体质量表统计分析方法

‘壹’ 国家新出《中医体质分类与判定》标准具体文件内容是

2009年4月9日，《中医体质分类与判定》标准正式发布，该标准是我国第一部指导和规范中医体质研究及应用的文件，旨在为体质辨识及与中医体质相关疾病的防治、养生保健、健康管理提供依据，使体质分类科学化、规范化.《中医体质分类及判定》标准制订工作2006年6月正式启动，由国家中医药管理局主管，中华中医药学会体质分会编制完成。标准共分为范围、术语和定义、中医体质9种基本分类和特征、中医体质分类的判定、附录(中医体质分类和判定表)5个部分。中医体质学者根据人体形态结构、生理功能、心理特点及反应状态，对人体体质进行了分类，制订出中医体质量表及《中医体质分类与判定》标准。该标准应用了中医体质学、遗传学、流行病学、心理测量学、数理统计学等多学科交叉的方法，经中医体质专家、临床专家、流行病学专家多次讨论论证而建立，并在全国范围内进行了21948例流行病学调查，显示出良好的适应性、可行性.该标准将体质分为平和质、气虚质、阳虚质、阴虚质、痰湿质、湿热质、血瘀质、气郁质、特禀质九个类型，应用了流行病学、免疫学、分子生物学、遗传学、数理统计学等多学科交叉的方法，经中医临床专家、流行病学专家、体质专家多次论证而建立的体质辨识的标准化工具，并在国家973计划“基于因人制宜思想的中医体质理论基础研究”课题中得到进一步完善。通过21948例流行病学调查，该标准具有指导性、普遍性及可参照性，适用于从事中医体质研究的中医临床医生、科研人员及相关管理人员，并可作为临床实践、判定规范及质量评定的重要参考依据。该标准曾在多家“治未病”中心及中医药科研单位以及26个省、市、自治区(包括香港特别行政区、台湾地区等)试用。中医体质分类与判定平和质 (A型)总体特征：阴阳气血调和，以体态适中、面色红润、精力充沛等为主要特征。形体特征：体形匀称健壮。常见表现：面色、肤色润泽，头发稠密有光泽，目光有神，鼻色明润，嗅觉通利，唇色红润，不易疲劳，精力充沛，耐受寒热，睡眠良好，胃纳佳，二便正常，舌色淡红，苔薄白，脉和缓有力。心理特征：性格随和开朗。发病倾向：平素患病较少。对外界环境适应能力：对自然环境和社会环境适应能力较强。

‘贰’ 生长发育测量的方法有哪些

观察如果发现自己的孩子比周围同年龄、同性别的孩子长得慢、个头矮，就应尽早找医生咨询，通过孩子的生长量表，了解孩子是平均身高还是偏矮身高。

记录孩子的生长速率如果孩子第一年长不到25cm，第二年长不到10cm,2岁以后到青春发育前，每年生长的高度不到5cm，应该就医咨询。对于生长发育中的孩子，家长应该记录孩子每年长多少。如果没有测量，孩子的裤子几年都穿不短，肯定也有问题。

注意孩子的性发育性早熟或青春早发育的孩子会伴有骨龄提前，可能导致“高小孩”、“矮大人”现象。现实中不少孩子在小学时身高比同龄孩子高，家长从没想过孩子会有身高问题。

但到了初中或高中孩子生长速率逐渐下降，在班里排队越来越靠前，如果那时再来就医，孩子的骨骺可能就已经闭合或接近闭合了。也就是说，孩子就医时不理想的身高，可能就是他的终身高度了。因此，过早的蹿长可能是骨龄提前的征象。

‘叁’ 问卷调查所能用的统计方法有哪些

1. 调查的样本量太小，计算出的结论可靠性不高。

例如看到一些研究生的论文，只发了几十份问卷调查表，就根据统计到的百分比写下十分肯定的结论。其实，是有问题的。

例如：调查“你对××活动喜欢的程度”，调查了45人。调查结果：非常喜欢2人，喜欢5人，一般10人，不太喜欢13人，不喜欢15人。作者统计出：喜欢和非常喜欢的共7人占调查人数45人的15.5%，不太喜欢和不喜欢的共28人，占62.2%。并根据15.5%和62.2%来进一步写结论。

但是，他忽略了调查的样本计算出率以后，还应该计算率的标准误和置信区间。如本例喜欢率为15.5%。还应该计算率的标准误Sp。

_________ _________________

本例，喜欢率的标准误 Sp =√P(1-P)/n = √15.5(100-15.5)/45 = 5.39 %

按样本量n，查t值表上, n-1的t0.01和t0.05 的值，查得t0.05＝2.02 , t0.01＝2.69, 根据喜欢率15.5 %、标准误5.39 % 和t0.05的值,可计算出：

95% 置信区间：15.5±2.02×5.39＝4.6%～26.4%。(置信区间上下限的差值高达21.8%)。

95% 置信区间的含义是，如果用样本的喜欢率15.5%来估计总体的喜欢率时，有95%的可能是在4.6%～26.4%的区间之间。这样高达21.8%的区间意味着15.5%是不太可信的。

但是，如果扩大样本量到450人，4500人，而统计出的喜欢率也是15.5%。由于调查的样本量扩大了，标准误 Sp会缩小，计算出的95% 置信区间也就缩小为12.2%～18.8%和14.4%～16.6%。这时用样本率估计总体率时，上下限的差值很接近15.5%，才是可信的。

2. 调查数据的统计分析过于简单。

目前看到的调查数据统计分析大都比较简单。只是计算各个问卷指标的百分比，如上面举例的喜欢率15.5%等等。

要避免统计分析过于简单，首先，在做调查表设计时，就事先要考虑好调查数据的统计分析方法。例如同样是调查“你对××活动喜欢的程度”，除了要扩大调查样本量外，在调查表中增加调查性别和年龄。这样就可以采用一种较为复杂的方法——交叉分析。交叉分析是分析“年龄”、 “性别”和“对××活动喜欢程度”三个变量之间的关系。假设不分类统计时，喜欢率是15.5%。交叉分析后就会发现由于性别的不同，年龄段的不同喜欢率是不同的。

例如：2005年国民体质监测问卷调查中，对“睡眠时间”的统计分析，如果只是简单地计算某市成年男子2473人的问卷，只能统计出：睡眠6小时以下的人为13.4%，睡眠6～9小时的73.6%，睡眠9小时以上的13%。但是，如果增加年龄因素，分年龄段进行统计就可以看到，各年龄段的百分比是不同的（统计表略）。利用分年龄段的百分比还可以画出折线图（图略）。从图上更可以清楚的显示出：随着年龄增加，睡眠时间逐渐减少的趋势。

上述统计分析方法比较简单。但是，仅靠简单的统计方法来处理问卷调查数据是十分可惜的，因为大量的数据信息还没有充分利用。所以，设计问卷时，就应该注意到，让收集到的调查数据能做多因素统计分析（如：回归分析，因子分析等）。下面是我帮助或指导有关单位做过的统计分析实例：

例1：2005年国民体质监测的调查问卷内容中，包括了各人的文化程度，职业，工作、生活和体育锻炼等方面的许多问题。为了分析这些调查内容和各人的体质有什么关系，找出哪些因素对体质的好坏特别有关？在进行统计分析时，就需要把体质监测的指标和问卷调查的内容联系起来进行统计。

在成年组调查问卷内容中可进行计算的12个问题是：受教育程度，职业，平均每周工作时间，平均每天睡眠时间，睡眠质量，平均每天步行时间，平均每天坐姿活动时间，吸烟状况，运动感受，平均每周锻炼次数，平均每次锻炼时间，坚持锻炼时间。把这些作为X1, X2, ……X12，再把每个人体质监测中的体质总分作为Y，就可以进行逐步回归分析计算。

某省成年男甲组4242人的数据用逐步回归分析计算结果是：从12个指标中依次选出了X 1 (受教育程度)，X12 (坚持锻炼时间)， X10(平均每周锻炼次数)，X7(平均每天坐姿活动时间) 4个指标。得到回归方程：

Y = 21.85+ 1.02 X 1 -0.20 X7+ 0.34 X10 + 0.28 X12 F=101.92 (P<0.01)

复相关系数 R= 0.296

根据回归方程的系数就可以知道：受教育程度高，平均每周锻炼次数多，坚持锻炼时间长，平均每天坐姿活动时间少的人体质总分就高。反之就低。而这个结论只做一般的调查表百分比统计，是得不到的。

例2：某市开展《超重与肥胖人群运动与营养综合干预实验研究》12周后，对参加者进行了问卷调查，内容有：每天进餐情况（分为：五分饱，八分饱，十分饱），每周快走次数（分为：3次以下，3次，4次，5次及以上），每次快走时间（分为：30分钟以内，30～60分钟，60～90分钟，90分钟以上），每次快走距离（分为：3公里以下，3～4公里，5公里及以上）等。

如果仅统计各个问卷内容的百分比，只能计算出如：每次快走时间30分钟以内的29人占22.1%，30～60分钟的47人占35.9%，60～90分钟的19人占14.5%，90分钟以上的36人占27.5% 等等，这样的统计结果并不能说明什么问题。更无法分析出哪些是对减肥有效果的因素。

但是，把问卷调查的内容与参加12周实验后各人体重下降值联系起来统计，情况就不同了。如可以分别计算出：每周快走次数、每次快走时间等指标与体重下降值的相关系数。当计算出以上指标都和体重下降值呈中度或低度相关时，还可以进一步用回归分析的方法计算出标准回归系数或偏回归平方和来分析各指标对体重下降的作用大小。

本例有131人参加实验，为了用数学表达式来描述：饮食、运动量和降体重的关系。把调查表内容转换成数字后，选择了X1（每天进餐情况）、X2（每周快走次数）、X3（每次快走距离）与Y（体重下降值）计算出三元回归方程：

Y= 1.26－1.30 X1 +0.59 X2 +1.70 X3 F =13.855 (P<0.01)

复相关系数 R = 0.4966

从回归方程可以看到，在吃八分饱的情况下，增加每周快走次数和每次快走距离，降体重的效果更好。

可见，当采用了多元回归分析方法后，可以充分利用调查表里的信息从而获得比简单的统计百分比更多的研究结果。

例3：某市对学生体质下降原因进行调研时，设计的调查表内容包括：学生、家长、学校等方面30多项指标。为了分析调查的各指标对学生身体素质影响的主次关系，从调查表中选出可进行因子分析计算的26个指标进行了R型因子分析计算。

R型因子分析通过计算，可找出控制着所有指标的几个主要因素。计算后，原来的许多指标重新组合成较少的几个新的综合指标──公因子。这些公因子相互独立而且反映了原来指标的绝大部分信息。通过R型因子分析的结果，可以看出哪些指标是同一类的，每一个指标以哪一公因子为主，其他公因子所占比例如何，从而分析该指标的特点。还可根据贡献率较大的几个公因子中所包括的指标，来分析出各指标的主次关系。

对3699名中学生的调查数据作R型因子分析计算后，从贡献率最大的5个公因子所包括的调查指标看，归入第1公因子的7个指标，都和参加体育活动有关，因此把第一公因子命名为体育活动因子，归入第2公因子的2个指标，是反映学生家长文化水平的学历，归入第3公因子的2个指标，是反映学生是否关心自己体质、健康的指标，归入第4公因子的2个指标，是反映学校是否关心和组织学生体育活动的指标，归入第5公因子的2个指标，是反映学生家长对体育运动的态度的指标。

从而可以分析出，对学生体质影响最大的第一因素是学生参加体育活动的情况，第二因素是家长的文化水平高低，第三因素是学生自己是否关心自己的体质、健康情况。第四因素是学校是否关心和组织学生参加体育活动，第五因素是家长是否喜爱体育活动是否支持学生参加体育活动。

因子分析的优点在于用一个或少数几个综合指标概括原始数据中尽量多的信息，它能够实现对问题的高度概括，并揭示出一般的特征和规律。本例通过因子分析的统计方法，从学生填在26个调查问卷中的信息，分析出了对学生体质影响的几个主要因素。

‘肆’ 卡特尔16pf问卷手动算分怎么算还有那个标准分怎么弄的。我只用某个类型下的一部分题目可以算出来吗

标准分=5+（1.5*（原始分-原始平均分）)／标准差
本测验的 16 种人格因素中，1～3 分为低分，8～10 分为高分。
16PF各因素“高点分数”的意义简介如下：
因素A乐群性：高分者外向、热情、乐群；低分者缄默、孤独、内向。
因素B聪慧性：高分者聪明、富有才识；低分者迟钝、学识浅薄。
因素C稳定性：高分者情绪稳定而成熟；低分者情绪激动不稳定。
因素E恃强性：高分者好强固执、支配攻击；低分者谦虚顺从。
因素F兴奋性：高分者轻松兴奋、逍遥放纵；低分者严肃审慎、沉默寡言。
因素G有恒性：高分者有恒负责、重良心；低分者权宜敷衍、原则性差。
因素H敢为性：高分者冒险敢为，少有顾忌，主动性强；低分者害羞、畏缩、退却。
因素I敏感性：高分者细心、敏感、好感情用事；低分者粗心、理智、着重实际。
因素L怀疑性：高分者怀疑、刚愎、固执己见；低分者真诚、合作、宽容、信赖随和。
因素M幻想性：高分者富于想象、狂放不羁；低分者现实、脚踏实地、合乎成规。
因素N世故性：高分者精明、圆滑、世故、人情练达、善于处世；低分者坦诚、直率、天真。
因素O忧虑性：高分者忧虑抑郁、沮丧悲观、自责、缺乏自信；低分者安详沉着、有自信心。
因素Ql实验性：高分者自由开放、批评激进；低分者保守、循规蹈矩、尊重传统。
因素Q2独立性：高分者自主、当机立断；低分者依赖、随群附众。
因素Q3自律性：高分者知己知彼、自律谨严；低分者不能自制、不守纪律、自我矛盾、松懈、随心所欲。
因素Q4紧张性：高分者紧张、有挫折感、常缺乏耐心、心神不定，时常感到疲乏；低分者心平气和、镇静自若、知足常乐。
(2)次元人格因素分析 在16个人格因素的基础上，卡特尔进行了二阶因素分析，得到了4个二阶公共因素，并计算出从一阶因素求二阶因素的多重回归方程。这4个二阶公共因素即是综合相应一阶因素信息的次元人格因素，其计算公式和解释为：

①适应与焦虑性＝(38+2L+3O十4Q4—2C一2H一2Q3)÷10 式中字母分别代表相应量表的标准分(以下同)。由公式求得的最后分数即代表“适应与焦虑性”之强弱。低分者生活适应顺利，通常感觉心满意足，但极端低分者可能缺乏毅力，事事知难而退，不肯艰苦奋斗与努力。高分者不一定有神经症，但通常易于激动、焦虑，对自己的境遇常常感到不满意；高度的焦虑不但减低工作的效率，而且也会影响身体的健康。

②内外向性＝(2A+3E+4F+5H一2Q2一11)÷10 运算结果即代表内外向性。低分者内向，通常羞怯而审慎，与人相处多拘谨不自然；高分者外倾，通常善于交际，开朗，不拘小节。

③感情用事与安详机警性＝(77十2C+2E十2F+2N一4A一6I一2M)÷10 所得分数即代表安详机警性。低分者感情丰富，情绪多困扰不安，通常感觉挫折气馁，遇问题需经反复考虑才能决定，平时较为含蓄敏感，讲究生活艺术。高分者安详警觉，果断刚毅，进取精神，但常常过分现实，忽视了许多生活的情趣，遇到困难有时会不经考虑，不计后果，贸然行事。

④怯懦与果敢性＝(4E+3M+4Q1+4Q2一3A一2G)÷10 低分者常人云亦云，优柔寡断，受人驱使而不能独立，依赖性强，因而事事迁就，以获取别人的欢心。高分者独立、果敢、锋芒毕露，有气魄。常常自动寻找可以施展所长的环境或机会。

(3)综合人格因素分析(应用性人格因素分析) 综合因素分析是以统计标准和社会适应性标准这双重标准为根据的。尽管从理论上讲经过因素分析处理后16个因素中各因素间是相互独立的，但由于在社会适应的现实情境中某种行为表现往往是多种人格因素共同作用的结果，因此要分析人在某一实践领域的实际表现，就必须将多种人格因素的得分结合起来进行综合分析。于是卡特尔通过对实验资料的统计，并搜集了7500名从事80多门职业及5 000多名有各种生活问题的人的人格因素测验答案，详细分析各种职业部门和各种生活问题者的人格因素的特征和类型，提出了综合多种人格因素得分进行分析的“预测应用公式”。在这些公式中卡特尔根据各因素在实际的社会情境中的某种行为表现中所起的作用大小，对不同因素进行了加权处理，因而在综合分析中所依据的标准是在统计标准上加上了社会适应性标准。按照这样的双重综合标准对受测者作出评价，就不仅要考虑每个因素的得分，还要考虑各因素的作用方向和权重以及它们之间的协调情况。比较常用的公式及其解释有以下几种：

①心理健康者的人格因素 其推算公式为：C+F+(11一O)+(11一Q4)。式中字母为各量表的标准分(以下同)。公式运算结果代表了人格层次的心理健康水平。通常在0—40分之间，均值为22分，一般不及12分者情绪很不稳定，仅占人数分布的10％。

②专业而有成就者的人格因素 其推算公式为：2Q3+2G+2C+E+N+Q2+Q1。通常总和分数介于10—100分之间，平均为55分，60分约等于标准分7，63分以上约等于标准分8、9、10，总和67分以上者一般应有所成就。

③创造力强者的人格因素 其公式为：2(1l—A)+2B十E +2(11一F)+H+2I＋M+(11一N)+Ql+2Q2。由此式得到的总分可通过下表换算成相应的标准分，标准分越高，其创造力越强。

④在新环境中有成长能力的人格因素 其公式为：B十G＋Q3十(11一F)。在新环境中有成长能力的人格因素总分介于4—40分间，均值为22分。17分以下者(约占10％)不太适应新环境，27分以上者有成功的希望。

(4)特质因素冲突和协调分析 卡特尔将心理异常的原因视为由遗传而来的体质倾向使人易于经验到冲突，加上环境中个人的创伤经历，也就是说病因是由冲突引起的。这与弗洛伊德关于心理疾病的看法是相似的。这些冲突可以从16PF的因素得分上看出来。所以卡特尔的16PF分析可以看成是一种“定量的精神分 析”。早在1965年卡特尔在《人格的科学分析》一书中就指出16PF具有查明病人的心理冲突的功能并建议临床医生使用16PF作为诊断工具。要达到这一目的，在使用16PF进行诊断时，就必须遵循“协调性原则”，即指几种特定因素之间的协调，有两个层次，其一是人的内在需要或欲望与其外部行为表现之间的协调性，其二是指与弗洛伊德所谓“本我”、“自我”、“超我”相对应的人格因素之间的协调性。卡特尔特别强调“自我”的作用，认为人格的成熟就是“自我力量”的壮大，使之能够找出一种现实的、变通的解决办法使其先天驱力或“能”有所变更，从而称心如意偿还宿愿。当“自我”太弱，“本我”和“超我”太强，特别是后者太强时，最容易造成心理冲突。反之，“本我”太强而“超我”太弱，则易出现社会适应问题。所以心理健康的关键在于壮大“自我”。从这些协调性，特别是协调性出现反差(冲突)的情况中，可以发现个体内外适应上的问题及其原因。

‘伍’ 谁知道刘凤斌的中医健康量表使用方法

1．1 量表的研制原则

1．1．1 目的和构想 ①目的是按照国际病人报告的结局指标的定义和内涵，以中华文化为背景、以中医理论为指导研制既具有中国文化特色又能反映中医健康内涵的中医健康状况量表。②量表理论结构构想由精力、疼痛、大便、小便、睡眠、情绪、饮食、体质八个方面直接反映健康内涵［4］。每个方面应符合中医理论，不背弃PRO的含义。③量表应简明扼要，具有较强的实用性、科学性和可操作性。作为普适性量表，适用于一般人群和各种慢性病。④量表为自评式，各条目有4个等级回答选项。

1．1．2 条目的要求 ①根据方面发展条目，一个条目只明确地反映一个问题，条目叙述的语言简洁、明了，避免模棱两可，等级分明，容易判别。②条目应通俗易懂，便于理解和操作，每个被调查者均能对条目做出评价。

1．2 研究小组的建立

参照国际量表研制模式和设计方法［5，6］，成立研究小组，由中医、统计和生存质量专家共同组成，共同组织和领导以后的量表发展、考核工作。

1．3 条目池的形成

1．3．1 理论结构模型的建立 研究小组根据PRO的概念内涵，结合中国文化特色、中医理论关于健康的认识和相关研究经验［7］，在对专家调查的基础上，提出了中医健康状况量表应包括精力、疼痛、大便、小便、睡眠、情绪、饮食、体质八个方面。

1．3．2 条目池的产生 条目主要由以下三个方面获取：①以病人为中心提出条目。选择了不同病种患者（内科慢性疾病）30例和健康人30例，分别由他们根据自己对健康认识的经验和体会提出健康应该包括哪些方面和条目，再由课题组成员根据中医理论和临床实际对提出的条目进行整理修改、综合和拆分，形成条目。②以 SF-36为基础改造条目。SF-36 是国际着名的健康状况量表，我们把SF-36条目和一些背景材料，提供给有关中医专家，请中医专家们提出中医健康量表应该具备的条目。从中医角度来看SF-36量表缺了什么？请中医专家补充中医认为重要的，而此量表未反映的条目。专家意见表收集后，逐条讨论各个专家的意见，发现专家在讨论健康方面和条目时，完全按照中医健康理论应包含的方面给出条目，认为SF-36不能反映中医健康内涵，从而舍弃了以SF-36为基础改造的条目。③根据理论模型提出条目。研究小组广泛参考中医健康状况的内涵，通过认真阅读中医有关理论和临床专业书，根据PRO的概念及其构成，提出条目，并逐条进行认真讨论、修改、删除和补充。将以上三方面来源的条目整理后，发往北京、银川、成都、广州、郑州等地相关中医专家（不同年龄和职称结构）收集意见， 76个中医专家对条目作了重要性评分，并提出了修改意见。将中医专家反馈回来的重要性评分结果作统计分析，计算得分值的均数、标准差、中位数和四分位数间距等统计指标，将均数或中位数得分较低的条目剔除，修改后作为量表初稿，计有40个条目。结合中医理论和临床实际情况，经专家逐条讨论将每个条目回答选项根据临床表现的不同程度分为4级。如有关精神的条目分级为：精神饱满、精神欠佳、精神疲倦、精神极差4个等级；关于头晕的条目分级为无头晕、轻微头晕，可坚持日常工作和活动、头晕，不能行走、头晕，不能站立4个等级。

1．4 调查量表的确定

1．4．1 小范围测试（语言调试）和条目再改造 选择50位文化程度中等的健康人和患者（内科慢性疾病），用量表初稿进行小范围测试，健康人及患者填写量表后，针对其填写内容进行详细询问，主要考评无论是健康人还是患者是否能回答条目？是否理解条目？如何理解条目？其理解是否与我们设计的内容一致？等等。删除或修改了难于理解或不同患者理解相差较大的条目。

1．4．2 初步调查量表 量表初稿语言测试完成后，进一步对条目进行分析比较、讨论、修改，整理制成预调查量表，保留了35个条目作为初步调查量表，其中包括：精神、目光、反应、体力、记忆力、疲倦、气促、头晕、疼痛程度、疼痛频度、食欲、饭量、口干、口苦、口淡、大便干、大便次数、大便稀、大便烂、大便不畅、放屁、小便黄、夜尿多、小便不畅、难以入睡、睡不安宁、多梦、易感冒、手脚心发热、怕冷、体重减轻、心烦、急躁、心神不宁、情绪低落。

1．5 临床调查

1．5．1 临床调查的实施 2004年～2006年间用初步调查量表在广东省和宁夏自治区随机选择300名（100名健康人、100名门诊病人和100名住院病人）受试者进行调查，病种以慢性疾病为主；采用自测量表的形式；文化层次要求调查对象能够独立完成量表填写；招聘调查员，要求具有认真和诚实的品格；起草调查员指南和实施手册，进行调查员培训；调查员以医生身份出现，逐一访问受试者，作简要说明，请他们逐次填完量表。同时发放WHOQOL-100、SF-36、CH-QOL，最后回收问卷273份，回收率91％。

1．5．2 被调查者一般情况 273例调查对象中，年龄18 ～ 65岁（平均39．6岁，S＝14．1），分为18 ～ 39岁和40 ～ 65岁两组。宁夏101例，广东172例；男性137例，女性136例；健康人80例，门诊患者91例，住院患者102例；初高中文化者123例，中专以上文化者150例；农村户口这43例，县镇66例，城市169例。完全健康者76例，有病并稳定者56例，有病并正在治疗者139例。

1．6 统计学方法

统计分析借助SPSS 11．0、SAS 8．1和EQS 6．1（结构方程分析） 软件包完成。条目筛选用离散趋势法、方差分析、证实性因子分析、相关系数、克朗巴赫系数法等统计分析方法。量表的考核用证实性因子分析、克朗巴赫系数法和方差分析。

2 结果

2．1 条目分析

按照量表研制的一套程序和方法，对预调查量表的条目进行筛选。包括条目的困难度、反应度分析等，结果显示患者基本上能够理解和独自完成量表。具有较适宜的难易度和较好反应度，没有出现天花板（全部打最高分）或地板效应（全部打最低分）。

2．2 筛选条目结果

采用不同统计分析方法进一步筛选条目。①离散趋势法（变异系数法）。该方法是从敏感性角度挑选指标，生存质量测定中，可直接用标准差来反映离散趋势。但若各条目计分值不呈正态分布则应先作变量变换使之成为正态分布。计算各条目的标准差（各条目量纲相同，直接用标准差来比较变异度），挑选标准差最大的3个指标，结果选出22个条目。②方差分析。该方法也是从敏感性角度挑选指标。以P ＜ 0．05为标准，最终选出27个条目。③证实性因子分析。从量表的结构角度筛选条目，首先计算方面的CFI，然后与去掉方面中的任一条目后的CFI进行比较，如果某条目去掉后CFI有较大上升，则说明该条目的存在有降低该方面有负面影响，应该去掉，反之则保留。最后保留22个条目。④方面总分与条目的相关系数。通过计算方面总分，计算各条目与总分的相关系数，以0．5为界，若相关系数高于0．5者，表明该条目贡献比较大，否则删除。最后保留23个条目。⑤克朗巴赫系数法。从内部一致性的角度对条目进行筛选。首先计算某一方面总的Cronbach′s α系数，然后与去掉其中任一条目后的Cronbach′s α系数进行比较，如果某条目去掉后Cronbach′s α系数有较大上升，则说明该条目的存在有降低该方面内部一致性的作用，应该去掉，反之则保留。最终保留22条。从以上条目筛选的统计分析结果可以看出，5种不同的方法筛选出的条目不尽相同，被4种以上方法筛选掉的条目包括2，3，21，24，31等5个条目。

2．3 量表的考核

通过对保留的30个条目的量表结构的证实性因子分析结果显示CFI＝0．919，证明其具有良好的结构效度。精力、疼痛、饮食、大便、小便、睡眠、情绪、体质8个方面的克朗巴赫系数分别为0．8102、0．8298、0．7885、 0．6331、 0．5253、 0．8161、 0．8701、0．5638，可见除在大、小便和体质方面的克朗巴赫系数稍差外，其它六个方面均体现了较好的信度。健康人与门诊患者和住院患者的8个方面方差分析表明P值均 ＜ 0．01，说明了量表具有区分健康者与门诊和住院患者之间病情差别的能力。

2．4 正式调查量表

根据统计分析和量表考核的结果最终确立量表的结构模型为：方面反映健康状况，即本量表的结构为中医健康状况直接由精力、疼痛、大便、小便、睡眠、情绪 饮食、体质八个方面来反映，保留了30个条目。其中精力6条、疼痛2条、饮食5条、大便5条、小便2条、睡眠3条、体质3条、情绪4条，形成中医健康状况量表正式版