[背景]当前社会随着经济的发展，社会节奏的日益提高，人群的竞争力也相应增大，人们工作压力大、情绪紧张等不良生活状态已经成为常态。与此同时，这种生活状态引起的相应的很多慢性病都在悄然滋生，尤其是胃肠道疾病。功能性胃肠道疾病（Functional Gastrointestinal Disorder，FGID）的特征是周期长、症状为主，在没有严重器质性病变的时候，很难引起患者的重视，延误了就医。而对于功能性胃肠疾病的鉴别诊断方面，很多都是通过医生经验来进行判断，这就容易造成漏诊情况，而目前开发的一系列症状量表，已经被认为是功能性胃肠道疾病的有效诊断工具。但是在中国，针对胃肠道疾病常用的调查问卷比如反流性疾病问卷调查（RDQ）、调查功能性胃肠道疾病患病情况的ROMEⅡ组合问卷在中国应用情况较少，没有一套标准的中文版问卷经过正规的大样本的认知测试和信度、效度检测。在研究方法上面，传统的统计方法一般采用Cronbachα系数和探索性因子分析来检验问卷的信度、效度，但这些方法在应用的时候都存在着一些弊端。在问卷结果分析时，传统的方法也无法解决多问卷数据综合建模的问题，无法克服一些交互作用和混杂作用的影响。结构方程模型（Structural Equation Model，SEM）的提出，把潜变量引入到通径分析中，同时又利用因子分析方法，把潜变量和观测变量有效地结合起来，不仅可以分析观测变量与潜变量之间的关系，也可以分析潜变量与潜变量之间的关系。同时结构方程模型为抽象变量的表达和测量的准确性的检验提供了方法，利用结构方程模型中的测量模型部分，也就是应用证实性因子分析方法可以对量表进行结构效度分析和信度分析。[目的]本课题具体目的有以下几点：①应用删除法、EM算法、FIML算法对缺失数据进行处理，探索出一个最适用于本研究数据的方法。并比较这三种缺失数据处理方法的优劣；②应用验证性因子分析和探索性因子分析对调查工具进行信度、效度分析，并评价、比较这两种因子分析方法；③利用结构方程模型建立胃食管反流病作用下的生活质量结构方程模型，通过模型内部的参数表达，了解GERD的各个危险因素、GERD对生活质量的影响、危险因素对生活质量产生的直接和间接影响。[方法]一、缺失数据处理方法采用删除法、期望值最大化方法（Expectation maximization，EM）和全息极大似然估计法（Full Information Maximizing-Likelihood，FIML）进行缺失数据处理。这3种方法，代表了缺失数据处理的三大领域，分别是“删除”、“填充”和“不处理”。通过SF-36量表的测量模型拟合指数情况，来判断本研究适合用哪种方法来进行缺失数据处理。二、信度和效度分析方法利用结构方程模型中的验证性因子分析方法（Confirmatory Factor Analysis，CFA）与探索性因子分析方法（Exploratory Factor Analysis，EFA）分别对两个量表进行效度分析；此外，应用Cronbach’?系数和验证性因子分析计算出的每条变量的2 R来估计2个问卷的内部一致性信度。三、建立模型的方法应用结构方程模型方法，建立了危险因素作用于GERD后影响生活质量的结构方程模型。通过模型，可以使测量变量和潜变量，以及潜变量与潜变量之间的关系一目了然，加深对整体的理解。[结果]一、数据质量本次调查所得数据，缺失情况较少，质量控制措施应用合理，数据质量高，样本代表性强。二、缺失数据处理本研究分别采用删除法和基于结构方程模型的EM算法、FIML算法对缺失数据进行处理。基于3种缺失数据处理方法的验证性结构方程模型适配程度都比较好，仅从X~2和近似误差均方根（Root Mean Square Error of Approximation，RMSEA）来看，FIML算法更加适合本研究，但是通过方程拟合的因子载荷可以看出，三种算法中EM算法得出的因子载荷数值最高，全部大于0.5，更加拟合于理论模型。而删除法和FIML法得到的结果基本接近，因子载荷在个别维度上系数小于0.5，可见缺失值的确会对模型产生影响，而不同的缺失值处理方法基础上拟合出的模型也会有很大不同。综合模型的拟合指数结果和因子载荷结果，本研究采用EM算法来进行缺失数据处理。三、量表考评效度方面,探索性因子分析中，RDQ具有良好的结构效度，SF-36量表除生命活力（VT）维度和精神健康（MH）维度中的个别变量归属到了错误的公因子外，其余结果均符合SF-36量表的理论构架，说明该量表结构效度较好。验证性因子分析的RDQ和SF-36量表的模型拟合指数显示理论模型与实际数据拟合较好，所有参数估计都达到了0.01的显著水平，而且所估计的参数标准误都很小，是结构效度良好的模型。故验证性因子分析与探索性因子分析两种方法的结果都表明RDQ与SF-36量表具有很好的结构效度。信度方面，无论是应用验证性因子分析方法还是Cronbach ?系数，对SF-36量表和RDQ进行信度检测，只有SF-36量表的社交功能（SF）维度低于0.6的标准，SF-36量表的其他维度和RDQ均被证明具有良好的信度。四、综合模型通过模型可知，GERD的危险因素分为3个方面，分别是“人口社会学特征”，“生活状态特征”，和“家族史”。其中，“生活状态特征”对GERD的影响最大，其次是“家族史”，“人口社会学特征”对GERD的影响最小。GERD对患者的躯体疼痛（BP）维度影响最大，其次为总体健康感（GH），对心理方面虽然也存在影响，但是小于生理方面，首先影响患者的精神健康(MH)方面，其次影响患者的生命活力(VT)方面。三大危险因素（“人口社会学特征”，“生活状态特征”和“家族史”）对生活质量影响方面，分为总体效果和间接效果。从总体作用效果来看，“家族史”对总体健康感（GH）影响最大，“生活状态特征”对躯体疼痛（BP）和生命活力（VT）影响最大，“人口社会学特征”对精神健康影响（MH）最大。从间接作用效果看，由“生活状态特征”作用引起的GERD疾病对生活质量影响最大，而无论是由“人口社会学特征”、“生活状态特征”或“家族史”哪种危险因素引起的GERD疾病，都是对生活质量中的躯体疼痛（BP）维度产生最大影响。[结论]本次研究结论分为两大方面，分别为实证研究结论和方法研究结论。一、实证研究结论本次调查设计严密、质控严格，所获取的数据质量高，代表性好；调查所应用的问卷具有很好的信度、效度。通过结构方程模型在本次研究中的应用，与传统的GERD危险因素研究不同，不仅探索出了“年龄”、“BMI指数”、“吸烟情况”、“运动频率”、“心态”、“社交状况”、“生活和工作能力”和“家族史”几个危险因素外，还根据模型的路径系数可以看出不同的危险因素对GERD产生的影响大小也不同。其中，由“心态”、“社交状况”、“生活”和“工作能力”几个因素所代表的“生活状态特征”对GERD产生的影响多于由“年龄”、“BMI指数”、“吸烟情况”、“运动频率”所代表的“人口社会学特征”。可以说，如果患者很难减少自己的体重，少吸烟，多运动的话，通过调整良好心态，多与外界交流沟通，增加生活和工作的能力都可以起到预防GERD发生的作用。至于GERD对患者生活质量的影响情况，在大多数相关调查研究中，都很笼统的阐述GERD对SF-36量表的八个维度均有显著的影响。通过本次研究可以看出，GERD对患者的生理影响远大于心理，对躯体疼痛（BP）维度影响最大，并且通过对患者生理上的影响，继而也能影响患者心理，给他们造成巨大的精神负担，影响日常的精神状态（MH）和活力（VT）。所以说，GERD造成的患者心理上的负担并不一定完全是由于疾病本身直接作用产生，还有一部分是由于疾病造成的躯体痛苦继而影响到的心理，使用传统统计分析方法的研究，并未对这两类作用效果进行区分，容易忽略间接作用。二、方法学结论1.缺失数据处理方法：本次研究所应用的三种缺失数据处理方法，各有优劣。特别使用了针对于结构方程模型的全息极大似然估计法来进行缺失数据处理，将缺失值本身也作为数据信息被利用，开拓了直接将缺失数据带入模型进行分析的新思路。另外，通过研究还发现，在近似完全随机缺失条件下使用删除法处理缺失值较少的数据，也可以达到很好的效果。2.信度、效度检测方法：本研究对比了验证性因子分析和探索性因子分析在效度中的应用，可以发现在SF-36量表的结构效度检验中，传统的因子分析方法并没能正确的估计出每一个变量归属于其相应的公因子的情况，仅根据这种结果进行效度的评价，带有模糊和主观的性质。而基于结构方程模型的验证性因子分析是在专业量表结构理论的基础上，检验调查数据与理论模型的符合情况，通过一系列的拟合指数，可以清晰并且客观的评价结构效度。同时，本研究也对比了验证性因子分析方法和Cronbach’α系数在信度中的应用。基于结构方程模型的验证性因子分析与传统的Cronbach’α系数相比，具有明显的优势，比如可计算每一个变量的信度、不要求所测量的条目为同一方向、克服了Cronbach’α系数比内部一致性信度低的缺点。3.探索GERD的危险因素和GERD对生活质量影响情况的方法：传统的统计方法一般只能估计出危险因素对GERD的直接作用，或GERD对生活质量的直接影响，很难将危险因素、GERD和生活质量三者结合在一起进行综合评价。也就是说很难将一般情况问卷、RDQ返流性疾病问卷与SF-36健康状况调查问卷这三个目的不同的问卷综合在一起考虑。而本研究中，所建立的结构方程模型中的结构模型，是由此三个调查问卷分别提炼出的8个潜变量间相互关系而建立的因果关系模型，通过路径系数可以显示不同危险因素对GERD的作用大小不同，GERD对生活质量的影响也不同。而且通过通径图不仅显示了危险因素、GERD和生活质量之间的直接关系，还显示了由不同危险因素引起的GERD对生活质量产生不同影响的间接关系。另外结构方程模型与其他的因果关系模型比较，还具有容许不同模型之间的比较、拟合指标丰富、可通过图形来直观表达等优点。三、建模过程中的启示通过本次研究也可以看出，结构方程模型有着强大的验证功能，所以将结构方程模型应用在开发新量表时也能发挥良好作用；在进行模型修正的时候，结构方程模型的性质由验证逐渐转为探索，但是仍然不能偏离基本理论；结构方程模型不仅可以通过LISREL、Amos，EQS等专业软件实现，在大型软件包SAS、SPSS中，也都嵌有结构方程模型的模块，本研究由于变量较多，故采用相对比较专业LISREL软件，先通过通径图建立理论模型，之后根据路径图产生的程序进行模型修正。四、尚待解决的问题由于在相隔一定时间内，使用相同问卷，重复测量同一被调查者在实际操作过程中难度较大，故本研究并未应用之前所设计的潜变量增长曲线模型进行重测信度的检验。潜变量增长曲线模型在处理纵向观测资料时的优势并未在此次调查数据中得到验证。本研究将心理问题作为结果变量进行处理，并未探讨心理因素对GERD的反作用。故建议在后续研究中加入心理量表，并且对患者进行心理学上的认知-行为干预，随访研究。五、结构方程的局限结构方程模型对数据要求较高，需要有较大的样本量，并且在使用结构方程模型建模的时候，一定要有充分合理的相关专业理论基础。在使用结构方程模型的时候，一定要深入结构方程模型的理论基础、应用条件，避免产生滥用与错误解释的现象。