情绪性量表在公务员中的信效度评价*

郝树伟 洪 炜

情绪性(Emotionality)与情绪(Emotion)是两个不同的概念。情绪一般持续时间较短，而且往往与个体所处的情境有关，会受到情境变化的影响。而Burger 认为，情绪性是指个体在不同情境中持续体验到的情绪反应模式［1］。在心理健康素质的相关研究中，情绪性被认为是情绪活动中体现出来的一种相对稳定的人格特质［2-3］，是心理健康素质的一个重要组成部分［4］，是指个体在不同情境中善于调控情绪，保持积极、稳定情绪状态的一种人格特质［5］。

有关情绪性的评估，迟春梅等编制了74个项目的《中国人情绪性量表》，其中把中国人的情绪性分为平和、开朗、严谨、自信、乐观、理性和自制7个维度，认为中国人的情绪性反映个体在处理自我、与他人的关系、处理事情时表现出来的个体情绪调控的特点［6］。其它的情绪性相关的评估量表，往往针对的是情绪性的某个维度，如Kring 等人编制的《情绪表达性量表》［7］，艾森克人格问卷中的神经质或情绪稳定性维度［8-9］，卡特尔的16 项人格因素问卷(16PF)中的稳定性、忧虑性、紧张性因素［10-11］，大五人格量表中的神经质维度［12］，刘文等编制的中学生气质问卷也包含了情绪性维度的内容［13］，情绪调节困难量表对人情绪调节的特点进行了评估［14］。

中国成年人情绪性量表是由洪炜、张严在中国成年人心理健康素质测评系统的概念框架下编制的，量表包括愉悦性、镇定性和表达性3个因子27个项目，其中，愉悦性11个项目，镇定性9个项目，表达性7个项目;项目采用1～4级评分，1 表示“几乎从来不”，2 表示“有时”，3 表示“经常”，4 表示“几乎总是”［2-3］。由于量表编制的样本人群未涉及公务员群体［2-3］，本研究于2012年9月-2013年12月在我国公务员群体中进行抽样调查，考察中国成年人情绪性量表在公务员群体中的适用性，对其信效度进行评价，以便为我国公务员的情绪性研究提供相应的工具。

1 对象与方法

1.1 对象 采用方便抽样，在我国东北、西北、华北、华东、西南五大行政区抽取北京、吉林、辽宁、山东、云南和内蒙古6 省市自治区部分党政机关、公安、司法系统公务员进行匿名问卷调查。问卷由统一培训的调查员分发并宣读指导语后由被试自行填写，填写完成后当场回收。

样本1:被试来自北京、吉林部分地区的公务员。回收问卷438 份，剔除不合格问卷39 份，得到有效问卷399 份(91.1%)。399名公务员中，男性253人(63.4%)，女性146人(36.6%);年龄22～60岁，平均(40.50±8.77)岁;汉族379人(95.0%)，少数民族19人(4.8%)，缺失1人(0.3%);未婚39人(9.8%)，已 婚350人(87.1%)，离 异6人(1.5%)，再婚4人(1.0%);大专以下24人(6.0%)，本科290人(72.7%)，硕士78人(19.5%)，博士6人(1.5%)，缺失1人(0.3%);副司级/副厅级14人(3.5%)，正处/正县级52人(13.0%)，副处/副县级85人(21.3%)，正科/正乡级82人(20.6%)，副科/副乡级76人(19.0%)，科员85人(21.3%)，办事员3人(0.8%)，缺失2人(0.5%);工龄1～41年，平均工龄(18.80±10.00)年。

样本2:被试来自北京、辽宁、山东、云南和内蒙古5 省市自治区部分地区的公务员。回收问卷315 份，剔除不合格问卷8 份，得到有效问卷307 份(97.5%)。307名公务员中，男性199人(64.8%)，女 性104人(33.9%)，缺失4人(1.3%);年龄21～67岁，平均(35.07±8.99)岁;汉族255人(83.0%)，少数民族52人(17.0%);未婚81人(26.4%)，已婚213人(69.4%)，离异4人(1.3%)，再婚8人(2.6%)，缺失1人(0.3%);大专以下68人(22.2%)，本科214人(69.7%)，硕士20人(6.5%)，缺失5人(1.6%);正处/正县级3人(1.0%)，副处/副县级10人(3.3%)，正科/正乡级51人(16.6%)，副科/副乡级62人(20.2%)，科 员144人(46.9%)，办事员28人(9.1%)，缺失9人(2.9%);工龄1～39年，平均工龄(13.13±10.28)年。

1.3 统计处理 用统计软件SPSS 20和AMOS 20 对数据进行统计处理，对量表进行项目分析、信效度评价。用SPSS 20对样本1 的数据进行项目分析、探索性因子分析以及信效度检验;用AMOS 20 对样本2 的数据进行验证性因子分析及信效度检验。显著性水平α=0.05。

2 结果

2.1 项目分析 通过同质性检验对量表项目进行分析，包括题总相关、共同性、因子载荷以及信度分析［15］。根据心理健康素质课题组编制量表时的统一要求［4］，量表项目筛选标准定为题总相关系数大于0.4，因子载荷大于0.4(共同性大于0.16)。

2.1.1 相关分析 根据每个被试在27个项目上得分的总分，计算各项目得分与总分之间的Pearson 相关系数。结果显示，项目3、8 的题总相关系数均小于0.1，且无统计学意义;项目14、22 的题总相关系数均小于0.4;其余23个项目与总分的相关系数为0.472～0.721(P＜0.001)。

2.1.2 共同性与因子载荷 用因子分析中的主成分分析法，限定提取1个共同因子。结果显示，项目3、8、14和22 的因子载荷均小于0.4，共同性均小于0.16;其余23个项目的因子载荷为0.453～0.738，共同性为0.205～0.545。相关分析、共同性与因子载荷的具体结果见表1。

2.1.3 信度分析 量表的内部一致性信度Cronbach＇s α 系数为0.886。项目删除后的相关系数及信度变化情况见表2。结果表明，项目3、8、14、22 校正后项目总相关均小于0.4，且项目删除后的Cronbach＇s α 值均明显升高。

综合项目的题总相关系数、因子载荷与共同性、校正后项目与总分相关以及项目删除后Cronbach＇s α 值等指标来看，项目3、8、14、22 均不符合要求，因此须删除这4个项目。4个项目均属于表达性因子，删除后该因子剩余3个项目。

表1 情绪性量表的题总相关系数、共同性与因子载荷(n=399)

表2 情绪性量表项目删除后的总相关与信度(n=399)

2.2 建构效度

2.2.1 探索性因子分析 4个项目删除后量表的结构发生了变化，用样本1 的数据对23 项量表进行探索性因子分析，对其建构效度进行检验。采用主成分分析法，并用最大变异法(Varimax)进行直交旋转。结果显示，KMO 值为0.932，Bartlett 球形检验结果显著(χ2=5305.200，df=253，P＜0.001)，数据非常适合进行探索性因子分析。分析结果提取了特征值大于1 的2个因子，可解释全量表项目总变异量的56.074%。旋转后的成份矩阵见表3。结果显示，表达性因子的3个项目均归入因子1，分别是项目12、16、和24，而因子1 的其余项目均属于原愉悦性因子，这与量表编制时的理论假设不符，致使该因子的内涵和命名难以解释。因此删除这3个项目，保留原量表的镇定性和愉悦性两个因子20个项目。

删除项目12、16、24 后，对20个项目的量表重新进行探索性因子分析，同样采用主成分分析法，并用最大变异法进行直交旋转。结果显示，KMO 值为0.926，Bartlett 球形检验结果显著(χ2=4506.467，df=190，P＜0.001)，数据也非常适合进行探索性因子分析。分析结果提取了特征值大于1 的2个因子，可解释全量表项目总变异量的57.821%。由表4 旋转成份矩阵可知，因子1 的所有项目均属于愉悦性因子，因子2的所有项目均属于镇定性因子，故量表的两个因子的命名不变，且各项目的因子载荷均大于0.6。经探索性因子分析，原情绪性量表由3个因子27个项目缩减为2个因子20个项目，而可解释的全量表项目总变异量由56.074% 增加到57.821%，表明2 因子量表有更好的建构效度。

表3 情绪性量表(23 项)的旋转成份矩阵(n=399)

2.2.2 相关分析 计算20 项量表总分及两个因子的Pearson 相关系数，愉悦性和镇定性因子与总分的相关系数分别为0.764、0.798，呈显著正相关(P＜0.001);而两个因子之间的相关系数为0.221(P＜0.001)，为低相关，也表明量表建构效度较好。

2.2.3 验证性因子分析 样本2 的数据用AMOS20 对20个项目的情绪性量表进行验证性因子分析，评估修订后量表的2 因子模型是否与样本数据相契合，以检验其建构效度。用极大似然法对模型进行估计，按照修正指标逐一修正，从基本适配度指标、整体模型适配度指标、模型内在结构适配度指标三方面对模型进行评价。结果表明，量表2 因子的一阶假设理论模型，经修正可以拟合。

基本适配度指标结果显示，估计参数没有负的误差方差;所有误差变异均达到显著水平(t＞1.96);估计参数统计量相关系数的绝对值介于0.102～0.861 之间，未接近1;潜在变量与测量指标间的因子载荷，除项目2为0.421，项目10为0.494 外，其余均介于0.50～0.95 之间;没有很大的标准误。以上表明模型没有违规估计现象，符合基本适配度指标的要求。整体模型适配度指标结果见表5，也符合统计学要求。模型的内在结构适配度指标，计算2个因子的组合信度［16］，分别是愉悦性0.919、镇定性0.848，2个因子的组合信度均大于0.6，表明模型内在质量较好。因此，情绪性量表的2 因子测量模型与样本数据契合度较好，模型可以被接受。

表4 情绪性量表(20 项)的旋转成分矩阵(n=399)

表5 整体模型适配度的评价指标分析结果(n=307)

2.3 收敛效度 收敛效度(聚合效度，Convergent validity)是指在测验过程中，测量相同潜在特质或构念的指标变量会位于相同的层面上，且题项或测验间所得测量值之间具有高度相关。AMOS 操作中，求各构念的收敛效度即检验各潜在构念的单面向(因子)测量模型的适配度［16］。

愉悦性因子的测量模型经修正后，模型检验结果表明11个测量指标λ 值的C.R.值均大于1.96(P＜0.05)，整体模型的自由度为30，NC 值=0.752，RMSEA 值＜0.001，GFI 值=0.987，IFI 值=1.004，TLI 值=1.007，CFI 值=1.000，均达模型适配标准，表示模型修正后可与样本数据契合，愉悦性因子的收敛效度较好。

镇定性因子的测量模型经修正后，模型检验结果表明，9个测量指标λ 值的C.R.值均大于1.96(P＜0.05)，整体模型的自由度为22，NC 值=1.602，RMSEA 值=0.044，GFI 值=0.974，IFI 值=0.986，TLI 值=0.977，CFI 值=0.986，均达模型适配标准，表示模型修正后可与样本数据契合，镇定性因子的收敛效度较好。

2.4 区别效度 区别效度是指构面(即量表的因子)所代表的潜在特质与其他构面所代表的潜在特质间有低度相关或有显著的差异存在;构念间的区别效度个别测量题项应该只反映一个潜在构念，测量模型中应该没有跨因素指标存在，如有高的跨因素指标存在，则表示测量模型的区别效度不是很好。在AMOS 中，可以采用卡方差异检验法来判别量表是否具有区别效度。单群组两模型，一个为非限制模型(构念间协方差不限制)，一个为限制模型(构念间协方差限制为1)，然后计算两个模型的卡方差异量(Δχ2)是否有显著统计学意义，如果有，表示两个因素构念有区别，反之，两个因素构念没有区别［16］。

愉悦性与镇定性区别效度计算结果显示，未受限制模型与受限制模型的卡方差异量有显著统计学意义(P＜0.001)，表明量表2 因子之间区别效度较好，见表6。

2.5 效标效度 在样本1 的北京市公务员中，选取66人同时用16PF［10-11］进行评估作为情绪性量表的效标问卷，得到有效问卷64 份，有效率为97.0%。取16PF 量表的因子C 稳定性、因子O 忧虑性和因子Q4 紧张性作为情绪性量表总分和两个因子的效标，计算Pearson 相关系数，见表7。量表总分、2个因子分与稳定性因子呈显著正相关，与忧虑性、紧张性因子呈显著负相关，表明量表有较好的效标效度。

表6 情绪性量表(20 项)的区别效度分析结果(n=307)

表7 情绪性量表(20 项)与效标的相关(n=64)

2.6 信度分析 用样本1 计算20 项量表的内部一致性信度Cronbach＇s α 系数为0.902，愉悦性、镇定性2个因子的Cronbach＇s α 系数分别为0.918、0.919。由验证性因子分析结果可知，用样本2 计算愉悦性和镇定性2个因子的组合信度分别为0.919、0.848。以上均表明量表的信度较好。

3 讨论

本研究在公务员群体中对情绪性量表的信效度进行了评价，并对量表的项目和结构进行了调整。原量表有27个项目，分为愉悦性、镇定性和表达性3个因子。调整后保留了原量表的愉悦性和镇定性2个因子20个项目，其中愉悦性因子11个项目，镇定性因子9个项目。

经项目分析，原量表中表达性因子的项目3、8、14、22 在题总相关、共同性和因子载荷以及信度等各项指标均不符合心理测量学的要求，在项目分析后即被删除。表达性因子的其他3个项目在探索性因子分析时与镇定性因子合并，分别是项目12“我难以表达自己的真实感受”，项目16“我隐藏自己的真实感受”和项目24“我不愿向别人说出自己的真实感受”。考虑到这3个项目与镇定性因子的意义不符，致使该因子无法命名，其内涵也难以解释。再就是3个项目本身的含义相近，都反映的是是否能表达真实感受的问题，因此删除这3个项目，保留原量表的镇定性和愉悦性两个因子20个项目。

此外，从心理健康素质的内涵来讲，情绪性作为心理健康素质的一个维度，应该界定为是一种稳定的人格特质，量表得分高意味着该个体有更好的情绪管理和调控能力，有更高水平的心理健康素质。而表达性反映的是是否善于表达情绪，得分高低与心理健康素质的水平并非是直线相关。虽然有研究表明［17-18］，低表达性的人容易出现情绪障碍，但不能因此就证明高表达性的人心理健康素质更好。在实际工作生活中，对于公务员来说，过于心直口快反而可能会导致与领导、同事之间诱发各种矛盾。该说的时候说，不该说的时候不说，过犹不及，对于表达性而言，适度表达才是心理健康素质高的表现。尤其对公务员来说，谨言慎行似乎更被大多数人所接受。因此，情绪性量表可以删除表达性因子，愉悦性与镇定性两个因子可以解释的量表总变异量更高，建构效度更好。

探索性因子分析得到的2 因子模型，另选样本进行验证性因子分析。2 因子模型的基本适配度指标、整体模型适配度指标、模型内在结构适配度指标，均符合心理统计学要求。所以验证性因子分析的结果能较好地说明2 因子模型与样本数据的适配程度，也表明量表具有较好的建构效度。

量表总分以及2 因子之间与Pearson 相关系数以及验证性因子分析的结果也表明，2 因子之间的相关性较低，表明量表的2 因子方向一致，但彼此比较独立;而且2 因子与总量表的相关属于高度相关，表明2 因子与整体概念相当一致，也证明了量表具有良好的建构效度。再者，2 因子的收敛效度也都符合心理测量学的要求。此外，2 因子之间的区别效度也较好，也符合心理测量学要求。

情绪性作为一种人格特质，可以用16PF 中的相关因子作为效标进行效标效度的检验。本研究选用16PF 的因子C 稳定性、O 忧虑性和Q4 紧张性3个因子作为效标，结果显示，情绪性量表总分与稳定性因子显著正相关，而与忧虑性和紧张性因子显著负相关;镇定性与稳定性显著正相关;愉悦性因子和稳定性因子显著正相关，而与忧虑性和紧张性因子显著负相关。表明量表以及2个因子均有良好的效标效度。

20 项情绪性量表的内部一致性信度Cronbach＇s α 系数为0.902，愉悦性和镇定性2个因子的Cronbach＇s α 系数均大于0.9，组合信度均大于0.6，都表明量表有良好的信度。

综上可知，20 项情绪性量表具有良好的信效度，可以作为测量和评估我国公务员情绪性的工具。

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