結構方程模型在健康素養(yǎng)分析中的應用

段紀俊， 李俊林， 黃遠霞， 曾晶

結構方程模型（structural equation modeling，SEM）綜合了驗證性因子分析、路徑分析和多重線性回歸分析的思想方法，是一種建立、估計和檢驗因果關系模型的多元統(tǒng)計分析技術［1］。結構方程模型包括測量模型和結構模型，其主要功能是對一些解釋可觀察變量與潛在變量關系的理論模型作出評價，不但能研究可觀測變量，還可研究不能直接觀測的潛在變量，既可研究變量間的直接作用，又可研究變量間的間接作用［2］。健康素養(yǎng)是一個多維度的概念，有多種多樣的影響因素，反映健康素養(yǎng)狀況的指標很多是不可直接測量的潛在變量，用傳統(tǒng)方法很難直接進行測量和分析評價［3］。本研究應用結構方程模型對武漢市健康素養(yǎng)調查資料進行分析，為探索結構方程模型在健康教育領域中的應用以及建立符合理論和實際的健康素養(yǎng)評價體系提供依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 資料來源

資料來源于2009年武漢市健康素養(yǎng)人群調查數(shù)據(jù)。調查對象為武漢市13個行政區(qū)15～69歲的城鄉(xiāng)戶籍人口和常住外來務工人口，按隨機抽樣原則以多階段分層整群隨機抽樣方法，從總人口784萬中抽取5 600人作為健康素養(yǎng)人群調查對象，使用中國公民健康素養(yǎng)調查問卷為基礎的修改問卷，于2009年6～8月完成了人群調查。調查有效問卷5 495份，有效率98.1%，調查樣本的年齡結構擬合優(yōu)度檢驗顯示調查樣本質量較好。

1.2 結構方程模型的構建與分析

1.2.1 構建理論模型 分析變量的關系，根據(jù)專業(yè)知識和研究目的，構建理論模型［4］。明確觀測變量與潛在變量，通過路徑圖的方式，對變量間的因果關系予以描述。

1.2.2 模型參數(shù)估計 將路徑圖中的結構模型轉化為結構方程式，建構模型方程式，進行參數(shù)估計與模型識別［4］。

1.2.3 模型評價 通過模型檢驗與擬合優(yōu)度進行模型評價。

1.2.4 模型修正與模型分析 根據(jù)提出一個或數(shù)個合理的先驗模型，檢查各種參數(shù)和指數(shù)來修改模型，從而獲得較好的擬合數(shù)據(jù)，而且每一個參數(shù)都能得到符合實際解釋的最終模型。

2 結果

2.1 結構方程模型擬合結果

根據(jù)健康素養(yǎng)專業(yè)知識和研究目的，通過分析健康素養(yǎng)調查指標變量的關系，確定健康安全概念、疾病相關知識、健康行為理念、日常行為、健康行為、健康技能6個變量是無法測量的變量，為潛在變量，27個測量變量為顯變量，由調查資料中獲得。采用SPSS軟件AMOS程序經過構建模型、參數(shù)估計、模型評價與模型修正得到經過檢驗的6個潛在變量、24個觀察變量的最終結構方程模型。

模型檢驗和擬合優(yōu)度擬合結果：規(guī)范擬合指數(shù)NFI＝0.91，非規(guī)范擬合指數(shù) NNFI＝0.90，相對擬合指數(shù)RFI＝0.89，增值擬合指數(shù)IFI＝0.92，比較擬合指數(shù)CFI＝0.91，相對卡方CMN/DF＝2.2，近似誤差均方根RMSEA＝0.048，模型擬合良好。

2.2 潛在變量間的關系分析

結構方程模型中潛在變量間的關系是用結構模型詮釋的，通過分析潛在變量間的關系，可發(fā)現(xiàn)一個潛在變量對另一個潛在變量影響的方向、方式和程度。

潛在變量間標準化系數(shù)表示某一變量的變動引起其他變量變化的程度，如健康安全概念對生活方式理念有直接的正向影響，其標準化回歸系數(shù)為0.53，表示健康安全概念提高1%將直接使生活方式理念提高0.53%。調查顯示，健康安全概念對健康技能有直接的正向影響，疾病相關知識對健康行為有直接的正向影響，疾病相關知識對日常行為有直接的正向影響，生活方式理念對健康行為有直接的正向影響，生活方式理念對日常行為有直接的正向影響，健康行為對健康技能有直接的正向影響，健康技能對日常行為有直接的正向影響，疾病相關知識和生活方式理念，健康行為和日常行為有一定的相關關系。見表1。

表1 結構模型中潛在變量間的標準化系數(shù)

2.3 潛在變量與測量變量之間的關系分析

潛在變量與測量變量之間的關系是用測量模型詮釋的，通過分析兩者間的關系，可發(fā)現(xiàn)與潛在變量關系密切的測量變量，還可進行測量變量間的內部比較。

健康安全概念潛在變量中，健康概念的系數(shù)最大，心理衛(wèi)生的系數(shù)次之，表明正確的健康含義與良好的心理是十分有益的；疾病相關知識潛在變量中，預防接種的系數(shù)最大，防治艾滋病的系數(shù)次之，說明預防接種知識深入人心，艾滋病防治也是關注的重點；生活方式理念潛在變量中，健康生活方式的系數(shù)最大，表明健康生活方式的重要地位；日常行為潛在變量中，食品安全的系數(shù)最大，說明食品安全對日常生活有重要的影響；健康行為潛在變量中，健康體檢、不濫用抗生素、婦幼保健與預防狂犬病的系數(shù)均大于0.5，說明這些測量變量都是健康行為的重要組成；健康技能潛在變量中，急救技能十分重要，健康的標識識別也不可忽視。見表2。

從測量模型的結果可看出，選擇的測量變量是健康素養(yǎng)的重要組成部分，而通過模型獲得的潛在變量收斂簡潔，能更好地反映健康素養(yǎng)狀況。

表2 測量模型中測量變量與潛在變量間的標準化系數(shù)

3 討論

結構方程模型也稱協(xié)方程結構模型或線性結構模型，是自20世紀70年代才開始出現(xiàn)的新興統(tǒng)計分析手段，被稱為近年來統(tǒng)計學3大進展之一，在心理學、社會學、教育學及管理學等領域得到廣泛應用，但在醫(yī)學領域的應用還不多，在健康教育與健康素養(yǎng)的研究更少。

結構方程模型的基本原理可以概括為“三個兩”：即兩類變量（測量變量和潛在變量）、兩個模型（測量模型和結構模型）以及兩條路徑（潛在變量與測量變量之間的路徑和潛在變量之間的路徑）［5］。結構方程主要有以下特點：不但能研究可測量變量，而且還可研究不能直接觀測的變量；不僅可以根據(jù)專業(yè)理論對潛在變量與測量變量的關系、潛在變量間的關系作出合理的假設并進行檢驗，而且可以為建構因果關系理論提供幫助；可以同時考慮和處理多個因變量，容許自變量及因變量含測量誤差，不但能研究變量間的直接作用，還可研究變量間的間接作用；可通過路徑圖直觀地顯示變量間的關系；容許潛在變量由多個觀察指標構成，并且可以同時估計指標的信度及效度；可采用比傳統(tǒng)方法更有彈性的測量模型，如某一指標變量或項目從屬于兩個潛在變量［6］。

健康素養(yǎng)是指個體具有獲取、理解和處理基本的健康信息和服務，并運用這些信息和服務作出正確判斷和決定，維持和促進健康的能力［7］。健康素養(yǎng)是一個多維度的概念，存在著許多不能直接測量的變量，是人們?yōu)榱死斫夂脱芯繂栴}而建立的假設概念，并不存在直接的測量方法，盡管可以找到一些可觀察的變量作為這些潛在變量的“標識”，然而這些潛在變量的觀察標識又總是包含了大量的測量誤差，但由于在分析中必須用一些相互聯(lián)系而且具有因果關系的潛在變量來表示，因而利用其他多元統(tǒng)計方法來分析非常困難，有時還不具有可行性［8］。為此，本文嘗試結構方程模型在健康素養(yǎng)分析中的應用獲得了較好的結果，這種建立在相關專業(yè)領域理論基礎上，利用結構方程模型這個非常有效的統(tǒng)計工具得到理論支撐與實際支持的方法，在健康素養(yǎng)相關領域研究中具有較強的探索性、實用性和指導性意義。

［1］候杰泰，溫忠麟，成子娟，著.結構方程模型及應用［M］.北京：教育學出版社，2005.

［2］賈新明，劉亮.結構方程模型與聯(lián)立方程模型的比較［J］.數(shù)理統(tǒng)計與管理，2008，28（3）：178－180.

［3］Nutbeam D.Defining measuring health literacy［J］.Int J Public Health，2009，54（2）：303－305.

［4］吳明隆，著.結構方程模型：AMOS的操作與應用［M］.重慶：重慶大學出版社，2010.

［5］陶雪萍，朱幫助.網絡信任對網絡忠誠影響路徑的結構方程模型［J］.信息與管理工程，2009，（3）：383－386.

［6］李春艷，肖國東.企業(yè)創(chuàng)新戰(zhàn)略影響因素的結構方程模型實證分析［J］.徐州工程學院學報，2008，（3）：26－32.

［7］段紀俊，李俊林，嚴亞瓊.健康素養(yǎng)指標的分析評價探討［J］.中國社會醫(yī)學雜志，2010，27（6）：380－381.

［8］U.S.Department of Education Institute of Education Sciences.Key concepts and features of the 2003National Assessment of Adult Literacy［M］.Wanshington：NCES，2006.18.