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    中小學(xué)教師職業(yè)枯竭量表的驗證性因素分析

    2011-01-24 07:47:26白崇鵬張仕超
    淄博師專論叢 2011年4期
    關(guān)鍵詞:界值教師職業(yè)人性化

    白崇鵬,張仕超

    (山東師范大學(xué)心理學(xué)院,山東濟南250014)

    一、問題提出

    Freudenberger首先提出倦怠的概念,認為倦怠是一種容易在工作情境中出現(xiàn)的情緒耗竭癥狀,當(dāng)工作本身對個體的能力、精力及資源過度要求時容易導(dǎo)致情緒衰竭、筋疲力盡,即職業(yè)倦怠[1]。Maslach等人從情緒衰竭、非人性化以及個人成就感低三個維度編制了倦怠量表(Maslach Burnout Inventory,MBI)[2]。情緒衰竭、去人性化和個人成就感降低這一職業(yè)枯竭的三維模型提出之后,得到了理論界的廣泛認同,絕大部分的相關(guān)研究機構(gòu)沿用了這一模型。教師由于職業(yè)本身特點以及社會因素等導(dǎo)致教師成為職業(yè)倦怠的高發(fā)人群。教師職業(yè)倦怠是用來描述教師不能順利應(yīng)對工作壓力時的一種極端反應(yīng),是教師在長時期壓力體驗下而產(chǎn)生的情感、態(tài)度和行為的衰竭狀態(tài)[3]。國外研究主要集中于探討教師倦怠的原因、結(jié)果變量以及干預(yù)措施等,而國內(nèi)尚處于癥狀的描述和測查階段,大部分研究直接引入國外的測量工具進行測查。考慮到東、西方的文化差異,同時為了進行本土化研究,近幾年來,安芹等人(2006)編制了中國心理咨詢與治療專業(yè)人員枯竭量表[4];袁紅梅等人(2009)等編制了高校教師職業(yè)倦怠量表[5];王芳等人(2004)基于訪談的結(jié)果,建立了中國中小學(xué)教師職業(yè)枯竭測量工具[6]。雖然該量表在研究中具有較好的信度與效度,但考慮到各地經(jīng)濟發(fā)展水平存在差異,經(jīng)濟發(fā)展水平較低的地區(qū)對于教育基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、師資力量的培養(yǎng)等教育投入相應(yīng)也比較低,不同地區(qū)的人們對教師的期望也存在差異。王曉偉(2008)研究發(fā)現(xiàn),淮安地區(qū)的學(xué)生、家長對教師的期望要高于南京和蘇州地區(qū)[7]。因此不同地區(qū)造成教師職業(yè)枯竭的因素可能有所不同。本研究對王芳等人編制的中小學(xué)教師職業(yè)枯竭量表進行驗證性因素分析,檢查該量表的結(jié)構(gòu)效度,考查該量表在山東省的適用性。

    二、研究方法

    (一)被試

    選取山東省390名小學(xué)教師,回收有效問卷371份,其中來自普通小學(xué)的教師有97名,來自區(qū)重點小學(xué)的教師有274名;男教師114名,女教師257名;班主任167名,非班主任294名。

    (二)研究工具

    使用王芳、許燕(2004)在Maslach Burnout Inventory-ES的基礎(chǔ)上,結(jié)合中國中小學(xué)教師的實際情況編寫而成的“中小學(xué)教師職業(yè)枯竭量表”。該問卷有情緒衰竭、非人性化、認知枯竭以及個人成就感四個維度,采用7點計分法。四個維度單獨計分,不計總分。其中前三個維度得分越高,說明枯竭程度越高,個人成就感維度得分越高,說明枯竭程度越低[8]。

    (三)統(tǒng)計方法

    使用spss16.0對數(shù)據(jù)進行信度分析,使用Lisrel 8.51版本軟件對數(shù)據(jù)進行結(jié)構(gòu)方程處理。

    三、結(jié)果與分析

    (一)中小學(xué)教師職業(yè)枯竭量表的信度

    中小學(xué)教師職業(yè)倦怠量表的CronBachα系數(shù)、分半信度見表1??偭勘砗头至勘淼膬?nèi)部一致性系數(shù)在0.734—0.914之間??偭勘砗头至勘淼姆职胄哦仍?.699—0.871之間。

    表1 量表及各分量表的信度指標及各維度的正態(tài)性檢驗

    (二)模型建構(gòu)

    根據(jù)測驗手冊,中小學(xué)教師職業(yè)倦怠量表包括情緒衰竭、非人性化、認知枯竭和個人成就感四個維度,情緒衰竭分量表包括項目1、2、3、6、8、12、16、19、21。非人性化分量表包括項目5、10、11、13、18、20、23。認知枯竭分量表包括項目22、24、25、26、27、28、29、30、31、32。個人成就感分量表包括項目4、7、9、14、15、17。使用Lisrel 8.51統(tǒng)計軟件只探討各因子與各項目之間的結(jié)構(gòu)關(guān)系。

    (三)模型結(jié)果

    圖1 情緒衰竭模型圖

    驗證性因素發(fā)現(xiàn),情緒衰竭維度各題目的因子完全標準化負荷在0.46—0.86之間,非人性化維度各題目的因子完全標準化負荷在0.27—0.86之間。認知枯竭維度各題目的因子完全標準化負荷在0.43—0.78之間。個人成就感維度各題目的因子完全標準化負荷在0.41—0.69之間。

    (四)模型評價

    模型的評價采用常用的指標,絕對擬合指數(shù)選擇了χ2/df、RMESA(近似誤差均方根)、SRMR(標準化殘差均方根)三個指標,相對擬合指數(shù)NNFI(非范擬合指數(shù))、CFI(比較擬合指數(shù))、IFI(增量擬合指數(shù))三個指標。

    由表2可知,總量表的模型擬合不理想。侯杰泰等(2004)指出,題目數(shù)量大可能是導(dǎo)致模型擬合不好的一個原因??蓪⒚總€維度中的題目打包為3個或4個題目的小組,并且使各小組內(nèi)的構(gòu)成與內(nèi)容盡量相似,可以增加模型的擬合指數(shù)[9]。分別計算四個維度中的所有項目的相關(guān)矩陣。然后根據(jù)每個維度中項目的相關(guān)系數(shù)來將四個維度中的題目均打包為3個題目小組。情緒衰竭維度中項目1、2、3打包為1個題目組,項目6、8、12、16打包為1個題目組,項目19、21打包為1個題目組。非人性化維度中項目20單獨為1組,項目5、10、11打包為1個題目組,項目13、18、23打包為1個題目組。認知枯竭維度中項目24、25、26打包為1個題目組,項目28、29、30打包為1個題目組,項目22、27、31、32打包為1個題目組。個人成就感維度中項目4單獨為1組,項目9、14、15、17打包為1個題目組,項目7單獨為1組。然后計算每個題目小組的項目平均分作為該題目小組的分數(shù)。對12個題目再進行驗證性因素分析。各題目的因子完全標準化負荷在0.30—0.90之間模型的擬合指數(shù):RMESA=0.09,SRMR=0.077,NNFI=0.82,CFI=0.87,IFI=0.87。模型的擬合比先前要好,但還不是很滿意。

    表2 中小學(xué)教師職業(yè)枯竭量表的驗證性因素分析的模型擬合指數(shù)表

    四、討論

    中小學(xué)教師職業(yè)枯竭量表在本樣本中的CronBachα系數(shù)為0.914,表明具有較好的內(nèi)部一致性。四個因子中個人成就感的CronBachα系數(shù)最低,為0.734,但仍在可接受水平??偭勘硪约案鞣至勘淼姆职胄哦仍?.699—0.871之間。以上信度指標結(jié)果均顯示中小學(xué)教師職業(yè)枯竭量表在本樣本中具有良好的信度。情緒衰竭和個人成就感分量表成正態(tài)分布,而非人性化以及認知枯竭分量表呈非正態(tài)分布。近年來,驗證性因素分析在我國心理、教育、社會、管理等領(lǐng)域已經(jīng)逐步應(yīng)用。然而應(yīng)當(dāng)用哪些指數(shù)來檢驗?zāi)P鸵约岸啻蟮闹笖?shù)才算是一個“好”的模型,這兩個問題都是驗證性因素分析中最重要、且尚未很好解決的問題[10]。Hu和Bentler(1998,1999)推薦了檢驗結(jié)構(gòu)方程模型的7個擬合指數(shù)原則,包括NNFI、BL89(ILI)、CFI、Gamma Hat、Mc、SRMR、RMESA。后來他們經(jīng)過文獻分析和模擬研究,提出了2—指數(shù)準則對ML估計和GLS估計,推薦聯(lián)合使用SRMR和以下指數(shù)中的一個:NNFI、BL89、CFI、RMESA、Gamma Hat、Mc。他們對NNFI、BL89、CFI和Gamma Hat的界值為0.95,SRMR的推薦的界值是0.08,當(dāng)SRMR小于0.08認為模型可以接受,當(dāng)SRMR大于0.08時,模型擬合的不好[11][12]。Steiger認為,RMSEA低于0.1表示好的擬合;低于0.05表示非常好的擬合;低于0.01表示非常出色的擬合,這種情形應(yīng)用上幾乎碰不到[13]。溫忠麟等人(2004)部分重復(fù)了Hu和Bentler的模擬例子,提出了超低顯著性水平下的卡方準則。他們建議使用如下的指數(shù)和傳統(tǒng)界值:NNFI和CFI(界值為0.9);RMESA(界值為0.08);Mc(界值為0.85)[14]。郭慶科等人(2008)的研究發(fā)現(xiàn),樣本量、載荷量、平分等級數(shù)和分布形態(tài)對擬合指數(shù)的取值都有影響,其中分布形態(tài)影響最大。NNFI、IFI在不同條件下的平均值是最穩(wěn)定的,其次是CFI、RMESA和SRMR。它們都算是值得推薦的擬合指數(shù),尤其是NNFI和IFI。同時他們也提出了2界值策略,即為每個擬合指數(shù)確定上下兩個界值。低于下界值時則可判斷模型是不正確的,而高于上界值時則可判斷模型是正確的。擬合指數(shù)取值介于上下界值之間是難以判斷模型是否擬合,只能說越高擬合的可能性越大[15]。

    根據(jù)上面的參考值,我們采用溫忠麟(2004)和郭慶科(2008)提出的擬合指數(shù)的界值以及結(jié)合一般的觀點χ2/df在2或3~8之間則模型可以接受,本研究者中的情緒衰竭模型中,除了RMESA>0.08,其余的擬合指數(shù)都很滿意,個人成就感模型是正確的。郭慶科等人指出,當(dāng)模型呈偏態(tài)分布時,并且當(dāng)樣本容量小于500時,根據(jù)SRMR進行模型判斷較好,具體標準是:SRMR若大于0.11,即可判斷模型是錯誤的;SRMR若小于0.05,則可判斷模型是正確的;若介于0.05與0.11之間,則難以判斷模型是正確的。依據(jù)此標準,非人性化模型擬合的不好(SRMR=0.12)。認知枯竭模型擬合的也欠滿意,NNFI、CFI和IFI均小于0.9。根據(jù)侯杰泰(2004)的建議[16],本研究將每個維度中的題目打包為3個題目小組,總量表的模型擬合得到改善。

    綜合起來,情緒衰竭因素模型和個人成就感因素模型的結(jié)構(gòu)是正確的,但非人性化模型和認知枯竭模型的結(jié)構(gòu)需要進一步調(diào)整。如刪除非人性化維度中因素負荷低于0.3的項目以及在理論支持的基礎(chǔ)上,參照模型修正指數(shù)來增加或減少路徑等,這樣可以提高模型的擬合程度。

    五、結(jié)論

    (1)中小學(xué)教師職業(yè)枯竭量表在山東的371名小學(xué)教師樣本中具有很好的信度。

    (2)中小學(xué)教師職業(yè)枯竭量表中情緒衰竭因素模型和個人成就感因素模型結(jié)構(gòu)很好,而非人性化因素模型以及認知枯竭因素模型結(jié)構(gòu)有待改善。

    [1] Freudenberger,H.J,“Staff burn out”,Journal of Social Issues,vol.30,no.1(January 1974).

    [2] Maslach,C.and Jackson SE,MBI:Maslach burnout inventory.Palo Alto,CA.:Consulting Psychologists Press,1981.

    [3] 陳琦,劉儒德.當(dāng)代教育心理學(xué)[M].北京:北京師范大學(xué)出版社,2007.

    [4][8]安芹,賈曉明.中國心理咨詢與治療專業(yè)人員枯竭量表[J].中國臨床心理學(xué)雜志,2006,(4).

    [5] 袁紅梅,張珊明,王小風(fēng).高校教師職業(yè)倦怠量表的初步編制[J].中國臨床心理學(xué)雜志,2009,(6).

    [6] 王芳,許燕.中小學(xué)教師職業(yè)枯竭狀況及其與社會支持的關(guān)系[J].心理學(xué)報,2004,(5).

    [7] 王曉偉.江蘇省三地四群體教師角色期望的比較研究[D].蘇州:蘇州大學(xué),2008.

    [9][16]侯杰泰,溫忠麟,成子娟.結(jié)構(gòu)方程模型及其應(yīng)用[M].北京:教育科學(xué)出版社,2004.

    [10][14]溫忠麟,侯杰泰,馬什赫伯特.結(jié)構(gòu)方程模型檢驗:擬合指數(shù)與卡方準則[J].心理學(xué)報,2004,(2).

    [11] Hu L,Bentler P M,“Fit indices in covariance structure modeling:Sensitivity to under-parameterized model misspecification”,Psychological Methods,no.3,(March 1998).

    [12] Hu L,Bentler P M,“Cutoff criteria for fit indices in covariance structure analysis:Conventional criteria versus new alternatives",Structural Equation Modeling,no.3,(June 1999).

    [13] Steiger J H,"Structure model evaluation and modification:An interval estimation approach",Multivariate Behavioral Research,vol.25,no.2(April 1990).

    [15] 郭慶科,李芳,陳雪霞.不同條件下擬合指數(shù)的表現(xiàn)及臨界值的選擇[J].心理學(xué)報,2008,(1).

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