中小学教师职业枯竭量表的验证性因素分析

白崇鹏，张仕超

（山东师范大学心理学院，山东济南250014）

一、问题提出

Freudenberger首先提出倦怠的概念，认为倦怠是一种容易在工作情境中出现的情绪耗竭症状，当工作本身对个体的能力、精力及资源过度要求时容易导致情绪衰竭、筋疲力尽，即职业倦怠[1]。Maslach等人从情绪衰竭、非人性化以及个人成就感低三个维度编制了倦怠量表（Maslach Burnout Inventory，MBI）[2]。情绪衰竭、去人性化和个人成就感降低这一职业枯竭的三维模型提出之后，得到了理论界的广泛认同，绝大部分的相关研究机构沿用了这一模型。教师由于职业本身特点以及社会因素等导致教师成为职业倦怠的高发人群。教师职业倦怠是用来描述教师不能顺利应对工作压力时的一种极端反应，是教师在长时期压力体验下而产生的情感、态度和行为的衰竭状态[3]。国外研究主要集中于探讨教师倦怠的原因、结果变量以及干预措施等，而国内尚处于症状的描述和测查阶段，大部分研究直接引入国外的测量工具进行测查。考虑到东、西方的文化差异，同时为了进行本土化研究，近几年来，安芹等人（2006）编制了中国心理咨询与治疗专业人员枯竭量表[4]；袁红梅等人（2009）等编制了高校教师职业倦怠量表[5]；王芳等人（2004）基于访谈的结果，建立了中国中小学教师职业枯竭测量工具[6]。虽然该量表在研究中具有较好的信度与效度，但考虑到各地经济发展水平存在差异，经济发展水平较低的地区对于教育基础设施建设、师资力量的培养等教育投入相应也比较低，不同地区的人们对教师的期望也存在差异。王晓伟（2008）研究发现，淮安地区的学生、家长对教师的期望要高于南京和苏州地区[7]。因此不同地区造成教师职业枯竭的因素可能有所不同。本研究对王芳等人编制的中小学教师职业枯竭量表进行验证性因素分析，检查该量表的结构效度，考查该量表在山东省的适用性。

二、研究方法

（一）被试

选取山东省390名小学教师，回收有效问卷371份，其中来自普通小学的教师有97名，来自区重点小学的教师有274名；男教师114名，女教师257名；班主任167名，非班主任294名。

（二）研究工具

使用王芳、许燕（2004）在Maslach Burnout Inventory－ES的基础上，结合中国中小学教师的实际情况编写而成的“中小学教师职业枯竭量表”。该问卷有情绪衰竭、非人性化、认知枯竭以及个人成就感四个维度，采用7点计分法。四个维度单独计分，不计总分。其中前三个维度得分越高，说明枯竭程度越高，个人成就感维度得分越高，说明枯竭程度越低[8]。

（三）统计方法

使用spss16.0对数据进行信度分析，使用Lisrel 8.51版本软件对数据进行结构方程处理。

三、结果与分析

（一）中小学教师职业枯竭量表的信度

中小学教师职业倦怠量表的CronBachα系数、分半信度见表1。总量表和分量表的内部一致性系数在0.734—0.914之间。总量表和分量表的分半信度在0.699—0.871之间。

表1 量表及各分量表的信度指标及各维度的正态性检验

（二）模型建构

根据测验手册，中小学教师职业倦怠量表包括情绪衰竭、非人性化、认知枯竭和个人成就感四个维度，情绪衰竭分量表包括项目1、2、3、6、8、12、16、19、21。非人性化分量表包括项目5、10、11、13、18、20、23。认知枯竭分量表包括项目22、24、25、26、27、28、29、30、31、32。个人成就感分量表包括项目4、7、9、14、15、17。使用Lisrel 8.51统计软件只探讨各因子与各项目之间的结构关系。

（三）模型结果

图1 情绪衰竭模型图

验证性因素发现，情绪衰竭维度各题目的因子完全标准化负荷在0.46—0.86之间，非人性化维度各题目的因子完全标准化负荷在0.27—0.86之间。认知枯竭维度各题目的因子完全标准化负荷在0.43—0.78之间。个人成就感维度各题目的因子完全标准化负荷在0.41—0.69之间。

（四）模型评价

模型的评价采用常用的指标，绝对拟合指数选择了χ2／df、RMESA（近似误差均方根）、SRMR（标准化残差均方根）三个指标，相对拟合指数NNFI（非范拟合指数）、CFI（比较拟合指数）、IFI（增量拟合指数）三个指标。

由表2可知，总量表的模型拟合不理想。侯杰泰等（2004）指出，题目数量大可能是导致模型拟合不好的一个原因。可将每个维度中的题目打包为3个或4个题目的小组，并且使各小组内的构成与内容尽量相似，可以增加模型的拟合指数[9]。分别计算四个维度中的所有项目的相关矩阵。然后根据每个维度中项目的相关系数来将四个维度中的题目均打包为3个题目小组。情绪衰竭维度中项目1、2、3打包为1个题目组，项目6、8、12、16打包为1个题目组，项目19、21打包为1个题目组。非人性化维度中项目20单独为1组，项目5、10、11打包为1个题目组，项目13、18、23打包为1个题目组。认知枯竭维度中项目24、25、26打包为1个题目组，项目28、29、30打包为1个题目组，项目22、27、31、32打包为1个题目组。个人成就感维度中项目4单独为1组，项目9、14、15、17打包为1个题目组，项目7单独为1组。然后计算每个题目小组的项目平均分作为该题目小组的分数。对12个题目再进行验证性因素分析。各题目的因子完全标准化负荷在0.30—0.90之间模型的拟合指数：RMESA＝0.09，SRMR＝0.077，NNFI＝0.82，CFI＝0.87，IFI＝0.87。模型的拟合比先前要好，但还不是很满意。

表2 中小学教师职业枯竭量表的验证性因素分析的模型拟合指数表

四、讨论

中小学教师职业枯竭量表在本样本中的CronBachα系数为0.914，表明具有较好的内部一致性。四个因子中个人成就感的CronBachα系数最低，为0.734，但仍在可接受水平。总量表以及各分量表的分半信度在0.699—0.871之间。以上信度指标结果均显示中小学教师职业枯竭量表在本样本中具有良好的信度。情绪衰竭和个人成就感分量表成正态分布，而非人性化以及认知枯竭分量表呈非正态分布。近年来，验证性因素分析在我国心理、教育、社会、管理等领域已经逐步应用。然而应当用哪些指数来检验模型以及多大的指数才算是一个“好”的模型，这两个问题都是验证性因素分析中最重要、且尚未很好解决的问题[10]。Hu和Bentler（1998，1999）推荐了检验结构方程模型的7个拟合指数原则，包括NNFI、BL89（ILI）、CFI、Gamma Hat、Mc、SRMR、RMESA。后来他们经过文献分析和模拟研究，提出了2—指数准则对ML估计和GLS估计，推荐联合使用SRMR和以下指数中的一个：NNFI、BL89、CFI、RMESA、Gamma Hat、Mc。他们对NNFI、BL89、CFI和Gamma Hat的界值为0.95，SRMR的推荐的界值是0.08，当SRMR小于0.08认为模型可以接受，当SRMR大于0.08时，模型拟合的不好[11][12]。Steiger认为，RMSEA低于0.1表示好的拟合；低于0.05表示非常好的拟合；低于0.01表示非常出色的拟合，这种情形应用上几乎碰不到[13]。温忠麟等人（2004）部分重复了Hu和Bentler的模拟例子，提出了超低显著性水平下的卡方准则。他们建议使用如下的指数和传统界值：NNFI和CFI（界值为0.9）；RMESA（界值为0.08）；Mc（界值为0.85）[14]。郭庆科等人（2008）的研究发现，样本量、载荷量、平分等级数和分布形态对拟合指数的取值都有影响，其中分布形态影响最大。NNFI、IFI在不同条件下的平均值是最稳定的，其次是CFI、RMESA和SRMR。它们都算是值得推荐的拟合指数，尤其是NNFI和IFI。同时他们也提出了2界值策略，即为每个拟合指数确定上下两个界值。低于下界值时则可判断模型是不正确的，而高于上界值时则可判断模型是正确的。拟合指数取值介于上下界值之间是难以判断模型是否拟合，只能说越高拟合的可能性越大[15]。

根据上面的参考值，我们采用温忠麟（2004）和郭庆科（2008）提出的拟合指数的界值以及结合一般的观点χ2／df在2或3～8之间则模型可以接受，本研究者中的情绪衰竭模型中，除了RMESA＞0.08，其余的拟合指数都很满意，个人成就感模型是正确的。郭庆科等人指出，当模型呈偏态分布时，并且当样本容量小于500时，根据SRMR进行模型判断较好，具体标准是：SRMR若大于0.11，即可判断模型是错误的；SRMR若小于0.05，则可判断模型是正确的；若介于0.05与0.11之间，则难以判断模型是正确的。依据此标准，非人性化模型拟合的不好（SRMR＝0.12）。认知枯竭模型拟合的也欠满意，NNFI、CFI和IFI均小于0.9。根据侯杰泰（2004）的建议[16]，本研究将每个维度中的题目打包为3个题目小组，总量表的模型拟合得到改善。

综合起来，情绪衰竭因素模型和个人成就感因素模型的结构是正确的，但非人性化模型和认知枯竭模型的结构需要进一步调整。如删除非人性化维度中因素负荷低于0.3的项目以及在理论支持的基础上，参照模型修正指数来增加或减少路径等，这样可以提高模型的拟合程度。

五、结论

（1）中小学教师职业枯竭量表在山东的371名小学教师样本中具有很好的信度。

（2）中小学教师职业枯竭量表中情绪衰竭因素模型和个人成就感因素模型结构很好，而非人性化因素模型以及认知枯竭因素模型结构有待改善。

[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] 陈琦，刘儒德.当代教育心理学[M].北京：北京师范大学出版社，2007.

[4][8]安芹，贾晓明.中国心理咨询与治疗专业人员枯竭量表[J].中国临床心理学杂志，2006，（4）.

[5] 袁红梅，张珊明，王小风.高校教师职业倦怠量表的初步编制[J].中国临床心理学杂志，2009，（6）.

[6] 王芳，许燕.中小学教师职业枯竭状况及其与社会支持的关系[J].心理学报，2004，（5）.

[7] 王晓伟.江苏省三地四群体教师角色期望的比较研究[D].苏州：苏州大学，2008.

[9][16]侯杰泰，温忠麟，成子娟.结构方程模型及其应用[M].北京：教育科学出版社，2004.

[10][14]温忠麟，侯杰泰，马什赫伯特.结构方程模型检验：拟合指数与卡方准则[J].心理学报，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] 郭庆科，李芳，陈雪霞.不同条件下拟合指数的表现及临界值的选择[J].心理学报，2008，（1）.