一、引言
在执业护士备考的冲刺阶段，对于护理科研方法的掌握至关重要。结构方程模型（SEM）作为一种强大的统计分析工具，在护士职业倦怠影响因素的研究中具有广泛的应用。本文将重点讲解在“护士职业倦怠影响因素模型”中显变量和潜变量的设定以及拟合指数的解读要点。
二、显变量与潜变量的设定
（一）显变量
1. 定义：显变量是指可以直接观察和测量的变量。
2. 在护士职业倦怠影响因素模型中的例子
- 工作时间：这是一个典型的显变量，可以通过护士的工作排班记录准确地得到具体的时长数值。
- 工作负荷：可以通过计算护士在一定时间内需要护理的患者数量、护理操作的频率等方式来量化。
- 薪资待遇：以每月实际发放的工资数额等具体数字来表示。
3. 学习方法
- 理解概念：要牢记显变量是可以直接获取数据的变量，多联系实际工作中的可测量因素。
- 案例分析：通过分析大量已有的护士相关研究案例，找出其中的显变量，加深对其的理解。
（二）潜变量
1. 定义：潜变量是不能直接观测，但是可以通过其他变量间接反映的变量。
2. 在护士职业倦怠影响因素模型中的例子
- 工作压力：它不是一个可以直接量化的数值，但是可以通过诸如工作任务难度、紧急情况处理频率、患者及家属的要求等多个显变量来反映。
- 职业认同感：可以从护士对自身职业的满意度、对职业发展前景的看法等方面来间接衡量。
3. 学习方法
- 构建概念框架：自己动手画出潜变量与相关显变量之间的关系框架图，有助于理解潜变量的内涵。
- 研究文献阅读：阅读高水平的护理科研文献，看作者是如何定义和测量潜变量的。
三、拟合指数的解读要点
（一）常见拟合指数
1. 卡方值（χ²）
- 含义：它衡量了观测数据和理论模型之间的差异程度。
- 解读：一般来说，卡方值越小，模型的拟合效果越好。但是也要考虑样本量的影响，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）
- 含义：反映了假设模型与独立模型的相对拟合程度。
- 解读：CFI的值介于0和1之间，通常大于0.9被认为是较好的拟合。
3. 均方根误差近似值（RMSEA）
- 含义：它考虑了模型的复杂性，是对模型拟合优度的综合评价指标。
- 解读：RMSEA的值小于0.05表示模型拟合非常好，0.05 - 0.08之间表示可以接受的拟合。
（二）学习方法
1. 对比学习：将不同的拟合指数放在一起对比记忆，理解它们各自的侧重点和适用范围。
2. 实践操作：利用统计软件进行实际的模型构建和拟合指数计算，通过实际数据来加深对拟合指数解读的理解。
四、总结
在冲刺阶段的执业护士备考中，对于结构方程模型（SEM）构建中的显变量、潜变量设定以及拟合指数解读要点需要重点掌握。通过对这些知识点的深入学习，能够更好地理解和应用护理科研方法，在未来的工作中也能够为护理科研做出更多的贡献。
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