中学生恢复体验：内容结构、问卷开发及其实现方式的对应分析(2)
3.编制初始问卷项目
研究者邀请了2名专家和7名应用心理学专业研究生组成评议小组，对初步收集到的题项进行评审。首先由研究者向小组汇报前期工作和题项的来源方式，并将所有的原始文件呈现给大家。小组成员就题项来源的合理性、全面性进行评价和补充，对题项本身含义以及题项适测性进行评定。综合评议小组的意见，重新整理最初的39条项目，删除含义不清、不符合恢复体验概念内涵的项目，合并内容重复或类似的项目，拆分具有双重或者多重含义的项目，对项目的内容、文字和可读性进行细致地修订。最终形成的中学生恢复体验初始问卷，一共25题，其中有2道反向计分题。将项目进行随机排列，以便下一步进行试测，计分方式采用Likert五点计分，从1到5，表示“非常不正确”到“完全正确”。
4.初始问卷的试测
(1)试测对象
选取广东省和安徽省的中学生进行问卷的试测工作，一共发放问卷800份，回收756份，有效问卷687份，有效率為90.8%。
, 百拇医药
(2)项目分析
采用独立样本t检验求出临界比率值(CR值)，并检验高、低分组在各题项上的得分是否显著，根据结果删除差异不显著的题项。项目分析的结果见下页表1。
项目分析的结果显示，除了T8题外，其他项目的CR值都显著，说明T8项目的鉴别度不够，不能很好地区分高低得分组，考虑删除T8项目。其他项目的CR值都在0.001水平上显著，说明鉴别度很好，保留这些题项，并用于下一阶段的探索性因素分析。
(3)探索性因素分析
首先，对数据进行KMO取样适切性和Bartlett球形检验。结果显示：KMO值等于0.779，Bartlett球形检验的卡方值为3834.973，自由度为300，p<0.001，达到显著性水平，这些指标说明研究收集到的数据适合进行探索性因素分析。
, 百拇医药
在对数据进行探索性因素分析时，采用主成分分析法，按照特征值大于1的原则和varimax正交旋转法抽取核心因素，参考碎石图来确定核心因素数。删除共同度小于0.4的项目，删除同向交叉负荷大于0.4的项目，删除聚集在一个因子中、但是意义与该因子中其他项目意义明显差异的项目，经过多次探索性因素分析，最终得到了5个核心因素，保留了20个项目，每个核心因素下4个项目。所以，经过探索性因素分析，得到的中学生恢复体验的内容结构为五维度，总体方差解释度为46.57%。具体结果见表2。
根据探索性因素分析的结果，每个因素下包含4个项目，结合各因素中题项所测内容，对各因素进行命名。
因素1包含的项目是：“我做了一些开阔自己眼界的事”“我学习了一些新的东西”“我做了一些具有挑战性的事”“我拓展了自己的知识和技能”。提取项目共同要素，将该因素命名为“掌握体验”。
因素2包含的项目是：“我和同学互诉了学习焦虑，释放了压力”“我通过和父母或朋友谈心，解决了困扰”“我通过言语交流缓解了学习压力”“我能找到倾听自己学习烦恼的人”。提取项目共同要素，将该因素命名为“情绪表达”。
, http://www.100md.com
因素3包含的项目是：“我离开学校后感觉很轻松”“我暂时忘记了学习”“我离开了学校，就感觉暂时离开了学习”“我能放下学习，静心做与学习无关的事”。提取项目共同要素，将该因素命名为“心理脱离”。
因素4包含的项目是：“我可以按照自己的方式做事”“我能够自己决定要做什么”“我能自由支配自己的时间”“我做什么父母一般不会过问”。提取项目共同要素，将该因素命名为“控制体验”。
因素5包含的项目是：“我晚上的睡眠质量较好”“我做了很多使身心放松的事”“我花了时间进行休闲娱乐活动”“我晚上睡觉会因学习的事而情绪紧张”。提取项目共同要素，将该因素命名为“放松体验”。
(二)正式问卷的验证性因素分析与信效度检验
1.验证性因素分析
(1)调查对象
, 百拇医药
研究选取了广东、安徽、甘肃、河南、江苏、湖南、广西和江西等省的中学生进行问卷调查。共发放问卷2600份，收回问卷2416份，最后得到有效问卷2137份，回收率为89.08%，有效率为88.45%。参与调查中学生的具体情况详见下页表3。
(2)验证性因素分析结果
验证拟合过程主要分为两部分，第一部分验证由探索性因素分析得到的五因素模型的适配性。第二部分将五因素模型与其他竞争模型进行比较，验证五因素模型的优越性和稳定性。模型设定如下：模型1是单因素模型，模型2是双因素模型，模型3是三因素模型，模型4是四因素模型，模型5是根据探索性因素分析得到的五因素理论模型，模型6是根据修正指标重新拟合的五因素模型(见图1)，模型7是初中生的五因素模型，模型8是高中生的五因素模型。
模型1到模型4是总体数据的竞争模型，表4中呈现了所有模型的各项指标拟合。通过比较各项指标可以发现，五因素模型的各项指标均优于其他竞争模型。据此可以得出结论：中学生恢复体验的五因素结构模型合理且具有优越性。模型6是对模型5进行的修订，因为根据验证性因素分析的结果，模型5的卡方值(RMSEA栏)的显著性概率值小于0.05，达到了显著性水平，拒绝虚无假设，说明模型适配度较差。但是，吴明隆(2009)在他的书中指出由于卡方值易受到样本大小的影响，当样本数较大时，卡方值相对地会变大，显著性概率p会变小，容易出现假设模型被拒绝的情形。因而在大样本的情况下，判断假设模型与样本数据是否适配，除参考RMSEA值外，也须考虑其他适配度统计量[9]。学者Hu和Bentler[10]认为一个适配度良好的假设模型，在大样本情况下，其TLI值、NFI值和CFI值最好接近0.95。在结构方程测量模型的修正中，允许测量误差间有共变关系并不违反结构方程的假定[9]。所以结合模型5结果中的修正指标，对模型进行修正，在模型6中，将相关测量误差加以释放，建立相关，以达到降低卡方值的目的，使模型适配度得到提升。, 百拇医药(章鹏程)
研究者邀请了2名专家和7名应用心理学专业研究生组成评议小组，对初步收集到的题项进行评审。首先由研究者向小组汇报前期工作和题项的来源方式，并将所有的原始文件呈现给大家。小组成员就题项来源的合理性、全面性进行评价和补充，对题项本身含义以及题项适测性进行评定。综合评议小组的意见，重新整理最初的39条项目，删除含义不清、不符合恢复体验概念内涵的项目，合并内容重复或类似的项目，拆分具有双重或者多重含义的项目，对项目的内容、文字和可读性进行细致地修订。最终形成的中学生恢复体验初始问卷，一共25题，其中有2道反向计分题。将项目进行随机排列，以便下一步进行试测，计分方式采用Likert五点计分，从1到5，表示“非常不正确”到“完全正确”。
4.初始问卷的试测
(1)试测对象
选取广东省和安徽省的中学生进行问卷的试测工作，一共发放问卷800份，回收756份，有效问卷687份，有效率為90.8%。
, 百拇医药
(2)项目分析
采用独立样本t检验求出临界比率值(CR值)，并检验高、低分组在各题项上的得分是否显著，根据结果删除差异不显著的题项。项目分析的结果见下页表1。
项目分析的结果显示，除了T8题外，其他项目的CR值都显著，说明T8项目的鉴别度不够，不能很好地区分高低得分组，考虑删除T8项目。其他项目的CR值都在0.001水平上显著，说明鉴别度很好，保留这些题项，并用于下一阶段的探索性因素分析。
(3)探索性因素分析
首先，对数据进行KMO取样适切性和Bartlett球形检验。结果显示：KMO值等于0.779，Bartlett球形检验的卡方值为3834.973，自由度为300，p<0.001，达到显著性水平，这些指标说明研究收集到的数据适合进行探索性因素分析。
, 百拇医药
在对数据进行探索性因素分析时，采用主成分分析法，按照特征值大于1的原则和varimax正交旋转法抽取核心因素，参考碎石图来确定核心因素数。删除共同度小于0.4的项目，删除同向交叉负荷大于0.4的项目，删除聚集在一个因子中、但是意义与该因子中其他项目意义明显差异的项目，经过多次探索性因素分析，最终得到了5个核心因素，保留了20个项目，每个核心因素下4个项目。所以，经过探索性因素分析，得到的中学生恢复体验的内容结构为五维度，总体方差解释度为46.57%。具体结果见表2。
根据探索性因素分析的结果，每个因素下包含4个项目，结合各因素中题项所测内容，对各因素进行命名。
因素1包含的项目是：“我做了一些开阔自己眼界的事”“我学习了一些新的东西”“我做了一些具有挑战性的事”“我拓展了自己的知识和技能”。提取项目共同要素，将该因素命名为“掌握体验”。
因素2包含的项目是：“我和同学互诉了学习焦虑，释放了压力”“我通过和父母或朋友谈心，解决了困扰”“我通过言语交流缓解了学习压力”“我能找到倾听自己学习烦恼的人”。提取项目共同要素，将该因素命名为“情绪表达”。
, http://www.100md.com
因素3包含的项目是：“我离开学校后感觉很轻松”“我暂时忘记了学习”“我离开了学校，就感觉暂时离开了学习”“我能放下学习，静心做与学习无关的事”。提取项目共同要素，将该因素命名为“心理脱离”。
因素4包含的项目是：“我可以按照自己的方式做事”“我能够自己决定要做什么”“我能自由支配自己的时间”“我做什么父母一般不会过问”。提取项目共同要素，将该因素命名为“控制体验”。
因素5包含的项目是：“我晚上的睡眠质量较好”“我做了很多使身心放松的事”“我花了时间进行休闲娱乐活动”“我晚上睡觉会因学习的事而情绪紧张”。提取项目共同要素，将该因素命名为“放松体验”。
(二)正式问卷的验证性因素分析与信效度检验
1.验证性因素分析
(1)调查对象
, 百拇医药
研究选取了广东、安徽、甘肃、河南、江苏、湖南、广西和江西等省的中学生进行问卷调查。共发放问卷2600份，收回问卷2416份，最后得到有效问卷2137份，回收率为89.08%，有效率为88.45%。参与调查中学生的具体情况详见下页表3。
(2)验证性因素分析结果
验证拟合过程主要分为两部分，第一部分验证由探索性因素分析得到的五因素模型的适配性。第二部分将五因素模型与其他竞争模型进行比较，验证五因素模型的优越性和稳定性。模型设定如下：模型1是单因素模型，模型2是双因素模型，模型3是三因素模型，模型4是四因素模型，模型5是根据探索性因素分析得到的五因素理论模型，模型6是根据修正指标重新拟合的五因素模型(见图1)，模型7是初中生的五因素模型，模型8是高中生的五因素模型。
模型1到模型4是总体数据的竞争模型，表4中呈现了所有模型的各项指标拟合。通过比较各项指标可以发现，五因素模型的各项指标均优于其他竞争模型。据此可以得出结论：中学生恢复体验的五因素结构模型合理且具有优越性。模型6是对模型5进行的修订，因为根据验证性因素分析的结果，模型5的卡方值(RMSEA栏)的显著性概率值小于0.05，达到了显著性水平，拒绝虚无假设，说明模型适配度较差。但是，吴明隆(2009)在他的书中指出由于卡方值易受到样本大小的影响，当样本数较大时，卡方值相对地会变大，显著性概率p会变小，容易出现假设模型被拒绝的情形。因而在大样本的情况下，判断假设模型与样本数据是否适配，除参考RMSEA值外，也须考虑其他适配度统计量[9]。学者Hu和Bentler[10]认为一个适配度良好的假设模型，在大样本情况下，其TLI值、NFI值和CFI值最好接近0.95。在结构方程测量模型的修正中，允许测量误差间有共变关系并不违反结构方程的假定[9]。所以结合模型5结果中的修正指标，对模型进行修正，在模型6中，将相关测量误差加以释放，建立相关，以达到降低卡方值的目的，使模型适配度得到提升。, 百拇医药(章鹏程)