Page 130 - 2022-12-中国全科医学
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已经确诊为癌症或其他严重心、脑、肺、肾功能障碍者。 30 例样本间隔 1~4 周进行再次测量,计算 2 次测量分数的组
1.2.2 研究工具 将初始版量表形成问卷,由两部分组成:(1) 内相关系数(ICC),>0.70 表明量表跨时间稳定性较好 [25] 。
一般资料:参考相关研究 [7,9] ,自行设计社会人口学资料调 2 结果
查表,收集年龄、学历、居住地、有无医学背景、是否了解 2.1 一般资料 524 例研究对象中,男 252 例(48.09%),
脑卒中高危筛查等信息;(2)初始版脑卒中高危筛查意向量表, 女 272 例(51.91%);年龄 35~65 岁,平均年龄(45.8±6.2)
共3个维度28个条目,量表采用Likert 5级评分法,从“不同意” 岁;325 例(62.02%)居住地为城镇,199 例(37.98%)为农村;
到“同意”分别对应 1~5 分,其中条目 8~12 采用反向计分法。 67 例(12.79%)为初中及以下学历,300 例(57.25%)为高
1.2.3 样本量 依据量表的条目数和信效度检验的统计方法 中或中专学历,157 例(29.96%)为本科或大专及以上学历;
估算样本量。探索性因子分析的样本量建议为条目数的 5~10 118 例(22.52%)有医学专业背景,406 例(77.48%)无医学
倍,初始版脑卒中高危筛查意向量表有 28 个条目,再考虑问 专业背景;157 例(29.96%)表示了解脑卒中高危筛查,158
卷 5%~10% 的不合格率,预计需要样本 294 例。在验证性因 例(30.15%)表示有点了解,209 例(39.89%)表示完全不了解;
子分析阶段,考虑到条目删减,预计至少需要 200 例样本。 108 例(20.61%)做过脑卒中高危筛查,416 例(79.39%)没
共计样本量 494 例。 做过。
1.2.4 资料收集及质量控制 采用线上和线下相结合的方式 2.2 项目分析结果 28 个条目的 CR 值均 >3,高分组和低分
收集问卷。线上通过微信群滚雪球的方式收集,线下由研究 组各条目得分比较,差异均有统计学意义(P<0.05)。各条
者一对一实地调查。调查前,研究者向调查对象介绍研究目 目与所属维度相关系数 r 为 0.416~0.837(P<0.05),见表 1。
的、脑卒中高危筛查项目等,并说明对其资料予以保密,取 说明所有条目具有较高的区分度和代表性,无需删除条目。
得其知情同意。对文化水平较低、有视力障碍的调查对象,
采取调查者提问、调查对象回答的方式。问卷填写预计需要 表 1 脑卒中高危筛查意向量表条目分析结果
Table 1 Item analysis of the initial version of the High-risk People's
5~10 min。为保证数据质量和完整性,对填写 IP 地址进行限
Intention to Use Stroke Screening Scale
制以避免重复作答,且所有题目作答后方可提交。本次共发
条目 CR r 值 条目 CR r 值
放问卷 535 份,剔除存在明显前后矛盾、作答时间过短的问卷, a a a a
1 7.258 0.518 15 12.280 0.837
最终回收有效问卷 524 份,有效回收率为 98%。对其中 47 份 a a a a
2 6.090 0.499 16 12.535 0.837
样本间隔 8~14 d 再次测量,检验重测信度。 a a a a
3 5.980 0.495 17 10.219 0.760
1.2.5 项目分析 (1)区分度分析法:将总得分按高低排序, a a a a
4 6.948 0.496 18 8.609 0.630
取最高的 27% 作为高分组,最低的 27% 作为低分组,采用独 a a a a
5 8.201 0.480 19 10.680 0.667
立样本 t 检验求出各条目临界值(CR),比较高分组和低分 a a a a
6 8.319 0.474 20 15.276 0.816
组在各条目上的差异,考察条目对不同样本的区分能力。删 7 6.241 a 0.416 a 21 15.927 a 0.825 a
除 CR<3 或差异无统计学意义(P>0.05)的条目 [21] ;(2) 8 7.871 a 0.589 a 22 14.233 a 0.731 a
相关系数法:分析条目与所属维度得分的相关程度,若相关 9 8.150 a 0.654 a 23 16.381 a 0.832 a
系数 r<0.40,则考虑删除条目 [22] 。 10 7.977 a 0.593 a 24 16.700 a 0.823 a
1.2.6 结构效度检验 将总样本量随机分为两组,分别进行 11 9.190 a 0.632 a 25 11.883 a 0.715 a
探索性因子和验证性因子分析,检验量表的结构效度。当 12 10.392 a 0.547 a 26 12.085 a 0.705 a
KMO>0.70,Bartlett's 球形检验结果 P<0.05,适合进行因子分 13 9.318 a 0.792 a 27 10.639 a 0.612 a
析 [23] 。使用主成分分析和方差最大化正交旋转法,提取特根 14 11.475 a 0.830 a 28 12.708 a 0.702 a
值 >1 的因子。条目删除指标:(1)因子载荷值 <0.40;(2) 注: P<0.05;CR= 临界值
a
具有多重因子载荷;(3)公因子包含条目数 <3 个;(4)因
子归类不当。删减条目后,继续对量表进行探索性因子分析, 2.3 效度检验
如果量表的公因子累积能解释 40% 以上的变异,且各条目在 2.3.1 内容效度 第 1 轮专家评价结果为:I-CVI 为 0.8~1.0,
对应公因子上的载荷值≥ 0.4,则认为量表具有较好的结构效 S-CVI/UA 为 0.89,S-CVI/Ave 为 0.98。根据专家评价及意见进
度 [21] 。 行修改,第 2 轮两轮专家评价后:I-CVI 为 0.8~1.0,S-CVI/UA
采用验证性因子验证上述探索性因子分析的结果,满足 为 0.93,S-CVI/Ave 为 0.99。
2
以下指标则表明模型拟合合理 [24] :(1)χ /df<3;(2)近 2.3.2 结构效度 在 524 例研究对象中,随机抽取 280 例
似误差均方根(RMSEA)<0.05;(3)拟合优度指数(GFI)、 进行探索性因子分析。KMO=0.914,Bartlett's 球形检验 χ 2
规范拟合指数(NFI)、增值拟合指数(IFI)、非规准适配 =4 100.98,P<0.05,非常适合因子分析。28 个条目的因子载
指数(TLI)、比较拟合指数(CFI)、调整拟合优度指数(AGFI) 荷量均 >0.4。条目 28 在两个因子上存在双重载荷,且载荷值
>0.80。 分别为 0.448、0.419,差别较小,予以删除;有一个公因子
1.2.7 信度检验 采用 Cronbach's α 系数评价内部一致性, 仅包含条目 18、19,予以删除。最终删除条目 18、19、28。
通常要求 Cronbach'sα 系数 >0.70 [23] 。重测信度要求对至少 将剩余 25 个条目再次进行探索性因子分析,KMO=0.909,