中国居民传染病健康素养测评量表（Infectious Disease-Specific Health Literacy，IDSHL）^{[1 – 2]}是由我国学者开发的,用于测量居民传染病健康素养及评价传染病干预效果的工具。为评价IDSHL量表的结构效度，完善符合理论框架和实际情况的中国居民传染病健康素养评价工具，本研究基于2015年3 — 5月在我国浙江、湖北和甘肃3省收集的4 499名城乡居民传染病健康素养的调查数据，采用验证性因子分析法（confirmatory factor analysis，CFA），对IDSHL量表进行CFA模型适配度评价。现将结果报告如下。

本研究使用2015年3 — 5月在我国浙江省嘉兴市、湖北省宜昌市和甘肃省兰州市，采用多阶段整群随机抽样方法收集的4 499名居民的传染病健康素养数据。其中男2 167例（48.2%），女2 332例（51.8%）；平均年龄为（31.89 ± 14.70）岁。

采用中国居民传染病健康素养测评量表^[2]（IDSHL）作为研究工具。该量表第一部分包括22个条目（依次标记为sa1～sa10，sb1～sb12），分属4个维度：F1：传染病的基本知识与观念（7个条目）；F2：传染病的预防（7个条目）；F3：传染病管理与治疗（4个条目）；F4：对病原体和传染病的辨认（4个条目）。第二部分包括6个条目，属测量应答者信息认知能力的独立维度，不纳入分析。

采用AMOS 21.0软件进行验证性因子分析。评价指标如下：（1）模型基本适配指标^{[3, 4]}：模型误差项之间的协方差矩阵没有出现负数；参数估计值没有异常偏大的标准误；参数估计值的t检验有统计学意义（t > 1.96，P < 0.05）；潜变量与其测量变量间的因子负荷量（λ） > 0.4 ^[5]。（2）整体模型适配指标^{[4 – 9]}：绝对适配度统计量[卡方值（χ²）、卡方自由度比（χ²/df）、残差均方和平方根（root mean square residual，RMR）、渐进残差均方和平方根（root mean square error of approximation，RMSEA）、标准化残差均方和平方根（standardized root mean square residual，SRMR）、适配度指数（goodness-of-fit index，GFI）、调整后适配度指数（adjusted goodness-of-fit index，AGFI）]、增值适配度统计量[规准适配指数（normed fit index，NFI）、相对适配指数（relative fitness index ，RFI）、增殖拟合指数（incremental fit index，IFI）、非规准适配指数（Tacker-Lewis index/non-normed fit index，TLI/NNFI）、比较适配指数（comparative fit index ，CFI）]、简约适配统计量[简约调整适配度指数（parsimony goodness-of-fit index ，PGFI）、简约调整规准适配指数（parsimony-adjusted normed fit index，PNFI）、简约调整比较适配指数（parsimony-adjusted comparative fit index，PCFI）、临界样本数（critical number，CN）、Akaike 讯息效标（Akaike information criterion，AIC）、一致性Akaike讯息效标（consistent Akaike information criterion ，CAIC）]。

表 1

表 1 CFA模型参数估计表 参数 非标准化参数估计值 $S_{\overline x}$ t值 λ2 标准化参数估计值（λ） sa3←F1 1.000 0.026 0.160 sa5←F1 0.979 0.100 9.828a 0.378 0.615 sa6←F1 1.470 0.149 9.881a 0.451 0.672 sa7←F1 1.281 0.129 9.918a 0.523 0.723 sa8←F1 1.195 0.120 9.924a 0.536 0.732 sa9←F1 1.130 0.116 9.711a 0.276 0.526 sb9←F1 1.097 0.130 8.451a 0.060 0.245 sb2←F2 1.000 0.269 0.519 sb4←F2 1.306 0.076 17.235a 0.098 0.313 sb6←F2 1.579 0.056 28.280a 0.395 0.629 sb7←F2 1.635 0.059 27.576a 0.361 0.601 sb10←F2 1.464 0.053 27.380a 0.352 0.593 sb11←F2 1.207 0.051 23.744a 0.225 0.474 sb12←F2 1.211 0.060 20.261a 0.146 0.382 sb1←F3 1.000 0.233 0.482 sb3←F3 1.170 0.057 20.684a 0.200 0.447 sb5←F3 1.206 0.051 23.497a 0.312 0.558 sb8←F3 0.853 0.037 23.238a 0.299 0.546 sa1←F4 1.000 0.160 0.400 sa2←F4 0.898 0.049 18.477a 0.186 0.431 sa4←F4 1.133 0.051 22.282a 0.487 0.698 sa10←F4 0.896 0.048 18.759a 0.197 0.444 F1↔F2 0.052 0.006 9.369a 0.768 F2↔F3 0.081 0.004 19.708a 0.791 F3↔F4 0.143 0.009 16.140a 0.678 F2↔F4 0.070 0.004 16.977a 0.662 F1↔F3 0.100 0.011 9.219a 0.742 F1↔F4 0.117 0.013 9.073a 0.839 　　注：a P < 0.001。

表 1 CFA模型参数估计表

图 1

注：图中4个维度（F1～F4）之间的系数、每个维度与各条目（sa1～sa10，sb1～sb12）之间的系数为标准化参数估计值；各条目右上角的系数为 λ2。 图 1 IDSHL量表验证性因子分析模型

数据分布正态性检验结果显示，22个测量变量的峰度系数绝对值介于0.239～1.999，小于8；偏度系数绝对值介于0.033～1.819，小于3；因此，采用最大似然法（maximum likelihood，ML）作为模型各参数估计方法。从表1可见，各参数估计值的误差方差均没有负值，标准误为0.037～0.148，t检验有统计学意义（P < 0.05），22个测量变量的标准化参数估计值（因子负荷量 λ）为0.160～0.732，其中“sa3←F1”“sb9←F1”“sb4←F2”“sb12←F2”4个标准化参数估计值小于预设标准0.4，见图1。

表 2

表 2 整体模型适配度检验表 统计检验量 适配的标准或临界值 模型检验结果数据 模型适配判断 绝对适配度统计量 　 χ2值 卡方值显著性检验P > 0.05 1 526.089（P < 0.05） 否 　 χ2自由度比（χ2/df） < 2（良好），< 3（普通）, < 5（可以接受） 7.518 否 　RMR（残差均方和平方根） < 0.05 0.038 是 　RMSEA（渐进残差均方和平方根） < 0.08（若 < 0.05优良；< 0.08良好） 0.038 是 　SRMR（标准化残差均方和平方根） < 0.08（若 < 0.05优良；< 0.08良好） 0.032 是 　GFI（适配度指数） > 0.9 0.969 是 　AGFI（调整后适配度指数） > 0.9 0.962 是 增值适配统计量 　NFI（规准适配指数） > 0.9 0.925 是 　RFI（相对适配指数） > 0.9 0.915 是 　IFI（增殖拟合指数） > 0.9 0.934 是 　TLI/NNFI（Tacker-Lewis指数） > 0.9 0.925 是 　CFI（比较适配指数） > 0.9 0.934 是 简约适配统计量 　PGFI（简约调整适配度指数） > 0.5 0.778 是 　PNFI（简约调整规准适配指数） > 0.5 0.813 是 　PCFI（简约调整比较适配指数） > 0.5 0.821 是 　CN（临界样本数） > 200 700 是 　AIC（Akaike讯息效标） 理论模型值小于独立模型值，且同时小于饱和模型值 1 626.089 < 20 421.393 ，1 626.089 > 506.000 否 　CAIC（一致性Akaike讯息效标） 理论模型值小于独立模型值，且同时小于饱和模型值 1 996.669 < 20 584.449 ，1 996.669 < 2 381.137 是 　　注：a P < 0.001。

表 2 整体模型适配度检验表

整体模型配适度指标中，除χ²值（1 526.089），χ²自由度比值（7.518），AIC值（1 626.089）以外，其他统计量均达适配标准，如GFI = 0.969，AGFI = 0.962，TLI = 0.925，CFI = 0.934，RMSEA = 0.038等。

本研究以IDSHL量表因子结构^{[1 – 2]}为依据，设计CFA测量模型；基于2015年3 — 5月运用该正式量表测评我国中、东、西部15～60岁的城乡居民传染病健康素养的数据库，采用验证性因子分析方法，检验CFA测量模型与数据的基本适配度及整体适配度，从而考评IDSHL量表的结构效度。整体模型配适度指标中，除2项绝对适配统计量和1项简约适配统计量外，其他指标均达适配标准。

有研究表明^{[10 – 13]}，因子负荷量越大，表示测量变量被潜变量解释的变异量越大，因子负荷量介于0.5～0.95，表示模型基本适配，但由于受到测量本质的特性、外部条件干扰与内在测量误差等影响，社会科学研究量表的因子负荷量都很难达到标准。结合IDSHL量表编制过程中探索性因子分析的累积方差贡献率（46.273 %）^[2]及其他有关文献^[5]，本次研究采用因子负荷量 > 0.4的标准，初始模型结果显示22个测量变量中18个因子负荷量 > 0.4，可见大部分测量变量的因子负荷量在标准范围内，可认为模型基本适配度良好。

温忠麟等^[14]认为χ²值受样本量影响较大，当样本量 > 1 000时，检验水准 ɑ = 0.000 1仍然不够小。黄芳铭^[15]、吴明隆^{[4, 12]}等指出χ²自由度比值（χ²/df）由于使用χ²值作为分子，因此该统计量值仍然受到样本量影响，当样本量过大时，自由度值也不足以对χ²值进行校正。本次研究样本量为4 499，远远大于1 000的界值，故不宜使用χ²值及χ²自由度比评价适配度。在判别模型是否可以接受时，应参考其他适配统计量，进行综合判断。CAIC指标值为考虑了样本量影响、校正后的AIC指标值，故宜使用CAIC而不是AIC评价适配度。本次研究除χ²值、χ²自由度比值、AIC值外，其他整体适配度指标值均达标准，由此可见模型整体适配度良好。

综上所述，IDSHL量表模型基本适配度、整体适配度良好，说明理论模型与实际数据适配度较高，可认为IDSHL量表对维度划分基本合理，该量表作为中国居民传染病健康素养的测量和传染病干预效果评价的测量工具具有较好的结构效度。