儿童人际冲突应对策略量表的编制_陈世平(3)

第１期

表５

量表求助问题解决回避内倾化外倾化

１１

各分量表的一致性信度和分半信度系数

项目数

１９９６）

［５］

２

对样本容量的大小又非常敏感，，而χ

Ｃｒｏｎｂａｃｈ′!０．５６１４０．８３７５０．６１９３０．６８２９０．５８７８

分半信度

所以研究者常参照多种拟合标准来估计模型拟合。许多拟合指数均在０（不拟合）和１（完全拟合）之间，

拟合度指数（ＧＦＩ）和调整拟合指数

（ＡＧＦＩ）等大于０．９０表明模型很好地拟合了数据。本研究中大多数拟合指标均在０．９０以上，说明模型与数据的拟合是比较好的。

本量表的各分量表内部一致性系数并不太高，从０．５６１４～０．８３７５。造成内部一致性系数较低的原因比较复杂，不排除量表本身的误差，使同质性降低。另一个可能的原因是修订量表在项目上较少，使α系数降低。因为α系数可以明显地受量表项目数量的影响受的。

量表的结构分析结果表明，量表的结构效度是比较稳定和可靠的。各种类型的拟合度指标均与期望值比较接近；量表的内容效度采用专家评判的方法，结果表明测验项目反映测验内容的程度良好。

最终形成的儿童人际冲突应对策略量表在项目上虽然较少，但其信度和效度仍保持一定的水平，是一种较为实用的测量儿童人际冲突应对策略的工具。

参

考

文

献

［６］

６８５５４

０．５４２３０．８２５４０．６２５８０．６２１３０．６０２２

间隔两周再测信度为０．８６（ｎ＝１１６），表明测量结果具有较高的稳定性。

量表的内容效度，请１０位心理学专业的研究生对筛选剩下的２８个项目是否反映测量内容进行评价。评价者从１（完全没有反映测量内容）到５（完全反映测量内容）五个等级来评定每个项目所反映的测量内容的程度。专家评价的量表各项目的均值范围、平均数和标准差见表６。

表６

量表求助问题解决回避内倾化外倾化

，但该量表的α系数仍是可以接

各分量表内容效度专家评定的均值和标准差

各项目均值范围

平均数

平均数的标准差

３．８０～４．４０４．００～４．５０４．００～４．４０３．９０～４．３０３．８０～４．２０

４．００４．１３４．１４４．０４３．９８

０．６３０．５００．４７０．５１０．６０

从表中可见大多数量表项目的评定平均数均在

１ＥｒｗｉｎＰＧ．Ｓｏｃｉａｌｐｒｏｂｌｅｍｓｏｌｖｉｎｇ，ｓｏｃｉａｌｂｅｈａｖｉｏｒａｎｄｃｈｉｌｄ－ｒｅｎ′ｓｐｅｅｒｐｏｐｕｌａｒｉｔｙ．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＰｓｙｃｈｏｌｏｇｙ，１９９４，１２８（３）：２９９￣３０６

２ＡｍｉｒｋｈａｎＪＨ．Ａｆａｃｔｏｒａｎａｌｙｔｉｃａｌｌｙｄｅｒｉｖｅｄｍｅａｓｕｒｅｏｆｃｏｐｉｎｇ：Ｔｈｅｃｏｐｉｎｇｓｔｒａｔｅｇｉｅｓｉｎｄｉｃａｔｏｒ．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＰｅｒｓｏｎａｌｉｔｙａｎｄＳｏｃｉａｌＰｓｙｃｈｏｌｏｇｙ，１９９０，５９（５）：１０６６￣１０７４

３ＯｓｔｅｒｍａｎＫ，ＢｊｏｒｋｑｖｉｓｔＫ．Ｓｅｘｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓｉｎｓｔｙｌｅｓｏｆｃｏｎｆｌｉｃｔｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ，ｐｏｓｔｅｒｐｒｅｓｅｎｔｅｄａｔｔｈｅＶＩＩＩＢｉｅｎｎｉａｌＭｅｅｔｉｎｇｓｏｆｔｈｅＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＳｏｃｉｅｔｙｆｏｒｔｈｅＳｔｕｄｙｏｆＢｅｈａｖｉｏｕｒａｌＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ，Ａｍｓｔｅｒｄａｍ，ＴｈｅＮｅｔｈｅｒｌａｎｄｓ，１９９４

４ＣａｕｓｅｙＤＬ，ＤｕｂｏｗＥＦ．Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆａｓｅｌｆ－ｒｅｐｏｒｔｃｏｐｉｎｇｍｅａｓｕｒｅｆｏｒｅｌｅｍｅｎｔａｒｙｓｃｈｏｏｌｃｈｉｌｄｒｅｎ．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｌｉｎｉｃａｌＣｈｉｌｄＰｓｙｃｈｏｌｏｇｙ，１９９２，２１（１）：４７￣５９

ｓｇｕｉｄｅｔｏｓｔｒｕｃｔｕｒａｌ５ＳｃｈｕｍａｃｋｅｒＲＥ，ＬｏｍａｘＲＧ．Ａｂｅｇｉｎｎｅｒ′

ｅｑｕａｔｉｏｎｍｏｄｅｌｉｎｇ．ＮｅｗＪｅｒｓｅｙ：ＬａｗｒｅｎｃｅＥｒｌｂａｕｍＡｓｓｏｃｉａｔｅｓ，Ｉｎｃ．，Ｐｕｂｌｉｓｈｅｒｓ，１９９６：１１９￣１３６

６候杰泰．信度与度向性：高ａｌｐｈａ量表不一定是单度向．教育学报（香港），１９９５，２３（１）：１３５￣１４６

０．４０以上，且标准差相对较小，说明各分量表具有

较好的内容效度。

５

讨论

儿童人际冲突解决策略量表经过信度和效度的

分析，删除部分不合适的项目之后，形成一个含有

２８个项目的正式量表。

儿童人际冲突应对策略量表的结构与Ｃａｕｓｅｙ和Ｄｕｂｏｗ的人际冲突解决策略量表相同，但项目略少。验证性因素分析的结果表明模型与数据拟合

２

较好。ＮＣ（ｎｏｒｍｅｄｃｈｉ－ｓｑｕａｒｅ）值较低，ＮＣ＝χ／

ｄｆ。ＮＣ的理论期望值为１，ＮＣ的值越接近１，表

明模型与数据的拟合越好。一般认为，其值在

２５．０００以内为可接受范围，较理想的拟合为χ／ｄｆ＜

２．０００。由于模型拟合不象变异数分析和回归分析

等统计分析方法，可以假定没有测量误差，在已知分配基础上进行统计检验，具有确定的检验指标。而模型拟合则没有一个单一的显著性统计检验来确定模型与数据拟合指标（Ｓｃｈｕｍａｃｋｅｒ和Ｌｏｍａｘ，

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