临床低年资护士情绪智力量表的重新修订及信效度检验

夏 燕，王 艳，贾 悦，薛 谨，常淑文，束余声



临床低年资护士情绪智力量表的重新修订及信效度检验

夏 燕，王 艳，贾 悦，薛 谨，常淑文，束余声

[目的]修订临床低年资护士中文版情绪智力量表(EIS)并检验其信效度。[方法]以442名低年资护士为样本对中文版EIS进行探索性因子分析；以421名低年资护士为样本进行验证性因子分析，采用SPSS 19.0和AMOS 22.0软件对资料进行信效度分析。[结果]量表总均分为(3.82±0.31)分，33个条目均分为3.05分～4.46分。探索性因子分析最终确定16个条目的新四因素结构模型，累积解释方差58.665%；验证性因子分析拟合总体较好[拟合优度指数(GFI)=0.918，比较拟合指数(CFI)=0.934，近似误差均方根(RMSEA)=0.049，标准化拟合指数(NFI)=0.902，增值拟合指数(IFI)=0.936，非标准拟合指数(TLI)=0.920]；该量表总体Cronbach’s α系数为0.826，各维度Cronbach’s α系数均大于0.6。[结论]修订后的中文版EIS具有良好的信效度，可作为临床低年资护士情绪智力水平的评估工具。

低年资护士；情绪智力量表；信度；效度

情绪智力(emotional intelligence，EI)于1990年由美国心理学家Salovey等[1]首次提出，是指为个体监控、识别并利用自己及他人的情绪与情感，从而指导自己思想和行为的一种能力。他们认为：情绪智力至少应该包括以下3个因素：①情绪的评估与表达；②情绪的调节；③问题解决过程中的情绪利用。情绪智力量表(Emotional Intelligence Scale，EIS)于1998年由Schutte等[2]根据Salovey等[1]的情绪智力模型开发而成，共有33个条目并具有良好信效度，是目前应用最为广泛的情绪智力测量工具，并广泛运用于我国研究[3-5]。但在探索性因子分析(exploratory factor analysis，EFA)中，Schutte等[2]验证EIS为单因素结构而非Salovey等[1]提出的三因素结构。随后，Petrides等[6-7]对EIS重新进行探索性因子分析，均得到相似的四因素结构模型，并表明其拟合最好。Petrides等[6]将四因素分别命名为：情绪评估、情绪调节、情绪利用和社会能力。护理工作是一项高压力、高风险、高强度的职业，情绪智力是影响护理工作质量的重要因素。国内外研究表明：高情绪智力水平的护士由于能够有效地沟通、移情、解决问题，使得其职业压力更小、具有更健康的生活、拥有更高的工作效率，从而为病人提供更有效和专业的护理[8-9]。近年来，随着医院不断扩建，低年资护士即临床工作5年以内的护士[10]所占护理队伍的比重明显呈上升之势，他们正处于护理职业发展的探索阶段，可塑性强，如何提高其情绪智力水平显得尤为重要。本研究采用探索性因子分析和验证性因子分析(confirmatory factor analysis，CFA)，针对临床低年资护士，重新探讨中文版EIS的因子结构，并进行信度、效度检验，为我国临床低年资护士的情绪智力水平测量提供有效的评估工具。

1 对象与方法

1.1 研究对象 2016年3月—6月采用便利抽样法，随机选取江苏省某2家三级综合医院和1家二级综合医院低年资护士作为研究对象。入选标准：①入职并在临床一线护理工作5年内；②取得护士执业资格证书；③自愿参与本次研究。排除标准：①护工、外院进修护士；②调查期间外出学习、进修者；③调查期间休病假或产假者。本研究采用两个样本：样本1用于探索性因子分析，共发放问卷478份，回收有效问卷442份，有效回收率为92.5%。442名低年资护士年龄(24.68±1.38)岁，其中男26人，女416人；最高学历：专科及以下者173人，本科262人，硕士研究生及以上7人。样本2：用于验证性因子分析，共发放问卷454份，回收有效问卷421份，有效回收率为92.7%。421名低年资护士年龄为(24.27±1.31)岁，其中男21人，女400人；最高学历：专科及以下者194人，本科223人，硕士研究生及以上4人。

1.2 方法

1.2.1 研究工具 情绪智力量表(EIS)，该量表由Schutte等[2]根据Salovey等[1]情绪智力能力模型编制，由王才康[11]教授翻译成中文版，共33个条目。量表采用Likert 5级评分法(1分=非常不同意，2分=不同意，3分=不确定，4分=同意，5分=非常同意)，分数越高表明情绪智力越高，其中第5条、第28条、第33条反向计分。

1.2.2 资料收集方法 在取得护理部和相关伦理委员会的同意后，采用无记名的方式填写，由研究者本人发放，严格遵守自愿原则，填写问卷前用统一的指导语进行解释说明，在15 min内独立完成并当场收回。

1.2.3 统计学方法 采用SPSS 19.0和AMOS 22.0软件进行资料分析。采用Pearson相关分析对量表进行项目分析；采用探索性因子分析和验证性因子分析对量表进行结构效度评价；采用内部一致性Cronbach’s α系数和重测信度对量表进行信度评价。

2 结果

2.1 项目分析 量表总均分为3.03分～4.79分(3.82分±0.31分)，33个条目平均分在3.05分～4.46分。除了第28条(r=0.13)外，所有条目与总均分的Pearson相关性均在0.14～0.66(P<0.05)(见表1)。按量表总分上下各27%的标准将被试者分为高分组与低分组，考察两组在每个条目上的得分差异，结果显示：在33个条目上，高分组得分均高于低分组(P<0.01)。

条目得分r值条目得分r值条目得分r值13．90±0．580．662)123．83±0．740．592)233．86±0．740．552)23．96±0．610．472)134．15±0．580．572)244．19±0．520．552)34．46±0．540．422)144．30±0．610．622)253．65±0．650．662)43．76±0．760．422)153．62±0．700．592)263．09±0．870．352)53．64±0．900．262)164．26±0．580．592)273．70±0．750．472)63．27±1．080．141)173．65±0．710．552)283．31±0．860．13 74．21±0．630．572)184．16±0．550．572)293．05±0．790．302)83．95±0．980．262)193．82±0．710．472)303．84±0．560．532)93．62±0．740．452)203．96±0．700．452)314．28±0．580．432)10 4．21±0．760．352)213．59±0．800．492)323．83±0．630．612)11 3．89±0．750．492)223．74±0．650．522)333．46±0．930．242) 1)P<0．05； 2)P<0．01。

2.2 探索性因子分析 首先，参照Schutte等[2]的单因素模型、Petrides等[6]的四因素模型和Saklofske等[7]的四因素模型进行数据拟合，发现3个模型的拟合度均较差(见表2)，因此重新对样本的数据进行探索性因子分析。根据特征值大于1的标准，抽取9个因子，累计解释总方差的60.902%。根据碎石图能抽取4个因子(见图1)。

表2 对现有模型的验证性因子分析

图1 量表主成分分析的碎石图

为了探索量表的最佳模型，设定抽取的主成分数目为4个、5个、6个、7个、8个或9个，分别进行探索性因子分析。所有模型均进行正交旋转，根据探索性因子分析原理，删去负载小于0.3的条目，删除双负载且负载的差值小于0.2的条目，得到6个探索性因子分析结果。由于七因素、八因素、九因素存在只有1个条目的主成分，因此不作考虑。最终得到四因素、五因素、六因素3个模型，且条目分布比较合理。其中，在四因素模型和五因素模型中，都有14个条目由于双负载而被删除，在六因素模型中有11个条目由于双负载被删除。量表中第5条、第28条、第33条为反向计分条目。除了四因素模型，发现在五因素、六因素、七因素模型中，这3个反向计分条目总是全部聚合到一个单独的维度，参照国内学者黄韫慧等[12]的处理方法，将其剔除，以提高量表内部一致性信度。因而在探索性因子分析中，初步得到了3个模型：四因素模型(记为四因素a)，以及五因素、六因素模型因删除反向计分条目聚合的维度后所得到的四因素模型(记为四因素b)和五因素模型。

2.3 验证性因子分析 分别对上述得到的结构模型进行验证性因子分析，比较多种适配指数，结果显示：四因素b模型最佳，见表3。

表3 各假设模型的验证性因子分析

验证性因子分析模型的最终结构及估计结果见图2。新量表各题目在各个因素上的标准负载见表4。最终确定新量表为四因素结构，共16个条目且能够清晰地对这4个因素进行命名，即情绪表达(6条)、自我情绪感知(4条)、情绪利用(4条)、他人情绪评估(2条)。新量表的4个主成分能够解释总方差的58.665%。样本1和样本2的各因素之间Pearson相关性呈显著正相关(P<0.01)。

2.4 信度检验

2.4.1 内部一致性信度 新四因素结构量表的Cronbach’s α系数为0.826，情绪表达、自我情绪感知、情绪利用、他人情绪评估各维度的Cronbach’s α系数分别为0.799，0.747，0.730，0.630。

图2 低年资护士情绪智力结构模型及标准化路径系数

条目 情绪表达自我情绪感知情绪利用他人情绪评估3．我希望能够做好我想做的大多数事情0．6877．心境好的时候我就会看到新的希望0．63110．我盼望能事事如意0．71613．安排有关事情，我尽量使别人感到满意0．60314．我喜欢做能使自己感到高兴的事情0．68316．我尽量做得好一些，使别人对我的印象好一点0．7519．我能清楚意识到自己每一刻的情绪0．69819．我知道我为什么情绪不好0．69321．我能控制自己的情绪0．73922．我很清楚自己某一刻的情绪0．82612．情绪好的时候，我会想方设法使它延长一些0．58620．心境好的时候新异的想法就会多一些0．79123．工作时我会想象自己即将取得的好成绩来激励自己0．46927．心境变好时新颖的思想会大量涌现0．86617．我能察言观色辨别别人的情绪0．79629．只要瞟一眼，我就能知道别人的情绪好坏0．847

2.4.2 重测信度 间隔2周后，从样本2中随机抽取42例研究对象进行重测，情绪智力总均分为(3.81±0.43)分，两次调查结果的重测系数为0.913，有统计学意义(P<0.01)。采用各条目因子荷载计算各维度建构信度，各维度构建信度分别为0.828，0.771，0.715，0.616。

3 讨论

3.1 结构效度分析 本研究参照Schutte等[2]的单因素模型、Petrides等[6]的四因素模型和Saklofske等[7]的四因素模型进行数据拟合，拟合结果均较差，表明该量表在西方社会施测所得的结构模型并不适用于我国临床低年资护士情绪智力评估，因此对量表重新进行因子分析。根据探索性因子分析原理，删除双负载的14个条目；原中文版EIS中第5条、第28条、第33条反向计分条目归类到一个单独的维度，这和黄韫慧等[12]的研究结果一致，从条目的内容上难以做出解释。反向计分条目还容易引起量表出现系统性误差[12]，为提高测量的可信度，故删除这3项反向计分条目。最终形成共16个条目的新四维结构模型，分别命名为情绪表达(即情绪信息传递及初步理解的过程)、自我情绪感知(即个体能够感觉到自身情绪好坏及知晓情绪变化原因的能力)、情绪利用(即利用情绪来有效解决问题的能力)、他人情绪评估(即对他人情绪进行知觉和评估的能力)。因子分析结果显示：新四维量表各拟合指数在可接受范围内：χ2/df=1.627，GFI=0.918，AGFI=0.891，CFI=0.934，RMSEA=0.049，NFI=0.902，IFI=0.936，TLI=0.920，说明新四维量表的因子结构模型和实证数据拟合程度较好，模型较合理[13]。量表重新修订后，4个主成分能够解释总方差>40%，各条目的荷载为0.469～0.866，均>0.4，表明各因素对条目解释贡献率均达到标准，各分量表整体结构稳定[13-14]。因此，新四维结构量表具有良好的结构效度。

3.2 信度分析 本研究采用Cronbach’s α系数检测量表的内在一致性，采用重测信度检测量表稳定性。总Cronbach’s α系数>0.8，各维度Cronbach’s α系数均>0.6，重测信度>0.7，说明量表有良好的同质性和稳定性[14-16]。本研究信度分析的结果均满足上述要求，表明新四维结构量表具体较好的信度。

3.3 量表的应用和意义 情绪智力是一种适应性的能力[1]，不同的文化要求不同的适应行为[12]。中文版EIS在中国不同人群中施测时，量表原有结构也发生不同程度的变化。中文版EIS自引入我国以来，国内多位学者针对不同群体将量表进行了重新修订，如黄韫慧等[12]针对大学生群体将量表修订为情绪监控、情绪利用、社会能力、他人情绪评估4个维度，条目数为19项；陈海燕等[17]针对新兵群体将量表修订为情绪评价和表达、情绪调节、情绪运用3个维度，条目数为25项。本研究重新修订后的量表与2002年香港学者Wong等[18]重新修订EIS后得到的新量表WLEIS(Wong and Law Emotional Intelligence Scale)最为相似。WLEIS也是16个条目，但采用的是Likert 7级评分法而非本研究中的Likert 5级评分法。WLEIS为自我情绪评价、他人情绪评估、情绪控制和情绪运用4个维度，其中他人情绪评估、情绪运用两个维度尽管包含的具体条目不尽相同，但其内涵较为相似；但对于自我情绪，WLEIS侧重于评价，而低年资护士侧重于感知；WLEIS注重评估情绪控制能力，而低年资护士研究中更注重情绪表达能力。经检验，新四维结构量表在低年资护士群体中具有可靠的测量学特性，可用于临床低年资护士情绪智力的进一步研究，有利于医院管理者和护理院校制定科学有效的针对性培养方案。

3.4 局限性 受条件所限，本研究仍存在一定的局限性。本研究样本选自江苏省某二级、三级综合医院，在一定程度上会影响研究结果的代表性和推广性。今后研究可以扩大样本量，纳入各个地区不同等级的综合医院及专科医院，从而促进低年资护士情绪智力研究发展的整体性持续动态改进。

4 小结

综上所述，重新修订后的中文版EIS具有良好的信效度，且条目精简、维度清晰，更方便广大临床低年资护士的填写和研究者的调查分析，可用于对临床低年资护士情绪智力水平的测量，为低年资护士情绪智力研究提供有效的评估工具。

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(本文编辑范秋霞)

Revised and reliability and validity tests of clinical junior nurses emotional intelligence scale

Xia Yan，Wang Yan，Jia Yue，etal
(Nursing College of Yangzhou University,Jiangsu 225001 China)

Objective:To revise the Chinese version of emotional intelligence scale (EIS) and to test its reliability and validity for clinical junior nurses.Methods:The Chinese version of EIS was conducted to 442 clinical junior nurses for exploratory factor analysis.Moreover，confirmatory factor analysis was carried out for 421 clinical junior nurses.Data were analyzed by SPSS19.0 and AMOS22.0 software about the reliability and validity.Results:The total average score of the scale was 3.82±0.31，and the average score of 33 item from 3.05 to 4.46.A new scale with 4 factors and 16 items was identified by using exploratory factor analysis.The cumulative contribution of variance was 58.665%.Confirmatory factor analysis showed that the fitness of the model was perfect(GFI=0.918,CFI=0.934,RMSEA=0.049,NFI=0.902,IFI=0.936,TLI=0.920).The total Cronbach’s α coefficient of the Chinese version of EIS was 0.826 and the Cronbach’s α coefficients of all factors were all above 0.6.Conclusion:The Chinese version of EIS was proved to be reliable and valid after amended.It could be used to assess the emotional intelligence of clinical junior nurses.

junior nurse;emotional intelligence scale;reliability;validity

夏燕，护师，硕士研究生在读，单位：225001，扬州大学护理学院；王艳、束余声(通讯作者)单位：225001，江苏省苏北人民医院；贾悦单位：212000，江苏省镇江市第一人民医院；薛谨、常淑文单位：225001，扬州大学护理学院。

R471

A

10.3969/j.issn.1009-6493.2017.14.018

1009-6493(2017)14-1733-05

2016-11-17；

2017-04-10)

引用信息 夏燕，王艳，贾悦，等.临床低年资护士情绪智力量表的重新修订及信效度检验[J].护理研究，2017，31(14)：1733-1737.