NEUROQOL-SD-C 與貝氏憂鬱量表第二版（BDI-II）

NEUROQOL-SD-C 與 BDI-II 原始得分以羅序測驗分析模式轉換成等距分數後，進 行皮爾森相關性分析。結果顯示NEUROQOL-SD-C 與 BDI-Ⅱ有顯著中度正相關（r=0.398, p=0.000），表示 NEUROQOL-SD-C 與 BDI-Ⅱ測得的潛在特質相似，即受試者睡眠困擾 程度越高者，憂鬱程度越嚴重（表十九）。

6. NEUROQOL-SD-C 與貝氏焦慮量表（BAI）

NEUROQOL-SD-C 與 BAI 兩量表之原始得分，以羅序測驗分析模式轉換成等距分 數後，進行皮爾森相關性分析。結果顯示NEUROQOL-SD-C 與 BAI 有顯著中度正相關

（r=0.446, p=0.000），表示 NEUROQOL-SD-C 與 BAI 測得的潛在特質相似，即受試者 睡眠困擾程度越高者，焦慮程度越嚴重（表十九）。

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7. NEUROQOL-SD-C 與中文版職能自我評估（OSA）

NEUROQOL-SD-C 與 OSA 兩量表之原始得分以羅序測驗分析模式轉換成等距分數 後，進行皮爾森相關性分析。結果顯示NEUROQOL-SD-C 與 OSA 有顯著中度負相關

（r=-0.348, p=0.000），表示 NEUROQOL-SD-C 與 OSA 測得的潛在特質中度相似，即受 試者睡眠困擾程度越高者，整體職能自我評估越差（表十九）。

NEUROQOL-SD-C與OSA我自已次量表之能力向度有顯著中度負相關（r=-0.406, p=0.000），然而與OSA周遭環境次量表之環境狀況向度呈現顯著低度負相關（r=-0.135,

p=0.000）。表示NEUROQOL-SD-C與我自已次量表之能力向度測得的潛在特質較周遭環

境次量表之環境狀況向度相似度高，即受試者睡眠困擾程度越高者，自己評估自我能力 越差，而睡眠困擾程度與周遭環境狀況較無相關（表十九）。

第五節、 區辨效度 1. 精神疾病患者 vs.健康人

精神疾病患者與健康人的CAIS與CPSQI之原始得分轉換成等距分數後採獨立樣本T 檢定，結果顯示精神疾病患者與健康人在失眠診斷傾向上未達顯著差異（t=-1.267, p=0.207），在判別失眠比例上也未呈現顯著差異（χ²=1.778, p=0.182）（表五）。然而，

精神疾病患者與健康人在睡眠品質呈現顯著差異（t=-6.469, p＜0.001），在判別睡眠品質 差的比例上也未呈現顯著差異（χ²=32.119, p=0.000）（表五）。精神疾病患者與健康人之 NEUROQOL-SD-C原始得分採獨立樣本T檢定，結果顯示精神疾病患者與健康人在睡眠 困擾程度上未達顯著差異（t=-0.367, p=0.714）。以上結果顯示，雖然健康人相較於精神 疾病患者在CAIS、CPSQI與NEUROQOL-SD-C的原始平均得分較低，健康人比精神疾病

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患者顯著呈現較良好之睡眠品質，然而在失眠診斷傾向與睡眠困擾程度上沒有顯著不同

（表五）。

2. NEUROQOL-SD-C 與中文版雅典失眠量表（CAIS）

以中文版雅典失眠量表之切分點，總分8 分（CAIS＞8 分）區分成兩組（失眠 vs.

正常），將兩組別的NEUROQOL-SD-C 之羅序轉換分數進行獨立樣本 T 檢定。結果顯示，

失眠與睡眠正常兩組別的NEUROQOL-SD-C 之羅序轉換分數呈現顯著差異（t=-7.566, p=0.000），表示 NEUROQOL-SD-C 能區辨可能失眠的程度，分數越高之受試者失眠傾 向越嚴重，也代表NEUROQOL-SD-C 量表分數如同 CAIS 一般，具有區辨失眠的能力

（表二十）。

3. NEUROQOL-SD-C 與中文版匹茲堡睡眠品質量表（CPSQI）

以中文版匹茲堡睡眠品質量表之切分點，總分5 分（CPSQI＞5）區分成兩組（睡 眠品質差vs.良好），將兩組別的 NEUROQOL-SD-C 之羅序轉換分數進行獨立樣本 T 檢 定，結果顯示睡眠品質差與良好兩組別的NEUROQOL-SD-C 羅序分數呈現顯著差異（t=

-6.956, p=0.000），表示 NEUROQOL-SD-C 能區辨睡眠品質的程度，分數越高之受試者 睡眠品質傾向越差，也代表NEUROQOL-SD-C 如同 CPSQI 一般，具有區辨睡眠品質的 能力（表二十）。

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第柒章、 討論

本研究目的為探討NEUROQOL-SD-C 應用在台灣北部社區精神疾病患者與健康人 之心理計量品質與其臨床上的應用性。以傳統測驗理論現和現代測驗理論之羅序測驗分 析模式探討NEUROQOL-SD-C 的建構效度，且評估 NEUROQOL-SD-C 的信度與效度，

以判別NEUROQOL-SD-C 是否具有合適之心理計量品質作為臨床可使用之睡眠困擾量 表。本研究關鍵目標之一為評判NEUROQOL-SD-C 是否需調整評分類別與增減試題項 目，以提升其心理計量品質。作者先分析NEUROQOL-SD-C 的評分類別作答頻率與配 置後，再檢視其內在一致性與項目總相關，以驗證性因素分析檢視NEUROQOL-SD-C 之建構，再以羅序測驗分析模式檢視其試題合適度，以及是否出現DIF 之情形。以調整 NEUROQOL-SD-C 評分類別後，重新分析的內容建構指標是否提升，作為調整評分類 別之考量依據。以試題之內在一致性、項目總相關、CFA 值、試題合適度是否符合羅序 測驗分析模式預期、再測信度與是否出現試題差異功能（DIF）現象等影響量表內容建 構的指標，作為考量是否刪除試題的依據(Árnadóttir & Fisher, 2008)。最後調整

NEUROQOL-SD-C 成為七題試題，四點量尺評分的量表。

羅序測驗分析模式與驗證性因素分析建構效度方面，結果顯示NEUROQOL-SD-C之 第1題「我太早醒來且無法再入睡」（Infit Mnsq=1.55, Z=5.5）不符合羅序模式預期，且 驗證性因素分析結果顯示八題試題未達單一建構（CFI=0.896, TLI=0.854, GFI=0.943, AGFI=0.898, RMSEA=0.091）。此外，八題試題中出現四個試題（50％）的評分類別4分

（總是）不足5個觀察值之情形（圖八）以及五題（62.5％）出現錯置之情形（圖十）。

合併評分類別成四點量尺的配置後，再度進行羅序測驗分析模式與驗證性因素分析，仍 出現第1題「我太早醒來且無法再入睡」不符合羅序模式預期，且驗證性因素分析結果 顯示八題試題仍未達單一建構。考量第1題「我太早醒來且無法再入睡」不符合羅序模

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式預期（Infit Mnsq=1.49, Z=5.1）、項目總相關低度（項目總相關值=0.281）且出現健康 人較精神疾病患者容易得分的族群試題差異現象（DIF contrast=4.5, t=3.18, p=0.0017），

因此刪除第1題「我太早醒來且無法再入睡」，成為七題試題的NEUROQOL-SD-C，為四 點量尺。

如同先前研究結果所提及，羅序測驗分析模式之分析結果發現NEUROQOL-SD-C 出現四個試題（50％）在評分類別 4 分（總是）不足 5 個觀察值之情形（圖八）以及五 題（62.5％）出現錯置之情形（圖十）。此發現結果可能指出，本研究受試者睡眠困擾程 度較輕微，不至於選擇高分的評分類別項目，或是受試者作答時無法區辨3 分（經常）

與4 分（總是）這兩個評分類別項目的不同(Árnadóttir & Fisher, 2008; John M. Linacre, 2011)，使 3 分（經常）與 4 分（總是）這兩個評分類別項目的評判失準。在調整評分 類別項目並刪除不符合模式預期之試題後，NEUROQOL-SD-C 仍有三個試題（42.86％）

仍出現高分評分類別不足10 個觀察值之情形，分別是第 4 題「我因為作惡夢而睡不好」、 第6 題「我因為疼痛而醒來」、第 8 題「我在半夜或清晨時感到身體緊繃」，但此三個試 題已符合5 個觀察值之評定標準（最小值=8）。

作者認為致使高分評分類別不足5 個觀察值甚至錯置之情形，可能的原因為本研究 受試者睡眠困擾程度輕微，具嚴重睡眠困擾的受試者很少，睡眠困擾頻率較高之評分類 別項目作答頻率較低，使其估計準確度降低。本研究NEUROQOL-SD-C 原始的八個試 題中，高達四題（50％）在評分類別項目 4 分（總是）出現答題不足 5 個觀察值之情形，

240 個受試者在八個試題中作答評分類別項目 4 分（總是）的觀察值為 64 次，僅占總觀 察值的3.33％。八個試題中也出現一題（12.5％）在評分類別項目 3 分（經常）出現答 題不足5 個觀察值之情形，240 個受試者在八個試題中作答評分類別項目 3 分（經常）

的觀察值為129 次，僅占總觀察值的 6.72％。測驗訊息函數與受試者能力人數分布圖（圖

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十三）顯示受試者睡眠困擾程度對照測驗訊息函數偏左方，試題項目難度與受試者能力 之配對圖也出現地板效應的呈現（圖十五），此兩配對圖皆呈現本研究的受試者睡眠困 擾程度以NEUROQOL-SD-C 測量難度而言偏屬輕微。以上數據與圖表，皆指出本研究 的受試者睡眠困擾程度偏屬輕微，使作答評分類別項目3 分（經常）與 4 分（總是）頻 率不足，可能使這兩個評分類別項目的評定產生誤差，因此不符合評定標準。對照信、

效度建立良好且臨床常使用的睡眠量表，如：雅典失眠量表（調查過去一個月）(Chiang et al., 2009; C. R. Soldatos et al., 2000)與匹茲堡睡眠品質量表（調查過去七天）(Buysse et al., 1989; P.-S. Tsai et al., 2005)，雖然這兩個睡眠量表調查受試者自我陳述睡眠情形的時 間長短不同，基於文獻指出自我陳述時間長短不同的睡眠情形可能不影響結果(Lai, Cookc, Stoned, Beaumonta, & David Cellaa, 2009)，因此作者認定量表調查時間長短不同 不對評分量尺造成影響的前提下，發現雅典失眠量表與匹茲堡睡眠品質量表睡眠量表皆 使用四點量尺的評分類別，代表四點量尺評分類別可能為評量睡眠較合適的量尺距離，

與本研究最終採取四點量尺評分類別相符合。

NEUROQOL-SD-C 不需五點量尺即可測量到受試者自覺地睡眠困擾程度，這可讓 使用者在評分時更加快速完成且避免選擇中間評分的傾向，因此建議使用者若認同作者 結果，可選用四點量尺即可受試者選出最符合的睡眠困擾程度分數。未來亦可依修訂後 的試題評分類別項目定義，再次進行心理計量的檢定，評判NEUROQOL-SD-C 修訂後 的試題評分類別項目定義是否合適。

羅序分析結果也顯示，NEUROQOL-SD-C 出現第 1 題「早晨我必須強迫自己起床」

（Infit Mnsq=1.55, Z=5.5）不符合羅序測驗分析模式之假設，占原始八個試題的 12.5％。

探討此試題出現不符合羅序測驗分析模式預期的可能原因，作者推測此試題測量內容可 能較偏離睡眠困擾。第1 題「早晨我必須強迫自己起床」，試題描述較像是詢問睡眠的

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充足感，題目內容未見睡眠困擾的描述。此試題羅序分析結果，除了出現不符合羅序測 驗分析模式預期之外，也出現族群的DIF 現象，結果顯示健康人比精神疾病患者較容易 出現「早晨我必須強迫自己起床」的情形（DIF contrast=4.5, t=3.18, p=0.0017）。分析此 現象可能的原因發現，本研究健康受試者平均總睡眠時數6.85 小時，睡眠效率（總睡眠

充足感，題目內容未見睡眠困擾的描述。此試題羅序分析結果，除了出現不符合羅序測 驗分析模式預期之外，也出現族群的DIF 現象，結果顯示健康人比精神疾病患者較容易 出現「早晨我必須強迫自己起床」的情形（DIF contrast=4.5, t=3.18, p=0.0017）。分析此 現象可能的原因發現，本研究健康受試者平均總睡眠時數6.85 小時，睡眠效率（總睡眠