簡版流調(diào)中心抑郁量表在中老年人群中的結(jié)構(gòu)

任杰　馬愛霞　劉國恩

摘要：目的：評價(jià)CESD-10中文版在中老年人群中的應(yīng)用，檢驗(yàn)CESD-10量表的因子結(jié)構(gòu)。方法：以CHARLS數(shù)據(jù)為樣本，使用SPSS軟件對數(shù)據(jù)進(jìn)行探索性因子分析，并結(jié)合結(jié)構(gòu)方程模型理論對因子結(jié)構(gòu)的合理性進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)果：探索性因子分析提取出了兩個主因子，進(jìn)一步的驗(yàn)證性因子分析表明，兩因子模型中χ2=949.460（P﹤0.000），df=34，NFI=0.948，GFI=0.973，CFI=0.950，RMSEA=0.059。結(jié)論：大樣本抽樣數(shù)據(jù)證明了該量表兩因子結(jié)構(gòu)的合理性，CESD-10可廣泛用于中國中老年人群抑郁癥的篩查和研究實(shí)踐中。

關(guān)鍵詞：簡版流調(diào)中心抑郁量表；因子結(jié)構(gòu)；中老年人

中圖分類號：F27

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1672—3198（2014）10—0077—03

1背景

抑郁癥是中老年人最常見的精神疾病和自殺自殘的促發(fā)因素，嚴(yán)重影響中老年人的生活質(zhì)量，同時(shí)也給家庭和社會造成沉重的負(fù)擔(dān)。研究發(fā)現(xiàn)抑郁癥的發(fā)病率隨著年齡的增長而增加。目前，用于抑郁癥篩查的量表有很多，其中Radloff（1977）開發(fā)的流調(diào)中心抑郁量表（the Center for Epidemiological Studies Depression Scale，CES-D）是廣泛用于評估抑郁癥狀的篩查工具，研究證實(shí)CES-D量表具有良好的心理測量學(xué)特性，并且與臨床診斷高度相關(guān)。Radloff（1977）年運(yùn)用主成分分析法（Principal Component Analysis，PCA），經(jīng)方差極大正交旋轉(zhuǎn)后首次得出20個項(xiàng)目的CES-D是四因子結(jié)構(gòu)，分別是抑郁情緒（Depressed Affect，DA），積極情緒（Positive Affect，PA），軀體癥狀與運(yùn)動遲滯（Somatic and Retarded Activity，SR），以及人際關(guān)系（Interpersonal Problems，IP）。Radloff所提出的四因子結(jié)構(gòu)模型在大多數(shù)的驗(yàn)證性因子分析（Confirmatory Factor Analysis，CFA）研究中得到了驗(yàn)證。

盡管具有較高的信度和效度，這個量表仍然存在一些明顯的不足。首先，該量表占用受訪者過多的時(shí)間。例如，Kohout等的研究表明，完成一份20個條目的CES-D量表平均需要12分鐘的時(shí)間，并且有10%的受訪者拒絕完成整個量表。此外，在進(jìn)行大型調(diào)查時(shí)，問卷常常涉及很多問題，這時(shí)簡短的量表非常重要。為了解決這一問題，許多學(xué)者努力改善CES-D量表，其中Andresen（1994）運(yùn)用條目總分相關(guān)（Item Total Correlation）和刪除冗余項(xiàng)（Elimination of Redundant Item）方法開發(fā)出了10個條目的量表，即CESD-10。簡版量表使受訪者更容易接受，并且能在較短的時(shí)間內(nèi)完成，因此增加了應(yīng)答率。然而，很多研究表明簡版CESD-10并不符合上述的四因子結(jié)構(gòu)，他們提出了其他的結(jié)論。一項(xiàng)針對中國老年人的調(diào)查發(fā)現(xiàn)它是三因子的結(jié)構(gòu)，即DA（包括第1、3、6、9項(xiàng)）、PA（包括第5、8項(xiàng)）和SR（包括第2、4、7、10項(xiàng)）。而有些研究發(fā)現(xiàn)，CESD-10是兩因子結(jié)構(gòu)（DA/SR和PA）。

以上結(jié)果表明，關(guān)于CESD-10量表的因子結(jié)構(gòu)研究還存在爭議，而且不同的社會文化背景也會引起量表結(jié)構(gòu)的差異。本次研究目的是利用全國大樣本數(shù)據(jù)，研究并驗(yàn)證CESD-10量表在中國中老年人群中的因子結(jié)構(gòu)。

2研究方法

2.1數(shù)據(jù)來源

本研究所用數(shù)據(jù)來源于中國健康與養(yǎng)老追蹤調(diào)查（China Health and Retirement Longitudinal Survey，CHARLS）。CHARLS是對中國45歲及以上中老年家庭和個人進(jìn)行的一項(xiàng)調(diào)查。數(shù)據(jù)包括從廣泛的社會經(jīng)濟(jì)狀況到個人健康狀況方面的信息，是一個高質(zhì)量的、具有全國代表性的微觀數(shù)據(jù)庫。為了保證樣本的代表性，CHARLS基線調(diào)查覆蓋了全國150個縣級單位，450個村級單位，共10257戶家庭的17708個個人。訪問對象是年齡在45歲以上（包括45歲）的中國居民及其配偶。

在450個基本抽樣單位中，52.67%是農(nóng)村地區(qū)，4733%是城市地區(qū)。表1說明了CHARLS樣本的年齡與性別構(gòu)成。在17708份個人數(shù)據(jù)中，52.1%為女性。大部分樣本為低齡老年人，40%的調(diào)查對象在60歲及以上，總體上代表中國中老年人群（表1）。

2.2統(tǒng)計(jì)方法

一般來說，若研究缺少堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)支撐，有關(guān)觀測變量的內(nèi)部結(jié)構(gòu)一般先用探索性因子分析（Exploratory Factor Analysis，EFA），產(chǎn)生一個關(guān)于內(nèi)部結(jié)構(gòu)的理論，再在此基礎(chǔ)上用驗(yàn)證性因子分析。因此，本文首先利用SPSS17.0對數(shù)據(jù)進(jìn)行探索性因子分析，主要目的在于尋找公共因子。在探索性因子分析已經(jīng)得到因子結(jié)構(gòu)的前提下，再利用AMOS7.0軟件對因子結(jié)構(gòu)的合理性進(jìn)行驗(yàn)證。

2.3數(shù)據(jù)分析

根據(jù)CESD-10中文版的使用規(guī)則，評分為4級評分，選項(xiàng)包括“（1）很少或者根本沒有（﹤1天）”、“（2）不太多（1-2天）”、“（3）有時(shí)或者說有一半的時(shí)間（3-4天）”、“（4）大多數(shù)的時(shí)間（5-7天）”，分別將上述4個選項(xiàng)編碼為0、1、2、3。條目5、8為反向條目，均采用反向計(jì)分。

CHARLS數(shù)據(jù)在抑郁量表的10個條目上有缺失值，考慮到樣本量足夠大，本文采取個案刪除法（Listwise Deletion）處理缺失值。處理后，樣本量還有15273人。經(jīng)檢驗(yàn)，剩余樣本與缺失值的人口資料沒有顯著性差異，說明刪除掉的缺失值具有隨機(jī)性。隨后將樣本數(shù)據(jù)隨機(jī)分成兩半，先用一半數(shù)據(jù)（共7656人）做探索性因子分析，然后把分析取得的因子用在剩下的一半數(shù)據(jù)（共7617人）中做驗(yàn)證性因子分析。在進(jìn)行探索性因子分析之前，需要進(jìn)行KMO測度和Bartlett球形檢驗(yàn)。KMO值越大表示變量間的共同因素越多，越適合進(jìn)行因子分析。當(dāng)KMO值小于0.5時(shí)，不適合進(jìn)行因子分析。探索性因子分析將獲得每個測量條目與因子之間的因子載荷（Factor Loading），因子載荷越高，表明測量條目與因子之間的關(guān)聯(lián)性越強(qiáng)。本研究中因子提取方法為主成分分析法，旋轉(zhuǎn)方法為方差最大法（Varimax），因子載荷截取點(diǎn)位0.5。

本文采用結(jié)構(gòu)方程模型（Structural Equation Modeling，SEM）進(jìn)行驗(yàn)證性因子分析，擬合指標(biāo)選擇卡方值χ2（Chi-square）、賦范擬合指數(shù)（NFI）、擬合優(yōu)度指數(shù)（GFI）、相對擬合指數(shù)（CFI）、近似誤差均方根（RMSEA）等來判斷模型的擬合程度。一般認(rèn)為，NFI、GFI和CFI在0.9以上，RMSEA小于0.08時(shí)，可認(rèn)為模型擬合良好，RMSEA小于005時(shí)可認(rèn)為模型高度擬合。

3結(jié)果

本文使用SPSS17.0統(tǒng)計(jì)軟件對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，變量相關(guān)性檢驗(yàn)結(jié)果顯示KMO值為0.882，且相關(guān)系數(shù)矩陣中存在大量顯著相關(guān)關(guān)系（p<0.0001），（由于篇幅原因，相關(guān)系數(shù)矩陣表略去）因此該樣本適合做因子分析。經(jīng)過主成分分析后，保留了前兩個主因子，累積可解釋49.820%方差，碎石圖見圖1。

對因子載荷矩陣進(jìn)行方差最大正交旋轉(zhuǎn)后的結(jié)果（表2）表明，條目5（felt hopeful about the future）和條目8（happy）在第二主因子上的載荷較高，分別為0.878、0.745，其他條目在第一主因子上的載荷較高（均大于0.5），表明樣本結(jié)構(gòu)的有效性較強(qiáng)。最后，因子得分的協(xié)方差矩陣是一個單位矩陣，說明提取的兩個公因子是不相關(guān)的。

根據(jù)探索性因子分析的結(jié)果，假設(shè)CESD-10是兩因子結(jié)構(gòu)，下面通過驗(yàn)證性因子分析來檢驗(yàn)因子結(jié)構(gòu)的合理性。通過AMOS7.0軟件構(gòu)建結(jié)構(gòu)方程模型（圖2），得到以下結(jié)果：

統(tǒng)計(jì)指標(biāo)χ2值為 949.460（P ﹤0.000），自由度df為34，賦范擬合指數(shù)（NFI）為 0.948，擬合優(yōu)度指數(shù)（GFI）為0973，比較擬合指數(shù)（CFI）為0.950，近似誤差均方根（RMSEA）為 0.059。由于 NFI、GFI、CFI 都大于 0.9，且 RMSEA，小于0.08，總的來說，因子模型和樣本數(shù)據(jù)擬合較好。但CFA中χ2/df數(shù)值未達(dá)到測量學(xué)要求，考慮到其他指標(biāo)均較好，這一情況主要與樣本量過大有關(guān)。

4討論

從旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣（表1）可以看出，第一主因子在條目1、2、3、4、6、7、9、10上的載荷較高，該因子反映的是消極情緒，可命名為抑郁情緒/軀體癥狀；第二主因子在條目5、8上的載荷較高，該因子可命名為積極情緒。這與大多數(shù)學(xué)者的研究結(jié)果一致。此外，本文進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)，抑郁情緒/軀體癥狀在條目3（felt depressed）上的載荷最高，為0749，也就是說帶來消極情緒的最主要因素是情緒低落，這與人們的經(jīng)驗(yàn)是一致的；影響積極情緒的主要因素是條目5（felt hopefull about the future）和條目8（happy），而其中對未來充滿希望比愉快更重要。

需要指出的是，盡管本研究結(jié)果進(jìn)一步證實(shí)了積極情緒和消極情緒是兩個獨(dú)立的結(jié)構(gòu)，但是他們?nèi)匀徊荒軓腃ESD-10量表中分離出來單獨(dú)用于抑郁癥的篩查。況且因子2“積極情緒”只包含有2個條目，也不足以構(gòu)成一個可用的量表。

本研究將探索性因子分析與驗(yàn)證性因子分析相結(jié)合，對中國45歲以上中老年人群進(jìn)行了大樣本抽樣研究，檢驗(yàn)了CESD-10量表兩因子結(jié)構(gòu)的合理性（即DA和SR合并為因子1，PA作為因子2）。這一結(jié)論進(jìn)一步為中文版CESD-10量表的使用提供了證據(jù)，CESD-10量表可以減少訪問時(shí)間、降低應(yīng)答疲勞、消除量表?xiàng)l目的負(fù)面心理暗示。

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