《表2 量表因子载荷矩阵：获益目标回应感知量表的汉化及其信效度检验》

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《获益目标回应感知量表的汉化及其信效度检验》

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（n=305）

本研究采用探索性因素分析的方法来检验量表的结构效度。对正式测试的结果随机分半，将其中一半数据做探索性因素分析，采用KMO检验和Bartlett球形检验，并用主成分分析法提取公因子[10]。结果显示，本量表的KMO系数为0.884，球形假设检验χ2值为3021.589(P<0.001），表明变量间的相关性很强，适合作因子分析[7]。采用主成分分析法对获益支持量表的12个题项进行探索性因素分析，转轴方法为最大方差法，分析结果表明，特征值大于1的因子共有3个，特征值接近于1的因子有1个，且负荷值都大于0.40，共同解释了项目总方差的85.085%。根据因素分析的结果，对照测试量表，发现条目1—我的同伴通常对我身上发生的好事反应热烈，条目2—我有时会觉得我的同伴比我更开心、更兴奋，条目3—我的同伴经常就此事问很多问题，对这件好事表现出真正的关心，全部来自理论构想中的主动—建构回应，因此命名为主动—建构回应。条目4—我的同伴尽量不对此事小题大做，但却为我感到高兴，条目5—我的同伴通常会默默地支持发生在我身上的好事，条目6—我的同伴很少说话，但我知道他/她为我感到高兴，全部来自理论构想中的被动—建构回应，因此命名为被动—建构回应。条目7—我的同伴经常从中发现问题，条目8—我的同伴提醒我，大多数好事也有其坏处，条目9—他/她指出了此积极事件潜在的负面影响，全部来自理论构想中的主动—破坏回应，因此命名为主动—破坏回应。条目10—有时我觉得他/她不太在乎，条目11—我的同伴不太注意我，条目12—我的同伴常常显得不感兴趣全部来自理论构想中的被动—破坏回应，因此命名为被动—破坏回应。修订后的量表因子载荷矩阵见表2。