基于潜变量得分的多水平多变量回归模型在职业紧张评价中的应用.pdfVIP

维普资讯 · 162 · 中国卫生统计 2008年4月第 25卷第 2期 基于潜变量得分的多水平多变量回归模型 在职业紧张评价中的应用* 山西医科大学(030001) 张岩波 刘桂芬 郑建中 徐秀娟 药红梅 提【 要】 目的 介绍基于潜变量得分的多水平多反应变量回归模型在职业紧张评价中的应用。方法 为克服测 量误差的存在，以职业紧张量表 14个分项的潜变量得分，将之作为中问结果引入多水平多反应变量回归模型。结果 职 业任务各分项不同程度地引起职业紧张，而个体应变能力是减轻职业紧张行之有效的方式。随机系数反映这些影响在不 同科室存在着不同。结论 采用基于潜变量得分的多水平多反应变量回归模型既可有效降低测量误差，又得 以合理地解 释。尤其对于系统结构数据，多元线性模型的多水平理论比多水平潜变量分析方法更成熟可信。 【关键词】 职业紧张 多水平模型 多反应变量回归模型 在医护人员职业紧张研究中，通常研究个体来 自于 分析 工 具 采 用 多 水 平 统 计 模 型 软 件 ML— 一 个局部空间(如科室)，个体间并不独立，群体 内的个 wiN u ．6J 拟合职业紧张反应 vS、PSY、IS、PHS四项 ， 体特征更趋于相似，这类资料称之为系统结构资料(hi— 指标为多重反应变量，职业任务问卷 的六个变量为 自 erarchiealstructuredata)。关于系统结构数据多水平模型 变量的多水平多反应变量回归模型，以43个科室为水 分析理论及应用已有较多阐述 1【．2]，特别是有关单变量 平二单位。多水平理论在构造多变量模型时将四个指 与多变量回归模型的多水平理论逐渐成为常规的医学 标作为水平一单位，个体作为水平二单位，而将真正的 统计分析方法，本文不再赘述其方法原理。由于职业紧 水平二单位 (科室)作为水平三单位uJ。首先拟合随 张调查通常采用量表测量，采用合计得分直接分析忽略 机部分不含 自变量的模型，以IGIS开始迭代，经过 20 各条 目对项 目的贡献及测量误差的存在，而使结果变得 余次迭代，RIGLS收敛。拟合结果显示，除任务过重 不可靠。为消除测量误差的影响，本文以量表各项 目验 (RO)外，任务不适 (RI)、任务模糊 (RA)、任务界限 证性 因子分析模型(confirmatoryfactoranalysis，cFA)的 (RB)、责任 (R)、工作环境 (PE)均不 同程度地导致业 潜变量得分 (1atentvariablescore)作为 中间结果(middle 务紧张反应(VS)、心理紧张反应 (PSY)与人际关系紧 outcome)替代合计分计算，引入多水平多反应变量回归 张反应(IS)；任务过重 (RO)仅与躯体紧张反应(PHS) 模型(multilevelmultivariatemode1)进行分析。潜变量得 密切相关，此外躯体紧张反应还与任务不适 (RI)、任 分的估计方法读者可参阅文献 [3]。 务模糊 (RA)、任务界限(RB)、工作环境 (PE)有关，与 责任 (R)的关系无统计学意义 (结果略)。下面进一步 资料来源 在随机部分引入 自变量考察固定部分 (斜率)是否在各 研究资料来源于对某医院进行的一次职业紧张评 科室 间有所不同，结果见表 1。 价问卷调查，职业紧张测量采用了OSI—R量表 (occu— 表中vS．RO表示 自变量 RO对应变量 vS的回 pationalstressinventoryrevisededition，1998)[，。该 归系