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    應用Rasch模型分析Rosenberg自尊量表

    2018-11-08 02:37:26張向葵
    心理學探新 2018年5期
    關鍵詞:被試個體量表

    高 爽 張向葵

    (東北師范大學心理學院,長春 130024)

    1 引言

    自尊,是個體生活中的基本需要,是個體人格的核心因素之一。自尊定義強調自尊應該從自我概念(Self-concept)結構中分離出來,自尊是在表達情感,或者評估自我概念結構中,強調人們如何感受自我(Leary & Baumeister,2000)。自尊不僅影響著人們的日常行為,如低自尊被證實與焦慮、抑郁、自殺、酗酒和暴力等消極行為相聯(lián)系;還影響人們的情緒及生活滿意度,與個體的心理健康密切相關(Baumeister,Campbell,Krueger,& Vohs,2003;Baumeister,2010;Sowislo & Orth,2013;高爽,張向葵,徐曉林,2015)。對于自尊的研究,一直以來就受到研究者們的重視,而有關自尊的測量亦是研究者關注的問題之一,使用何種測量工具能夠測量出個體更真實的自尊水平,何種測量工具具有更好的測量學意義,這些都會影響研究者在自尊領域研究中的準確性與客觀性。有關自尊的測量,目前使用最廣泛的工具是由Rosenberg于1965年編制的自尊量表(簡稱RSES),具有廣泛性和代表性(Schmitt & Allik,2005)。Rosenberg提出該量表所測量的項目為單一維度,目的在于測量個體的整體自尊(Rosenberg,1995)。以往的一些研究對Rosenberg自尊量表究竟是單因素的模型還是兩因素的模型進行了驗證并提出了自己的見解,如Roth等(2008)認為RSES之所以被抽取出兩個維度,完全是人為造成的——試題陳述方式的差異,但多數(shù)研究已證明RSES為測量單一維度(整體自尊)的有效工具(Chao,Vidacovich,& Green,2016;Quilty,Oakman,& Risko,2006)。

    項目反應理論(Item Response Theory,簡稱IRT)的發(fā)展得益于傳統(tǒng)經典測量理論(Classical Test Theory,簡稱CTT)的不足與局限,尤其體現(xiàn)在以下兩方面:一是項目的參數(shù)指標具有樣本依賴性,估計值依賴于樣本,并隨著樣本能力不同而有所變化;二是CTT的前提假設是所有樣本具有相同的測量誤差,這會忽視樣本在能力上的個體差異,導致估計不精確(漆書青,戴海崎,丁樹良,2002)。相對于經典測量理論,項目反應理論能有效地評定被試的特質水平(楊業(yè)兵等,2008)。鑒于此,項目反應理論(IRT)在克服經典測量理論(CTT)不足的基礎上發(fā)展出新的測量方法,并廣泛應用在人格、教育及能力等測量中。Rasch模型(Rasch Model)以數(shù)據(jù)與模型的擬合為前提,對個體能力值和項目難度進行對數(shù)轉換,建立一個等距的刻度衡量測試題的難度和個體能力,通過這種方法可以克服傳統(tǒng)測量方法中對樣本和測驗的依賴(Wright,2000;劉昊,劉肖岑,馮曉霞,2013)。Rasch模型是目前IRT領域中最簡化的模型(reduced model),需要估計的參數(shù)最少,因而參數(shù)估計穩(wěn)定性及精度往往比復雜的模型(如專家提到的用于人格測驗的GGUM模型等)更高(Al-Owidha,2007;晏子,2010),因此為了得到更精確的參數(shù)估計結果選用Rasch模型的重要考量之一。此外,與其它IRT模型相比(如2PLM,3PLM或GGUM),Rasch模型有其自身獨特的優(yōu)勢,即項目難度參數(shù)b是等距量表(interval scale)。近年來,已有越來越多研究者將Rasch模型應用在人格領域。巫博瀚等(2013)采用Rasch模型針分析Rosenberg自尊量表發(fā)現(xiàn)該量表較適用于中等自尊水平的被試。Chao(2016)采用Rasch模型對非裔美國大學生的自尊測量進行分析發(fā)現(xiàn),該量表具有單維性并適用于自尊水平較高個體的測量。目前,國內多數(shù)研究采用經典測量理論的方式對Rosenberg自尊量表進行分析與報告。田錄梅(2006)研究發(fā)現(xiàn),Rosenberg自尊量表具有較高的信效度,但被試對項目8的理解與西方存在差異,建議將此改為正向計分或刪除。鑒于前述IRT所彌補經典測量理論在測量上的不足與局限性,考慮到Rasch模型的特點以及在Likert量表應用上的多種優(yōu)勢,采用Rasch模型對RSES進行分析,探討該量表的項目特征和適用個體等。此外,由于該量表對不同文化條件下的群體的適用性問題,已有研究探討中美不同文化背景下自尊量表上的差異功能檢驗(Song,Cai,Brown,& Grimm,2011),但不同性別類型被試在Rosenberg自尊量表上的差異功能檢驗的相關研究相對較少,隨著公平教育、性別平等教育等理念的大力提倡,對性別差異的研究就變得更加關鍵。

    綜上,研究旨在通過項目反應理論對Rosenberg自尊量表進行項目參數(shù)估計以及差異項目功能分析,并應用擬合指標查找異常的項目或個體,以期為進一步完善和使用該量表提供依據(jù)。

    2 研究方法

    2.1 研究對象

    樣本選取自吉林省一所師范類大學和一所綜合性大學學生進行測量,共440人進行施測,回收問卷435份,問卷回收率為98.9%;其中有效問卷425份,問卷有效率為97.7%。被試的平均年齡為21.76 ± 2.31歲,男生191人,占44.9%;女生234人,占55.1%。

    2.2 研究工具

    Rosenberg自尊量表由Rosenberg于1965年編制而成,是個體對自己整體自尊的自我報告測量工具,是目前自尊研究領域中使用最廣泛的工具。該量表包含10個項目,其中有5個項目為正向計分題,如項目7:整體而言,我對自己感到很滿意;另外5個項目為反向計分題,如項目10:我有時認為自己一無是處。該量表為Likert四點評分,采用1-4評分方式,理論分數(shù)范圍是10~40分,得分愈高,表明個體的自尊水平越高。

    2.3 統(tǒng)計方法

    Rasch模型是一種單參數(shù)的項目反應模型,在Likert量表分析中具有客觀等距的優(yōu)勢(劉昊等,2013)。考慮到Rosenberg自尊量表為Likert式單維度量表,并在數(shù)據(jù)分析中通過單維檢驗亦可證實,采用Rasch模型對Rosenberg自尊量表進行分析,以此評估項目單維性、信度、難度及模型擬合度,包括各項目的信息量。進一步進行項目功能差異檢驗(Differential Item Functioning,簡稱DIF),以探討自尊量表每個項目在性別上是否存在DIF。

    采用SPSS21.0進行數(shù)據(jù)的前期整理及單維性檢驗,應用Conquest2.0軟件進行模型擬合的數(shù)據(jù)處理,采用R 3.0.1軟件中的“Lordif”程序包進行DIF分析。

    3 研究結果

    3.1 單維性檢驗

    采用Rasch模型對量表進行編制和修訂時有一個前提:量表具有單維性(Roth,Decker,Herzberg,Br?hler,2008)。若第一因子特征根與第二因子特征根的比值接近或大于3,則說明該量表具有單維性(Hambleton & Swamniathan,1985)。對Rosenberg自尊量表的數(shù)據(jù)進行主成分分析發(fā)現(xiàn)(見表1),第一因子的特征根與第二個因子特征根的比值為3.426,說明數(shù)據(jù)基本滿足單維性的要求,因此適合Rasch模型分析。

    表1 單維性檢驗

    3.2 信度

    Rasch模型計算個體信度(Person separation reliability)是指由個體所產生“真實”變異與總變異的比例,目的在于考察受試者在項目評定上的可靠性程度(劉昊等,2013)。在整個測驗水平上定義針對評價單個被試的信度概念,就是測驗信息函數(shù),測驗信息函數(shù)就是測驗所含項目的信息函數(shù)的累加(Bond & Fox,2015)。Rasch模型測量的整體信度通過個體層面的解釋率計算獲得,數(shù)值范圍在0~1之間。一般而言,信度指標在0.7以上是可接受的,高于0.8為較好(Bond & Fox,2006)。經計算獲得,本測試的信度值為0.84。

    3.3 難度

    從表2中的項目估計值發(fā)現(xiàn),各項目的難度分布在-1.006與1.497之間(平均難度設定為0),圖1表示被試的自尊水平與項目難度的對應關系。結合表1難度估計值,由圖1可知,Rosenberg自尊量表的項目對于中等及偏低水平自尊的被試提供的信息量最大,但不適用于用來評定自尊水平較高的被試。

    3.4 模型擬合度

    在Rasch模型中,加權殘差均方(Infit MNSQ)和殘差均方(Outfit MNSQ)常用來評價項目的χ2擬合指標,其中Infit MNSQ則是加權(以方差為加權系數(shù))后的殘差均方,Outfit MNSQ 是殘差的均方。通過Rasch模型分析發(fā)現(xiàn),Rosenberg自尊量表中的第8題的Infit MNSQ及Outfit MNSQ值分別為1.51和1.55,根據(jù)Wright和Linacre(1994)的建議:凡是MNSQ>1.4或<0.6時,即可以認為該題的擬合效果較差。可見,除第8題外,其它項目的擬合效果均良好,具體見表2。

    圖1 項目難度與自尊特質分布圖

    項目難度估計值標準誤InfitOutfitMNSQCITMNSQCIT1-1.0060.0640.850.871.13-2.40.840.871.13-2.42-0.4050.0640.900.861.14-1.40.910.871.13-1.43-0.5310.0640.850.861.14-2.20.860.871.13-2.14-0.6160.0640.820.861.14-2.70.860.871.13-2.25-0.2720.0631.050.861.140.81.050.871.130.76-0.4720.0640.620.861.14-6.30.620.871.13-6.470.1960.0630.820.861.14-2.70.820.871.13-2.781.3570.0611.510.871.136.61.550.871.136.991.4970.0611.040.871.130.71.100.871.131.4100.251*0.1891.370.861.144.81.380.871.134.9

    此外,圖2表示自尊量表所有項目組成的總測驗信息曲線,該曲線反映的是自尊量表所有項目作為一個整體對具有不同特質水平的被試所提供精確評估的程度。其中橫坐標代表項目的難度,對應著被試的特質水平,每一個刻度代表一個logit單位,縱坐標表示信息量大小,即Fisher信息函數(shù)(Bond & Fox,2015)。整體來說,自尊估計值范圍在0~-2之間,所能提供的測量精確性最高,對于自尊水平中等及偏低的被試所提供的信息量最大。

    圖2 測驗信息曲線

    3.5 性別的項目功能差異檢驗

    表3 項目功能差異分析檢驗

    圖3 自尊水平θ值的分布

    4 討論

    4.1 針對擬合指標不佳的項目的分析

    采用Rasch模型對Rosenberg自尊量表的特性進行分析,由模型擬合度的指標發(fā)現(xiàn),項目8(我要是能更看得起自己就好了)的Infit MNSQ及Outfit MNSQ值分別為1.51和1.55,擬合度較差,該項目為量表中的反向計分題,但在陳述措辭方式上同時包含了正向(更看得起自己)與反向(要是能)兩層含義,這可能導致被試誤解該項目的原意。國內學者田錄梅(2006)在對Rosenberg自尊量表的優(yōu)點與不足進行論述,尤其針對項目8進行鑒別與處理,在意義理解上由于我國文化注重謙虛的態(tài)度,因此會將項目8理解為正向,而給西方認為的消極負向,并進一步發(fā)現(xiàn),將項目8若按正向題計分,其鑒別力會達到顯著水平。巫博瀚等人(2013)在對Rosenberg自尊量表進行修訂時發(fā)現(xiàn)項目8擬合度不佳,在刪除項目8后,被試在其余9個項目上均具有較好的模型擬合。造成這種差異的原因很大程度上是由于文化背景的不同,Lehman等人認為文化是某一特定群體共享,并不同于其他群體的一系列行為準則與認知(Lehman,Chiu,& Schaller,2004)。由此可知,在不同的文化背景下,個體的自尊水平既具有相似的成分,又表現(xiàn)出個體差異(蔡華儉,豐怡,岳曦彤,2011)。蔡華儉等(2007)在一項對中西方自尊進行比較的研究中發(fā)現(xiàn),中國人在自尊的情感成分上與西方相似,在自尊的總體和認知成分上要低于西方水平。相對而言,西方文化背景更為強調個人主義,而東方文化強調集體主義,因此會將謙虛內斂作為積極品質,從而導致在自尊量表項目8上表現(xiàn)出差異。據(jù)此,以后的研究可考慮是否將項目8進行正向修改或調整,以獲得更客觀的自尊測量結果。

    4.2 關于Rosenberg自尊量表適合人群的探討

    對Rosenberg自尊量表的測驗信息曲線進行分析發(fā)現(xiàn),該量表對自尊中等及偏低特質水平被試能提供較為精準的評估。Halama和Biescad(2006)的研究發(fā)現(xiàn),Rosenberg自尊量表對中等及偏低水平的被試提供較多的信息量,對自尊水平較高的被試提供的信息量較少,結果與此相一致。一般而言,高自尊個體具有更好的心理適應性和社會適應性,但有關高自尊者個體之間存在著質的差異,包括防御性自尊、不穩(wěn)定的自尊、自戀等(田錄梅,張向葵,2006)。通過項目難度及信息曲線圖發(fā)現(xiàn),Rosenberg自尊量表對自尊水平較高的個體評估相對不夠適合,這可能是由于高自尊個體的異質性所導致,個體無法將其他成分與自尊水平相分離。Deci和Ryan(1995)將自尊區(qū)分為相倚性高自尊和真正的高自尊,相倚性自尊是指對自己的感受來自或取決于符合某些優(yōu)秀標準或不辜負某些人際或內心的期望。由此可見,在某種程度上,通過測量獲得的自尊分數(shù)具有不同的可能性,如自我欺騙、印象管理及防御性地保持一種高自尊的感覺等,傾向于對自己有利的評價,這也從另一角度解釋自尊異質性對測量結果造成偏差影響的原因。未來研究宜設計一些更為客觀反映個體高自尊水平的測量項目,更好地完善測量的精確性。

    4.3 關注Rosenberg自尊量表在性別上的DIF檢驗

    項目功能差異檢驗是一種考察測驗項目對于來自不同團體的被試是否具有相同功能的分析方法,通過觀察項目特征曲線來解釋同一項目在不同被試組之間是否存在差異(Wang,2004;Crane & Belle,2006;Choi,Gibbons,& Crane,2011)。針對被試在自尊項目上的DIF檢驗發(fā)現(xiàn),項目1(我認為自己是個有價值的人,至少與別人不相上下)和項目5(我覺得自己沒有什么值得自豪的地方)具有DIF,傾向于對男生有利,這說明對于總分相同的被試而言,男生傾向在這兩個項目上有較高的得分。造成這種差異的原因可能是由于相對于女生,男生較不容易受外在評價的影響,將自尊水平與能力相結合,較少受社會關系影響。此外,由DIF檢驗的θ值分布可知,男生自尊水平高于女生。Kling等(1999)關于自尊性別差異的元分析結果發(fā)現(xiàn),男性自尊水平要高于女性。伍秋萍和蔡華儉(2006)的一項元分析也發(fā)現(xiàn)同樣結果,男性自尊略高于女性,DIF檢驗結果與此相一致。社會文化因素對性別差異造成一定的影響,而個體在自尊水平上的性別差異與其社會性習得性別角色和刻板印象密切相關(Wood & Eagly,2002)。鑒于此,建議以后在使用該量表的同時,注意考慮項目1與項目5在性別上造成的差異,以保證測量的客觀性。

    5 結論

    采用Rasch模型分析Rosenberg自尊量表,結果發(fā)現(xiàn):項目8(我要是能更看得起自己就好了)的表述內容有必要進行調整;在被試群體上,考慮到個體高自尊的異質性,需要進一步對高自尊水平個體的測量進行甄別與開發(fā);考慮性別差異時,項目1(我認為自己是個有價值的人,至少與別人不相上下)和項目5(我覺得自己沒有什么值得自豪的地方)需要調整,以期為個體自尊水平的測量提供更為精準和客觀的估計。

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