《表1 结构方程模型各变量内涵意义》

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《脑卒中患者病耻感量表结构效度的验证研究》

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验证性因素分析是结构方程模型应用的一种，结构方程模型分析又称为协方差结构分析，是以变量的协方差矩阵为基础分析变量之间的关系[6]。传统的结构方程模型是建立在连续性变量的基础上，处理变量间的线性关系，也称为线性关系模型，这要求在理论上数据呈正态分布。本次研究的样本均属于类别变量，大多数情况下不选择线性相关模型，即参数估计方法不选择极大似然法（maximum likelihood，ML）而改用加权最小二乘法（weighted least square，WLS）。理论上如需使用WLS方法进行参数估计，要求有较大的样本量，WEST等[7]建议样本量>2500，才能得到稳定的参数估计值，本次研究样本量为587例，未达到要求的样本量，故选用加权最小二乘法配合对角加权矩阵伴均值-方差校正卡方检验（weighted least squares means and variance adjusted，WLSMV）。WLSMV专为处理类别数据设计，当样本量较小时，其参数估计结果仍较好[8]。模型构建中，潜变量及观测变量内涵意义见表1。