基于PLS-SEM的互聯(lián)網(wǎng)人群生存質(zhì)量量表的信度效度評價*

林麗萍 劉偉霞 林中燕△

【提 要】 目的 對微調(diào)后的世界衛(wèi)生組織生存質(zhì)量量表的信度、聚合效度和區(qū)分效度進(jìn)行評價，分析其在互聯(lián)網(wǎng)人群中的適用性。方法 利用網(wǎng)絡(luò)調(diào)查方法對我國八省(市)互聯(lián)網(wǎng)人群進(jìn)行抽樣，基于收回的2400份有效問卷，采用偏最小二乘法結(jié)構(gòu)方程模型構(gòu)建互聯(lián)網(wǎng)人群的生存質(zhì)量評估模型，據(jù)此評價量表的信度、聚合效度和區(qū)分效度。結(jié)果 微調(diào)后的世界衛(wèi)生組織生存質(zhì)量量表各領(lǐng)域的Cronbach′s α值都大于0.6，量表聚合效度的評估指標(biāo)中載荷超過0.6、組合信度超過0.7、平均提取方差值超過0.5，量表所有維度的AVE平方根都高于維度間相關(guān)值的平方根。結(jié)論 微調(diào)后的世界衛(wèi)生組織生存質(zhì)量量表具有良好的信度、聚合效度和區(qū)分效度，適用于評價互聯(lián)網(wǎng)情境下的互聯(lián)網(wǎng)用戶的生存質(zhì)量。通過偏最小二乘法結(jié)構(gòu)方程模型評估模型得出四個分類維度對生存質(zhì)量都有正向影響，其中心理維度影響最大，社會關(guān)系維度影響最小，在心理維度、精神支柱的影響最強(qiáng)。

由世界衛(wèi)生組織根據(jù)生存質(zhì)量主要內(nèi)容設(shè)計(jì)的世界衛(wèi)生組織生存質(zhì)量測定量表簡表(The World Health Organization′s quality of life Questionnaire-Brief Version，WHOQOL-BREF)包含個體的生理維度、心理維度、環(huán)境維度和社會關(guān)系維度等四個維度，是評價群體生存質(zhì)量的主要工具。WHOQOL-BREF量表的測定效果受到量表信度和效度的影響，不同人群應(yīng)用量表評價生存質(zhì)量時其信效度可能會發(fā)生變化。因此將量表用于測定特定人群生存質(zhì)量時，先驗(yàn)證量表在特定人群中的信效度是極其重要的[1]。目前用于測定多個國家和地區(qū)不同群體生存質(zhì)量的WHOQOL-BREF量表被驗(yàn)證具有良好的信度和效度[2-5]。

互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展與普及使得人們的社會生活發(fā)生了深刻的變化，個體的體驗(yàn)也存在差異，互聯(lián)網(wǎng)用戶的生存質(zhì)量也隨之發(fā)生變化。在新的互聯(lián)網(wǎng)情境下，WHOQOL-BREF量表是否仍適用于評估和判斷用戶的生存質(zhì)量，是研究互聯(lián)網(wǎng)人群生存質(zhì)量的關(guān)鍵。已有的與互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)的生存質(zhì)量研究中，應(yīng)用WHOQOL-BREF量表作為測定工具的文獻(xiàn)相對較少，對量表的信度和效度研究更少，主要是將互聯(lián)網(wǎng)作為影響因素來判定其對生存質(zhì)量的影響[6-10]。本文將互聯(lián)網(wǎng)人群作為研究對象，通過實(shí)證分析驗(yàn)證微調(diào)后WHOQOL-BREF量表的信度和效度，用以評估和判斷量表是否適用于評估互聯(lián)網(wǎng)人群的生存質(zhì)量。采用偏最小二乘法結(jié)構(gòu)方程模型構(gòu)建評估模型來驗(yàn)證量表的信效度，原理同已有文獻(xiàn)的實(shí)證方法相似[11-15]。但因偏最小二乘法結(jié)構(gòu)方程模型是集多元線性回歸法和主成分回歸法為一體，融合因素分析和路徑分析兩種統(tǒng)計(jì)技術(shù)，所以利用該方法來評估量表的信度和效度更加簡單直觀，同時將變量的測量誤差考慮在內(nèi)從而提高了檢驗(yàn)的準(zhǔn)確性[16-18]，最后還能進(jìn)一步通過評估模型判斷四個領(lǐng)域?qū)ι尜|(zhì)量的影響強(qiáng)弱。

資料與方法

1.數(shù)據(jù)來源

本次問卷調(diào)查方法采用網(wǎng)絡(luò)調(diào)查方法[19]。已有研究表明，利用互聯(lián)網(wǎng)從地理上分散樣本中收集數(shù)據(jù)，可以減少轉(zhuǎn)錄需要和出錯可能性，從而有可能提高此類研究的質(zhì)量，在具有測量不變性的基礎(chǔ)上，網(wǎng)絡(luò)調(diào)查對于概念的測量均值更加精確，同時網(wǎng)絡(luò)調(diào)查還有利于減少數(shù)據(jù)缺失率和保護(hù)個人隱私[20-23]。具體的調(diào)查抽樣是由網(wǎng)絡(luò)問卷機(jī)構(gòu)按照項(xiàng)目要求，通過向北京、上海、福建、廣東、江蘇、浙江、安徽和江西等八省(市)的實(shí)體社區(qū)樣本單位進(jìn)行隨機(jī)抽樣網(wǎng)絡(luò)調(diào)查，抽樣方法符合ESOMAR國際商會與歐洲民意和市場研究協(xié)會《全球調(diào)研準(zhǔn)則和指導(dǎo)原則》(2017年9月發(fā)布)網(wǎng)絡(luò)抽樣28條規(guī)范，樣本取自網(wǎng)絡(luò)人群，因此符合該規(guī)范網(wǎng)絡(luò)調(diào)查手段與互聯(lián)網(wǎng)人群的調(diào)查要求。為保護(hù)受訪者隱私，調(diào)查問卷通過互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行匿名投放和回收，每個地區(qū)平均收回300份，樣本不重復(fù)計(jì)數(shù)，每個樣本均為獨(dú)立IP樣本，所有樣本調(diào)查對象均為互聯(lián)網(wǎng)人群，總采樣數(shù)2400份。

2.問卷設(shè)計(jì)

本文所發(fā)放的調(diào)查問卷基于WHOQOL-BREF量表設(shè)計(jì)，結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)情境在條目的設(shè)計(jì)上做了微小增刪，主要包含受訪者基本信息和28個核心條目，用于研究調(diào)查對象在近兩周的生存質(zhì)量情況。量表中的28個核心條目是在WHOQOL-BREF量表的26個核心條目基礎(chǔ)上，新增“家庭摩擦”、“食欲”“生存質(zhì)量分值”三個條目，同時刪去“交通條件”條目。每個條目采用Likert五分計(jì)分，分別用1～5表示很差、差、不好也不差、好、很好，正向條目直接按1～5計(jì)分，逆向條目則采取正向化處理。

本文在原WHOQOL-BREF量表結(jié)構(gòu)中的分類維度基礎(chǔ)上，結(jié)合新增刪的條目做了微調(diào)，將原量表結(jié)構(gòu)中的“總體健康狀況”及新增的“食欲”歸為生理維度；“家庭摩擦”歸為社會關(guān)系維度；新增的“生存質(zhì)量分值”歸入總的生存質(zhì)量，微調(diào)后的分類量表結(jié)構(gòu)詳見表1。

表1 基于WHOQOL-BREF微調(diào)后的分類量表結(jié)構(gòu)

3.統(tǒng)計(jì)方法

偏最小二乘法結(jié)構(gòu)方程模型(partial least squares structural equation modeling，PLS-SEM)，屬于結(jié)構(gòu)方程模型的“軟模型”，用以有效處理、檢驗(yàn)測量模型和結(jié)構(gòu)模型之間關(guān)系的多元統(tǒng)計(jì)方法，其允許由多個獨(dú)立的潛變量和指標(biāo)同時建模來描述測量模型和結(jié)構(gòu)模型的關(guān)系。測量模型指(潛)變量與測量指標(biāo)之間的關(guān)系，結(jié)構(gòu)模型指(潛)變量間的關(guān)系。其核心思想在于引入潛變量，并為潛變量設(shè)置觀測指標(biāo)，使得原本相對抽象且難以直接觀測的潛變量可以通過可直接觀測的指標(biāo)來測量和反映。

本文將量表結(jié)構(gòu)中的生理維度、心理維度、環(huán)境維度及社會關(guān)系維度設(shè)為潛變量(分類變量)，其對應(yīng)的每個條目設(shè)為相應(yīng)的觀測指標(biāo)，進(jìn)行偏最小二乘法結(jié)構(gòu)方程模型的構(gòu)建來評估微調(diào)后量表的信度和效度。本文采用Smart PLS 3.0軟件工具，在統(tǒng)一數(shù)據(jù)測試環(huán)境中，實(shí)現(xiàn)量表的信度、聚合效度和區(qū)分效度的評估。

結(jié)果與分析

1.受訪者的人口學(xué)特征

統(tǒng)計(jì)2400份有效問卷的受訪者信息，其中男性略多，占53%，達(dá)1273人，女性1127人；受訪者年齡呈正偏態(tài)分布，其中20～30歲516人，占比最大，達(dá)21.5%，其次是30～40歲占比20.5%，接下來依次是40～50歲15.6%、50～60歲12.6%、20歲以下12.5%、60～70歲10%、70～80歲5.7%、80歲以上1.6%；在受教育程度上，達(dá)高等教育以上文化程度的受訪者占65.8%；婚姻狀況已婚為主，占比68.4%；職業(yè)在私企的占36.3%，在體制內(nèi)工作的占23.4%。

2.量表的信度分析

通過偏最小二乘法結(jié)構(gòu)方程模型對收集的問卷數(shù)據(jù)構(gòu)建評估模型，可得出量表的信度和聚合效度、區(qū)分效度。量表的信度分析是考察量表中觀測指標(biāo)與分類變量間的內(nèi)部一致性程度，具體指同一組的觀測指標(biāo)是否指向同一個分類變量，目前Cronbach′s α值是應(yīng)用最廣泛的信度指標(biāo)。通常情況下，Cranbach′s α系數(shù)在0.6以上，被認(rèn)為信度較高。表2中信度檢驗(yàn)結(jié)果顯示：所有的Cranbach′s α值都大于0.6，由此可知，量表各個維度與其觀測指標(biāo)的內(nèi)在一致性程度較高，說明量表的信度較高。

表2 量表的信度分析

3.量表的聚合效度(convergent validity)

聚合效度又稱收斂效度，指測量相同分類變量的觀測指標(biāo)會落在同一個共同因素上，用于檢驗(yàn)觀測指標(biāo)對于其測量的分類變量實(shí)際測量的程度。通常由載荷(loading)、組合信度(composite reliability，CR)、平均提取方差值(average variance extracted，AVE)三者結(jié)合來評估。

表3 量表的聚合效度

載荷表示觀測指標(biāo)在分類變量公共因子上的負(fù)荷，載荷的大小表示觀測指標(biāo)是否能有效反映出它所要測量的分類變量，表2結(jié)果顯示，所有觀測指標(biāo)的載荷均超過推薦值0.6[24]。組合信度(CR)表示由多于一個觀測指標(biāo)組成的分類變量的信度，即所有測量指標(biāo)分享該分類變量的程度，其值越高說明觀測指標(biāo)間內(nèi)在關(guān)聯(lián)越強(qiáng)，評估模型的CR值范圍為0.825～0.884，超過推薦值0.7[25]，說明五個分類變量的組合信度較高，其內(nèi)部觀測變量間的關(guān)聯(lián)程度強(qiáng)。平均提取方差值(AVE)表示觀測指標(biāo)對分類變量的差異解釋力，其值越高表示分類變量的收斂程度越大，模型的 AVE值范圍在0.512到0.762，超過推薦值0.5[25]。綜上說明量表中分類維度和觀測指標(biāo)間有較強(qiáng)的交聯(lián)度、相關(guān)性，說明生存質(zhì)量的四個分類維度與其對應(yīng)的指標(biāo)之間的聚合效度較好。

4.量表的區(qū)分效度(discriminant validity)

區(qū)分效度用于說明觀測指標(biāo)與其所屬分類變量相關(guān)性較強(qiáng)而與其他分類變量相關(guān)較弱或不存在相關(guān)性，通常通過比較分類變量間相關(guān)系數(shù)的平方根和AVE平方根的大小來檢驗(yàn)[26]。如表4所示，量表分類變量的所有AVE平方根都高于表中所在行的相關(guān)值，說明各個觀測指標(biāo)與其對應(yīng)的分類維度之間相關(guān)性較強(qiáng)，與其他四個分類變量的相關(guān)性較弱，例如生理維度的觀測指標(biāo)PF1～PF7與生理維度的相關(guān)性較強(qiáng)，與心理維度、環(huán)境維度等其他維度的相關(guān)性較弱。綜上證明了量表分類變量間有區(qū)分效度。

表4 量表分類變量間的區(qū)分效度

5.量表評估模型：偏最小二乘法結(jié)構(gòu)方程模型

通過構(gòu)建量表的偏最小二乘法結(jié)構(gòu)方程模型(圖1)來評估測量模型的信效度，得出量表的信度、效度良好，通過模型可進(jìn)一步分析分類變量間的關(guān)系，可以得出四個領(lǐng)域?qū)ι尜|(zhì)量的影響大小。利用重采樣5000個樣本自舉法對結(jié)構(gòu)模型的路徑顯著性進(jìn)行檢驗(yàn)。結(jié)果如表5所示，其中各個路徑的P值都<0.001，表明模型中的分類變量對生存質(zhì)量都有正向影響。R2是度量回歸直線對觀測值的擬合程度的可決系數(shù)，其值越接近1，說明模型回歸效果越顯著。由圖1可知，模型的R2為0.658，說明模型效果較為顯著，表明量表的準(zhǔn)確性和可靠性都較高。

表5 結(jié)構(gòu)模型輸出結(jié)果

圖1 量表評估模型

結(jié) 論

通過實(shí)證分析結(jié)果顯示，互聯(lián)網(wǎng)情境下使用修改后的WHOQOL-BREF量表建構(gòu)互聯(lián)網(wǎng)人群生存質(zhì)量的評估模型，得出該量表具有良好的信度、聚合效度和區(qū)分效度，所以基于WHOQOL-BREF微調(diào)后的量表適用于評價新環(huán)境下的互聯(lián)網(wǎng)人群的生存質(zhì)量。

進(jìn)一步分析量表評估模型，可得出四個分類維度對生存質(zhì)量有正向影響且有強(qiáng)弱之別，心理維度對該群體的生存質(zhì)量影響最大(β=0.326)，社會關(guān)系維度影響最小(β=0.117)，生理維度和環(huán)境維度的影響次之。這與往期文獻(xiàn)研究具體病癥群體的生存質(zhì)量時，對患者生存質(zhì)量影響最大的是生理維度而非心理維度不同。產(chǎn)生差異的原因一方面由于受訪者當(dāng)前的健康問題集中在隱性慢性病或亞健康方面，短期內(nèi)對生理維度的影響有限；另一方面是隨著互聯(lián)網(wǎng)對人們生活消費(fèi)等的深刻影響，個體增強(qiáng)了對自身心理的關(guān)注而弱化了其他維度的影響。這和社會關(guān)系維度影響最弱的結(jié)果一致，表明在互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下，人們之間的親疏互助關(guān)系模式發(fā)生了改變，因此對人際關(guān)系及所需社會支持依賴性減弱。

有趣的是，在生存質(zhì)量影響最強(qiáng)的心理維度，觀測指標(biāo)“精神支柱”(Q14：您覺得生活有意義嗎？)是載荷最大的指標(biāo)，說明精神支柱與心理維度關(guān)系最為密切。這表明在互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下，精神支柱依舊是一種理想信念和信仰寄托，有明確的精神支柱有助于人們以更積極、充滿正能量的心態(tài)來面對生活，提升整個心理維度的效應(yīng)，從而助推人們生存質(zhì)量的提升。