决策风格量表中文版信效度检验

决策风格量表中文版信效度检验

陈艳平,宋丽瑶

江西师范大学心理学院，南昌，330022

【摘要】目的：修订决策风格量表（Decision Style Scale, DSS）并在中国群体中检验其信效度。方法：对样本一（N=100）样本二（N=106）进行施测，采用修订版中国大五人格问卷（the Chinese Big Five Personality Inventory-15，CBP-PI-5）和线性-非线性思考风格量表（Linear-Nonlinear Thinking Style Scale）作为效标效度工具。结果：探索性因素分析结果发现，中文版决策风格量表可以分为两个维度：理性和直觉，累计方差贡献率为71.73%；验证性因素分析结果显示，中文版决策风格量表的两因素模型拟合良好；决策风格与线性-非线性思考风格和人格的相关系数符合理论假设;信度检验发现，中文版决策风格量表的Cronbach’s α系数在0.785-0.875（p<0.001）之间，分半系数在0.794-0.807（p<0.001）之间。结论：中文版决策风格量表具有良好的信度和效度，可以作为研究理性和直觉风格的测量工具。

【关键词】决策风格；理性；直觉；信度；效度

认知风格代表了个体如何在语境中感知和处理信息的差异。认知风格的包括理性能力和理性投入，反映了一个人的能力以及逻辑思考方式（Pacini & Epstein, 1999）。近年来有研究者认为决策风格是认知风格的子集（Dalal & Brooks, 2013），决策风格因而可以定义为“个体感知和响应决策任务的特征模式”。已有的决策风格量表如一般决策风格量表（GDMS）也存在题量大且其结构效度提升空间很大等问题，尤其量表的理性决策风格维度需要作改进(Thunholm, 2009)。在这样的背景下Hamilton等人修订了决策风格量表（DSS），这个量表包括两个维度—理性和直觉。直觉的决策风格的定义是一个基于直觉和感受的快速决策过程；而理性的决策风格指搜集所有信息和所有可备选方案以作系统评价帮助决策的过程。

决策一方面可以反映出人们的认知风格，也涉及到如何能在诸多不确定因素的情境下做出正确有效的决策即风险决策。研究决策风格有重要的理论和实践意义，本文首次在中国群体被试中对决策风格量表进行本土化修订，并将检验决策风格量表的信度和效度，为我国提供一个有效的评估决策风格的工具。

1 对象与方法

1．1被试

样本一：通过网络平台在线发放问卷，共回收问卷106份，剔除作答不认真问卷6份（判定标准为作答时间过短或规律性作答），最终回收有效问卷100份。其中男性人（58%），女性 人（42%）；年龄在18-52岁（M=23.79 ，SD=5.34 ）；受教育程度为中等教育5人（7%），高等教育 95人（%）；

样本二：通过网络平台在线发放问卷，共回收问卷118份，剔除作答不认真问卷12份（判定标准为作答时间过短或规律性作答），最终回收有效问卷106份。其中男性41 人（38.7%），女性65 人（61.3%）；年龄在18-64岁（M=23.68 ，SD= 6.78）；受教育程度为义务教育 2人（1.9%），中等教育 3人（2.8%），高等教育 101人（95.3%）；

1.2 研究工具

1.2.1 中文版大五人格量表

中文版大五人格量表由Zhang等人（2019）编制，用于测量中国人的大五人格特质。该量表具有良好的信度和效度，在本研究中内部一致性系数为0.723。

首先由3名本科为英语专业的心理学研究生将英文版CBP-PI-15量表分别独立地翻译成中文，经过讨论和校对后确定初稿；然后，邀请2名翻译专业的研究生将中文初稿回译为英文；最后逐句对比中文翻译与英文原稿的符合程度，经过核对和调整后，形成条目和计分方法相同的中文版大五人格量表（CBP-PI-15）。

1.2.2 线性-非线性思考风格量表

量表共包含10个题目共线性-非线性思考风格两个维度，量表由Vance及其同事编制的（2007），在线性(5题)思考风格量表中，Cronbach’s α系数值为0.80，在非线性(5题)思考风格量表中，Cronbach’s α值为0.77。该量表信效度良好，在本研究中内部一致性系数为0.79。

1.3 统计分析

使用IBM SPSS Statistics 24.0和Lisrel 8.8以及R软件,在本研究中，对样本一（N=100）进行项目分析和探索性因素分析（EFA），对样本二（N=106）进行验证性因素分析（CFA）、效标效度分析和信度分析。

2 结果

2.1 项目分析

首先根据决策风格量表的总得分对样本一的被试进行高低排序，选择得分前27%的被试作为高分组，得分后27%的被试作为决策风格的低分组。然后，对这两组被试在每个条目上的得分进行独立样本检验。结果发现，所有条目在高分组和低分组之间的差异均显著（P<0.001）。此外，采用Person相关法对每个条目的得分和总分进行相关分析。结果发现，所有条目与总分之间均呈现显著正相关，相关系数在0.374 到 0.788之间。项目分析结果见表1。

表1 DSS高低分组的差异检验及题总相关（N=100）

2．2 效度分析

2.2.1 结构效度的检验

项目分析后，再使用样本一继续进行探索性因素分析。对决策风格量表的10个条目进行探索性因素分析显示KMO为0.829 ，Bartlett球形检验的结果为=808.282，df=45,p<0.001,表明数据适合进行探索性因素分析。运用主成分分析法，并基于特征值大于1的标准进行抽取，采用最大方差法（varimax）正交旋转，可以提取2个特征值大于1的因子。2个因子的特征值分别为4.017 和，3.157可分别解释总体方差的40.17% 和 31.56%，累计方差贡献率为71.73%。中文版决策风格量表与原谅表维度结构一致，包含直觉和理性两个维度，且分别对应的条目也与原量表一致。

基于探索性因素分析的结果，使用样本二对中文版决策风格量表的两因素模型进行验证性因素分析。两因子模型的拟合度良好，标准化因子载荷在0.80-0.90之间。拟合指标如表2所示。

表2 DSS验证性因素分析（N=106）

2.2.2 效标关联效度的检验

选取修订版中国大五人格问卷（the Chinese Big Five Personality Inventory-15，CBP-PI-5）和线性-非线性思考风格量表（Linear-Nonlinear Thinking Style Scale）作为效标关联效度指标。结果见表3。决策风格量表直觉维度非线性思考风格显著正相关，决策风格量表理性维度线性思考风格显著正相关。大五人格中宜人性与理性决策风格显著正相关，外向性与理性决策风格显著负相关，开放性与理性决策风格显著正相关，然而责任心与理性决策风格显著正相关，而与直觉决策风格未发现显著相关性。

表3 DSS与各效标效度量表的相关性（N=106）

2.3信度检验

中文版决策风格量表总量表及各分维度的内部一致性系数在0.785-0.875（p<0.001）之间；分半系数在0.794-0.807（p<0.001）之间。见表4。

表4 DSS内部一致性系数

3 讨论

本研究首次在中国群体中对Hamilton（2016）等人编制的决策风格进行了中文版修订和信效度的检验。项目分析结果表明，各条目得分与总分的相关系数在0.304-0.788之间。同时，各条目的项目区分度良好，决策风格量表的高分组与地分组的得分在各条目上均存在显著差异，负荷测量学标准。因此，在修订过程中没有删除条目，保留了原有的10个条目。

量表的结构效度和效标效度良好。探索性因素分析提取出两个因子，与原量表的维度结构一致。所有因子载荷在0.80-0.90之间，解释率达71.13%，验证性因子载荷在0.49-0.82之间。

量表的信度良好。中文版决策风格量表总体及各维度的内部一致性系数在0.785-0.875（p<0.001），分半系数在0.794-0.807（p<0.001）之间。本研究的信效度检验结果良好。

参考文献

Dalal, R. S., & Brooks, M. E. (2013). Inpidual differences in decision making skill and style. In S. Highhouse, R. Dalal, & E. Salas (Eds.),Judgment and decision making at work (pp. 80–101). New York, NY:Taylor & Francis.

Hamilton, Shih, Mohommed.(2016).The Development and Validation of the Rational and Intuitive Decision Styles Scale.Journal Of Personality Assessment.

Pacini, R., & Epstein, S. (1999). The relation of rational and experiential information processing styles to personality, basic beliefs, and theratio-bias phenomenon. Journal of Personality and Social Psychology,76, 972–987

Tversky, A., & Kahneman, D. (1974). Judgment under uncertainty: Heuristics and biases. Science, 185, 1124–1131.

Thunholm, P. (2009). Military leaders and followers—Do they have different decision styles? Scandinavian Journal of Psychology, 50, 317–324.

Vance, C. M., Groves, K. S., Paik, Y., & Kindler, H. (2007). Understandingand measuring linear–nonlinear thinking style for enhanced management education and professional practice. Academy of ManagementLearning & Education, 6, 167–185.

Zhang X, Wang M-C, He L, Jie L, Deng J (2019).The development and psychometric. Evaluation of the Chinese Big Five Personality Inventory-15.PLoS ONE.14(8):e0221621.https://doi.org/10.1371/journal.pone.0221621