自测健康评定量表评价交通警察健康状况的信效度研究

2015-01-19吴伟旋吴志华崔周国苏淑文黄小微

中国医药导报 2015年26期

吴伟旋吴志华许军向前崔周国苏淑文黄小微

1.南方医科大学南方医院卫生经济管理科，广东广州 510515；2.南方医科大学南方医院科研处，广东广州 510515

自测健康是相对他评健康而言的一种健康测量方法，是指个体对其自身健康状况的期望和主观评价[1]。目前，自测健康已成为国际上比较通用的健康测量方法之一，并在社会医学、流行病学等领域得到广泛应用。许军等[2]从生理、心理和社会三个方面筛选自测健康评价指标，建立了适合于我国社会和文化背景的自测健康评定量表（self-rated health measurement scale Version 1.0，SRHMS V1.0）。作为特殊职业群体，交通警察的工作环境复杂度、任务繁重度和职业紧张度均高于一般职业人群，其身心健康受到各种慢病、职业病的严重威胁，亟需得到社会的关注和重视。本研究应用SRHMS V1.0 对广东省交通警察健康状况进行调查，考核该量表应用于交通警察的可行性、信度、效度和反应度，为进一步研究广东省交通警察健康状况及其影响因素奠定理论基础。

1 资料与方法

1.1 一般资料

根据多变量统计学的经验做法，考核量表信度、效度的样本量应为量表条目数的5～20 倍[3]。为考评SRHMS V1.0 的信度和效度，本研究选取条目数10倍以上的样本量进行流行病学现场调查。采用分层随机抽样方法，在广东省深圳市、中山市和佛山市随机选取500 名交通警察进行量表测评。

1.2 调查工具

本研究以SRHMS V1.0 为核心，以与健康有关的生存质量测量量表SF-36 为效标，结合交通警察的一般情况、生活方式和工作状况设计交通警察健康状况调查问卷。其中，SRHMS V1.0 是许军等[2]编制的自测健康定量化测量量表，由生理自测健康（physical saferated health，PSH）、心理自测健康（mental safe-rated health，MSH）和社会自测健康（social safe-rated health，SSH）3 个子量表组成，分为9 个维度：身体症状与器官功能（P1）、日常生活功能（P2）、身体活动功能（P3）、正向情绪（M1）、心理症状与负向情绪（M2）、认知功能（M3）、角色活动与社会适应（S1）、社会资源与社会接触（S2）、社会支持（S3），共有48 个条目（依次标记为SR1～SR48）。量表结构和具体计分方法详见参考文献[4]。

1.3 研究方法

①可行性分析：通过回收率、完成率和完成时间等指标进行反映。 ②信度检验：本研究采用的信度指标有分半信度和内部一致性信度，即Cronbach's α 系数。 ③效度检验：本研究主要采用效标效度和结构效度。以SF-36 和SRHMS V1.0 的4 个健康总体自测条目（即SR18、SR34、SR47、SR48，分别为生理、心理、社会和总体健康的综合自测条目，不参与各子量表及总量表分的计算）为“效标”，计算它们与SRHMS V1.0 总分及各子量表分的Pearson 相关系数来评价效标效度；通过条目分、维度分、子量表分之间的相关性和探索性因子分析两种方法对结构效度进行考评。 ④反应度：本研究通过“天花板/地板效应”计算调查对象总量表和3 个子量表的最高分和最低分所占比例来检验量表反应度。

1.4 质量控制

调查前对调查员统一进行系统培训。测试前由调查员向被调查者讲解量表填写方法和注意事项，由被调查者根据自身真实情况独立完成问卷填写，如有特殊情况，可由调查员将问卷内容读给被调查者听，再由被调查者做出自我评定，任何情况下调查员不得给予诱导性提示。问卷由各地区负责成员统一回收并进行逻辑性筛选，对完成率低于80%者、完成质量不高者（如整张问卷答案相同）或完全复制的两份问卷予以剔除。

1.5 统计学方法

数据通过Epidata 3.02 进行录入，并经过双录入核对等核查无误后，将数据导入SPSS 20.0 统计软件中进行数据分析。数据分析方法包括描述性统计、Pearson 相关分析、探索性因子分析等，以P ＜0.05 为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 可行性分析

本次调查共发出问卷500 份，回收问卷474 份，回收率是94.8%，其中，有效问卷457 份，有效率为96.4%，所有条目均被完成的问卷有380 份，完成率为80.17%。量表的完成时间在10 min 以内。

2.2 信度分析

2.2.1 分半信度

除了4 个未参与计分的条目（第18、34、47、48 条为健康总体自测条目，不参与子量表和总量表分的计算），将剩下44 个条目分为2 个半量表，分别包括22个条目，分析结果显示，2 个半量表的Spearman-Brown相关系数为0.804，Guttman 分半信度系数为0.802。

2.2.2 内部一致性信度

数据分析结果显示，SRHMS V1.0 总量表的Cronbach's α 系数为0.942，PSH、MSH 和SSH 3 个子量表的Chonbach's α 系数分别是0.866、0.896、0.917。

2.3 效度分析

2.3.1 效标效度

结果显示，SRHMS V1.0 总分与SF-36 总分的Pearson 相关系数为0.783（P ＜0.01）。 PSH 与SR18的Pearson 相关系数为0.648（P ＜0.01）；MSH 与SR34的Pearson 相关系数为0.623 （P ＜0.01）；SSH 与SR47的Pearson 相关系数为0.692 （P ＜0.01）；SRHMS V1.0总分与SR48的Pearson 相关系数为0.702（P ＜0.01）。

2.3.2 结构效度

2.3.2.1 各条目分、维度分、子量表分之间的相关分析结果显示，各条目分与其所属维度分相关系数均较大，为0.473～0.926，而与其他维度得分之间相关系数较小。各维度分与其所在子量表得分间具有较强的相关性，相关系数为0.588～0.937，而与其他子量表得分间相关性均较差，见表1。

表1 SRHMS V1.0 维度分与子量表分的相关系数（r 值）

2.3.2.2 因子分析适当性分析结果显示，KMO 统计量为0.932，Bertlett 球型检验结果P ＜0.001，提示本数据符合因子分析的基本前提。经主成分分析，以特征根大于1 为提取标准，共提取9 个公因子，累积贡献率达73.820%，见表2。经最大方差旋转，仅列出大于0.5 的因子系数，分析可知：第1、9 因子为认知功能、角色活动与社会适应、社会资源与社会接触，贡献率为37.185%；第2 因子为心理症状与负向情绪，贡献率为11.124%；第3 因子为身体活动功能，贡献率为8.006%；第4 因子为日常生活功能，贡献率为4.429%；第5 因子为正向情绪，贡献率为3.972%；第6 因子为社会支持，贡献率为3.472%；第7、8 因子为身体症状与器官功能，贡献率为5.632%，见表3。

表2 SRHMS V1.0 主成分分析结果

2.4 反应度分析

在心理学测验中，由于测验题目过于简单，使得大部分个体得分普遍较高的现象，称为天花板效应；由于测验题目难度过高，使得大部分个体得分普遍较低的现象，称为地板效应。天花板效应（地板效应）通常以在某次评定中取得该量表的可能最高分（最低分）的例数占总例数的百分比进行反映[5]。本研究中，SRHMS V1.0 总量表及PSH、MSH 和SSH 3 个子量表的最高分都是100 分，最低分分别为20.15、27.35、3.33、0.00 分。最高分与最低分人数所占比例均很小。见表4。

3 讨论

近年来，媒体相继报道国内大部分城市交通警察的平均寿命都只在40～50 岁之间，远低于我国公民的平均寿命72 岁，交通警察的健康引起了人们的极大关注。作为特殊的职业群体，交通警察长期暴露在高温、高寒、尾气、噪声等恶劣交通污染环境中，身心健康受到多种不良因素的综合作用，极易引发慢病、职业病等一系列健康问题[6-7]。 SRHMS V1.0 是许军等[2]基于WHO 提出的“健康”定义[8]，采用严格的专家咨询、条目分析和筛选等方法研制的适用于我国一般人群的自测健康定量化测量量表[9]。本研究将该量表作为测量特殊人群（即交通警察）健康状况的工具，有必要对量表的信度和效度等进行检验。

量表可行性分析主要关注量表的接受度及量表的完成质量问题[10]。本研究中SRHMS V1.0 的回收率和完成率均较高，完成量表所用时间较短，说明该量表在交警中的接受度较高，可行性较好。

信度又称为可靠性或精确度，反映相同条件下重复测量结果的近似程度，包括重测信度、分半信度、内部一致性信度等，其中，分半信度多在不能进行重测时采用，通常要求Spearman-Brown 相关系数＞0.7[11]。本研究中SRHMS V1.0 的Spearman-Brown 相关系数为0.804，提示该量表分半信度较好。 Cronbach's α 系数是最常用的信度考评指标，一般认为Cronbach's α系数达到0.85 以上，表明量表可同时适用于个人和团体之间的检验；在0.70～0.85 之间，表明量表只可用于团队比较；而在0.7 以下则说明此量表信度较差，不适用于个人或团体的测量[12]。本研究显示，SRHMS V1.0 的Cronbach's α 系数为0.942，3 个子量表的Chonbach's α 系数分别是0.866、0.896、0.917，均在理想范围内，说明SRHMS V1.0 具有较高的内部一致性信度，既能用于个人的自测健康测量，也适用于团体测量。综上，SRHMS V1.0 应用于评价交通警察的健康状况具有较好的信度。

表3 SRHMS V1.0 的因子负荷矩阵（经最大方差旋转变换）

表4 SRHMS V1.0 的天花板/地板效应（%）

效度又称为“准确度”，用于反映测量结果与“真值”的接近程度[11]。本研究通过SRHMS V1.0 总分与SF-36 总分以及4 个健康自测条目分别与总量表分、PSH 分、MSH 分和SSH 分之间的积矩相关系数反映量表的效标效度，研究显示，上述5 个相关系数分别为0.783、0.648、0.623、0.692、0.702（P ＜0.01），说明效标效度较好。本研究主要采用条目得分的相关性和因子分析考评SRHMS V1.0 的结构效度。各条目分与其所属维度分相关系数均较大，为0.473～0.926，而与其他维度得分之间相关系数较小。各维度分与其所在子量表得分间具有较强的相关性，相关系数为0.588～0.937，而与其他子量表得分间相关性均较差，说明SRHMS V1.0 的维度和子量表条目划分基本合理。因子分析中因子负荷反映了条目与所属因子的关系[13]，SRHMS V1.0 大部分因子负荷均在0.5 以上，提示各因子间独立性较好。此外，因子分析得到的9 个因子与SRHMS V1.0 的理论构想基本一致，除了角色活动与社会适应落在第1 和第9 因子，身体症状与器官功能落在第7 和第8 因子外，其余各个维度的条目都落在同一因子上，因此，可认为SRHMS V1.0 具有很好的结构效度。

反应度又称为区分效度，指被调查者若有所变化，调查结果对此变化做出反应的程度，又可把它归为效度的一个方面[11]。量表的天花板/地板效应认为，在一定程度上最高得分与最低得分所占比例越小，量表的反应灵敏度越强[14]。若15%以上受试者的调查结果最终落在最高或最低分值范围内，则认为量表存在天花板效应或地板效应[15]。本次研究发现，SRHMS V1.0总量表和3 个子量表的最高分及最低分所占比例均很小，说明量表反应度较好。

综上所述，SRHMS V1.0 具有较好的信度、效度和反应度，能够准确、可靠、有效且灵敏地反映出交通警察的健康状况，这为进一步研究广东省交通警察的健康状况及其影响因素奠定了理论基础。

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