職業(yè)決策效能感量表的Rasch模型分析

邵海

摘要：職業(yè)決策自我效能感作為重要的中介變量，廣泛運(yùn)用于職業(yè)領(lǐng)域的探討中。該工具中文版于2001年發(fā)布，在經(jīng)典測(cè)量理論框架下，該工具的測(cè)量學(xué)性能良好，本研究探討在項(xiàng)目反應(yīng)理論即RASCH模型下職業(yè)決策效能感量表的測(cè)量學(xué)屬性。結(jié)果表明，量表總體信度在0.5-0.95之間，題目難度適中，個(gè)別項(xiàng)目擬合性不足但仍有保留必要。結(jié)論：在對(duì)個(gè)體的職業(yè)決策效能感進(jìn)行考察時(shí)，需要結(jié)合評(píng)估的目標(biāo)以及模型的其它功能，對(duì)該量表所提供的信息進(jìn)行更為全面客觀的評(píng)估。

關(guān)鍵詞：CDSE;Rasch模型;職業(yè)決策;自我效能

一、引言

職業(yè)決策自我效能感（CDSE），Taylor和Betz（1983）將其定義為“個(gè)人認(rèn)為他或她能夠成功完成職業(yè)決策所需的任務(wù)”。職業(yè)決策效能感量表作為測(cè)量職業(yè)決策效能的常用量表之一，在跨文化研究的樣本領(lǐng)域廣受重視，量表的多個(gè)維度探討及其相關(guān)研究較多。研究方法包括經(jīng)典測(cè)量理論和項(xiàng)目反應(yīng)理論。從經(jīng)典測(cè)量理論（CTT角度）而言，多項(xiàng)研究認(rèn)為總體上該測(cè)量工具的信效度較高，個(gè)別項(xiàng)目的測(cè)量學(xué)屬性需要改進(jìn)。在項(xiàng)目反應(yīng)理論（IRT）的理論框架下，目前國(guó)外有對(duì)于25個(gè)項(xiàng)目，二個(gè)維度的職業(yè)決策效能進(jìn)行探討。國(guó)內(nèi)彭永新和龍立榮于2001編制的職業(yè)決策效能感量表已被我國(guó)研究人員廣泛采用。且職業(yè)決策效能與其它心理變量的關(guān)系研究較多，國(guó)外多用CDSE-SF（25題）量表從結(jié)構(gòu)（Content Evidence）、內(nèi)容（Structural Evidence）、實(shí)質(zhì)證據(jù)（Substantive Evidence）上進(jìn)行研究，認(rèn)為5點(diǎn)李克特計(jì)分適用于該量表（Guido Makransky，2014;Suk Kyung Nam，2011）。國(guó)內(nèi)對(duì)于量表的研究目前有采用結(jié)構(gòu)方程模型的方法進(jìn)行維度探討，以及生涯自我效能感量表的編制。研究對(duì)象有幼兒教師、中學(xué)生等，對(duì)于職業(yè)決策效能感量表的探討目前還沒有，因而運(yùn)用Rasch模型對(duì)量表進(jìn)行探討具有一定的理論和實(shí)踐意義。

二、研究方法

（一）研究工具

本研究以2001年修訂的中文版職業(yè)決策效能感量表為工具，探討大學(xué)生的職業(yè)決策效能感，量表可分為自我評(píng)價(jià)、信息收集、選擇目標(biāo)、制定規(guī)劃和問題解決等五個(gè)維度，包括38個(gè)題目，各個(gè)分維度為5-7個(gè)題目的5級(jí)、6級(jí)評(píng)分量表，其中5級(jí)李克特量表評(píng)分的問卷173份，6級(jí)評(píng)分項(xiàng)目的問卷182份。

（二）樣本

2017-2019年，在湖南省某地方本科院校大學(xué)生中隨機(jī)抽樣，發(fā)放問卷380份，收回收問卷355份。有效率為90%。年齡范圍在17-21歲之間，男生171人，女生183人。

（三）數(shù)據(jù)分析與管理

使用SPSS23.0統(tǒng)計(jì)軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理及單維性檢驗(yàn)，WINSTEPS計(jì)算機(jī)程序（Linacre，2010a）進(jìn)Rasch分析。

三、結(jié)果

（一）單維性檢驗(yàn)

單維性是指測(cè)量過程中有且僅有一種心理特質(zhì)在影響被試作答。具體到本研究是指學(xué)生對(duì)于自身職業(yè)決策效能感的評(píng)價(jià)是依據(jù)對(duì)自身狀態(tài)進(jìn)行做答，答題過程中未受到無(wú)關(guān)變量如主試、環(huán)境及其他因素的影響。SPSS數(shù)據(jù)降維分析表明，第1成分上占據(jù)42%的變異比例，可提取出6-7個(gè)共同因子成份，因而，模型不支持單維性的假定，它包含了多個(gè)維度。

（二）題目擬合

題目擬合指數(shù)通過比較實(shí)際數(shù)據(jù)與模型預(yù)期數(shù)據(jù)的一致性來評(píng)價(jià)單個(gè)題目符合模型假設(shè)的程度。按照Wright建議的標(biāo)準(zhǔn)，[0.5，1.5]的范圍內(nèi)較理想。數(shù)據(jù)分析中，總量表的infit MNSQ值為0.98±0.31，然而，個(gè)別項(xiàng)目的擬合并不理想，只有第15項(xiàng)（解決找工作時(shí)遇到的經(jīng)濟(jì)困難）（（infit MNSQ =0.49，outfit MNSQ=0.56），第13項(xiàng)（在做出職業(yè)決定，不會(huì)擔(dān)心是對(duì)還是錯(cuò)）（infit MNSQ =1.55，outfit MNSQ=1.45），與Suk Kyung NamChange（2011）年對(duì)CDSE-SF25項(xiàng)中的第13項(xiàng)： occupations if you are not satisfied with the one you enter也不擬合相符。可能這些選項(xiàng)與學(xué)生的實(shí)際經(jīng)驗(yàn)有關(guān)。由于經(jīng)驗(yàn)閱歷不足，導(dǎo)致大學(xué)生在這類題項(xiàng)上較難與實(shí)際情況相聯(lián)系，導(dǎo)致分析出現(xiàn)偏差，其它題項(xiàng)的擬合指數(shù)均良好。

（三）題目難度分布

通過數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，CDSE五個(gè)維度的題目難度適中，難度值分布在-1到4之間，絕大部分項(xiàng)目難度集中在-2至3內(nèi)，懷特圖顯示，左邊圖型呈正偏態(tài)分布，存在1個(gè)較難的選項(xiàng)（logit值接近9），右邊則為正態(tài)分布，表明學(xué)生的自我評(píng)價(jià)分?jǐn)?shù)相對(duì)集中，沒有明顯差異。學(xué)生之間的距離，代表學(xué)生能力水平之間的差異，距離越近，差異越小。該量表圖顯示彼此之間的差異較小，說明在教育、經(jīng)驗(yàn)方面學(xué)生的差別不大，開展相應(yīng)的教學(xué)、實(shí)踐有助于整體學(xué)生的職業(yè)決策效能提升。

（四）測(cè)驗(yàn)的信度

Rasch中的信度系數(shù)測(cè)試一般運(yùn)用被試分隔信度（PSR）和分隔指數(shù)（Strata）二個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，在Winsteps中量表中39個(gè)題項(xiàng)的信度系數(shù)運(yùn)用KR-20方法計(jì)算為0.97。而采取其它方式計(jì)算得出的系數(shù)值在0.5-0.97之間。這與以往研究結(jié)果一致（Guido Makransky，2014）。

四、討論

（一）對(duì)結(jié)果的討論

測(cè)驗(yàn)總維度不符合單維性假定，數(shù)據(jù)分析中有7個(gè)成分被提取。大部分題項(xiàng)的數(shù)據(jù)與模型相擬合，難度適中，表明在Rasch模型中，題目無(wú)難度，且與學(xué)生實(shí)際情況相一致，呈現(xiàn)人格測(cè)試特點(diǎn)。在題目難度分布中存在少量極難與極易的題目，然而無(wú)被試做相應(yīng)的選擇。測(cè)驗(yàn)的信度在經(jīng)典測(cè)驗(yàn)理論下，無(wú)論哪種計(jì)算方法都有著較高的信度。以上信息表明，該量表的整體測(cè)量學(xué)性能較好。在個(gè)別項(xiàng)目上是否需要修訂，仍是今后研究中需再考慮的部分。

（二）對(duì)CDSE使用的思考

在有關(guān)職業(yè)決策效能感的研究和著作中，該量表僅作為現(xiàn)狀調(diào)查的工具出現(xiàn)。CTT理論下該量表的測(cè)量學(xué)指標(biāo)良好，國(guó)外研究也對(duì)該量表部分題項(xiàng)有修訂。而國(guó)內(nèi)版本的部分題目，與大學(xué)生的實(shí)際生活關(guān)聯(lián)較小，如對(duì)未來信息的了解，父母的建議等，但這類題目仍然對(duì)學(xué)生未來的發(fā)展具有導(dǎo)向作用，如及時(shí)了解相關(guān)信息，尋求一定的社會(huì)支持，有助于其職業(yè)決策效能感的提升，由于測(cè)驗(yàn)數(shù)據(jù)并不多，且地域不廣，職業(yè)決策效能感量表的5級(jí)和6級(jí)評(píng)分是否有差別？本研究中加入6級(jí)評(píng)分，是出于較多項(xiàng)目學(xué)生可能存在不清楚的情況，但不同等級(jí)評(píng)定量表對(duì)于測(cè)驗(yàn)屬性的影響，項(xiàng)目功能差異仍然是今后要考慮的方向。

參考文獻(xiàn)：

[1]趙福菓，何壯，袁淑莉，黃希庭.奧爾維斯欺負(fù)量表的Rasch模型分析[J].西南大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2020，46（05）：115-121

[2]Guido Makransky1 ， Mary E. Rogers2 ， and Peter A. Creed3，Analysis of the Construct Validity and Measurement Invariance of the Career Decision Self-Efficacy Scale：A Rasch Model Approach

基金項(xiàng)目：湖南省教育廳項(xiàng)目“大學(xué)生職業(yè)決策自我效能感的測(cè)評(píng)研究-基于GT與IRT視角”（17C0841）