中文版音乐聆听适应功能量表在中国大学生群体中的效度验证

《Frontiers in Psychology》：Validation of the Chinese version of the adaptive functions of music listening scale among Chinese university students

　　

背景： 在中国文化背景下，亟需一种多维度测量音乐聆听功能的工具。本研究评估了音乐聆听适应功能量表（Adaptive Functions of Music Listening Scale, AFML）在中国大学生群体中的心理测量学属性。 方法： 共招募来自中国山东潍坊理工学院的2,829名大学生。研究人员进行了验证性因子分析（Confirmatory Factor Analysis, CFA）、测量不变性检验、信度分析和效标关联效度分析。 结果： CFA支持AFML原有的11因子结构。多组验证性因子分析表明，该结构在性别和音乐训练经验方面均具有不变性。各分量表展现出良好至优秀的内部一致性。回归分析进一步显示，多个适应性的AFML维度与更好的幸福感相关，而反刍（Rumination）则在情感和社会指标上均表现出一致的非适应性模式。此外，身份认同（Identity）与更高的积极情感和生活满意度相关，但也与更高的消极情感相关。 结论： 中文版AFML展现出良好的信度和效度，支持其用于评估中国大学生音乐聆听的适应功能。

研究背景与问题

音乐聆听是日常生活中最常见且最易接触的音乐参与形式之一。全球16-64岁人群平均每周花费20.7小时听音乐。音乐聆听不仅是娱乐，它在日常生活中还服务于多种适应功能，包括情感调节、社会连接、意义追寻和个人成长等。然而，现有的测量工具通常只捕捉音乐聆听的特定方面（如情绪调节），缺乏能够全面评估音乐聆听功能的多维度工具。特别是在中国文化背景下，集体主义价值观强调人际和谐与群体规范，音乐的社会功能可能更为凸显，因此亟需验证一个适用于中国人群的多维音乐聆听功能量表。本研究旨在验证中文版音乐聆听适应功能量表（AFML）在中国大学生群体中的心理测量学属性。

研究方法

研究人员从中国山东省潍坊理工学院招募了2,829名大学生作为样本。采用回译法将原始英文版AFML翻译成中文。统计分析使用了SPSS 26.0和Mplus 8.3软件。主要关键技术方法包括：将全样本随机分为校准样本（n=1,414）和交叉验证样本（n=1,415）进行验证性因子分析（CFA）；使用多组CFA进行跨性别和音乐训练经验的测量不变性检验；计算Cronbach's α系数和分半信度评估内部一致性；采用层次回归分析检验AFML各维度与积极情感、消极情感、生活满意度和感知社会支持之间的效标关联效度。

研究结果

结构效度：初始11因子46条目模型的拟合指数可接受，但条目37（“听音乐时，我不欣赏表演者的才华”）的标准化因子载荷为0.317，低于0.40的预设标准，故将其删除。修订后的45条目11因子模型在校准样本中显示出更优的拟合度（χ2=1291.424, χ2/df=1.45, RMSEA=0.018, CFI=0.980, TLI=0.978, SRMR=0.020）。所有保留条目的标准化因子载荷范围为0.435至0.927。该模型在交叉验证样本中也得到良好拟合（χ2=1291.706, χ2/df=1.45, RMSEA=0.018, CFI=0.981, TLI=0.979, SRMR=0.019）。

测量不变性：多组CFA结果表明，AFML在性别和音乐训练经验（少于3年 vs. 3年及以上）两个分组中均达到了标量不变性（Scalar Invariance），即不同组别间的均值比较是有意义的。

性别与音乐训练差异：独立样本t检验显示，女性在所有11个AFML维度上的得分均显著高于男性（t > 3.39, p < 0.001, d > 0.13）。同样，音乐训练经验达到3年及以上的学生，在所有维度上的得分也显著高于训练不足3年的学生（t > 4.87, p < 0.001, d > 0.18）。

内部一致性信度：11个维度的Cronbach's α系数范围在0.836到0.969之间，分半信度系数范围在0.833到0.953之间，表明各维度具有良好的内部一致性。

效标关联效度：层次回归分析在控制性别和音乐训练经验后，发现：

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  积极情感：强烈情感体验（Strong Emotional Experiences）、愤怒调节（Anger Regulation）、焦虑调节（Anxiety Regulation）、孤独调节（Loneliness Regulation）和身份认同（Identity）是显著的正向预测因子，而反刍（Rumination）是显著的负向预测因子。
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  消极情感：压力调节（Stress Regulation）、强烈情感体验、焦虑调节、敬畏与欣赏（Awe and Appreciation）和认知调节（Cognitive Regulation）是显著的负向预测因子；而反刍、回忆（Reminiscence）、孤独调节和身份认同是显著的正向预测因子。
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  生活满意度：睡眠（Sleep）、愤怒调节和身份认同正向预测生活满意度，反刍负向预测生活满意度。
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  感知社会支持：焦虑调节、孤独调节和认知调节是显著的正向预测因子，反刍是显著的负向预测因子。
  11个AFML维度共解释了积极情感23.6%、消极情感8.0%、生活满意度12.9%和感知社会支持26.8%的变异。

讨论与结论

讨论部分指出，本研究成功复制了AFML的11因子结构，表明原西方研究中识别的音乐聆听功能在中国大学生中也能被有意义地区分。标量不变性的建立为跨性别和音乐训练经验的均值比较提供了基础。研究结果总体上符合预期，例如，情绪调节功能与更高的积极情感和更低消极情感相关，而反刍则与更差的心理健康指标相关。值得注意的是，身份认同同时与积极和消极情感正相关，这可能反映了大学生身份探索阶段的复杂性。研究的局限性包括样本仅来自中国一个省份的大学生，限制了推广性；未来研究应在更广泛的人群中检验测量不变性并建立常模，同时应采用纵向设计考察重测信度和动态机制。

研究结论：中文版AFML展现出良好的信度和效度，支持其用于评估中国大学生音乐聆听的适应功能。