生存质量研究是近年国内外健康相关研究的热点之一，已被广泛应用于临床试验效果、社区卫生服务、一般人群健康状况的综合评估等领域^{[1, 2, 3]}。“空巢老人”一般指子女离家后的中年夫妇。随着人口老龄化和城镇化进程的加快，中国空巢老人健康状况的相关研究成为社会关注的焦点。简明健康调查量表(The Medical Outcomes Study 36-Item Short-Form Health Survey，SF-36) 是由美国波士顿健康教育研究所开发的简明健康测量量表，主要用于≥14 岁普通人群的健康测量^[4]。目前，中文版SF-36 量表已被证实在许多领域中具有适用性^[5]，但在农村空巢老年人群生存质量中的研究较少。本研究对中文版SF-36 量表应用于农村空巢老人生存质量测量时的信度和效度进行评价，旨在为农村空巢老人生存质量测量选择适宜的健康测量工具提供科学依据。

采取分层整群抽样方法，选取江苏省徐州市4 个乡镇16 个自然村的218 名≥60 岁空巢老人进行问卷调查。本次调查共发放223 份问卷，有效回收218 份，问卷有效回收率为97.75%。其中男性97 人，女性121 人; 年龄60 ～ 91 岁，平均年龄 (73.24 ± 7.91) 岁，60 岁～ 76 人，70 岁～ 100 人，≥ 80 岁以上42 人; 文化程度文盲/半文盲134 人，小学60 人，中学及以上24 人; 农民187 人，工人15 人，教师5 人，其他11 人。

采用自行设计一般情况调查表和简明健康调查中文版量表(SF-36) ^[4]由统一培训的调查员进行面访调查。(1) 一般情况调查表: 包括年龄、 性别、文化程度、职业等。(2) 简明健康调查中文版量表(SF-36) : 该量表由生理职能(role-physical，RP) 、生理功能(physical functioning，PF) 、躯体疼痛 (bodily pain，BP) 、总体健康(general health，GH) 、 精力(vitality，VT) 、社会功能(social functioning，SF) 、情感职能(role-emotional，RE) 和精神健康 (mental health，MH) 8 个维度共35 个条目和健康变化(reported health transition，HT) 1 个单独的条目组成。8 个维度中前4 个维度反映被试者生理健康水平，后4 个维度反映被试者心理健康水平。量表总分为0 ～ 100 分，得分越高，代表其功能损害越轻，生活质量越好。

(1) 分半信度: 将条目按奇偶序号分成数目相等的2 部分，计算 2 部分得分并求其Pearson 相关系数R_ohr ，即 计算整个量表的分半信度R。(2) 内部一致性检验: 计算各维度之间的Pearson 相关系数及 Cronbach’s α 系数，Cronbach’s α 系数的计算公式为: 。其中，k: 每一维度所包含的条目数; S_i² 为该维度各条目的方差; S_T² 为该维度的总方差。(3) 集合效度和区分效度: 计算量表参与计分的35 个条目与所属维度以及其他7 个维度间的Pearson 相关系数，条目与所属维度的相关系数需消除重叠，即只计算该条目得分与其所属维度其余条目得分之和的相关系数; 当条目与其所属维度的相关系数≥0.40 时，记1 个集合效度试验成功，当条目与所属维度的相关系数显著高于同其他维度的相关性时，记一个区分效度试验成功。(4) 结构效度: 用因子分析提取SF-36 量表 8 个维度特征根＞ 1 的公因子，并计算每个维度的共性方差，然后利用最大方差旋转法计算各维度在公因子上的负荷值，并通过与理论模型对比来评价其结构效度。 (5) 地板效应和天花板效应: 计算8 个维度得分的地板效应及天花板效应所占比例。天花板/地板效应指大部分调查对象的得分为最高分/最低分的现象。

采用Epi Data 3.1 建立数据库，应用SAS 8.0 软件进行统计分析。

奇偶序号条目得分之和的Pearson 相关系数Rh 为0.84，P ＜ 0.01; 通过Spearman-Brown 公式计算得量表的分半信度R 为0.81。

RP、PF、BP、GH、VT、SF、RE、 MH 8 个维度的Cronbach's α 系数分别为0.79、0.88、 0.86、0.81、0.77、0.76、0.88、0.77(均P ＜0.01) 。

表 1

表 1 SF-36 量表各维度集合效度和区分效度

表 1 SF-36 量表各维度集合效度和区分效度

所有条目与其假设维度的相关系数均＞ 0.40。35 个集合效度试验中有34 个成功，成功率为97.14%。在245 个区分效度试验中有240 个成功，成功率为97.96%。 条目3a 与PF 维度的相关性未能高于其与MH 维度的相关性; 条目1 与GH 的相关性未能高于其与BP 的相关性; 条目9a、9g 与VT 的相关性未能高于其与MH 维度的相关性; 条目5b 与RE 的相关性未能高于其与RP 的相关性。

表 2

表 2 SF-36 量表实际和理论模型因子负荷

表 2 SF-36 量表实际和理论模型因子负荷

因子分析产生了8 个公因子，提取其中最大特征根＞ 1 的2 个公因子进行分析。这2 个公因子共同解释了69.32% 的总方差。 最大方差旋转法得到各维度在2 个公因子上的负荷值表明，PF、BP、GH、VT 和S 5 个维度与公因子F1 相关，MH、RP 和RE3 个维度与公因子F2 相关。因 PF 与F1 强相关而RE 与F2 强相关，故将F1 定为生理健康因子，F2 定为心理健康因子。在生理健康因子F1 上，PF 维度的负荷为0.76，呈强相关; VT 和SF 维度的负荷分别为0.63 和0.56，呈中度相关; RE 和MH 维度的负荷分别为0.19 和0.21，呈弱相关，均与理论模型相符。但RP、BP 和GH 维度在F1 上的负荷值均与理论模型不符。在心理健康因子F2 上，PF 和BP 维度的负荷分别为0.17 和 0.28，呈弱相关; GH 和VT 维度的负荷分别为0.32 和0.34，呈中度相关; RE 和MH 维度的负荷分别为0.77 和0.79，呈强相关，均与理论模型相符。但RP 和SF 在F2 上的因子负荷与理论模型不符。结果表明，仅PF、VT、RE 和MH 4 个维度在因子负荷上与理论模型完全一致; BP、GH、SF 维度因子负荷与理论模型部分相符; RP 维度因子负荷则与理论模型完全不符。对量表的理论模型进行验证性因子分析，拟合优度检验各指标: RMSEA = 0.12，AGFI = 0.85，NFI = 0.87，CFI = 0.91。

表 3

表 3 SF-36 量表各维度高分与低分分布情况(%)

表 3 SF-36 量表各维度高分与低分分布情况(%)

对各维度高分与低分分布情况进行分析，RP 维度的地板效应为 11.32%，RP、PF、BP、SF、RE、MH 维度天花板效应分别为42.63%、13.51%、48.79%、26.45%、18.35%、 15.43%。

量表的信度是指测量结果的可靠性或一致性; 效度则指测量的有效性，即能测量到预期目标的程度^[10]。分半信度实际考察的是量表中指标的一致性，一般认为系数＞ 0.70 时信度较好^{[7, 9]}。本研究分半信度系数为0.81，可认为量表中指标一致性较高。但由于在分半信度评价时将所有条目分成两半，不同分半方法可能得到的结果不同，而Cronbach's α 系数则可克服这一不足^[10]，测量同一维度内各条目间的内在一致性程度，一般认为该系数≥0.70 时用于群组比较信度较好^[9]。本研究中各维度Cronbach's α 系数为0.76 ～ 0.88，提示该量表的内在一致性较好。集合效度指条目与所属维度高度相关，相关系数要求≥0.40，区分效度指条目与所属维度的相关性显著高于与其他维度的相关性^{[7, 8]}。本研究35 个集合效度试验中有34 个成功，成功率为97.14%，故集合效度良好; 245 个区分效度试验中有240 个成功，成功率为97.96%，提示量表区分效度较好。量表的结构效度评价的是量表结构与理论预测模型是否一致。本研究中结构效度分析表明，PF、VT、RE、MH 4 个维度在因子负荷上与理论模型完全一致。验证性因子分析是利用结构方程模型来检验数据是否符合假定因子结构模型的一种方法，其拟合指数AGFI、 NFI、CFI 均＞ 0.9，RMSEA ＜ 0.1，模型拟合较好^[11]，本研究结果中，验证性因子分析的两个主要拟合指标RMSEA = 0.12，CFI = 0.91，可认为SF-36 量表具有较好的结构效度。天花板和地板效应指大部分分数集中在偏高和偏低的一端，这2 个指标反映了分数分布的重要特征，其，产生的原因在于测量条目的量程不够大，造成分数停留在测量范围的最顶端或最底端，从而使条目的有效性减损^[8]，天花板效应和地板效应比例＞ 20% 时被认为具有显著性^[12]。 本研究中RP、BP、SF 3 个维度天花板效应分别为 42.63%、48.79%、26.45%，提示该量表在区分农村空巢老年人生理职能、躯体疼痛及社会功能方面存在缺陷。综上所述，SF-36 生命质量量表在我国农村空巢老年人生质量测量中具有良好的信度和效度，适用于农村空巢老人生存质量评价，但尚需根据实际情况对部分条目进行进一步完善。