探索性结构方程模型(ESEM)在网络友谊质量问卷中的应用
王小慧1，苏雪云1，蓝淼淼2
(1.华东师范大学教育学部，上海200062；2. 上海市信息管理学校，上海 200030)
摘 要： 对435名普通青少年和295名听觉障碍青少年实施了网络友谊质量问卷，运用探索性结构方程模型和验证性因素分析对问卷数据进行了分析。结果表明：(1)探索性结构方程模型的拟合指标优于验证性因素分析，因素相关也有所下降，提高了问卷的区分效度；(2)多群组验证性因素证实了弱测量不变性，而强测量不变性和部分不变性都不成立；(3)多群组探索性结构方程模型仅仅检测出构型不变性。最后针对问卷修订提出了一些建议。
关键词: 网络友谊质量；探索性结构方程模型；验证性因素分析；测量不变性
一、引言
随着现代科学技术的发展，越来越多的青少年借助互联网进行社会交往。网络情境中青少年可以更加便捷地与朋友发生互动与交流。帕克斯(Malcolm R. Parks)和弗洛伊德(Kory Floyd)编写了友谊质量问卷测量网络友谊质量[1]。该问卷包括相互依赖、交往广度、交往深度、代码变化、预测理解、交往承诺和关系会聚七个维度。有研究者对此问卷进行了初步的修订，测量了听觉障碍青少年和普通青少年的网络友谊质量[2]。
护士们脸上露出不以为然的表情，没人应答。这时，站在门口的颜副院长听到了，冷哼一声：“工业酒精，真是！”
结构方程模型(SEM)在论证测量工具的结构效度中发挥着重要的作用。2009年阿斯帕霍夫(Tihomir Asparouhov)和穆森(Bengt Muthén)在传统结构方程模型的基础上提出探索性结构方程模型(ESEM)，将所有的测题与每一个因素相关联，然后进行模型分析。同年，马什(Herbert W. Marsh)等人运用探索性结构方程模型分析高等教育的教学有效性。验证性因素分析不需要估计交叉负荷，而探索性结构方程模型需要估计所有的交叉负荷，这是两者之间最主要的差别[3]。因为验证性因素分析限定交叉负荷为0，导致因素间有着较高的相关，必然会降低问卷的区分效度[4,5]。以往有研究者对同一批数据先进行探索性因素分析再进行验证性因素分析，而验证性因素分析很少能证实探索性因素分析的结果[6]。探索性结构方程模型超越这种操作，将两者有机结合。它具备了探索性因素分析的灵活性(灵活估计交叉负荷)，同时又兼具验证性因素分析的优势，如可以获得拟合度指标等[7,8]。
验证性因素分析中可以运用多组比较论证问卷的测量不变性。测量不变性通常分为构型不变性、弱测量不变性(因素负荷相同)、强测量不变性(因素负荷和截距相同)和严格测量不变性(因素负荷、截距和误差方差相同)[9,10]。如果因素负荷或者截距不同，则存在项目功能差异[11,12]。也就是，对于给定因素的真分数，测题的分数会随着所属的群体不同而不同。
伯恩(Barbara M. Byrne)等人率先提出了部分测量不变性[13]。在确定测量不变性不成立之后，选取部分参数进行自由估计，再进一步考察部分测量不变性是否成立。通常要求自由估计的参数不能超过参数总数的20%。自由估计参数的选取方法有两种，一种是选取修正指数最大的参数[14,15]，一种是根据最大的非标准化参数之差作出选择[16]。
对295名听觉障碍青少年和435名普通青少年施测了《网络友谊质量问卷》，收集了研究数据。然后运用SPSS16.0、Mplus7进行了数据录入和处理分析。
二、研究方法
(一)研究对象
从上海市两所中学选取435名普通青少年进行测试。被试的年龄分布范围为11岁到17岁，平均年龄为14岁。从上海市五所特殊学校选取295名听觉障碍青少年进行测试。被试的年龄分布范围为12岁到22岁，平均年龄为17岁。研究对象的基本情况见表1。
表1 研究对象的基本情况
(二)研究工具
2.网络友谊质量问卷探索性结构方程模型的因素相关分析
相互依赖维度(F1)由4道测题组成，主要测量交友双方的相互依赖感以及彼此之间的相互影响。
交往广度维度(F2)由4道测题组成，主要测量交友双方交谈内容的多样化程度。
交往深度维度(F3)由5道测题组成，主要测量交友双方的自我袒露程度以及相互了解程度。
综上所述，对于淋巴结跳跃性转移的胸段食管鳞癌患者，螺旋断层放射治疗同步化疗对周围正常组织的损伤较小，且能延长患者的生存时间。食管肿瘤原发病灶和淋巴结转移灶残留是不良预后因素，进一步手术切除有待研究。
代码变换维度(F4)由3道测题组成，主要测量交友双方的默契程度以及特有交往符号的使用情况等。
预测理解维度(F5)由3道测题组成，主要测量交友双方的互相理解程度以及对行为的预测能力等。
2.2 收集实施前6个月内的患者满意度(患者对护士告知情况、上门时间是否准时、输液技术如何、服务态度如何、每次输液的停留时间、与患者沟通的内容、废弃物品回收情况等)、投诉率、一次穿刺成功率及静脉炎发生率和输液外渗率等资料。通过信息反馈检验实施效果。
交往承诺维度(F6)由3道测题组成，主要测量交友双方对友谊关系维持和发展的预期等。
关系会聚维度(F7)由5道测题组成，主要测量交友双方人际关系的重叠程度。
问卷计分用1到7分表示非常不同意到非常同意。整个问卷的内在一致性系数为0.929，同时验证性因素分析表明问卷具有理想的结构效度[2]。
(三)数据处理
本研究试图运用探索性结构方程模型分析网络友谊质量问卷的结构效度，同时对听觉障碍青少年和普通青少年进行多群组验证性因素分析考察测量不变性。一方面验证网络友谊质量问卷的结构效度，另一方面通过具体的问卷数据论证探索性结构方程模型的应用效果。
最后是搞好课堂练习。课堂练习是巩固学习成果的重要环节，但在课堂上不必做完所有的题目。构词的练习稍微解释一下就可以了，而完型、写作这样的练习一定要在课堂上做。因为完型、写作这种练习通常需要深度思考，其中涵盖了词汇学、句法、语义学等多方面的知识。对于这些练习要设定时间，才能很好地掌控课堂过程。
三、研究结果
(一)网络友谊质量问卷的验证性因素分析
1.网络友谊质量问卷验证性因素分析中的拟合指标与因素负荷分析
模型M1表示对730名青少年进行整体性的验证性因素分析。模型M1(deaf)和M1(normal)分别表示听觉障碍青少年和普通青少年的测量模型。具体测量模型见图1。
图1 网络友谊质量问卷验证性因素分析的测量模型
表2 验证性因素分析的拟合指标
(注：***表示p <0.001)
对于M1、M1(deaf)和M1(normal)，虽然卡方检验达到极其显著水平，但是各项拟合指标都达到了理想水平，表明数据与模型拟合良好。整体的拟合指标高于分组的拟合指标，结果如表2所示。
验证性因素分析中每一测题只对应一个因素。因素负荷均达到了极其显著水平并且都高于0.5，说明测题和因素有着紧密的关联。表3的最后一列为共同度(h 2)。因为测题只与单一因素相对应，所以共同度等于因素负荷的平方，平均数达到0.509。
表3 验证性因素分析的因素负荷和共同度
(续表 3)
(注：***表示p <0.001)
2.网络友谊质量问卷验证性因素分析的因素相关分析
21个相关系数均达到了极其显著水平，中位数是0.761，其中F2(交往广度)和F7(关系会聚)的相关最小，值为0.610，F4(代码变换)和F5(预测理解)的相关最大，值为0.881。
表4 验证性因素分析的因素相关
(注：***表示p <0.001)
(二)网络友谊质量问卷的探索性结构方程模型(ESEM)分析
总的来说，听觉障碍青少年与普通青少年的测题截距并不相同。根据模型M4，27题中有26题的截距，普通青少年高于听觉障碍青少年。平均截距也是前者显著高于后者。
模型M2表示对所有青少年进行探索性结构方程模型分析，选取的旋转方法是Geomin。每一测题与所有的因素相关联，也就是交叉负荷不为0。具体测量模型见图2。
对于M2，虽然卡方检验达到极其显著水平，但是各项拟合指标都达到了理想水平，表明数据与模型拟合良好。
以测题b34为例，说明强测量不变性不成立的影响。假定测量误差为0，确定听觉障碍青少年和普通青少年的因素分数和测题分数的线性关系，具体见图3。因素分数为0时，纵轴上的坐标就是两组青少年的截距，普通青少年高于听觉障碍青少年。对于给定的因素分数，个体的测题分数会因为所属的群组而不同。
图2 网络友谊质量问卷探索性结构方程模型的测量模型
表5 探索性结构方程模型与验证性因素分析的拟合指标比较
(注：***表示p <0.001)
表6中用阴影底纹表示目标负荷或主负荷(与表3中的验证性因素分析相对应)，其他都是交叉负荷。
对于因素而言，F1、 F2、 F3、 F5和 F6这5个因素与测题的关系与理论假设相一致。而F4、 F7与测题的关系与理论假设不一致，而且出现了整体对调的情况。即F7可以解释原先假设的F4的所有测题，而F4可以解释原先假设的F7的所有测题(见表6中的虚线框部分)。
表6 探索性结构方程模型的因素负荷和共同度
(续表 6)
(注：*表示p <0.05,**表示p <0.01,***表示p <0.001)
对于测题而言，存在两种情况。第一种情况就是，目标负荷显著，同时交叉负荷也显著。涉及到10道测题，题号分别为b1、b0、b6、b11、b13、b15、 b28、b30、b32和b36。第二种情况就是，目标负荷不显著，交叉负荷却显著。涉及到8道测题，原先假设的F4中的b22、b00和b24，F7中的b38、 b39、b40、b41和b42，正好整体对调了(见表6的虚线框部分)。比较独特的测题就是b22，它与5个因素有着显著的关联，但是因素负荷值都比较低。除了F4和F7对应的测题，其他测题的目标负荷均高于交叉负荷。
对于因素负荷而言，189个因素负荷(27*7)中仅有44个达到显著性水平，其中包括19个目标负荷和25个交叉负荷。
表6最后一列标出了共同度(h 2)。因为测题与所有的因素相对应，所以共同度等于所有因素负荷平方的和，平均数达到0.546。对CFA的共同度(M =0.509，SD =0.106)和ESEM的共同度(M =0.546，SD =0.115)进行了显著性检验，t =-3.132，df =26，p =0.004，表明ESEM的共同度极其显著地高于CFA，也就是因素对测题的解释量，ESEM(涉及7个因素)高于CFA(仅涉及单一因素)。
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1996年帕克斯(Malcolm R. Parks)和弗洛伊德(Kory Floyd)编写了《网络友谊质量问卷》。该问卷包含了相互依赖、交往广度、交往深度、代码变化、预测理解、交往承诺和关系会聚7个维度。
表7 探索性结构方程模型的因素相关
(注：***表示p <0.001)
21个相关系数均达到极其显著水平，中位数是0.473，其中F3(交往深度)和F7(关系会聚)的相关最小，值为0.384，F3(交往深度)和F4(代码变换)的相关最大，值为0.646。具体见表7。
比较表7和表4中的数据，可以发现探索性结构方程模型的因素相关普遍低于验证性因素分析。
(三)网络友谊质量问卷的测量不变性分析
在模型M6的基础上限定两组的因素负荷相等，提出模型M7。但是模型无法收敛。根据程序运行的结果发现，普通青少年组的测题b36的残差方差等于-0.944，值为负数，出现了异常情况。卡方统计量也是负数，所以没有报告出各项拟合指标，表明检测不出弱测量不变性。
对于模型M3，以听觉障碍与否作为分组变量进行多群组验证性因素分析，对因素负荷和截距不作任何限定。虽然卡方检验达到极其显著水平，但是各项拟合指标都达到了良好水平，表明构型不变性成立。
模型M4在模型M3的基础上，限定两组的因素负荷相同。通过两个模型的比较，卡方检验不显著，表明弱测量不变性成立，即测量模型中听觉障碍青少年的因素负荷与普通青少年相同。
模型M5在模型M4的基础上，进一步限定两组的截距相同。通过两个模型的比较，卡方检验极其显著，表明强测量不变性不成立即两组的截距并不相同。
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采用两种方法考察强测量部分不变性是否成立。第一种方法就是根据截距的修正指数，确定自由估计五道测题(b13、 b34、 b15、 b18和 b00 )的截距，形成模型M5a。通过模型比较，卡方检验极其显著，表明强测量部分不变性不成立。第二种方法就是根据模型M4的非标准化截距求出两组的截距差，确定自由估计五道测题(b34、 b15、 b32、 b16和 b12 )的截距，形成模型M5b。通过模型比较，卡方检验极其显著，同样表明强测量部分不变性不成立。
1.网络友谊质量问卷探索性结构方程模型的拟合指标与因素负荷分析
表8 测量不变性分析中模型的拟合指标
(注：***表示p <0.001)
M1(验证性因素分析)嵌套于M2(探索性结构方程模型)。两个模型比较的卡方值为498.152，p <0.001，从而应该选择M2。M2的各项拟合指标也都高于M1。这些都表明探索性结构方程模型的拟合度优于验证性因素分析。
采用统计学软件(SPSS 19.0)对数据进行处理分析，计量资料用“”表示，其中计数资料进行χ2检验，计量资料进行t检验，以P<0.05作为差异有统计学意义的判定标准。
图3 强测量不变性不成立的影响
(四)探索性结构方程模型(ESEM)与测量不变性的组合分析
表9 探索性结构方程模型与测量不变性组合分析的模型拟合指标
(注：***表示p <0.001)
在模型M2的基础上增加分组变量听觉障碍与否，提出模型M6，进行多群组探索性结构方程模型分析，也就是运用探索性结构方程模型论证问卷的测量不变性，分析时选取的旋转方法是Geomin。虽然卡方检验达到极其显著水平，但是各项拟合指标都达到了良好水平，表明构型不变性成立。在因素的数量、测题数量、因素和测题的对应关系等方面，听觉障碍青少年和普通青少年之间存在着一致性。
通过多群组验证性因素分析检验网络友谊质量问卷的测量不变性，考察听觉障碍青少年和普通青少年是否具有相同的理论模型。这是比较两组青少年潜在友谊质量的基础。考察测量不变性时将分别检验构型不变性、弱测量不变性和强测量不变性。
四、讨论
(一)探索性结构方程模型与验证性因素分析的关系
许多应用研究表明，运用验证性因素分析得出模型与数据不拟合，而采用探索性结构方程模型方法会更加合适[5]。莫林(Alexandre J.S. Morin)等人提出，当验证性因素模型与数据拟合良好的时候，探索性结构方程模型能够更好地表征数据[7]。本研究论证了这一观点。无论验证性因素分析还是探索性结构方程模型，本研究的模型和数据的拟合均达到良好水平。而探索性结构方程模型更具优势，具体表现为较高的拟合指标和较低的因素相关。因素相关降低可以提高问卷的区分效度。
(2)拆解前先进行故障痕迹寻找(跑、冒、滴、漏、有否异样、明显损伤及变形)记录在案，对整体外部清洗，观察故障痕迹。
5.6.1 特殊功能训练 膈神经是主管呼吸的神经，移位到主管屈肘功能的神经上后，功能训练非常重要。每天指导患者进行深呼吸运动，每次呼吸都要做到尽自己最大力气，然后在最大吸气状态保持一会儿，再呼气。
Keywords: counselor, non-medical student, relationship, handling
结构方程模型分析中需要权衡模型拟合和模型复杂性。探索性结构方程模型也存在这一问题。模型的拟合度提高的同时，因为需要估计更多的交叉负荷而导致模型的复杂性有所增加。189个因素负荷中，只有44个达到显著性水平。大多数交叉负荷并没有达到显著水平。
探索性结构方程模型和验证性因素分析的结果可以互为印证。网络友谊质量问卷的27道测题和7个因素通过两种方法都得到了论证。未来研究可以同时报告两种方法的结果，为测量工具提供更为丰富的结构效度证据。
(二)测量不变性的分析
通过多群组验证性因素分析论证了问卷的弱测量不变性。也就是表示测题和因素之间关系的因素负荷在两组之间是相同的。而普通青少年的测题截距高于听觉障碍青少年，强测量不变性不成立，表明存在项目功能差异[11]。因素负荷等同的时候，可以用具有较大负荷的测题的总和作为因素的分数。如果截距不等同，这种方法会扭曲群体间的差异[4]。从而说明，潜在因素的平均数在两组之间不具有可比较性，不能用因素相关联的测题总分比较两组的网络友谊质量。
进行部分不变性分析时，采用了两种方法选取测题的截距进行自由估计。虽然两种方法的检验结果都否定了强测量部分不变性，但是两种方法选取的具体测题是不同的。两种依据(修正指数与截距值之差)，何者更为合理，有待深入的探讨研究。
(三)运用探索性结构方程模型分析测量不变性
运用验证性因素分析发现问卷的弱测量不变性成立，而探索性结构方程模型仅仅发现构型不变性成立。在考察网络友谊质量问卷的测量不变性的时候，验证性因素分析优于探索性结构方程模型。而前人提出，探索性结构方程模型比验证性因素分析更加适合进行测量不变性的多组比较[17]。显然与本研究的结果不一致。本研究中每道测题与所有因素相关联，共有189个因素负荷，其中很多都并不显著。而且进行分组比较时，要求听觉障碍青少年和普通青少年的因素负荷相等，这种严格的限定可能会使得模型与数据无法相拟合。
180℃水热预处理条件下普通小球藻生物质的产甲烷潜能和最大产甲烷速率均最佳，因此，进一步开展了其半连续操作条件下的研究，主要参数如表3所示。180℃水热预处理条件下普通小球藻生物质为实验组，未水热预处理的普通小球藻生物质作为对照组。对照组和实验组的有机负荷分别为 2.0、2.2 g·L-1·d-1，二者的水力停留时间均为25 d。对照组和实验组的产甲烷潜能分别为0.13和0.31 L·g-1，与对照组相比，实验组的产甲烷潜能增加了138%（图2）。在BMP实验中，与未水热预处理的对照组相比，180℃水热预处理后普通小球藻的产甲烷潜能增加了141%，这与上述实验结果相符。
(四)网络友谊质量问卷的改进建议
在研究中也发现一些测题可能需要作进一步修改。测题b22在理论假设的因素F4上的目标因素负荷不显著，而在F1、F2、F5、F6和F7上的交叉负荷却达到了显著水平。测题b36的残差方差在普通青少年组出现了负值。未来修订问卷时需要开展深入的研究。
2．2 病例组和对照组Gesell神经心理发育测查结果的比较 将两组Gesell测查各能区的测试结果按照“正常”、“边缘”和“轻度发育迟缓”进行分类比较，可见两组五个能区经χ2检验，差异无统计学意义（P值均＞0．05）。见表1。
五、结论
论证网络友谊质量问卷的结构效度时，探索性结构方程模型比验证性因素分析更具有优势，主要表现为较高的拟合指标以及较低的因素相关。但是存在的问题是模型过于复杂，大多数交叉负荷并不显著。
运用验证性因素分析考察测量不变性。听觉障碍青少年和普通青少年有着相同的因素负荷。而截距存在较大的差异，前者低于后者，表明存在项目功能差异。
测量不变性分析中，探索性结构方程模型仅仅检测出构型不变性，而验证性因素分析可以检测出构型不变性和弱测量不变性。
参考文献：
[1] Parks M. R., Floyd K.. Making friends in cyberspace[J]. Journal of Communication , 1996, 46(1): 80-97.
[2] 王小慧.听觉障碍青少年网络交友及群体认同研究[D].上海:华东师范大学,2014.
[3] Guay F., Morin A. J. S., Litalien D. et al. Application of exploratory structural equation modeling to evaluate the Academic Motivation Scale[J].Journal of Experimental Education , 2015, 83(1): 51-82.
[4] Asparouhov T., Muthén B.. Exploratory structural equation modeling[J].Structural Equation Modeling :A Multidisciplinary Journal , 2009, 16(3): 397-438.
[5] Marsh H. W., Muthén B., Asparouhov, T. et al. Exploratory structural equation modeling, integrating CFA and EFA: Application to students’ evaluations of university teaching[J].Structural Equation Modeling :A Multidisciplinary Journal , 2009, 16(3): 439-476.
[6] Kelloway E. K..Using Mplus for structural equation modeling :A researcher ’s guide (2nd ed .) [M]. Los Angeles: Sage, 2015:72.
[7] Morin A. J. S., Marsh H. W., Nagengast B..Exploratory structural equation modeling [M]// Hancock G. R., Mueller R. O.(Eds.).Structural equation modeling: A second course (2nd ed.). Charlotte, NC: Information Age, 2013: 395-436.
[8] Marsh H. W., Morin A. J.S., Parker P. D. et al. Exploratory structural equation modeling: An integration of the best features of exploratory and confirmatory factor analysis[J].Annual Review of Clinical Psychology , 2014, 10: 85-110.
[9] 王孟成.潜变量建模与Mplus应用(基础篇)[M].重庆:重庆大学出版社,2014:179-180.
[10] 王济川,王小倩,姜宝法.结构方程模型:方法与应用[M].北京:高等教育出版社,2011:189.
[11] Kline R. B..Principles and practice of structural equation modeling (4th ed .) [M]. New York: The Guilford Press, 2016:398.
[12] Wu A. D., Li Z., Zumbo B. D.. Decoding the meaning of factorial invariance and updating the practice of multi-group confirmatory factor analysis: A demonstration with TIMSS data[J].Practical Assessment Research and Evaluation , 2007, 12(3):1-26.
[13] Byrne B. M., Shavelson R.J., Muthén B.. Testing for the equivalence of factor covariance and mean structures: the issue of partial measurement invariance[J].Psychological Bulletin , 1989, 105:456-466.
[14] Byrne B. M..Structural equation modeling with Mplus :Basic concepts ,applications ,and programming [M]. New York: Routledge, 2012:193-226.
[15] Dimitrov D. M.. Testing for Factorial Invariance in the Context of Construct Validation[J].Measurement and Evaluation in Counseling and Development , 2010, 43(2): 121-149.
[16] Van de Schoot R., Lugtig P., Hox J.. A checklist for testing measurement invariance[J]. European Journal of Developmental Psychology , 2012, 9(4): 486-492.
[17] Morin A. J. S., Maïano C. Cross-validation of the Short Form of the Physical Self-Inventory (PSI-S) using Exploratory Structural Equation Modeling(ESEM) [J].Psychology of Sport and Exercise , 2011, 12: 540-554.
Application of Exploratory Structural Equation Modeling to Evaluate Online Friendship Quality Questionnaire
WANG Xiao-hui1，SU Xue-yun1，LAN Miao-miao2
(1.Faculty of Education, East China Normal University, Shanghai, 200062,China; 2. Shanghai Information Management School, Shanghai, 200030,China)
Abstract ： Online Friendship Quality Questionnaire was administrated to 435 adolescents with normal hearing and 295 adolescents with hearing impairments. Exploratory structural equation modeling and confirmatory factor analysis were used to analyze the data. The results indicated that: (1)Exploratory structural equation modeling provided a more appropriate representation of the data than confirmatory factor analysis. Deflated factor correlations made the questionnaire with high discriminant validity possible. (2)Multi-group confirmatory factor analysis verifed weak measurement invariance, but full and partial strong measurement invariances were not established. (3) Using multi-group exploratory structural equation modeling only configural invariance was confirmed. In the end some suggestions were put forward to revise the questionnaire.
Key words ：online friendship quality; exploratory structural equation modeling; confirmatory factor analysis; measurement invariance
中图分类号： G762
文献标识码： A
doi : 10.3969/ j.issn.1005-2232.2019.05.011
收稿日期： 2019-05-29
基金项目： 上海市哲学社会科学规划教育学2019年度一般项目“中等职业教育情境中自闭谱系障碍青少年社交技能干预研究”(A1910)。
通讯作者： 苏雪云，E-mail：xysu@spe.ecnu.edu.cn
(责任编辑：鞠玉翠，李 想)
(责任校对：张秋霞，张峻源)
标签：网络友谊质量论文; 探索性结构方程模型论文; 验证性因素分析论文; 测量不变性论文; 华东师范大学教育学部论文; 上海市信息管理学校论文;