生命表参数（精选六篇）
生命表参数 篇1
以往评价农药对天敌昆虫的副作用常用致死中量 (LD50) 或致死中浓度 (LC50) 来表示[2,3], 这种测定方法一般采用较短的测试时间和针对测试对象特定的发育阶段进行, 因而不能反映杀虫剂对测试对象种群总的影响。生命表技术可以从种群水平上分析种群动态规律, 能较好地阐明杀虫剂对供试昆虫的亚致死效应[4,5]。然而传统的生命表统计方法是根据种群的出生率和死亡率计算得到一个数值, 因此无法从统计上比较不同种群参数的变异程度。Jackknife技术 (刀切法) 是一种估计复杂函数变量变异程度的非参数估计方法。本文将Jackknife统计推断技术应用到杀虫剂对天敌的安全性评价中, 旨在通过对阿维菌素、苦参碱亚致死剂量处理后的广赤眼蜂种群参数变异分析, 更客观地评价生物农药亚致死剂量对天敌的影响, 为协调化学防治与生物防治提供科学依据。
1 试验材料与方法
1.1 试验材料
广赤眼蜂 (Trichogrammaevanescens Westwood) 由山西省农科院植保所生防研究室提供, 蜂种于2000年从埃及引进, 用米蛾卵扩大繁殖至今。
米蛾 (Corcyra cephaloica Stainton) 卵, 取自山西省农科院植保所生防研究室用麦麸饲养的米蛾实验种群。收集当日新产的米蛾卵, 接蜂前以30 W紫外灯照射米蛾卵0.5 h, 杀死其胚胎。将新鲜的米蛾卵用乳胶粘在2 cm×2 cm的白纸上做成卵卡备用。
质量分子数为1.8%的阿维菌素乳油 (商品名为虫螨克) , 桂林集琦药业股份有限公司产品, 市售。
质量分子数为98%的苦参碱乳油, 西安中鑫生物技术有限公司产品, 市售。取原药0.204 g, 用蒸馏水溶解并定容至100 m L, 母液浓度即为2 000 mg·L-1.
1.2 试验方法
1.2.1 对广赤眼蜂成蜂的毒性测定
将阿维菌素制剂或苦参碱母液用清水稀释成5~6个系列浓度, 药液加满2 cm×10 cm试管中, 5 s后倒出药液, 自然晾干, 随后用昆虫针点涂蜂蜜水于试管内壁, 接入羽化后12 h内的成蜂60~100头, 用黑布封紧管口, 放入人工气候箱中饲养, 6 h后检查统计试管中死亡和存活蜂数。每个处理重复3次, 并设清水对照。根据Finney法计算毒力回归方程。
1.2.2 生命表构建与分析
将米蛾卵卡 (约150粒/张) 以卵与蜂之比例为10:1接蜂6 h, 随后置于人工气候箱中饲育, 至7 d (蛹期) 时, 将1 m L药液用改进后的皮特喷雾塔 (3WPSH-500E型, 农业部南京农业机械化研究所研制) 喷洒到卵卡上, 卵卡风干后装入试管 (2cm×10cm) 内置于气候箱中继续饲育。待成虫羽化当日, 供给蜂蜜水, 让其充分交配6h, 随后将雌蜂引入试管中, 每管一头, 管壁同样点涂蜂蜜水, 并提供1张卵卡 (约50粒卵/张) , 放入气候箱中培养。以喷清水为对照, 每处理接蜂40管。此后每12h更换1次卵卡, 同时观察记录雌蜂的存活情况。更换下的卵卡置于气候箱中继续饲育, 允许其羽化和死亡。观察记录每日2张卵卡的黑卵数 (寄生卵数) 、羽化后的雌、雄成蜂数、羽化与未羽化的黑卵数。
剔除少量逃逸或被蜂蜜水粘住的个体所产生的数据。根据每日雌蜂的存活情况、寄生卵数和子代雌蜂数, 参照黄寿山等[6]方法构建生命表。应用Jackknife统计推断技术计算生命表综合参数的变异度[7]。由公式Σe-rx×lx×mx=1采用精确算法——迭代法求出精准的rm, 净增殖率R0=Σlx×mx, 种群倍增时间DT=ln2/rm, 周限增长率λ=erm, 世代平均周期T=ln (R0) /rm.其中x为种群寄生后的天数, lx为x期种群存活率, mx为x期间内平均每雌产雌卵数。生命表综合参数变异程度计算程序是在Visual Fox Pro下运行的。
1.3 饲育条件
人工气候箱温度为 (25±1) ℃, 相对湿度为 (70±5) %, 光照14h, 黑暗10h.
1.4 数据处理
用SPSS软件进行方差分析, 并采用Duncan氏新复极差法进行平均数的多重比较。
2 结果与分析
2.1 两种杀虫剂对广赤眼蜂成蜂的毒性
根据广赤眼蜂成蜂6h的死亡率与试验药剂浓度数值之间的关系, 采用Finney机率分析法, 得出毒力回归方程, 由方程计算出两种农药对广赤眼蜂致死中浓度, 结果见表1。评价农药对赤眼蜂成蜂的毒性大小, 可用室内测定的LC50和田间推荐浓度的比值来表示, 比值大于1为低毒, 小于0.5为高毒, 介于两者之间为中毒[8]。从表1中可以看出, 阿维菌素对广赤眼蜂致死中浓度LC50为2.1991mg·L-1, 是田间推荐使用浓度的1/3;苦参碱对广赤眼蜂的LC50为617.71 mg·L-1, 远远大于田间推荐使用浓度。根据农药对赤眼蜂的毒性等级划分标准, 质量分子数为1.8%阿维菌素乳油对广赤眼蜂成蜂属高毒农药范畴, 而苦参碱对广赤眼蜂成蜂属低毒农药范畴。
农药亚致死剂量是一个剂量区间, 本文以LC35作为亚致死剂量。根据表1毒力回归方程求得阿维菌素和苦参碱LC35分别为0.9097mg·L-1和552.4 mg·L-1, 以此作为供试农药对种群影响研究的试验剂量。
2.2 两种杀虫剂亚致死剂量处理对广赤眼蜂生命表参数的影响
生命表的综合参数常用内禀增长率 (rm) 、净增殖率 (R0) 、周限增长率 (λ) 、世代平均周期 (T) 和种群倍增时间 (DT) 来描述。根据实验种群生命表数据, 应用Jackknife技术统计3个种群生命表综合参数, 结果见表2.
从表2中可以看出, 经阿维菌素亚致死剂量LC35处理后, 广赤眼蜂种群的内禀增长率、周限增长率和种群倍增时间分别为0.2738, 1.314 9, 2.5303, 与对照组种群的内禀增长率、周限增长率和种群倍增时间无显著差异;处理组的净增值率和世代平均历期为26.325 8和11.962 0, 从数值上看明显地低于对照, 但与对照种群之间的差异并未达到显著水准 (0.05) 。可以认为阿维菌素亚致死剂量LC35对广赤眼蜂的种群没有重要影响。
经苦参碱亚致死剂量LC35处理后, 广赤眼蜂种群内禀增长率、净增值率和周限增长率分别为0.252 3, 21.468 5, 1.287 0, 显著低于对照组的内禀增长率、净增值率和周限增长率;而种群倍增时间为2.742 8, 显著高于对照组的种群倍增时间。可以认为苦参碱亚致死剂量LC35对广赤眼蜂的种群有一定的影响。
3 小结与讨论
昆虫生殖力生命表中的内禀增长率 (rm) 参数, 是综合了昆虫生长发育、生殖产卵和生存变化的一个单统计量, 反映种群在特定环境下数量增长潜能的一个重要指标[9]。本文通过使用Jackknife方法, 对阿维菌素和苦参碱亚致死剂量处理后广赤眼蜂种群生殖力表的内禀增长率等参数进行了统计推断, 从种群水平上分析了种群动态规律, 揭示了杀虫剂对赤眼蜂影响的内在本质特征。
Jackknife分析结果表明, 阿维菌素LC35亚致死剂量处理后广赤眼蜂种群生命表综合参数与对照无显著差异。而苦参碱LC35亚致死剂量处理后广赤眼蜂种群生命表综合参数与对照差异显著 (世代平均周期除外) 。说明, 在实验室条件下, 阿维菌素LC35亚致死剂量处理对广赤眼蜂种群无显著影响。而苦参碱LC35亚致死剂量处理能显著降低种群生长潜能, 对广赤眼蜂的种群有一定的影响。
Stark等[10]认为评估农药对节肢动物种群水平的影响时, 应该考虑农药施用时种群的年龄结构。通常情况下, 农药对米蛾卵内广赤眼蜂的副作用随着其生长发育的进行呈增大趋势[11,12], 因此, 本文采用蛹期用药而非其他虫态用药, 其目的就是探讨阿维菌素和苦参碱LC35剂量对广赤眼蜂种群参数的最大影响。
尽管在实验室条件下苦参碱对广赤眼蜂种群有一定的影响, 而在室外, 许多产在叶片背面的寄主卵直接暴露在农药下的机率很少, 接受到农药的量也远远小于在实验室接受到的量, 加之苦参碱对广赤眼蜂成蜂的毒性很低, 因此在田间条件下将喷施苦参碱农药和释放广赤眼蜂进行整合来控制害虫的危害仍然是有可能的。
摘要：采用药膜法研究了阿维菌素和苦参碱对广赤眼蜂成蜂的毒性, 同时采用Jackknife统计技术研究了供试农药亚致死剂量对广赤眼蜂实验种群生命表参数的影响。根据药膜法剂量与效应测定结果, 广赤眼蜂成蜂对阿维菌素比较敏感, LC50值为2.1991mg·L-1, 而对苦参碱不敏感, LC50值为617.71mg·L-1.Jackknife统计结果显示, 阿维菌素LC35处理后的广赤眼蜂内禀增长率等5种参数与对照种群无显著差异, 而苦参碱LC35处理后的广赤眼蜂除世代平均周期外, 内禀增长率等其他4种参数均与对照种群差异显著。
关键词：生物农药,广赤眼蜂,毒性,生命表参数,Jackknife
参考文献
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生命表参数 篇2
关键词：Pro/Engineer,三维图库,族表,参数化建模
1 引言
随着项目的积累,产品设计部门图纸的数量会不断增加,不但占用了很多磁盘存储空间,也不利于图库的管理。本文利用3D软件Pro/E对零件进行特征造型,形成可用于参数化设计的模型库,通过设置参数关系式,利用族表功能设置可变尺寸,就可以直接生成所需零件的三维模型,由于在绘制过程中不需要逐一创建模型,可大幅提高设计速度,节约磁盘存储空间。
Pro / Engineer操作软件是美国参数技术公司( PTC) 旗下的三维软件。Pro/Engineer软件是参数化技术的最早应用者,采用它的参数化设计理念,能用单一数据库来解决特征的相关性问题。
2 参数化模型
2. 1 参数化设计
参数化设计是指用参数来驱动零件或装配图的尺寸和属性,只要改变驱动尺寸的参数值就能改变零件的大小和形状。它的主要特点是全尺寸约束、全数据相关、通过改动已定义好的零件参数对设计进行修改,自动生成新的几何模型,实现对图形的驱动。
2. 2 族表
族表是很多相似零件( 组件/特征) 的集合,这些零件( 组件/特征) 从结构上看很相似,并且具有相同的功能。族表本质上是用电子表格来管理模型数据,它的外观体现也是一个由行和列组成的电子表格。在族表创建之前需要首先创建原始模型即母零件,然后在族表中定义各个控制参数来控制模型的形状及大小。
控制参数可以包括dimension ( 尺寸) 、feature ( 特征) 、groups ( 组) 、 reference models ( 参照模型) 、 pattern table( 阵列表) 和system parameters ( 系统参数) 。其中每一对象都看作为可变量,族表中常用的变量为: dimensions、system parameters、feature。
如图1、图2 所示,族表的人机对话表格中,表中所列就是母零件的各参数的数值。在族表内通过电子表格来管理衍生零件的参照尺寸( 参照尺寸的名称可通过修改母尺寸的属性来自定义) 。
2. 3 关系式
Pro / E关系式是用户使用尺寸符号和各种参数定义的一种数学方程式,通过关系建立特征与特征之间,零件与零件之间的函数方程式,使它们的尺寸相互关联。关系实际上也是一种捕捉设计意图的方式,用户可以将自己的设计意图体现在零件模型的设计中。族表中的设计变量作为三维模型的参数,通过添加关系使相关尺寸形成约束,从而实现用户交互操作层次上的参数化设计。
如图3 所示,选择菜单[工具] / [关系] 命令即可打开[关系] 对话框。可以用简单的关系式来创建法兰轴套的键,这样只要改变轴套的内径,键槽就能根据内径数值自动生成。
具体关系式如下:
IF内孔直径>8&内孔直径<=10
键宽=3
ENDIF
IF内孔直径>8&内孔直径<=10
键槽深加直径=内孔直径+1.4
ENDIF
IF内孔直径>10&内孔直径<=12
键宽=4
ENDIF
IF内孔直径>10&内孔直径<=12
键槽深加直径=内孔直径+1.8
ENDIF
……
3 族表参数驱动的装配图
装配图是由多个零件图装配而成,相应的零件图可以用族表功能衍生出用户需要的模型。在使用族表建立各子模型的基础上,利用族表功能可调用子零件族表中的衍生零件( 即多层族表) 。但前提是在总图的母模型建立时,选取参照和约束要兼顾子模型的特征。如果在选定参照时零件的子模型中没有相应母模型的该特征尺寸,那生成对应的总装图时将会报错。简言之就是缺少参照,无法进行装配。
需要特别注意星号( * ) 的使用,星号表示所选实例的这个项的取值与原始模型的值相同,如果原始模型变化,实例也跟着变化,如果不想实例跟着原始模型变化,就不要使用星号。族表里的数值型项的取值,必须是一个确定的数值或星号( * ) ,不能是一个范围或变量名; 特征、元件、组、参照元件、合并零件、UDF等项的取值,可以是 “Y”、“N”、 “* ” 或这个元素( 无件、参照元件、合并零件、UDF) 所包含的子族表中的各个实例的实例名。
如图4、图5 所示的装配总图中,运用组、阵列以及在多层族表中设置尺寸、元件、组的参数,可以实现用族表中的表格驱动装配图的自动衍生。当族表中设置的参数为元件时,不选表格中提示的Y或N,而是直接键入对应零件模型衍生零件的图号( 衍生的零件图是由二级族表通过对该零件模型的参数设置而得) 。族表就能自动将母模型中的零件图替换成所需要的零件图,在装配图中也能通过装配约束实现自动装配。
4 结论
在建立三维参数化模型的基础上,利用Pro/e族表功能结合关系式及装配过程中的约束条件,可以实现相对较复杂模型的参数化设计。因装配图及零件图采用多层族表功能实现,在模型的装配过程中,族表的应用使得装配中的零件和子装配更加容易互换,当有必要对装配图做出修改时,只需改变零件图的驱动尺寸就能达到预期目的。
参考文献
[1]Louis Gary Lamit.Pro/Engineer 2000i实用教程[M].李世国,译.北京:机械工业出版社,2001.
生命表参数 篇3
经典的分数年龄假设 (fractional age assumption, FAA) 主要有:死亡均匀分布 (UUD) 假设、常值死力假设和Balducci假设, 它们本质上是线性插值、指数插值及双曲线插值方法。目前, 关于如何建立高精度生存函数的问题研究较少, 将机器学习用于生存函数模型的研究更少。已有研究主要集中在如何克服死力函数的不连续性问题上。Jones等[1,2]提出了二次生存函数族、线性死力族和α指数族, 并提出了相应的处理策略用以对这些族指定合适的参数。Hossain[3]在二次生存函数族中引入了新方法, 该方法要求生存函数及死力函数都必须连续, 因此唯一地确定了二次生存函数族表达式中的参数。
国内学者对如何提高死力函数的连续性也做了一些探索:吴贤毅[4]提出了得到光滑生存函数的方法;赵星[5]提出了二次多项式死力假设形式;Li等[6]提出了一种三阶多项式插值方法估计死力函数。
本文尝试从支持向量机的角度来研究生命表函数, 以期推导出拟合精度更高的精算统计量。
支持向量机 (Support vector machine, SVM) 已经普遍使用到各种统计回归中, 原理方法为监督式学习的一种。SVM发起自20世纪后期, 同时在20世纪末经由Vapnic等得到改进和完善, 然后应用到回归分析中, 就是所谓的支持向量回归机 (Support vector regression, SVR) 。SVR在其产生后的若干年内, 在工业设计[7]、时间序列预测、图像处理等领域已经赶超了其他方法, 因而很多研究者认为它十分强大。SVR吸收了SVM可以很好地近似线性以及非线性函数的功能, 同时保有了SVM的长处。传统SVR具有若干很不错的特点, 解的稀疏性就是其中之一, 它还解决了神经网络的局部极值以及过学习难题。然而SVR也有若干需要改进之处, 例如其仅可以借助搜寻获得次优解, 计算花费很大。Saunders等[8]提出最小二乘支持向量回归机 (least square support vector regression, LSSVR) 正是为了解决上面的难题, 这种技术在回归模型中引入了截距, 它和岭回归类似。LSSVR通过将二次规划问题转化为求解线性方程组, 以达到真正简化问题计算的目标。
以往常用的拟合方法很多使用了多项式模型, 其中低阶多项式模型使用最多, 例如二阶多项式, 这都属于参数化模型。这就必须事先确定模型的结果 (如多项式的项数以及最高次数) , 如果模型结构与真实结构相去甚远, 拟合结果将没有太多实际意义。作为一种非参数化的回归技术, LSSVR模型的应用更加灵活方便, 拟合效果也非常理想, 很适合拟合非线性问题。因此, 本文将LSSVR模型引入到寿险精算理论中, 对生存函数进行有效回归, 并据此计算其它精算统计量。
本文的创新主要体现在:首先, 本文将LSSVR引入到寿险精算领域, 提高了对生命表数据的回归能力, 增强了对分数年龄处的预测精度, 这对于以生命表为基础的寿险精算来说意义重大。其次, 在构建死力函数的过程中, 本文提出了LSSVR的导数模型的构建方法, 这对于死力函数的求解以及随后的平均余命的计算起了关键作用。再次, 由于用LSSVR回归得到的模型并没有显式的表达式, 因此在平均余命的计算中无法解析地求解, 采用数值积分的方法进行求解是本文的第三个创新。最后, 通过对国内外文献的检索来看, 本文提出的将LSSVR引入到寿险精算领域尚属首次, 其有效性在后续实验部分得到了验证。
2 LSSVR模型
最小二乘支持向量机通过最小化经验风险与结构风险之和求解SVR。设X=[x1, …, xl]为训练样本的输入, xi∈Rn (i=1, …, l) , 相应的输出为Y=[y1, …, yl]。非线性映Φ被用来将输入向量xi从Rn空间映射到特征空间H中:Φ:xi→φ (xi) 。在特征空间H中, 如果存在一个满足k (xi, xj) =φT (xi) ·φ (xj) 的核函数k (xi, xj) , 那么特征空间H就是一个定义了内积的希尔伯特空间, 称为再生核希尔伯特空间 (reproducing kernel Hilbert space, RKHS) 。如上述所说的核函数是存在的, 能够被定义为:
式中, σ代表核函数的宽度, k (xi, xj) 为径向基高斯函数。
假定特征空间H中最优分类超平面为
则回归函数为
式中, w是法向量, b是偏移量, φ (x) 是空间Rn到特征空间H的非线性函数。
最小二乘支持向量机于特征空间内的回归能够借助下面的二次规划问题求解加以描述:
式中, C是结构风险和经验风险两者的平衡系数, ei为误差。
优化问题 (4) 的Lagrange函数为
上式αi是Lagrange乘子, 令L对变量w, b, ei, αi的偏导均为零, 由KKT条件得:
将式 (6a) 、 (6c) 代入式 (6d) , 并与式 (6b) 联立可得线性方程组:
式中, Q∈Rl×l, 同时, K为核矩阵, Kij=k (xi, xj) =φT (xi) ·φ (xj) , I为单位阵;Y=[y1, …, yl]T, α=[α1, …, αl]T.将方程组 (7) 求解能够获得最小二乘支持向量回归函数:
由以上建模过程发现, (4) 中平衡系数C的作用在于权衡训练误差及函数的光滑程度。系数C取值较大时, 相当于对训练误差施以了更大的惩罚系数, 因此LSSVR更趋向插值技术, 这一特性使LSSVR适用于寿险精算中生命表数据的有效回归。
3 基于LSSVR模型精算统计量的计算
上一节主要阐述LSSVR模型的基本原理以及使用该模型的必要性, 本节将具体介绍如何用LSSVR模型对生存函数在整数年龄处的值进行有效回归;接下来在回归得到的生存函数的基础上进一步建立死力函数;最后用LSSVR模型估计平均余命。
3.1 LSSVR模型基础上的生存函数s (x)
首先构建一个精确的生存函数以说明LSSVR模型的回归能力, 在这一生存函数中, 整数年龄处的生存函数值以及任何一个分数年龄处的生存函数值是已知的。类似于Jones等[2], 本实验事先构建一个基于Makeham法则的生存函数;这一法则也被广泛使用在其它的文献中[3], 它是最为通用的法则之一。Makeham法则下, μx=A+Bcx, x>0, 其中1000A=0.7, 1000B=0.05, c=100.04。对于Makeham生存函数, 大部分文献考虑的生存区间都是[0 110], 本文也沿用这一设定。此处用Makeham法则是为了生成一个真实的生存函数, 然后据此求出真实的死力函数及平均余命函数。要比较本文提出的LSSVR模型是否优于其它的三个经典的FAA模型, 就看哪个模型更能逼近真实的函数。
本实验作如下设计:基于整数年龄处的111个数据 ({ (xi, s (xi) |i=0, …, 110}) , 构建LSSVR模型和另三个FAA。在区间[0 110]上以0.005为步长逐个预测各分数年龄上的生存函数值, 以便比较这些FAA (LSSVR模型本质上也是一种FAA) 的拟合能力。
构建完以上FAA后, 采用三个常用的评价误差大小的准则来评价这些FAA的插值性能。这些准则分别是:
(1) 均方根误差:
(2) 最大绝对误差:
(3) 平均绝对误差:
其中nerror为分数年龄点个数, yi为真实生存函数值, ^yi为FAA预测值。RSME、MAE和AAE值越小, 模型则越精确。RSME和AAE用于衡量模型整体精度, MAE用于衡量模型局部精度。
本文采用留一 (leave-one-out, LOO) 交叉验证法寻找LSSVR模型中参数的最优值, 结果见表1。
表2为LSSVR模型与其它三个FAA拟合误差的比较结果。可以看出, 由LSSVR模型回归产生的误差远低于由经典FAA带来的误差。结果表明LSSVR模型的拟合效果优于其他模型。
因为已知真实的生存函数, 所以能够将LSSVR模型与其它三个FAA进行比较。由实验结果可以发现LSS-VR模型对生存函数回归所产生的误差远小于其它三个FAA所产生的误差。下面介绍如何基于准确拟合的生存函数来估计其它精算统计量。
3.2 基于LSSVR模型的死力函数μx
在使用LSSVR模型构建生存函数s (x) 后, 就可以基于s (x) 颓导死力函数μx:
上式表明, 求解死力函数μx需要同时已知生存函数值以及生存函数的导数值。已有关于LSSVR的文献并没有研究过LSSVR模型导数的求解, 本文将给出LSSVR模型的导数形式。
由式 (3) 得出LSSVR模型的导数表达式:
由式 (7) 求出α=[α1, …, αl]T, 把式 (6a) 代入到式 (13) 可得:
其中, 。
因此可以根据式 (8) 和式 (14) 分别求得s (x) 和s′ (x) , 最终根据式 (12) 求出μx.
同样将LSSVR模型与其它三个FAA进行比较。图1、图2、图3、图4、图5为LSSVR模型及其它三个FAA所得的μx趋势图。可以看出, 相比较其它三个FAA, LSSVR模型拟合所得μx在连续性及光滑性上均表现更好, 与用Makeham法所得真实的μx非常接近。这说明基于精确拟合得到的生存函数s (x) 来推导死力函数μx是非常可行的。
3.3 基于LSSVR模型的平均余命ex0
平均余命ex0可经由下式求得:
在Makeham法则下,
其中, 。
平均余命ex0在Makeham法则下没有解析表达式, 要求出真实值需借助数值模拟。此处通过MATLAB中quadv数值积分函数解出ex0的真实值。
求解基于LSSVR模型的平均余命的过程如下。首先, 用LSSVR模型分别拟合出s (x) 和s (x+1) , 其次根据求出tpx, 最后根据式 (15) 求出.由于同样无法解析求解, 因此同样采用quadv来求解.
对于三个经典的FAA, 由于其插值的手段非常简单, 可以通过解析的方式来求解它们。
(1) 对于死亡均匀分布假设:
其中, kpx (k=0, …, 110) 可通过式 (16) 求出。
(2) 对于常值死力假设:
其中, μx=-lnpx.
(3) 对于Balducci假设:
将值在整数年龄10, 30, 50, 70, 90的比较结果列入表3。从表3可以看出, LSSVR模型得到的ex0与真实值极为接近。
4 结论
一个“出色”的FAA本质上是一个“出色”的回归技术。本文将LSSVR建模技术创新性地引入到寿险精算理论中, 用其去拟合生存函数s (x) , 并基于精确拟合的s (x) 去求解死力函数μx及平均余命函数ex0.实验结果表明, 与经典的三种FAA相比较而言, 提出的LSSVR模型能够非常精确地拟合s (x) , 进而准确地预报分数年龄的值。同时, 并在精确拟合生存函数的基础上, 能够准确地得到其他的精算统计量。LSSVR模型的卓越表现对于以生命表为基本工具的寿险精算学科来说无疑有着重要的意义。
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慢性疾病患者生命质量评价量表浅析 篇4
目前情况而言，包括癌症在内的慢性疾病已成为危害世界的头号杀手之一，慢性病快速增加，已成为全球的一个主要公共卫生问题。在2001年，全球5650万死亡总数中，约60%是死于慢性病[4]；全球疾病总负担的46%是由慢性病所致。同时数据统计，中国约有2亿高血压患者、9000万糖尿病患者。但国内对慢性疾病的生命质量测量的重视程度以及对量表的使用情况都与国际上有很大差距，因此有必要对国内外的慢性疾病量表的使用进行系统地分析，以促进国内量表的研究和使用。
对于我国而言，慢性疾病患者生命质量测量表研究的起步较晚，并且由于世界各个国家之间存在显著的文化环境差异，使得我国直接应用国外量表造成了一定程度的信度、效度等偏差。随着对生命质量理解的不断深入及患者自评量表的不断发展，目前我国已经由单一翻译国外量表阶段过渡到探寻适合我国自身发展的量表研究、制订阶段。此研究的意义在于，通过对比得出我国现阶段量表发展存在哪些问题与不足，探寻今后我国慢性疾病患者自我评价量表的发展道路与方向，从而发展我国的慢性疾病患者生命质量评价量表的编制工作。
1 HR-QOL研究的发展过程
生命质量最初是社会学概念，QOL理论和医学实践结合起来，逐步开始研究疾病对生命质量造成的影响，进而形成了健康相关生命质量（Health Relative-Quality of Life,HR-QOL）。HR-QOL作为一种新的医学评价技术，全面评价疾病以及治疗对患者造成的生理、心理和社会生活等方面的影响[5]。它不仅关系到患者的存活时间，而且关系到患者的生活质量；不仅考虑到患者客观的生理指标，而且强调患者的主观感受和现有机能状况水平；不仅适合应用在临床治疗，而且适用于指导患者的身体康复以及卫生决策。与此同时，依据国内外的研究，总结出HR-QOL的概念为：HR-QOL是指在疾病、意外损伤及医疗干预的影响下，测定与个人生活事件相联系的主观健康状态和个体满意度[6]。HR-QOL作为一种全新的医学评价方法，全面、客观、准确的评价个体的健康状况对其造成的躯体功能、心理和社会功能等方面的影响，具有深远意义。HR-QOL技术的研究开始于1949年Karnofshky和Burchenal运用机能状况表对癌症化疗患者进行身体机能测定试验。之后于1976年Phesman等人用线性模拟自我评估（Linear analogue self-assessment）对乳癌患者化疗前后的健康状况的感受、活动水平、情绪、疼痛、家庭事务能力、社会活动等进行测定。并于1977年，Index Medius第一次用QOL作为医学主题取代Philosophy，收入Me SH(Medical Subject Headings)。1985年美国FDA规定新药评价必须包括QOL评价。1989年，美国开始将HR-QOL测定为肿瘤临床试验和慢性疾病治疗效果评价方法。1992年，出版了专门的生命质量研究杂志（Quality of Life Research）;1994年，成立国际性研究协会（International Society for Quality of Life Research）。
2 慢性疾病患者生命质量量表分类及研究内容
自1989年，美国开始将HR-QOL作为肿瘤临床实验和慢性疾病治疗效果的评价方法后90年代以来，关于HR-QOL的发展越来越专业化，主要集中在肿瘤和慢性非传染性疾病的研究上。同时，国外对儿童和老人的研究较多，国内则处于刚刚起步阶段。现今，慢性疾病患者自我评价量表主要分为普适性量表和专业性量表两大部分，普适性量表主要包括健康状况调查问卷SF-36(The Short Form-36Health Survey）、欧洲五维健康量表（EQ-5D）、生命质量指数量表（QWB）、疾病影响量表（SIP）、诺丁汉健康量表（NHP）等，专业性量表主要是应用于慢性癌症、脑卒中、糖尿病等应用于特殊疾病的专业量表。
SF-36是1988年Stewart研究的医疗结局研究量表（MOS）的基础上，由美国波士顿健康研究所研制开发的，是目前世界上公认的具有较高信度和效度的普适性生命质量评价量表[7]。现今已经在世界上的很多国家和地区的临床和科研方面广泛应用，并获得认可。SF-36包涵8个领域：躯体活动功能（PF）、躯体功能对角色功能的影响（RP）、疼痛（BP）、健康总体自评（GH）、活力（VT）、社会功能（SF）、情绪对角色功能的影响(RE)、心理功能（MH）[8]。其评分方法是患者逐条回答SF-36中的每一个问题，其中躯体角色功能和情绪角色功能的问题需要回答“是”或“否”，其它问题的回答分为4个或5个等级，每个问题根据其代表的功能损害的严重程度而回答。之后将各维度得分转化为百分制，每个维度最大可能评分为100，最小分为0.8个维度评分之和为综合分数，得分越高所代表的功能损害越轻，QOL越好。另外国外学者在内科疾病的评定上，比如全身性硬皮病患者、肿瘤患者和椎间盘突出患者的外科疗法临床评定上也证实了SF-36具有较好的效度和信度。SF-36同其他生命质量测量表相比，具有灵活、短小、易于操作与管理的特点，适用于14岁以上的人群。
欧洲五维健康量表（EQ-5D）是由欧洲生命质量组织（Euro QOL Group）于1990年发布的一个标准化的生命质量测量工具，其开发和应用均是国际性多学科参与，在全世界范围得到广泛应用。其主要是由问卷和效用值换算表两部分组成，问卷调查结果可以用来描述人群的健康状况，获得EQ-VAS得分。使用效用换算表可以进一步获得EQ-5D指数得分。EQ-5D健康描述包括5个维度基于行动、自己照顾自己、日常活动、痛苦/不舒服、焦虑/抑郁展开。每个维度包含没有问题、有中度问题、有严重问题三个等级水平。EQ-VAS是一个长20cm垂直的视觉刻度尺，顶端为100分，代表心中最差的健康状况。效用换算表可以当作是一个计算公式，根据受访者在问卷中五维度的水平做出自身的选择，计算出EQ-5D指数得分。目前，中国大陆、中国香港、中国台湾、新加坡和马来西亚的EQ-5D官方中文版已经发布，且中国大陆、中国台湾和新加坡的中文版本已通过信度和效度检测[9,10,11]。但与简明健康调查问卷(SF-36)相比，EQ-5D在中国的应用严重不足。现在仅有的研究多数是用来评价目标人群的健康状况；用来描述患者生存质量，进而将其转换成其效用值进行成本-效用分析的研究非常少见。另外，目前还没有适合中国人群的效用值换算表是这一现象的主要原因，同时研究人员不清楚应该如何使用EQ-5D也是另一个原因。
生命质量指数量表（QWB）由Kaplan等人于1976年提出，是研究慢性病患者健康寿命的一个指标，包括有关患者日常生活活动的内容如移动性、生理活动和社会活动、症状问题等方面，每个方面下设3～5个等级描述。QWB以指标定义清楚和权重合理而广泛应用。该表包括21个条目，适用于一般人群，大概需要花费10min左右时间作答。
疾病影响量表（SIP）是1975年由Gilson等制定，后经修改，形成目前版本；包含12个领域，活动能力、自立能力、社会交往、情绪行为、警觉行为、饮食、工作、睡眠和休息、家务管理、文娱活动等。包括136个条目，采用自填访谈的方式，大概会占用患者20～30min。
综上所述，HR-QOL主要研究领域有躯体健康（自我完成日常任务的能力，如穿衣、步行和取物等）；精神健康（如焦虑、抑郁和愉快等）；社会功能（如与别人的关系和社会适应等）；角色功能（如工作和做家务等）；总体健康（对健康状况的满意度等）。在患者生命质量量表发展过程中，较为常见的评价内容分为生理状态、心理状态、社会生活状态、总的积极反应四个维度。其中生理状态包括：睡眠、进食、性功能、躯体活动、走动、移动性、大小便控制、自我照顾、操持家务、胜任工作能力、体育锻炼、娱乐等指标。心里状态包括：压抑、焦虑、恐惧、自尊心、自我意识、对他人态度、躯体意识、意识状态、推理能力、记忆力、应变力、孤独感、对疾病的态度等情感认知。社会活动状态包括：集体活动、与他人交往、家庭关系、配偶关系、社会支持、闲暇生活、同事关系、上下级关系、就业情况、升迁机会、经济状况。总的积极反应包括：对治疗的态度、对健康的判断、对生活的满意度、进取心、对前途的认识、对生活环境的评判、幸福感、信仰等评判指标。
3 国内外慢性疾病QOL特异性量表应用现状对比研究
3.1 国内外癌症患者特异性量表使用对比
近几年来，世界各国癌症发病率和死亡率均呈上升的趋势，而癌症本身对患者的心理冲击很大，对治疗知识不了解、没有心理准备的患者其情绪功能较差。癌症患者的QOL的影响因素很多，不同种类的癌症、同一种类但病程不同、治疗的方法不同，都对QOL有影响。与此同时，国际上关于癌症的专业性量表的研究比较广泛，而国内则处于刚起步阶段，直接运用国外的量表进行翻译会产生信度及效度上的差别，因此需根据我国自身的情况研制符合我国患者的专用量表，详见表1。
结合上述，可以看出目前国外的癌症患者专用量表在全球范围内的使用均较广泛，而国内则相对来说处于落后阶段，但也可以看出我国学者在此做出的努力。而在维度方面，我国研制的量表相对在生理功能方面及患者的情感方面考察不够全面。
3.2 国内外脑卒中患者特异性量表使用对比
随着现代医疗水平的不断提高，脑卒中的存活率明显提高，但其高达75%的高致残率使患者遗留有不同程度的肢体、言语、意识等功能障碍，严重影响患者的生活质量[12]。脑卒中相关生活质量研究可以应用前面介绍的普适性量表，如简明健康测量量表（SF-36、SF-12）、疾病影响程度量表（SIP）等，而下面主要对比的是国内外关于脑卒中专用生活质量量表的研究，详见表2。
3.3 国内外糖尿病患者特异性量表使用对比
糖尿病现已经继肿瘤、心脑血管疾病之后成为第三位严重的慢性非传染性疾病[13]。目前中国已成为仅次于印度的世界上第二糖尿病发病大国，而患有2型糖尿病患者的人数居多，占糖尿病患者总人数的90%左右且发病年龄呈年轻化。但目前专门应用在糖尿病领域的评定量表较少，随着糖尿病危害人群日益增多，所受关注也日益增倍，许多研究表明糖尿病控制的关键在于改善和提高生活质量。因此，生命质量量表的研究也是迫在眉睫。而目前单独应用在糖尿病领域的专用性量表较少，在国内方面则是少之又少。近年来老年人糖尿病的患病率呈上升趋势，吸烟、饮酒、缺乏运动这些不良的生活习惯将会导致肥胖、高血压，而这些因素均为糖尿病发病的高危因素[14]。在编制量表时应考虑到上述因素的共同作用。应用在糖尿病领域的量表主要有以下三个，详见表3。
我国有关生存质量的研究始于20世纪80年代中期，综合上述的对比研究，可以发现如今医学界开展多项关于生存质量的调查，生存质量的影响因素、测评工具、评价方法等。有关量表多引用并翻译国外已经完成的量表。对于国外广泛应用的普适性量表而言，我国现已编制出中文对照版，然而由于各国文化之间存在的差异，使得有些量表在应用过程中会出现一定的偏差，同时在国内研究的项目中所涉及的患者样本数量、年龄段等均较小，不具备广泛的评定性，在引进量表时，其文化调试没有统一的规则约束。另外，一些慢性疾病的专用量表，我国的学者正努力的借鉴国外先进的量表进行试验研究，同时结合中国具体国情，而编制出符合中国患者的专用性量表，现处于探寻阶段。
4 我国发展慢性病QOL量表的对策与前景
4.1 关注QOL的理论认识及应用
生存质量的研究总的来说经历了三个时期，即早期、成熟期和分化期。70年代末，生存质量研究开始在医学领域广泛开展，提出了与健康有关的生存质量的概念，生存质量研究进入分化期。进入80年代，开始出现大量面向疾病的特殊量表，用于对特定的肿瘤及慢性病的测评；对生存质量内涵的理解和认知不同，导致了生存质量的构成不同。对生存质量的内涵，迄今为止仍存在很多争议，生命质量的本质、内涵、构成等的认识全球尚未达成共识。
生命质量是一个多维的概念，需要从多角度进行深入理解、要尽量满足不同国家的文化差异、加深对生命质量内涵的研究、并增强国家间的交流、实现资源共享、共同提高全球的QOL研究水平。与此同时，各国家和政府之间应加大投资和宣传力度，改变QOL研究者在医疗卫生中只有极少数比例的现状。将QOL的意识尽可能灌输给每一位患者、每一位百姓，使患者能够很自觉的关注自身的生活质量水平。
目前，医学领域生存质量研究的主流是用于肿瘤及慢性病患者生存质量的评测的研究。肿瘤方面包括抗癌药物的疗效评价、姑息性治疗措施的评价和决策等。生存质量研究还可用于临床治疗方案的评价与选择。通过对患者在不同疗法或措施中生存质量的测定与评价，为治疗与康复措施的比较提供新的结局指标。此外，生存质量研究也可用于探讨健康影响因素，从而有利于找出防治重点，促进整体健康水平的提高。
4.2 借鉴先进资料的统计处理方法
运用国外量表在中国进行试验的过程中，资料的统计处理是一个相当薄弱的环节，现阶段的研究中多数采用描述性分析，但是由于关于生命质量评价分析的资料具有多终点、多试点、主观性、隐含性、时变性等复杂特点，在处理的过程之中除了应用方差分析，相关回归分析外，还应加强其它多元统计方法的选择和优化。
若选择的统计方法与需要处理的资料有时不对口，则导致许多信息丢失，统计结果的真实性不保证。在实际应用的过程中，要尽量去避免此类事情的发生。近年来，相关文献基本都采用自评量表，由患者自己按要求进行评分，从而消除观察者可能存在的潜在偏见影响。
4.3 发展符合中国特色的本土化量表
目前我国有关生存质量方面的研究仍处于探索阶段，多数人生存质量的概念和构成的认识还不熟悉。中国本土化量表少，尤其缺乏反映系统疾病的领域量表。同时生存质量研究与民族文化背景密切相关，不同文化背景下的人对生存质量的认识有很大差异[15]。即使引用国外信度很高的量表进行试验，也会出现偏差。造成国外量表在中国信度及效度下降的这种现象原因主要是：国人与西方人群健康水平存在明显差异，量表评价领域得分值顺位的差异反映了健康状况的这种实际差异；文化背景和价值观的不同，导致各地人群对答案的评分标准有不同的认同。这就需要我国学者在应用国外量表的同时结合自身编制出适合我国的量表。首先，要提高国内对于慢性疾病研究的认识，分析比较影响患者生命质量的因素；其次，初期需要大量借鉴国外的普适性量表进行翻译、试验比较其在国内外应用中存在的差异，之后进行修改，结合我国实际国情及文化水平，进行制订，反复试验比较其信度及效度；最后，结合研究成果，根据我国患者人群的共性问题，制订属于我国自己的专业化量表。此阶段是一个漫长的过程，不仅需要专家们的潜心研究，也需要各医疗系统的大力帮助，以及患者的理解做出真实的量表答案。
4.4 中医药诊疗融入现代QOL理论
中医是我国传统医学，其在诊治中非常注重身体功能、心理状态、活动能力、社会人际关系和环境状况等，中医的望闻问切可以说是QOL的评价过程，虽然中医药理论体系能够体现部分QOL的内涵，但其在临床应用中，更多的是经验而没有科学的评价体系，导致许多人对中医的疗效产生怀疑。而生命质量作为医学导向是以患者为中心，反应患者对健康干预的主观体验，因此，将现代医学生存质量研究的手段和方法同中医理论相结合，借鉴西医公认的关于人群健康评定的通用QOL量表的基础上，在中医理论的指导下，加快体现中医学特点的通用QOL量表的研究和开发，以及借鉴、使用和完善基本特异性的QOL量表，使疗效评价体系在与国际接触的同时，立足于中医药的优势，有利于使医药的疗效评定被国际上所接受，从而制定出符合中国人文化和生理习惯的生存质量量表。
5 结语
国际上在生命质量量表，尤其在慢性疾病的生命质量量表研制开发方面，发展比较早，目前所拥有的慢性疾病患者自我评价量表种类比较全面。相对而言我国则处于刚刚起步阶段，目前国内使用量表多为国外量表的中文翻译。由于中西方社会、经济、信仰、文化背景等诸多方面差异，西方量表某些内容对于我国患者是不合适的。而如今很多临床上的量表是根据国外量表直接翻译而来，然而由于各个国家之间、文化、环境之间存在严重差异，使得国外量表在中国使用后信度和效度存在差异。因此，我国现阶段应在借鉴国外信度较好量表的基础上，分析比较量表在我国存在差异的具体原因，总结出患者的共性，根据国内患者的实际水平，编制符合我国患者的特定量表。
摘要：本文在简述HR-QOL(Health Relative-Quality of Life)的发展过程和慢性疾病患者生命质量(QOL)量表分类及研究内容的基础上,分析对比以癌症、脑卒中、糖尿病为例的国内外慢性疾病患者生命质量量表应用现状,最终总结出我国慢性疾病量表研究中应注意的问题,并提出对于生命质量内涵的加深理解、资料的统计处理方式需转变;开发中国本土化量表研究;中医诊治融入现代QOL理论等对策和建议。
大学生生命质量评价专用量表研制 篇5
1 对象与方法
1. 1对象量表研制过程中经由2轮现场调查, 抽取的样本是来自江苏省3所高校的6个专业4个年级的大学生, 第一次抽取了410名, 第二次抽取了445名。初稿调查回收395份问卷, 剔除无效问卷, 有效回收389份, 回收率为94. 9% 。其中男生占47. 0% , 女生占53. 0%; 大一到大四的学生所占比例依次为27. 2% , 29. 3% , 27. 2% , 16. 2% ; 理、医、文、管、工、法分别占24. 7%, 20. 3%, 19. 5%, 17. 0%, 13. 6%, 4. 9% ; 独生子女占41. 6% ; 城镇占44. 0% , 农村占56. 0% 。
1. 2方法采用综合文献法、访谈法、会议法等方法来构建评价指标体系, 再采用文献对比、调查和访谈等方法编制条目池, 综合采用经验法和德尔菲法2种方法修订条目池并形成大学生生命质量评价专用量表初稿。经验法: 先请专家研究目的对条目池进行筛选, 专家包括高等教育、哲学、心理学、社会学、教育学、社会医学等相关领域的学者, 以及高等教育管理、思想政治教育、学工处等部门的工作者。此后, 把条目池制成量表, 发给有关专家和有经验的教师, 请他们逐条判断和取舍。德尔菲法: ( 1) 按照研究的专业领域, 选定40位专家成立专家小组。向专家寄送本研究的有关背景材料, 以及专家咨询表及具体要求, 提供包括德尔菲法的具体操作程序, 请专家做书面答复。 ( 2) 经过3轮的信息收集和反馈, 最终回收32份专家意见 ( 均以电子邮件的形式获得) 。使用量表初稿对3所高校分层定额抽取的410名大学生进行调查, 通过项目分析、效度和信度的检验对量表进行修订。使用量表修订稿对重新抽取的445名大学生进行调查, 通过相关检验、验证性因子分析验证量表。
1. 3统计方法用EpiData 3. 0建立数据并进行双录入差错, 用SPSS 16. 0对数据进行的分析, 用Lisrel8. 50对量表的模型进行验证性分析。
2 结果
2. 1大学生生命质量评价专用量表初稿形成大学生生命质量评价专用量表初稿形成分成两个阶段, 即构建大学生生命质量评价指标框架、条目池的形成和删减。
2. 1. 1大学生生命质量评价指标框架构建采用综合文献法、访谈法、会议法等方法来构建评价指标体系。构建过程如下: 首先, 通过文献整理, 比较当前生命质量和大学生生命研究相关的文献, 结合前期理论研究[1,2,3,4,5]初步构建评价大学生生命质量的5个维度 ( 生理、心理、行为、环境、社会支持) ; 其次, 以构建大学生生命质量评价指标框架为主题, 对相关的学者、管理者、教师和学生进行访谈, 并邀请相关专家参加研讨会议, 仔细推敲大学生生命质量的具体方面。
2. 1. 2条目池的形成和删减根据大学生生命质量评价指标框架, 采用文献对比、调查和访谈等方法编制对应的条目池。通过对条目池进行反复地讨论修改, 并请大学生试填写并提出修改意见, 最后请专家进行增减。综合采用经验法和德尔菲法两种方法向专家收集、删减条目池的意见。通过德尔菲法, 个别被忽略的细节得到很好的更正和完善, 提升了指标体系的质量。经过筛选、归并以及专家评判, 对条目池进行增减, 最终确定了67个条目的大学生生命质量评价专用量表初稿。
2. 2大学生生命质量评价专用量表初稿修订将大学生生命质量评价专用量表初稿施测于410名大学生, 其中随机抽取了45份作为2周后重测对象, 其他365份问卷采用无记名方式开展调查。大学生生命质量评价专用量表初稿分析主要从项目分析、效度分析、信度分析3个环节展开。
2. 2. 1项目分析
2. 2. 1. 1项目难度难度是指测验条目的难易程度, 是衡量测试条目质量的一个重要指标, 和区分度共同影响测量的质量。一般认为, 条目的难度系数在0. 3~ 0. 7之间比较合适, 整个量表的平均难度系数最好掌握在0.5左右, 高于0.7和低于0.3的条目不能太多。大学生生命质量评价专用量表初稿中59个条目的难度系数值为0.3 ~0.7, 删除了6个难度系数高于0. 8和低于0. 2的条目, 即A37、A38、A39、A40、A50、A60; 难度系数值介于0. 2 ~ 0. 3以及0. 7 ~ 0. 8之间的A52和A63暂且保留, 留待进一步分析考虑取舍。2. 2. 1. 2区分度区分度是指测验项目对于所研究的受测者的测评特征的区别程度和鉴别能力。本研究根据选择答案的分布、“临界比率”和“题总相关”3种方法来测量鉴别度。 ( 1) 根据答案频数分布, 删除了5个选项高度集中的条目, 即A37, A38, A39, A40, A52。 ( 2) 临界比率: 389名调查对象, 抽取量表总分前后各27% 名作为高分组和低分组, 各111名, 占28. 5% 。研究以两种方法检验鉴别度: 第1种, 以独立样本的t检验方法, 检验两组在每个条目上的差异。t检验显示高低两组之间没有差异的条目是缺乏鉴别力, 应删除; 此处检验显示删除A23、A48和A52这3个条目 ( 表1) ; 第2种, 调查采用了liket的5分法, 经χ2检验和非参数统计方法检验, 删除A23, A52, A66这3个缺乏鉴别力的条目。 ( 3) 题总相关: 根据各个条目得分与量表总分的相关系数反映题项的贡献以及内部一致性程度。删除相关系数低于0.2的A23、A48、A52、A63、A66这5个条目 ( 表1) 后, 重新统计题总相关, 得出所有的相关系数均大于0.2, 无需继续删除条目。
经过项目分析, 共删除以下11个条目, 即A23, A37, A38, A39, A40, A48, A50, A52, A60, A63, A66。删除以上条目后, 调查表的难度系数达到0.58。
注:* P <0.05, **P <0.01。
2. 2. 2效度检验对项目分析后所剩题项进行因子分析, 以探索量表的结构效度来模拟构想模型。先对数据进行因子分析的合适性进行检验。本调查的变量67个, 样本量389人, 达变量数的5.8倍, 能够满足因素分析的基本要求。Bartlett's球体检验的KMO值为0.873, 表明题项间有共同因素存在, 适合进行因子分析。其次, Bartlett's球形检验的χ2值为5114.932 ( df= 1225, P < 0. 01) , 显示母群体的相关矩阵间有共同因素存在, 适合进行因子分析。
本文采用因子分析中的主成分分析法和正交因素旋转方法对测试资料进行解析。进过多次探索性因子分析, 最终删除了5个条目 ( A12, A28, A29, A41, A44) , 提取了11个可解释的有效因子。见表2。情感是大学生心理成熟过程中的感受, 是大学生心理现象的重要组成部分, 舍弃后的心理测评就残缺了, 而该因子常规分类为2种, 因此尽管该因子只有2个条目, 研究仍保留了情感因子。删除5个条目后, 对剩下的条目重新进行难度、区分度检验, 检验结果显示保留条目的题总相关系数和高低分组的差异均达到了要求, 量表的难度系数为0.57。
2. 2. 3信度检验
2. 2. 3. 1同质信度采用分半相关系数和Cronbachα系数, 大学生生命质量评价专用量表初稿测试与复测的各二级指标与量表总的折半相关系数均在0.694~ 0. 772之间, 显示量表具有较好的分半信度。大学生生命质量评价专用量表的Cronbachα系数为0. 845, 各二级指标的Cronbachα系数均 > 0. 7。量表同质性度较好。
2. 2. 3. 2重测信度本研究对45名大学生重测, 采用复测相关系数检验稳定性: ( 1) 重测后问卷的分半相关系数为0.748, Cronbachα系数为0.840; ( 2) 各二级指标的Cronbachα系数均 >0. 7, 所有条目的相关系数在0.647 ~0. 897之间。可认为量表具有较好的复测信度, 稳定性较高。本研究缺乏平行的复本, 量表的评分是使用同一的规范评分, 不存在因评分者造成的评分误差, 因此本研究未作复本信度和评分者信度的检验。
2. 3大学生生命质量评价专用量表修订稿验证为了验证构想模型, 检验大学生生命质量修改稿, 研究采用修订稿对大学生重新展开调查。共抽取445个样本, 有效回收418份问卷, 回收率为93.9%。418名调查对象中, 男生占49. 5%; 大一到大四的学生依次占26. 6% , 30. 1% , 25. 1% , 18. 2% ; 文、理、医、管、工、法所占比例分别为23. 4%, 19. 9%, 19. 6%, 15. 3%, 12. 0% , 9. 8% ; 独生子女占32. 1% ; 城镇学生占39. 7% , 农村占60. 3% 。年龄主要分布在20 ~ 22岁, 占72.0%;
大学生生命质量评价专用量表各维度的相关如表所示, 两两相关系数在0.1 ~0.4之间。见表3。大多数维度间存在低度正相关, 表明各因素既方向一致, 又有所差异, 不可互相代替。各维度与总分之间的相关系数在0.6 ~0.8之间, 为中度正相关, 各因素与总体概念一致。
考察构想模型与实际模型的拟合度, 以及条目与各因素之间的关系, 应用Lisrel 8.50对该模型进行了验证性分析, 结果显示, 模型较好, 详细拟合指标如下: χ2/df = 2. 05, RMSEA = 0. 052, SRMR = 0. 064, GFI= 0. 83, AGFI = 0. 81, CFI = 0. 91, IFI = 0. 91, NFI = 0.84, NNFI = 0. 90。所有拟合指标均达到可接受的水平, 说明模型拟合度较好, 问卷具有较好的结构效度, 可见11个二级指标的评价模型是比较理想的。
注:P 值均 <0.01。
3 结论
目前生命质量评价的量表很多, 既有针对普通人的普适性量表, 也有用于特殊人群的专用量表。生命质量的评价往往根据研究对象的特点选择量表。特异性量表多用于评价不同疾病等特殊状态下研究对象的生命质量, 且均不适用于大学生。因为普适性量表评价大学生的敏感性差[2], 无法区分出生命质量低的大学生, 也无法进行针对性干预和提高。因此, 为评价大学生生命质量差异化, 进而为大学生生命质量的积极干预和提高奠定基础, 研制大学生生命质量评价专用量表是必需的, 也是迫在眉睫的。
相对于普适性量表, QOLCS -51是从大学生生命的特殊性[1]出发, 考虑大学生生命的价值诉求[4], 既能反映出大学生生命质量的个体差异, 也能清晰呈现个体生命质量不足的具体方面, 为提高大学生个体的生命质量提供干预依据和数据基础。根据项目分析理论, 难度水平越接近0.50, 条目做出的区分就越大;量表的平均难度系数最好在0.5左右。本研究显示, 大学生生命质量评价专用量表整体难度系数为0.57, 条目的题总相关系数和高低分组的差异等, 均体现该量表能区分大学生生命质量的个体差异。信度检验显示信度较好, 量表的同质信度和重测信度的Cronbachα系数分别为0. 845和0. 840; 二级指标的同质信度的Cronbachα系数均 > 0. 7, 重测信度的Cronbachα系数在0. 647 ~ 0. 897之间。量表各维度之间呈低度正相关, 各维度与量表总分之间呈中度正相关, 可见各因素与总体概念一致, 各因素间又有所差异。因此, 该量表具有较好的信度和效度, 能有效的评价大学生生命质量, 并能体现个体之间的差异。
该量表研制过程中, 严格按照4个步骤规范的开展研究, 通过2轮的抽样调查, 经过项目分析、效度检验等方法删除了16个条目, 并对信度进行了检验。为了进行校标效度检验, 课题组从国外购进了较为接近的量表“The Quality of Student Life Questionnaire”, 但对条目逐条分析后发现该量表有明显的文化痕迹, 许
多条目在我国明显不适用。而“MultidimensionalStudents' Life Satisfaction Scale”等量表存在文化背景、研究内容、研究对象等差异, 使得本研究因校标的缺失无法检验校标效度, 这是本研究的不足。相应的校标效度检验待后续研究找到合适的校标, 再进一步完善。
关键词：生命,质量评价,卫生保健,学生
参考文献
[1]苗春霞, 徐继承, 谷玉明.大学生四维生命之特殊性[J].科教文汇, 2013 (19) :7-9.
[2]苗春霞, 张万红, 黄水平.大学生生命质量研究工具的敏感性分析[J].中国卫生统计, 2009, 26 (4) :383-386.
[3]苗春霞, 张万红.大学生生命质量评价的理论建构[J].现代教育管理, 2012 (5) :105-108.
[4]苗春霞, 张万红.大学生四维生命初解[J].黑龙江高教研究, 2012 (4) :15-18.
生命表参数 篇6
一、读图表, 激发学生的兴趣
从高中学生的心理和思维发展的规律看, 一个重要的特点就是对形象、生动、具体的东西充满兴趣。开学了, 所有的学生几乎都有好奇心, 把新教材从头到尾翻个够, 一幅幅形象、生动的图吸引着他们。老师在教学时要紧紧把握学生的这个特点, 利用生命科学课本图表, 培养激发学生的学习兴趣。比如, 高中生命科学第二册课本中人耳结构模式图把本来看不到的耳朵的内部结构呈现出来, 图片形象清晰, 每一部分都有标注, 左方还配声波的传递解说语言, 这些图吸引着学生。教师引导学生观看此图并问学生:此图能表达哪些内容?学生会领悟声音的形成过程, 学生神情专注, 兴致勃勃。
训练学生读图表时要注意一种倾向。学生在学习时书本上总是有照片的图, 不喜欢看那些生命科学形态图、生态图、生命科学学史图、发育过程图、探究过程图和实验操作过程图等, 根本没有读图表的意识。事实上, 图表是生命科学信息的主要载体, 许多教学知识就是通过读图表、提问的方式让学生掌握的, 图是课文的有机组成部分。因此, 通过传统教学方法和现代教学手段相结合的方式, 帮助学生掌握观察图表的基本方法, 使他们提高读图表的兴趣, 从而养成读图表的习惯。
读图表训练要明白课本中的图表是根据教学目标的需要设计的, 不同的图表, 读图表重点是不同的。比如光合作用、呼吸作用等生理活动的图解, 重点是看清整个生理过程、场所、能量变化、物质变化、反应方向、完成生理过程所需要的条件及前后生理过程之间的联系等。
二、用图表, 培养学生的智力
在读图表、读懂图的基础上, 学生要会用图表。在用图表的过程中培养训练学生的智力。
1. 图文互变, 培养动手能力
对于生命科学结构图、形态图、生命科学解剖图等、运用这种游戏式的教学法, 可将死板的教学变得既轻松又活泼。学习这类图表时, 第一步要求学生记住图中各结构的位置, 第二步让学生把每个结构剪下来, 标注上名称, 第三步再让学生拼接成原图。这能使学生在游戏中学到知识。比如, 在学习“DNA分子的结构”时, 首先教师将已准备好的彩图的复制图发给学生, 在做简要的介绍和要求后, 便让学生边剪边记住图中的结构和名称, 再让学生自己进行拼接或让学生上黑板完成拼接。这样能更深刻地理解磷酸、脱氧核糖、含氮碱基是怎样组成脱氧核苷酸以及脱氧核苷酸怎样组成DNA分子的, 也能进一步理解碱基互补配对的原则。这样做可以巩固所学知识, 加深对知识的理解。
在教学中, 教师也可根据书中的文字, 让学生用简图加以描绘, 这样可以锻炼学生的空间想象力和生命科学绘图能力。反之, 可要求学生将书中图表用简练的文字加以生动的描述, 这样的以图变文, 可训练学生的表达能力。
2. 描绘图表, 训练想象力、分析和描述能力
描绘图表, 可以训练和培养学生记忆能力、理解能力、想象能力、分析和描述能力。描述的形式可以是语言、文字, 也可以是图画。培养学生的和描述能力。绘图的方法可以有:默写绘图, 如在学习了真核细胞亚显微结构以后, 就要求学生在不看书的情况下把动、植物细胞亚显微结构模式图画出来, 注上图中各结构名称。再如, 让学生描绘细胞分裂各时期的细胞模式图。这样做能加强学生对有关生命科学学知识的认识和理解, 培养学生的判断、分析能力。
用变换方式绘图, 即把课本上直观的图解变换成用文字和箭头组成的图解。比如, 观察了正面图, 引导学生想象反面和侧面图;利用插图逆向想象描绘出实物。通过这种方式训练练习, 能使学生的形象思维上升到抽象思维, 同时使各个琐碎的知识形成一个完整的一目了然的知识网络, 这不仅说明了生命活动的动态变化过程, 揭示了知识的内在联系, 还有利于培养学生逻辑思维能力和综合能力。
三、培养学生读图表能力的途径
学会识图有助于学生对生命科学知识的理解, 而不同类型的生命科学图片在读取信息的时候要有不同的角度、不同的要求。
1. 简单结构, 有序识别
有序识别可以帮助学生理清层次。比如, 学习细胞的结构图片, 可以要求学生由表及里地识别, 了解细胞膜、细胞质、细胞核的位置和功能;再如, 课本人体体温的调节机制示意图, 可以要求学生先从物理方式调节体温和代谢方式调节体温两方面简单的认识, 然后再深入认识物理方式和代谢方式的各种情况。
2. 一般过程, 重在理解
示意图能把相关的知识联系起来, 有助于学生对于生命科学过程的理解。比如, 高中生命科学第三册生物进化的主要环节示意图, 把种群、突变、自然选择和隔离各个概念联系起来, 有助于学生理解新物种产生的各个条件的作用。
3. 复杂原理, 着眼分析
利用图表进行分析有助于学生对复杂原理的掌握。比如, 学习尿液的形成过程时, 要求学生观察在肾小管中发生的物质交换示意图, 着重分析肾小球毛细血管网络和肾小管外毛细血管网络在尿液形成过程中的作用, 并结合红细胞单行通过毛细血管的知识, 分析毛细血管的结构和功能及其在尿液形成过程中的作用。
4. 综合问题, 渗透方法
学会方法比学会知识更重要。比如, 人体中血脂的来源、去路以及血脂的代谢调节, 带有很强的综合性。这幅示意图的阅读要指导学生读图表的方法, 从每一个箭头的方向的含义、每一种物质的进出、每一个部位的功能入手进行综合分析, 真正地解决综合问题。
由于图表能代替冗长的文字语言来直观简洁地表达知识间的联系和生命过程, 已成为高中生命科学教材中知识的重要呈现方式之一。在近年的高考生命科学试题中图表材料题占比例越来越大。我们需要加强图表阅读能力的训练, 但是读图表能力需要长期的训练才能收到较好的效果。因此, 在平时的教学中要不断加强学生读图表获取信息能力的培养。
参考文献
[1]李正成.浅谈怎样培养学生的读图表能力[J].当代教育论坛:管理研究, 2011 (1) .