Page 211 - 《社会》2014年第6期
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社会· ２０１４ · ６
（二）方法
本文的分析主要包括两个部分。首先，对 犐犕犎犆 调查中自评一般
健康的两次回答结果进行交叉列联表分析，考察自评一般健康的信度。
在此基础上，拟合定序 犘狉狅犫犻狋 模型，探讨影响两次测量结果之间一致
性的可能因素。其 次，本 文 借 鉴 林 德 布 姆 和 范 杜 尔 斯 勒 （ 犔犻狀犱犲犫狅狅犿
犪狀犱犞犪狀 犇狅狅狉狊犾犪犲狉 ， ２００４ ）的 方 法，通 过 拟 合 层 级 定 序 犘狉狅犫犻狋 模 型
（ 犎犻犲狉犪狉犮犺犻犮犪犾犗狉犱犲狉犲犱犘狉狅犫犻狋犕狅犱犲犾 ， 犎犗犘犐犜 ），以检验自评一般健康的
效度，以及可能存在的回答偏误问题。与普通的定序模型相比，该模型
允许结果变量的各回答类别之间的切点（ 犮狌狋狆 狅犻狀狋狊 ）可以随被访者个
体特征的变动而变动。通过对比不同被访者自评健康切点位置的差
异，可以有效辨识不同群体回答行为的异质性，从而考察自评健康指标
的跨人群可比性问题。
在定序 犘狉狅犫犻狋 模型中，假定存在一个关于真实健康状况的连续性
狊
潜变量（ 犎 ），将自评一般健康（ 犎 ）视为对该潜变量的一种粗糙测量，
二者之间的关系可表示为：
狊
犎 ＝犻 犮 犻 － １ ＜ 犎 ≤犮 犻 ， 犻＝１ ，…， 犽 （ １ ）
为相应的切点，并有 犮 ０ ＝－∞
其中， 犽 表示自评一般健康所包括的类别数， 犮 犻
随着个体特征（ 犡 ）如年龄、
和犮 犽 ＝＋∞ 。在 犎狅 狆 犻狋 模型中，允许切点 犮 犻
性别、社会经济地位等的变动而变动，也即：
（ ）， 犻＝１ ，…， 犽－１ （ ２ ）
β
犮 犻 ＝犵 犻 犡 犻
由于真实健康状况（ 犎 ）往往是无法直接观测的，本文将真实健
康状况定义为 犐犕犎犆 调查数据中所收集的一系列多维度主客观健康测
０
量指标（ 犎 ）的函数。这些测量指标包括慢性病史、急性病状况、疼痛
和不适感、心理健康状况和一系列客观的体测指标。这样就有：
０
（
犎 ＝犳 犎 ， ε ； α ） （ ３ ）
将式（ ２ ）、（ ３ ）带入式（ １ ），本文所构建的 犎狅 狆 犻狋 模型可表示为：
狊
β 犻 － １ ＜犳 犎 ， ε ； α ）
（
犎 ＝犻 犵 犻 － １ 犡 ； ） （ ０ ≤犵 犻 犡 ； ） （ ４ ）
（
β 犻
式（ ４ ）是对 犎狅 狆 犻狋 模型一般形式的简化。其一般形式不仅允许真实健
０
康状况（ 犎 ）表示为其他健康测量指标（ 犎 ）的函数，而且真实健康
状况也可以随着其他个体特征变量（ 犡 ）的变化而变化，即：
（
０
犎 ＝犳 犎 ， 犡 ， ε ； α ， γ ） （ ５ ）
以及
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