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学龄前儿童饮食行为量表的编制与评价
研究目的针对目前我国儿童饮食行为相关研究中缺乏标准的、具有较高信度和效度的饮食行为测量工具,编制适用于我国文化背景的“学龄前儿童饮食行为量表”,对其信度、效度以及跨组测量不变性进行评价。为学龄前儿童不健康饮食行为的早期识别和干预提供可靠的测量工具,从而推进我国儿童饮食行为相关研究的进一步发展。
研究方法1.初始问卷形成:回顾国内外儿童饮食行为研究的相关文献,分析儿童饮食行为的内涵及相关因素,结合学龄前儿童饮食行为特点,预设学龄前儿童饮食行为评价维度;依据国内外相关研究和目标人群小组讨论法,建立条目池;通过专家咨询和目标人群焦点小组讨论,以及内容分析等方法,对条目进行初步筛选,形成学龄前儿童饮食行为评价的初始问卷。2.试用问卷形成:在西安市三所大型医院儿科门诊,对保健咨询或就诊的3-6岁儿童照护人进行初始问卷调查。
运用离散趋势法、因子分析法以及Cronbach’s alpha系数法对初始问卷的条目进行筛选,采用探索性因子分析结合平行分析萃取量表的初始维度,结合专家意见对部分条目修订后形成试用问卷。3.正式量表形成:随机选择西安市3所城区幼儿园和2所郊区幼儿园,采用分层抽样法在每所幼儿园抽取150名3~6岁儿童,对其主要照护人进行试用问卷测试。
综合运用离散趋势法、t检验法、主成分分析法、因子分析法以及Cronbach’s alpha系数法对试用问卷条目进行再次筛选,采用因子分析方法对量表维度进行验证并命名,形成正式量表。4.信度、效度评价:采用Cronbach’s alpha系数、折半信度系数、重测信度系数等指标对量表的信度进行评价;采用专家评
议评价其内容效度,根据量表各维度得分与儿童健康相关生活方式测量条目得分的相关系数评价其关联效度;采用探索性因子分析和验证性因子分析相结合的交叉验证法对量表的结构效度进行评价。
5.量表跨组测量不变性、区分度及相关性分析:采用条目打包技术和多组验证性因子分析(Multi-group confirmatory factor analysis,MGCFA)模型,对量表在不同性别、年龄组和体重组的跨组测量不变性进行检验;用单因素方差分析比较量表各维度得分在不同性别、年龄、体重及照护人文化程度儿童间的差异,评价其区分度;用阶层回归分析方法探讨儿童体质指数(Body Mass Index,BMI)标准分与量表各维度得分之间的关系,以进一步验证量表的可信度。研究结果1.文献研究结合专家意见及焦点小组讨论形成包括77个条目的初始量表,经过325名3-6岁儿童照护人的预调查,对条目进行初步筛选后形成包括47个条目的正式测试量表。
2.5所幼儿园603名3-6岁儿童的主要照护人参与了正式调查,对条目进行再次筛选后,最后保留38个条目;因子分析萃取出7个维度,分别命名为挑食、食物响应、不良进食习惯、过饱响应、外因性进食、情绪性进食、主动进食能力,每个维度包含5~7个条目。3.信度评价结果显示,量表的同质信度Cronbach’s a系数为0.93,各维度界于0.76~0.88之间。
Guttman分半信度系数为0.88,各维度界于0.72~0.83之间。重测信度系数为0.75,各维度界于0.59~0.80之间。
效度评价结果显示,各维度得分间的相关系数为0.12~0.52,内容效度比CVR=0.6;验证性因子分析拟合指标为:χ2/df=1.91,GFI=0.92,AGFI=0.89,NNFI=0.85,CFI=0.93,RMSEA=0.052;各维度得分与儿童健康相关生活方式测量
条目得分具有一定的相关性。4.多组验证性因子分析结果显示,拟合指标都满足跨组强测量不变性要求,但不满足严格测量不变性。
方差分析显示性别间各维度得分的差异均无统计学意义(P>0.05);不良进食习惯得分随着年龄增长有下降趋势(P=0.015);挑食、不良进食习惯、外因性进食3个维度得分在不同文化程度照护人间差异均有统计学意义(P<0.05);挑食、不良进食习惯、情绪性进食、外因性进食、过饱响应和食物响应6个维度得分在不同体重组儿童间差异均有统计学意义(P<0.05)。5.阶层回归分析显示:BMI与不良进食习惯、外因性进食、挑食、情绪性进食、过饱响应和食物响应6个维度得分有相关关系(P<0.05)。
结论从挑食、食物响应、不良进食习惯、过饱响应、外因性进食、情绪性进食、主动进食能力7个方面来评价学龄前儿童饮食行为是合理的。开发的量表具有较好的信度、效度和区分度,并且在性别、年龄组(3-4岁组、5-6岁组)、体重组(正常组、超重/肥胖组)间具有跨组强测量不变性。
作为儿童饮食行为的评价工具,可用于儿童饮食行为的相关研究。创新点1.首次在国内采用标准的量表开发流程,对学龄前儿童饮食行为进行分析评价,并建立了具有较好信度、效度和区分度的饮食行为评价工具—学龄前儿童饮食行为量表。
2.率先运用条目对打包技术和多组验证性因子分析(MGCFA)模型对量表的跨组测量不变性进行检验。
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