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效度（Validity)指測量的有效性，意在反映量表在多大程度上測定到研究者想要測量的態(tài)度或行為等。量表的效度主要包括內容效度、效標關聯(lián)效度和結構效度。
1.內容效度。內容效度指量表的條目在多大程度上代表了所要測量的全部內容。確定內容效度的方法主要通過專家判斷和相關分析。相關分析法進行內容判斷的過程與前文條目分析中的相關系數(shù)法是相同的，在此不再贅述。專家判斷法是在調查實施之前，由相關的學者或專家根據(jù)專業(yè)理論來判斷量表本身所測量的內容是否為調查者所要測量的內容，以及量表的條目是否能夠全面體現(xiàn)調查的目的。例如，某項研究預考查護理人員風險感知量表的內容效度[13]。首先，判斷量表中是否有與風險感知無關的條目，然后再評估這些條目是否包含了護理人員在護理過程中對于風險感知的全面內容，即取樣的代表性。
2.效標關聯(lián)效度。效標關聯(lián)效度指測驗與外在效標間關聯(lián)的程度。量表的效標關聯(lián)效度是選擇一個與量表有直接關系的參照物作為獨立標準，以此來考察所設計的量表效度，最常用的檢驗方法是兩種測量工具得分的相關系數(shù)，即目前所編制的量表測得的分數(shù)與效標測得的分數(shù)之間的相關系數(shù)。例如，對青少年亞健康多維評定量表（MultidimensionalSub-healthQuestionnaireofAdolescents,MSQA)進行信度和效度評價研究時，為了計算效標關聯(lián)效度的數(shù)值，從調查對象中抽取了85名學生，進行了癥狀自評量表（SymptomChecklist-90,SCL-90)的測評，結果表明SCL-90量表與MSQA心理子量表總得分的相關性具有統(tǒng)計學意義（P<0.05)，SCL-90量表的精神癥狀部分各因子與對應的MSQA量表各維度間的相關性均具有統(tǒng)計學意義（P<0.05)，這說明該子量表具有良好的效標效度[14]。
3.結構效度。結構效度是指測驗能夠測量到理論上構想的內在結構的程度，也稱構想效度或建構效度，是問卷調查中最為常用的效度檢驗方法。結構效度的測量實質上是一個過程，主要是對研究理論上的假設和對假設的檢驗，在考慮問卷設計邏輯分析基礎上，更強調對于實測數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析以檢驗理論研究的正確性。檢驗結構效度最常用的方法是因子分析法，主要根據(jù)相關性對問卷中的變量進行歸類，每一類變量稱為一個公共因子，此公共因子就代表了問卷的基本結構，再對子分析所得出的結構與理論構想的結構是否相符合進行分析。例如，研究者對某調查問卷的理論構想是五個維度，并根據(jù)這五個維度編制一份問卷進行調查。如果對調查后收集的資料數(shù)據(jù)進行分析，得出了五個公共因子，而且每個公共因子所包含的項目與理論構想一致，這說明問卷維度與理論構想的維度相吻合，認為此問卷對于所要測量的概念具有良好的結構效度。
（四)因子分析
因子分析是將描述某一事物（或概念)的多個觀測變量簡化為少數(shù)幾個潛在變量的多元統(tǒng)計分析方法[15]。在進行因子分析之前，需要先判斷數(shù)據(jù)是否適合做因子分析。一般采用KMO（Kaiser-Meyer-Olkin)檢驗或巴特利特球形檢驗（Bartlett’sTestofSphericity)。在KMO檢驗中，KMO越接近1，說明變量間的相關性越大，原有變量越適合做因子分析。巴特利特球形檢驗是通過檢驗原始變量的相關系數(shù)矩陣是否為單位矩陣，進而判斷其是否適合進行因子分析[16]。因子分析除用于尋求變量之間的基本結構、簡化指標體系之外，還可以通過因子得分，將樣本或變量進行分類，主要分為探索性因子分析（ExploratoryFactorAnalysis，EFA)和驗證性因子分析（ConfirmatoryFactorAnalysi，CFA)。
1.探索性因子分析（EFA)。EFA是為了得到測度項與因子、因子與因子之間的關系。對于一個新的測量工具，我們往往不知道其中的條目是否具有足夠的區(qū)別效度，為此，我們最好先假定因子的數(shù)目未知，讓數(shù)據(jù)根據(jù)一定的統(tǒng)計規(guī)則產(chǎn)生合適的因子數(shù)目[17]。作為一種重要且實用的數(shù)學統(tǒng)計方法，EFA在心理學、社會學和醫(yī)學等領域的調查問卷研制過程中得到廣泛的應用。因此，期刊編輯掌握一定的EFA方法和理論，對于審理稿件大有裨益。在審理稿件EFA內容時，編輯應考慮以下方面。（1)研究樣本容量及觀測變量數(shù)目是否達到分析的基本要求。EFA一般要求樣本容量至少為100，觀測變量的數(shù)目與所提取的因子數(shù)目之比至少為4[18]。（2)對因子進行提取的方法是否正確。EFA中最常用的因子提取方法是主成分分析法和主軸因子法，兩者區(qū)別在于分析目的不同：前者利用降維思想，用最少的因子最大程度解釋原始數(shù)據(jù)的方差；后者用于確定數(shù)據(jù)結構。（3)EFA結果描述的信息是否完整。作為EFA的基礎，稿件中須提供相關矩陣的分析結果、旋轉前后因子所解釋的方差數(shù)值、因子載荷矩陣等信息，否則，研究結果缺乏重復驗證的可能。
2.驗證性因子分析（CFA)。CFA是研究者為再次確認量表中各維度及所包含的條目是否如原使用者所預期而采用的驗證方法[19]。通常情況下，EFA和CFA是因子分析中不可分割的組成部分。在量表分析過程中，首先應采用EFA建立模型，再用CFA對模型進行檢驗和修正，前提是在分析過程中必須要兩組分開的數(shù)據(jù)來做。例如，在血糖負荷相關飲食知信行量表的因子分析研究中[20]，為確定量表的結構和模型擬合程度，作者首先通過EFA對量表的所有條目進行篩選和分類，再根據(jù)EFA的分析結果，通過CFA對模型的擬合效果進行檢驗，以證實量表的結構效度良好。編輯在核查量表類稿件因子分析時，應注意對EFA和CFA的差異之處進行區(qū)分[21-22]。（1)兩者的應用前提不同。EFA是在未知影響因子的基礎上，完全依據(jù)資料數(shù)據(jù)，利用統(tǒng)計分析得出因子的過程；CFA則是基于預先建立的理論基礎上，檢驗所搜集的數(shù)據(jù)資料是否按事先預定的結構方式產(chǎn)生作用。（2)兩者的分析目的不同，所得分析結果不盡相同。CFA可度量因子間的相關關系，計算出量表的聚集和區(qū)分效度，EFA則無法計算。（3)在數(shù)據(jù)分析過程中，兩者所分析的數(shù)據(jù)類型不同。EFA對應分析量表前期調查的數(shù)據(jù)結果，而CFA是針對量表調整后的調查結果。隨著量表在醫(yī)學領域中的應用越來越廣泛，醫(yī)學期刊中的量表類稿件也會越來越多，編輯掌握適當?shù)慕y(tǒng)計學知識對于此類稿件的審校意義重大。量表的質量分析是量表研究中最重要的結果呈現(xiàn)形式，然而，現(xiàn)有的文獻無法具體指導期刊編輯對此類稿件的審編，加之一些期刊編輯對量表的質量分析方法不是很熟悉，造成已發(fā)表的期刊論文中出現(xiàn)了質量較差的量表類文獻。筆者結合本刊的實踐經(jīng)驗，對量表類稿件中的統(tǒng)計學問題和審查要點進行了總結，方便同仁掌握其中的統(tǒng)計學方法。編輯掌握了量表類稿件的統(tǒng)計方法，可以對稿件進行高效的審核，從而降低出錯概率，提升期刊的稿件質量。
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作者：劉壯，張悅；作者單位：《中國衛(wèi)生統(tǒng)計》雜志
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