一、引言
在执业护士备考的冲刺阶段，护理科研方法中的结构方程模型（SEM）是一个重要的考点。特别是像“护士职业倦怠影响因素模型”这样的案例中，显变量和潜变量的设定以及拟合指数的解读非常关键。
二、显变量与潜变量设定
（一）显变量
1. 定义
- 显变量是在研究中可以直接观测到的变量。例如在护士职业倦怠影响因素模型中，护士的工作时长就是一个显变量。我们可以直接从护士的排班表或者考勤记录中获取这个数据。
- 护士的工作满意度中的薪酬待遇部分也是显变量，通过问卷调查中关于对工资、奖金等具体项目的评价得分来体现。
2. 学习方法
- 要仔细研读案例中的各个因素，区分哪些是能够直接得到数据的变量。对于一些概念比较模糊的，要结合实际工作中的情况进行判断。比如护士的职业成就感，如果是通过具体的成果数量（如成功护理了多少危重症患者等）来衡量，那就是显变量；如果是从内心的一种抽象感受来考虑，可能就属于潜变量的一部分。
（二）潜变量
1. 定义
- 潜变量是不能直接观测到的，需要通过其他变量来间接反映的变量。在护士职业倦怠影响因素模型里，护士的职业认同感就是一个潜变量。它不能直接被测量，但是可以通过护士对自身职业的价值观认知、对职业发展前景的看法等多个显变量来体现。
- 工作压力也是一个潜变量，它可以由工作任务量、工作中的风险程度、与同事或上级的关系等多个显变量综合反映。
2. 学习方法
- 关注那些具有抽象概念性质的变量。当遇到这类变量时，思考可以从哪些具体的、可观测的方面去衡量它。可以通过构建概念框架的方式，将潜变量放在中心，然后围绕它罗列可能的显变量。
三、拟合指数解读要点
（一）常见拟合指数
1. 卡方值（χ²）
- 卡方值是衡量观测数据和理论模型之间差异的一个指标。一般来说，卡方值越小，表示模型对数据的拟合越好。但是在实际应用中，由于样本量的影响，单纯看卡方值可能会导致误判。当样本量较大时，即使模型拟合较好，卡方值也可能显著。
2. 比较拟合指数（CFI）
- CFI的值介于0和1之间，一般认为CFI大于0.9时，模型的拟合程度是比较好的。它反映了假设模型与独立模型相比的改善程度。
3. 均方根误差近似值（RMSEA）
- RMSEA也是一个常用的拟合指数。当RMSEA小于0.05时，表示模型拟合非常好；在0.05 - 0.08之间时，模型拟合尚可；大于0.1则表示模型拟合较差。
（二）学习方法
1. 记忆关键的拟合指数及其理想的取值范围。
2. 理解每个拟合指数的含义以及它们是如何反映模型拟合情况的。可以通过做一些简单的练习题，给出不同的模型拟合数据，然后分析各个拟合指数的表现来加深理解。
四、总结
在冲刺阶段的执业护士备考中，对于护理科研方法中的结构方程模型（SEM）构建，在“护士职业倦怠影响因素模型”这样的案例里，要准确掌握显变量和潜变量的设定原则，同时深刻理解拟合指数的解读要点。通过多做练习、结合实际案例分析等方法，能够更好地应对考试中的相关题目。
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