韦氏儿童智力量表中国修订本的因素分析

韦氏儿童智力量表中国修订本的因素分析

魏氏大词量表（wilc）是用来评估6岁至16岁儿童的智力数量的表，于1949年出版。Cohen(1959)曾用较老的因素分析方法进行研究,结果发现它主要负荷了五个共同因子,即A因子-言语理解Ⅰ因子(常识、类同和词汇三个分测验);B因子-知觉组织因子(积木、拼图和填图三个分测验);C因子-不分心因子(背数和算术分测验)；D因子-言语理解Ⅱ因子(理解、词汇和填图三个分测验);E因子-类特殊因子(译码和图片排列分测验)。1969年,Silverstein采用主成分分析法对常模作因素分析,他引出了两个共因子；言语分测验主要负荷A因子,操作分测验主要负荷B因子。1974年,Wechsler对WISC进行了修订,修订后的量表称WISC-R。1975年,Kaufman用主成分分析和主因素分析法分析WISC-R的常模,并对初始因子矩阵用方差极大正交旋转,斜交旋转等多种方法进行转轴。Kaufman认为:三因子模型(常识、类同、理解和词汇负荷言语理解因子;填图、图片排列、积木、拼图和迷津负荷知觉组织因子;算术、背数和译码负荷不分心因子)比较适合WISC-R的常模(6,7岁年龄组例外)。同时,他还发现;大多数分测验(背数、迷津和译码除外)也都负荷较高的g因子。上述这些因素分析研究虽在抽出因子的数目上有些差异(这主要由于各研究者确定最佳因子结论时采用的方法不同所致),但都证明了WISC和WISC-R的结构效度是较好的。WISC-R已成为当前西方国家使用最广泛的心理测验,据1985年出版的《第九版心理测量年鉴》统计,有关应用它的文献数量在几千种心理测验中排第二位。有关WISC-R因素分析的研究,对于它的广泛应用无疑也起了一定的推动作用。1986年,我国已修订了WISC-R,建立了全国常模和上海地方常模。洪戈力还对上海常模的三个代表性年龄组进行了因素分析。目前,韦氏儿童智力量表中国修订本(简称WISC-CR)已广泛地用于教育、医疗等许多领域。为了进一步验证WISC-CR的结构效度,比较修订本与原版本的异同,我们对WISC-CR和WISC-R进行了因素分析研究。主要影响因子的确定WISC-CR各分测验量表分间的相关矩阵是从各年龄组原始资料中计算出来,并用Fisher的Z转换法计算出11个年龄组的平均相关矩阵,总样本例数2237人。WISC-R的平均相关矩阵从其手册中得到。本研究采用了主成分分析和α因素分析两种方法。我们分析的步骤是:首先用主成分分析法对WISC-CR和WISC-R常模进行分析,不进行转轴处理,以未经旋转的第一因子作为g因子的估计值;第二步用α因素分析法抽取两个常模的初始因子矩阵,根据Kaiser特征值>1的标准和Cattell的碎石堆检验两种方法来确定各年龄组共同因子数目。第三步根据前人对韦氏智力量表大量因素分析研究的结果,采用斜交旋转法对初始因子矩阵进行两因子和三因子转轴处理,从而得到旋后的斜交因子模型。第四步用积差相关法对两样本各分测验负荷g因子以及其它因子的系数作一致性检验。全部分析均是采用SPSS/RC+软件包在IBMPC/XT微机上完成的。结果一、共同因子的筛选我们对WISC-CR的6-16岁十一个年龄组的相关矩阵,所有年龄组平均相关矩阵和WISC-R的平均相关矩阵进行了因素分析。根据Kaiser特征值>1的标准和Cattell的碎石堆检验两种方法,6岁、7岁、10岁、11岁和13岁至16岁八个年龄组均抽出三个共同因子,9岁组抽出两个共同因子,而8岁和12岁组则抽出四个共同因子;WISC-CR和WISC-R的平均相关矩阵都抽出三个共同因子。二、wisc-cr、背数和g因子的变化表1列出了WISC-CR和WISC-R各测验负荷g因子的情况。除WISC-CR的译码和背数两测验以及WISC-R的译码测验负荷较低水平的g因子外,其它测验均负荷中等水平以上的g因子,特别是知识、类同、词汇和积木测验负荷的g因子较高。三、操作分测验负荷的a和b因子的差异从表2两因素分析结果中可以看出:WISC-CR的六个言语分测验负荷的A因子均明显地高于B因子,而六个操作分测验负荷的B因子均明显高于A因子;WISC-R六个言语分测验也主要负荷A因子,但操作分测验中,译码测验负荷的A因子高于B因子,其它操作测验负荷的B因子均明显高于A因子。四、综合测试量a因子三因子分析的结果(表3)表明:常识、类同、理解和词汇四个分测验主要负荷A因子;填图、图片排列、积木、拼图和迷津五个分测验主要负荷B因子;而算术、背数和译码三个分测验主要负荷C因子,但WISC-CR的背数和译码测验以及WISC-R的译码测验负荷的C因子都不太高。五、两因子模型各因素的相关分析WISC-CR与WISC-R因子模型中各因子负荷系数的相关结果表明:g因子的相关为.958;两因子模型中,A因子的相关为.870,B因子的相关为.853;三因子模型中,A、B、C三因子的相关系数分别为.971、.969和.832。所有相关系数均有高度显著性。讨论1.wisc-cr上海研究方法和各研究点识别国外曾对韦氏三个智力量表作过大量的因素分析研究,国内戴晓阳、龚耀先（1987)也对韦氏成人智力量表中国修订本进行了因素分析,D.Chan(1984)对WISC-R香港修订本进行了因素分析研究,洪戈力(1988)也对WISC-CR上海地区常模作了分析。虽然,由于各研究者所采用的研究方法不同,或由于三套量表本身结构方面差异,分离出的共同因子数目和/或各分测验对各因子的负荷量不完全相同,但是这些研究结果从本质上来说都是比较一致的。本研究对WISC-CR和WISC-R常模同时进行因素分析,结果说明它们的因子模型是非常相似的。因此,我们认为:沿用国外对这些因子的命名是合适的。g因子仍是一个主要的共同因子,其解释的方差占总方差比例近一半,它相当于Spearman的总智力因子(GeneralIntelligenceFacter)。经旋转处理后的A、B、C三个因子则沿用了Cohen的命名,称为言语理解因子、知觉组织因子和记忆/不分心因子。2.因子模型最早Cohen为WISC建立了一个五因子的模型。尔后,Silverstein则认为两因素模型适合WISC。WISC-R问世后,Kaufman认为:三因子模型较适合WISC-R的结构。Chan和洪戈力分别在分析WISC-R的香港版和上海地区常模时也认为三因子模型比较合适。造成这种分歧的原因主要来自两方面:首先是由于各研究者所采用的因素分析方法不同和确定共同因子的标准不同;此外也与他们各自站在不同的角度去理解和解释因子模型有关。Matarazzo曾说道:作出一种最适合资料的因子结论,常常更大程度上取决于人们对某种理论的偏好和临床目的,一些临床心理学家发现C因子在某些特定人群中具有特殊的意义,因此,选用三因子模型可能为临床研究提供丰富的假说源泉。从我们的研究结果来看,有两点是支持三因子模型的。第一、在两因子模型中,WISC-CR的算术、背数和译码测验负荷的A、B因子量均不突出,因子模型不够清晰,而在WISC-R中译码测验负荷的A因子甚至超过了B因子。但是在三因子模型中,WISC-CR的算术测验以负荷C因子为主(背数和译码测验负荷的C因子虽不太高,但也明显地高于另两因子的负荷),WISC-R的译码测验也明显以负荷C因子为主,这个因子模型比较简单清晰,也容易用专业知识来解释。第二、从各年龄组分离出因子的数目来看,绝大多数的年龄组分离出三个(或更多)的共同因子,仅一个年龄组分离出两个共同因子。所以,我们认为三因子模型更适合WISC-CR的结构。3.wisc-cr与wisc-r各因子的关系Wechsler从临床应用出发,将其量表分成言语和操作两个分量表,各分量表又分别由5-6个分测验组成,它们分别测量了言语智力和操作智力的不同侧面。本研究所建立的两因子模型,将WISC-CR的十二个分测验明显地分成两群,六个言语测验负荷的言语理解因子均大于知觉组织因子;而六个操作分测验负荷因子的情况相反,这是完全符合韦氏的设计目的。分析WISC-CR与WISC-R各因子的相关,可以发现两常模g因子和三因子模型中的A、B因子一致性都非常高。而两因子模型的一致性相对稍低。发生这种情况主要是由于WISC-R译码测验负荷了接近中等水平A因子(其负荷B因子的量反而低于A因子)所致。如果计算言语测验负荷A因子的负荷量与操作测验负荷A因子的负荷量之比,则可发现WISC-CR为9.5:1,而WISC-R为4.9:2。这也进一步支持三因子模型更适合WISC-R的结构。在三因子模型中C因子相关相对较低主要是由于WISC-CR的背数和译码两分测验负荷量偏低,后者偏低的现象不但在WISC-R中存在(虽然WISC-R译码测验负荷的C因子较WISC-CR稍高),而且国外分析WAIS和WAIS-R时也发现类似情况。但前者偏低的现象和偏低程度在其他韦氏测验中少见,其产生原因有待更进一步的研究。尽管如此,两常模各因子的一致性均达到了统计学显著水平。同时,我们的研究结果与国外众多的因素分析结果也非常相似。所有这些都说明WISC-CR较好地保持了原量表WISC-R的功能,因此可以认为,WISC-CR具有较理想的结构效度。认