中国人亚健康状态测量量表条目筛选*

徐 丽 倪红梅 沈红艺 何裕民△ 夏结来

亚健康状态是介于健康与疾病之间的一类状态或一个过程，它的发生、发展常与社会、心理等因素密切相关。可表现为:(1)多症状亚健康:多数情况下表现为一类综合状态，常见的如虚弱、疲劳、消化不良、抑郁倾向、焦虑倾向等;(2)单一症状亚健康:以某个非特定性症状最为突出，如便秘、失眠、记忆力下降、疼痛等;(3)无症状亚健康:某些生理参数或检查有所偏离，却不符合临床疾病诊断标准或尚未达到亚临床标准，如血压偏高、血脂偏高、血粘度偏高等〔1〕。

本研究采用的调查问卷来自于上海中医药大学提出的(中国人亚健康状态初始测量量表(CSHS-2)，共3个领域(躯体表现、心理表现和社会适应)，包括18个方面(疲劳、消化、睡眠、衰老、免疫失调、代谢失调、虚弱、过敏、不适、疼痛、便秘、抑郁、焦虑、注意力、压力、满意感、性生活)，共78个条目。各条目回答选项采用5级Likert法作定量化测定，得分越高表明亚健康状态越严重。另外，问卷还包括3个关于总体健康、心理健康和生活质量的自评打分题目(1～100分)，分值越高表明健康状态越好。

对象和方法

从2007年11月到2008年2月，课题组采用中国人亚健康状态初始量表(详见附录1)，对我国上海、西安、河北、河南、云南、泸州、扬州、安徽等8个地区20～60岁人群进行调查，收回有效调查问卷7 957份。其中，上海1 589例、云南1 871例、扬州1 841例、泸州691例、河北803例、河南439例、安徽498例、西安225例。男性4 270人(53.79%);调查对象平均年龄(33±10.26)岁;受教育程度以大学及以上为主，占55.99%，其次是高中专和初中，分别占18.98%和15.52%;主要来自专业人士(23.73%)、学生(17.02%)、农民(16.25%)和工人(13.45%)。

本研究采用频数分析法、条目分析法、内部一致性分析法和探索性因子分析法筛选条目。

1.频数分析 主要考核答案被选频率的天花板效应。如果天花板效应大于20%〔2〕，则建议删除该条目。

2.条目分析 主要考核条目得分与量表总分之间、条目得分与所属方面得分之间的相关性，如果条目与量表总分之间的Spearman相关系数小于0.40，或条目与所属方面之间的相关系数小于其与其他方面的相关系数，则建议删除该条目〔2〕。

3.内部一致性分析 采用Cronbach α系数考核总量表、各领域和各方面的内部一致性。如果去除某一条目后，相应方面的Cronbach α系数有较大升高，表明该条目有降低该方面内部一致性的作用，建议删除该条目〔2－4〕。

4.探索性因子分析 通过考核条目在各自因子上的载荷筛选条目，如果条目在单个因子上的载荷小于0.40，或在两个或两个以上因子上的载荷均超过0.40，则建议删除该条目。

如果一个条目有2次或2次以上被上述分析结果建议删除，则删除该条目。

量表方面得分为该方面中所有条目得分的平均值，分值范围1～5分;领域得分等于该领域内所有条目得分的平均值乘以4，分值范围4～20分;量表总分等于量表内所有条目得分的平均值乘以20，分值范围20～100分〔5〕。分值越高表明亚健康状态越严重。

数据处理和统计分析通过SAS 8.20软件实现。

结 果

1.频数分析

除反映性生活的两个条目F2001和F2002有较多的缺失数据(分别为16.09%和5.06%)外，其他条目的缺失数据比例在0～0.21%之间。对 F2001和F2002的缺失数据，采用EM法估算〔6〕，其他条目的缺失数据采用平均值替代〔7〕。78个条目得分均呈偏态分布，经数据转换后仍呈偏态分布，最终采用原始数据进行分析，并采用非参数统计分析方法。

为了解每个条目鉴别亚健康状态的能力，我们对每个条目得分的天花板效应进行了分析。条目F105、F201、F202、F203、F204、F205 等45 个条目得分的天花板效应大于20%，依据事先制订的标准，建议删除这45个条目，保留33个条目。

2.条目分析

条目得分与量表总分的Spearman相关系数在0.18 ～0.64 之间，其中 F302、F305、F401、F402、F705、F706、F1203、F1301、F1303、F1401、F1701、F18、F1902、F2001、F2002与总分的Spearman相关系数小于0.40。建议删除这15个条目，保留63个条目。

条目得分与所属方面得分的Spearman相关系数在0.43～0.89之间，条目F408与所属方面“虚弱”的Spearman相关系数(0.76)小于它与其他方面“不适”的Spearman相关系数(0.79)，建议删除该条目。其他条目得分与所属方面得分之间的Spearman相关系数均大于条目得分与其他方面得分的相关系数。

社会领域条目分析结果如表1所示。

条目分析结果提示:“抑郁”和“焦虑”两个方面的条目有较强的交叉相关关系，即反映抑郁的条目，其得分除了与抑郁方面得分有较强的相关关系外，还与焦虑方面得分之间有较强的相关关系(Spearman相关系数0.47～0.67);反映焦虑的条目，其得分除了与焦虑方面得分有较强的相关关系外，还与抑郁方面得分之间有较强的相关关系(Spearman相关系数0.41～0.66)。建议将抑郁和焦虑两个方面合并成一个方面，即“抑郁焦虑”方面。

3.内部一致性分析

量表总的Cronbach α系数为0.96。三个领域的Cronbach α系数分别为0.94(躯体领域)、0.90(心理领域)、0.83(社会适应领域)。由于“过敏”、“满意感”和“性生活”3个方面仅有2个条目，故不分析这三个方面的内部一致性。其余15个方面的Cronbach α系数在0.56(注意力)到0.85(抑郁)之间。其中，衰老、注意力和压力方面的内部一致性较低，Cronbach α系数分别为0.61、0.56和0.60外，其他12方面的Cronbach α系数均在0.67以上，表明这些方面内部一致性较好〔8〕。去除条目 F204、F302、F305、F1104、F1203、F1301、F18、F1902 后，相应方面的 Cronbach α系数增大，建议删除这8个条目。社会生活适应领域的内部一致性分析结果如表2所示。

表2 社会领域的内部一致性分析结果

4.探索性因子分析

对所有条目进行探索性因子分析，根据Kaiser-Guttman标准(只考虑特征根大于1的公因子)，提取15个公因子，解释41.88%的方差。对载荷阵进行均方最大旋转，结果显示:条目 305、F401、F404、F408、F503、F602、F802、F1102、F1104、F1201、F1301、F1303、F18、F1902、F2002在其公因子上的载荷均小于0.40，建议去除这15个条目;条目F16在2个因子上的载荷均大于0.40，建议删除该条目。

综合上述分析结果，删除被选次数大于等于2的条目。结果删除20个条目，分别是F204、F302、F305、F401、F402、F404、F406、F408、F503、F602、F706、F802、F1104、F1201、F1203、F1301、F1303、F18、F1902、F2002。根据专业知识，研究者认为条目F302、F503、F404、F406、F408、F1303 对衡量个体亚健康状态非常重要，故保留这6个条目。“消化”和“睡眠”方面的条目筛选结果见表3。

经过条目筛选，最后共保留64个条目，构成中国人亚健康测量量表(CSHES)的内容。CSHES包括3个领域(躯体领域、心理领域和社会适应领域)，18个方面，64个条目，见表4。

讨 论

研制量表的关键之一是量表条目的筛选，选择科学合理的条目筛选方法尤为重要要。本文采用分析法、条目分析法、内部一致性分析法、探索性因子分析法筛选中国人亚健康量表的条目，分别从条目的敏感性、独立性、代表性和稳定性的角度筛选条目，使量表条目既能反映量测量的内容，又能使各个方面具有相对的对立性。建议在筛选量表条目时，同时选用多种方法，特别是在某些条目难于取舍时，多种方法同时使用可以帮助做出稳定可靠的选择。

表3 消化和睡眠方面条目筛选结果

表4 中国人亚健康量表(CSHS-3)的结构

在量表条目的筛选过程中，条目分析结果表明:量表中反映抑郁和焦虑的条目之间有较强的交叉相关关系，该结论与探索性因子分析结果一致，即反映抑郁和焦虑的条目在同一个因子上载荷较大。所以，建议将中国人亚健康量表中“抑郁”和“焦虑”两个方面合并为“抑郁焦虑”方面。

调查数据中，关于性生活的两个条目(F2001，F2002)数据缺失比例较大，可能是因为性生活属于个人隐私，被调查者不原意直接回答该问题。

总之，量表条目的筛选是研制量表的重要环节，综合采用多种方法筛选量表条目，可以提高所研制量表的质量。

附录1 CSHS-2的条目及其在统计分析中的变量名称

?

1．何裕民，沈红艺，倪红梅，等．亚健康范畴研究．医学哲学，2008，29(1):2-4．

2．Power M，Quinn K，Schmidt S，the WHOQOL-OLD Group．Development of the WHOQOL-OLD module．Quality of Life Research，2005，14(2):197-2214．

3．Thompson DR，Jenkinson C，et al．Development and validation of a short measure of health status for individuals with acute myocardial infarction:The myocardial infarction dimensional assessment scale(MIDAS)．Quality of Life Research，2002(11):535-543．

4．孙希凤，郝元涛，方积乾．老年人生存质量量表条目的初步筛选．中国心理卫生杂志，2004，18(7):455-457．

5．Min SK，Lee KI，et al．Development of the Korean versions of WHO Quality of Life scale and WHOQOL-BREF．Quality of Life Research，2002，1:393-600．

6．Tabachnick BG，Fidell LS．Using Multivariate Statistics．4th ed．Needham Heights，MA:Allyn ＆ Bacon，1996．

7．Tabachnick BG．，Fidell LS．Using Multivariate Statistics．3rd edn．Harper Collins．New York，1996．

8．Streiner DL，Norman GR．Health measurement scales:a practical guide to their development and use．New York．Oxford University Press，1995．