情绪检测量表在烟草公司员工中的信效度评价

姜文 王鑫

渭南市烟草公司潼关分公司

目前来说，国内在EAP项目中通常使用的量表包括抑郁自测量表（SDS）、焦虑自测量表（SAS）以及90向症状清单量表（SCL-90）。而本文根据烟草企业的实际情况，整合了抑郁自测量表以及焦虑自测量表，修订成为新的情绪检测量表。具体来说，在抑郁自测量表中（SDS），共有20个条目，详细检测了受测者在睡眠、情绪、快感、负性偏向等层面的评分（3）。而在焦虑自测量表中（SAS），同样由20个条目组成，该量表则详细考察了受测者在情绪体验、躯体化等层面的评分（4）。本文则将上述两个量表结合起来后，根据实际情况进行了修订，并且对烟草公司中相关岗位的员工进行了随机抽样，以此进行该问卷的初次检测。

总体来说，本文通过修订在国内大量应用并且具有较高信效度的SDS以及SAS量表形成新的情绪检测量表，通过对烟草企业相关压力岗位的员工进行检测，以此考察本次修订问卷的信效度，以便能够在更大范围内应用该情绪检测量表。

一、对象与方法

（一）对象

采用方便取样，在甘肃省兰州市抽取部分烟草公司职工进行匿名问卷调查，问卷经由接受过问卷培训的专门人员发布，并且根据指导语告知被试，由被试单独完成，问卷回收则在人员填写完毕后由专人统一负责，总共施测两次，前后间隔一个月。

（二）统计处理

在数据统计处理中、以及对量表进行相应分析、信效度的检验均使用统计软件SPSS 26.0和AMOS 20。我们使用用 SPSS 26.0进行项目分析、探索性因子分析以及信效度检验在前测的数据上；后测数据被我们用 AMOS 20 对进行验证性因子分析及信效度检验。显著性水平α=0.05。

二、结果

（一）项目分析

我们对量表项目进行同质性的检验分析，包括题总相关、共同性、因子的符合以及信效度相关的分析。根据相关研究在制作量表时对于量表基本检验数据的要求，所有题目被入选的标准应是与总题目相关系数达到0.4以上，因子载荷大于0.4(共同性大于0.16)，方可入选。

1.相关分析

数据通过每位被试在40个项目上的得分总分，得出各分别项目得分与题目总分之间的 Pearson相关系数。结果显示，项目2、7、11、21的题总相关系数均小于 0.1，且无统计学意义；项目3、12、24的题总相关系数均小于0.4；其余33个项目与总分的相关系数为 0.411～0.822 (P＜0.01)。

2.共同性与因子载荷

我们采用了主因素分析法，限定提取 1个具有共同性因子。数据结果表明，项目 2、3、7、11和以及 21 的相关因子上的负荷均小于0.4，相似性或共同性均小于0.16；剩余的35个题目内容的因子载荷为 0.452～0.921，共同性为 0.325～0.652。上文描述中的相关数据细节的具体结果见表1。

3.信度分析

所编辑量表中的一致性信度 Cronbach’ s α系数为 0.724。我们删除项目后，整体数据的细节数据变化以及所需观测的具体情况见表2。结果表明，项目 2、3、7、11、21、24经过修改后，其条目中的总相关均小于0.4，且Cronbach’ s α值均在景观相关修改后有明显的改善。

综合所有题目的题总相关系数、因子载荷与共同性、校正后项目与总分相关以及项目删除后 Cronbach’ s α值等指标来看，项目2、3、7、11、21、24被删除，，因为其不符合内部数据要求。

表1 情绪性量表的题总相关系数、共同性与因子载荷(n=299)

注：＊＊P＜0.01，下同

表2 情绪性量表项目删除后的总相关与信度(n=299)

（二）建构效度

1.探索性因子分析后量表的结构在4个项目被删除后发生了变化，我们采取得到的结果采用探索性因子分析在34条目的量表结果中，检验了它的建构效度。我们使用了主成分分析法，并用最大变异法(Varimax) 进行直交旋转。结果显示，KMO 值为0.656，Bartlett 球形检验结果显著 (χ=14062.39，df=561，P＜0.001)，得出的结果适用于探索性因子分析的数据分析方法。分析结果提取了特征值大于 1 的 4个因子，可解释全量表项目总变异量的61.027%。旋转后的成份矩阵见表 3。

表3 情绪性量表(34项)的旋转成份矩阵(n=299)

2.相关分析

计算34项量表总分及四个因子的 Pearson 相关系数，因子1、因子2、因子3、因子4与总分的相关系数分别为 0.752、0.758、0746、0.750，呈显著正相关(P＜0.001)，表明量表建构效度较好。

3.验证性因子分析

34个条目的数据在后测时使用 AMOS 20 对的整体量表数据进行验证性的因子分析，并且我们评估了4因子模型在修订后量表中是否符合数据，建构效度也因此而得到验证。而对模型完成估计则是使用的极大似然法，最后根据结果对数据进行更正，从最基本的指标的适配、整体模型指标的适配度两方面对数据进行分析和检验。结果表明，量表4因子的一阶假设理论模型，经修正后可用。

我们的结果借由基本适配度指标得到，负的误差方差没有出现在估计参数中；所有的数据均处于显著状态(t＞1.96)；估计参数统计量相关系数的绝对值介于0.112～0.785之间，未接近1；潜在变量与测量指标间的因子载荷，除项目8为 0.406，项目16为 0.494 外，其余均介于0.50～0.95 之间；标准误也符合数据要求。上述的结果表明，违规估计现象没有出现在我们的模型中，符合指标上关于基本适配度的要求。在指标上，关于整体适配度的具体结果见表4，也符合统计学要求，说明这是一个可接受的模型。

表4 整体模型适配度的评价指标分析结果(n=299)

（三）收敛效度

在测验过程中的收敛效度(聚合效度，Convergent validity)是指，检验一样的内在特点或建构概念的具有变量特点的指标会处于同样的分析模块中，并且高度相关性会出现在问卷项目中或在测试时所得到的具体数据值中。在AMOS 的具体运作中，得出各构念的收敛效度即检验各潜在构念的单面向(因子)测量模型的适配度[16]。

因子1的测量模型经修正后，模型检验结果表明9个测量指标λ值的 C.R.值均大于 1.96(P＜0.05)，整体模型的自由度为22，NC值=0.765，RMSEA 值＜0.001，GFI 值=0.978，IFI 值=1.006，TLI 值=0.999，CFI 值=1.001，均达模型适配标准，表示模型修正后可与样本数据契合，因子1的收敛效度较好。

因子2的测量模型经修正后，模型检验结果表明8个测量指标λ值的 C.R.值均大于 1.96(P＜0.05)，整体模型的自由度为20，NC值=0.725，RMSEA 值＜0.001，GFI 值=0.998，IFI 值=0.999，TLI 值=1.002，CFI 值=0.997，均达模型适配标准，表示模型修正后可与样本数据契合，因子1的收敛效度较好。

因子3的测量模型经修正后，模型检验结果表明8个测量指标λ值的 C.R.值均大于 1.96(P＜0.05)，整体模型的自由度为20，NC值=0.785，RMSEA 值＜0.001，GFI 值=0.996，IFI 值=0.999，TLI 值=0.999，CFI 值=0.998，均达模型适配标准，表示模型修正后可与样本数据契合，因子1的收敛效度较好。

因子4的测量模型经修正后，模型检验结果表明9个测量指标λ值的 C.R.值均大于 1.96(P＜0.05)，整体模型的自由度为22，NC值=0.723，RMSEA 值＜0.001，GFI 值=0.978，IFI 值=1.004，TLI 值=0.994，CFI 值=1.003，均达模型适配标准，表示模型修正后可与样本数据契合，因子1的收敛效度较好。

（四）信度分析

用前测数据计算34项量表的内部一致性信度Cronbach’ s α系数为0.734，因子1、因子2、因子3、因子4的 Cronbach’ s α系数分别为 0.756、0.766、0.782、0.762。由验证性因子分析结果可知，用后测数据计算因子1、因子2、因子3、因子4的信度分别为0.786、0.759、0.728、0.749。以上均表明量表的信度较好。

三、讨论

情绪状态的好坏不仅会影响到个体的身心健康，也会对个体的工作状态造成极大的影响。在中国烟草公司中，客户经理以及稽查岗员工往往因为较大的工作压力而产生各种情绪问题，但目前国内EAP常用的问卷题量偏大，在实际调查中可能会导致被调查者产生不耐烦的情绪，因此，本次修订的情绪检测量表在整合常用的SAS和SDS的基础上，将量表题目数量控制为40题。本项目通过修订情绪检测量表，建立可靠的测量工具，以为扩大其使用范围提供测量方面的支持。

本次修订的情绪检测量表共40题，测量焦虑和抑郁情绪的条目均为20条。量表在烟草公司的客户经理和稽查岗这两个岗位的员工中进行随机抽样施测，共抽取299人。在对40个条目进行项目分析时发现，项目2、7、11、21的题总相关系数均小于 0.1，且无统计学意义；项目3、12、24的题总相关系数均小于0.4；项目 2、3、7、11和 21 的因子载荷均小于0.4，共同性均小于0.16。综合项目的题总相关系数、因子载荷与共同性、校正后项目与总分相关以及项目删除后 Cronbach’ s α值等指标来看，项目2、3、7、11、21、24均不符合要求，因此须删除这6个项目。在删除以上6个项目后，通过探索性和验证性因子分析对量表进行建构效度和收敛效度的检验，结果表明其效度较好。量表内部一致性信度Cronbach’ s α系数为0.734，表明量表的信度较好。简言之，删除6个不达标项目后，余34个项目组成的情绪检测量表具有较好的信度和效度。

本次研究也存在一定的局限性。首先，调查的样本量偏小，n=299，条目40个，虽然满足了因素分析的要求，但对于问卷调查类的研究，样本量应该在满足最低限的基础上扩大0.5-1倍。其次，本量表的调查对象是烟草公司的客户经理和稽查岗员工，因此修订后的情绪检测量表是否使用于烟草公司其它岗位的员工或其他人群，还需要进一步研究支持。此外，本研究在删除了6项不达标的条目后，余下34个项目组成的量表具有较好的信度和效度，但删除的项目中有4项是关于测量焦虑情绪，2项是关于测量抑郁情绪，施测项目数量的不对等是否会影响施测结果，这也需要进一步研究。

本量表在删除了6项条目之后，余34项条目组成的量表具有较好的信度和效度，适用于测量烟草公司员工的情绪特点，为心理健康评估以及后续调查提供了可靠工具。

四、结论

本次修订的情绪检测量表在经同质性检验删除了6个未达标项目后，余34项量表的信效度较好，具有良好的心理学测量特征，包括内部一致性信度、建构效度和收敛效度。因此，34项情绪检测量表可以被用来进行更大范围的施测。