基于日常日记法的反刍领域问卷效度检验

《Psychological Reports》：A Daily Diary Evaluation of the Rumination Domains Questionnaire

　　

摘要：反刍领域问卷（Rumination Domains Questionnaire, RDQ）评估了10个生活领域中反刍思维的内容。以往的横断面研究支持了其信度和效标效度，但尚未采用纵向方法对RDQ进行检验。在一项为期七天的日常日记研究中，119名北美成年被试在基线期完成了RDQ、反刍反应量表（Ruminative Response Scale, RRS）和反刍-反思问卷（Rumination-Reflection Questionnaire, RRQ），随后每日报告在各领域中用于反刍的时间、动机缺乏（amotivation）和消极情绪（negative mood）。各RDQ分量表与其对应领域的日均反刍时间呈正相关，并在多层模型中对其具有预测作用。相较于RRS和RRQ的增量效度因领域而异，在浪漫关系、存在主义和清洁领域最强；在成就、社会政治和外貌领域呈现适度的增量效度证据；在社会和财务领域表现为部分证据；而在健康和家庭领域的反刍方面则无明确证据。RDQ总分与每日消极情绪和动机缺乏均相关，且在RRS和RRQ之外还能增量预测这两个变量。总体而言，研究结果支持了RDQ的效度，但领域特异性评估的附加价值在不同生活领域中有所差异。

论文解读

研究背景

反刍（rumination）是一种重要的心理学构念，被定义为一种以被动和重复性地聚焦于痛苦症状、可能原因或后果为特征的痛苦应对方式。大量研究表明，反刍与抑郁、焦虑、自杀意念、问题解决能力低下、认知僵化、物质滥用、社交焦虑和孤独感显著相关。研究者甚至将反刍这类自我生成的思维视为神经质（neuroticism）的引擎，认为它是解释高神经质个体在缺乏触发因素时仍体验到消极情绪的主要机制。此外，反刍可能加剧并延长抑郁发作，而针对反刍的干预措施在预防焦虑障碍和抑郁方面已被随机对照试验初步证实有效。因此，反刍的科学测量对于理解精神病理学以及减轻与神经质和消极情绪相关的痛苦至关重要。

在已有的反刍量表中，最常用的是反刍反应量表（Ruminative Response Scale, RRS）和反刍-反思问卷（Rumination-Reflection Questionnaire, RRQ）。然而，这些量表均旨在捕捉一般水平的反刍，无法区分反刍的不同内容领域，从而限制了反刍研究的深入发展。为此，Kowalski等人于2024年开发了反刍领域问卷（Rumination Domains Questionnaire, RDQ），该量表涵盖10个生活内容领域：成就、健康、家庭、社交、浪漫关系、财务、存在主义、社会政治、外貌和清洁。领域特异性方法具有诸多优势，例如允许研究者从更精细的视角拓展反刍研究，考察不同群体在反刍内容上的差异（如性别、文化、年龄差异），并为个性化治疗提供依据。尽管RDQ已在横断面设计中展现出良好的信度和效度，但尚未经过纵向方法的检验。因此，尚不清楚RDQ得分能否预测日常生活中的反刍行为，以及领域特异性方法是否能比现有通用量表捕获更多关于日常反刍、情绪和动机的信息。本研究正是首次采用纵向方法（七日日常日记法）来检验RDQ的效标效度和增量效度。

研究方法与技术

本研究采用为期七天的区间依从性日常日记设计（interval-contingent daily diary method）。被试通过SurveySignal在线面板服务招募，最终样本包含119名北美成年人（男性76人，女性42人，1人未指定），年龄20至68岁（M_age=33.66, SD=8.75）。被试需满足年满18周岁、居住于北美、英语流利且有互联网接入条件。研究分两个阶段实施：基线期，被试完成RDQ（60个Likert条目，10个领域）、RRS（10个条目，含沉思和反省两个分量表）和RRQ（24个条目，仅使用反刍分量表）；随后连续7天，每晚通过在线调查完成每日日记测量，包括各领域反刍时间（以小时为单位自报）、动机缺乏（采用Guay等人编制的全球动机量表，4条目）和消极情绪（5个情绪形容词，1-4级评分）。数据分析采用多层线性模型（multilevel modeling），以7个不随时间变化的时点作为层一嵌套于被试作为层二。共建立四类模型：无条件截距模型、仅加入RDQ变量的模型、仅加入RRS-Brooding和RRQ-Rumination的模型、同时加入三者作为预测变量的模型。使用最大似然估计，预测变量进行总均值中心化处理。增量效度的评估通过似然比检验、AIC/BIC变化以及层二残差方差减少比例来判断，并按预先设定的启发式标准分为强、中等、部分和无明确证据四个等级。

研究结果

效标效度

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  成就：RDQ-成就分量表与聚合后的每日成就反刍显著相关（r=.35, p<.001），但该相关并未显著大于RRQ-Rumination（r=.25），也未超过RRS-Brooding（r=.38）。
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  健康：RDQ-健康分量表与每日健康反刍显著相关（r=.31, p<.001），但相关低于RRS-Brooding（r=.55），后者显著更大。
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  家庭：RDQ-家庭分量表与每日家庭反刍显著相关（r=.26, p<.01），但相关低于RRS-Brooding（r=.56）和RRQ-Rumination（r=.35）。
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  社交：RDQ-社交分量表与每日社交反刍显著相关（r=.32, p<.001），但与RRQ-Rumination（r=.24）和RRS-Brooding（r=.31）无显著差异。
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  浪漫关系：RDQ-浪漫关系分量表与每日浪漫关系反刍显著相关（r=.45, p<.001），显著大于RRQ-Rumination（r=.23, z=2.15, p=.016），但与RRS-Brooding（r=.36）无显著差异。
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  财务：RDQ-财务分量表与每日财务反刍显著相关（r=.35, p<.001），与RRQ-Rumination相同，但低于RRS-Brooding（r=.51）。
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  存在主义：RDQ-存在主义分量表与每日存在主义反刍显著相关（r=.46, p<.001），数值上大于RRQ-Rumination（r=.31）和RRS-Brooding（r=.36），但均未达显著水平。
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  社会政治：RDQ-社会政治分量表与每日社会政治反刍显著相关（r=.32, p<.001），数值上大于RRQ-Rumination（r=.14）和RRS-Brooding（r=.27），但未达显著。
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  外貌：RDQ-外貌分量表与每日外貌反刍显著相关（r=.39, p<.001），与RRQ-Rumination（r=.22）的差异达到边缘显著（z=1.65, p=.049），与RRS-Brooding（r=.41）无显著差异。
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  清洁：RDQ-清洁分量表与每日清洁反刍显著相关（r=.59, p<.001），显著大于RRQ-Rumination（r=.17, z=4.24, p<.001），但与RRS-Brooding（r=.53）无显著差异。
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  动机缺乏：RDQ总分与聚合后的每日动机缺乏显著相关（r=.40, p<.001），且显著大于RRQ-Rumination（r=.03）和RRS-Brooding（r=-.13）。
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  消极情绪：RDQ总分与聚合后的每日消极情绪显著相关（r=.66, p<.001），且显著大于RRQ-Rumination（r=.25）和RRS-Brooding（r=.16）。

增量效度

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  强证据：浪漫关系反刍（χ2=18.76, p<.001；ΔAIC=16.8, ΔBIC=12.1；方差减少16%）、存在主义反刍（χ2=17.65, p<.001；ΔAIC=15.7, ΔBIC=11.0；方差减少15%）、清洁反刍（χ2=21.26, p<.001；ΔAIC=19.3, ΔBIC=14.6；方差减少20%）、动机缺乏（χ2=35.07, p<.001；ΔAIC=33.1, ΔBIC=28.4；方差减少27%）和消极情绪（χ2=68.23, p<.001；ΔAIC=66.2, ΔBIC=61.6；方差减少49%）。
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  中等证据：成就反刍（χ2=7.55, p=.006；ΔAIC=5.6, ΔBIC=0.9；方差减少7%）、社会政治反刍（χ2=7.79, p=.005；ΔAIC=5.8, ΔBIC=1.1；方差减少7%）和外貌反刍（χ2=10.98, p<.001；ΔAIC=9.0, ΔBIC=4.3；方差减少9%）。
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  部分证据：社交反刍（χ2=5.83, p=.016；ΔAIC=3.8, ΔBIC=-0.8；方差减少5%）和财务反刍（χ2=4.49, p=.034；ΔAIC=2.5, ΔBIC=-2.2；方差减少4%），AIC支持更复杂模型但BIC不支持。
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  无明确证据：健康反刍（χ2=1.52, p=.218；ΔAIC=-0.5, ΔBIC=-5.1；方差减少1%）和家庭反刍（χ2=0.97, p=.325；ΔAIC=-1.0, ΔBIC=-5.7；方差减少1%），RDQ系数和似然比检验均不显著，信息准则倾向于更简洁模型。

值得注意的是，RRS-Brooding在基线期与动机缺乏（r=-.13, p=.168）和消极情绪（r=.16, p=.091）的相关均不显著，但在加入RDQ后其系数变为显著负值（动机缺乏b=-.59, p<.001；消极情绪b=-.18, p<.01），表明可能存在抑制效应（suppression effect），不应将其解释为沉思具有保护作用。

讨论与结论

讨论部分指出，本研究支持了RDQ的效标效度，所有RDQ分量表均与相应领域的每日反刍呈显著正相关，表明各分量表确实捕捉到了预期内容。然而，与通用反刍量表相比，RDQ的优势有限：相对于RRQ-Rumination，RDQ在浪漫关系和清洁领域表现出显著更大的相关；相对于RRS-Brooding，RDQ在任何领域均未表现出显著更大的相关。多层模型结果显示，RDQ对每日反刍的预测在所有领域均成立，但增量效度因领域而异，在浪漫关系、存在主义和清洁领域最强，在成就、社会政治和外貌领域中等，在社交和财务领域仅为部分证据，而在健康和家庭领域则无明确证据。研究人员推测，这种差异可能源于通用量表对不同生活领域覆盖的不均匀性，或者反映了被试在回应通用反刍量表时对某些内容（如家庭、健康、社交、财务）的记忆回忆偏差更为显著。RDQ总分在预测每日消极情绪和动机缺乏方面表现出最强的增量效度，独立解释了近50%和27%的层二残差方差，这是本研究中最令人信服的支持RDQ效度的证据。

研究结论：总体而言，本研究提供了领域依赖性的RDQ效度支持。各RDQ分量表与其对应领域的日均反刍呈正相关，表明各分量表捕捉到了预期内容。然而，相对于RRS-Brooding和RRQ-Rumination的增量效度在不同领域间差异较大：在浪漫关系、存在主义和清洁反刍领域最强；在成就、社会政治和外貌反刍领域中等；在社交和财务反刍领域为部分证据（AIC下降但BIC上升）；在健康或家庭反刍领域则无明确证据，且在这些领域中RRS-Brooding的双变量相关数值更大。因此，领域特异性方法的附加价值可能集中在通用反刍量表覆盖较不全面的内容领域。相比之下，RDQ总分在预测每日消极情绪和动机缺乏方面表现出一致的效度证据，且超越了RRS-Brooding和RRQ-Rumination的作用。反刍领域的特异性可能在治疗慢性和顽固性反刍方面具有潜在应用价值，但仍需更多研究来确定该方法在临床情境中的实用程度。