Page 212 - 《社会》2014年第6期

自评一般健康的信度和效度分析

β 犻 － １ ＜犳 犎 ， 犡 ， ε ； α ， γ ）
（
犎 ＝犻  犵 犻 － １ 犡 ； ） （ ０ ≤犵 犻 犡 ； ） （ ６ ）
狊
（
β 犻
由模型的待估计参数个数与模型约束条件可知，除非数据中包含
固定情境变量等额外信息或者对模型参数设定人为的约束条件，当相
）的函数中，
同的个体特征变量既出现在关于自评一般健康的切点（ 犮 犻
又出现在关于真实健康状况的函数中时，模型（ ６ ）无法拟合。相比之
０
下，它的简化形式模型（ ４ ）是可以拟合的，其隐含假定是， 犎 反映了所
有基于真实健康状况导致的自评一般健康的差异，因而自评一般健康
的其他残余变异都是由被访者回答行为的异质性引起的，这些异质性
可以由个体特征来预测和解释。
在定序 犘狉狅犫犻狋 模型的框架下，式（ ４ ）可以进一步表示为：
（
０
（
犵 犻 犡 ； ） －犳 犎 ； α ）
狊
Ｐｒ （ 犎 ＝犻 ） ＝Φ ［ β 犻 σ ］
β 犻 － １ －犳 犎 ； α ）
（
犵 犻 － １ 犡 ； ） （ ０
－Φ ［ σ ］ （ ７ ）
其中， Φ （  ）表示标准正态分布累积分布函数。
三、主要分析结果

（一）自评一般健康的信度分析
如前所述，在 犐犕犎犆 调查中，先后两次询问了被访者的自评一般健
康状况。表 ２ 列出了被访者针对同一问题的两次回答结果的交叉列联
表。总体来说，这两次测量的结果具有很强的正相关关系（ γ＝０．７６８ ，
犛犈＝０．０１３ ）。表 ２ 中主对角线上的数值（即两次回答结果一致）明显
高于其他数值，这表明，自评一般健康在相当程度上是稳定和一致的健
康测量指标。不过，如表 ２ 所示，在两次测量中，仍然有部分被访者改
变了对自己的健康评价结果，这种改变主要发生在相邻类别之间。例
如，在第一次自评健康为“很好”的被访者中，有 ３０％ 的人第二次的回
答结果为“好”；第一次回答“差”的被访者中，有 ３３％ 的人第二次回答
结果为“一般”。相 比 之 下，在 两次测 量中 评价 结果从“很 好”变成 了
“差”（或是相反）的被访者比例很低（分别约为 １％ 和 ３％ ）。
将两次关于自评一般健康的回答结果进行对比，利用第二次回答
结果的值减去第一次的值，可以产生一个表示两次回答差异的新变量。
根据两次回答差异的方向，笔者将这个新变量划分为以下三个类别：变

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