阮琳 常雁 贾锐
多维疲劳量表中文版应用于飞行员的信度和效度验证
阮琳 常雁 贾锐
目的 评价多维疲劳量表中文版的信效度。方法 应用多维疲劳量表中文版对196例飞行员进行调查。结果 量表每个条目与所属维度得分的相关系数均大于0.50,提取4个公因子,可以解释总变异的54.83%。量表内部一致性信度为0.872,各维度的内部一致性信度均大于0.6。结论 多维疲劳量表中文版有较好的信度和效度,可用于评价飞行员的疲劳状况,但仍需进一步完善。
疲劳评估;飞行员;多维疲劳量表;信度;效度
研究表明,由于飞行过程中受到低气压、高空缺氧、高过载、异常温度环境、振动、噪声、空间定向障碍等各种异常环境因素的影响[1],飞行人员出现疲劳症状比较普遍。国内外报道均显示疲劳明显影响飞行员的日常劳作和身心健康[2]。飞行员一旦发生疲劳,便会使机组进入管道效应,视觉、听觉、注意力、操纵响应能力、决策能力等都有所损失,从而使飞行危险程度大大增加,发生飞行事故的风险增大[1]。疲劳并非客观指标,必须选择客观、良好的测量工具[3]。将信效度良好的评估量表运用于飞行员,有助于了解飞行员的疲劳状况,及时采用有效的干预方式,对保证飞行安全,提高飞行员作业能力,提高部队战斗力有着重要意义。目前国内修订的疲劳量表较多,本研究选取苗雨等[4]对多维疲劳量表(Multidimensional fatigue inventory-20)进行修订形成的中文版疲劳量表。该量表语言简洁、易懂,受试者可以在5 min内轻松完成,量表中不包含与其他躯体疾病易混淆的条目,该量表既可从多个维度全面评定疲劳,也可以将其中的分量表抽取出来进行单维疲劳的评定[5]。本研究将多维疲劳量表中文版运用于飞行员,评价该量表在飞行员中的信度和效度。
1.1 对象 采用方便抽样的方法,选取2015-07—2015-08来我院疗养的飞行员196名,均为男性,均大学以上学历,年龄24~45岁,平均(32.4±8.7)岁。
1.2 工具 运用多维疲劳量表(the Multidimensional Fatigue Inventory-20,MFI-20)中文版。该量表共20个条目,包括体力疲劳、脑力疲劳、动力下降、活动减少四个维度。采用Likert 5级评分,疲劳表 述 的 正 向计分条目2、5、9、10、13、14、16、17、18、19,不疲劳表述的反向计分条目1、3、4、6、7、8、11、12、15、20。分数越高表示疲劳程度越高。体力疲劳包括条目1、2、3、5、8、12、14、16、18、20,脑力疲劳包括条目7、11、13、19,动力下降包括条目4、9、15,活动减少包括条目6、10、17。
1.3 统计学分析 双人、双机独立录入数据,对两次录入的数据进行核查,两次录入中不一致的数据进行校正,修改后建立最终的数据库。采用SPSS 17.0进行统计分析。运用积差相关法,探索性因子分析,内部一致性信度分析等进行效度和信度检验。
2.1 效度检验
2.1.1 内容效度 采用积差相关法,计算出各条目与总量表得分及所属维度的相关系数作为区分度指标。每个条目与总量表得分及所属维度显著相关,相关系数均大于0.50,差异均有统计学意义(P<0.05,表1)。
表1 多维疲劳量表各条目与总量表得分及所属维度的相关系数
2.1.2 结构效度 KMO值为0.872,Bartlett球形检验值为1 892.673(df=190,P<0.001),说明数据适合进行探索性因子分析。采用因子分析和最大方差法对数据进行正交旋转,得到5个特征根大于1的因素,共解释方差57.96%。因子分析结果说明,第5个因素只包含1个公因子,又因为前4个公因子可以解释总方差的54.83%,所以因子分析取前4个公因子。将因子数目限定为5个,做方差最大正交旋转(表2)。
删去因子载荷<0.3及双重载荷的条目,发现公因子1包括的条目有第1、2、5、6、8、12、16和20条;公因子2包括的条目有第7、11、13和19条;公因子3包括的条目有第4、9和18条;公因子4包括的条目有第3、10和17条;对照量表界定的各维度,公因子1包括了体力疲劳大部分条目和动力下降,活动减少部分条目,公因子2包括了脑力疲劳的全部条目,公因子3包括了动力下降部分条目和体力疲劳领域的部分条目,公因子4包括了活动减少和体力疲劳大部分条目。
表2 方差最大正交旋转后公因子的系数
2.2 信度检验 整个量表的Cronbach's α系数为0.872;4个维度(体力疲劳、脑力疲劳、动力下降、活动减少)的内部一致性系数分别为0.869、0.732、0.628、0.704。
飞行疲劳发生时,在飞行品质上可表现为:①视听觉、味觉、触觉等能力下降,对外界的刺激缺乏敏锐性,易引起错觉和判断失误;反应迟钝、思维迟缓、记忆力减退、综合分析仪表和外界信息的能力差,决策的及时性和准确性差。②注意能力下降,注意广度窄,对重要仪表的注意分配不当,稳定性差,注意力的有效转移出现困难;精力缺乏,反应慢,协调性差,操作飞机的精度下降,飞行程序的执行不严谨;出现特殊情况时,易造成“错、忘、漏”,或顾此失彼,或茫然失措,或紧握驾驶杆[6-7]。准确了解飞行员的疲劳状况,对促进飞行员身心健康和保持部队战斗力都有重要的意义。
效度主要评价量表的准确度、有效性和正确性,意在反映测量工具是否有效地测定到了它所打算测定的内容[8]。本次研究结果表明,每个条目与其所属领域显著相关,且各相关系数都达到0.50以上,即本量表具有较好的内容效度。当一个条目在预先假定要测量的因子上有较高载荷时,该条目即被认为有较高区分度,一般认为,条目的因子载荷应大于0.30才可以接受[9]。提取4个公因子时可以解释总变异的54.83%,除去条目15,因子载荷均大于0.3。可考虑去掉条目15,这与Fillion等的结果一致。但是Fillion研究的受试人群是肿瘤患者,与本研究的受试人群有较大差异,且条目15与总分的相关性良好,应在进一步扩大样本深入研究后,考虑是否删除。总体来看,多维疲劳量表中文版具有很好的效度。但根据表2所示各条目所属维度,可见探索性因子分析结果与原量表的假设结构有一定差距,即在评价飞行员时量表的结构效度有待进一步提高。
信度主要评价量表的精确性、稳定性和一致性,它是衡量一个量表好坏的重要指标[10]。内部信度即内部一致性信度,采用Cronbach's α系数进行考察。此系数越大,内部一致性越高,同质性越好。一般认为领域内系数大于0.8为优,大于0.7为较好,大于0.6为可以接受。本研究结果显示该量表的整体的Cronbach's α系数高于0.8,各维度的Cronbach's α系数均高于0.6,说明多维疲劳量表有很高的内在一致性,测量结果具有很高的可靠性。本研究还存在明显不足之处。本研究样本量偏小,无法代表飞行员总体,无法作出全面性的推论;同时,还未进行评价者间信度研究。虽然本研究显示,该量表具有良好的效度和高度的内在一致性,但能否适用于我国飞行部队仍需进一步深入研究。
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Objective To evaluate the reliability and validity of the Chinese version of the Multidimensional Fatigue Inventory.Methods The Chinese version of Multidimensional Fatigue Inventory was adopted to test 196 pilots.Results The correlation coefficient of each clause in the Inventory and its dimension was above 0.50.Four principal components were extracted and the interpreted total variation was 54.83%.The internal consistency reliability in the Inventory was 0.872,and the internal consistency reliability for all dimensions was above 0.60.Conclusion The Chinese version of Multidimensional Fatigue Inventory has good reliability and validity,which can be used for the evaluation of fatigue state among pilots,though further improvement is needed.
Fatigue assessment;Pilot;Multidimensional Fatigue Inventory;Reliability;Validity
2015-11-12)
1005-619X(2016)03-0332-03
10.13517/j.cnki.ccm.2016.03.053
125100 沈阳军区兴城疗养院
全军保健专科科研课题(13BJZ02)