贝克抑郁量表第2版(Beck depression inventory-II ，BDI-II ）是当今应用最为广泛的抑郁症状自评量表之一，既可用于正常人群又可用于精神疾病患者
抑郁症状及严重程度评估。量表由贝克等于1996年
根据美国精神障碍诊断与统计手册第四版（DSM-IV ）抑郁症诊断标准，在贝克抑郁量表第1版（BDI ）
基础上重新编制而成[1]。
大量研究显示该量表的结构主要表现为认知、情感和躯体症状不同组合的二因子结构[1-8]，在大学生中，主要表现为认知-情感（Cognitive-Affective ）和
躯体（Somatic ）症状二因子[1，4，8]
，在临床病人中则表
现为躯体-情感（Somatic-Affective ）和认知（Cogni⁃
tive ）症状二因子[1，2，7]。研究也提示，量表结构存在的
【基金项目】
本研究受到国家社会科学基金教育学一般课题青少
年抑郁“认知疫苗”：注意偏向矫正训练的作用及认知机制（BBA130016）。
蒋水琳和杨文辉为共同第一作者通讯作者：杨文辉，*****************
贝克抑郁量表第2版中文版在我国大学生中的因子结构
蒋水琳，杨文辉
（湖南师范大学心理学系，文化心理学与行为研究中心，
湖南省认知与人类行为重点实验室，长沙410081）
【摘要】目的：探索并检验贝克抑郁量表第2版中文版（BDI-II-C ）在我国大学生中的因子结构。方法：8,214名大学生（年龄18.5±1.1岁）完成BDI-II-C 测试，样本随机分成2部分，样本1（n=4,107）用于平行分析和探索性结构方程模型（ESEM ），初步确定因子结构；样本2（n=4,107）用于验证性因素分析，交互验证确定最合适的因子结构；同时通过比较因子解释共同方差的比例及因子量表分O
mega （ω）同质性系数，佐证最佳因子结构。结果：（1）探索性因素分析：平行分析结果显示提取的2个因子特征根比值大（分别为8.22，1.46），探索性双因子模型全局抑郁因子解释共同方差的比例达85%到89%，结果提示量表可能为单维结构；（2）验证性因素分析：比较单因子、相关特质及相应的双因子模型，结果一致显示，双因子模型拟合数据优于相关特质模型，且全局抑郁因子解释方差比例平均为74%，而组别特定因子为26%；（3）BDI-II-C 总分ω系数为0.93，双因子模型全局因子、组别因子认知-情感和躯体症状ω层级（ωh ）系数分别为0.76、0.23和0.20。结论：在我国大学生中，BDI-II-C 总分反映了一种单维构念，采用量表总分能有效评估我国大学生的抑郁严重程度，而报告和解释分量表分可能引起误导性结论。【关键词】抑郁；贝克抑郁量表第2版；维度；双因子模型；大学生中图分类号：R395.1
DOI:10.ki.1005-3611.2020.02.017
Factor Structure of the Beck Depression Inventory-II of Chine Version among Chine Undergraduates
JIANG Shui-ling,YANG Wen-hui
Department of Psychology,Center for Cultural Psychology and Behavior Rearch,Hunan Normal
University,Hunan Key Laboratory of Cognition and Human Behavior,Changsha 410081,China
【Abstract 】Objective:To explore the factor structure of the Beck Depression Inventory-II of Chine version (BDI-II-C)among Chine undergraduates.Methods:8,214undergraduates (age 18.5±1.1)completed the BDI-II-C.The sample was randomly divided into 2subsamples.The subsample 1(n=4,107)was ud to evaluate the dimensionality by parallel analysis and exploratory structural equation model (ESEM).The subsample 2(n=4,107)was to cross-validate the optimal structure by confirmatory factor analysis (CFA).Results:(1)Parallel analysis combined with the scree plot showed that the ratio of the abstracted eigenvalues of two factors (8.22,1.46,respectively)was large,and the ECV percent of the general de⁃pression factor ranged from 85%to 89%by exploratory bi-factor model.(2)CFA showed that the bi-factor models fitted the data better than the correlated traits models,and on the average,the general depression factor accounted for 74%of the common variance while the group factor accounted for 26%.(3)The ωcoefficient of BDI-II-C total score was 0.93,and ω-hierarchical (ωh )coefficients of the general depression and the group factor scores of cognitive-affective and somatic for the
bi-factor model were 0.76,0.23and 0.20,respectively.Conclusion:The BDI-II-C total score reflects a single construct among Chine undergraduates,and verity of depression can be reliably assd by the total score while reporting and in⁃terpreting subscale scores may result in misleading conclusions.
【Key words 】Depression;The Beck Depression Inventory-II;Dimensionality;Bifactor model;Undergraduates
一个重要问题是不同样本中因子的条目组成变异大[1，2，9]，有些条目一致地负荷在认知因子上，另一些条目一致地定义到躯体因子上，而剩余的一些条目则不确定地负荷在认知或躯体因子上，贝克将这些不确定性负荷的条目（如悲伤，哭泣）称为情感因子[1]。
为解决上述问题，研究者Ward(2006)[9]首先采用验证性因素分析，比较了双因子模型（全局-组别因子）和传统的相关特质二因子模型（即结构被分解为相关但不同的2个特质成分）在大学生和临床样本中的拟合程度，发现双因子模型在大学生和临床样本中均能合理或更好地拟合数据，全局抑郁因子解释模型共同方差比例高达71%到82%。随后的实证研究进一步支持BDI-II双因子模型优于传统的相关特质模型[10，11]。
同时，理论上研究者[12，13]也推荐采用双因子模型建构异质性内容的临床量表（如抑郁量表）。理由是研究者编制量表的目的是评估单个构念（con⁃
struct），然而组成临床量表单个构念的内容是多样的（如抑郁就包括认知、情感和躯体症状），而具有异质性内容的条目又必须放到一个量表内。这样，研究者就面临困境，既要测量到单个构念，又必须同时测量到构成概念的多个方面内容。而双因子模型则能很好地解决这个问题，它既能反映宽阔的
单个构念，又能同时反映概念上更为狭窄的层面内容，这样就为分析临床量表提供了一种十分有价值的方法[13-15]。具体来说，双因子模型中所有条目负荷在一个全局因子上，这个全局因子反映了条目之间的共同变异，是研究者最感兴趣和想要测量的目标维度；同时，双因子结构特定的正交“组别”因子代表了不能被全局共同因子解释的剩余条目反映的共同变异。因此，在理论上双因子模型允许研究者既能直接探索条目反应的共同目标特质，又能同时测量到下属特质。
鉴于大量实证和理论研究均支持双因子结构解释BDI-II分数优于传统相关特质模型，本研究主要目的是在我们前期对BDI-II结构的研究[8，16]基础上，利用当今测量学研究最新方法（如探索性结构方程模型，ESEM），探索并检验BDI-II-C在我国大学生中最优且合理的因子结构。其次，对于该量表的使用，临床上经常同时采用总分和分量表分解释一般和特定维度（如躯体和认知）抑郁症状严重程度。这种同时使用总分和分量表分评估一般和特定抑郁症状的严重程度是否合理，是一个需要实证依据回答的问题。即在测量学上，（1）如果使用量表总分反映
一般的抑郁严重程度，那么所有条目反应的累加分数（即总分）应该代表了一种单维结构；（2）如果采用分量表分解释多维特定的抑郁症状，那么分量表分数应该代表了特定条目反映的共同变异。
为解决上述问题，本研究通过大样本和ESEM，特别是探索性双因子建模方法，探索BDI-II-C的最优因子结构，然后采用验证性因素分析（CFA）比较传统相关特质和双因子模型拟合数据的优度、因子解
释共同变异的比例，及量表总分和因子分的同质性（Omega，ω）系数，为抑郁概念化和正确使用BDI-
II-C总分和分量表分评估抑郁严重程度，提供实证依据。
1对象与方法
1.1对象
采取整群方便抽样法，于2014年1月-2017年11月，以专业和班级为单位，抽取湖南师范大学大一到大四本科生，共计8，252人完成BDI-II-C问卷调查。回收有效问卷8，214份，其中男生2，333人（28.4%），女生5，881人（71.6%），年龄15-25岁，平均18.5±1.1岁，样本人口学资料（年龄、年级分布、民族和生源地）详见表1。
1.2工具
贝克抑郁量表第2版中文版（Chine Version of the Beck Depression Inventory-II,BDI-II-C）：该量表用于评估过去两周内抑郁症状的严重程度，包含21个条目，每个条目为0～3级评分，量表总分为21个条目评分的总和，总分范围0~63分。根据贝克等[1]原量表的划界分，总分0~13分为无抑郁，14~19分为轻度抑郁，20~28分为中度抑郁，29~63分为重度抑郁。该中文版采用我们前期在青少年研究中
的翻译版本[16]。本研究中，量表的Cronbachα系数为0.86。
1.3数据分析和统计方法
1.3.1分析步骤（1）因子结构总体分析思路：样本随机分成两部分，样本1（n=4,107）用于平行分析和ESEM，初步确定因子结构；样本2（n=4,107）用于CFA，交互验证确定最合适的因子结构。
（2）探索性因素分析：首先采用样本1进行平行分析结合碎石图[17，18]初步确定最优因子数量，然后采用ESEM探索可能的最优因子模型以及双因子模型的条目负荷、全局因子和组别特定因子解释共同方差（Explained common variance,ECV）比例。ECV 计算方法为每个因子的因子负荷平方和除以因子模型所有因子负荷（即共同方差）平方的总和[10]。
表1大学生样本人口学一般资料
注：a少数民族包括白族、布依族、藏族、朝鲜族、侗族、仡佬族、哈尼族、哈萨克族、回族、满族、蒙古族、苗族、纳西族、怒族、撒拉族、水族、土族、土家族、维吾尔族、锡伯族、瑶族、彝族、壮族等。
（3）CFA：采用样本2验证不同因子模型，比较各相关特质模型与双因子模型对数据的拟合优度。比较模型包括：a）单因子模型，b）探索性因素分析得到的因子模型及对应的双因子模型，c）既往研
究相关特质模型及对应的双因子模型(包括5个二因子模型、1个三因子模型及各自对应的双因子模型)。
（4）比较因子分同质性信度：采用ω系数检验[14，19-21]。虽然Cronbachα系数是最常用的检验量表信度的指标，但已有研究发现α系数高不代表测验是同质的[21]，特别是当数据为多维度时，Cronbachα系数在解释量表分上非常具有误导性[22]，不适于检验双因子模型量表分的信度[23，24]。
ω系数是指相对于观测分数的总方差，因子分数方差所占的比例，其取值范围在0~1之间（ω=1，提示累加分数完美、准确地测量到了目标结构）。双因子模型因子分信度采用ω和层级ω（ω-hierachical，ωh）两个指标检验。ωh是指在量表分数的方差中，特
定下属条目解释的方差占观测到的这些条目反应的总方差的比例。ω系数与ECV结合使用，可反映量表结构中全局因子的可靠程度。
1.3.2分析方法及软件（1）采用权重最小均方调整估计法（Weighted Least Squares Means and Vari⁃
ance adjusted estimate,WLSMV)分析因子结构（包括平行分析、ESEM和CFA），特质相关因子模型采用斜交旋转法，双因子模型采用正交旋转法。
（2）CFA模型拟合指标及比较方法：采用2个递增拟合指标：a）比较拟合指数（Comparative Fit In⁃
dex，CFI），b）Tucker-Lewis指数（Tucker-Lewis In⁃dex，TLI）；1个绝对拟合指标：近似误差均方根（Root Mean Square Error of Approximation，RMSEA），评估因子模型与数据的拟合程度。模型拟合比较方法：CFI和TLI≥0.95，RMSEA≤0.06，表示模型拟合好[25]；CFI和TLI≥0.90，RMSEA≤0.08，表示模型拟合合适，即可接受[26]。
（3）分析软件：一般描述性统计采用SPSS21.0，平行分析采用Matlab R2016a，ESEM和CFA采用Mplus7.4[27]。
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2结果
2.1BDI-II-C总分得分情况
大学生样本BDI-II-C总分得分范围0~63分，平均得分为7.54±6.31。根据贝克等提供的划界分，无抑郁症状者6,876人，占总人数的83.7%，有抑郁症状者1,338人，占总人数的16.3%，其中轻度抑郁症状者794人（9.7%），中度抑郁症状者313人（3.8%），重度抑郁者95人（1.2%）。女生平均得分为7.79±6.38，高于男生（6.99±6.12）。
2.2因子结构探索分析
平行分析（见图1）可提取出两个因子，两因子的特征根分别为8.22和1.46，可解释的方差比例分别为
描写植物的词语39.14%和6.95%。
ESEM结果显示两因子的相关系数为0.49。根据因子负荷的条目内容（见表2），两个因子可分别命名为认知-情感和躯体症状，同前期研究[8]。除外条目21（性兴趣丧失）的因子负荷为0.28(<0.30)，其余条目的因子负荷在0.33~0.84之间。
探索性双因子(全局因子-1或2个组别)全局因子的条目负荷在0.30-0.76之间，全局因子绝大部分条目的因子负荷大于0.51；而组别因子的条目负荷只有3个条目的因子负荷大于0.30，即条目16（睡眠改变）、18（食欲改变）和20（疲劳感）。全局因子
性别
男
女
年龄（岁）≤16 17
18
19
20
21爱我国防征文
22
≥23
缺失
年级
大一
大二
大三
大四
民族
汉族
少数民族a 生源地
城市
农村
缺失总样本(N=8,214)
n
2,333
5,881
35
958
3,900
2,234
649
281
115
38
4
7,408
262
343
201
7,532
682
4,550
2,696
968
%
(28.4)
(71.6)
(0.4)
(11.7)
(47.5)
(27.2)
(7.9)
(3.4)
(1.4)
(0.5)
(0.0)
(90.2)
(3.2)
(4.2)
(2.4)
(91.7)
(8.3)
(55.4)
(32.8)
(11.8)
样本1(n=4,107)
n
1,184
2,923
18
481
1,919
1,115
342
150
57
22
3
3,708
125
163
110
3,758
349
2,321
1,304
482
%
(28.8)
(71.2)
(0.4)
(11.7)
(46.7)
(27.1)
(8.3)
(3.7)
(1.4)
(0.5)
(0.1)
(90.3)
(3.0)
(4.0)
(2.7)
(91.5)
(8.5)
(56.5)
(31.8)
(11.7)
样本2(n=4,107)
n
1,149
2,958
17
网管477
1,981
1,119
307
131
58
16
1
3,699
137
180
91
3,774
333
2,229
1,392
486
%
(28.0)
(72.0)
(0.4)
(11.6)
(48.2)
(27.2)
(7.5)
(3.2)
(1.4)
(0.4)
(0.0)
(90.1)
(3.3)
(4.4)
(2.2)
(91.9)
(8.1)
(54.3)
(33.9)
(11.8)
ECV 的比例为85%-89%，而组别因子ECV 的比例为
11%-15%（结果详见表2）。ESEM 各模型的拟合结果见表3，除单因子模型外，二因子和双因子模型均
达到拟合度为优。2.3
CFA
比较单因子、ESEM 探索得到的二因子及对应的双因子、我国青少年样本双因子[16]、既往研究的二
因子（或三因子）模型（主要包括贝克在大学生和临床样本中的两个二因子模型[1]、Dozios 等(1998)在大学生样本中的二因子模型[4]、王振等(2011)在我国抑郁症病人中的二因子[7]模型及Byrne 等(2004)在香港大学生中的三因子模型[28]）及各自对应的双因子模型。各模型因子条目组成详见表4
。
图1
贝克抑郁量表第2版中文版平行分析碎石图
条目1.忧愁2.悲观
最大自然数是多少
3.过去的失败
4.愉快感缺乏
5.内疚感
比的意义教学反思6.受惩罚感
7.自我厌恶
8.自我批评
9.自杀意念10.哭泣11.激越
12.兴趣丧失13.犹豫不决14.无价值感15.精力丧失19.集中精力困难21.性兴趣丧失16.睡眠改变17.易激惹18.食欲改变20.疲劳感
解释共同方差(ECV)(%)因子1|全局因子因子2|组别因子1因子3|组别因子2
单因子G 0.68**0.66**0.64**0.54**0.60**0.60**0.75**0.51**0.61**0.61**0.72**0.65**0.56**0.74**0.72**0.63**0.45**0.40**0.50**0.32**0.66**1.00因子相关1.00二因子
C-A 0.63**0.71**0.78**0.43**0.61**0.59**0.84**0.50**0.59**0.47**0.50**0.48**0.46**0.82**0.45**0.42**0.28*0.841.00
0.49*S 0.25*0.61**0.33**0.44**0.65**0.16
1.00
三因子C
0.51**0.79**0.80**0.75**0.67**0.70**0.58**0.46**0.39**0.36**0.52**0.26*
0.561.000.55*0.67*
S
0.50**0.39**0.27*0.64**0.34**0.43**0.71**0.27
0.24A 0.41**0.38**
0.51**
0.17
1.00双因子：1组别因子G 0.68**0.66**0.65**0.54**0.60**0.60**0.75**0.51**0.62**0.61**0.71**0.64**0.56**0.74**0.71**0.62**0.45**0.38**0.51**0.31**0.65**0.891.000.00
S1-0.07-0.21*-0.31**0.02-0.14-0.11-0.28*-0.090.100.040.110.070.00-0.25*0.170.120.110.45**0.170.31**0.42**0.111.00
双因子：2组别因子G 0.68**0.67**0.65**0.54**0.60**0.61**0.76**0.51**0.62**0.61**0.71**0.65**0.56**0.75**0.72**0.62**0.44**0.37**0.50**0.30**0.64**0.851.000.000.00
S10.06-0.090.22*-0.170.30**0.27*0.090.28*0.140.090.01-0.26*0.02-0.02-0.27*-0.190.03-0.030.040.11-0.190.051.000.00
S2-0.04-0.25*-0.23*-0.04-0.020.01-0.25*0.02-0.040.090.14-0.020.02-0.27*0.090.060.140.50**0.20*0.40**0.38**0.101.00
表2
贝克抑郁量表第2版中文版探索性结构方程模型因子结构的条目负荷（样本1，n=4,107）
注：G=全局因子（General ）；C-A ：认知-情感（Cognitive-affective ）；S：躯体（Somatic ）；C=认知（Cognitive ）；A =情感（Affective ）；S1=组别特定因子1，S2=组别特定因子2。*P <0.05，**P <0.01
表3
贝克抑郁量表第2版中文版探索性
结构方程模型拟合结果（样本1，n=4,107）
注：df =自由度；CFI=比较拟合指数；TLI=Tucker-Lewis 拟合指数；RMSEA=近似误差均方根。
表4
贝克抑郁量表第2版中文版
验证性因素分析因子模型及所属条目
注：G=全局抑郁因子（General factor ）；C=认知（Cognitive ）；A=情感（Affective ）；S=躯体（Somatic ）；N=负性态度（Negative attitude ）；P=操作困难（Performance difficulty ）。
结果显示，各相关特质二因子（或三因子）模型的拟合指标几乎均在拟合度为优的范围内（CFI 在0.952-0.969，TLI 在0.946-0.966，RMSEA 在0.044-0.035），但与双因子模型拟合指标（CFI 在0.976-
0.981，TLI 在0.970-0.977，RMSEA 在0.033-0.029）比较，双因子模型所有拟合指标值均优于对应的相关特质模型（结果详见表5）。
因子ECV 比例，各双因子模型全局抑郁因子在
58%~82%之间，平均为74%，而组别特定因子（认
知-情感和躯体症状）平均为26%，即在双因子模型
中，平均74%的共同方差归因于单个全局抑郁因子，而只有平均26%的归因于特定组别因子，提示抑郁全局因子是双因子模型中最重要的成分。本样本双因子模型（见图2）全局因子ECV 比例为69%，组别因子特定的认知-情感和躯体因子分别为23%和8%。总之，CFA 结果共同提示量表的构念为单维结
构。2.4
因子分信度
探索得到的双因子模型量表总分ω系数为
0.93，全局因子ωh 系数为0.76，提示总分方差76%是
由全局因子产生。控制全局因子后，认知-情感和
躯体症状分量表分数的ωh 系数分别为0.23和0.20，提示除外全局因子解释的方差，分量表分数中最多只有20%到23%的方差由分量表条目的特定内容
解释，提示如果使用BDI-II-C 分量表分评估认知-情感和躯体症状独特结构，它们的解释能力非常有限，因除外全局因子，它们只占有很少可靠的方差解释比例。
模型1.单因子
2.二因子:C-A&S (基于ESEM)双因子a :G:C-A&S
3.双因子:G:C-A&S(杨文辉,2014青少年样本)
4.二因子:C-A&S (Beck,1996，大学生样本)双因子a :G:C-A&S
5.二因子:S-A&C (Beck,1996，临床样本)双因子a :G:S-A&C
6.二因子:C-A&S (Dozois,1998)双因子a :G:C-A&S
7.二因子:S-A&C (王振,2011)双因子a :G:S-A&C
8.三因子:N&P&S (Byrne,2004)双因子a :N&P&S
χ2
1953.7031675.938741.616791.2171486.452765.9151345.213796.9641366.287780.2001545.265902.8461128.216744.274
df 189188168169188168188168188168188168186168CFI 0.9430.9520.9810.9800.9580.9810.9630.9800.9620.9800.9560.9760.9690.981TLI 0.9360.9460.9770.9750.9530.9760.9580.9750.9570.9750.9510.9700.9660.977RMSEA [90%CI]0.048[0.046-0.050]0.044[0.042-0.046]0.029[0.027-0.031]0.030[0.028-0.032]0.041[0.039-0.043]0.029[0.027-0.032]0.039[0.037-0.041]0.030[0.028-0.032]0.039[0.037-0.041]0.030[0.028-0.032]0.042[0.040-0.044]0.033[0.031-0.035]0.035[0.033-0.037]0.029[0.027-0.031]
表5贝克抑郁量2版中文版相关特质和双因子模型验证性因素分析拟合比较（样本2，n=4107）
注：a 双因子模型组别因子的条目组成为各自相关特质模型相应的因子条目。df =自由度；CFI=比较拟合指数；TLI=Tucker-Lew⁃
is 拟合指数；RMSEA=近似误差均方根;CI=可信区间；G=全局抑郁因子（General factor ）；C=认知（Cognitive ）；A=情感（Affec⁃tive ）；S=躯体（Somatic ）；N=负性态度（Negative attitude ）；P=操作困难（Performance difficulty ）。
含鸟的四字词语
嵩山海拔多少米模型单因子
相关特质（Related traits ）二因子：认知-情感/躯体三因子：认知/情感/躯体双因子（Bi-factor ）全局因子（G ）：1个组别因子全局因子（G ）：2个组别因子
χ
2
2107.1671069.453641.3191069.453641.319df 189169150169150CFI 0.9350.9690.9830.9690.983TLI 0.9270.9620.9770.9620.977RMSEA [90%C.I.]
0.050[0.048-0.052]0.036[0.034-0.038]0.028[0.026-0.031]
0.036[0.034-0.038]
0.028[0.026-0.031]
因子模型1.单因子：G
2.二因子：C-A &S
(基于本研究探索性分析)
3.双因子模型：G ：C-A &S (杨文辉,2014；青少年样本)
4.二因子：C-A &S (Beck et al.,1996；大学生样本)
5.二因子：S-A &C (Beck et al.,1996；临床样本)
6.二因子：C-A &S (Dozois et al.,1998)
7.二因子：S-A &C (王振,2011)
8.三因子：N &P &S (Byrne et al.,2004)
因子
全局抑郁因子认知-情感躯体全局抑郁因子认知-情感躯体认知-情感躯体躯体-情感认知认知-情感躯体躯体-情感认知负性态度操作困难躯体成分
条目1-21
1-15,19,2116-18,20
1-21
1-15,17,19-21
16,181-14,17,2115,16,18-20
4,10-13,15-211-3,5-9,141-3,5-9,13,144,10-12,15-211,4,9-12,15-212,3,5-8,13,141-3,5-10,144,11-13,17,19,2115,16,18,20
