中南大學公共衛(wèi)生學院流行病與衛(wèi)生統(tǒng)計學系(410078)

申子宜 冉 昱 何偉林 柳恒卓 周小婷 鈔曉培 楊土保 粘惠瑜 邵 凱 胡 明△

【提 要】 目的 應用項目反應理論對中文版VoiSS量表進行條目篩選,并評價修訂后量表的信效度。方法 在長沙地區(qū)采用分層整群抽樣抽取412名中小學教師,應用中文版VoiSS量表評估其嗓音狀況。利用MULTILOG 7.03對結果進行項目功能分析,并對比篩選前后量表的信效度指標變化。結果 量表條目區(qū)分度在1.42～3.86之間;難度范圍為-1.89～3.01,且呈單調遞增趨勢;項目平均信息量區(qū)間為0.556～2.473,根據(jù)相應參數(shù)的篩選標準共保留21項條目。結論 應用項目反應理論對中文版VoiSS量表進行篩選是科學、有效的;為了更準確地評估我國人群的嗓音狀況,應對量表中的部分條目進行語言調適。

VoiSS量表(voice symptom scale,VoiSS)是用于評估嗓音狀況的重要量表之一。在之前的研究中,我們應用中文版VoiSS量表對長沙地區(qū)中小學教師進行了調查[1],并利用經典測量理論(classical test theory,CTT)對該量表的各項指標予以評估,結果顯示量表的信效度結果良好[2]。然而,經典測量理論對量表的評價是基于宏觀展開的,量表中的具體條目并未得到足夠的重視[3]。為了彌補經典測量理論的這一缺陷,在本研究中,我們應用項目反應理論(item response theory,IRT)對VoiSS量表進行條目篩選,并對篩選前后量表的信效度指標進行比較,進而更為科學、全面地評價VoiSS量表。

對象與方法

1.研究對象

采用分層整群抽樣的方法,隨機抽取長沙市初中、小學各4所,瀏陽市初中、小學各1所。以被抽取10所學校的全部教師作為研究對象,最終得到412份有效數(shù)據(jù)。

2.量表簡介

VoiSS量表共包含條目30個,從3個角度全面評估教師的嗓音狀況,其中缺陷維度15條,生理維度7條,情感維度8條。各條目均采用五等級頻率計分法予以評分,按描述癥狀的出現(xiàn)頻率升序排列,得分依次為0,1,2,3,4分。

3.統(tǒng)計分析

采用SPSS 18.0、AMOS 21.0對量表進行信效度分析,采用MULTILOG7.03對量表進行項目反應理論分析。

結 果

1.單維性檢驗

在應用項目反應理論進行分析之前需對資料進行單維性檢驗(one-dimensional test),其方法是根據(jù)探索性因子分析結果中第一特征根與第二特征根的比值進行判斷。若該比值大于3則認為量表具有較好的單維性,可進行項目反應理論分析[4]。本量表的因子分析結果見表1。

表1 VoiSS量表探索性因子分析結果

可以看出,VoiSS量表第一公因子與第二公因子的特征根之比為5.925,滿足單維性要求。

2.項目反應理論的應用

根據(jù)VoiSS量表的評分特點,本研究選用項目反應理論中的等級反應模型(graded response model,GRM)、邊際極大似然估計法(marginal maximum likelihood estimate,MMLE)計算各條目的區(qū)分度系數(shù)(a)、難度系數(shù)(b)以及條目信息量,并根據(jù)以下評判標準進行條目篩選:(1)區(qū)分度系數(shù)應介于[0.3,3]之間[5]。(2)難度系數(shù)應在[-3,3]范圍內[6](難度系數(shù)b共包括4個值,b1～b4均應滿足上述標準,且在此區(qū)間內應呈現(xiàn)出單調遞增趨勢)。(3)項目平均信息量應大于0.83(25/30)[7]。(在本研究中,量表總信息量采用較為嚴格的評判標準:大于25時認為質量較好[8],故每一條目的平均信息量應大于25/30,其中,項目平均信息量采用θ參數(shù)在-2,-1,0,1,2五點信息函數(shù)的均值進行計算)。對不符合上述任一標準的條目予以刪除。本量表篩選結果見表2,項目特征曲線(item characteristic curve,ICC)及項目信息曲線(item information curve,IIC)(以條目6舉例說明)見圖1。

項目反應理論結果顯示,量表各條目的區(qū)分度系數(shù)范圍為[1.42,3.86],其中,大部分條目集中在[1.7,2.4]區(qū)間;條目篩選方面,共4個條目超出區(qū)分度參數(shù)范圍,分別為條目23、24、25、28。

難度系數(shù)范圍為[-1.89,3.10],所有條目的難度系數(shù)在區(qū)間內均呈單調遞增趨勢,全部參數(shù)中僅條目4中的b4超出理想區(qū)間。

項目平均信息量在[0.556,2.473]之間,低于信息量標準的條目有1、4、5、21。

綜合上述信息,需進行語言調適的條目有:1、4、5、21、23、24、25、28、30,共計9項。

3.量表修訂前后信效度指標對比

將VoiSS量表按上述結果刪除有關條目后形成修訂版,修訂前后的主要信效度指標見表3。

信效度分析結果顯示,修訂后量表的信度指標變化不大,Cronbach’sα系數(shù)仍維持在0.95,分半系數(shù)保持在0.9左右;結構效度方面,驗證性因子分析結果顯示修訂后量表的GFI為0.9,RMR小于0.1,相比于原量表,擬合效果更好。

討 論

項目反應理論常用來評估測量的準確性,在心理學和醫(yī)學量表中應用廣泛[9-10]。本研究應用該理論對中文版VoiSS量表進行修訂。

表2 項目反應理論篩選結果

*：代表參數(shù)不符合條目篩選標準

從項目反應理論分析結果的各項參數(shù)來看,VoiSS量表的條目區(qū)分度較好,個別條目區(qū)分度較高,因區(qū)分度系數(shù)過高而被刪除的條目共4項,且均包含于情感維度。其可能原因是:在缺陷、生理維度,條目內容的設置多有較為明確的評判標準,如條目5,“由于嗓音問題,我打電話的次數(shù)較以往減少”,調查對象在作答時會根據(jù)實際打電話次數(shù)的變化填寫問卷,因此,該維度條目的區(qū)分度結果相對客觀。而在情感維度,條目內容多涉及被調查者的主觀感受,如條目24,“由于嗓音問題,我感到苦惱”,作答時,不同嗓音狀態(tài)的調查對象對“苦惱”的感受存在差異,該現(xiàn)象尤其表現(xiàn)在切實患有嗓音疾病或稍感嗓音不適的人群中:在負面情緒的驅使下,此類人群更容易夸大實際的主觀感受,選擇更高頻率的選項,進而導致相關條目的區(qū)分度升高。在難度系數(shù)方面,各條目系數(shù)均在標準區(qū)間內,且未出現(xiàn)逆反閾值,表明各條目的評分等級設置合理,即隨著嗓音情況的惡化,條目的頻率等級有所增加。信息量方面,量表總信息量峰值達到50,遠高于前述總信息量標準;但有4個條目未達到條目平均信息量標準。根據(jù)信息函數(shù)公式可知,條目的區(qū)分度越大,信息含量越高[5],此次刪除條目的區(qū)分度均在1.6左右,理論上已滿足區(qū)分度要求,但條目平均信息量仍未達到納入標準,考慮是因為本次研究選用了較為嚴格的信息量篩選標準(總信息量標準定為25,而未選擇16)所致。

圖1 條目6的項目特征曲線及項目信息曲線

內部一致性信度Cronbach’s α分半信度結構效度(CFA)Spearman-BrownSplit-Halfχ2/dfGFIRMR原始量表0.9580.8880.8872.3580.8460.193修訂后量表0.9500.8930.8842.3680.8980.078

關于項目曲線:本研究所得項目特征曲線基本符合理想形狀(曲線1單調遞減,曲線5單調遞增,曲線2,3,4呈先遞增后遞減[11]),且曲線1斜率普遍較大,表明條目區(qū)分能力較好;項目信息曲線的峰值多出現(xiàn)在[-1,1]區(qū)間,表明該量表對中等能力的調查對象能提供更多的信息,符合量表信息的一般規(guī)律。

通過量表修訂前后信效度指標的對比可以看出:在刪除了部分條目后,量表的信度并未降低,也就是說,原量表9個條目的語言描述有待進一步調適;結構效度方面,原量表驗證性因子分析的GFI、AGFI值在0.83左右(一般大于0.9認為擬合較好),RMR=0.19(應小于0.1),擬合效果并不十分理想,而修訂后量表的各項指標均已達標。由此可見,項目反應理論對VoiSS量表的條目篩選完美解決了經典測量理論研究中唯一遺留的問題(模型結構擬合有待改進),使修訂后量表更適用于我國人群的嗓音疾病篩查。

綜上所述:根據(jù)條目篩選標準,共計9個條目未被納入修訂后版本。在不影響量表信效度的前提下,可在后續(xù)研究中嘗試酌情轉換相關條目的語言描述,并在反復篩選后形成更為精確、有效的嗓音評估量表。

本研究的不足之處在于:受各方面條件的限制,本研究樣本(長沙地區(qū)中小學教師)的選取較為單一,對量表的驗證能力有限。對此,本研究的設計初衷在于拋磚引玉,希望可以為更大樣本的量表評估提供新方法。