焦虑自评量表( 二 ) _生活百科

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2.2因子分析相关分析显示各条目间有一定的相关性，其中焦虑、害怕、惊恐、乏力等条目间的相关係数>0.5 ，有较高的相关性，这就有可能用某一公共因子代替或解释部分条目所代表的精神病理维度及大部分统计信息，故对20个条目进行因子分析。首先对20个条目利用主成份法提取公因子，建立初始因子负荷矩阵。提取的20个主成份中特徵根>1的有4个， 4个主成份方差的累积贡献率为46.38% ，可解释原20个条目中包含的近一半的信息，故提取前4个主成份作为初始公因子。所得初始因子负荷矩阵见表2 。由表2可见，因子Ⅰ中负荷>0.5的条目有9个，因子Ⅱ中有2个，因子Ⅲ与Ⅳ中仅1个，且发疯感，手足刺痛、呼吸困难、多汗等条目在2个或3个因子上的负荷基本一致，这很难解释各公因子的含义，故对初始因子负荷矩阵进行方差最大正交旋转，使因子负荷矩阵中各元素的平方值向着0和1两极分化，从而使每一个公共因子只和最少数的条目有相关关係。4因子方差最大正交旋转后负荷矩阵见表3 。由表3可见，因子Ⅰ-Ⅲ中均有4个负荷量>0.5的条目，因子Ⅳ中仅有2个，支配各因子的条目及所反映的精神病理维度为:公因子Ⅰ含焦虑、害怕、惊恐和发疯感4个条目，可将公因子Ⅰ概括为焦虑心情；公因子Ⅰ含头昏、晕厥感、手足刺痛、面部潮红4个条目；公因子Ⅱ含静坐不能、呼吸困难、多汗和睡眠障碍4个条目，这2个因子可概括为植物神经功能紊乱和运动性紧张的客观表现，但公因子Ⅱ中的4个条目皆为反向陈述题目。公因子Ⅳ中的两个条目即不幸预感和尿意频数可解释为焦虑心情与植物神经功能紊乱的混合因子。

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3、讨论我们根据1097名学生SAS的测试资料，对20个条目进行了因子分析，分析揭示20个条目可概括为4个因子。4个因子主要反映了焦虑心情、植物神经功能紊乱及运动性紧张3方面，这一结论既符合逻辑和ICD-10对焦虑的定义，又验证了SAS的构想效度。SAS20个条目中有5项为反向陈述题，这5项平均得分高于其他各项，其中不幸预感、静坐不能和多汗平均得分>2.0 。因子Ⅱ、Ⅲ虽都反映了植物神经功能紊乱和运动性紧张，但因子Ⅱ中的4个条目系由正向陈述题构成，而因子Ⅲ相反。这和国外对含有反向陈述题的抑郁自评量表SDS的因子分析结果相似。因此影响自评量表构想效度的因素除各题目的内容外，还与题目的陈述方式有关。因子分析最早由心理学家斯皮尔曼在研究智力理论时提出来的，后发展成为一种複杂的统计技术，是心理测量工具或虽表条目的同质性及构想效度评估的最有力的统计分析方法。因子分析的基本特徵是可从多个变数中，抽取几个公共因子，并推知各个公共因子的性质，但因子分析往往受抽取因子和转轴方法的影响，此外对因子的解释也是一个主观过程。因此因子分析时还应结合专业知识来取捨因子及其所包含的条目或变数。我们抽取4个因子是按照特徵根>1的标準，并参考4个因子所反映的信息量来确定的，经极大方差正交旋转后各因子只与较少的条目有较高的相关性，从而使各因子的解释更清晰，更合乎逻辑。该研究测试对象为学生，虽然抽取的4个因子符合ICD-10对焦虑的定义，但能否推论到临床病人中有待进一步探讨。