Адаптация на русскоязычной выборке опросника П. О’Коннора, направленного на диагностику энергичности и усталости

118

Аннотация

В статье представлены результаты адаптации опросника П. О'Коннора по диагностике текущего и постоянного состояний психической и физической энергичности и усталости (State-Trait Energy and Fatigue Scales, STEF), а также психометрической проверки и валидизации русскоязычной версии данного инструмента на выборке студентов. Шкалы позволяют отдельно оценивать физические и психические аспекты энергичности и усталости. В процедуре адаптации опросника приняли участие 220 студентов в возрасте от 18 до 25 лет. Были выполнены прямой и обратный переводы опросника, проведены проверки факторной структуры опросника с помощью эксплораторного факторного анализа (ЭФА) и конфирматорного факторного анализа (КФА). Психометрический анализ проводился с применением методов классической теории тестирования и современной теории тестирования. Результаты применения КФА показали изменение четырехфакторной структуры опросника на трехфакторную с выделением факторов: «Энергичность», «Физическая усталость» и «Психическая усталость» для обеих шкал (текущего и постоянного состояний). Надежность шкал опросника (Альфа Кронбаха) варьируется от 0,78 до 0,88. Количество вопросов, вошедших в русскоязычную версию, уменьшилось на один в связи с неактуальностью вопроса о расах для носителей русского языка. Проведенные исследования свидетельствуют в пользу конструктной валидности шкал. Опросник может быть использован для молодых людей в возрасте от 18 до 25 лет.

Общая информация

Ключевые слова: физическая энергичность, психическая энергичность, физическая усталость, психическая усталость, русскоязычная адаптация, студенты

Рубрика издания: Общая психология

Тип материала: научная статья

DOI: https://doi.org/10.17759/jmfp.2023120314

Благодарности. Авторы благодарят Дениса Александровича Федерякина, научного сотрудника Университета имени Йоханнеса Гутенберга, г. Майнц, за рекомендации в представлении результатов.

Получена: 10.04.2023

Принята в печать:

Для цитаты: Галашева Е.Д., Поповичева Е.С., Талов Д.Т. Адаптация на русскоязычной выборке опросника П. О’Коннора, направленного на диагностику энергичности и усталости [Электронный ресурс] // Современная зарубежная психология. 2023. Том 12. № 3. С. 149–162. DOI: 10.17759/jmfp.2023120314

Полный текст

Введение

Феномен усталости человека всегда волновал врачей, психологов, философов, которые давали ему разные названия: акедия, меланхолия, неврастения, синдром хронической усталости и т. д. [15]. На сегодняшний день сложно диагностировать людей, страдающих синдромом хронической усталости, число которых лишь увеличилось после распространения COVID-19 [21]. Вопрос измерения состояний энергичности и усталости значим как для отдельного человека, так и для общества в целом, поскольку эти конструкты могут оказывать негативное влияние на широкий спектр задач людей: учебную деятельность, личную жизнь, производительность труда и карьеру, здоровье и качество жизни в целом. В ситуациях возникновения сложностей в обучении, проблем в отношениях, при злоупотреблении психоактивными веществами и перепадах настроения требуется изучение энергичности и усталости человека [9]. При отслеживании депрессивных расстройств в медицинских учреждениях также нельзя обойтись без инструмента, измеряющего психическую и физическую усталость. В связи с вышеперечисленным очевидна актуальность использования универсального инструмента для оценки состояний энергичности и усталости. Опросник «Mental and Physical State and Trait Energy and Fatigue Scales» (далее STEF) профессора Университета Джорджии Патрика О’Коннора (Patrick J. O’Connor, PhD), разработанный в 2006 г. [23], на данный момент не был адаптирован для русскоязычной выборки. Обладая рядом преимуществ благодаря используемой теоретической рамке, он может служить дополнением к существующим инструментам измерения усталости и энергичности[1].
Психометрическую проверку и валидизацию русскоязычной версии данного инструмента было решено проводить на выборке студентов в возрасте от 18 до 25 лет. Поступление в высшее учебное заведение и учeба — критический период развития, это путь индивидуализации, отделения от семьи, развития новых социальных связей, повышения самостоятельности и ответственности [20]. В это время происходит замедление развития мозга, он имеет повышенную чувствительность к психосоциальным проблемам: стрессу, бессоннице, одиночеству, выгоранию и депрессии [18], что приводит к сопутствующему снижению продуктивности и впоследствии даже к увеличению числа обучающихся, отчисленных из университета [30]. На протяжении последних десяти лет учeные всe больше обращают внимание на вопросы эмоционального и умственного истощения учащихся, снижения удовлетворения от учебного процесса и физического утомления. Недавние исследования учащихся демонстрируют, что среднее и высокое выгорание диагностируется у 48% процентов студентов [6; 26; 37].

Конструкты «энергичность», «усталость» и подходы к их измерению

Энергичность — это ощущение готовности к умственной или физической деятельности. Усталость заключается в снижении способности к умственной или физической деятельности.
Результаты ряда исследований свидетельствуют о том, что энергичность и усталость являются отдельными конструктами [16; 25]. В частности, согласно теоретической рамке, предложенной профессором О’Коннором, энергичность и усталость необходимо рассматривать как разные психобиологические конструкты в связи с тем, что они развивались для разных целей [16]. Состояние энергичности способствовало быстрому развитию целенаправленной адаптивной деятельности: от охоты и собирательства до поиска партнера. В то же время состояние усталости было необходимо для других, но не менее важных бихевиористских функций, ориентированных на избегание деятельности. Усталость способствовала отдыху и тем самым ускоряла восстановление после травм или болезней.
Энергичность и усталость были концептуализированы для инструмента STEF как разделяемые на «психическую энергичность», «психическую усталость», «физическую энергичность» и «физическую усталость». Например, в результате умеренной или интенсивной физической нагрузки может возникнуть чувство усталости и понизиться готовность к физической деятельности. Если бы состояние усталости было неделимым конструктом, то снижение психической деятельности было бы следствием усталости в результате умеренной и интенсивной физической нагрузки [25]. Очевидно, что это не всегда так, и есть доказательства того, что психическое функционирование может улучшаться после физической нагрузки умеренной и высокой интенсивности [13].

Диагностика энергичности и усталости

Энергичность и усталость измеряют как субъективными, так и объективными методами. В первом случае используют опросники для самостоятельной оценки, во втором — диагностику проводят в соответствии с результатами решения задач на способности и возможности человека, а также на основании физиологических, биологических и поведенческих маркеров, фиксируемых современными технологиями [31].
Среди англоязычных инструментов наиболее востребованными являются следующие: SF-36 и PROMIS — использовались в традиционных исследованиях для оценивания утомляемости граждан в целом [8]; FQ, FSS и MAF — диагностировали утомляемость от работы [5; 29]; POMS — использовался для оценки усталости водителей автобусов [7].
Доступные на русском языке опросники являются инструментами, подходящими для изучения определенного спектра деятельности человека, зависящей от упомянутых конструктов. Для измерения патологической усталости отечественными психологами используется адаптация опросника «Шкала оценки усталости» (Fatigue assessment scale, FAS) [1]. В отечественной науке используется методика «Самооценка эмоциональных состояний» — опросник, разработанный американскими психологами А. Уэссманом и Д. Риксом [2]. Также известны опросники «Степень хронического утомления» (2003), «Опросник для оценки острого физического утомления» (1984) и «Опросник для оценки острого умственного утомления» (1984) А.Б. Леоновой [3].
Благодаря своей концептуальной уникальности и применению в широком кругу актуальных исследований привлекает внимание инструмент «Mental and Physical State and Trait Energy and Fatigue Scales», разработанный в 2004 г. [23]. Разработанные ранее инструменты не подразумевали разделение этих конструктов на психический и физический аспекты. Рассматривая другие часто используемые англоязычные инструменты измерения состояний энергичности и усталости — Профиль состояний настроения (the Profile of Mood States) [17] и Контрольный список прилагательных активации-деактивации (Activation-Deactivation Adjective Checklist) [33] — следует подчеркнуть, что в их основе лежит категориальный формат, менее точно фиксирующий изменения состояния, нежели данный инструмент, использующий формат визуальной аналоговой шкалы и оценивающий ощущения как континуум [22].

Структура оригинальной версии опросника

Часть I состоит из 27 вопросов, касающихся демографических характеристик, состояния здоровья в целом, а также особенностей здоровья, физической активности, деятельности на работе и в школе, которые связаны с ощущением энергичности и усталости. Информация, полученная в части I, полезна при интерпретации результатов, полученных в частях II и III.
Часть II состоит из 12 вопросов, измеряющих четыре текущих состояния энергичности и усталости: текущее состояние физической энергичности, текущее состояние физической усталости, текущее состояние психической энергичности и текущее состояние психической усталости. Для оценки каждого конструкта дается три утверждения. В них речь идет об интенсивности текущего состояния, для этого используется формат визуальной аналоговой шкалы, а именно 10-сатиметровая визуальная аналоговая шкала. Сырые баллы по всем пунктам определяются как расстояние в миллиметрах, измеренное с помощью линейки от левого края каждой горизонтальной линии до отметки X, сделанной респондентом. Например, если участник ставит отметку на расстоянии 33 мм от левого края, то балл, полученный по данному пункту, равен 33. Эти баллы варьируются от 0 до 100. Баллы по каждой из четырех субшкал рассчитываются путем сложения сырых баллов по трем составляющим каждой субшкалы. Общий балл по каждой субшкале варьируется от 0 до 300.
В части III измеряются четыре типичных для человека состояния энергичности и усталости: постоянная физическая энергичность, постоянная физическая усталость, постоянная психическая энергичность и постоянная психическая усталость. Ответы состоят из категорий «никогда», «редко», «иногда», «часто» и «всегда». Эти баллы варьируются от 0 до 4. Утверждения в частях II и III идентичны. Факторная структура части II опросника STEF приведена на рис. 1.



Рис. 1. Четырехфакторная модель текущих состояний энергичности и усталости
 
Надежность шкал состояния оригинальной версии варьируется от ,89 до ,91, а надежность шкал черт — от ,82 до ,85. Психометрические данные, подтверждающие валидность опросника, обобщены в руководстве, которое коллектив настоящего проекта по запросу получил у авторов [23]. Данные были получены в результате телефонного опроса 202 взрослых жителей США.

Методология исследования и процедура адаптации

Исследование проводилось на базе Института образования Высшей школы экономики. Адаптация методики проводилась согласно стандартному методу адаптации зарубежных опросников [например: 10]]. Ключевые этапы перевода состояли в предпереводческом анализе оригинала, выполнении перевода с английского языка на русский и обратного перевода. Перевод опросника с английского языка на русский был выполнен дипломированным лингвистом-переводчиком (МГУ имени М.В. Ломоносова), обратный перевод выполняли независимые эксперты, не знакомые с текстом оригинала, — преподаватели английского языка Центра изучения иностранных языков НИУ ИТМО, г. Санкт-Петербург.
Предпереводческий анализ представлял собой ознакомление с типом текста, целевой аудиторией (потенциальными респондентами), ключевыми конструктами, а также руководством к опроснику («Manual»). Из опросника был исключен вопрос 13 «Which of the following best describes you?» с вариантами ответа Asian/Black or African-American/Hispanic/Multi-racial/White/Other (specify) в связи с его неактуальностью для носителей русского языка. Возникли вопросы при переводе оценок состояний в рамках шкал. Автор опросника использует два синонимичных ряда с нарастанием интенсивности эмоций: energy — vigor — pep; fatigue — exhaustion — worn out. В процессе перевода на русский язык возникало предположение, что некоторые из данных понятий являются практически взаимозаменяемыми. Релевантные толковые словари не принесли существенной пользы в выяснении вопроса, почему используются данные синонимичные ряды, однако в результате изучения руководства к опросу («Manual») и вследствие групповой дискуссии удалось прийти к пониманию, что происходит усиление интенсивности. Данный вопрос был решeн после выполнения обратного перевода (с русского на английский), который выявил, что передача вышеупомянутых степеней энергичности и усталости вызовет трудности для понимания респондентами. Как следствие, были выбраны следующие варианты перевода: energetic — энергичный, vigorous — очень бодрый, full of pep — переполненный сил, fatigued — уставший, exhausted — обессиленный, worn out — предельно истощeнный. Во время проведения когнитивных лабораторий участники опроса подтвердили, что при прочтении формулировок заданий они чувствуют нарастание интенсивности эмоций в используемой лексике.

Участники

Выборка исследования состояла из 220 студентов российских вузов в возрасте от 18 до 25 лет. Общее количество пропущенных ответов составило 13,1%. После очистки остался 191 участник, из которых — 149 женщин, 35 мужчин. Средний возраст по выборке составил 20,7 лет (SD = 2,28). Сбор данных для исследования проводился с помощью сервиса «Яндекс.Формы» в индивидуальном порядке на добровольной основе. Студенты заполняли анонимный опросник, включавший общую анкетную часть (данные о поле, возрасте, интенсивности и частоте занятий физической нагрузкой и др.), и опросник STEF.

Анализ данных

Проверка внутренней валидности опросника была проведена с помощью эксплораторного и конфирматорного факторного анализа (КФА). Для эксплораторного факторного анализа (ЭФА) использовался косоугольный метод вращения. Факторные нагрузки считались приемлемыми на уровне 0,3 и выше, для определения количества факторов применялся метод параллельного анализа.
В адаптируемой методике используется два типа ответных шкал: в вопросах о личностных характеристиках применяется шкала от 0 до 100, а в вопросах о состоянии применяется шкала Ликерта, состоящая из пяти категорий. Распределение ответов на вопросы в части II опросника отличалось от нормального, поэтому в КФА для части II использовали метод максимального правдоподобия, устойчивый к ненормальности (Multiple Linear Regression — MLR). Для части III опросника применялся метод оценки взвешенных наименьших квадратов с коррекцией на дисперсию (Weighted Least Square with Mean and Variance adjusted — WLSMV). Качество модели оценивалось с помощью нескольких критериев: сравнительный индекс согласия (Comparative Fit Index — CFI) около 0,9 и выше, индекс Таккера—Льюиса (Tucker-Lewis Index — TLI) около 0,9 и выше, среднеквадратичная ошибка аппроксимации (Root Mean Square Error of Approximation — RMSEA) около 0,08 или больше, стандартизированный корень среднеквадратического остатка (Standardized Root Mean Square Residual — SRMR) около 0,1 или меньше [11]. Надежность опросника оценивалась с помощью двух критериев: Альфа Кронбаха (α Кронбаха) [32] и композитная надежность [24]. Альфа Кронбаха позволит нам сравнить надежность с оригинальным опросником, а композитная надежность предоставит значения, основанные на факторных нагрузках модели КФА.
Анализ проводился с применением программного обеспечения R и пакетов «psych» [27], «lavaan» [28].

Результаты

Проверка факторной структуры на основе теоретических ожиданий
Вначале была построена первичная модель, отражающая теоретические ожидания: два раздела опросника о текущем состоянии и личностных чертах содержат четыре взаимосвязанных фактора, в каждый из которых вкладывается по 3 вопроса (рис. 1). Два раздела опросника рассматривались отдельно.
Полученные модели недостаточно хорошо подходили данным (табл. 1, модели 1). Для улучшения согласия модели были добавлены дополнительные корреляции ошибок, основанные на структуре опросника. Поскольку опросник состоит из двух частей с идентичными вопросами, но относящимися к физической и психической сферам, было решено добавить связи между одинаковыми вопросами из этих двух тематик. Эти связи значимо улучшили модели (табл. 1, модели 2). Основываясь на статистике согласия, можно сказать, что только раздел о текущем состоянии (часть II) хорошо подходит данным. Раздел о личностных чертах (часть III) все еще недостаточно хорошо подходит данным.
Таблица 1
Сравнение моделей для текущего и постоянного состояний

Модель

CFI

TLI

RMSEA

SRMR

Часть II. Модель 1

0,888

0,846

0,131 (0,110—0,153)

0,131

Часть II. Модель 2

0,960

0,938

0,083 (0,057—0,108)

0,055

Часть III. Модель 1

0,854

0,799

0,151 (0,133—0,170)

0,087

Часть III. Модель 2

0,904

0,850

0,139 (0,120—0,160)

0,077

Модели, основанные на теоретических ожиданиях, подтвердились только частично, и было принято решение провести дополнительную проверку с помощью ЭФА. Анализ проводился отдельно для части II и части III.
Эксплораторный факторный анализ части II
Результаты параллельного анализа показали наличие трехфакторной структуры, которая объясняет 67,9% дисперсии. Первый фактор объяснил 26,8% дисперсии, в него вошли почти все вопросы из раздела о психическом состоянии, второй фактор объяснил 22,8% дисперсии и почти полностью состоял из вопросов о физическом состоянии. Третий фактор состоял полностью из вопросов об энергичности и объяснил 18,3% дисперсии. Основываясь на содержании вопросов, на направленности нагрузок и корреляции между факторами (табл. 2 и 3), мы обозначили первый фактор как «Психическая усталость», второй фактор как «Физическая усталость» и третий фактор как «Энергичность».
Таблица 2
Факторные нагрузки части II

Вопрос

Фактор

1-й фактор. Психическая усталость

2-й фактор. Физическая усталость

3-й фактор. Энергичность

Как Вы оцениваете свою готовность сейчас к физической нагрузке

 

 

 

28, Чувствую, что у меня нет энергии / Никогда не чувствовал(а) себя энергичнее

 

–0,558

0,377

29, Я не чувствую себя уставшим(-ей) / Никогда не чувствовал(а) себя более уставшим(-ей)

 

0,800

 

30, Я не чувствую себя очень бодрым / Никогда не чувствовал(а) себя более бодрым(-ой)

 

–0,491

0,494

31, Я не чувствую себя обессиленным / Никогда не чувствовал(а) себя более бодрым(-ой)

 

0,873

 

32, Я не чувствую себя переполненным(-ой) сил / Никогда не чувствовал(а) себя более переполненным(-ой) сил

 

 

0,784

33, Я не чувствую себя предельно истощенным(-ой) / Никогда не чувствовал(а) себя настолько сильно истощенным(-ой)

0,361

0,505

 

Как Вы оцениваете свою готовность сейчас заниматься умственной деятельностью

 

 

 

34, Чувствую, что у меня нет энергии / Никогда не чувствовал(а) себя энергичнее

–0,689

 

0,343

35, Я не чувствую себя уставшим(-ей) / Никогда не чувствовал(а) себя более уставшим(-ей)

0,707

 

 

36, Я не чувствую себя очень бодрым / Никогда не чувствовал(а) себя более бодрым(-ой)

–0,476

 

0,448

37, Я не чувствую себя обессиленным / Никогда не чувствовал(а) себя более обессиленным(-ой)

0,881

 

 

38, Я не чувствую себя переполненным(-ой) сил / Никогда не чувствовал(а) себя более переполненным(-ой) сил

 

 

0,758

39, Я не чувствую себя предельно истощенным(-ой) — Никогда не чувствовал(а) себя настолько сильно истощенным(-ой)

0,748

 

 

 

Таблица 3
Корреляции факторов ЭФА части II
 

Факторы

1.      Психическая усталость

2.      Физическая усталость

3.      Энергичность

1.      Психическая усталость

1

 

 

2.      Физическая усталость

0,724

1

 

3.      Энергичность

–0,398

–0,318

1

 
На основе результатов ЭФА было выдвинуто предположение о структуре получившегося конструкта. Вероятно, характеристика энергичности не специфична, она характерна как для физического, так и для психического состояния. А состояние усталости несколько отличается и специфично для физического и психического состояний.
Конфирматорный факторный анализ части II
Для проверки выдвинутого предположения был проведен КФА. Вначале была составлена базовая модель (табл. 4, Модель 1), в которой все вопросы об энергичности были отнесены к фактору энергичности, все вопросы о физическом состоянии — к физической усталости, а все вопросы о психическом состоянии отнесены к психической усталости. В этой модели RMSEA оказалась выше приемлемого значения, а все остальные показатели были удовлетворительны (табл. 4).
Таблица 4
Сравнение моделей части II опросника STEF
 

Модель

CFI

TLI

RMSEA

SRMR

Модель 1 (факторы: «Энергичность», специфические факторы усталости)

0,933

0,902

 0,110

(0,088—0,134)

0,047

Модель 2 (с корреляциями остатков)

0,972

0,955

0,075

(0,047—0,101)

0,043

 
На последнем шаге, основываясь на индексах модификации, мы добавили несколько парных корреляций остатков для вопросов «Я устал» (r = 0,24), «Я бодр» (r = 0,37), «Я переполнен сил» (r = 0,51) из разделов про физическое и психическое состояние. Например, была учтена корреляция вопроса «Я устал», заданного про физическое и психическое состояние. Значимые связи этих индикаторов указывают на схожие паттерны ответов на эти вопросы несмотря на то, что они относились к разным сторонам энергичности. В связи с тем, что дополнительные корреляции остатков значительно улучшили статистики согласия (табл. 4, Модель 2), можно сказать, что последняя модель достаточно хорошо подходит данным. Итоговая структура модели, а также факторные нагрузки, корреляции факторов и остатков отражены на рис. 2. Все факторные нагрузки и корреляции остатков значимы. Значимой оказалась только связь между факторами физической и умственной усталости (0,8). Связь между факторами усталости с фактором энергичности была незначима.



Рис. 2. Факторная структура части II по оценке текущих состояний энергичности и усталости опросника STEF П. О'Коннора
 
Пунктирными линиями обозначены отрицательные корреляции. Все коэффициенты корреляции значимы на уровне р < 0,001. Корреляции между факторами «Энергичность» и «Физическая усталость», а также «Энергичность» и «Психическая усталость» обозначены прерывистыми линиями и являются незначимыми.
Эксплораторный факторный анализ части III
Метод параллельного анализа показал схожую трехфакторную структуру. Общая доля объясненной дисперсии полученной модели составила 57,8%. Первый фактор объяснил 20,4% дисперсии, в него вошли все вопросы об усталости (табл. 5). Второй фактор объяснил 20,5% дисперсии, в него вошли все вопросы о физическом состоянии. Третий фактор объяснил 16,9%, дисперсии, в него вошли 5 вопросов об энергичности и один вопрос о психической усталости.
 
Таблица 5
Факторные нагрузки части III

Вопрос

Фактор

1. Усталость

2. Физическая энергичность

3. Энергичность

Относительно Вашей готовности к физической нагрузке как часто Вы чувствуете себя следующим образом

 

 

 

40. Энергичным(-ой)

 

0,828

 

41. Уставшим(-ей)

0,327

–0,558

 

42. Очень бодрым(-ой)

 

0,625

0,328

43. Обессиленным(-ой)

0,448

–0,523

 

44. Переполненным(-ой) сил

 

0,564

0,387

45. Предельно истощенным(-ой)

0,548

–0,390

 

Относительно Вашей готовности к умственной деятельности как часто Вы чувствуете себя следующим образом

 

 

 

46. Энергичным(-ой)

 

 

0,566

47. Уставшим(-ей)

0,531

 

–0,390

48. Очень бодрым(-ой)

 

 

0,740

49. Обессиленным(-ой)

0,784

 

 

50. Переполненным(-ой) сил

 

 

0,714

51. Предельно истощенным(-ой)

0,715

 

 

 
Основываясь на направлении факторных нагрузок и корреляциях между факторами (табл. 6), мы обозначили первый фактор как «Усталость», второй фактор — как «Физическая энергичность», а третий фактор — как «Энергичность».
Таблица 6
Корреляции факторов ЭФА части III

Фактор

1. Усталость

2. Физическая энергичность

3. Энергичность

  1. Усталость

1

 

 

  1. Физическая энергичность

–0,470

1

 

  1. Энергичность

–0,195

0,424

1

 
Конфирматорный факторный анализ части III
Для раздела о личностных характеристиках мы сформулировали три конкурирующие модели: первая модель, полученная в ЭФА, с общими факторами усталости и энергичности и отдельным фактором физической энергичности; вторая модель, схожая с моделью из ЭФА, но имеющая один общий фактор усталости и два специфических фактора энергичности; третья модель, с общим фактором энергичности и двумя специфичными факторами усталости, подтвержденная КФА на части II опросника. Так как вопросы в частях II и III одинаковые, мы сделали предположение, что факторные структуры этих частей тоже могут воспроизводиться.
В результате сравнения моделей по сумме критериев удовлетворительной оказалась только третья модель (сравнение моделей части III приведено в табл. 7). Основываясь на структуре опросника и индексах модификации, мы добавили дополнительную корреляцию остатков к вопросу «Я чувствую себя предельно истощенным» (r = 0,538). Это позволило значительно улучшить статистики согласия, по совокупности показателей. Последнюю модель можно назвать в достаточной степени подходящей данным. Критерий RMSEA остается выше ожидаемого значения, однако исследования показывают, что TLI и RMSEA подвержены занижению результатов при выборке меньше 250 человек [11].
Таблица 7
Сравнение моделей части III опросника STEF

Модель

CFI

TLI

RMSEA

SRMR

Модель 1 (факторы: «Усталость», «Энергичность», «Физическая усталость»)

0,869

0,807

0,128

(0,109—0,148)

0,077

Модель 2 (факторы: «Усталость», два специфических фактора энергичности)

0,923

0,887

 0,141

(0,113—0,153)

0,086

Модель 3 (факторы: «Энергичность», два специфических фактора усталости)

0,945

0,920

0,118

(0,099—0,138)

0,072

Модель 4 (с корреляцией остатков)

0,957

0,936

0,106

(0,086—0,127)

0,066

 
Итоговая структура модели, а также факторные нагрузки, корреляции факторов и остатков отражены на рис. 3.
 
 
Рис. 3. Факторная структура части III по оценке постоянных состояний энергичности и усталости опросника STEF П. О'Коннора
Пунктирными линиями обозначены отрицательные корреляции. Все коэффициенты корреляции значимы на уровне р < 0,001.

Надежность

Основываясь на полученных моделях, была рассчитана надежность шкал опросника. Показатели композитной надежности и внутренней согласованности (альфа Кронбаха) для шкал опросника STEF представлены в табл. 8. Все шкалы демонстрируют достаточно высокую надежность для применения опросника в индивидуальной психодиагностике (> 0,7) и для исследовательских целей.
Таблица 8
Надежности шкал опросника STEF

Шкала

Композитная надежность

Альфа Кронбаха

Текущее состояние энергичности

0,7

0,86

Текущее состояние физической усталости

0,89

0,86

Текущее состояние психической усталости

0,88

0,88

Постоянное состояние энергичности

0,85

0,82

Постоянное состояние физической усталости

0,93

0,82

Постоянное состояние психической усталости

0,91

0,78

Примечание: все коэффициенты корреляции значимы на уровне р < 0,001.

Дискуссия. Заключение

Целью данного исследования было провести адаптацию опросника по диагностике текущего и постоянного состояний психической и физической энергичности и усталости «Mental and Physical State and Trait Energy and Fatigue Scales» на русскоязычной выборке.
Количество вопросов, вошедших в русскоязычную версию, уменьшилось на один по сравнению с оригинальной версией опросника в связи с неактуальностью вопроса о расах для носителей русского языка. Кроме того, предполагается, что респонденты могут заполнять опросник на протяжении нескольких дней. Для того чтобы респондент мог указать день исследования, можно включить в анкету вопрос № 5. «Номер дня по счету».
Результаты КФА и ЭФА показали изменение структуры опросника с четырехфакторной до трехфакторной с выделением факторов: «Энергичность», «Физическая усталость» и «Психическая усталость». Оценка собственной готовности отдельно к физической и отдельно к умственной нагрузке даeтся русскоязычным респондентам сложнее. Наличие последней можно отметить в связи с желаниями учиться, работать, вступать с социальные контакты и следовать поставленным целям. В этом случае требуется анализ своих эмоций и состояния. Признаки физической энергичности очевиднее: прежде всего, это хорошее физическое состояние и здоровье [12]. Затруднения в распознавании и описании своего состояния называют алекситимией [4]. Необязателен тот факт, что русскоязычным респондентам свойственна пониженная способность в вербализации своего состояния, однако важно упомянуть, что распознавание собственных эмоций (эмоциональный интеллект) следует считать навыком [35], который можно и следует тренировать [14], так как он повышает качество жизни.
Другой, не менее значимый факт отличия финальной версия опросника от оригинальной может быть объяснeн различиями в языковой культуре. С точки зрения восприятия англоязычного реципиента, эпитеты «vigorous» «energetic» и «full of pep» отличаются друг от друга. Однако, согласно полученным нами результатам, возникает предположение, что для русского языка оценки состояний «энергичный», «очень бодрый» и «переполненный силами» являются схожими по восприятию респондентов. Вариативные ресурсы русского языка не позволяют использовать языковые единицы, чeтко дифференцирующие степень нарастания ощущений энергичности, что обусловлено национально-культурной спецификой мышления относительно понятия «энергичность». Англоязычные же респонденты предположительно находятся в преимуществе благодаря лeгкости восприятия понятий, описывающих состояния энергичности. При описании различных состояний степеней усталости на русском языке аналогичного вопроса не возникает.
Еще одним объяснением различий в факторной структуре оригинального опросника и структуре адаптированной версии может быть использование разных методов оценки параметров в конфирматорном факторном анализе. Мы использовали методы MLR и WLSMV, которые лучше подходят для наших данных, чем метод максимального правдоподобия (Maximum Likelihood Estimation — MLE), который использовал автор оригинального опросника.
Положительные корреляции между факторами усталости и энергичности могут показаться сложными для интерпретации. Из прямой интерпретации этих связей можно сделать вывод, что при увеличении фактора общей энергичности растут и специфические факторы усталости. Однако этот эффект скорее вызван особенностями бифакторных моделей, чем реальной связью латентных переменных. В бифакторных моделях сумма всех факторов для каждого респондента равна нулю, следовательно, увеличение оценки по одному фактору приводит к уменьшению по-другому. В нашем случае увеличение фактора общей энергичности приводит к уменьшению энергичности специфической, а значит, к увеличению специфической усталости. Данный эффект хорошо изучен и называется «феномен объяснения» [36]. Этот статистический артефакт вызван особенностями оценки параметров и не требует специальной содержательной интерпретации.
При этом шкалы методики обладают достаточно высокой надежностью по внутренней согласованности их пунктов. Тем не менее, мы считаем, что проверка валидности шкал с помощью других психологических методик вызывает несомненный интерес. В дальнейшем работа по проверке и обоснованию конструктной валидности адаптированной методики может быть направлена на проверку связей шкал адаптированного опросника STEF со шкалами других опросников, оценивающих похожие конструкты, например, Профиля настроения (Profile of Mood State, POMS) [17], Шкалой оценки усталости (Fatigue Assessment Scale, FAS) [19] или Шкалой градации степени тяжести усталости (Fatigue Severity Scale) [34] и др.
В целом, полученные данные дополнительно свидетельсвуют в пользу надежности и валидности русскоязычных шкал энергичности, а также психической и физической усталости. Выделенные субшкалы психической и физической усталости позволяют подходить к измерению этого конструкта более дифференцированно. Вместе с тем вопрос о дискриминантной валидности (и, следовательно, о практической пользе) полученных субшкал требует накопления дополнительных данных. Общий показатель по каждой шкале вычисляется путем сложения баллов.
 
[1] Текст опросника, инструкции и ключ доступны по запросу на почту galasheva_ed@mail.ru, Галашева Е.Д.

Литература

  1. Бубнова А.Е. Комплексная оценка субъективных и объективных физиологических характеристик критического уровня утомления у операторов МЧС [Электронный ресурс] // Вестник Волгоградского государственного медицинского университета. 2019. № 3(71). С. 91—95. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=41104156 (дата обращения: 21.09.2023).
  2. Карелин А. Большая энциклопедия психологических тестов. М.: ЭКСМО, 2007. 416 c.
  3. Наличаева С.А., Талызенкова М.Г. Психология профессионального выгорания: учебно-методическое пособие. Севастополь: Изд-во Филиала МГУ в г. Севастополе, 2012. 60 с.
  4. A Scientometric Review of Alexithymia: Mapping Thematic and Disciplinary Shifts in Half a Century of Research / G. Gaggero, A. Bonassi, S. Dellantonio, L. Pastore, V. Aryadoust, G. Esposito // Frontiers in Psychiatry. 2020. Vol. 11. Article ID 611489. 17 p. DOI:10.3389/fpsyt.2020.611489
  5. Alemohammad Z.B., Sadeghniiat-Haghighi, K. Risk of Fatigue at Work // Fatigue Management: Principles and Practices for Improving Workplace Safety / Eds. A. Sharafkhaneh, M. Hirshkowitz. New York: Springer, 2018. P. 181—191. DOI:10.1007/978-1-4939-8607-1_14
  6. Burnout in medical undergraduate students in Qassim, Saudi Arabia / A. Alqifari, M. Alghidani, R. Almazyad, A. Alotaibi, W.A. Alharbi, E. Aljumail, G. Alqefari, A. Alkamees, H. Alqifari // Middle East Current Psychiatry. 2021. Vol. 28. Article ID 47. 6 p. DOI:10.1186/s43045-021-00128-2
  7. Bus drivers’ mood states and reaction abilities at high temperatures / S. Xianglong, Z. Hu, F. Shumin, L. Zhenning // Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behaviour. 2018. Vol. 59. Part A. P. 436—444. DOI:10.1016/j.trf.2018.09.022
  8. Demographic correlates of fatigue in the US general population: Results from the patient-reported outcomes measurement information system (PROMIS) initiative / D.U. Junghaenel, C. Christodoulou, J.-S. Lai, A.A. Stone // Journal of Psychosomatic Research. 2011. Vol. 71. № 3. P. 117—123. DOI:10.1016/j.jpsychores.2011.04.007
  9. Fatigue Self-Management Education in Persons with Disease-Related Fatigue: A Comprehensive Review of the Effectiveness on Fatigue and Quality of Life / R. Hersche, K. Roser, A. Weise, G. Michel, M. Barbero // Patient Education and Counseling. 2022. Vol. 105. № 6. P.1362—1378. DOI:10.1016/j.pec.2021.09.016
  10. Guidelines for the Process of Cross-Cultural Adaptation of Self-Report Measures / D.E. Beaton, C. Bombardier, F. Guillemin, M.B. Ferraz // Spine. 2000. Vol. 25. № 24. P. 3186—3191. DOI:10.1097/00007632-200012150-00014
  11. Hu L., Bentler P.M. Cutoff criteria for fit indexes in covariance structure analysis: Conventional criteria versus new alternatives // Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal. 1999. Vol. 6. № 1. P. 1—55. DOI:10.1080/10705519909540118
  12. Karr S. Avoiding physician burnout through physical, emotional, and spiritual energy // Current Opinion in Cardiology. 2019. Vol. 34. № 1. P. 94—97. DOI:10.1097/HCO.0000000000000574
  13. Kern M.L., Armstrong P. Exercise, Physical Activity, and Mental Health [Электронный ресурс] // Encyclopedia of Mental Health: Three Volume Set / Eds. H.S. Friedman, C.H. Markey. New York: Academic Press, 2023. P. 849—856. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/B978032391497000237X (дата обращения: 22.09.2023).
  14. Lim M.D., Lau M.C. Can We "Brain-Train" Emotional Intelligence? A Narrative Review on the Features and Approaches Used in Ability EI Training Studies // Frontiers in Psychology. 2021. Vol. 12. Article ID 569749. 14 p. DOI:10.3389/fpsyg.2021.569749
  15. Loriol M. A sociological stance on fatigue and tiredness: Social inequalities, norms and representations // Neurophysiologie Clinique = Clinical Neurophysiology. 2017. Vol. 47. № 2. Р. 87—94. DOI:10.1016/j.neucli.2016.12.001
  16. Loy B.D., Cameron M.H., O’Connor P.J. Perceived fatigue and energy are independent unipolar states: Supporting evidence // Medical Hypotheses. 2018. Vol. 113. P. 46—51. DOI:10.1016/j.mehy.2018.02.014
  17. McNair D.M., Lorr M., Droppleman L.F. Manual for the Profile of Mood States. San Diego: Educational and Industrial Testing Service, 1971. 27 p.
  18. Mental health care for university students: a way forward? / A. Duffy, K.E.A. Saunders, G.S. Malhi, S. Patten, A. Cipriani, S.H. McNevin, E. MacDonald, J. Geddes // The Lancet Psychiatry. 2019. Vol. 6. № 11. P. 885—887. DOI:10.1016/S2215-0366(19)30275-5
  19. Michielsen H.J., De Vries J., van Heck G.L. Psychometric qualities of a brief self-rated fatigue measure: The Fatigue Assessment Scale // Journal of Psychosomatic Research. 2003. Vol. 54. № 4. P. 345—352. DOI:10.1016/s0022-3999(02)00392-6
  20. Mindfulness-Based Interventions for University Students: A Systematic Review and Meta-Analysis of Randomised Controlled Trials / A.F. Dawson, W.W. Brown, J. Anderson, B. Datta, J.N. Donald, K. Hong, S. Allan, T.B. Mole, P.B. Jones, J. Galante // Applied Psychology: Health and Well-Being. 2020. Vol. 12. № 2. P. 384—410. DOI:10.1111/aphw.12188
  21. Myalgic Encephalomyelitis/Chronic Fatigue Syndrome: Essentials of Diagnosis and Management / L. Bateman, A.C. Bested, H.F. Bonilla [et al.] // Mayo Clinic Proceedings. 2021. Vol. 96. № 11. P. 2861—2878. DOI:10.1016/j.mayocp.2021.07.004
  22. O’Connor P.J. Evaluation of four highly cited energy and fatigue mood measures // Journal of Psychosomatic Research. 2004. Vol. 57. № 5. P. 435—441. DOI:10.1016/j.jpsychores.2003.12.006
  23. O’Connor P.J. Mental and physical state and trait energy and fatigue scales: [unpublished manual] / University of Georgia. Athens, 2006. Available upon request.
  24. Peterson R.A., Kim Y. On the relationship between coefficient alpha and composite reliability // Journal of Applied Psychology. 2013. Vol. 98. № 1. P. 194—198. DOI:10.1037/a0030767
  25. Predictors of feelings of energy differ from predictors of fatigue / A. Boolani, P.J. O’Connor, J. Reid, S. Ma, S. Mondal // Fatigue: Biomedicine, Health & Behavior. 2019. Vol. 7. № 1. P. 12—28. DOI:10.1080/21641846.2018.1558733
  26. Prevalence of burnout syndrome in university students: A systematic review / Y. Rosales-Ricardo, F. Rizzo-Chunga, J. Mocha-Bonilla, J.P. Ferreira // Salud Mental. 2021. Vol. 44. № 2. P. 91—102. DOI:10.17711/SM.0185-3325.2021.013
  27. Revelle W. psych: Procedures for Psychological, Psychometric, and Personality Research [Электронный ресурс] // The Comprehensive R Archive Network. 2023. URL: https://CRAN.R-project.org/package=psych (дата обращения: 04.04.2023).
  28. Rosseel Y. lavaan: An R Package for Structural Equation Modeling // Journal of Statistical Software. 2012. Vol. 48. № 2. P. 1—36. DOI:10.18637/jss.v048.i02
  29. Sharafkhaneh A., Hirshkowitz M. Fatigue Management // Fatigue Management: Principles and Practices for Improving Workplace Safety / Eds. A. Sharafkhaneh, M. Hirshkowitz. New York: Springer, 2018. P. 193—217. DOI:10.1007/978-1-4939-8607-1_15
  30. Soerensen J., Nielsen D.S., Pihl G.T. It's a hard process — Nursing students' lived experiences leading to dropping out of their education; a qualitative study // Nurse Education Today. 2023. Vol. 122. Article ID 105724. DOI:10.1016/j.nedt.2023.105724
  31. Solomon N.L., Manea V. Quantifying Energy and Fatigue: Classification and Assessment of Energy and Fatigue Using Subjective, Objective, and Mixed Methods towards Health and Quality of Life // Quantifying Quality of Life: Incorporating Daily Life into Medicine / Eds. K. Wac, S. Wulfovich. Cham: Springer, 2022. P. 79—117. DOI:10.1007/978-3-030-94212-0_4
  32. Tavakol M., Dennick R. Making sense of Cronbach’s alpha // International Journal of Medical Education. 2011. Vol. 2. P. 53—55. DOI:10.5116/ijme.4dfb.8dfd
  33. Thayer R.E. Factor Analytic and Reliability Studies on the Activation-Deactivation Adjective Check List // Psychological Reports. 1978. Vol. 42. № 3. P. 747—756. DOI:10.2466/pr0.1978.42.3.747
  34. The Fatigue Severity Scale: Application to Patients With Multiple Sclerosis and Systemic Lupus Erythematosus / L.B. Krupp, N.G. LaRocca, J. Muir-Nash, A.D. Steinberg // Archives of Neurology. 1989. Vol. 46. № 10. P. 1121—1123. DOI:10.1001/archneur.1989.00520460115022
  35. The Measurement of Emotional Intelligence: A Critical Review of the Literature and Recommendations for Researchers and Practitioners / P.J. O’Connor, A. Hill, M. Kaya, B. Martin // Frontiers in Psychology. 2019. Vol. 10. Article ID 1116. 19 p. DOI:10.3389/fpsyg.2019.01116
  36. van Rijn P.W., Rijmen F. A Note on Explaining Away and Paradoxical Results in Multidimensional Item Response Theory // ETS Research Report Series. 2012. Vol. 2012. № 2. P. i—10. DOI:10.1002/j.2333-8504.2012.tb02295.x
  37. Vidhukumar K., Hamza M. Prevalence and Correlates of Burnout among Undergraduate Medical Students — A Cross-sectional Survey // Indian Journal of Psychological Medicine. 2020. Vol. 42. № 2. P. 122—127. DOI:10.4103/IJPSYM.IJPSYM_192_19

Информация об авторах

Галашева Екатерина Дмитриевна, аспирант Института образования, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» (ФГАОУ ВО «НИУ ВШЭ»), Москва, Россия, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-8799-6204, e-mail: egalasheva@hse.ru

Поповичева Евгения Сергеевна, аспирант Института образования, старший преподаватель Школы иностранных языков, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» (ФГАОУ ВО «НИУ ВШЭ»), Москва, Россия, ORCID: https://orcid.org/0000-0003-2835-4006, e-mail: epopovicheva@hse.ru

Талов Даниил Павлович, стажер-исследователь, Проектно-учебная лаборатория моделирования и оценивания компетенций в высшем образовании, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» (ФГАОУ ВО «НИУ ВШЭ»), Москва, Россия, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-1682-0578, e-mail: dtalov@hse.ru

Метрики

Просмотров

Всего: 239
В прошлом месяце: 50
В текущем месяце: 18

Скачиваний

Всего: 118
В прошлом месяце: 23
В текущем месяце: 11