 Advances in Psychology 心理学进展, 2011, 1, 97-105 http://dx.doi.org/10.12677/ap.2011.13015 Published Online October 2011 (http://www.hanspub.org/journal/ap) Copyright © 2011 Hanspub AP Modifying Friendship Quality Questionnaire with Item Response Theory Approach * ——Validating with Facet Theory and Structure Equation Techniques Jianyuan Yang, Yunh ong Zang, Shouying Zhao School of Educational Science, Guizhou Normal University, Guiyang Email: zhaoshouying@126.com Received: May 6th, 2011; revised: Jul. 5th, 2011; accepted: Jul. 28th, 2011. Abstract: The item discrimination, difficulty and information function peak of the item response theory are used to revise the friendship quality questionnaire produced by Parker & Asher (1993), the purpose is that this questionnaire revised is more accurate to survey the status of friendship quality of chinese youth. SPSS15.0 software is used to manage data, using MULTILOG 7.03 software to analysis parameter. Structural equation, facet theory and the minimum space method are used to confirm the questionnaire revision. Results are as follows: 1) The friendship quality questionnaire is one-dimensional which can be revised by item response theory. 2) The item discrimination a, difficulty b of new questionnaire are with reasonable scopes. 3) The test information function peak of the new questionnaire is smaller. 4) The factors of old and the new questionnaire have significantly high positive correlation. 5) The results confirmed are that: The structure of four factors with 26 items is clear. Four factors are: affirmation and care, help and guidance, revealed intimately and exchange and conflict solution and accompany. Compared with the original questionnaire, the new one has not conflict and betrayal factor. The questionnaire revised has higher reliability and validity, consistency reliability is 0.875 and variance explained is 44.380%. After measuring officially, the questionnaire revised can survey the status of friendship quality of Chinese youth effectively. Keywords: Item Response Theory; Friendship Quality Questionnaire; Facet Theory; The Smallest Space Method 应用项目反应理论对友谊质量量表修定* ——以结构方程模型、层面理论多种技术支持修定量表的质量 杨建原，臧运洪，赵守盈 贵州师范大学教育科学学院，贵阳 Email: zhaoshouying@126.com 收稿日期：2011年5月6日；修回日期：2011 年7月5日；录用日期：2011 年7月28 日 摘 要：本文应用项目反应理论的区分度、难度和信息函数峰值三个参数对 Parker & Asher (1993)的友谊 质量量表进行修订，目的是使修订后的量表能更精确地调查中国青少年友谊质量的现状。运用 SPSS15.0 软件对数据进行管理，运用MULTILOG 7.03 软件对项目进行参数分析，运用结构方程、层面理论及最小 空间法对修订的量表进行验证性检验。结果：1) 友谊质量量表符合单维性检验，可以根据项目反应理论 进行修订。2) 新量表的区分度 a值和难度 b值具有合理的取值范围。3) 新量表的测验信息函数峰值变小。 4) 新旧量表的各因子之间显著高正相关。5) 经结构方程、层面理论及最小空间法分析验证：具有 26 个 项目的新量表四因子结构清晰。四因子分别是：肯定与关心、帮助与指导、亲密坦露与交流和冲突解决与 陪伴。与原量表相比没有冲突和背叛因子。修订后的量表具有更高的信、效度，内部一致性信度为 0.875， 方差解释率为 44.380%。经正式施测，修订后的量表可以有效地调查中国青少年友谊质量的现状。 *本文为贵州省高等学校教学质量与教学改革工程重点项目“基于 PBL 理论改进心理教育测量教学改革研究”(项目批准号：黔高教发 [2011]28-1)、贵州师范大学精品课程“心理测量”建设项目、贵州省高层次科研人才特助项“多维尺度分析技术原理与应用研究”的阶段 性成果。  应用项目反应理论对友谊质量量表修定 Copyright © 2011 Hanspub AP 98 关键词：项目反应理论；友谊质量量表；层面理论；最小空间法 1. 引言 友谊质量在国外兴起于 20 世纪80年代，是对友 谊的基本特征或性质的评价(如对友谊的满意度、友谊 关系中是否积极特征多于消极特征)。友谊质量也被认 为是评价人际关系的重要指标之一，在个体社会化过 程中起着无法取代的独特作用。高质量的友谊表现为 忠实于社会道德标准和具有亲密性等积极的特征，并 且具有低程度的冲突、竞争和消极特征(Berndt, 2002)。 国内邹泓等于 20 世纪九十年代开始系统研究友谊及 相关的话题(邹泓, 1997)。 友谊质量对个体社会性发展乃至生命全程发展有 着深远的影响，研究者对友谊质量因子数量及命名各 持己见。Furman和Bierman (1984)认为友谊质量包含 三个因子：1) 热情或亲密、2) 冲突和、3) 关系的排 他性。Bukowski (1989)提出友谊层次模型，第一层次 为友谊，第二层次为友谊的范围，第三层次为友谊的 质量，即朋友之间提供的支持、陪伴或冲突水平。这 一模型己成为评价友谊质量的基本框架(邹泓, 周晖, 周燕, 1998)。Parker & Asher (1993)认为友谊质量量表 (FQQ)的结构包括六个因子：1) 亲密交流、2) 冲突解 决、3) 交往娱乐、4) 帮助和指导、5) 有效性和关心 及6) 冲突和背叛 (Parker, & Asher, 1993)。Grotpeter & Crick (1996)在关于朋友之间的冲突特征的研究中将友 谊质量作为重要内容之一，编制了友谊质量测量量表 (FQM)。该量表包括十二个因子：1) 有效性和关心、 2) 冲突、3) 交往和娱乐、4) 帮助和指导、5) 亲密交 流(被试发起)、6) 亲密交流（被试的朋友发起）、7) 冲 突解决、8) 对朋友的口头攻击、9) 对朋友的公开攻 击、10) 对他人的口头攻击、11) 对他人的公开攻击 及、12) 排他性(Grotpeter, & Crick, 1996)。 国内邹泓等(1998, 2003)认为友谊质量包括友爱、 亲密、可以信赖的同盟、有益的帮助、安抚、陪伴、 肯定价值和归属感、冲突和背叛九个因子(邹泓, 周晖, 周燕, 1998)或信任与支持、陪伴与娱乐、肯定价值、 亲密袒露与交流及冲突与背叛五个因子(邹泓, 2003)。 范兴华等(2004)认为友谊质量包含帮助与支持、友伴冲 突、伙伴关系和亲密性四个因子(范兴华, 方晓义, 2004)。 近20 年来，青少年的友谊质量是同伴关系研究的 热点，一直是全国教育界和心理学界关注的焦点。研 究发现拥有较好友谊质量的青少年往往在各方面的适 应性上都优于友谊质量较差的青少年。目前，我国研 究青少年友谊质量使用较多的量表是 Parker & Asher (1993) 的友谊质量量表(FQQ)，该量表是在 Bukowski (1987) 等人的原有量表基础上编制的。该量表可评价 朋友之间的友谊质量，包括40 个项目，共六个因子： 1) 亲密交流；2) 冲突解决；3) 交往娱乐；4) 帮助和 指导；5) 有效性和关心及 6) 冲突和背叛。邹泓和刘 在花曾使用的是经典测量方法对该量表进行了修订 (邹泓, 2003；刘在, 2001)。经典测量理论体系较为完 整，使用广泛。但其局限性也引起越来越多的关注。 从已有研究看，经典测量理论的局限性主要表现为： 1) 测验结果拓广的有限性；2) 项目质量参数的样本 依赖性；3) 信、效度估计的不精确性；5) 能力量表 与难度量表的不一致性(漆书青, 戴海崎, 丁树良, 2002)等。项目反映理论(IRT)作为新兴的心理与教育测 验理论，是在分析与克服经典测验理论局限性的基础 上发展起来的，具有许多优势。IRT 能精确的估计出 被试的潜在特质，且目前 有专门分析项目 参数的 BILOG MG3.0、MULTILOG 7.03、GGUM2004 等软 件能快速提供项目的区分度、难度及测验的信息函数 峰值，因此，可以应用项目反应理论对量表进行修订， 依据更为精确的区分度、难度和信息函数峰值等挑选 出更具有代表性的项目，提高修订量表的质量。本研 究主要任务是运用 IRT修订青少年友谊质量量表，为 有效研究我国青少年的友谊质量提供更为精确的工 具。修订青少年友谊质量量表项目按从完全符合到完 全不符合分别记 1~5分。六个因子得分的总和为友谊 质量的总分，总分越低，说明友谊质量越好。 根据维普等数据库的搜索结果，发现在编制和修 订量表时，样本基本都是汉族学生。由于对各民族文 化的差异性缺乏研究，量表对少数民族适用性尚不确 定。本研究根据贵州的多民族特色，此次修订的样本 来源于苗族初中生，期望修订好的量表适用于苗族青 少年友谊质量研究。  应用项目反应理论对友谊质量量表修定 99 2. 方法 2.1. 测量工具 在正式修订前，首先通过E-mail 取得了Parker 和 Asher的同意，然后对其 1993 版的友谊质量量表进行 回转翻译，得到中文友谊质量量表，然后进行预测。 结果发现该量表具有较高的信度和效度。Cronbach’s Alpha 系数为 0.829 ，六个因子的方差解释率是 40.457%。 2.2. 被试 被试来自于贵州一所农村初中，该校 95%都是苗 族学生，均来自于农村并且都会说苗语，受汉族学生 影响较小，所以他们具有鲜明的苗族青少年友谊质量 观。有效样本507 人，其中初一182 人，初二 148 人， 初三 177 人；男生 288 人，女生 219 人；小于13 岁的 学生 65人，13 岁的学生77 人，14 岁的学生 131 人， 大于 14岁的学生 234 人。 2.3. 数据分析方法 运用 SPSS15.0 软件对数据进行管理，运用 MULTILOG 7.03 软件对项目进行参数分析，运用结构 方程、层面理论及最小空间法(SSA)对修订的量表进行 验证性检验。 3. 结果 3.1. 量表的单维性检验 由于项目反应理论的特殊性，要求编制和修订的 量表具有单维性。若应用SPSS 软件对数据进行主成 分分析，如果发现第一因子的特征根大于第二个因子 特征根的 3倍，就可以证明该量表具有单维性(Linden & Hambleton, 1997)。本研究中，经旋转后第一因子的 特征根为 7.397，第二因子的特征根为 2.113，且碎石 图中第一因子拐点明显，因此可以认为量表数据满足 单维性的要求。 3.2. 应用项目各参数对原量表项目进行分析 项目反应理论中，常用的模型有三个：单参数 Logistic 模型、双参数 Logistic 模型和三参数 Logistic 模型。本研究采用双参数模型对量表项目进行分析。 应用项目反应理论对各项目进行分析时，采取适用于 大样本的边际极大似然估计( MML)，估出各项目的区 分度参数(a)、难度参数(b)和各个项目的最大信息函数 峰值(Imax)，最终挑选出适合的项目。原友谊质量量 表的各项目参数见表 1。 Table 1. Item parameters of original version 表1. 原友谊质量量表项目各参数 题号 a b1 b2 b3 b4 Imax 题1 0.48 –2.79 –0.31 1.78 4.1 0.073 题2 0.3 –3.98 1.02 5.1 10.16 0.028 题3 1.03 –2.38 –0.53 1.36 2.91 0.319 题4 1.13 –2.21 –0.68 0.78 2.19 0.392 题5 1.03 –2.32 –0.79 0.85 2.47 0.392 题6 1.09 –1.9 –0.34 1.25 2.43 0.365 题7 0.94 –1.59 –0.05 1.31 2.77 0.365 题8 0.37 –4.21 –0.7 3.3 6.45 0.043 题9 0.6 –4.34 –1.91 0.63 3.54 0.11 题10 0.68 –2.96 –0.91 0.98 3.09 0.145 题11 1.34 –1.71 –0.18 1.09 2.62 0.543 题12 1.06 –2.59 –0.91 0.69 2.35 0.34 题13 1.55 –1.29 –0.08 1.07 2.19 0.73 题14 1.13 –2.18 –0.54 1.35 2.81 0.73 题15 1.41 –1.42 –0.18 1.17 2.26 0.602 题16 1.36 –1.32 0.06 1.38 2.73 0.557 题17 1.29 –1.4 0.11 1.55 2.66 0.511 题18 1.44 –1.06 0.15 1.41 2.62 0.625 题19 0.22 –9.31 –2.63 2.8 7.87 0.015 题20 0.22 –11.51–5.56 –0.65 5.68 0.015 题21 0.57 –3.16 –1.1 0.81 3.06 0.102 题22 0.67 –2.52 –0.59 1.17 2.82 0.141 题23 1.43 –1.36 0.1 1.13 2.32 0.622 题24 1.03 –1.93 –0.37 1.07 2.39 0.328 题25 1.15 –1.17 0.12 1.22 2.33 0.416 题26 0.28 –0.45 2.27 5.87 9.37 0.025 题27 1.21 –1.75 –0.21 1.26 2.3 0.025 题28 1.08 –1.91 –0.34 1.04 2.53 0.358 题29 1.54 –1.2 –0.19 0.86 2.29 0.725 题30 0.17 –8.85 –1.26 5.8 12.61 0.009 题31 1.09 –1.97 –0.34 1.45 2.85 0.36 题32 0.81 –1.85 –0.07 1.5 3.6 0.206 题33 1.04 –2.74 –0.79 0.96 2.56 0.327 题34 1.06 –1.61 –0.14 1.31 3.03 0.349 题35 1 –2.24 –0.52 0.9 2.53 0.307 题36 0.59 –2.24 0.46 2.47 4.52 0.109 题37 1.27 –1.34 –0.25 0.85 1.92 0.501 题38 0.48 –5.12 –2.33 –0.05 2.34 0.073 题39 1.1 –1.92 –0.66 0.62 1.92 0.377 题40 1.24 –1.54 –0.19 1.09 2.08 0.478 Copyright © 2011 Hanspub AP  应用项目反应理论对友谊质量量表修定 100 从表 1可知，原友谊质量量表的区分度 a取值范 围为 0.17~1.55；难度b值的取值范围为–11.51~12 .61； 各题的最大信息函数峰值范围为0.009~0.73。 3.2.1. 根据区分度a对项目进行分析 原友谊质量量表中区分度a的平均值为 0.937。根 据项目反应理论，信息量与区分度a成正比关系。如 果区分度 a太小，说明项目对被试能力估计所提供的 信息量太少；如果a太大也会对结果造成影响，易产 生偏差。因此结合本文结果，将a ≤ 0.30 和a ≥ 3 的项 目删除，然后重新估计量表的项目参数及被试的能力 水平。根据表 1各项目的区分度值，删掉项目 2, 19, 20, 26 和30。 3.2.2. 根据难度b对项目进行分析 原友谊质量量表为五级计分，在MULTILOG7.03 软件中生成四个难度值(b1~b4)，原量表中难度 b的取 值范围在–11.51~12.61 之间，可见此量表在难度上的 变化幅度较大，且数值呈单调递增趋势。根据项目反 应理论，难度 b的取值和被试的潜在能力θ一样在正 负无穷之间，但在 θ取标准分数的量表中，绝大多数 的b取值和θ取值都应在正负4之间(Linden, & Hambleton, 1997)。超出这些范围的项目参数估计已经 不够准确，因此，将难度≤–4和≥4的项目删掉，根据 表1各项目的难度值，删掉项目 1, 8, 9, 36 和38。 3.2.3. 根据信息函数峰值对项目进行分析 本研究发现，原量表的总信息量为 13.57，标准误 为0.2714。量表采用likert 五级记分：1完全符合、2 比较符合、3有点符合、4不太符合和 5完全不符合。 信息量达到 25时，测验质量良好；25~16时，测验有 待改进；低于16 时，测验很差。本量表的总信息量仅 为13.57，说明在项目上尚需改进，但考虑到友谊质量 量表只有40 个题，项目的数量在一定程度上也会影响 信息量的大小，一般情况下，项目越多总信息量越大。 每个项目的信息量为 25/40 = 0.625 以上时可以保留， 小于该值的项目删除(涂东波, 2003)。据此，删除信息 函数峰值小于0.20 的项目：10、21、22和27。这样， 根据区分度、难度和最大信息函数峰值，最终删除 14 个项目，保留 26个项目，其中冲突与背叛因子的所有 项目是反向计分，依据项目反应理论各参数进行删题 后，该因子的所有项目均被删除。 3.2.4. 新友谊质量量表的验证性因子分析 使用项目反应理论修订友谊质量量表后，原有的 冲突与背叛因子被删掉且有两个因子各剩两个项目， 将这两个因子合并为一个因子。为验证新因子结构假 设及项目分布是否合理，采用结构方程模型和最小空 间分析两种方法对新量表进行结构验证。 1) 使用结构方程进行模型验证。 根据上述假设，建立结构方程模型，见图1。在 结构方程模型分析中，有多种评价模型拟合的指标。 各指数的拟合标准分别为： 2df 大于 10表示模型很 不理想，小于5表示模型可以接受，小于3则模型较 好，但样本容量越大，则 2df 越大(Cox, Enns, & Clara, 2002)；IFI、CFI、TLI、NFI 和GFI 应大于或接 近0.90，越接近 1越好(Henderson, Donatelle, & Acock, 2002)；RMSEA 处于 0和1之间，临界值为 0.08，越 接近 0越好(侯杰泰, 温忠麟, 成子娟, 2004)。本研究 的分析结果见表2。 Figure 1. Factor structure of Friendship Quality Questionnaire 图1. 友谊质量四因子结构图 Table 2. Goodness-of-model-fit statistics for four-factor structure of Friendship Quality Questionnaire 表2. 友谊质量四因子模型拟合指标 拟合指数 χ2 df 2df IFI CFI TLI NFIRMSEA 模型 664.0302932.266 0.985 0.985 0.981 0.9730.039 Copyright © 2011 Hanspub AP  应用项目反应理论对友谊质量量表修定 Copyright © 2011 Hanspub AP 101 由表 2可知，拟合指标都符合统计要求，说明该 模型有较好的拟合度，证明经过使用项目反应理论修 订后的友谊质量量表是有效可信的。经修订后，友谊 质量量表包含四个因子，分别为：因子 1肯定与关心、 因子 2帮助与指导、因子 3亲密坦露与交流和因子 4 冲突解决与陪伴。 2) 使用层面理论和最小空间法进行模型验证。 层面理论是行为科学中的一种研究策略。其的本 质是处理多元变量，探讨人类态度与行为的多维结构。 层面理论把理论构建和实证研究系统地结合起来，清 晰的界定研究范畴，形成研究的理论框架(framework)， 依据这个框架设计或选择问卷或项目，提出假设，再 通过最小空间分析SSA 来检验这种假设，从而探索和 验证理论结构(赵守盈, 江新会, 2006)。层面理论主要 包括 3个主要内容，即层面(facet)、元素(elements)和 映射语句(mapping sentence)。其中映射语句用简明的 方式详细说明研究内容以及它们之间的关系，由各个 层面以及层面内的全部元素组成。层面理论的数据分 析技术实际上是多维尺度分析(MDS)。MDS 分为计量 型(metric MDS)和非计量型(non metric MDS)两种，二 者之间的区别是非计量型多维尺度是利用数据之间的 顺序关系来形成点与点之间的空间距离，而不是用具 体的数值大小(骆文淑, 赵守盈, 2005)。在探索观察数 据是否能反映研究者提出的结构关系时，用的最多的 是非计量型多维尺度分析中的最小空间分析法(SSA)。 SSA 首先由 Guttman(1968)初步介绍，先计算项目或变 量之间的两两相关，然后在一个多维的欧氏空间中用 点表示各个项目，使得点与点之间的距离代表项目之 间的相关系数(或相似性)，距离越短，说明它们之间 的相似性越高，相关系数越大。SSA 的目标是使有相 互关系的项目排列在一个空间呈现，高相关的项目在 空间中距离靠近。常用代表项目的各个点在 SSA 的多 维欧式空间区域分布来证实或拒绝假设。SSA 的判断 指标为异化系数(coefficient of alienation)，取值在 0~1 之间，一般应小于 0.2。SSA的分析结果应用拥有最低 的维度，当维度增加时，异化系数会降低(Brown, 1985) (赵守盈, 江新会, 田建全, 肖利军, 孙菡, 洪霞, 2008)。 本研究根据层面理论将友谊质量分成 A和B两个 层面。A层面包括四个元素：A1 肯定与关心、A2 帮 助与指导、A3亲密坦露与交流和 A4 冲突解决与陪伴。 B层面包括两个元素：B1 情感交流和 B2陪伴。由这 两个层面组成的映射语句见图2。 根据友谊质量的映射语句，从层面 A和层面 B中 各抽出一个元素，可以形成8 (4 × 2)个元素组合，如 albl, alb2, a2bl 等。26 个项目的问卷分别对应于这 8种 组合。 首先将剩余的26 个项目重新排号，并得到相关系 数矩阵，然后运用HUDAP 软件，采用最小空间分析 法(WSSA1)分析友谊质量的多维性，用异化系数 (coefficient of alienation)判断维度数的选择。异化系数 反映了原始输入数据与输出到多维空间中数据的不一 致程度，一般情况下异化系数不超过0.20 是可以接受 的。本研究中取四个维度，分别呈现了修订后的友谊 质量 A和B层面图，异化系数为 0.16047(见图 3)。 新友谊质量量表的 A层面将空间划分成由四个环 状组成的模块化区域结构，B层面将空间划分成由两 个环状组成的模块化区域结构，越位于中心环的内容 越具有普遍性。 虽然在环状区有个别项目(项目13、14、17和22) Figure 2. Mapping sentence of Friendship Quality Questionnaire 图2. 友谊质量的层面定义  应用项目反应理论对友谊质量量表修定 102 (a) (b) Figure 3. (a) Facet A of Friendship Quality Questionnaire, (b) B of Friendship Quality Questionnaire 图3. (a) 友谊质量 A层面图，(b) 友谊质量 B层面图 落在不同区域内，但在项目数多和跨文化跨民族研究 中，出现这种情况是正常的。通过最小空间法，能看 到代表同一因子的项目大多聚在同一个区域，证明同 一因子内部包含的项目一致性较高，因子结构清晰， 量表有较高信度和结构效度。 4. 讨论 4.1. 量表的单维性检验 经主成分分析得第一特征值与第二特值之比为 7.397/2.113 = 3.501，按 Hambleton 的标准，则认为符 合单维性假设。据此可以进行IRT 分析。 4.2. 对新量表各项目参数的分析 对新量表项目重新排序，通过 MULTILOG 7.03 软件对新数据运行后，得到各项目的新参数见表 3。 新量表的区分度a的取值范围为 0.73~1.46；难度 b的取值范围为–3.03~3.92；各题的最大信息函数峰值 范围为 0.236~0.644。 4.2.1. 对区分度a的分析 原友谊质量量表的区分度a的取值范围为 0.17~ 1.55，平均值为0.937。删题后量表的区分度 a的取值 范围为 0.73~1.46，平均值为 1.071。可见无论删题前 后，区分度 a值的取值区间都很大，没有出现等区分 度的情况，因此不适合使用单一参数模型。在取值范 Table 3. The distribution of item parameters of Friendship Quality Questionnaire 表3. 新友谊质量量表各项目参数分布 题号 a b1 b2 b3 b4 Imax 题1 0.95 –2.56 –0.54 1.52 3.19 0.271 题2 1.04 –2.38 –0.7 0.89 2.43 0.33 题3 0.95 –2.48 –0.82 0.97 2.73 0.275 题4 0.98 –2.06 –0.33 1.43 2.74 0.275 题5 0.87 –1.69 –0.01 1.46 3.05 0.236 题6 1.21 –1.85 –0.16 1.25 2.93 0.443 题7 0.96 –2.82 –0.96 0.81 2.63 0.281 题8 1.46 –1.36 –0.04 1.2 2.39 0.644 题9 1.07 –2.3 –0.54 1.47 3.03 0.342 题10 1.34 –1.48 –0.15 1.29 2.44 0.547 题11 1.24 –1.41 0.11 1.55 3.03 0.464 题12 1.17 –1.51 0.16 1.76 2.98 0.416 题13 1.28 –1.15 0.21 1.62 2.96 0.492 题14 1.28 –1.47 0.04 1.29 2.61 0.502 题15 0.93 –2.09 –0.37 1.21 2.67 0.27 题16 1.07 –1.23 0.17 1.36 2.56 0.36 题17 0.94 –2.13 –0.34 1.22 2.91 0.274 题18 1.39 –1.29 –0.17 0.99 2.57 0.589 题19 0.96 –2.17 –0.34 1.68 3.25 0.282 题20 0.73 –2 –0.04 1.7 3.92 0.268 题21 0.92 –3.03 –0.84 1.12 2.9 0.259 题22 0.95 –1.75 –0.12 1.5 3.41 0.279 题23 0.93 –2.37 –0.52 1.02 2.76 0.268 题24 1.15 –1.44 –0.23 0.98 2.16 0.411 题25 0.98 –2.1 –0.69 0.73 2.18 0.302 题26 1.1 –1.68 –0.18 1.26 2.36 0.378 Copyright © 2011 Hanspub AP  应用项目反应理论对友谊质量量表修定 103 围上，修订后的量表区分度范围小于原量表的区分度 范围。修订后的区分度平均值大于原量表的区分度平 均值，说明修订后量表的每个项目平均对总信息量的 贡献值增大。项目提供的最大信息量与 a的平方成正 比，因此 a越大，项目所能提供的最大信息量越大，a 越小项目所能提供的最大信息量越小。但当 a过大时 会造成测验的偏差。 4.2.2. 对难度 b的分析 原友谊质量量表中难度 b的取值范围在–11.51~ 12.61 之间，新量表难度 b的取值范围为–3.03~3.92。 双参数等级反应模型的每个项目的等级是严格单向递 增或递减的。新友谊质量量表 26 个项目的难度参数均 正向递减，未出现增和减混杂等现象，表明该量表项 目难度分级较为合理。 4.2.3. 删题前后量表的测验信息量对比情况 (见图 4和图 5) 从图 4知，删题前测验信息函数曲线峰值为 13.57，删题后的测验信息函数曲线峰值为10.317， 删题前和后曲线峰值均落在难度 1.4 水平处，表明友 谊质量对位于 1~2这一能力段的被试具有较高的测 量精度。虽然删题后的测验信息函数曲线峰值小于删 题前，但出现这种情况是可以理解的。一般情况下， 项目越多，测验信息函数曲线峰值越大，但一味的追 求函数峰值也会加大题量，这样施测时会浪费大量的 时间。虽然删题后的信息量减少3.253，但减少了14 个题，相对来说减少了测验的时间，使量表更加简洁。 和原量表相比，新量表的信息量小于原量表信息量， 标准误大于原量表的标准误。说明在项目内容及数目 上尚需改进，这属于量表编制问题，超出本研究的范 围。 4.2.4. 原量表和新量表的各项目特征曲线对比及讨论 (见图 6和图 7) 本研究发现新量表的各项目特征曲线在分布上比 原量表的各项目特征曲线更加合理，没有出现项目中 特征曲线分布“密集，聚堆”现象。 The blue line is test information curve and the red line is error curve (注：蓝色曲线代表信息量，红色曲线代表标准误) Figure 4. The test information and standard error of Friendship Quality Questionnaire before item deletion 图4. 删题前量表的测验信息量和标准误 The blue line is test information curve and the red line is error curve (注：蓝色曲线代表信息量，红色曲线代表标准误) Figure 5. The test information and standard error of Friendship Quality Questionnaire after item deletion 图5. 删题后量表的测验信息量和标准误 Copyright © 2011 Hanspub AP  应用项目反应理论对友谊质量量表修定 104 Figure 6. ICC of original Friendship Quality Questionnaire 图6. 友谊质量原量表的各项目特征曲线 Figure 7. ICC of new Friendship Quality Questionnaire 图7. 友谊质量新量表的各项目特征曲线 Copyright © 2011 Hanspub AP  应用项目反应理论对友谊质量量表修定 Copyright © 2011 Hanspub AP 105 新量表的各项目特征曲线在区 分度上 取值均 匀， 在不同区分度上都有代表性。在难度上，出现均匀递 增趋势且每个项目的难度曲线 有更加 清晰的 结构，难 度取值范围更加合理。而原量表的一些项目的难度曲 线彼此之间没有清晰的分界，很多都集中在一起，不 利于呈现一个良好量表项目所 拥有的 递增趋 势。因此 修订后的量表在难度和区分度 上有更 好的代 表性。 4.2.5. 删题前后量表各因子之间的相关比较 新旧量表的各因子之间呈显著正相关(p < 0.05， 相关系数为 0.719642879-1，可见删题后仍然保持了原 量表的结构稳定性。修订后的量表 Cronbach’s Alpha 系数为 0.875，原 量 表Cronbach’s Alpha 系数为 0.829； 修订后的量表四个因子的方差解释率是 44.3 80%，原 量表六个因子的方差解释率是 40.457% 。旧量表中冲 突与背叛两个因子为反向计分，新量表没有这两个因 子，原因在于：1) 苗族初中生在和同伴进行友谊交往 时，出现冲突与背叛的情况很少。2) 这种情况的出现 也有可能是由于项目转换成反向计分以后，被试对项 目内容的理解发生了变化；而且项目本身的尺度不明 确和计分方向可能也会对区分度 a的计算造成影响 [18]。3) 被试在回答反向记分项目时有可能由于心理特 点，产生了一定的偏差，导致反向记分项目均被删除。 当然，这些原因分析是否合理还有待今后进一步研究。 5. 结论 1) 友谊质量量表符合单维性检验，可以根据 项目反应理论进行修订； 2) 修定后的量表项目的区分度a值和难度 b值具有合理的取值范围； 3) 修定后的量表测验信息函数峰值变小； 4) 修定后的量表与旧量表各因子之间显著高正 相关； 5) 运用结构方程 、层面理论 及最小空 间法(SSA) 分析方法验证：修定后的新量表因子结构清晰，可以 验证其为四因子结构。 参考文献 (References) 范兴华, 方晓义(2004). 大学生友谊质量量表中文版信度与效度的 初步研究[J]. 中国临床心理学杂志, 2 期, 133-136. 侯杰泰, 温忠麟, 成子娟(2004). 结构方程模型及其应用[M]. 北京: 教育科学出版社, 166-173. 刘在(2001). 学习困难儿童自我定向、友谊质量、孤独感的特点及其 关系[D]. 济南: 山东师范大学. 骆文淑, 赵守盈(2005). 多维尺度法及其在心理学领域中的应用[J]. 中国考试研究, 4 期, 27-30. 漆书青, 戴海崎, 丁树良(2002). 现代教育与心理测量学原理[M]. 北京: 高等教育出版社, 79-87. 涂东波(2003). 信息函数在标准参照测验中的应用研究[J]. 考试研 究, 3 期, 3l-43. 赵守盈, 江新会(2006). 行为科学研究设计与理论建构的一种重要 策略—层面理论述评[J]. 贵州师范大学学报(自然科学版), 2 期, 113-118. 赵守盈, 江新会, 田建全, 肖利军, 孙菡 , 洪霞(2008). 应用项目反 应理论对“中国士兵人格问卷”的项目分析[J]. 心理学报, 5 期, 611-617. 邹泓(1997). 同伴接纳, 友谊与学校适应的关系[J]. 心理发展与教 育, 3 期, 55-59. 邹泓(2003). 青少年的同伴关系发展特点、功能及其影响因素[M]. 北京: 北京师范大学出版社. 邹泓, 周晖, 周燕(1998). 中学生友谊, 友谊质量与同伴接纳的关系 [J]. 北京师范大学学报, 1 期, 43-44. 杨业兵, 苗丹民, 田建全, 肖利军, 孙菡 , 洪霞(2008). 应用项目反 应理论对“中国士兵人格问卷”的项目分析[J]. 心理学报, 5 期, 611-617 Berndt, T. 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