飲食頻率問卷的設計

FFQ 設計的目的為評估受訪者的長期飲食狀況，用來將受訪者的食 物、營養素攝取量分級或是評估實際的飲食攝取。在大多數流行病學 研究中分級(ranking)為主要的目的，藉由攝取量高低不同的族群來探討 飲食與疾病的關聯性(Willett, 2012)。設計 FFQ 的首要條件是必需對個 人的一般飲食具有代表性，其次需簡潔精要，通常在 30~60 分鐘內可 完成。欲得到精確的資料需增加受訪者參與的動機，特別是當問卷較 長或者使用對受訪者較不便的飲食評估法(如：秤重式飲食記錄法)。此 外，FFQ 還要能評估食物、食物類別及營養素各種層級的攝取狀況，

以利各類假說的驗證(Block et al., 1986; Thompson & Subar, 2008;

Willett, 2012)。

研發問卷應注意題目必需表達精確，可藉由預試時受訪者的回饋來 加以改善，並應給予明確的指示，可使用範例說明。另外也能夠運用 記憶輔助工具(memory aids)和提示(prompt)來幫助受試者回憶(Babor, Stephens, & Marlatt, 1987; Willett, 2012)。研究顯示老人評估飲食的能力 未必較差，許多狀況下老人飲食資料的效度與成年人相當(Goldbohm et al., 1994; Sobell, Block, Koslowe, Tobin, & Andres, 1989)。

由於食物供應、飲食偏好及飲食型態會不斷改變，FFQ 也必須與時 俱進，應新增新興的食物並刪除幾乎不被食用者，但要留下受試者間 攝取量差異大的食物。當時間及資源有限時，可以使用現有的 FFQ 或 加以改良，不過受訪者的飲食文化背景以及欲驗證的假說應與此份 FFQ 相符，若飲食文化不同則應依據當地的飲食習慣來修改食物項目、

頻 率 甚 至 份 量 (Willett, 2012) 。 不 過 Stram 等 人 (2000) 研 究 非 裔

(African-American)、日裔(Japanese-American)、拉丁裔(Latino)美國人及 白人(White)的飲食，發現儘管飲食內容有差異，但不同族群的飲食內 容仍有許多重複的部份，顯示一個合理全面的 FFQ 能廣泛應用於不同 群體。

FFQ 基本上分為食物清單(food list)及頻率選項(frequency response section)兩個部份，可能另外有份量(portion size)的作答區。除了食物項 目、頻率及份量外，研發時尚需考量問卷的回憶期間、資料收集和處 理的方式，將於以下分別介紹。

一、 食物清單(food list)

食物清單由數個食物項目(food item)所構成，食物項目的選擇有以 下原則：1. 選擇常被許多人食用的食物。2. 含有研究者所關注的營養 素。3. 個體間食用量不同，可鑑別食用量的高低。4. 理論上來說，若 兩種食物的攝取狀況呈現高度相關，則不必同時納入。5. 食物項目不 宜過多，否則會造成問卷過長，易使受試者疲勞，專注度及精準度下 降，通常為 80~150 項(“Food Frequency Questionnaire,” 2018; Lee &

Nieman, 2013; Willett, 1994, 2012)。研究指出較多的食物項目容易高估 實際攝取量，而較少則容易低估(Krebs-Smith, Heimendinger, Subar, Patterson, & Pivonka, 1995; Serdula et al., 1992)。

美國學者 Willett(2012)提出食物項目的選擇有以下三種方式：1. 分 析食品成份表(food composition table)找出富含研究者關注營養素的食 物，此為最簡單的方式。2. 分析食品成份表或諮詢有經驗的營養專家，

要留下足以區別群體間攝取量差異的食物，使用逐步迴歸法(stepwise regression analysis)來挑選。3. 分析 24HDR 或 DR 等定量飲食資料，找 出對關注營養素貢獻度大的食物。美國 Block 等人(1986)以營養素貢獻 累積百分比作為挑選食物項目的方式，因為這不僅考量到食物中的營 養素含量，也將攝取頻率以及食用份量算入貢獻度之中。日本學者 Tsubono 等人(1996)運用 Block 的方法發展出以日本飲食為基礎的飲食 頻率問卷。美國 Hankin、Stallones 與 Messinger(1968)則使用逐步迴歸 法挑選出貢獻度高的食物項目。

台灣於 1980~1981 年進行第一次全國性營養調查，使用食物盤存法 得到之飲食資料則先以單變量分析(univariate analysis)營養素貢獻度與 每人總營養素攝取(熱量、蛋白質、脂質、脂肪酸、維生素 A、維生素 B₁、維生素 B₂、維生素 C 及鈣)高度相關的食物項目。再使用皮爾森相 關係數(Pearson correlation coefficient)挑選各家戶中每人的營養素攝取 量與食物項目提供的全國每人營養素攝取量達顯著相關者(p<0.01, one-tailed)。最後以逐步迴歸向前法(forward stepwise regression)找出對 家戶中平均每人營養素攝取預測力高的食物。一共選入 405 項食物項 目，但其中僅有 7~20 項為主要貢獻巨量營養素攝取變異的食物(Lee, Pan, Yu, & Huang, 1992; Pan, Lee, Yu, & Huang, 1992)。

韓國研究改良 Willett 的方式發展出食譜為主 FFQ，原有 993 個食 物項目先去除食用頻率低者(至 629 項)，再以 24HDR 資料選擇營養素 累積百分比達 90%貢獻度者(411 項)。然後使用逐步迴歸法，以各營養 素的總攝取量作為依變項(dependent variable)，每位受試者之各食物項 目的營養素攝取總量作為獨變項(independent variable) ，累積多元迴歸 係數達 90%(359 項)，留下受試者間攝取量變異性高的項目。最後將每

份營養素成份、烹調方式、食材內容相似的食譜組合為同一個項目，

並新增未列入的季節性蔬果及節慶食物，最後研發出 95 項食物項目的 問卷(Kim, Y. O., Kim, M. K., Lee, Yoon, & Sasaki, 2009)。

問卷的提問應簡潔明瞭，並使用多個簡單的短問題代替一個複雜的 長問題，受訪者比較容易回答，或可省略部份類似的項目(Willett, 2012)。

美國 Serdula 於 1992 年的研究發現回答一題(包含多個食物)的攝取頻率 會低於回答多題(同樣項目拆開)後相加的頻率，因為詢問多題相似食物 的攝食頻率時，受訪者可能會無意間將它們混在一起作答，而使作答 的頻率倍增，而刪除某食物項目後受訪者回答其相似食物的頻率會上 升。Willett 等人(2012)調整 FFQ 的項目時，發現刪除萵苣(lettuce)後回 答食用菠菜及其它綠色蔬菜(spinach and other greens)的頻率上升。

由於定量飲食資料在譯碼時分類很細，需合併類似的食物再放入 FFQ 中(如：豬後腿肉、大里肌、豬頸肉合併為豬肉)。Block 等人(1986) 組合食物項目所使用的標準為：兩者概念上相似、受訪者難以區分、

每份(非每 100 公克)的營養素含量相近。此外，烘焙食品、調理食品 (prepared food)、混合食品(mixed dish)直接將成品列在食物項目之中(如：

麵包、蛋糕)，而不拆解成原料(如：麵粉) (Willett, 2012)。FFQ 可設計 成直接詢問某食物的食用頻率，也可以分別問此食物在不同型式下的 食用頻率，例如：直接問豆子的食用頻率，或是分別問墨西哥豆泥 (refried beans)和豆子湯(bean soups)的食用頻率，前者對受訪者而言回 答起來較困難，因為必需考慮不同型態的豆子之食用頻率，後者則可 能造成重複計算(Subar et al., 1995; Thompson & Subar, 2008)。因此受訪 者對題目所描述的心智圖像(mental picture)應與研究者相同，將問題表

表 2-2.1

Willett et al., 1985;

Willett, 2012

二、 頻率選項(frequency response section)

頻率選項一般為 5~10 項，可將所有的食物項目都使用一樣的選項，

也可以依食物項目的攝取狀況而各自不同，但如果都使用同樣的頻率 則至少需要 6 項才足夠(Willett, 2012)。美國 Gray、Paganini-Hill、Ross 與 Henderson(1984)使用 FFQ 及飲食歷史法來評估維生素 A 及維生素 C 的攝取量，攝取頻率選項分別為「幾乎不或從未」、「一年數次」、「約 每月一次」、「每月數次」、「每週數次」及「每日或幾乎每日」。研究結 果多數的受訪者一週攝取 1~7 次富含維生素 A、C 的蔬菜，因為大部 份皆回答「每週數次」及「每日或幾乎每日」兩個頻率，與定量飲食 資料比較下相關性低，因為頻率所涵蓋的期間太長，降低了評估營養 素攝取差異的能力。其它研究也顯示減少頻率選項的數目而放寬頻率 所涵蓋的期間，會降低題目的鑑別度，因此建議使用多個涵蓋短時間 的頻率選項(Willett, 1994, 2012)。

另一種頻率作答方式為受訪者或訪員填寫每日、每週、每月或每年 的攝食頻率。Tylavsky 與 Sharp (1995)認為使用此種開放式填寫的方式 能減少固定選項所造成的偏誤(bias)，而且理論上開放式頻率選項能增 加精準度。但 Block 等人(1986)以飲食記錄法評估開放式頻率選項 FFQ 的效度，發現使用固定式頻率選項與開放式頻率選項的 FFQ，兩者效 度相近。Willett (1994)也認為開放式頻率以及超過 9 或 10 項的固定式 頻率選項，未必能提供實質的益處。Subar 等人(1995)的研究發現開放 式比起固定式頻率選項的 FFQ，受訪者自行填寫的答案較不明確且筆 誤較多(如：欄位填寫錯誤)，因此較適合以面訪進行的 FFQ 使用。

三、 份量(portion size)

飲食頻率問卷若不另外詢問份量問題且不標示出各食物項目的中 份，即為簡單飲食頻率問卷(simple food frequency questionnaire)，或稱 為非定量飲食頻率問卷(non-quantitative food frequency questionnaire)。

半定量飲食頻率問卷 (semi-quantitative food frequency questionnaire, SFFQ)指標示出各項食物項目中份的 FFQ，例如：牛奶(一杯)。若額外 收 集 份 量 資 訊 即 為 定 量 飲 食 頻 率 問 卷 (quantitative food frequency questionnaire, QFFQ)，表示除了填寫頻率外還需回答各項食物的一般食 用量，可以開放式填寫，或是選擇大、中、小份。三種份量格式範例 置於圖 2-2.1。通常會使用天然單位(natural unit) (如：一顆蛋)和家用量 器(household measures) (如：一碗飯)標示出中份，也可以由定量飲食資 料得到的食物重量之平均數或中位數訂定(Block et al., 1986; Kim et al., 2009; Tsubono et al., 1996; Willett, 2012)。

研究發現多數人無法精準地描述份量，即使剛用完餐仍僅有少於半 數成人評估份量之精準度落在 25%以內(Guthrie, 1984)。此外同一位受 訪者評估份量之精準度差距很大，這可能起因於食物形狀、狀態、呈 現方式不同所導致。而且同一個人在不同時期回答的份量差距大於相 同年齡、性別但不同人的回答，顯示描述飲食份量對一般人而言是困 難的(Hunter et al., 1988)。美國 Cummings 等人(1987)研究停經婦女的鈣 攝取狀況，使用分為大、中、小份的 QFFQ 以及 SFFQ 來評估與 7 日 DR 的相關性，結果分別為 0.76 及 0.64，雖然 QFFQ 的相關性較高，

但兩者並沒有顯著差異。若比較開放式填寫份量的 FFQ 與填選大、中、

小份者，發現開放式份量所得到的結果反而較不精確。有研究者發現

受訪者回答的攝食頻率與份量呈高度正相關，表示份量的多寡會反映 在 頻 率 上 ， 所 以 頻 率 本 身 可 以 同 時 表 示 出 頻 率 及 份 量 兩 個 訊 息 (Abramson, Slome, & Kosovsky, 1963; Heady, 1961)。

圖 2-2.1

飲食頻率問卷之份量格式範例

註：圖 A 為簡單飲食頻率問卷格式。圖 B 為半定量飲食頻率問卷格式。圖 C 為定 量飲食頻率問卷格式。From Nutritional assessment (6th ed.) (p. 84), by R. D. Lee & D.

C. Nieman, 2013, New York, NY: McGraw-Hill.Copyright 2013 by the McGraw-Hill of Copyright Holder.

四、 回憶期間(recall period)

許多研究以過去一年作為 FFQ 的回憶期間，因為每年的飲食具有 一定程度的相關性且包含四季變化，但依據研究的需求也可以使用過