摘要：為探索潛在剖面分析(latent profile analysis, LPA)在心理行為問題識別上的應(yīng)用, 對12718名大學(xué)生進(jìn)行心理普查, 并對644名學(xué)生由心理咨詢師、輔導(dǎo)員和兼職班主任對其心理狀況進(jìn)行評定, 采用評定結(jié)果和陽性癥狀檢出率作為"黃金標(biāo)準(zhǔn)"分析了診斷的敏感度與特異度。結(jié)果發(fā)現(xiàn):(1)潛在剖面分析發(fā)現(xiàn)本研究大學(xué)生樣本的心理行為問題可劃分為三個亞群體:風(fēng)險組、困擾組和健康組, 分別占比9.86%、19.15%和70.99%;(2)風(fēng)險組表現(xiàn)為突出的精神癥狀(Z≥2.6SD), 有61.21%的被試出現(xiàn)陽性癥狀, 遠(yuǎn)高于困擾組的38.28%和健康組的8.36%;此外, 困擾組以認(rèn)知與情緒癥狀為主;(3)潛在剖面分析方法比傳統(tǒng)劃界分?jǐn)?shù)方法在敏感度上能提高8.93%~35.26%, 更為科學(xué)有效。

Identifying Psychological or Behavioral Problems of College Students: Based on Latent Profile Analysis

Abstract:To explore the applicability of latent profile analysis (LPA) in detecting psychological or behavioral problems, a total of 12718 college students were tested for psychological health. The psychological status of the 644 students was evaluated by psychologists, counselors and class supervisors. Using evaluation results and the 90 Symptom checklist (SCL90) positive detection rate as the "golden standard" for diagnostic accuracy, sensitivity and specificity were compared between LPA and the traditional demarcation method. The results showed that: (1) Student's psychological and behavioral problems can be divided into three sub-groups: high risk group (9.86%), mental confusion group (19.15%) and healthy group (70.99%). (2) High risk groups were characterized by prominent mental symptoms (Z≥2.6SD). The positive symptom of mental health risk in high risk group is 61.21%, which is far above that of mental confusion group (38.28%) and mental health group (8.36%). (3) LPA improved sensitivity by 8.93%-35.26% and showed better diagnostic accuracy comparing with the traditional demarcation method.

Key words:latent profile analysis (LPA)    university personality inventory (UPI)    psychological or behavioral problems    college students    

1 引言 1.1 問題的提出

近年來，大學(xué)生的心理健康問題和精神疾病問題越來越受到關(guān)注。開展新生心理健康普查，發(fā)現(xiàn)可能存在心理行為問題的高危人群，并對之進(jìn)行預(yù)防性的干預(yù)，從而減少心理危機事件的發(fā)生，是高校開展心理健康工作的普遍做法和重要內(nèi)容。大學(xué)生人格問卷(University Personality Inventory，UPI)是過去二十年中用于大學(xué)生心理普查工作最常見的心理量表，1966年由參加全日本大學(xué)生保健協(xié)會的大學(xué)生心理咨詢員和精神科醫(yī)生集體編制而成，是為發(fā)現(xiàn)早期有心理問題的學(xué)生而編制的大學(xué)生精神衛(wèi)生、人格健康調(diào)查表。1991年國內(nèi)部分高校對其進(jìn)行引進(jìn)和修訂后，作為大學(xué)新生入學(xué)時心理健康水平調(diào)查推廣使用(王建中，1995；王建中，1999；李晶，王學(xué)春，李波，劉根義，宋煜煒，2003)。該量表具有涵蓋的心理癥狀較多、信息量大、操作簡單、篩選迅速等優(yōu)點，在國內(nèi)得到廣泛使用。然而，許多研究者發(fā)現(xiàn)UPI量表應(yīng)用實踐中存在著不少問題。首先，雖然UPI主要設(shè)計為單維的，但在日本和中國的一些研究中已經(jīng)表明它是多維度的(余莉，蔡玲，2007；鄭林科，王建利，2005)。另外，以往研究使用的傳統(tǒng)因素分析方法，其前提是假設(shè)測量指標(biāo)變量是服從正態(tài)分布的連續(xù)型數(shù)據(jù)。如果忽視這一前提條件而將其用于分析等級或類別變量，不僅得到的參數(shù)估計可能是有偏的，模型的擬合也不可信。UPI量表是0-1計分，將這種二分變量看作連續(xù)變量進(jìn)行因素分析，結(jié)果是不可靠的。其次，UPI存在篩選假陽性率較高的問題，診斷或類型劃分的臨界值存在矛盾或不一致等問題(黃艷蘋，李玲，2012)。日本與我國的一些研究發(fā)現(xiàn)UPI的篩選率在不同人口學(xué)變量下不夠穩(wěn)定(Yoshitake，1996；余莉，蔡玲，2007；鄭林科，王建利，2005)。這些篩選標(biāo)準(zhǔn)是多年前根據(jù)使用經(jīng)驗設(shè)定，不但在樣本對象上需要更新，其統(tǒng)計技術(shù)也有待改進(jìn)。

在心理行為問題識別的傳統(tǒng)方法上，量表使用者通常將量表分?jǐn)?shù)與相應(yīng)常模進(jìn)行比較，以判斷被試的心理狀態(tài)所處的相對程度或水平。但是，由于社會的急速發(fā)展，常模極易失去時效性，從而無法繼續(xù)充當(dāng)診斷分析的參照點。而且，量表的常模建立程序比較復(fù)雜，成本高。能否通過潛在剖面分析等統(tǒng)計方法對心理健康情況進(jìn)行分類識別？使用潛在剖面分析方法與傳統(tǒng)劃界分?jǐn)?shù)方法在心理問題的識別診斷上孰優(yōu)孰劣？這正是本研究所關(guān)心的問題。

1.2 潛在剖面模型的原理

潛在剖面模型(latent profile model，LPM)是潛在類別模型(latent class model，LCM)在連續(xù)型外顯變量上的方法拓展。在心理學(xué)研究中，常通過樣本外顯的、可測量的行為表現(xiàn)對個體潛在或內(nèi)隱的認(rèn)知、情緒等進(jìn)行間接的測量。根據(jù)外顯變量和潛在變量的數(shù)據(jù)類型，可以將表示外顯變量與潛在變量之間的理論關(guān)系的潛在結(jié)構(gòu)分析分為四大類：潛在類別分析、潛在剖面分析、潛在特質(zhì)分析和因素分析(邱皓政，2008)。潛在類別分析(latent class analysis，LCA)就是借助潛在類別模型這一統(tǒng)計模型，用潛在的類別變量來解釋外顯的類別變量之間的關(guān)聯(lián)，進(jìn)而維持外顯變量之間的局部獨立性。

潛在類別分析的基本思想是對各外顯變量各種反應(yīng)的概率分布可以由少數(shù)互斥的潛在類別變量來解釋，每種類別對各外顯變量的反應(yīng)選擇都有特定的傾向。假設(shè) Ijk 是被試k在第j個外顯變量的作答，其中有L個作答水平，Ik 是某被試k的作答向量；潛在模型假設(shè)有唯一一個潛在類別變量 C，潛在類別數(shù)為T。潛在類別模型如公式(1)所示，

模型的兩個基本假設(shè)(邱皓政，2008)為：(1)潛在類別之間存在互斥性，且。(2)在某個潛在類別下，各個外顯變量的反應(yīng)之間無關(guān)聯(lián)性，即局部獨立性，如公式(2)表示，

其中 P(C=t)是被試屬于第t種潛在類別的概率，P(Ijk=l|C=t)是在第t種潛在類別下被試在題j作答為l的條件概率，條件概率總和為1，即。

潛在剖面分析(Latent Profile Analysis，LPA)是潛在類別模型在連續(xù)型外顯變量上的方法拓展，原理、步驟與傳統(tǒng)的LCA相同，區(qū)別在于將概率分布拓展成密度分布，即公式1變成

其中 ∑τ，假設(shè)外顯變量的分布是具有 t 個成分(component，或稱潛在類別，潛在剖面)的混合分布，每個潛在類別具有各自的均值向量 μt和協(xié)方差矩陣 ∑τ 。由于外顯變量是連續(xù)變量，通常也假設(shè)每個潛在類別下的條件分布為正態(tài)分布(Vermunt，1968)。

1.3 潛在剖面模型在心理行為問題診斷中的應(yīng)用

潛在類別模型自上世紀(jì)50年代發(fā)展起來，其傳統(tǒng)模型已廣泛應(yīng)用于心理學(xué)的質(zhì)化研究中。該方法不但彌補了類別型潛變量的統(tǒng)計分析方法的空白，同時也激起研究者對心理學(xué)變量質(zhì)化研究的思考和興趣：個體的心理差異不僅僅是水平上的差異，還可能存在結(jié)構(gòu)上的差異(Marsh，Lüdtke，Trautwein，& Morin，2009)。這種質(zhì)化差異的研究不但有助于對群體的心理剖析(如心理診斷、人格差異)，還對進(jìn)一步的關(guān)系研究具有重大的突破意義。近年來，越來越多的研究者將潛在類別分析方法應(yīng)用到對心理行為問題的診斷與分類。潛在類別分析方法最基本的應(yīng)用就是根據(jù)個體在外顯測查題目上的作答模式來判斷個體的潛在特征分類并了解各種類別在整個群體中的人數(shù)比例。這種基于概率模型的分類方法不但能夠保證劃分出來的各類之間差異最大類別內(nèi)部差異最小，而且還能利用客觀的統(tǒng)計指標(biāo)去衡量分類的準(zhǔn)確性和有效性。一項關(guān)于潛在類別模型應(yīng)用在診斷上的實證研究的綜述發(fā)現(xiàn)，以“Latent class”、“Latent classes”、“Finite mixture”和“Finite mixtures”為主題詞在數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行搜索，共發(fā)現(xiàn)1704篇文獻(xiàn)，經(jīng)篩選后共有64篇文獻(xiàn)是有關(guān)以人為研究對象的LCA方法在疾病診斷上的應(yīng)用(Maarten，Naaktgeboren，Reitsma，Moons，& Groot，2013)。其中，LCA在傳染病領(lǐng)域應(yīng)用最為廣泛，共有38篇，其次是心理與行為問題的診斷(6篇)，其他方面還有運動系統(tǒng)疾病(4篇)、消化系統(tǒng)疾病(3篇)以及呼吸系統(tǒng)疾病和癌癥(各2篇)。該領(lǐng)域的實證研究絕大部分發(fā)表在2002年之后，特別是2007年后呈現(xiàn)明顯增長。例如，有研究者運用LCM方法對美國精神疾病診斷與統(tǒng)計手冊第5版(DSM-IV)中分裂型人格障礙(SPD)診斷標(biāo)準(zhǔn)的潛在結(jié)構(gòu)進(jìn)行評估，將SPD分為三種不同的亞種：第一類主要以古怪的想法，不適當(dāng)情感和人際問題為主要特征的；第二類主要是人之困難方面為特征，包括一些知覺困難；第三類特征主要是妄想狂癥狀。針對SPD的不同亞種的特征，咨詢師可采用相應(yīng)的咨詢策略對其進(jìn)行干預(yù)或治療(Fossati，Krueger，Markon，Borroni，& Maffei，2013)。Szatmari(1995)使用潛類別模型對自閉癥診斷的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行了討論，發(fā)現(xiàn)國際疾病分類手冊第10版(ICD－10)對自閉癥的診斷更加符合潛類別。有研究者將LCM方法運用到臨床心理診斷上，來評估醫(yī)生診斷的精確性或?qū)η嗌倌昃W(wǎng)絡(luò)游戲成癮進(jìn)行了分類與識別(Bertr and ，Bénichou，Grenier，& Chastang，2005; Antonius，Van，& Tim，2010)。近幾年，潛在類別模型在國內(nèi)也在抑郁癥、居民健康行為、攻擊性等問題上得到應(yīng)用(裴磊磊，2009；趙麗，張瑛，2013；曹尚，羅鵬飛，2013；吳鵬，劉華山，謝亞靜，王卉，2014)。

在心理學(xué)研究中，外顯變量為連續(xù)變量的情況十分常見，潛在剖面分析方法的應(yīng)用具有廣闊的前景。潛在剖面分析繼承了傳統(tǒng)潛在類別分析以“個體中心法”(person-centered)的統(tǒng)計思想，關(guān)注個體之間的異質(zhì)性，不但能更準(zhǔn)確刻畫出個體之間的量化差異，同時還能總結(jié)個體間多維的質(zhì)化差異。這對心理與行為治療提供了重要的信息，例如針對各潛類別的心理與行為特征、流行率采取更有針對性的治療方案。此外，潛在剖面分析的量化差異還可用于探討各種心理水平的臨界點，基于統(tǒng)計模型的分界點可減少診斷的主觀性(張潔婷，焦璨，張敏強，2009)。

1.4 研究假設(shè)

以往基于潛在類別模型和潛在剖面模型的心理行為問題識別和診斷的研究，都著重于對個體類別間潛在特征的識別，或?qū)δ骋恍睦硇袨榘Y狀的診斷，而在同一被試群體中將基于潛在剖面模型的識別方法與傳統(tǒng)劃界分?jǐn)?shù)方法進(jìn)行比較的研究則尚未見報告。傳統(tǒng)劃界分?jǐn)?shù)方法在心理測評或心理診斷中更為常見，其原理及方法更容易被接受，也更具操作性，但參照常模的劃界分?jǐn)?shù)方法的劣勢也顯而易見：常模建立程序比較復(fù)雜，成本高，隨著社會的變遷常模也容易失去時效性。潛在剖面分析方法根據(jù)個體在外顯測查題目上的作答模式來判斷個體的潛在特征分類，用客觀的統(tǒng)計指標(biāo)去衡量分類的準(zhǔn)確性和有效性，以保證組間異質(zhì)和內(nèi)組同質(zhì)的最大化，在心理行為問題的識別上具有很大的優(yōu)勢。兩組識別方法在心理行為問題識別上孰優(yōu)孰劣？在臨床心理診斷上，診斷的準(zhǔn)確性主要是以敏感度(sensitivity)和特異度(specificity)來評價。其中，敏感度是指當(dāng)患者確實患病時，醫(yī)生對該患者診斷為陽性(患病)的概率，如公式(5)所示，πi1 表示第i個被試患病(患病表示為1)的概率，P(Xi=1|Y=1)表示當(dāng)被試真實情況為患病(Y=1)時被試在診斷中被判斷為患病(Xi=1)的概率；特異度是指當(dāng)患者事實上沒患病時，醫(yī)生對該患者診斷為陰性(無患病)的概率，如公式(6)所示，1－ πi0 表示第i個被試無患病(無患病表示為0)的概率。(李丹玲，2013；劉沛、孫金芳，2008)。

本研究首先使用基于二級計分的因素分析方法對UPI的因子結(jié)構(gòu)進(jìn)行了探索性和驗證性因素分析；其次，基于UPI因素分析的結(jié)果對大學(xué)生群體的心理健康狀況進(jìn)行潛在剖面分析；最后，以心理健康陽性癥狀檢出率、學(xué)生心理狀況專家評定等結(jié)果為黃金標(biāo)準(zhǔn)(Golden St and ard)，將LPA分組結(jié)果與傳統(tǒng)劃界分?jǐn)?shù)分組結(jié)果在敏感度和特異度上進(jìn)行比較，以檢驗潛在剖面分析在大學(xué)生心理行為問題診斷的識別上是否更優(yōu)。

2 研究方法 2.1 被試

本研究的數(shù)據(jù)來自廣州市某綜合性大學(xué)2012年、2013年一年級學(xué)生的新生心理健康普查數(shù)據(jù)(N = 12718，平均年齡19.1±0.95，64％為女生)。心理普查是由該大學(xué)的心理咨詢中心在學(xué)生入學(xué)時第一個月進(jìn)行，由各學(xué)院組織在計算機中心通過聯(lián)網(wǎng)電腦統(tǒng)一施測。

2.2 研究工具 2.2.1 大學(xué)生人格問卷(UPI)

采用大學(xué)生人格問卷UPI(王建中，1995)評估被試在過去一年中是否感覺到或經(jīng)歷了心理行為癥狀(如：“食欲不振”，“感到自卑”)。作“是”或“否”的回答，二級記分。UPI由以下三部分構(gòu)成： 第一部分是學(xué)生的基本情況。第二部分由 60 個項目構(gòu)成。其中 4 個項目是測偽題。其余56個是反映學(xué)生的苦惱，焦慮，矛盾等癥狀項目，其中第25題“想輕生”為評估自殺意念的關(guān)鍵題。第三部分是附加題，了解學(xué)生對自身身心健康狀態(tài)的總評價以及是否需要或接受過心理咨詢。UPI的篩選標(biāo)準(zhǔn)如下：滿足下列條件之一者歸為第一類需重點關(guān)注學(xué)生：(1)UPI總分在25分(包括25分)以上者；(2)第25題做肯定選擇者；(3)輔助題中同時至少有兩題做肯定選擇者；(4)明確提出咨詢要求者；第一類學(xué)生可能存在嚴(yán)重心理問題，需要進(jìn)一步診斷并持續(xù)重點關(guān)注。滿足下列條件之一者應(yīng)歸為第二類可能有一般心理問題學(xué)生：(1)UPI總分在20~25分(包括20分，不包括25分)之間者；(2)第8，16，26題中有一題做肯定選擇者；(3)輔助題中只有一題作肯定選擇者。不屬于第一類和第二類者歸為第三類心理健康的學(xué)生?；诒敬窝芯繑?shù)據(jù)，UPI量表的內(nèi)部一致性信度系數(shù)為0.914。

2.2.2 90項心理健康癥狀量表(SCL-90)

采用李克特量表 0(不是全部)~5(非常)級計分。量表分為十個維度：軀體化(12項)，強迫(10項)，抑郁(13項)，焦慮(10項)，敵對(6項)，偏執(zhí)(6項)，精神病(10項)，人際關(guān)系敏感(9項)，以及恐怖(7項)，其他因素因為它的不明確性在本研究不做討論?；诒敬窝芯繑?shù)據(jù)，SCL90九個分量表的內(nèi)部一致性信度系數(shù)分別為0.83，0.82，0.87，0.83，0.74，0.71，0.78，0.82，0.69。

2.3 心理狀況評定

選取2013年某學(xué)院644名學(xué)生分別由心理咨詢師、年級輔導(dǎo)員、兼職班主任對學(xué)生的心理健康狀況進(jìn)行評定。其中，心理咨詢師為學(xué)校心理咨詢中心專職心理咨詢教師、心理學(xué)博士、國家二級心理咨詢師，用電話約請學(xué)生、半結(jié)構(gòu)化面談20~30分鐘；年級輔導(dǎo)員為分管該年級學(xué)生事務(wù)的輔導(dǎo)員，根據(jù)日常與學(xué)生的接觸情況進(jìn)行評定；兼職班主任為經(jīng)過選拔和培訓(xùn)的高年級本科生或研究生，他們負(fù)責(zé)各項學(xué)生工作的具體執(zhí)行，與學(xué)生有更多接觸。評定根據(jù)國家二級心理咨詢師培訓(xùn)教材中對心理行為問題的劃分標(biāo)準(zhǔn)，將學(xué)生心理狀況評定為嚴(yán)重心理問題、一般心理問題、心理健康。基于本研究數(shù)據(jù)，三類評定者的Kappa系數(shù)分別為：心理咨詢師-年級輔導(dǎo)員0.79、心理咨詢師-兼職班主任0.78、年級輔導(dǎo)員-兼職班主任0.92。

2.4 統(tǒng)計方法 2.4.1 探素性及驗證性因素分析

為了確定UPI潛在的結(jié)構(gòu)，我們隨機地將2012年6129名學(xué)生數(shù)據(jù)分成兩組，一組為探索性樣本，另一組驗證性樣本。我們對探索性樣本進(jìn)行基于二分變量的探索性因素分析，并在驗證性樣本中對探素性因素分析的結(jié)果進(jìn)行驗證。傳統(tǒng)的因素分析法假設(shè)外顯變量與潛在變量都是連續(xù)型變量，且二者之間存在著線性的關(guān)系。而當(dāng)外顯變量為二分變量時，這兩項前提假設(shè)都有所違背。Muthén(1989)提出了適用于二分變量的因素分析法，該方法首先通過潛在特質(zhì)模型將每項二分變量對應(yīng)轉(zhuǎn)化為連續(xù)型變量y*，再使用連續(xù)型變量y*作為外顯變量建立因素分析模型。在探索性因素分析中，結(jié)合特征值陡坡圖和理論解釋確定因素模型后，刪除低因子負(fù)荷(<0.4)或交叉負(fù)荷(即項目在兩個或更多的因素中因子負(fù)荷差不多)。最后用驗證性因素分析驗證該因子模型。

2.4.2 潛在剖面分析

基于因素分析生成的UPI因素模型，我們分別對2012年6129名、2013年6589名學(xué)生數(shù)據(jù)采用潛在剖面分析方法對大學(xué)生心理健康的類型進(jìn)行劃分。潛在剖面分析能夠做出所有個體屬于某一心理健康風(fēng)險類型群體的可能性估計，借助擬合信息等統(tǒng)計學(xué)指標(biāo)確定最合理的分類，從而保證分類結(jié)果的準(zhǔn)確性。在潛在剖面分析中常用的擬合信息有艾凱克信息準(zhǔn)則(AIC)和貝葉斯信息準(zhǔn)則(BIC)、羅夢戴爾魯本校似然比(LMRT)、信息熵(Entropy)等。 一般說來一個模型如果有更高的 Entropy、更低的 AIC和BIC、LMRT 達(dá)到顯著性，則說明這個模型的擬合程度高(張潔婷等，2009)。

為了檢驗潛在剖面分析模型分類的合理性，我們將分類結(jié)果與UPI傳統(tǒng)劃界分?jǐn)?shù)分類結(jié)果進(jìn)行比較，探索提高識別存在高危心理問題風(fēng)險學(xué)生的診斷準(zhǔn)確性的方法。

數(shù)據(jù)使用Mplus7.0和SPSS18.0軟件進(jìn)行分析。

3 結(jié)果 3.1 因素分析結(jié)果

初始因素分析是從UPI的55個二級計分的題目上進(jìn)行的，4道測偽題及在分類中有特別權(quán)重的第25題沒有參與探素性因素分析。根據(jù)常規(guī)的擬合指標(biāo)發(fā)現(xiàn)五因素模型最優(yōu)：特征值總額的52％，RMSEA= 0.02，SRMR=0.04，CFI=0.98，TLI=0.97，χ2/df =1.88。進(jìn)行進(jìn)一步探索性因素分析，并在每個因子項目執(zhí)行更加嚴(yán)格的標(biāo)準(zhǔn)，經(jīng)過六次探素性因素分析，逐步刪除多重負(fù)荷或低負(fù)荷的題目，最后剩余27個題目。在模型競爭中五因素模型再次被評估為最佳的模型擬合(特征值＝64％，RMSEA= 0.02，SRMR=0.04，CFI=0.99，TLI=0.99，χ 2/df=1.87)。經(jīng)過進(jìn)一步的探索性因素分析，方差解釋率從原來的52%上升到64%，每個項目的因素負(fù)荷均大于0.5，并沒有交叉負(fù)載的情況，因子間相關(guān)性在0.23和0.53之間，UPI的測量學(xué)指標(biāo)均有所提高。

因素A均涉及食欲、頭痛、惡心等身體狀況，因此命名為軀體癥狀。因素B涉及認(rèn)知能力下降和負(fù)面的自我形象，命名為認(rèn)知癥狀。因素C主要包括失去與外界聯(lián)系的興趣與妄想，涉及各類神經(jīng)癥的癥狀表現(xiàn)，命名為精神癥狀，鑒于第25題在評估自殺風(fēng)險方面的重要性，將第25題也歸類到該因素。 因素D涉及負(fù)性情緒的各種表現(xiàn)，命名為情緒癥狀。因素E涉及在與他人交往時存在的不自在感，多疑敏感，命名為人際敏感癥狀。

驗證性因素分析結(jié)果發(fā)現(xiàn)27題項的五因素模型具有良好的模型擬合指數(shù)：χ2 =1073.07，DF=314，RMSEA= 0.03，CFI=.97，TLI=.97。軀體癥狀、精神癥狀和人際敏感癥狀等維度的內(nèi)部一致性信度為中等(α=0.61，0.59和0.61)，情緒癥狀和認(rèn)知癥狀維度有較高的內(nèi)部一致性信度(α=0.70和0.81)。

3.2 潛在剖面分析結(jié)果

以被試在UPI因素分析得出的五個維度上的得分作為外顯變量(已將第25題“想輕生”歸入精神癥狀維度)建立潛在剖面模型，對大學(xué)生的心理行為問題特征進(jìn)行潛在剖面分析的模型擬合性估計。

不同類別數(shù)目的潛在剖面模型擬合指數(shù)如表 1所示，模型選擇指標(biāo)在類別數(shù)目為3時開始逐漸變緩，即模型擬合隨著類別數(shù)目增加所得到的優(yōu)化程度減小。在對3~6類別模型進(jìn)行橫向?qū)Ρ群?，我們選擇3類別模型為最佳模型，理由如下：1、模型的各項擬合指數(shù)符合標(biāo)準(zhǔn)；2、模型的穩(wěn)定性：如表 2所示，3類別模型在各類別下的人數(shù)分布、UPI各分量表得分等指標(biāo)上在2012年、2013年都比較接近，即在分類人群特征的穩(wěn)定性上，對比4~6類別模型而言，3類別模型更優(yōu)；3、模型的簡潔性：4類別及5類別模型雖然也分別劃分出10%左右存在明顯心理問題癥狀的學(xué)生，但其他分類間的區(qū)分并不太明顯，類別過于細(xì)分不能做出更合理的解釋；4、符合經(jīng)驗性：3類別模型更加符合十年來心理咨詢中心對大學(xué)生心理咨詢問題總結(jié)的經(jīng)驗特點。

表 1 潛在剖面模型擬合指標(biāo)

1類2類3類4類5類6類 T1
(n=6129)BIC 97376.26 52384.56 27587.48 17185.18 12463.93 11340.68 AIC97309.09 52243.49 27372.51 16896.32 12101.18 10904.03 Entropy1.00 0.96 0.99 0.99 0.99 0.99 LMRT0.00 0.01 0.00 0.00 0.00 0.01 T2
(n=6752)BIC 110492.80101462.4 097606.4696423.0788142.79 87581.14 AIC110424.60101353.3097456.4796232.17 87910.9987308.43 Entropy1.000.88o.880.830.930.87 LMRT0.00 0.01 0.00 0.00 0.00 0.01

表 2顯示了三類別模型在不同年份下類別劃分良好的穩(wěn)定性。在不同類別的人數(shù)分布上，第三類人群比例維持在9.35%~9.86%之間，在UPI量表總分及各分量表得分上均顯現(xiàn)出較高的一致性，第三類人群的UPI總分比第一類人群在兩年間均高出至少1.5個標(biāo)準(zhǔn)差，在精神癥狀維度上的得分均比其他人群高出2.6個標(biāo)準(zhǔn)差，表現(xiàn)出突出的精神癥狀如自殺意念、不愿交往、對任何事物失去興趣、過于猜疑等。

表 2 三類別模型的特征分布

T1(2012年，n＝6129)T2(2013年，n＝6752) UPI量表的Z分?jǐn)?shù)UPI量表的Z分?jǐn)?shù) n%軀體認(rèn)知精神情緒人際總分n%軀體認(rèn)知精神情緒人際總分 1447673.03-.24-.37-.34-.49-.23-.45479370.99-.28-.45-.37-.47-.27-.52 2106117.31.56.86-.001.36.611.06129319.15.571.05.071.14.691.07 35739.35.861.302.621.27.671.576669.86.881.242.591.23.661.69

如圖 1所示，在三種類型中，第一類人群在五個癥狀維度的得分都很低，可命名為健康組，占總體的70.99%；第二類人群具有較高的認(rèn)知癥狀和情緒癥狀，軀體癥狀和人際敏感癥狀維度也略高于普通人群，反映了該群體學(xué)生存在認(rèn)知和情緒方面的心理困惑，命名為困擾組，該類占19.15%；第三類人群存在突出的認(rèn)知癥狀和精神癥狀，軀體癥狀、情緒癥狀和人際敏感癥狀維度上得分也較高，說明這一群體學(xué)生存在嚴(yán)重心理問題的風(fēng)險很高，需要重點關(guān)注及進(jìn)一步排查其患有嚴(yán)重心理疾病的風(fēng)險，及時干預(yù)，可命名為風(fēng)險組，它的比例為9.86%。

圖 1 大學(xué)生心理行為問題的潛在類別(T2，2013年)
注：橫坐標(biāo)表示UPI量表題目的維度，縱坐標(biāo)表示本樣在該維度的原始平均分?jǐn)?shù)<

3.3 潛在剖面分析與傳統(tǒng)劃界分?jǐn)?shù)分組的比較 3.3.1 陽性癥狀檢出率

在以心理健康癥狀(SCL90)陽性癥狀檢出率為金標(biāo)準(zhǔn)的比較中，使用潛在剖面模型分組方法，風(fēng)險組的陽性癥狀檢出率為61.21%，這些學(xué)生中有25.49%以上存在4個或以上的陽性癥狀，困擾組的陽性癥狀檢出率為38.28%，他們主要以抑郁、焦慮、強迫等情緒、認(rèn)知癥狀呈陽性，健康組的陽性檢出率為8.36%。這意味著，劃為風(fēng)險組產(chǎn)生心理健康陽性癥狀的風(fēng)險是困擾組的2倍、是心理健康組的8倍。而以傳統(tǒng)劃界分?jǐn)?shù)分組方法，一類重點關(guān)注組的陽性癥狀檢出率為52.28%，二類關(guān)注組的檢出率為21.09%。比較兩種分組方法，潛在剖面模型分組方法在識別心理健康癥狀特別是同時具有多個陽性癥狀的被試上有顯著的提高，具有更好的識別力。

表 3 兩種分組方法在SCL90陽性癥狀檢出率上的比較(T2，2013年)

SCL90不同陽性癥狀數(shù)量的檢出率合計 01234及以上 風(fēng)險組計數(shù)2541016469167655 潛在潛在類別中的 %38.7915.429.7710.5325.49 剖面困擾組計數(shù)77717799831231259 模型潛在類別 中的 %61.7214.067.866.599.77 分組健康組計數(shù)42842446630514675 潛在類別 中的 %91.645.221.410.641.09 一類重點組計數(shù)5661511051162481186 傳統(tǒng)傳統(tǒng)分類中的 %47.7212.738.859.7820.91 劃界二類關(guān)注組計數(shù)14331928349591816 分?jǐn)?shù)傳統(tǒng)分類中的 %78.9110.574.572.703.25 分組三類健康組計數(shù)33161794117343587 傳統(tǒng)分類中的 %92.444.991.140.470.95 合計計數(shù)53155222291823416589 備注：表中0~4分別代表了被試在SCL90量表上有0~4個維度上呈現(xiàn)出陽性癥狀。

3.3.2 敏感度與特異度

表 4 潛在剖面分析方法與傳統(tǒng)劃界分?jǐn)?shù)方法在敏感度與特異度上的比較

識別方法識別指標(biāo)樣本量一類分組人數(shù)高風(fēng)險學(xué)生
識別人數(shù)敏感度特異度 潛在剖面
模型分組SCL－90陽性癥狀
檢出率658965540161.21%91.64% 心理咨詢師評定644393384.61%92.63% 年級輔導(dǎo)員評定644392974.36%97.21% 班主任評定644392564.10%96.81% 傳統(tǒng)劃界
分?jǐn)?shù)分組SCL－90陽性癥狀
檢出率6589118662052.28%92.44% 心理咨詢師評定644773849.35%95.01% 年級輔導(dǎo)員評定644773241.56%93.27% 班主任評定644773140.26%93.27% 備注：敏感度等于被試實際有問題又被分類標(biāo)準(zhǔn)正確地識別出來的百分比。特異度等于被試實際無心理問題按該分類標(biāo)準(zhǔn)被正確地識別為無問題的百分比。

潛在剖面模型分組方法在以陽性癥狀檢出率、心理咨詢師評定、年級輔導(dǎo)員評定、班主任評定等指標(biāo)作為金標(biāo)準(zhǔn)的敏感度均在61%~84%之間，均分別高出傳統(tǒng)劃界分?jǐn)?shù)分組方法至少10%。兩組方法在特異度上差異不大，均在90%以上。

4 討論 4.1 大學(xué)生人格問卷UPI存在一個五因素的穩(wěn)定結(jié)構(gòu)

探索性因素分析的結(jié)果顯示了大學(xué)生人格問卷UPI存在五個因素的穩(wěn)定結(jié)構(gòu)，優(yōu)化模型后的驗證性因素分析的結(jié)果也有力地支持了這一五因素模型的結(jié)構(gòu)，結(jié)果再次驗證了UPI問卷是多維度的構(gòu)想，但該結(jié)果與前人研究有所不同。Yoshitake(1995)提出UPI問卷測量的三種傾向：精神分裂癥傾向、抑郁癥傾向、神經(jīng)癥傾向。張明亮(2007)則將UPI分成六個維度：偏執(zhí)強迫、抑郁、情緒波動，人際交往，身體狀況和過于敏感，但作者并未在研究中報告因子劃分的統(tǒng)計學(xué)指標(biāo)；李獻(xiàn)斌等人(2004)則將UPI劃分為軀體表現(xiàn)、神經(jīng)衰弱、強迫傾向、人際交往、情緒與性格等4類指標(biāo)。鄭林科等(2005)將UPI劃分多達(dá)12個因素。以往研究使用的傳統(tǒng)因素分析方法，其前提條件是測量變量為連續(xù)型變量并服從正態(tài)分布。如果忽略這一前提而將其用于分析以0-1計分的二分變量上，得到的參數(shù)估計可能是有偏的，模型的擬合也不可信。本研究使用Muthén(1989)提出的適用于二分變量的因素分析法進(jìn)行維度劃分，這樣可以克服傳統(tǒng)因素分析由于二分變量無法滿足正態(tài)分布前提假設(shè)而導(dǎo)致因子個數(shù)的偏差，因此得到的因子結(jié)構(gòu)結(jié)果更加可靠(Muthén， 1978，1989; Parry & McArdle，1991)。UPI問卷優(yōu)化后的五因素模型能較好地反映學(xué)生在軀體癥狀、認(rèn)知癥狀、精神癥狀、情緒癥狀和人際敏感癥狀上的心理狀況。經(jīng)過優(yōu)化后的五因素模型的各特征根總值有顯著上升，其他擬合指數(shù)也顯示更優(yōu)，說明優(yōu)化后的五因素模型更能解釋來自總體的方差變異。

4.2 潛在剖面分析在心理行為問題識別上的優(yōu)勢 4.2.1 有助于識別出心理行為問題的異質(zhì)亞群體

潛在剖面分析的結(jié)果表明，大學(xué)生的心理行為問題可以劃分為三個亞群體：風(fēng)險組、困擾組、健康組。72.9%的大學(xué)生處于健康組，9.4%的學(xué)生處于風(fēng)險組，這與我們多年的臨床觀察較接近。風(fēng)險組的學(xué)生有61.21%的風(fēng)險會出現(xiàn)抑郁、焦慮、恐懼等心理健康癥狀，遠(yuǎn)高于健康組8.36%以及困擾組39%的風(fēng)險。風(fēng)險組有嚴(yán)重心理問題的概率更高，他們中有25.49%的可能會同時出現(xiàn)4個及以上的心理健康癥狀，他們在精神癥狀維度上表現(xiàn)突出(Z≥2.6SD)，這些學(xué)生是高校心理咨詢與治療干預(yù)的重點對象，也是心理危機事件發(fā)生的高風(fēng)險因素，及早并有效地識別此類學(xué)生，有助于更有針對性地開展心理干預(yù)工作。有17.7%的大學(xué)生處于心理困擾組，他們有39%的風(fēng)險出現(xiàn)一個或以上的心理健康癥狀，其中主要以認(rèn)知和情緒方面的心理困擾為主，他們更多呈現(xiàn)的是“灰色”的心理狀態(tài)，需要及時的心理疏導(dǎo)或心理素質(zhì)成長訓(xùn)練，以防止心理問題的進(jìn)一步惡化。

使用潛在剖面模型分析出不同心理健康風(fēng)險的亞群體，可以有助于高校管理者更有針對性地開展心理健康教育工作，例如針對風(fēng)險組學(xué)生心理問題的嚴(yán)重性與高風(fēng)險性，需要及時地識別、追蹤、干預(yù)，困擾組則應(yīng)提供有關(guān)情緒和認(rèn)知方面的團體心理訓(xùn)練或個別心理輔導(dǎo)，對于健康組則更多地關(guān)注他們發(fā)展性的心理需求。

4.2.2 有助于提高心理行為問題識別的敏感度

國內(nèi)對大學(xué)生心理健康問題已有大量的研究，但是由于測量工具、心理健康行為指標(biāo)和統(tǒng)計分析方法的局限，一直無法較好地解決心理健康普查中出現(xiàn)的假陽性率過高的問題(黃艷蘋，2012；師曉寧等，2003；姚本先等，2007)。本研究結(jié)果顯示：潛在剖面分析方法在心理行為問題診斷識別的敏感度上相比傳統(tǒng)劃界分?jǐn)?shù)方法可提高8.93%~35.26%，在特異度上則差別不大。這表明采用潛在剖面模型對心理問題進(jìn)行分類識別的方法相對傳統(tǒng)劃界分?jǐn)?shù)方法更加準(zhǔn)確，能有效解決UPI量表假陽性率過高的問題。心理問題常常是內(nèi)隱、潛在和發(fā)展的，在臨床心理診斷中通常沒有客觀或直接可測的效標(biāo)，缺乏所謂的黃金標(biāo)準(zhǔn)(張潔婷，2010)。為盡可能接近現(xiàn)實情況，選用更合適的指標(biāo)作為評價診斷敏感度與特異度則尤其重要。本研究使用心理量表SCL90的陽性癥狀檢出率及心理咨詢師、輔導(dǎo)員、朋輩班主任三者對學(xué)生心理狀況的評定作為評價診斷敏感度與特異度的指標(biāo)，盡可能地避免了共同方法偏差以及評分者主觀性等測量誤差的影響。LPA在心理問題識別的敏感度介于61%~84%，特異度介于91.64%~97.21%，這一結(jié)果接近臨床心理診斷同類研究的水平。郭田生等人(2014)開發(fā)的心理疾病專家診斷系統(tǒng)以定式臨床檢查病人版(SCID-P)、國際疾病分類手冊第10版(ICD-10)及中國精神障礙分類與診斷標(biāo)準(zhǔn)第三版(CCMD-3)等為“黃金標(biāo)準(zhǔn)”，評估抑郁癥、精神分裂癥等13類精神障礙的敏感度介于88.0~93.8%、特異度介于95.3%~97.0%。Tao等人(2010)采用不同資歷的精神科醫(yī)生評定結(jié)果作為“黃金標(biāo)準(zhǔn)”評估網(wǎng)絡(luò)成癮診斷標(biāo)準(zhǔn)的敏感度介于72.41%~99.73%、特異度介于60.64%~99.73%。LPA在心理問題識別的敏感度相比臨床心理診斷同類研究略低，原因可能在于UPI量表本身的局限，它作為一種心理問題篩選的簡易工具，設(shè)計之初就持“寧可誤判，不可漏報”的思路。

由此可見，傳統(tǒng)劃界方法具有誤判率高而漏報率較低的特點，LPA 在類別數(shù)目的判斷以及分類特征等方面有更為科學(xué)、客觀的判斷標(biāo)準(zhǔn)，其分類準(zhǔn)確性明顯優(yōu)于傳統(tǒng)方法。在現(xiàn)實工作中，使用潛在剖面分析方法來識別存在嚴(yán)重心理問題的高風(fēng)險學(xué)生，可以幫助高校心理健康工作者在有限人力物力和時間等資源條件下，更加快速有效地識別出高風(fēng)險學(xué)生并進(jìn)行跟蹤干預(yù)。

5 結(jié)語 5.1 結(jié)論

(1)UPI存在一個穩(wěn)定的五因素結(jié)構(gòu)：軀體癥狀、認(rèn)知癥狀、精神癥狀、情緒癥狀、人際敏感癥狀；經(jīng)過優(yōu)化后的五因素模型的方差解釋率從原來的52%上升到64%，各項擬合指數(shù)也得到優(yōu)化。[JP]

(2)本研究大學(xué)生樣本的心理健康問題與行為可劃分為三個亞群體：風(fēng)險組、困擾組、健康組，分別占比9.86%、19.15%、70.99%。風(fēng)險組表現(xiàn)為突出的精神癥狀，有61.21%的風(fēng)險出現(xiàn)心理健康陽性癥狀，遠(yuǎn)高于心理困擾組的38.28%和心理健康組的8.36%。此外，困擾組表現(xiàn)為出現(xiàn)認(rèn)知與情緒癥狀的高風(fēng)險。潛在剖面分析方法可有效識別出不同心理健康風(fēng)險的亞群體，有助于高校更有針對性地開展心理健康教育工作。

(3)潛在剖面分析方法比傳統(tǒng)劃界方法在心理問題診斷識別的敏感度上能顯著提高8.93%~35.26%。

5.2 貢獻(xiàn)

(1)首次將潛在剖面分析方法與傳統(tǒng)量表分?jǐn)?shù)劃界方法采用了心理測量與專家評定結(jié)合作為“黃金標(biāo)準(zhǔn)”的方法比較了臨床診斷識別的敏感度與特異度，驗證了潛在剖面分析方法在臨床心理診斷上的優(yōu)勢。

(2)將潛在剖面分析方法應(yīng)用到大學(xué)生心理健康問題的識別診斷上，拓展了潛在剖面模型在心理學(xué)研究中的應(yīng)用領(lǐng)域，對大學(xué)生心理健康教育工作具有很強的指導(dǎo)意義。

(3)對國內(nèi)常用的心理普查工具UPI進(jìn)行了修訂與信度效度驗證：驗證了UPI存在多維度的設(shè)想，并提出UPI存在五因素結(jié)構(gòu)。

5.3 局限

(1)學(xué)界對心理健康問題的界定模糊，導(dǎo)致對學(xué)生心理健康問題的判斷標(biāo)準(zhǔn)不一、主觀性強，在臨床心理診斷中通常沒有客觀或直接可測的效標(biāo)，缺乏所謂的“黃金標(biāo)準(zhǔn)”，本研究所選取的指標(biāo)未必能完全反映真實情況。

(2)本研究所得的數(shù)據(jù)均來自于被試的自我報告，可能會受到社會期望作答的影響，存在共同方法偏差和測量誤差。

(3)心理問題是動態(tài)發(fā)展變化的，橫斷研究并不能很好地反映個體在不同時間及環(huán)境下心理問題變化發(fā)展的狀況。

然而，根據(jù)潛在剖面模型適配檢驗和比較結(jié)果，選擇最優(yōu)的心理問題測量診斷識別方案，以權(quán)衡精確性和研究成本，有效提高臨床心理診斷識別的敏感度與特異度，潛在剖面分析是值得嘗試的方法。選取更合適的診斷測量工具、選用更接近反映學(xué)生心理健康狀況真實情況的指標(biāo)(如專家評定、追蹤學(xué)生心理求助情況等)、采用潛在類別增長模型進(jìn)行縱向追蹤研究(例如采用潛在增長模型分析大學(xué)生心理行為問題的發(fā)展軌跡或采用潛在轉(zhuǎn)變分析方法，研究大學(xué)生在不同時間點心理行為問題潛在類別的轉(zhuǎn)變情況)，這將是未來我們將潛在剖面模型進(jìn)一步應(yīng)用于心理問題診斷的努力方向。

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