效度（Validity)指测量的有效性，意在反映量表在多大程度上测定到研究者想要测量的态度或行为等。量表的效度主要包括内容效度、效标关联效度和结构效度。
1.内容效度。内容效度指量表的条目在多大程度上代表了所要测量的全部内容。确定内容效度的方法主要通过专家判断和相关分析。相关分析法进行内容判断的过程与前文条目分析中的相关系数法是相同的，在此不再赘述。专家判断法是在调查实施之前，由相关的学者或专家根据专业理论来判断量表本身所测量的内容是否为调查者所要测量的内容，以及量表的条目是否能够全面体现调查的目的。例如，某项研究预考查护理人员风险感知量表的内容效度[13]。首先，判断量表中是否有与风险感知无关的条目，然后再评估这些条目是否包含了护理人员在护理过程中对于风险感知的全面内容，即取样的代表性。
2.效标关联效度。效标关联效度指测验与外在效标间关联的程度。量表的效标关联效度是选择一个与量表有直接关系的参照物作为独立标准，以此来考察所设计的量表效度，最常用的检验方法是两种测量工具得分的相关系数，即目前所编制的量表测得的分数与效标测得的分数之间的相关系数。例如，对青少年亚健康多维评定量表（MultidimensionalSub-healthQuestionnaireofAdolescents,MSQA)进行信度和效度评价研究时，为了计算效标关联效度的数值，从调查对象中抽取了85名学生，进行了症状自评量表（SymptomChecklist-90,SCL-90)的测评，结果表明SCL-90量表与MSQA心理子量表总得分的相关性具有统计学意义（P<0.05)，SCL-90量表的精神症状部分各因子与对应的MSQA量表各维度间的相关性均具有统计学意义（P<0.05)，这说明该子量表具有良好的效标效度[14]。
3.结构效度。结构效度是指测验能够测量到理论上构想的内在结构的程度，也称构想效度或建构效度，是问卷调查中最为常用的效度检验方法。结构效度的测量实质上是一个过程，主要是对研究理论上的假设和对假设的检验，在考虑问卷设计逻辑分析基础上，更强调对于实测数据进行统计分析以检验理论研究的正确性。检验结构效度最常用的方法是因子分析法，主要根据相关性对问卷中的变量进行归类，每一类变量称为一个公共因子，此公共因子就代表了问卷的基本结构，再对子分析所得出的结构与理论构想的结构是否相符合进行分析。例如，研究者对某调查问卷的理论构想是五个维度，并根据这五个维度编制一份问卷进行调查。如果对调查后收集的资料数据进行分析，得出了五个公共因子，而且每个公共因子所包含的项目与理论构想一致，这说明问卷维度与理论构想的维度相吻合，认为此问卷对于所要测量的概念具有良好的结构效度。
（四)因子分析
因子分析是将描述某一事物（或概念)的多个观测变量简化为少数几个潜在变量的多元统计分析方法[15]。在进行因子分析之前，需要先判断数据是否适合做因子分析。一般采用KMO（Kaiser-Meyer-Olkin)检验或巴特利特球形检验（Bartlett’sTestofSphericity)。在KMO检验中，KMO越接近1，说明变量间的相关性越大，原有变量越适合做因子分析。巴特利特球形检验是通过检验原始变量的相关系数矩阵是否为单位矩阵，进而判断其是否适合进行因子分析[16]。因子分析除用于寻求变量之间的基本结构、简化指标体系之外，还可以通过因子得分，将样本或变量进行分类，主要分为探索性因子分析（ExploratoryFactorAnalysis，EFA)和验证性因子分析（ConfirmatoryFactorAnalysi，CFA)。
1.探索性因子分析（EFA)。EFA是为了得到测度项与因子、因子与因子之间的关系。对于一个新的测量工具，我们往往不知道其中的条目是否具有足够的区别效度，为此，我们最好先假定因子的数目未知，让数据根据一定的统计规则产生合适的因子数目[17]。作为一种重要且实用的数学统计方法，EFA在心理学、社会学和医学等领域的调查问卷研制过程中得到广泛的应用。因此，期刊编辑掌握一定的EFA方法和理论，对于审理稿件大有裨益。在审理稿件EFA内容时，编辑应考虑以下方面。（1)研究样本容量及观测变量数目是否达到分析的基本要求。EFA一般要求样本容量至少为100，观测变量的数目与所提取的因子数目之比至少为4[18]。（2)对因子进行提取的方法是否正确。EFA中最常用的因子提取方法是主成分分析法和主轴因子法，两者区别在于分析目的不同：前者利用降维思想，用最少的因子最大程度解释原始数据的方差；后者用于确定数据结构。（3)EFA结果描述的信息是否完整。作为EFA的基础，稿件中须提供相关矩阵的分析结果、旋转前后因子所解释的方差数值、因子载荷矩阵等信息，否则，研究结果缺乏重复验证的可能。
2.验证性因子分析（CFA)。CFA是研究者为再次确认量表中各维度及所包含的条目是否如原使用者所预期而采用的验证方法[19]。通常情况下，EFA和CFA是因子分析中不可分割的组成部分。在量表分析过程中，首先应采用EFA建立模型，再用CFA对模型进行检验和修正，前提是在分析过程中必须要两组分开的数据来做。例如，在血糖负荷相关饮食知信行量表的因子分析研究中[20]，为确定量表的结构和模型拟合程度，作者首先通过EFA对量表的所有条目进行筛选和分类，再根据EFA的分析结果，通过CFA对模型的拟合效果进行检验，以证实量表的结构效度良好。编辑在核查量表类稿件因子分析时，应注意对EFA和CFA的差异之处进行区分[21-22]。（1)两者的应用前提不同。EFA是在未知影响因子的基础上，完全依据资料数据，利用统计分析得出因子的过程；CFA则是基于预先建立的理论基础上，检验所搜集的数据资料是否按事先预定的结构方式产生作用。（2)两者的分析目的不同，所得分析结果不尽相同。CFA可度量因子间的相关关系，计算出量表的聚集和区分效度，EFA则无法计算。（3)在数据分析过程中，两者所分析的数据类型不同。EFA对应分析量表前期调查的数据结果，而CFA是针对量表调整后的调查结果。随着量表在医学领域中的应用越来越广泛，医学期刊中的量表类稿件也会越来越多，编辑掌握适当的统计学知识对于此类稿件的审校意义重大。量表的质量分析是量表研究中最重要的结果呈现形式，然而，现有的文献无法具体指导期刊编辑对此类稿件的审编，加之一些期刊编辑对量表的质量分析方法不是很熟悉，造成已发表的期刊论文中出现了质量较差的量表类文献。笔者结合本刊的实践经验，对量表类稿件中的统计学问题和审查要点进行了总结，方便同仁掌握其中的统计学方法。编辑掌握了量表类稿件的统计方法，可以对稿件进行高效的审核，从而降低出错概率，提升期刊的稿件质量。
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作者：刘壮，张悦；作者单位：《中国卫生统计》杂志
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