1、<p>　　ATT測(cè)驗(yàn)結(jié)構(gòu)效度的驗(yàn)證性因素分析</p><p>　　【摘 要】文章應(yīng)用結(jié)構(gòu)方程模型的統(tǒng)計(jì)方法對(duì)ATT測(cè)驗(yàn)進(jìn)行了驗(yàn)證性因素分析，對(duì)ATT測(cè)驗(yàn)的結(jié)構(gòu)效度進(jìn)行了在烏魯木齊地區(qū)的驗(yàn)證，結(jié)果表明學(xué)習(xí)適應(yīng)性測(cè)驗(yàn)（ATT）中學(xué)版對(duì)于烏魯木齊地區(qū)的中學(xué)生來說結(jié)構(gòu)效度不高，達(dá)不到測(cè)量學(xué)的要求。有必要進(jìn)行學(xué)習(xí)適應(yīng)性測(cè)驗(yàn)的本地化修訂。 </p><p>　　【關(guān)鍵詞】ATT測(cè)驗(yàn)；驗(yàn)證性

2、因素分析；結(jié)構(gòu)效度 </p><p>　　結(jié)構(gòu)效度是指一個(gè)測(cè)驗(yàn)實(shí)際測(cè)到所要測(cè)量的理論結(jié)構(gòu)和特質(zhì)的程度，或者說它是指測(cè)驗(yàn)分?jǐn)?shù)能夠說明心理學(xué)理論的某種結(jié)構(gòu)或特質(zhì)的程度；是指實(shí)驗(yàn)與理論之間的一致性，即實(shí)驗(yàn)是否真正測(cè)量到假設(shè)（構(gòu)造）的理論。 </p><p>　　結(jié)構(gòu)效度的概念最初是由美國(guó)心理學(xué)會(huì)（APA）、美國(guó)教育研究協(xié)會(huì)（AERA） 和美國(guó)國(guó)家教育測(cè)量協(xié)會(huì)（NCME） （1954） 聯(lián)合委員會(huì)

3、提出，發(fā)表于《心理測(cè)驗(yàn)和診斷技術(shù)的技術(shù)建議》，本意是用于當(dāng)測(cè)驗(yàn)者所測(cè)屬性沒有確定的標(biāo)準(zhǔn)測(cè)量，而必須使用間接的測(cè)量來證實(shí)理論有效的時(shí)候。結(jié)構(gòu)效度的出現(xiàn)，可以看成是自比奈發(fā)明智力測(cè)驗(yàn)以來，測(cè)驗(yàn)領(lǐng)域中最為顯著的變化。它標(biāo)志著測(cè)驗(yàn)和歷史傳統(tǒng)與實(shí)用傳統(tǒng)徹底決裂，而且至今仍以顯著的方式改變著測(cè)驗(yàn)事業(yè)。它關(guān)系到我們依據(jù)測(cè)試成績(jī)所做的對(duì)評(píng)價(jià)測(cè)試結(jié)果的解釋是否有意義并且恰當(dāng)。而驗(yàn)證性因素分析可以給出一些檢驗(yàn)和指標(biāo)，是對(duì)結(jié)構(gòu)效度的檢驗(yàn)不僅可以從單一的參數(shù)進(jìn)

4、行，還可以從整體上進(jìn)行檢驗(yàn)，對(duì)潛在因素之間的關(guān)系進(jìn)行分析。 </p><p><b>　　一、研究方法 </b></p><p>　?。ㄒ唬┍辉?。烏魯木齊97中學(xué)高一、初一學(xué)生，共203人。其中有96人沒有通過測(cè)謊量表的測(cè)試。其中通過測(cè)謊量表的男生共有57人，女生50人。 </p><p>　?。ǘ┎牧?。《學(xué)習(xí)適應(yīng)性測(cè)驗(yàn)》（ATT）中學(xué)版。華

5、東師范大學(xué)周步成教授1991年5月修訂。 </p><p><b>　　二、結(jié)果 </b></p><p>　　驗(yàn)證性因素分析：根據(jù)ATT測(cè)驗(yàn)的手冊(cè)（中學(xué)版）的測(cè)驗(yàn)構(gòu)成的介紹可知，前120道試題可以提取12個(gè)潛變量，即12個(gè)內(nèi)容量表各為一個(gè)潛變量?？紤]到120個(gè)觀測(cè)變量的模型巨大，不容易收斂。本研究首先用打包技術(shù)將12個(gè)維度打包成12個(gè)觀測(cè)變量。4個(gè)分量表作為潛變量。

6、 </p><p>　?。ㄒ唬┮蜃迂?fù)荷。經(jīng)過結(jié)構(gòu)方程模型的二階模型分析可知，各個(gè)觀測(cè)變量的因子負(fù)荷都是顯著不為0的。并且每一個(gè)觀測(cè)變量的因子負(fù)荷都大于或等于0.5。但是這個(gè)因子負(fù)荷是基于打包技術(shù)之上的因子負(fù)荷。將10道題打包成一道題會(huì)大大優(yōu)化模型的擬合度。也會(huì)大大提高新的觀測(cè)變量的因子負(fù)荷。 </p><p>　?。ǘM合度。要比較原始數(shù)據(jù)與再生矩陣是否擬合，我們需要用擬合指數(shù)來衡量。文

7、獻(xiàn)上先后出現(xiàn)了40多種擬合指數(shù)，用來評(píng)價(jià)模型。但是，好的擬合指數(shù)應(yīng)該與樣本容量無關(guān)，對(duì)模型中的錯(cuò)誤非常敏感，懲罰冗余的復(fù)雜模型。Joreskog和Sorborn（1989）發(fā)明了GFI和AGFI來衡量模型的擬合優(yōu)度。這兩個(gè)指標(biāo)減少對(duì)樣本容量的敏感性，它們反映的是樣本協(xié)方差矩陣和再生的協(xié)方差矩陣的相似程度。如果GFI和AGFI達(dá)到0.9 以上說明擬合良好。 </p><p>　　表1 基于打包技術(shù)的驗(yàn)證性因素分析的

8、模型擬合指數(shù) </p><p>　　卡方自由度卡方/自由度 GFI AGFI RMSEA </p><p>　　102.57 50 2.0514 0.86 0.78 0.10 </p><p>　　卡方/自由度是直接檢驗(yàn)樣本協(xié)方差矩陣和估計(jì)的協(xié)方差矩陣間的相似程度的統(tǒng)計(jì)量。卡方/自由度的期望值為1.當(dāng)卡方等于自由度的時(shí)候擬合最完美。越接近1擬合越好，在實(shí)際的研究中，

9、當(dāng)卡方/自由度小于2時(shí)，就可以認(rèn)為模型的擬合度是比較好的。從表1中的數(shù)據(jù)可以看到卡方/自由度大于2。擬合指數(shù)GFI和AGFI都小于0.9，RMSEA大于0.08，該模型不能被接受。因此，對(duì)于筆者所測(cè)量的當(dāng)今的新疆烏市的中學(xué)生來說，該測(cè)驗(yàn)的結(jié)構(gòu)效度不夠好。 </p><p>　?。ㄈ┬拚笖?shù)。修正指數(shù)是模型修訂的一個(gè)常用的基于單變量的一個(gè)指標(biāo)，其實(shí)質(zhì)上是呈現(xiàn)嵌套關(guān)系的兩個(gè)模型之間只變動(dòng)一個(gè)參數(shù)的約束，所導(dǎo)致的兩個(gè)

10、模型的似然比卡方的變化（卡方）。結(jié)構(gòu)方程模型軟件（比如 LISERL、AMOS）都能給出所有參數(shù)的修正指數(shù)。當(dāng)某個(gè)參數(shù)的修正指數(shù)大于3.84（一個(gè)自由度的卡方檢驗(yàn)的0.05顯著水平）或6.63（一個(gè)自由度的卡方檢驗(yàn)的0.01的顯著水平），說明我們將這個(gè)參數(shù)設(shè)定為自由，將會(huì)導(dǎo)致模型的擬合指數(shù)發(fā)生顯著變化。從這個(gè)角度來說，最大的擬合指數(shù)大于6.63，則可以認(rèn)為該模型的路徑結(jié)構(gòu)不是很恰當(dāng)。在實(shí)際研究中，也有人認(rèn)為修正指數(shù)大于10，則認(rèn)為測(cè)驗(yàn)項(xiàng)

11、目測(cè)量了其他因素，至少是除了測(cè)量了所構(gòu)想的因素之外，還測(cè)量其他因素。本次測(cè)驗(yàn)12個(gè)觀測(cè)變量在4個(gè)潛變量的修正指數(shù)大于10的有2個(gè)。大于6.63的共有5個(gè)。大于3.84的共有7個(gè)。盡管筆者已經(jīng)用了打包技術(shù)處理了數(shù)據(jù)，按理說模型應(yīng)該擬合的很好。但是修正指數(shù)還是很高。說明該測(cè)驗(yàn)對(duì)于目前新疆的樣本范圍內(nèi)的學(xué)生來說，不太適合。結(jié)構(gòu)效度不高。有進(jìn)一步修正的必要。 </p><p>　?。ㄋ模┠Ｐ偷臍埐罘治?。在LISREL8.

12、70程序末尾加上RS指令，系統(tǒng)就會(huì)輸出標(biāo)準(zhǔn)化Q型圖。在Q型圖中，如果圖形沿著45度斜線分布，則說明模型較好。由圖2可知，本研究中的Q型圖與45度斜線相差較遠(yuǎn)，表明學(xué)習(xí)適應(yīng)性測(cè)驗(yàn)對(duì)于樣本范圍內(nèi)的學(xué)生來說是不合適的。有必要進(jìn)一步修訂適合本地的中學(xué)生學(xué)習(xí)適應(yīng)性測(cè)驗(yàn)。 </p><p>　　圖2 標(biāo)準(zhǔn)化殘差的Q型圖 </p><p><b>　　參考文獻(xiàn) </b></p