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心理韧性是个体的一种人格特质和能力，能够帮助个体积极地适应逆境，应对压力的能力[1-2]. 它作为个体心理健康的保护性因素之一，能够提升个体应对环境挑战的自信心，促使个体更好地应对正在经历的各种压力，改善心理健康，降低感知压力所带来的消极影响[3-4]. Connor等[1]立足于压力应对能力的视角，以普通人和临床病人为研究对象，研制了一份测量个体心理韧性的研究工具——Connor-Davidson心理韧性量表(Connor-Davidson Resilience Scale，CD-RISC). 该量表共有25个项目，包括接受变化、耐受消极情绪、能力、控制感和精神信仰等5个因子，描述的是被试过去一个月的感受情况，注重个体心理韧性的特点而非其产生过程. 可以说，CD-RISC是目前国际上应用较为广泛的测量心理韧性的主要工具之一.
值得注意的是，该量表在不同国家和地区表现出的因子结构和命名均与原量表有较大出入. 如Yu等[5]以中国普通居民为样本，尽管也提取出了3个潜在因子，但其因子名为韧性、力量和乐观，题目归属并不相同；土耳其学者Karaırmak[6]以地震幸存者为样本，运用探索性和验证性因素分析发现CD-RISC是3因子结构，分别为坚韧和个人能力、耐受消极情绪和精神性倾向；Singh等[7]以印度本科生和研究生为样本，发现可提取出4个因子，即乐观、力量韧性、目的以及足智多谋；韩国学者Jung等[8]发现，该量表在一般群体和精神门诊患者中，能够维持原有的5因子结构；Wu等[9]发现该量表在男性新员工中为4因子结构，分别为对压力的耐受性、对变化的适应和接受性、乐观和安全感以及对自我本能的信任. 可见，尽管25个项目的CD-RISC在一定程度上能够测量不同被试群体的心理韧性水平，但其潜在的结构会因施测地区或者研究对象不同而表现出不稳定的现象，以至于提取的因子数量以及各因子的命名和清晰度均存有较大的差异. 为此，有学者开始对该量表进行修订，呈现出2个和10个项目的缩减版[10-12]. 不过，Campbell-Sills等[10]修订的CD-RISC-10比较受关注. 截止目前，CD-RISC-10在多个国家的不同群体中得到了应用，如西班牙的年轻人、纤维肌痛病人以及老年人[13-15]、美国的非洲裔男性[16]、柬埔寨的青少年[17]以及丹麦的医院员工等[18]，均表现出了良好的信效度.
大学生作为即将步入社会的一份子，面临着人际、学业和就业等多方面的压力[3]，如果他们应对压力的认知和行为能力较低，那么随着时间的推移势必影响着他们的心理健康[19]，而心理韧性作为一种积极的心理特质，对改善心理健康有着重要的促进作用，因此准确有效地评估韧性现实意义较大. 不过，令人遗憾的是截止目前尚未有研究考察CD-RISC-10在国内大学生中的心理测量学性能. 此外，测量等值作为效度的核心内容之一，是有效进行跨组比较的前提[20]，为此，为了给学界提供一个可比较男女大学生心理韧性水平的测量学依据，本研究运用了2种方法来检验CD-RISC-10的等值性[21]，即以大学生为研究对象，在检验CD-RISC-10信效度的基础上，特别深入分析了它在性别变量的等值性，以期为CD-RISC-10在国内的应用提供一个可供参考的科学的证据.
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采用方便取样的方法，对贵阳市5所大学发放1 100份问卷，剔除有规律和缺失作答的问卷后，回收有效问卷1 034(94%)份. 其中，男生310人，女生708人，性别信息缺失16人；大一294人、大二287人、大三261人和大四186人(医学专业的大五学生整合进大四类)，年级信息缺失6人；平均年龄(20.27±1.57)岁，年龄信息缺失40人.
2周后，选取其中1个班级重测，回收有效问卷52份. 其中，男生8人，女生43人，信息缺失1人；平均年龄(19.24±0.86)岁.
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依据Campbell-Sills等[10]对CD-RISC的简化研究，结合Yu等[5]的汉化版，形成本研究需要考察的CD-RISC-10量表，10个项目. 采用Likert-5点计分，即“从不这样”计0分，“很少这样”计1分，“有时这样”计2分，“经常这样”计3分以及“总是这样”计4分. 量表的总分越高，代表个体的心理韧性越强.
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该问卷由于肖楠等[22]修订，共计14个项目，采用Likert-4点计分，即“很不符合”计1分，“不符合”计2分，“符合”计3分以及“非常符合”计4分. 得分越高，代表个体的适应能力越强. 本次调查中其Cronbach’s α系数为0.792(0.768，0.813)(括号内为百分位数的95% Bootstrap置信区间，Bootstrap次数为2 000，若无特殊说明，下同).
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该问卷由李艺敏等[23]修订，共计12个项目，采用Likert-4点计分，即“完全没有”计1分，“有时如此”计2分，“经常如此”计3分以及“总是如此”计4分. 得分越高，表示心理健康水平越低. 本次调查中其Cronbach’s α系数为0.693(0.558，0.726).
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该问卷由李亚杰等[24]修订，共计14个项目，采用Likert-5点计分，即“总是这样”计4分，“经常这样”计3分，“有时这样”计2分，“偶尔这样”计1分，“从不这样”计0分. 其总分越高，表明感知到的压力越大. 本次调查中其Cronbach’s α系数为0.783(0.707，0.809).
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该问卷王才康等[25]修订，共计10个项目，采用Likert-4点计分，“完全不正确”计1分，“不正确”计2分，“正确”计3分以及“完全正确”计4分. 得分越高，表明个体的一般自我效能感越高. 本次调查中其Cronbach’s α系数为0.624(0.512，0.663).
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用EpiData 3.1进行数据的录入，STATA SE 15.1和Mplus 8.3进行数据分析，采用描述统计、相关分析、Cronbach’s α系数估计、探索性因素分析、平行分析、最小平均偏相关分析、验证性因素分析、多组验证性因素分析以及项目功能差异分析等统计方法.
1.1. 对象
1.2. 工具
1.2.1. Connor-Davidson心理韧性量表简版(CD-RISC-10)
1.2.2. 自我韧性量表(Ego-Resiliency Scale，ERS)
1.2.3. 一般健康问卷(General Health Questionnaire，GHQ)
1.2.4. 知觉压力量表(Perceived Stress Scale，PSS)
1.2.5. 一般自我效能感量表(General Self-Efficacy Scale，GSES)
1.3. 统计方法
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用以下几种方法对10个项目的质量予以分析(表 1). 第一种方法是求各项目与CD-RISC-10总分的积差相关系数，发现各项目与CD-RISC-10总分间的相关系数在0.532~0.650之间，而校正后的相关系数在0.413~0.537之间. 第二种检验方法求决断值，以CD-RISC-10的项目总分上下端27%为分界点，并将其划分为高分组和低分组，然后，运用独立样本t检验，若各项目能够达到显著性水平，表明其项目的鉴别力高，结果显示10个项目的t值均远远大于3，在16.658~20.464之间，达到了极其显著的水平(p < 0.001)，故可认为CD-RISC-10的项目鉴别力较高. 第三种方法就是基于所有数据进行因素分析时发现，10个项目的共同度在0.281~0.440之间，其因子负荷在0.530~0.663之间.
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以纸制问卷录入EpiData 3.1中的序号为依据，对保留的1 034份有效数据进行奇偶序号的分半，一半用于探索性因素分析，另一半用于验证性因素分析. 对奇数序号的数据进行探索性因素分析，发现其KMO值为0.850，Bartlett球形检验为χ2/df=941.187/45≈21.915(p < 0.001)，表明该半数据能够有效地进行探索性因素分析. 对此，选用主成分法对数据进行因素分析，结果显示特征值大于1的因素有2个，为3.415和1.061，其解释率分别为34.15%和10.61%. 鉴于因素分析中特征值和碎石图在选择因子数量上的精确度不高以及主观性较强等缺陷，整合平行分析和最小平均偏相关分析的结果(表 2)，结果显示传统的因素分析可以选择2个公因子，而平行分析和最小平均偏相关分析均只支持选择一个公因子，首对因子特征值之比大于3，因此，建议只取一个因子.
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依据以往CD-RISC-10及心理韧性的相关研究[4, 15-16, 22]，选择ERS，GHQ，PSS和GSES为效标量表. 结果显示(表 3)，CD-RISC-10与ERS，GSES的相关系数为0.507和0.402，且p值均小于0.001；而CD-RISC-10与GHQ，PSS的相关系数分别为-0.268和-0.440，且p值均小于0.001.
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本研究运用多组验证性因素分析[26-27]和有序的Logistic回归模型[28-30]分析CD-RISC-10在性别变量上的等值性. 首先，可以肯定的是两者在效用上本质是相同的，可认为前者是从宏观到微观角度的思路进行评价，而后者有序的Logistic回归模型是从微观到宏观角度的思路进行分析. 其次，多组验证性因素分析是基于被试作答的方差协方差矩阵进行分析，而Logistic回归模型是基于被试的原始作答反应进行分析，后者较前者利用了更多更直接的数据信息. 最后，多组验证性因素分析是利用一系列的嵌套模型(如形态等值、弱等值、强等值和严格等值等模型)，逐步从宽松到严格的方式来寻求等值情形，或者说相似模型不等值的原因所在；而Logistic回归模型则采用了逆向思维，直接从项目出发，运用似然比检验去发现不等值的原因，进而考察其是否真正影响样本间的差异，用更少的操作步骤和评价方式找到测验不等值的原因.
采用Mplus 8.3将CD-RISC-10建构的模型用于男女生2组进行拟合比较，根据以往研究[31]，依次建立形态等值、弱等值、强等值和严格等值等4个模型. 结果如表 4所示，4个模型的CFI，TLI均大于0.90，RMSEA均在0.038~0.044之间，各项拟合指标达到了模型拟合良好的标准. 在男女生跨群体等值性检验中，通过模型之间的两两比较，△TLI，ΔCFI均小于0.01. 通过深入分析，发现模型2与模型1相比，ΔCFI和ΔTLI分别为0.002和0.010，均小于或等于0.01，且BIC减少了58.63，表明因子负荷在性别变量上具有等值性；在此基础上，假定每个指标在性别变量上的测量截距相等，结果显示(模型3和模型2相比)ΔCFI和ΔTLI分别为-0.017和-0.014，均小于0.01，且BIC减少了32.168，表明强等值模型成立；最后，在模型3成立的前提下，假定误差方差相等，结果显示(模型4与模型3相比)ΔCFI和ΔTLI分别为-0.008和-0.001，均小于0.01，且BIC减少了40.235，可以误差方差在性别变量相等，即严格等值成立.
运用有序的logistic回归模型来做项目功能差异(Differential Item Functioning，DIF)分析[28]. DIF分为一致性DIF和非一致性DIF，前者指的是一组被试在某一项目上的表现从低到高一直低于或高于另一组被试，后者指的是一组被试在某一项目的表现上先低后高或者先高后低于另一组[32]. 检验的统计模型如下：
其中，f代表的是有序的Log函数；response代表的是被试对问卷项目的作答得分；trait代表的是问卷所测量的心理特质水平；group代表的是需要考察的类别变量. 最后，运用似然比检验回归系数的显著性来分析DIF[29-30]，若部分项目存在着DIF，则需要进一步运用独立样本t检验分析这些DIF是否影响总分的差异. 结果显示(表 5)，项目2、项目3、项目4以及项目7在不同性别大学生中，其似然比检验均达到了显著性水平，即表明该四个项目有一致性DIF存在. 经独立样本t检验发现，不同性别的大学生在心理韧性的总分存在着显著性的差异(Cohen’s d=0.186，t=2.972，p < 0.05)[33-34].
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CD-RISC-10量表的Cronbach’s α系数为0.799(0.774，0.821). 2周后，对其中一个班的大学生进行重测，2次CD-RISC-10的相关系数为0.746(0.603，0.838). 一般地，Hankins[35]的研究，认为应该通过问卷辨识度，即δG系数来弥补传统信效度在评价测评工具的不足，如果δG系数等于1，表明问卷的辨识度水平达到最高；大于0.9表明问卷辨识度水平较高；当δG系数小于0.9时，则需要改善问卷. 结果显示，本次调查中CD-RISC-10的δG系数为0.958(0.954，0.962)，达到了测量学要求.
2.1. 分析
2.2. 效度分析
2.2.1. 结构效度
2.2.2. 效标关联效度
2.2.3. 跨性别等值性
2.3. 信度和问卷辨识度分析
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本研究考察了CD-RISC-10在国内大学生中的条目质量、潜在结构、信度以及辨识度，各类测量学指标表现良好.
首先，综合多种检验方法的结果，发现10个项目的题总相关和决断值均达到了心理测量学的要求，表明项目质量良好. 其次，经3种探索潜在结构的方法分析，发现CD-RISC-10表现出了稳定的单维结构，这与以往研究是一致的[10, 13-18]，而验证性因素分析的各项指标远远超过了心理测量学要求的最低标准，表明CD-RISC-10在大学生中有良好的结构效度. 接着，在效标关联效度上，CD-RISC-10与自我韧性和一般自我效能感存在着极其显著的中等正相关；而CD-RISC-10与一般健康和知觉压力存在着显著的中等负相关，这与以往研究相同[10, 14-15, 17-18]，表明该量表在国内大学生中具有良好的聚敛和区别效度. 最后，经多组验证性因素分析发现，CD-RISC-10的形态等值、弱等值、强等值以及严格等值均成立，这表明CD-RISC-10在不同性别的大学生中潜变量的形态、各项目的因子负荷、截距以及误差方差都相等. 所以，由CD-RISC-10所得到的测量分数是可以有效地进行性别比较的. 不过，本研究通过项目功能差异分析，发现项目2、项目3、项目4以及项目7在不同性别间的大学生中，其似然比检验均达到了显著性水平，即表明该4个项目有一致性DIF存在. 换句话说，在考察性别差异时，这些项目存在的DIF很有可能影响其显著性. 经t检验发现，不同性别的大学生在心理韧性的总分差异具有统计学意义(p < 0.05). 出现上述情形的原因除了前面4个项目的DIF存在以外，另外一个原因在于样本容量过大，不同性别的大学生数量不均衡导致了实际上很小的效应量也会显著. 进一步通过分析Cohen’s d值发现，其值0.186小于0.2[33]，实际的效应量低于较弱的标准. 所以，可认为该显著性产生的主要原因是由于样本容量过大造成的，而并非是那4个项目的DIF影响所致. 但值得注意的是，未来研究在改进或完善量表时，应该多加注意这些有DIF的项目. 综上，CD-RISC-10在大学生中的效度良好.
在信度方面，发现CD-RISC-10的Cronbach’s α系数及其区间的最小值均大于0.7，而重测信度的点估计值为0.746，均达到了心理测量学的标准，所以，这10个项目在评估大学生的心理韧性水平上有着较高的同质性和内部一致性. 传统的信效度评价有一个不足之处，即没有办法评估问卷区分开个体或者被试的能力，因此需要一个额外的测量学指标来补充传统信效度的不足，而δG系数正是能够反映问卷区分被试能力的指标[35]. 结果发现，CD-RISC-10的δG系数及其百分位数的95%Bootstrap置信区间分别为0.958(0.954，0.962)[35]，达到了测量学标准，表明该问卷具有良好的辨识度.
综上所述，CD-RISC-10中文版在大学生群体中具有良好的信效度，在性别变量上具有测量等值性，并且该问卷的辨识度良好，可以作为有效测量个体韧性水平的研究工具. 本研究所得到的跨性别等值性拓宽了CD-RISC-10的应用，对于想要考察不同性别的心理韧性，提供了可参考的测量学依据，不过由于本研究仅仅只调查了大学生，对于该量表在其他群体中是否会表现出同样良好的心理测量学性能，将会是接下来的主要研究工作.
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