罪犯人格量表理论结构的因素分析

苏鹏成 徐婷婷 褚兴茁

(湖北省监狱管理局 湖北武汉市 430061)

《罪犯人格量表》是由上海市监狱管理局和上海师范大学联合研制，经司法部监狱管理局审核验收，在全国监狱推广使用的，用于评估18周岁及以上的成年男性罪犯狱内危险性的工具。2020年，湖北监狱引进“上海模式”开展罪犯危险性评估工作，经过2年多积极探索实践，罪犯危险性评估工作科学化、规范化、专业化水平显著提升。由于湖北与上海两地押犯经济条件、文化程度、风俗习惯、社会环境等明显不同，在适用《罪犯人格量表》对罪犯进行评估时，这些不同是否会导致罪犯人格结构的差异，是否会导致量表结构的改变等情况尚不明晰，而该量表自全国推广以来，也没有更多的有关量表结构效度方面的研究。因此，本研究试图用大样本资料的探索性和验证性因素分析探析量表的结构效度，以推进评估量表的本土化。

一、研究对象和研究方法

(一)研究对象

本研究通过随机取样的方式，以2022年6月湖北27所监狱新收押的男性罪犯为研究对象，由各监狱有心理学专业背景、经验丰富的评估员组织测试，各监狱测试人数不少于50人，共收集1 352份问卷。剔除乱答、规律性作答、漏答项多的问卷21份，说谎量表大于或等于10分的问卷200份，excel中使用STDEV.S函数剔除标准差小于0.2的问卷20份，回收有效问卷1 111份，有效率为82.2%。

(二)研究方法

1.研究工具

(1)《人口学调查问卷》。《人口学调查问卷》包括以下内容：姓名、年龄、婚姻状态、民族、文化程度、犯罪类型、原判刑期等。本研究调查对象年龄为18～77岁，平均年龄为37.36岁(SD=11.27)；汉族占94.9%；已婚536人(占48.2%)、未婚398人(占35.8%)、离异177人(占15.9%)；文盲及小学文化180人(占16.2%)，初中文化514人(占46.3%)，高中及中专文化260人(占23.4%)，大学及以上文化157人(占14.1%)；犯罪类型仅统计主要罪名，财产型犯罪411人(占37%)、涉毒犯罪209人(占18.8%)、暴力犯罪177人(占15.9%)、性犯罪99人(占8.9%)、其他类型犯罪215人(占19.4%)；原判刑期为3年及以下467人(占42%)，3～5年(含5年)343人(占30.9%)，5～10年(含10年)185人(占16.7%)，10年以上116人(占10.5%)。

(2)《罪犯人格量表》。《罪犯人格量表》共有9个维度107个项目，分别是反社会人格(13题)、偏执性人格(13题)、冲动性人格(13题)、边缘性人格(11题)、抑郁(9题)、躁狂(9题)、神经质(15题)、精神病性(12题)、说谎(12题)。采取2点计分方式，对正向计分题目选“是”计1分，选“否”计0分，对于反向计分题目选“是”计0分，选“否”计1分。当说谎量表得分大于或等于10分时，问卷无效。该量表能较为准确地预测罪犯的行为倾向，信效度较好。

2.研究方法

本研究使用Epidata3.1对数据进行录入，采用SPSS26.0对数据进行探索性因子分析和信度分析，使用AMOS28.0进行验证性因子分析。

二、结果及分析

(一)探索性因素分析

使用SPSS26.0,对1 111名被试数据进行探索性因子分析。采用事先决定法则〔1〕确定因子数量，根据上海市新收犯监狱危险性评估课题组报告〔2〕，将反社会人格抽取4个因子、偏执性人格抽取5个因子、冲动性人格抽取5个因子、边缘性人格抽取4个因子、抑郁抽取4个因子、躁狂抽取4个因子、神经质抽取5个因子、精神病性抽取5个因子。为尽量使变量的方差能够被主成分所解释，选择主成分法进行公因子的抽取〔3〕。学者农纳利(Nunnally)与博恩斯坦(Bernstein)(1994)认为当因子间的相关系数在0.3以上时，应当采用斜交旋转法，为此本研究采用最优斜交法(Kappa=4)进行因子旋转，并采纳学者海尔(Hair)〔4〕的建议，在进行斜交旋转时，按照模式矩阵汇报结果，详情见表1至表8。

总体来看，本研究按照事先决定法则在8个维度中共提取了36个因子，但其中有16个因子仅1到2个测量题项，占总提取因子的44.4%，比例过大。根据学者吴明隆的观点，一个因子的测量题项数最少为3题，否则题项太少，无法测出所代表的层面，其内容效度会不够严谨〔5〕。因此，该量表的内容效度可能存有瑕疵。但从各维度累计方差贡献率来看，若是累计方差贡献率在50%以上，因子分析结果是可以接受的。本研究除反社会人格维度贡献率为45.4%外，其余维度均在53.82%至61.14%之间，基本符合量表参照标准，能够较好地测量所要测查的维度，具有较好的结构效度。

1.反社会人格维度

KMO和巴特利特检验结果显示，KM0=0.74，χ2=1 031.73，df=78,p<0.001，表明样本数据适合进行因子分析，各题项在4个因子上的载荷和归属情况见表1。

表1:反社会人格维度各题项的载荷和归属情况

吴明隆认为共同度低于0.2的变量应该被剔除，本维度题项共同度均大于0.2〔6〕。各题项的因子载荷均大于0.5，第二载荷小于0.3，全部符合相关指标要求〔7〕。

2.偏执性人格维度

KMO 和巴特利特检验结果显示，KM0=0.857，χ2=1 713.0，df=78,p<0.001，表明样本数据适合进行因子分析，各题项在5个因子上的载荷和归属情况见表2。

表2:偏执性人格维度各题项的载荷和归属情况

题项q42、q86因子载荷均小于0.5，不符合指标要求，应当予以重点观察。另外，根据初始特征值大于1的原则〔8〕，提取的因子应当大于1，否则达不到降维的目的。F7、F8、F9特征根均小于1，应当对因子抽取的合理性、必要性进行研究。

3.冲动性人格维度

KMO 和巴特利特检验结果显示，KM0=0.841，χ2=1 852.152，df=78,p<0.001，表明样本数据适合进行因子分析，各题项在5个因子上的载荷和归属情况见表3。

题项q3、q104因子载荷均小于0.5，不符合指标要求，是否删除还需要结合其他因素予以谨慎观察。F13、F14特征根均小于1，且测量题项均少于3个，应当对因子抽取的合理性、必要性进行讨论。

4.边缘性人格维度

KMO 和巴特利特检验结果显示，KM0=0.85，χ2=1 765.708，df=55,p<0.001，表明样本数据适合进行因子分析，各题项在4个因子上的载荷和归属情况见表4。

表4:冲边缘性人格维度各题项的载荷和归属情况

题项q14、q88因子载荷均小于0.5，不符合指标要求，是否删除还需要结合其他因素予以谨慎观察。F17、F18特征根均小于1，且测量题项均少于3个，应当对因子抽取的合理性、必要性进行讨论。

5.抑郁维度

KMO和巴特利特检验结果显示，KM0=0.76，χ2=1 016.163，df=36,p<0.001，表明样本数据适合进行因子分析，各题项在4个因子上的载荷和归属情况见表5。

表5:抑郁维度各题项的载荷和归属情况

题项q46因子载荷均小于0.5，未达标。F21特征根为0.99、F22特征根为0.86，均小于1，应当考虑该因子抽取的合理性、必要性。

原始时期的绘画受到当时生活环境的影响，画面显露出的都是当时真实的场景；而春秋战国至魏晋南北朝时期的风俗画，却把其忠于现实的特征毫无保留地展现到了观赏者的面前。从内容上来看，那时期的风俗绘画以描绘王公贵族们的享乐奢华、歌舞升平等场景为主。当然，“这一阶段，艺术家们并非是为了单纯的审美情趣而选择创作，他们仅仅是为了服务于王公贵族的享乐从而创造艺术”[3]。到了汉代，这种风俗题材更多的体现于墓葬之中，也恰恰迎合了汉代“视死如生”的生死观。

6.躁狂维度

KMO 和巴特利特检验结果显示，KM0=0.723，χ2=560.738，df=36,p<0.001，表明样本数据适合进行因子分析，各题项在4个因子上的载荷和归属情况见表6。

表6:躁狂维度各题项的载荷和归属情况

题项q17因子载荷均小于0.5，未达标。F25 、F26特征均小于1,应当考虑该因子抽取的合理性、必要性。

7.神经质维度

KMO和巴特利特检验结果显示，KM0=0.906，χ2=2 714.151，df=105,p<0.001，表明样本数据适合进行因子分析，各题项在5个因子上的载荷和归属情况见表7。

表7:神经质维度各题项的载荷和归属情况

题项q58、q38、q83、q105、q106、q107因子载荷均小于0.5，未达标。q67因子载荷为0.28，小于0.3，应当予以重点关注。

8.精神病性维度

KMO 和巴特利特检验结果显示，KM0=0.851，χ2=2 030.616，df=66,p<0.001，表明样本数据适合进行因子分析，各题项在5个因子上的载荷和归属情况见表8。

表8:精神病性维度各题项的载荷和归属情况

(二)验证性因素分析

使用AMOS28.0进行验证性因子分析，对量表聚敛效度和区分效度进行了检验。一般而言，对于一个潜变量的CFA模型，至少要有3个观测变量才能正常识别〔9〕，但在本研究中有17个潜在变量只有1～2个观测变量，存在CFA模型无法识别的问题，也就是说部分维度无法构建一阶多因子CFA模型，因此本研究各维度采用一阶单因子模型进行验证。

拟合结果显示(见表9)：(1)除神经质维度χ2/df值为2.626小于3外，其余7个维度的值均大于3，模型适配不理想，但这主要是因为样本量太大所致；(2)在模型适配度参数中，各维度GFI值均大于0.9，结果适配良好；(3)CFI指标除偏执性人格、边缘性人格、神经质维度大于0.9外，其余均未达标，适配不理想；(4)各维度RMSEA值均小于0.08，适配良好。综合来看，各维度内在结构比较理想，基本达到模型适配度标准〔10〕。

表9:罪犯人格量表各维度模型的拟合性指标

量表各维度信效度情况(见表10)：(1)因素载荷方面，95个题项p值全部达到了显著水平，反社会人格题项re_q1、q21、re_q102，偏执性人格题项q2，冲动性人格题项q53、re_q93，边缘性人格题项q4、re_q94，抑郁题项re_q65，躁狂题项q66、q82，未达到因素载荷应大于0.3标准〔11〕，其余2个维度及题项全部达标；(2)组合信度方面，反社会人格、躁狂维度未达到0.6标准，其余6个维度均达标，说明该量表聚敛效度一般；(3)平均方差萃取量方面，8个维度的AVE值全部低于0.5，说明该量表聚合效度还有待进一步提升。

表10:罪犯人格量表各维度信效度表

续表10:罪犯人格量表各维度效度表

(三)信度分析

罪犯人格量表的Gronbach ɑ系数为0.939，大于0.9，信度理想，反社会人格量表、躁狂量表Gronbach ɑ系数大于0.5，可以接受，其余各分量表Gronbach ɑ系数在0.656至0.81之间，尚佳，详情见表11。

表11:罪犯人格量表的Gronbach ɑ系数

三、讨论

本研究探析了罪犯人格量表在男性罪犯群体中的效度结构。

探索性因素分析，按照事先决定法则，从8个维度共提取了36个因子，一是从累计方差贡献率来看，除反社会人格维度累计方差贡献率为45.4%外，其余7个维度累计方差贡献率超过50%，说明共同因子是可靠的，因子分析结果是可以接受的，量表具有较好的结构效度。二是从量表项目分布来看，现有资料仅公布了精神病性维度的因子命名及项目分布，该维度由5个因子构成，分别是：幻觉因子项目q9、q19、q29，妄想因子项目q39、 q49、q59、q68，情绪障碍因子项目q76，认知障碍因子项目q84、q90，紧张综合征因子项目q96、q101。本研究强制提取5个因子分析发现，F32因子与幻觉因子项目分布吻合；F33因子与妄想因子基本符合，但有1个项目q76与情绪障碍因子存在交叉；F34因子与认知障碍因子项目基本符合，也有1个项目q101负荷在紧张综合征因子项目上。这种现象说明精神病性维度的因子结构稳定性一般，可能是因为不同地区经济条件、文化程度、风俗习惯、社会环境等不同造成，侧面印证了推进量表本土化的必要性和重要性。三是从测量项目数量分布来看，有8个因子的测量项目只有1个，按照学者吴明隆的观点，一个因子的测量项目数最少为3题，否则项目太少，无法测出所代表的层面，其内容效度会不够严谨。因此，应当考虑在量表开发项目池中重新抽取其他项目予以补齐。四是从因子特征根的数值来看，有11个因子的特征根值小于1，占因子总数30.6%，比例过大，应当考虑该因子抽取的合理性、必要性。五是从因子载荷的大小来看，有8个项目的因子载荷均小于0.5，不符合指标要求。但因子载荷均大于0.5也非绝对标准，有学者认为，因子载荷大于0.3是突出，只有因子载荷小于0.3或交叉载荷绝对值的差值小于0.1时，才从进一步的分析中删除〔12〕。六是从项目内容效度来看，项目的语言应当表达准确、通俗易懂、便于理解〔13〕，项目q38“我对某些事物容易冒火”，“冒火”为四川方言，湖北籍文化程度不高的罪犯可能无法理解或理解错误。项目q30“我曾经贪图过份外之物”，“份外之物”应当更正为“分外之物”。

验证性因素分析，采用一阶单因子模型进行验证，从拟合情况来看，χ2/df值7个维度均大于3，这主要是因为样本量太大所致，GFI结果适配良好，各维度内在结构比较理想，基本达到模型适配标准。神经质、精神病性维度因素载荷全部在0.3以上，说明结构效度良好，但组合信度2个维度未达到0.6标准，AVE值8个维度全部低于0.5，说明该量表聚合效度还有待进一步提升。信度分析发现， 罪犯人格量表的内部一致性良好，但各分量表的内部一致性参差不齐，特别是反社会人格量表、躁狂量表Gronbach ɑ系数较低，勉强可以接受，因此，应当将罪犯人格量表作为整体使用，不宜分拆。

综上所述，罪犯人格量表具有良好的信效度，但作为在全国范围内使用的量表仍有提升空间。