您选择的条件: 孙小楠
  • 简版健康素养量表的开发:基于经典测量理论和项目反应理论

    分类: 医学、药学 >> 预防医学与公共卫生学 提交时间: 2023-08-02 合作期刊: 《中国全科医学》

    摘要: 背景健康素养与健康状况密切相关,目前国内研究多倾向于运用多维度、多条目的健康素养测评工具,尚缺少简便且有效的健康素养测评工具。目的简化健康素养量表并在中国人群中进行心理测量学检验。方法从中国家庭健康指数调查(2021年)数据中选择18岁及以上人群作为本研究的调查对象,依据纳入与排除标准,最终纳入7449份数据,并随机分为2个样本集,其中样本集1共3680份,样本集2共3769份。对调查对象进行一般资料问卷、12条目健康素养量表(HLS-SF12)、领悟社会支持量表(PSSS)、家庭健康量表(FHS-SF)调查。应用经典测量理论以及项目反应理论中的Mokken模型对HLS-SF12原条目进行筛选,并对精简后的量表进行信效度等验证性分析。结果使用经典测量理论和Mokken模型分别简化出1个9条目版本的量表(HLS-SF9)和1个4条目版本的量表(HLS-SF4)。HLS-SF9与HLS-SF4均无天花板效应、地板效应,二者的Cronbach's系数分别为0.913和0.842,折半信度分别为0.871和0.815。HLS-SF4经探索性因子分析提取出1个公因子,累积方差贡献率为67.813%,各条目的因子载荷量均>0.81。HLS-SF9经验证性因子分析结果显示2/df=10.844、拟合优度指数(GFI)=0.985、调整拟合优度指数(AGFI)=0.971、规范拟合指数(NFI)=0.986、比较拟合指数(CFI)=0.987和近似误差均方根(RMSEA)=0.051。相关性分析结果显示,HLS-SF9、HLS-SF4与PSSS呈正相关(r=0.367、0.292,P<0.001),与FHS-SF呈正相关(r=0.340、0.237,P<0.001)。HLS-SF9对HLS-SF12的效标效度的一致性水平(ICC)(95%CI)为0.989(0.988,0.999),HLS-SF4效标效度的ICC(95%CI)为0.892(0.886,0.899)。结论简化后的健康素养量表具有良好的信效度,是能够快速测评中国人群健康素养的有效工具,研究者可根据研究精度(HLS-SF9)或测评时间(HLS-SF4)的需求采取针对性选择。

  • 简版健康素养量表的开发:基于经典测量理论和项目反应理论

    分类: 心理学 >> 心理测量 分类: 心理学 >> 应用心理学 分类: 医学、药学 >> 预防医学与公共卫生学 提交时间: 2022-12-06

    摘要: 目的 简化健康素养量表并在中国人群中进行心理测量学检验。 方法 纳入居民7449人进行量表的测评,并将数据随机生成2个数据集,分别进行描述性分析、验证性因子分析,应用经典测量理论(CTT)以及项目反应理论(IRT)中的Mokken模型进行条目筛选,并对精简后的量表进行信效度等的验证性分析。 结果 使用经典测量理论和Mokken模型分别简化出一个9条目版本的量表(HLS-SF9)和一个4条目版本的量表(HLS-SF4)。简化后的健康素养量表HLS-SF9与HLS-SF4均无天花板效应、地板效应,二者的Cronbachs 系数为0.913和0.842,HLS-SF4经探索性因素分析(EFA)检验出一个公因子,HLS-SF9经验证性因素分析(CFA)结果显示其三维模型的各适配指标均优秀,以领悟社会支持量表与家庭健康量表为校标量表,HLS-SF9与HLS-SF4均有显著的正相关(r=0.367, pr=0.292, pr=0.340, pr=0.266, p 结论 简化后的健康素养量表具有良好的信效度,是快速测评中国人群健康素养的可靠且有效工具。

  • 初级保健领域内量表的设计与开发:实用步骤与统计方法

    分类: 医学、药学 >> 临床医学 提交时间: 2022-11-23 合作期刊: 《中国全科医学》

    摘要: 本研究概述了在初级卫生保健领域内设计和开发有效可靠问卷的统计方法和实用步骤。回顾了一系列关于问卷编制和量表设计的研究,并制定了一套在初级保健领域内量表设计的标准流程。该流程涉及量表设计过程中关键的实用步骤以及统计学方法,并通过以往该领域内的相关研究案例加以说明。我们建议初级卫生保健问卷的七步编制方法如下:(1)定义测量的构想;(2)生成条目池;(3)选择评分系统和回答格式;(4)预测试(评估内容效度和表面效度等);(5)通过项目分析剔除条目;(6)量表的初次评价,包括量表的信效度评价,以及因素分析或Rasch分析;(7)量表的再次评价,重新检验量表的性质,包括重测信度和结构效度。总的来说,量表设计类研究应严格按照量表编制的标准步骤,综合使用Rasch模型和因素分析的方法,将会使测量的结果更加客观。