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多维自我控制量表中文版及简版的信效度检验

来源:专题范文 时间:2024-10-21 12:57:01

董一胜,傅洁洁,李鹏,高胤

(1.浙江大学心理与行为科学系,杭州 310058;
2.杭州师范大学附属医院临床医学院认知与脑部疾病中心,杭州 311121;
3.云南师范大学教育学部,昆明 650500;
4.浙江省拱宸强制隔离戒毒所,杭州 310011)

自我控制是指个体克服冲动、情绪、外在诱惑和内在欲望,控制并调整自己的情感、行为和认知的能力[1]。自我控制能力的高低是影响个体职业成功、身心健康和主观幸福感的关键因素[1-6]。为此,许多学者在自我控制领域进行了相关的研究,并编制了多个自我控制相关量表,如自控行为记录表(the selfcontrol behavior inventory)、自我控制问卷(the selfcontrol questionnaire)、自我控制量表(the self-control scale)和Barratt 冲动性量表(the barratt impulsiveness scale-11)及其简版[1,7-10]。国内学者也据此修订了相关的中文版自我控制量表,并对其信效度进行了检验[11-14]。经过多年深入研究,学者们已逐渐认识到,自我控制并不仅仅是简单的控制与调整行为。实际上,它是一个涉及多重认知加工过程的复杂概念。Strack 和Hofmann 等学者[15,16]提出了关于自我控制的双系统理论。该理论指出,自我控制的实现是基于冲动过程(impulsive processes)与反思过程(reflective processes)之间的相互竞争。在特定情境中,这两种过程共同影响个体,使其在经过深思熟虑后做出相应的行为决策。自我控制的双系统(双过程)模型已得到很多研究结果的支持[17-23]。

为了解决前述量表的局限性,Dvorak 等人[17]尝试综合了6 个不同的量表,旨在探索自我控制的两大模式——良好控制和不良控制。2014年,国内研究者对Dvorak 等人的量表进行了修订[24]。尽管如此,修订后的量表在结构效度上仍然不尽如人意:52个题目被删除了31 题,6 个维度也变成了5 个维度。更为关键的是,该修订版的内部一致性信度和重测信度均表现不佳。虽然研究者认为这可能是由于被试作答过程中存在社会赞许性与掩饰性,从而无法确保数据的真实性和有效性,但我们更倾向于认为,关键问题在于Dvorak等人所采用的量表实际上是由不同作者编制的多个量表“拼接”而成,这导致计分规则的不统一,进一步影响了量表的整体信效度。

最近,Nilsen等人[25]基于双过程模型编制了多维度的自我控制量表,该量表不仅可以测量6 种特定类型的自我控制(冲动控制、拖延控制、注意控制、情绪控制、目标定向和自我控制策略),还可以测量更高阶的一般类型的自我控制——抑制性自我控制和启动性自我控制。抑制性自我控制过程更多涉及对于内心出现的各种不适宜冲动的抑制,是一个被动停止的过程;
而启动性自我控制则更多涉及对自我认知的反思、计划与调整,是一个主动启动的过程。前者更偏重自我的短期控制,后者则更偏重对自我的长期控制。最后该量表还可以综合为一个单一维度的自我控制总分。可见,该量表是一个可以从多个维度全面评估自我控制能力的优秀量表。该量表在挪威修订结果表明其具有良好的信效度。为了提升自我控制评估的准确性与全面性,本研究在中国对该量表进行修订。

1.1 对象

样本来自浙江大学的本科生、研究生及部分校外培训人员。借助网络平台,采用手机扫描二维码的方式收集问卷数据。

共收集556 份问卷用于多维自我控制量表(the multidimensional self-control scale,MSCS)中文版的项目分析与信效度分析。再从该样本中收集282份自我控制量表中文版问卷用于效标效度检验。3周后从556 名原始样本中抽取151 名被试进行重测信度检验。

问卷剔除标准如下:(1)问卷答题时间过短(平均答题时长小于3秒/题);
(2)说谎或态度防御量表得分低于2 分;
(3)重复提交。据此标准,在项目分析与信效度分析阶段,剔除47份,有效问卷509份,有效率91.55%;
在效标效度检验阶段,剔除25份,有效问卷257 份,有效率91.13%;
在重测信度检验阶段,剔除9 份,有效问卷142 份,有效率94.04%。收集的509 份有效问卷中,男性129 人(25.3%),女性380人(74.7%)。研究生102人(20.0%),本科307人(60.3%),专科66 人(13.0%),高中及以下34 人(6.7%)。25 岁及以下100 人(19.6%),26~35 岁172人(33.8%),36~50岁207人(40.7%),50岁以上30人(5.9%)。收集的257 份有效问卷中,男性54 人(21.0%),女性203 人(79.0%)。研究生57 人(22.2%),本科166人(64.6%),专科23人(8.9%),高中及以下11人(4.3%)。25岁及以下64人(24.9%),26~35 岁76 人(29.6%),36~50 岁105 人(40.9%),50岁以上12人(4.7%)。收集的142份有效问卷中,男性31人(21.8%),女性111人(78.2%)。研究生25人(17.6%),本科102 人(71.8%),专科9 人(6.3%),高中及以下6 人(4.2%)。25 岁及以下41 人(28.9%),26~35 岁49 人(34.5%),36~50 岁44 人(31.0%),50岁以上8人(5.6%)。

1.2 工具

1.2.1 多维自我控制量表(MSCS) 多维自我控制量表共包含29 个条目,呈三阶金字塔结构。包括6个一阶维度:冲动控制(IC,impulse control)、拖延控制(PRO,procrastination)、注意控制(AC,attentional control)、情绪控制(EC,emotional control)、目标定向(GO,goal orientation)、自我控制策略(SCS,self-control strategies)。上述维度又可以合并为2 个二阶维度:抑制性自我控制(inhibitory self-control)和启动性自我控制(initiatory self-control)。最后上述两个二阶维度可以整合成三阶维度的整体自我控制。该量表采取李克特5级评分,从1(非常不同意)到5(非常同意),得分越高表示自我控制水平越高。

为了检测答题者的说谎(社会赞许性)和掩饰倾向,从MMPI 中抽取说谎掩饰(8 题)和态度防御(10题)两个维度的题目加入MSCS中文版中,用于考察受测者的说谎掩饰和态度防御倾向。

1.2.2 自我控制量表中文版(SCS) 采用谭树华等人2008年根据Tangney编制的自我控制量表修订而成的中文版[11]。该量表共19 道题目,采取李克特5级评分,从1(非常不同意)到5(非常同意)。量表共包含五个维度:控制冲动、专注工作(学习)、健康习惯、节制娱乐及抵制诱惑。得分越高表示自我控制水平越高。

1.3 统计方法

采用SPSS 24.0 进行项目分析、信效度分析等,采用AMOS 24.0进行验证性因素分析。

2.1 MSCS中文版项目分析

由于多维自我控制量表有2 个二阶维度:抑制性自我控制和启动性自我控制,两者得分的皮尔逊相关r=0.447,为中等相关,若直接根据量表总分对各个题项进行项目分析,则有可能会低估某些题项的区分度。因此,本文参考刘晓洁等人的研究[26],根据两个分维度得分的前后27%将被试分为高低分组进行项目分析。其中,抑制性自我控制包括冲动控制、拖延控制和注意控制三个一阶维度,共计15题;
而启动性自我控制包括情绪控制、目标定向和自我控制策略,共计14 题。分析结果表明,所有题项高低分组差异显著,且每个题项与各自对应的二阶维度总分之间的相关均大于0.3。具体详见表1、表2。

表1 MSCS抑制性自我控制维度项目与分维度总分和全量表总分的相关系数(r)及高低分组的差异(t值)

表2 MSCS启动性自我控制维度项目与分维度总分和全量表总分的相关系数(r)及高低分组的差异(t值)

2.2 MSCS中文版信效度分析

2.2.1 MSCS中文版结构效度分析 对量表进行探索性因素分析,参考原作者Nilsen等人[25]的方案,采用主成分分析法,不限定抽取因素的数目,保留特征值大于1 的因素,因素旋转方法采用Promax 斜交法。结果表明,共有6个因素被保留,所有题目抽取的共同度在0.334~0.787 之间,76%(22/29)题目的共同度在0.5 以上。抽取的6 个因素对总体方差的解释率为56.17%。

经过斜交因素旋转,除第7题在2个因素上有一定的交叉负荷(0.340 与0.387),其余28 题均在某一特定因素上有大于0.4的负荷量。

进一步采用验证性因素分析来探索量表可能存在的多阶多维结构。参考原作者Nilsen 等人[25]的理论假设,分别构建一阶、二阶和三阶模型逐一进行验证。在这三个模型均未能达到理想拟合之后,再参考温忠麟等人[27]的建议,在二阶模型的基础上尝试建构多维构念的双因素模型(高阶模型嵌套于双因素模型)。结果表明,该模型拟合良好(见图1)。拟合数据详见表3。

图1 双因素二阶模型关系图

表3 MSCS中文版的四个验证性因素分析模型的拟合指数对比

通过计算每个因素对应的组合信度(CR)和平均方差萃取量(AVE)来评估量表的会聚效度,同时计算AVE 的算术平方根与各个抽取因素间的相关性来考察量表的区分效度,结果如表4所示。

表4 量表的会聚效度与区分效度及各一阶维度分量表均分与标准差

从表4 可以看出,每个因素的AVE 的算术平方根均大于该因素与其他因素间的相关系数,表明该量表具有较好的区分效度[28]。一般认为当量表CR大于0.7,AVE 大于0.5[29,30]时具有较好的会聚效度,可见,所有分量表具有很好的组合信度。

2.2.2 MSCS中文版效标关联效度分析 以SCS中文版总分及其5个维度得分作为效标,对257名被试的数据进行分析,结果详见表5。

表5 MSCS中文版与效标量表的皮尔逊相关

2.2.3 MSCS 中文版信度分析 MSCS 中文版的各维度Cronbach’s α系数在0.721~0.826 之间。间隔3 周后进行重测,各维度重测信度为0.615~0.850。见表6。

表6 MSCS中文版的Cronbach’s α值和重测信度

2.3 简版MSCS项目分析

原作者在原量表的基础上,提出了一个简版的MSCS——BMSCS。该量表包含两个维度:抑制性自我控制(4个题目)和启动性自我控制(4个题目),共8个条目。本文也对该简版量表进行了项目分析及信效度检验。

对简版MSCS的项目分析方法同2.1,结果表明,所有题目得分高低分组差异均显著。见表7、表8。

表7 简版MSCS抑制性自我控制维度项目与分维度总分和量表总分的相关系数(r)及高低分组的差异(t)

表8 简版MSCS启动性自我控制维度项目与分维度总分和量表总分的相关系数(r)及高低分组的差异(t)

2.4 简版MSCS信效度分析

2.4.1 简版MSCS结构效度分析 对简版量表进行探索性因素分析,方法同2.2.1。结果表明,共有2个因素被保留,所有题目抽取的共同度在0.227~0.588 之间,50%(4/8)题目的共同度在0.5 以上。抽取的2个因素对总体方差的解释率为47.82%。

进一步采用验证性因素分析,分别对简版MSCS 构建一阶单维度、一阶双维度、二阶和双因素双维度四个模型逐一进行验证。结果发现除一阶单维度模型外,其他三个模型均拟合良好。但是,双因素双维度模型相较于一阶双维度和二阶模型拟合更好。各模型拟合指数详见表9。

表9 简版MSCS的四个验证性因素分析模型的拟合指数对比

表10的会聚效度与区分效度结果同样表明,简版MSCS也具有较好的会聚效度与区分效度。

表10 简版MSCS的会聚效度与区分效度及各维度均分与标准差

同时,对简版MSCS 总分及分维度得分与完整版量表总分及分维度得分求皮尔逊相关,结果详见表11。

表11 完整版与简版MSCS总分及分维度得分的皮尔逊相关

2.4.2 简版MSCS效标关联效度分析 以SCS中文版总分及其5个维度得分作为效标,方法同2.2.2,结果详见表12。

表12 简版MSCS与效标量表SCS的皮尔逊相关

2.4.3 简版MSCS 信度分析 简版MSCS 的Cronbach’s α是0.681,两个分维度抑制性自我控制和启动性自我控制的Cronbach’s α 分别为0.628 和0.596。总量表的重测信度为0.795,两个分维度的重测信度分别为0.792和0.649。

本研究对多维自我控制量表(MSCS)及简版进行了中文版修订并对其进行了信效度检验。

MSCS 中文版的Cronbach’s α为0.883,抑制性自我控制和启动性自我控制维度分别为0.848 和0.842,各一阶维度的α系数在0.721~0.826 之间。间隔3周后,对151名被试进行了重测,重测信度为:总量表0.873,抑制性自我控制0.861,启动性自我控制0.778,各一阶维度为0.615~0.850。在量表结构上,形成了一个一般因素(总体自我控制)、两个二阶特殊因素(抑制性自我控制和启动性自我控制)和六个一阶因素(冲动控制、拖延控制、注意控制、情绪控制、目标定向、自我控制策略)的双因素模型结构。

简版多维自我控制量表中文版的Cronbach’s α为0.681,抑制性自我控制和启动性自我控制的Cronbach’s α分别为0.628 和0.596。总量表重测信度为0.795,分维度为0.792和0.649。这表明简版具有较好的内部一致性和稳定性。结构上与全量表类似,均为一个总体自我控制和两个二阶特殊因素的双因素模型。

在研究MSCS 中文版及简版的多维结构时,发现双因素模型的拟合效果优于高阶模型。这表明MSCS 是一个多维评估量表,其总分融合了自我控制的一般因素和两个特殊因素。在应用时,除总分外,还应报告抑制性和启动性自我控制得分,以全面评估个体的自我控制状况。

本研究采用SCS 来检验MSCS 中文版及简版的效标关联效度,结果发现无论是完整版或简版,均与SCS 有显著相关。简版与完整版的相关在0.858~0.913 之间,表明简版可在大规模施测中替代完整版。抑制性自我控制与SCS的相关性高于启动性自我控制,说明MSCS的评估更全面,进一步印证了其效度。(致谢:感谢马永康同学帮忙收集MSCS问卷。)

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