贝叶斯结构方程模型在认知能力结构效度研究中的突破：WISC-V理论结构的验证与重构

本研究采用贝叶斯结构方程建模(BSEM)技术，解决了传统因子分析(EFA/CFA)在评估WISC-V认知能力测验结构效度时的局限性。通过允许交叉载荷和相关残差项的灵活设定，研究发现五因子高阶模型优于既往推崇的四因子双因子模型，证实WISC-V初级量表符合简单结构原则，为智力测验的理论构建和临床解释提供了新范式。

　　

在认知能力评估领域，韦氏儿童智力量表第五版(WISC-V)的结构效度长期存在争议。传统因子分析方法如探索性因子分析(EFA)和验证性因子分析(CFA)各有局限：EFA虽能自由估计载荷但缺乏理论约束，CFA则因需预设严格参数而可能忽略真实结构关系。更棘手的是，CFA常需通过事后修正追求模型拟合，这种操作易受确认偏误影响。这些问题导致智力测验的结构验证陷入"猜想-反驳"的循环，也加剧了学校心理学领域结构效度研究的可重复性危机。

为突破这一困境，Stefan C. Dombrowski等研究者创新性地将贝叶斯结构方程建模(BSEM)引入WISC-V的结构分析。这项发表在《Journal of School Psychology》的研究，通过对710名6-16岁临床儿童样本的十项核心分测验数据分析，采用BSEM特有的近似零先验分布策略，系统考察了交叉载荷和相关残差项对模型拟合的影响。

研究主要运用三项关键技术：1) 贝叶斯估计方法，通过马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)算法处理复杂参数；2) 迭代敏感性分析，验证模型在40,000-100,000次迭代中的稳定性；3) 偏差信息准则(DIC)比较，评估五因子高阶模型与四因子双因子模型的相对拟合优度。样本来自儿童专科医院门诊的神经心理学评估档案，经伦理审查委员会批准使用。

【Bayesian estimation】
通过设置均值为0、标准差为0.01的正态先验分布处理交叉载荷，研究发现WISC-V测量模型中除视觉空间与流体推理群因子间存在显著相关残差外，其他交叉载荷和相关残差均无统计学意义。

【Participants】
临床样本以注意缺陷多动障碍(ADHD)为主(占43.8%)，同时涵盖焦虑障碍(11.4%)等共病情况，平均年龄10.58岁(SD=2.86)，男女比例1.8:1，种族构成以白人(58.2%)和非裔(23.4%)为主。

【Results】
迭代敏感性分析显示，五因子高阶模型在不同迭代次数下均保持稳定的参数估计和DIC值(约34,900)，显著优于四因子双因子模型(需40,000-100,000次迭代才收敛)。模型支持WISC-V出版商提出的五个群因子结构，证实其达到Thurstone定义的简单结构标准。

【Discussion】
BSEM技术揭示WISC-V具有优异的建构效度，其指数得分可直接按手册解释。研究颠覆了既往偏好双因子模型的结论，证明高阶模型更能反映理论构想。更重要的是，BSEM通过系统评估复杂结构关系，避免了CFA事后修正带来的方法学缺陷。

【Limitations】
临床样本的普遍性受限，特别是ADHD的高占比可能影响结构泛化性。BSEM对先验分布的选择也需谨慎，不当先验可能导致错误推论。

【Conclusion】
该研究为认知能力测验的结构验证树立了新范式。BSEM既能克服传统方法的局限性，又能促进智力理论的精细化发展。未来研究可拓展至其他临床人群和常模样本，进一步验证BSEM在心理测量学中的应用价值。