矛盾年龄偏见量表在中国大学生群体中的修订及信效度检验*
吴洪翔 宋意霞 吴文峰
(贵州师范大学心理学院，贵阳 550025)
随着全球老龄化程度的加重，老年人健康问题日益突显。研究发现，年龄歧视是老年人健康问题的诱因之一，对其身心健康有着消极影响，如降低幸福感和动机水平，加重认知功能障碍，增加抑郁、焦虑症状以及患心血管疾病的可能性(Ayalon，2018；
Ayalon et al.，2019；
Lyons et al.，2017)。如今，年龄歧视已成为除种族、性别歧视之外的第三大社会歧视(Weiss & Zhang，2020；
吴帆，2008a，2008b)。
年龄歧视(ageism)最早由Butler提出(Butler，1969)，专指社会对老年人产生一定程度的偏见以及由此产生的想法和行为(吴帆，2008a)。值得关注的是，年龄歧视并不只是由单一的敌意年龄偏见构成，其还包括善意年龄偏见(Palmore，2001)。其中敌意年龄偏见是对老年人带有消极的偏见态度或行为，如躲避老年人；
善意年龄偏见则是对老年人的过度帮助偏见态度或行为，如老年人在公交车上婉拒你提供的座位后，你仍执意让座(Cary，Chasteen，& Remedios，2017)。虽然这种行为看起来是帮助老年人，但本质上却具有控制性，会对他们造成潜在伤害(Tasdemir，2020)。更需要强调的是，善意年龄偏见是用表面善意且易于接受的方式传达偏见态度，其不同于日常生活中的热心帮助。刻板印象内容模型(the stereotypes content model，SCM)指出大众对于老年人的刻板印象是热情的、但又是无能的(Cary et al.，2017；
Tasdemir，2020)。这种认知会产生对老年人的傲慢和家长式态度(比如过度保护、缺乏尊重等)(Tasdemir，2020)，健康、独立的成年人(包括青年人和老年人)会将这种态度视为对自己的冒犯和贬低，尤其对于老年人而言，他们对傲慢的交流方式更敏感，从而导致其产生更多的消极反应(Hehman & Bugental，2015)。
目前，国内实证研究均侧重于年龄歧视的敌意偏见，关于善意年龄偏见的研究则较为欠缺，这可能与缺乏相应的研究工具有关。以往应用最为广泛的工具包括老化知识量表(the Facts on Aging Quizzes，FAQ)、科根老年人态度量表(Kogan’s Attitudes toward Old People Scale，KAOP)、老年歧视量表(Fraboni Scale of Ageism，FSA)等(Wang et al.，2010；
Kogan，1961；
Fraboni，Saltstone，& Hughes，1990)。虽然上述量表都得到广泛应用，但各有其局限之处。FAQ通过测量个体的知识水平来反映其对老年人的评价，因此并不能直接测量年龄歧视，还可能存在测量误差。另外，FAQ与KAOP一样主要适用于医护人员(贾锟，季红，于洁，宋菲菲，2020)。而FSA仅涉及认知层面，忽略了情感层面。除此之外，这些量表的部分测量指标(如结构效度、内部一致信度)结果并不一致(Ayalon et al.，2019)，更难以测量善意年龄偏见。因此，Chasteen团队编制了包含善意年龄偏见和敌意年龄偏见两方面的矛盾年龄偏见量表(the Ambivalent Ageism Scale，AAS)。该量表基于已有的年龄歧视量表、善意年龄偏见研究结果以及SCM理论编制而成，适用于测量大众对老年人善意和敌意年龄偏见的程度(Cary et al.，2017)。AAS的开发不仅解决了缺乏测量善意年龄偏见工具的问题，还可以同时测量善意年龄偏见和敌意年龄偏见，为两者的比较提供了更加便捷的方式，更有利于全面地探讨年龄歧视。
已有研究表明，青年人相比其他群体更容易接受敌意年龄偏见，而不论什么年龄的群体，都认为善意年龄偏见比敌意年龄偏见更容易接受(Horhota，Chasteen，& Crumley-Branyon，2019)。另有调查发现，青年大学生对老年人的看法更为消极(吴帆，2008a)。目前，AAS是仅有的能够测量善意年龄偏见的工具，国内因缺乏这类工具，对年龄歧视的研究仍停留在敌意年龄偏见方面，导致相关研究不能全面反映年龄歧视问题。有鉴于此，该研究对AAS进行翻译和修订，并初步以大学生作为样本，检验AAS中文版的效度和信度，以及其跨性别的测量等值性，以期为国内年龄歧视研究的发展尽绵薄之力。
2.1 调查对象
样本1：采用方便取样，选取贵州、山东、广东三省共8所高校的大学生，发放1300份问卷，剔除规律作答及漏答的问卷后，获得有效问卷1182份，年龄范围在17～25岁，平均(20±1)岁。其中，男生423人，女生738人，性别未填21人；
大一536人，大二243人，大三247人，大四156人。随机将被试数据分成两组，一组被试数据用于项目分析和探索性因素分析，另一组被试数据用于验证性因素分析。
样本2：方便选取样本1中的80人进行重测，有效匹配数据74对，其中男生15人，女生59人。该样本用于重测信度分析。
2.2 量表修订过程
通过《The Ambivalent Ageism Scale：Developing and Validating a Scale to Measure Benevolent and Hostile Ageism》一文的通讯作者，邮件联系到Alison Chasteen教授，征得她的授权后，6名心理学专业和2名英语专业的研究生先将原英文量表翻译成中文，再通过另外2名英语专业研究生回译。然后对30名心理学专业学生(男生7人，女生23人)进行预施测，了解他们对本量表存在疑问的地方，最后经一名心理学教授与研究者讨论修改定稿。
2.3 工具
2.3.1 矛盾年龄偏见量表(The Ambivalent Ageism Scale，AAS)
由Cary(2017)等人编制而成，量表共13个条目，包括3个维度：认知帮助/保护(cognitive assistance/protection)，不想要的帮助(unwanted help)，敌意年龄偏见(hostile ageism)。其中，认知帮助/保护维度和不想要的帮助维度包含的条目1～条目9测量善意年龄偏见，敌意年龄偏见维度的条目10～条目13测量敌意年龄偏见。采用7点计分(1=“非常不同意”，7=“非常同意”)，善意/敌意年龄偏见的条目得分之和越高代表相应类型的年龄偏见越高，量表总分越高代表对老年人的年龄歧视越严重。
2.3.2 老化知识量表(Facts on Aging Quiz，FAQ)
由Palmore编制而成，中国台湾学者Wang(2010)等修订。老化知识是指个体在成长与衰老过程中对生理、心理、社会事实及常见老化误解的认识。量表共25个条目。每个条目有3个选项(对、错、不知道)，奇数题的正确选项为“错”、偶数题正确选项为“对”，每题答对计1分。总分越高表示掌握老化知识的水平越高。FAQ在该研究中的Cronbach’sα系数为0.78。
2.3.3 容纳他人量表(the Acceptance of Others Scale，AOS)
由Fey编制而成，范肖东修订(汪向东，王希林，马弘，1999)，共20个条目。采用5点计分(1=“总是”，5=“无”)，其中条目2、5、16、18、19为反向计分，总分越高表示对他人的容纳程度越高。AOS在该研究中的Cronbachs’α系数为0.71。
2.4 统计方法
使用SPSS25.0对量表采用题总相关和高低分组差异性检验进行项目分析，采用主成分分析和斜交旋转进行探索性因素分析，采用Pearson相关分析探讨AAS中文版的效标关联效度，使用Cronbach’sα系数检验量表内部一致信度，用组内相关系数评估重测信度。使用Mplus8.1通过验证性因素分析检验量表的结构效度，通过多组验证性因素分析评估其跨性别等值性。
该研究记录以下测量指标：t、p、Cronbachα系数、相关系数(r)、卡方(χ2)、自由度(df)、比较拟合指数(Comparative Fit Index，CFI)、Tucker-Lewis指数(Tucker-Lewis Index，TLI)、近似误差均方根(Root Mean Square Error of Approximation，RMSEA)、标化残差均方根(Standardized Root Mean Square Residual，SRMR)、Bayesian信息标准(Bayesian Information Criterion，BIC)。模型拟合指标以χ2/df<5，CFI、TLI>0.90，RMSEA、SRMR<0.08作为模型拟合标准(温忠麟，黄彬彬，汤丹丹，2018)。
3.1 项目分析
先计算每个被试的量表总分，取排名前27%为高分组，后27%为低分组，对高低分组在13个条目得分上进行独立样本t检验，然后计算每个条目与量表总分的相关系数。结果显示，13个条目的决断值差异有统计学意义(ps<0.001)。每个条目与总分的相关系数均达到统计学显著性水平(r=0.33～0.65，ps<0.001)。结果见表1。
表1 量表各个条目的决断值、题总相关(n=595)
3.2 效度分析
3.2.1 探索性因素分析
使用其中一组数据(n=595)做探索性因素分析，结果显示KMO值为0.81，Bartlett球形检验χ2=2915.10，p<0.001，表明数据适合进行下一步分析。采用主成分法和斜交旋转法，根据特征值大于1的标准提取出3个公因子，累计方差解释率为60.45%。参考以往研究的条目筛选标准，对于因子载荷与交叉载荷之差绝对值小于0.10的条目以及交叉载荷大于0.40的条目进行删除(彭小凡，罗长群，王颖，尹桂玲，2020；
苏双 等，2014)，其中条目1和条目13满足上述删除标准，因此剔除条目1和条目13。然后将剩下的11个条目再次进行探索性因素分析，结果显示KMO值为0.80，Bartlett球形检验χ2=2642.29，p<0.001，特征值大于1的因子仍为3个，累计方差解释率为66.55%，最终得到11个条目的AAS中文版。因子1(不想要的帮助)包括了6个条目，因子2(敌意年龄偏见)包括了3个条目，因子3(认知帮助/保护)包括了2个条目，具体因子结构和负荷结果如表2所示。
表2 AAS中文版的探索性因素分析结果(n=595)
3.2.2 验证性因素分析
使用另一组数据(n=587)进行验证性因素分析。在删除条目1和条目13的情况下，AAS中文版的拟合情况不够理想(χ2/df=5.45，CFI=0.92，TLI=0.90，RMSEA=0.09，SRMR=0.06)。其修正指数(Modification Indices，MI)显示条目8和条目9之间的残差相关最高。这两个条目的含义均与给老年人的帮助有关，故二者存在一定的相关性，所以可以在模型中设定二者的残差相关(朱宇航等人，2016)。模型图见图1。分析结果显示，χ2/df=3.51小于5，CFI=0.96和TLI=0.94均大于0.90，RMSEA=0.07和SRMR=0.05均小于0.08。这表明3因子结构模型的拟合良好，该量表具有良好的结构效度。
图1 AAS中文版的结构方程模型
3.2.3 效标关联效度
研究选取了老化知识量表和容纳他人量表作为AAS中文版的效标。分析结果显示，AAS中文版及各维度与FAQ和AOS负相关，相关系数绝对值均大于0.20，且达到统计学显著水平(ps<0.001)。结果见表3。
表3 AAS中文版及各维度的效标关联效度(n=347)
3.3 信度分析
AAS中文版总量表及各维度的Cronbach’sα系数为0.76～0.85。间隔4周后，总量表及各维度的重测信度为0.71～0.78。结果见表4。
表4 AAS中文版及各维度的Cronbach’sα系数和重测信度
3.4 等值性检验
使用SPSS25.0对AAS中文版各条目进行K-S正态性检验，结果显示各条目p值均小于0.001，表明数据非正态，因此使用稳健最大似然估计(MLM)方法进行分析。
第一步，建立AAS中文版跨性别测量等值性的形态等值模型(M1)。基于验证性因素分析模型修正后而得的形态等值模型，所得各个拟合指标均达到拟合要求，跨性别结构等值性成立。
第二步，设定因子负荷跨性别样本间相等。建立弱等值模型(M2)，再与M1模型进行比较，结果显示△CFI<0.01，△RMSEA<0.01，△S-Bχ2/△df=13.74/8，p=0.089，跨性别弱等值性成立。
第三步，设定跨性别样本之间对应观测变量的截距相等，建立强等值模型(M3)，再与M2模型进行比较，得到△CFI>0.01，△RMSEA<0.01，△S-Bχ2/△df=59.56/8，p<0.001，说明AAS中文版跨性别强等值不成立。根据MI提示，释放条目4、条目5和条目6的截距等值限制，得到部分强等值模型(M3-1)，并与M2模型进行比较，结果为△CFI<0.01，△RMSEA<0.01，△S-Bχ2/△df=8.66/5，p=0.123，跨性别部分强等值性成立。
第四步，设定跨性别观测变量的误差相等，建立严格等值模型(M4)，再与M3-1模型进行比较，结果表明△CFI<0.01，△RMSEA<0.01，△S-Bχ2/△df=34.80/11，p<0.001，因此AAS中文版跨性别严格等值性不成立。根据MI提示，释放条目4的残差方差等值限制，得到部分严格等值模型(M4-1)，并与M3-1模型进行比较，得到△CFI<0.01，△RMSEA<0.01，△S-Bχ2/△df=14.82/10，p=0.139，因此AAS中文版跨性别部分严格等值性成立。详细结果见表5。从M1、M2、M3-1、M4-1结果中，可以看出这四个模型的BIC值不断下降，并且其CFI、TLI、RMSEA和SRMR值均达到心理测量学标准(潘登等人，2019)，说明AAS中文版具有跨性别测量部分等值性。
表5 AAS中文版跨性别的测量等值性检验
研究对矛盾年龄偏见量表(AAS)进行修订，并选取中国大学生作为样本，验证了其在中国背景下的有效性。根据条目分析、探索性因素分析和验证性因素分析的结果，删除了原量表中的条目1和条目13，形成了由11个条目构成的AAS中文版。结果表明，AAS中文版具有良好的条目区分度，每个条目与总分显著相关。探索性因素分析结果表明量表有三个因子，即认知帮助/保护、不想要的帮助和敌意年龄偏见。因此，中文修订版量表的维度与原量表大体一致(Cary et al.，2017)。
AAS原量表将条目1归为认知帮助/保护维度，而量表修订研究中需删除条目1(最好向老年人说明他们因年纪过大而不能做某些事情的事实，不然最后失败时他们心里会受到伤害)。原因可能有两个：一是条目1在AAS开发时载荷稍低(仅0.47)，其交叉载荷为0.37(Cary et al.，2017)；
二是文化差异。在中国文化背景下，条目1的内涵可能不该属于认知帮助/保护，老年人因年纪大做不了一些事，将这一事实告诉老年人在中国文化背景下本就是一种伤害。老年人明白自己年纪大而做不了什么事，可能是一个自然内化并接纳的过程，若旁人向老年人直白说出来，就可能变成了敌意偏见。另外，研究也删除了条目13(老年人是医疗系统和社会经济的负担)。虽条目13在探索因素分析中归敌意年龄偏见维度，但其交叉负荷大于0.40。研究认为在中国文化背景下，条目13与条目10～12的内涵不同，条目10～12是从老年人的态度、情感、行为上表达了大众的敌意看法，而条目13并非如此，其是将老年人各方面综合为一个整体。并且对于条目13的看法可能会让作答者不自觉地联想到道德、社会赞许、孝道等因素。
在删除条目1和条目13的情况下，增设条目8(即使老年人没有寻求帮助，他们也应该得到帮助)和条目9(即使老年人没有求助，也应该在他们日常购物时提供帮助)之间的共变关系后，对三因子结构进行了验证，最终的模型拟合指数比较理想，达到了模型拟合标准，表明AAS中文版具有良好的结构效度。
在信度检验上，AAS中文版及各维度的Cronbach’sα系数为0.76～0.83，4周后的重测信度为0.71～0.79，表明AAS中文版的信度良好，具有较高的内在一致性和稳定性。此外，在效标关联效度上，AAS中文版及各维度与老化知识和容纳他人负相关，结果与前人研究一致(Fraboni et al.，1990)，表明量表具有较好的效标关联效度。不仅如此，多群组验证性因素分析的结果显示，AAS中文版在跨性别上的形态等值、弱等值、部分强等值和部分严格等值均成立，表明该量表具备跨性别的部分等值性。
研究也存在一定局限。首先，原量表根据SCM理论和已有研究编制而成，可通过因素分析得出三因子结构(认知帮助/保护、不想要的帮助和敌意年龄偏见)。另外，原量表研究更关注善意与敌意年龄偏见，将前两个维度合为一个善意年龄偏见分量表，后一个维度形成敌意年龄偏见分量表，并验证了二因子结构(善意年龄偏见和敌意年龄偏见)的有效性。而在中文修订版研究中，尝试在探索性因素分析时设置固定提取因子数为2，结果显示第2、3条目不在善意年龄偏见维度中。导致这样的结果可能与选取样本有关，抑或者二因子结构不符合中国文化背景。因此，未来研究可以更换样本尝试进一步探索。尽管如此，中文修订版研究的三因子结构更符合理论和预期。其次，原量表的样本包括各种职业的青年人和中年人，表明量表适用性较广。而量表中文修订版研究仅以大学生群体作为研究对象，由于青年大学生对老年人的看法更为消极，因此其是否适用于中国其他群体的证据还需补充。尽管AAS中文版存在上述局限，但其各项指标均达到了心理测量学标准，具有良好的信度和效度，可以用于评估中国大学生群体的矛盾年龄偏见。此外，该量表具有跨性别的形态等值、弱等值、部分强等值和部分严格等值性，可以进行大学生群体的性别跨组比较。
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