數(shù)為356，模型估計(jì)樣本數(shù)為自由參數(shù)的9.1倍。SEM參數(shù)估計(jì)的穩(wěn)定性和樣本大小有關(guān)，一般最少的樣本需求為200位以上，多數(shù)學(xué)者觀察認(rèn)為樣本大小至少應(yīng)為假設(shè)模型中待估計(jì)自由參數(shù)的10倍以上[12]。正態(tài)性評(píng)估偏度系數(shù)介于0.007至1.041之間，其絕對(duì)值小于2，峰度系數(shù)介于0.184至-1.212之間，其絕對(duì)值小于2，表示數(shù)據(jù)符合正態(tài)分布假定，因而采用最大似然法對(duì)模型各參數(shù)統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行估計(jì)。

圖2 測(cè)量模型標(biāo)準(zhǔn)化估計(jì)值模型圖

CFA假設(shè)模型路徑圖的估計(jì)結(jié)果為：模型可以辨識(shí)收斂，非標(biāo)準(zhǔn)化估計(jì)值模型誤差項(xiàng)或殘差項(xiàng)方差均為正數(shù)，表示模型參數(shù)估計(jì)值沒有出現(xiàn)不適當(dāng)解值。標(biāo)準(zhǔn)化估計(jì)值模型，沒有出現(xiàn)絕對(duì)值大于1的標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)，表示沒有違反模型辨認(rèn)規(guī)則。整體模型的自由度為132，模型適配度的卡方值為380.000(p=0.000<0.05)，拒絕虛無假設(shè)。在大樣本情況下，似然比卡方值會(huì)膨脹，卡方值顯著性通常會(huì)小于0.05顯著水平，造成正確模型也可能被拒絕的不真實(shí)結(jié)論，因而在進(jìn)行假設(shè)模型整體適配度檢驗(yàn)時(shí)，必須再參考其他適配度統(tǒng)計(jì)量[13]。其他適配度統(tǒng)計(jì)量：卡方自由度比值為2.879(符合<3理想標(biāo)準(zhǔn))，RMSEA值為0.073(符合<0.080理想標(biāo)準(zhǔn))，CFI為0.853(未符合>0.900適配標(biāo)準(zhǔn))，NFI為0.793(未符合>0.900適配標(biāo)準(zhǔn))，GFI值為0.893(未符合>0.900適配標(biāo)準(zhǔn))，AGFI值為0.861(未符合>0.900適配標(biāo)準(zhǔn))，CN值為150(未符合>200理想標(biāo)準(zhǔn))。假設(shè)模型與樣本數(shù)據(jù)適配不佳。

對(duì)于適配不佳的假設(shè)模型要進(jìn)行修正。當(dāng)測(cè)量變量的因素負(fù)荷量小于0.5時(shí)，就不能有效反映因素構(gòu)念，就不能作為因素構(gòu)念的有效測(cè)量變量。因素負(fù)荷量等于測(cè)量變量路徑系數(shù)的平方，因此當(dāng)路徑系數(shù)小于0.70時(shí)應(yīng)考慮刪除。筆者以路徑系數(shù)<0.65(約等于0.70)為刪除門檻，經(jīng)多次題項(xiàng)刪除后得到3維度8題項(xiàng)模型。修正后模型內(nèi)的自由度等于17，模型適配度的卡方值為56.391( p=0.000<0.05)，卡方自由度比值=3.317(不符合<3理想標(biāo)準(zhǔn))，RMSEA值=0.081(不符合<0.080理想標(biāo)準(zhǔn))，CFI=0.949(符合>0.900適配標(biāo)準(zhǔn))，NFI=0.929(符合>0.900適配標(biāo)準(zhǔn))，GFI值=0.961(符合>0.900適配標(biāo)準(zhǔn))，AGFI值=0.918(符合>0.900適配標(biāo)準(zhǔn))，CN值=174(未符合>200理想標(biāo)準(zhǔn))。假設(shè)模型與樣本數(shù)據(jù)尚可適配。

修正后模型有2個(gè)維度只有2個(gè)測(cè)量變量。測(cè)量模型的評(píng)價(jià)目標(biāo)在于測(cè)量變量是否足以反映其相對(duì)應(yīng)的潛在變量，并有一定的信、效度支持?！耙话阕钌俚臏?zhǔn)則為一個(gè)潛在構(gòu)念的指標(biāo)變量(測(cè)量題項(xiàng))至少要有三題以上，若測(cè)量指標(biāo)題項(xiàng)少于三題，指標(biāo)變量反映的潛在特質(zhì)效度不足?！盵14]

焦慮量表第一次修訂，經(jīng)項(xiàng)目分析刪除26題；經(jīng)EFA分析刪除12題，萃取三個(gè)共同因素18個(gè)項(xiàng)目；經(jīng)CFA分析刪除路徑系數(shù)低于0.65(約等于0.70)的10個(gè)項(xiàng)目，獲得量表包括“檢索困惑”、“環(huán)境不適”、“服務(wù)不足”3個(gè)維度共8個(gè)項(xiàng)目。量表第一次修訂因刪除題項(xiàng)過多造成一些潛在變量測(cè)量題目不足、抽取共同因素與最初設(shè)計(jì)差異較大，量表效度需要再重新建構(gòu)。因此，我們?cè)诘谝淮涡抻喌幕A(chǔ)上，圍繞 “檢索困惑”、“環(huán)境不適”、“服務(wù)不足”三個(gè)維度進(jìn)行了題項(xiàng)的增補(bǔ)和修改。增補(bǔ)重點(diǎn)為測(cè)量變量不足的維度；修改重點(diǎn)為對(duì)有一定測(cè)量?jī)r(jià)值但可能因提法使人不愿意承認(rèn)或讀者不易正確理解的測(cè)量變量進(jìn)行了修改或刪除，題項(xiàng)數(shù)量控制在大多數(shù)讀者在忍耐限度內(nèi)能夠完成為宜。修改后，筆者編制了25題項(xiàng)的測(cè)試問卷并進(jìn)行了第二次測(cè)試。

3 圖書館焦慮量表的第二次修訂

2014年3月我們?cè)谏鲜隽鶎W(xué)校進(jìn)行了第二次測(cè)試。第二次測(cè)試抽樣數(shù)按各學(xué)校在校生規(guī)模的十分之一并考慮可能產(chǎn)生無效問卷的比例確定：北京航空航天大學(xué)、北京工業(yè)大學(xué)、首都師范大學(xué)、北京聯(lián)合大學(xué)各為260份，耿丹學(xué)院、北工大實(shí)驗(yàn)學(xué)院各為110份。六所學(xué)校共發(fā)放問卷1260份，收回問卷1211份(詳見表4、表5)。

表4 學(xué)校

表5 身份

問卷調(diào)查的基本信息包括學(xué)校、身份、性別、學(xué)科、文檢課選修情況、去圖書館情況、利用電子資源情況，以便我們針對(duì)不同群體讀者的焦慮狀況進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。剔除不合格問卷后全部樣本按奇、偶數(shù)分為二部份，奇數(shù)樣本作為EFA分析樣本，以序列均值替代題項(xiàng)缺失值，樣本數(shù)為595；偶數(shù)樣本作為CFA分析樣本，直接刪除有題項(xiàng)缺失值記錄，樣本數(shù)為562。

3.1 EFA分析

第二次測(cè)試，經(jīng)項(xiàng)目分析刪除5題、保留20題。EFA分析采取主成份分析法，以特征值kaiser>1、直交轉(zhuǎn)軸最大變異法抽取主成分，共抽取三個(gè)共同因素，經(jīng)轉(zhuǎn)軸后成分矩陣分析刪除2題項(xiàng)后，解釋的

總變異量為52.871%(見表6)。因原設(shè)計(jì)為“服務(wù)不足”的題項(xiàng)經(jīng)刪除后保留題項(xiàng)更適合命名為“情感障礙”，EFA分析最終保留“環(huán)境不適”、“檢索困惑”、“情感障礙”3個(gè)因素18題項(xiàng)。

3.2 測(cè)量模型CFA分析

經(jīng)EFA分析萃取的三個(gè)潛在構(gòu)念均為反映性測(cè)量模型，分別包括6個(gè)效果指標(biāo)變量。CFA分析樣本數(shù)為562，參數(shù)個(gè)數(shù)總共有60個(gè)，其中固定參數(shù)21個(gè)，自由參數(shù)39個(gè)，模型估計(jì)樣本數(shù)為自由參數(shù)的14.4倍。假設(shè)模型估計(jì)結(jié)果模型可以識(shí)別收斂，模型評(píng)估結(jié)果的參數(shù)沒有不適當(dāng)解值。以測(cè)量變量路徑系數(shù)不低于0.65為刪除標(biāo)準(zhǔn)，刪除不能足以反映潛在構(gòu)念的測(cè)量變量，修正后測(cè)量模型見圖3。為了保證每個(gè)潛在構(gòu)念有三個(gè)測(cè)量變量，我們保留了路徑系數(shù)為0.62的變量qg16，qg16測(cè)量變量還有待改進(jìn)。

圖3 修正后標(biāo)準(zhǔn)化估計(jì)值模型圖

成份初始特征值提取平方和載入旋轉(zhuǎn)平方和載入合計(jì)方差的%累積%合計(jì)方差的%累積%合計(jì)方差的%累積%16.11833.99233.9926.11833.99233.9923.32218.45318.45322.02011.22545.2162.02011.22545.2163.31418.41236.86631.3787.65552.8711.3787.65552.8712.88116.00652.8714.9805.44658.317……

圖4 因果關(guān)系標(biāo)準(zhǔn)化估計(jì)值模型

3.3 結(jié)構(gòu)模型的驗(yàn)證

完整的結(jié)構(gòu)方程模型(SEM)包含測(cè)量模型與結(jié)構(gòu)模型。結(jié)構(gòu)模型表示的是因素構(gòu)念間的關(guān)系，結(jié)構(gòu)模型檢驗(yàn)的重點(diǎn)在于界定模型中變量的因果關(guān)系效度，也就是因果結(jié)構(gòu)效度的檢驗(yàn)。假設(shè)模型中所有變量的因果關(guān)系都必須根據(jù)理論、實(shí)證研究、或合理性經(jīng)驗(yàn)法則來界定[15]。我們保留的“檢索困惑”、“環(huán)境不適”、“情感障礙”三個(gè)潛在構(gòu)念，從合理性經(jīng)驗(yàn)判斷，“檢索困惑”與“環(huán)境不適”應(yīng)該是引起“情感障礙”的外因，這種因果關(guān)系的假設(shè)模型見圖4。經(jīng)CFA驗(yàn)證，“檢索困惑”與“環(huán)境不適”對(duì)內(nèi)因潛在變量“情感障礙”影響的標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)分別為0.33、0.57，聯(lián)合解釋變異量為57%。其整體適配度統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)結(jié)果摘要見表7，16個(gè)指標(biāo)有14個(gè)指標(biāo)達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)，其中6個(gè)指標(biāo)達(dá)到良好標(biāo)準(zhǔn)，只有2個(gè)指標(biāo)未達(dá)標(biāo)準(zhǔn)，假設(shè)模型與樣本數(shù)據(jù)契合度良好，表示假設(shè)模型可以獲得支持，這樣的假設(shè)模型理論上是可以接受的。

表7 焦慮量表三維度結(jié)構(gòu)模型整體適配度檢驗(yàn)摘要表

3.4 模型的聚斂效度與區(qū)別效度檢驗(yàn)

若結(jié)構(gòu)模型的整體適配度分析顯示，假設(shè)模型與樣本數(shù)據(jù)可以適配，表示根據(jù)觀察數(shù)據(jù)推導(dǎo)的整體協(xié)方差矩陣Σ與依據(jù)模型推導(dǎo)的隱含總?cè)后w協(xié)方差矩陣Σ(θ)相等：Σ=Σ(θ)，進(jìn)一步要驗(yàn)證的是量表的聚斂效度與區(qū)別效度。

CFA模型的聚斂效度可從因素負(fù)荷量、潛在構(gòu)念信度、平均方差抽取量等方面加以檢核。一個(gè)因素構(gòu)念對(duì)測(cè)量變量具有高的負(fù)荷量，表示這些測(cè)量變量可以有效反映一個(gè)共同因素。因素負(fù)荷量的評(píng)

表8 結(jié)構(gòu)模型區(qū)別效度檢驗(yàn)分析摘要表

①注:*ΔX2>3.841,達(dá)0.05顯著水平,***ΔX2>10.827,達(dá)0.001顯著水平。

鑒內(nèi)容為因素負(fù)荷量路徑系數(shù)均達(dá)顯著(一般應(yīng)達(dá)0.70以上)、因素負(fù)荷量數(shù)值要高于0.50。

AMOS一般采用卡方差異檢驗(yàn)法來判別量表是否具有區(qū)別效度，具體通過比較構(gòu)面間的協(xié)方差為自由估計(jì)參數(shù)和構(gòu)面間的協(xié)方差限制為1兩個(gè)模型的卡方值差異量是否達(dá)到顯著水平來判斷。卡方值差異量愈大且達(dá)到顯著水平表示兩個(gè)因素構(gòu)念間的關(guān)系不是完全相關(guān)，說明兩個(gè)因素構(gòu)念是有區(qū)別的[17]。經(jīng)驗(yàn)證的結(jié)構(gòu)模型區(qū)別效度摘要詳見表8，均達(dá)到0.001顯著水平，說明三個(gè)因素間有良好的區(qū)別效度。

4 修訂模型跨學(xué)校穩(wěn)定性分析

當(dāng)我們得到的假設(shè)模型與樣本數(shù)據(jù)可以契合，可以進(jìn)一步探究假設(shè)模型是否同時(shí)適配于此樣本中不同學(xué)校、學(xué)科、性別、身份……的樣本組別，比較結(jié)構(gòu)模型中“檢索困惑”、“環(huán)境不適”與“情感障礙”之間的路徑關(guān)系對(duì)于不同的樣本組別是否存在差異。其目的在于檢驗(yàn)相似模型在不同群組受試者間的差異，以驗(yàn)證模型穩(wěn)定效度與跨群組效度。

在群組分析中，我們進(jìn)行了學(xué)科群組與學(xué)校群組的檢驗(yàn)。關(guān)于SEM分析的樣本數(shù)，“Gorsuch(1983)認(rèn)為，因素分析中樣本量至少應(yīng)該達(dá)到100。Boomsma(1985)也建議，結(jié)構(gòu)方程模型分析時(shí)，樣本量最少應(yīng)該大于100，被試多于200個(gè)更好?！盵18]在學(xué)科群組分析中，學(xué)科分組樣本數(shù)分別為工科472、文科400、理科281，樣本數(shù)均在200以上，學(xué)科群組分析指標(biāo)均達(dá)到適配標(biāo)準(zhǔn)，說明假設(shè)模型具有跨學(xué)科穩(wěn)定性。學(xué)校群組分析，由于第二次測(cè)試六個(gè)參測(cè)學(xué)校樣本數(shù)是按在校生比例確定的，耿丹學(xué)院有效問卷僅為97，北工大實(shí)驗(yàn)學(xué)院有效問卷僅為100，因此，學(xué)校群組分析中這兩個(gè)學(xué)校的分析指標(biāo)適配數(shù)據(jù)將會(huì)受到一定影響。

以學(xué)校群組分析為例，六個(gè)學(xué)校初始模型與群組初始模型的估計(jì)結(jié)果均為模型可以辨識(shí)收斂，模型評(píng)估結(jié)果的參數(shù)沒有不適當(dāng)解值。六個(gè)學(xué)校北京工業(yè)大學(xué)、北京航空航天大學(xué)、北京聯(lián)合大學(xué)、首都師范大學(xué)、耿丹學(xué)院、北工大實(shí)驗(yàn)學(xué)院的初始模型卡方自由度比值分別為1.970、2.409、1.671、1.877、1.690、1.474，除北京航空航天大學(xué)達(dá)到<3.00適配標(biāo)準(zhǔn)外，其他學(xué)校均達(dá)到<2.00良好適配標(biāo)準(zhǔn)；群組初始模型適配度卡方自由度比值為1.850，也達(dá)到<2.00良好適配標(biāo)準(zhǔn)。

六個(gè)學(xué)校初始假設(shè)模型與多群組初始模型的絕對(duì)適配度指標(biāo)，除耿丹學(xué)院RMSEA=0.087、AGFI=0.833、北工大實(shí)驗(yàn)學(xué)院AGFI=0.857未達(dá)標(biāo)外，其他學(xué)校初始模型與群組初始模型均達(dá)到RMSEA<0.08、GFI>0.90、AGFI>0.90適配標(biāo)準(zhǔn)。

六個(gè)學(xué)校初始假設(shè)模型與多群組初始模型的增值適配度統(tǒng)計(jì)量見表9，其中：IFI、TLI、CFI均達(dá)到模型適配標(biāo)準(zhǔn)。NFI四舍五入后均能達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)，RFI除耿丹學(xué)院、北工大實(shí)驗(yàn)學(xué)院外其它學(xué)校四舍五入后均能達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)。群組初始模型五個(gè)增值適配統(tǒng)計(jì)量四舍五入后均達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)。

表9 增值適配度統(tǒng)計(jì)

六個(gè)學(xué)校初始假設(shè)模型與多群組初始模型的簡(jiǎn)約適配度指數(shù)PGFI、PNFI、PCFI均達(dá)到>0.50適配標(biāo)準(zhǔn)。

“如果模型擬合指標(biāo)中部分達(dá)到了較高的顯著性，而其余指標(biāo)沒有，此時(shí)需要研究者仔細(xì)分析出現(xiàn)這一現(xiàn)象的原因。特別是針對(duì)那些不顯著的指標(biāo)、考察其實(shí)質(zhì)含義，分析為什么它們不顯著。只要有一定的邏輯和原因，這種情況也是可以接受的?！盵19]學(xué)校初始模型少數(shù)學(xué)校適配指標(biāo)不達(dá)標(biāo)的主要原因應(yīng)該是樣本數(shù)≤100造成的。因此，考慮到分學(xué)校樣本數(shù)量的關(guān)系，上述適配指標(biāo)是可以接受的，可以說結(jié)構(gòu)模型在不同學(xué)校群組具有一定的穩(wěn)定效度，即具有跨群組效度。

只有通過EFA分析、CFA驗(yàn)證，確認(rèn)經(jīng)觀察數(shù)據(jù)推導(dǎo)的整體協(xié)方差矩陣Σ與依據(jù)模型推導(dǎo)的隱含總?cè)后w協(xié)方差矩陣Σ(θ)相等，并經(jīng)群組分析假設(shè)模型具有跨群組穩(wěn)定效度的LAS，定量分析的數(shù)據(jù)才能體現(xiàn)LA真實(shí)狀況。經(jīng)過本地區(qū)驗(yàn)證數(shù)據(jù)擬合良好的LAS，用于其他地區(qū)LA分析仍然需要數(shù)據(jù)分析與驗(yàn)證，如果經(jīng)觀察數(shù)據(jù)推導(dǎo)的整體協(xié)方差矩陣Σ與依據(jù)模型推導(dǎo)的隱含總?cè)后w協(xié)方差矩陣Σ(θ)不相等，仍然需要重新修訂假設(shè)模型。

5 對(duì)參測(cè)六所學(xué)校讀者圖書館焦慮的測(cè)量比較

我們根據(jù)理論假設(shè)架構(gòu)編制的預(yù)試問卷，經(jīng)二次測(cè)試修訂后得到一個(gè)包含“檢索困惑”、“環(huán)境不適”、“情感障礙”3個(gè)潛在變量10個(gè)測(cè)量變量的焦慮量表，并通過多群組分析驗(yàn)證具有跨學(xué)校群組穩(wěn)定效度。于是，我們應(yīng)用此量表對(duì)參加項(xiàng)目的六所學(xué)校讀者LA狀況進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。量表共有10道題，采用利克特五點(diǎn)計(jì)分制，全部問題采用反向題(為避免讀者在正、反向題選擇答案時(shí)容易造成混亂、同為反向題數(shù)據(jù)分析時(shí)不需再進(jìn)行反向轉(zhuǎn)換)，如：“當(dāng)我遇到問題時(shí)，館員不能給予有效解決”、“使用圖書館查找資料時(shí)，檢索過程令我不知所措”，按 5分為“同意”、4分為“基本同意”、3分為“不置可否”、2分為“基本不同意”、1分為“不同意”，30分以下者為“不同意”、“基本不同意”或“不置可否”，31分以上者為“基本同意”或“同意”為有LA者。為確保統(tǒng)計(jì)的準(zhǔn)確性參測(cè)人數(shù)為刪除了有題項(xiàng)缺失值記錄的數(shù)字，統(tǒng)計(jì)結(jié)果按有LA讀者比例由低至高排列詳見表10。

表10 北京高校LA測(cè)量統(tǒng)計(jì)表

測(cè)量結(jié)果顯示六所學(xué)校都存在有LA的讀者，有LA的讀者占參測(cè)讀者的比例從10.8%到40.9%。LA占比最低的為民辦三本院校耿丹學(xué)院。分析其主要原因：第一，其在校生5700人，圖書館面積13000m2，圖書館生均面積2.28米/生，圖書館硬件條件能很好滿足讀者需求；第二，其讀者對(duì)圖書館的需求相對(duì)其他學(xué)校存在一定差距。

“985”學(xué)校、211學(xué)校有LA者相對(duì)人數(shù)較少，說明“985”學(xué)校、211學(xué)校的圖書館建設(shè)、規(guī)模與學(xué)校整體發(fā)展需要相適應(yīng)，能較好滿足讀者需求。

在校生人數(shù)較多、圖書館面積不足的學(xué)校情況相對(duì)嚴(yán)重。以LA占比最高的北京聯(lián)合大學(xué)為例，其校本部館舍面積8000m2，本部在校生1.3萬人，圖書館生均面積0.615m2(普通高校圖書館生均面積標(biāo)準(zhǔn)為2.0 m2/生)。在抽樣調(diào)查時(shí)，北京聯(lián)合大學(xué)讀者在“建議留言”一欄反映問題較為突出的有：學(xué)生占座、圖書館太吵、冬天室溫低、館員聲音大、書車噪音大等等。分析其原因，與圖書館面積不足，采用室內(nèi)天井式建筑結(jié)構(gòu)，閱覽座位密集，借還服務(wù)區(qū)與閱覽區(qū)距離過近，動(dòng)、靜區(qū)不能有效間隔等因素有關(guān)，說明圖書館硬件不足、環(huán)境舒適度不高是北京聯(lián)合大學(xué)讀者產(chǎn)生圖書館焦慮的主要原因。其結(jié)果與我們通過SEM方法獲得的結(jié)構(gòu)模型是一致的，結(jié)構(gòu)模型顯示“環(huán)境不適”路徑系數(shù)為0.57，“檢索困惑”路徑系數(shù)為0.33，“環(huán)境不適”相對(duì)于“檢索困惑”對(duì)讀者產(chǎn)生圖書館焦慮影響更大。另?yè)?jù)了解，現(xiàn)北京聯(lián)合大學(xué)圖書館新館正在建設(shè)之中，2015年將投入使用。

實(shí)際測(cè)量結(jié)果顯示，受試者所得LA分?jǐn)?shù)統(tǒng)計(jì)與實(shí)際情況吻合并能合理解釋受試者的心理特質(zhì)，說明修正后的量表具有良好的建構(gòu)效度。

6 結(jié)語(yǔ)

LA測(cè)試與分析結(jié)果表明，導(dǎo)致讀者產(chǎn)生焦慮除個(gè)人因素“情感障礙”內(nèi)因外，“環(huán)境不適”與“檢索困惑”是主要外因。其中，測(cè)量變量hj5“讀者違反規(guī)定現(xiàn)象普遍”的路徑系數(shù)為0.73、因素負(fù)荷量為0.53。當(dāng)圖書館資源處于緊缺時(shí)維持公平秩序至關(guān)重要，例如當(dāng)圖書館閱覽座位嚴(yán)重不足而讀者占座現(xiàn)象嚴(yán)重時(shí)，管理人員的不作為或管理不力會(huì)讓承載巨大考試壓力和課業(yè)負(fù)擔(dān)的學(xué)生倍感焦慮，這也是hj5成為“環(huán)境不適”潛在因素最適切測(cè)量變量的原因?！皺z索困惑”潛在因素因素負(fù)荷量最高的測(cè)量變量為js10“檢索到圖書索書號(hào)后，我不知道如何按照索書號(hào)找書”，其路徑系數(shù)為0.80、因素負(fù)荷量為0.64，一般圖書館的索書號(hào)由分類號(hào)和種次號(hào)組成，各圖書館采取的分類法和種次排序法也不盡相同，大多數(shù)讀者對(duì)此都是一頭霧水，正是這些圖書館服務(wù)細(xì)節(jié)的瑕疵引起了讀者的困惑，查找過程中的不順利經(jīng)歷會(huì)讓讀者感覺使用圖書館并不容易，久而久之會(huì)失去信心不自覺地回避圖書館。LAS的結(jié)構(gòu)模型和所有測(cè)量變量將成為圖書館改進(jìn)服務(wù)的重要參考。圖書館要想解決這些問題，除了像面積嚴(yán)重不足問題要靠學(xué)校層面的重視與支持外，工作重點(diǎn)應(yīng)放在環(huán)境建設(shè)、檢索服務(wù)、管理方式等方面上。

環(huán)境建設(shè)方面，應(yīng)改變過去閱覽室大一統(tǒng)的單一、密集模式，采取動(dòng)、靜分區(qū)，建立分安靜等級(jí)的閱覽區(qū)；同時(shí)，也要注重滿足現(xiàn)代讀者除學(xué)習(xí)之外的交流、休閑、娛樂等多種需求，建立規(guī)模不一的研討間、多媒體視聽室、舒適的休閑區(qū)等；營(yíng)造多樣化、人性化的人文環(huán)境和藝術(shù)氛圍，讓讀者到圖書館有如到家一樣，能放松心情、滿足不同需求。

檢索服務(wù)方面，要從讀者角度出發(fā)，讓不熟悉圖書館的讀者能以最便捷的方式解決需求。加強(qiáng)圖書館用戶教育、充分利用網(wǎng)絡(luò)教學(xué)、讓讀者學(xué)會(huì)如何充分利用圖書館；采用合理的館藏布局，例如，以主題分區(qū)，提供書刊合一、中外文合一、紙本與數(shù)字資源相結(jié)合的一站式服務(wù)，使讀者可以在一個(gè)區(qū)域內(nèi)獲得其所需主題的所有圖書館能提供的文獻(xiàn)；采用先進(jìn)的館藏管理技術(shù)，例如，應(yīng)用無線射頻技術(shù)RFID進(jìn)行館藏管理，使讀者找書時(shí)不需要了解圖書分類法和種次號(hào)；提高館員業(yè)務(wù)素養(yǎng)，有效解答讀者提問、有效幫助讀者。

管理方式方面，實(shí)踐證明：大量應(yīng)用先進(jìn)管理手段，可以使圖書館員從繁重的重復(fù)操作中解脫出來，從而有利于提高服務(wù)質(zhì)量、提升管理水平。比如，以北京工業(yè)大學(xué)圖書館為例，運(yùn)用自助借還設(shè)備，年自助借還量可以占年總借還量的80%以上；運(yùn)用閱覽室座位管理系統(tǒng)可以有效解決讀者占座問題，有效彌補(bǔ)因管理不足而給圖書館造成的負(fù)面影響、有效降低讀者在情感上產(chǎn)生焦慮的可能性。

1 袁琳，吳漢華．國(guó)外圖書館焦慮研究綜述[J]．情報(bào)科學(xué)，2008(2)：311-315

2 徐迅，宋志強(qiáng)．國(guó)外圖書館焦慮研究進(jìn)展[J]．圖書情報(bào)知識(shí)，2011(4)：40-47

3 王細(xì)榮．《圖書館焦慮：理論、研究和應(yīng)用》的譯讀與思考[J]．圖書情報(bào)工作，2014， 58(9)：143-147

4 賀偉，Doris J．Van Kampen．圖書館焦慮量表的修訂及信效度檢驗(yàn)[J]．圖書情報(bào)知識(shí)，2008(3)：52-56

5 宋志強(qiáng)，薛玉，趙微．圖書館焦慮量表的構(gòu)建與實(shí)證分析[J]．圖書情報(bào)工作，2011，55(15)：77-81

6 羅伯特．F．德維利斯．量表編制：理論與應(yīng)用[M]．重慶：重慶大學(xué)出版社，2010：63

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8 同7，192

9 同7，194

10 同7，268

11 同7，232

12 吳明?。Y(jié)構(gòu)方程模型—Amos實(shí)務(wù)進(jìn)階[M]．重慶：重慶大學(xué)出版社，2013：9

13 同12，12-13

14 同12，38

15 同12，202

16 同12，61-63

17 同12，80-95

18 吳瑞林．基于結(jié)構(gòu)方程模型的測(cè)驗(yàn)分析方法[M]．北京：北京大學(xué)出版社，2013：103

19 林嵩．結(jié)構(gòu)方程模型原理及應(yīng)用[M]．武漢：華中師范大學(xué)出版社，2008：127

Measurement and Analysis on the Library Anxiety of University Students in Beijing—Based on Revision and Verification of Library Anxiety Scale

Wan Yunfang Jia Shumin Feng Sujie Shen Rongrong Wu Xuezhi Shen Xin Guo Xiaozhen Li Si

In order to measure and analyze library anxiety of university students in Beijing, the following six institutions have been selected as sample objects: Beihang University, Beijing University of Technology, Capital Normal University, Beijing Union University, Geng Dan College and The Pilot College of BJUT. By adopting structural equation modeling, revision and verification have been carried out on the basis of current library anxiety scale, on which statistics and analysis have been finished aiming at library anxiety of the above six institutions.

Library Anxiety；Measurement；Library Anxiety Scale；Revision；In the Beijing Area；The University Library

北京工業(yè)大學(xué)圖書館，北京，100124

北京工業(yè)大學(xué)圖書館，北京，100124

北京工業(yè)大學(xué)圖書館，北京，100124

北京航空航天大學(xué)圖書館，北京，100191

首都師范大學(xué)圖書館，北京，100037

北京聯(lián)合大學(xué)圖書館，北京，100101

北京工業(yè)大學(xué)實(shí)驗(yàn)學(xué)院圖書館，北京，101101

耿丹學(xué)院圖書館，北京，101301

2014年10月20日

*通訊作者：萬云芳，ORCID：0000-0003-2857-0243，wanyunfang@bjut.edu.cn。