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>0.8；尽管随着类别数的增加，似然比检验均达统计显 C1：可能存在的轻微抑郁
著性（P<0.05），但是当类别数为 5 时，其中一个类别 C2：可能存在的抑郁风险
概率仅为 0.090，提示该类别样本数量太少，实际意义低， 1.200 C3：可能存在的中至重度抑郁
C4：无明显抑郁
因此综合上述考量，本研究选择含有 4 个类别的潜在类 1.000
别模型进行分析，各条目在每个潜在类别上的条件概率 0.800
见图 1 和表 3。根据 CES-D10，各条目得分越高，表明 类别概率 0.600
MSM 者的抑郁程度越严重，从图 1 可知，C4 类别在 10 0.400
个条目的得分概率均较低，根据其得分特征，将这一类
0.200
别命名为“无明显抑郁”；C1 类别在各条目上的得分
0
概率均明显高于 C4，低于 C3，因此将 C1 命名为“可 Dep1 Dep2 Dep3 Dep4 Dep5 Dep6 Dep7 Dep8 Dep9 Dep10
能存在轻微抑郁”，并将 C3 命名为“可能存在中至重 条目
度抑郁”；C2 类别的各条目得分概率与 C4 相似，但是 图 1 4 个抑郁潜在类别条件概率分布图
条目 4 和条目 7 的得分概率较高，两条目的意思分别代 Figure 1 Distribution of conditional probabilities on four latent classes of
depression
表“平时不感到高兴”和“觉得生活没那么有意思”，
反映该组 MSM 者可能有发生抑郁的风险，故将该组命 表 3 各条目在每个潜在类别上的条件概率及类别概率
Table 3 Conditional probabilities and class probabilities of each item of
名为“可能存在抑郁风险”。各组的类别概率见表 3， the CES-D-10 on latent classes
其中“无明显抑郁”占 40.1% ，“可能存在抑郁风险” 条件概率
占 21.6%，“可能存在轻微抑郁”占 28.0%，“可能存 条目 选项 可能存在 可能存在 可能存在中 无明显
在中至重度抑郁”占 10.3%。为检验该分类的准确性， 轻微抑郁 抑郁风险 至重度抑郁 抑郁
Dep1 0 0.597 0.955 0.135 0.987
将根据 CES-D10 的截断值所判断的抑郁结果（0= 无抑
1 0.403 0.045 0.865 0.013
郁；1=存在抑郁）与LCA所得结果进行一致性检验（0=无
Dep2 0 0.810 0.981 0.168 0.984
明显抑郁 + 可能存在抑郁风险；1= 可能存在轻微抑 1 0.190 0.019 0.832 0.016
郁 + 可能存在中至重度抑郁），结果显示 Kappa=0.735 Dep3 0 0.541 0.871 0.252 0.905
（P<0.001）。 1 0.459 0.129 0.748 0.095
2.3 MSM 者抑郁影响因素的单因素分析 不同抑郁分 Dep4 0 0.336 0.000 0.123 0.933
1 0.664 1.000 0.877 0.067
组 MSM 者民族、月收入、HIV 检测情况、近 6 个月与
Dep5 0 0.284 0.882 0.086 0.860
男性性行为情况、近 6 个月与女性性行为情况、近 6 个
1 0.716 0.118 0.914 0.140
月使用助性剂情况比较，差异无统计学意义（P>0.05）； Dep6 0 0.738 0.983 0.379 0.991
不同抑郁分组 MSM 者年龄、婚姻状况、工作状况、受 1 0.262 0.017 0.621 0.009
教育程度比较，差异有统计学意义（P<0.05），见表 4。 Dep7 0 0.391 0.272 0.274 0.864
2.4 MSM 者抑郁影响因素的多因素 Logistic 分析 以 1 0.609 0.728 0.726 0.136
年龄（赋值：1=>30 岁，2= ≤ 30 岁）、婚姻状况（赋 Dep8 0 0.419 0.976 0.000 0.977
1 0.581 0.024 1.000 0.023
值：1= 未婚，2= 已婚）、工作状况（赋值：1= 全职
Dep9 0 0.621 0.999 0.206 0.949
工作，2= 无固定工作）、受教育程度（赋值：1= 本
1 0.379 0.001 0.794 0.051
科以下，2= 本科及以上）、HIV 预期污名化（赋值： Dep10 0 0.533 0.927 0.111 0.870
实测值）、HIV 相关知识（赋值：实测值）作为自变 1 0.467 0.073 0.889 0.130
量，抑郁分组（赋值：1= 可能存在轻微抑郁，2= 可能 类别概率 0.280 0.216 0.103 0.401

表 2 探索性 LCA 模型拟合指标
Table 2 Model fit indices in exploratory latent class analysis
类别数 AIC BIC aBIC Entropy LMR BLRT 类别概率
1 15 957.397 16 009.796 15 978.030 — — — 1
2 13 287.009 13 397.047 13 330.338 0.884 <0.001 <0.001 0.306/0.694
3 13 047.325 13 215.002 13 113.351 0.773 <0.001 <0.001 0.312/0.284/0.404
4 12 869.679 13 094.996 12 958.402 0.817 <0.001 <0.001 0.280/0.216/0.103/0.401
5 12 769.330 13 052.286 12 880.748 0.808 0.007 <0.001 0.202/0.090/0.416/0.117/0.175
注：—表示无相关数据；AIC= 赤池信息准则，BIC= 贝叶斯信息准则，aBIC= 校正贝叶斯信息准则，Entropy= 熵值，LMR= 似然比检验指标，
BLRT= 基于 Bootstrap 的似然比检验