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预测加工对适应环境至关重要，但缺乏评估个体预测能力的标准化工具。本研究对 PRE-Q 进行翻译改编，在 2595 名中国参与者中验证 PRE-Q-C。发现其具有双因子结构，信效度良好，为研究华人预测能力及精神健康提供新工具。
预测能力是人类适应环境的核心认知功能之一。大脑通过贝叶斯理论框架构建内部模型，基于过往经验生成预测，并与 incoming 感觉输入对比，这种 “预测编码（predictive coding）” 机制驱动着学习与模型更新。然而，当预测加工机制出现异常时，会引发一系列精神健康问题：自闭症谱系障碍（ASC）患者被认为存在预测精度降低的现象，更依赖自下而上的感觉输入，导致社交互动困难与感觉过敏；焦虑症患者常对威胁做出过度预测，抑郁症患者存在负性预测偏差，精神分裂症患者则面临动态环境中预测模型更新障碍，甚至可能将内部预测误判为真实感知而引发幻觉。尽管预测加工理论在精神疾病研究中展现出重要价值，但长期以来缺乏经过心理测量学验证的标准化工具，用于评估个体在日常场景中的预测能力差异，尤其在非西方人群中尚缺乏适用工具。
为填补这一空白，上海师范大学心理学系的研究团队开展了中文版预测相关经验问卷（PRE-Q-C）的开发与验证研究。该研究成果发表在《Asian Journal of Psychiatry》，旨在为华人人群提供可靠的预测能力评估工具，并深入探索预测加工的跨文化差异。
研究人员采用了一系列关键技术方法：首先遵循国际标准流程对原版 PRE-Q 进行翻译与文化调适，包括正向翻译、反向翻译、专家评审与易懂性测试；随后招募 2595 名中国参与者完成 PRE-Q-C 及相关心理量表，运用探索性图分析（EGA）与验证性因子分析（CFA）探究量表结构，结合项目反应理论（IRT）评估条目性能，同时通过内部一致性信度、重测信度及与焦虑、抑郁、自闭症特质等构念的收敛效度检验量表质量。
研究结果
描述性统计与条目筛选
对 PRE-Q-C 的初始条目进行分析，因鉴别指数低于 0.3，剔除 5 个条目（Item 2、6、8、9、16），保留 14 个条目进入后续分析。
因子结构分析
EGA 显示，PRE-Q-C 存在两个因子群：“感觉 - 社会预测（Sensory-Social prediction）”（7 个条目）与 “运动预测（Motor prediction）”（6 个条目），该结构在 CFA 中得到验证，表明量表具有良好的结构效度。
心理测量学属性
IRT 分析显示，条目区分度参数适宜；内部一致性信度良好（Cronbach’s α=0.85），156 名参与者六周后的重测信度达 r=0.51（p<.001）；同时，PRE-Q-C 与不确定性不耐受（IU）、自闭症特质、精神分裂样人格特质、焦虑及抑郁等构念存在显著相关，支持其收敛效度。
研究结论与意义
本研究开发的 PRE-Q-C 具有稳健的心理测量学特性，确立了其在华人群体中评估预测加工能力的有效性。双因子结构（运动预测与感觉 - 社会预测）的发现，为理解预测能力的多维构成提供了新证据，有助于进一步探索不同维度预测能力与精神病理的关联。该工具的问世，不仅为中国研究者提供了标准化评估工具，推动预测加工理论在精神健康领域的应用，也为跨文化比较研究奠定了基础，有望助力自闭症、焦虑症等疾病的病理机制解析与早期筛查。研究结果强调了预测加工作为跨诊断维度的重要性，为开发基于预测机制的干预策略提供了方向。
