门诊中药房药学服务满意度量表的验证性因素分析

吴舜芳 朱敏燕 林俊杰 严彩英

随着医院药学工作模式转变，门诊药房的工作重心已由以药物为中心逐步转向以患者为中心的药学服务模式。药学服务满意度关系到患者能否放心、安全、有效地用药，可通过患者的主观感受，借助调查表（量表）进行测量[1]。然而，目前国内外药学服务满意度测评没有规范统一的测评量表[2]，作为量表应具有良好的信度和效度，才能确保调查结果准确、可靠和有效。研究者多先用探索性因素分析（exploratory factor analysis, EFA）探索量表的内部结构后再用验证性因素分析（confirmatory factor analysis, CFA）检验量表的效度[3-5]。从原理上看，EFA 和CFA 只有结合运用，才能相得益彰，使研究更有深度，结果更具说服力。因此，本研究基于严彩英等[6]初步编制的门诊中药房药学服务满意度量表的EFA 结果，构建CFA 模型，检验其构念效度，为评价门诊中药房药学服务满意度提供科学测量工具。

1 资料与方法

1.1 一般资料

2019年3—6月，采用整群抽样方法，选取佛山市某三级甲等中医医院门诊患者560 例进行问卷调 查。入选对象均为已取中药、年龄≥18 岁、意识清楚、愿意接受调查的门诊患者或家属。共发放问卷560 份，回收有效问卷531 份，有效回收率为94.8%。

1.2 调查工具

根据严彩英等[6]初步编制的门诊中药房药学服务满意度量表，包括5 个维度20 个条目，分别为流程与环境（5 个条目）、服务态度与个人特质（5 个条目）、服务质量（4 个条目）、用药指导与咨询（4 个条目）、服务效率（2 个条目）。条目应答选项采用李克特（Likert-Scale）5 级评分法，从非常不满意到非常满意，依次赋值1～5 分，量表总分为20～100 分，得分越高，门诊中药房药学服务质量越好。经过检验量表具有良好的信度（Guttman Split-Half 系数为0.819、Cronbach's α 系数为0.961）。

1.3 调查方法

模拟第三方满意度调查，由调查者采用统一指导语，向患者说明调查的目的和意义，患者理解并同意后发放问卷，采用无记名方式填写，当场收回后及时对问卷进行编号。

1.4 统计学分析

调查所得的资料用Microsoft Excel 2007 建立数据库，应用Amos 21.0 软件构建CFA 模型，进行适配度和构念效度（聚敛效度、区别效度）检验。

2 结果

2.1 假设模型

严彩英等[6]通过EFA 提取的5 个公因子（维度）累积方差贡献率为94.729%，故设定5 个维度为潜在变量（因素构念），各维度相对应的条目为指标变量，故设为观察变量。考虑到5 个潜在变量间有共变关系且可能有某种程度相关，因此用双箭头符号连结，协方差没有限定为0，绘制一阶五因素斜交模型图。

2.2 模型估计

模型中待估计的自由参数有50 个，一般认为样本大小至少应为待估计自由参数的10 倍以上，因此，验证该模型需要样本量500 位以上，本研究纳入的 样本量为531 位，符合要求。模型中20 个观察变量的偏态系数为－0.251～0.290，其绝对值小于3；峰度系数为－0.977～－0.244，其绝对值小于7，表明样本数据符合正态分布的假定，因此采用最大似然法（maximum likelihood）进行模型参数估计。数据导入后，模型可以顺利辨识收敛，一阶五因素斜交模型标准化路径系数，见图1。模型适配度指标拟合结果，见表1，其中χ2=398.087（P＜0.001），RMSEA值90%置信区间为0.046～0.060，PCLOSE=0.219。

图1 一阶五因素斜交模型标准化路径系数图

2.3 聚敛效度

为确定因素构念的测量指标变量是否可以有效反映其相对应的潜在特质和判别模型的内在质量，因此从因素负荷量（标准化路径系数）、平均方差抽取量（average variance extracted，AVE）和组合信度3 个方面检验模型的聚敛效度，结果见表2。

2.4 区别效度

为确定因素构念的测量指标变量所反映的潜在特质间是否有差异，采用AVE 与相关系数的平方（R2）比较法、卡方差异法进行区别效度检验。结果5 个因素构念的AVE 值介于0.665～0.847，两两因素构念间的R2值介于0.013～0.382，其AVE 值均高于R2值。模型中有5 个因素构念，因而进行10 组受限模型（因素构念间的协方差限制为1）与未受限模型（因素构念间的协方差为自由估计参数）的χ2值差异比较，结果受限模型（B）与未受限模型（A）的χ2值差异量大且均达到显著水平（△χ2＞χ2（1，0.001）=10.827，P＜0.001），见表3。

表1 一阶五因素斜交模型适配度指标拟合结果

表2 一阶五因素斜交模型聚敛效度检验结果

3 讨论

3.1 模型评价

本研究以理论文献和经验法则为导向，构建的一阶五因素斜交模型能顺利辨识收敛，未出现标准化路径系数绝对值大于1 的不合理参数解值，提示没有违反模型辨认准则。5 个测量模型的标准化路径系数均大于0.710，达到适配标准，且路径系数正负号符合理论建构，表明该假设模型理论上是个可以接受的CFA 模型。研究者通常选用χ2、χ2/df、GFI、AGFI、CFI、TLI、RMSEA 等指标来考察模型与数据的拟合程度[7-8]。Hair 等[9]认为样本量在250 位以上，且观察变量有12 个以上时，期望χ2显著性概率值P显著和RMSEA 值小于0.07。Schreiber 等[10]建议RMSEA、TLI、CFI3 个指标值一定要呈现，如果RMSEA 值介于90%置信区间值中间，且达到适配度检验（PCLOSE）的显著性（P＞0.500），表明是一个正确且良好的估计值。本研究结果显示，χ2= 398.087（P＜0.001）达到显著水平；RMSEA 值为0.053，介于90%置信区间值中间，但未达到PCLOSE的显著性（P=0.219＜0.500），可能与样本量较大、被估计的参数较多、模型较复杂导致的RMSEA 值置信区间变窄有关；其他适配度指标均达到拟合标准[11]，表明假设的理论模型得到实际观测数据的支持，是一个适配良好的模型。

表3 一阶五因素斜交模型区别效度检验结果

3.2 门诊中药房药学服务满意度量表聚敛效度的评估

若量表的理论模型与观测数据可以适配，应进一步检验量表是否具有良好的聚敛效度。信度也是CFA 模型聚敛效度的指标之一，通常采用组合信度判别模型的内在质量[12]，组合信度值愈大，表示这组测量指标变量间的关联程度愈高，即题项所测得的因素构念的一致性愈高。结果显示，测量指标变量的因素负荷量均大于0.710，即因素构念可以解释测量指标变量的变异量（信度系数）均高于50.0%，5 个因素构念的AVE 值介于0.665～0.847，即因素构念可以解释测量指标变量的总变异量均高于50.0%，说明各测量指标变量可以有效反映其相对应的潜在特质；5 个因素构念的组合信度指标值均大于0.600，提示模型内在质量佳。因此，门诊中药房药学服务满意度量表具有良好的聚敛效度。

3.3 门诊中药房药学服务满意度量表区别效度的评估

一个性能好的量表不但要有良好的聚敛效度，还要有良好的区别效度[13]，若两个因素构念的相关系数显著不等于1，表示两个因素构念间有良好的区别效度。本研究结果显示，5 个因素构念的AVE 值均高于R2值，表明各因素构念被其指标变量解释的变异量均高于被其他因素构念解释的变异量；受限模型与未受限模型的△χ2大且均达到显著水平（P＜0.001），提示有足够证据接受对立假设（H1：ρ≠1），拒绝虚无假设（H0：ρ=1），表明任何两个配对因素构念间的关系为完全相关的假设均无法成立。因此，门诊中药房药学服务满意度量表中5 个因素构念间所表示的潜在特质有显著区别，量表有良好的区别效度。

本研究基于前期EFA 得到门诊中药房药学服务满意度量表内部结构的理论，构建的CFA 模型界定无误，适配度良好，且通过聚敛效度和区别效度评估，证明该模型具有良好的构念效度。因此，严彩英等[6]编制的量表针对门诊中药房这一特定部门，从流程与环境、服务态度与个人特质、服务质量、用药指导与咨询、服务效率5 个方面评估患者的满意度，其内容涵盖较全面，理论框架结构合理，且能够测量出理论构念或潜在特质的程度，是一个系统的、科学的评估体系，可作为门诊中药房药学服务满意度的测评工具。