多群组分析模型在留守儿童心理分析中的实证应用,医学心理学论文

多群组分析模型在留守儿童心理分析中的实证应用,医学心理学论文20世纪70年代后随着LISREL为代表的构造方程模型软件的运用，以验证性因子分析、构造方程模型等概念为代表的验证性统计方式方法，逐步取代了探寻求索性的统计方式方法而居主流地位。兴起于20世纪60、70年代的构造方程模型(structuralequationmodeling，SEM)方式方法，当前已在社会科学领域里得到广泛的应用〔1〕，本文讨论该模型在医学领域的运用。多群组分析理论和数学模型1.构造方程模型原理与方式方法构造方程模型，也称协方差构造模型(covariancestructuremodels，CSM)，或线性构造模型(linearstruc-turalrelationsmodels，LSRM)。它利用一定的统计分析技术，对复杂现象的理论形式进行处理，根据理论形式与实际数据关系的一致性程度，对理论形式做出评价，以到达对实际问题进行定量研究的目的。SEM是一般线性模型的扩展，主要用于研究不可直接测量变量(潜变量)与可测量变量之间关系以及潜变量之间关系。构造方程模型分为测量模型与构造模型，测量模型部分求出观察指标与潜变量之间的关系;构造变量部分求出潜变量之间的关系〔2，3〕。模型形式为:=++华而不实，是内生潜变量向量，是外生潜变量向量;是内生潜变量的系数矩阵，也是内生潜变量间的通径系数矩阵，是外生潜变量的系数矩阵，也是外生潜变量对相应内生潜变量的通径系数矩阵;为残差向量，是形式内没有能解释的部分。采用广义最小二乘法估计模型中的参数、。评价模型用拟合优度指数GFI和调整的拟合优度指数AGFI。GFI和AGFI的值在0～1之间，越接近于1，表示清楚模型拟合效果越好。有时有必要对文件中数据的各类型(如性别、年龄等)分别加以分析，AMOS不必对每一组(类型)重绘模型，由于无论哪一组别都用同样的模型进行分析。更深切进入的研究中，可能构成若干个模型，这里所讲的构成若干个模型并不是要重绘模型，而是对每一个模型设定不同的参数(途径系数)。2.多群组构造方程式首先，对于多群组样本的测量模型因素构造，能够用以下的通式表示:xg=xgg+gyg=ygg+εg华而不实xg与yg是第g个样本的观察变量向量，xg与yg是第g个样本对应于观察变量的因素载荷矩阵，g与g是潜在变量向量，g与εg是测量残差向量。多群组模型在AMOS中的实现1.研究对象采用分层随机抽样和整群抽样方式方法相结合的多阶段抽样方式方法，在湖北省汉川市随机抽取2个镇和1个乡，再在选取的乡镇中随机抽取小学和中学各1所，调查5～9年级的所有在校学生。6所中小学的1284名留守儿童为调查对象。2.调查工具和内容采用由DerogatisLR编制的异常感觉和状态自评量表(SCL-90)，该量表由90个项目组成，包含9个因子:躯体化、强迫异常感觉和状态、人际关系敏感、抑郁、焦虑、敌对、恐惧、偏执、精神病性，未归入任何因子的作为附加项目。采用5级评分:无(1分)、轻度(2分)、中度(3分)、相当重(4分)、严重(5分)。总分是90个项目得分之和，上述各项得分越高表示异常感觉和状态越严重。同时，还了解留守儿童与教师和同学间的关系〔4，5〕。3.多群组构造方程模型的建立以量表得分为内衍潜在变量，以人际关系为外衍潜在变量，以各因子得分、与教师关系、与同学关系为观察变量，建立构造方程模型，见图1。【1】AMOS所提供的多群组分析功能即可利用对话框设定测量恒等性的不同模型界定。特殊步骤如下:多群组分析分组数据的读取与单一(不分组)数据基本上是一样的。读入数据文件，在DataFiles窗口中，交代GroupingVariable(分组变量)与GroupValue(分组值)。大多数的研究都会以一样的途径图来检验两组在各回归系数(或途径系数)上的差异，但不同的研究者有不同的目的，所以假如要对不同的群组设计了不同的途径图，就重点View、InterfaceProperties，在出现的InterfaceProperties窗口中点Misc，并在Allowdifferentpathdiagramsfordiffer-entgroups(允许不同的群体有不同的途径图)处打勾。合理分组之后，明确要分析什么。点View、AnalyzeProperties，在AnalyzeProperties窗口的output勾选Criticalratiosfordifferences(参数差异临界比率值)。这个值可比拟不同组在回归系数上的差异能否有统计学意义。接着，要设定参数名称，以及要分析的模型。点Analyze、Multiple-GroupA-nalysis。在Multiple-GroupAnalysis窗口中，呈现了5个模型，分别是Measurementweights(测量模型的系数)、Structuralweights(构造模型的系数)、Structuralcovariances(构造模型的协方差)、Structuralresiduals(构造模型的残差)、Measurementresiduals(测量模型的残差)。点Analysis、ManageModel，进行模型管理。模型设定之后，点Analyze、CalculateEsti-mates或Ctrl+F9，就会在显示区看到OK的字样〔6〕。5.构造方程模型拟合指数和回归系数AMOS分析结果如表1所示，在所有模型上，拟合较佳。【2】但是，3个模型的拟合指数和回归系数有着差异不同，见表2。【3】讨论本研究利用多群组构造方程模型分析留守儿童心理量表得分，同时考虑人际关系对心理健康的影响，结果表示清楚该模型有较好的拟合度，且性别的效应值存在不同。当前构造方程模型被广泛应用于社会学、教育学、经济学、生物学、医学以及传统的分析非实验性或准实验性数据的领域〔7，8〕。之所以有如此广泛的应用，一个重要的原因是构造方程模型为研究者提供了一种量化和验证理论假设的综合性方式方法。多群组SEM分析能够讲是基本的SEM分析的延伸，不管在原理概念还是操作技术方面，都具有一定实用价值，同时也具有一些限制条件。例如，多群组SEM数据库本身需要具有多重取样的程序，具有两个以上的样本数据，两个样本皆必须同时符合SEM分析的基本假设，并要求数据与模型的拟合度相当良好。当两个样本进行整合比拟时，也必须符合共同比拟的假设。本文基于AMOS软件对多群组构造方程建模在医学心理学领域的应用进行了可操作性的介绍，对多群组构造方程建模的基本概念进行了扼要阐述，介绍了构造方程建模经过及其在AMOS中的操作方式方法，最后通过一项研究实例来展示多群组构造方程建模及AMOS在应用研究中的应用。利用AMOS软件进行构造方程建模简单易学、可操作性强，多群组构造方程模型在医学研究领域具有广阔的应用前景。参考文献1．易丹辉编着．构造方程模型方式方法与应用．北京:中国人民大学出版社，2008，28-65．2．赵必华．测量等值性检验及Amos的实现．中国卫生统计，2007，24(6):659-661．3．侯杰泰，温忠麟，成子娟．构造方程模型及其应用．北京:教育科学出版社，2004:89-104．4．许碧云，倪宗瓒，陈炳为，等．构造方程模型在微波作业人员心理卫生状况分析中的应用．四川大学学报(医学版)，2004，35(1):130-131．5．徐俊芳，韩伟，陈景武．构造方程在医学生人格特征和心理健康研究中的应用．中国卫生统计，2018，26(4):369-373．6．荣泰生．AMOS与研究方式方法．重庆:重庆大学出版社，2018．7．雷蕾．构造方程建模及AMOS软件在应用语言学研究中的应用．中国外语，2018，6(