摘要: 对中文简版高敏感者量表(12-item Highly Sensitive Person scale, HSP-12)进行信效度检验。线上招募867名成年人填写中文简版高敏感者量表，中文版高敏感者量表、行为抑制/激活系统量表中行为抑制系统分量表、中国大五人格问卷简式版中神经质、开放性和外向性分量表、抑郁–焦虑–压力自评量表。八周之后，从中随机抽取初测的60位被试进行重测。中文简版高敏感者量表各项目区分度良好，探索性因素分析和验证性因素分析结果均支持两因素结构(积极敏感，消极敏感)，量表总分与神经质、行为抑制系统、抑郁、焦虑和压力呈中等程度显著正相关，积极敏感维度与开放性呈中等程度显著正相关，与抑郁、焦虑和压力无关，消极敏感维度与抑郁、焦虑、压力和神经质中等程度显著正相关，与开放性无关。量表的Cronbach’s α、分半信度、八周重测信度分别为0.818、0.856、0.637。综上所述，中文简版高敏感者量表具有良好的信效度，可以作为测量中国成人感觉加工敏感性的有效工具。
Abstract: To assess the reliability and validity of the Chinese 12-item Highly Sensitive Person scale, an online survey was conducted with 867 adults. Participants completed the HSP-12, the Chinese version of the Highly Sensitive Person scale, the Behavioral Inhibition System subscale from the Behavioral Inhibition/Activation Systems scale, the Neuroticism, Openness, and Extraversion subscales from the brief Chinese Big Five Personality Questionnaire, and the Depression-Anxiety-Stress Self-Rating Scale. Eight weeks later, 60 participants were randomly selected from the initial sample for retesting. The HSP-12 items exhibited robust discriminative power, and both exploratory and confirmatory factor analyses supported a two-factor structure—delineated as positive sensitivity and negative sensitivity. The overall HSP-12 score was moderately and significantly positively correlated with neuroticism, the Behavioral Inhibition System, depression, anxiety, and stress. In contrast, the positive sensitivity dimension was moderately and significantly positively correlated with openness, while showing no significant associations with depression, anxiety, or stress; conversely, the negative sensitivity dimension was moderately and significantly positively correlated with depression, anxiety, stress, and neuroticism, yet uncorrelated with openness. The scale’s Cronbach’s α, split-half reliability, and eight-week test-retest reliability were 0.818, 0.856, and 0.637, respectively. In sum, the HSP-12 demonstrates robust psychometric properties, thereby serving as an effective instrument for measuring sensory processing sensitivity in Chinese adults.
1. 引言
感觉加工敏感性(Sensory Processing Sensitivity, SPS)，也被称为高敏感人格，是一种气质，高敏感的个体有更加敏感的中枢神经系统，其影响感觉信息在大脑中传递和处理。感觉加工敏感性指的并不是感觉器官本身的差异，而是感觉信息在大脑中传输和加工的差异，例如，感觉加工敏感性与听力疲劳相关但与更好的听力无关(McGarrigle & Mattys, 2023)。高敏感个体的核心特征是对刺激进行更深层次的认知加工，注意细微之处，更强情绪反应性和共情能力，容易过度刺激，以及对环境中的细微之处有更深刻的认识(Aron & Aron, 1997; Aron et al., 2012; Greven et al., 2019)。这些特征的具体关系是：更深层次的认知加工与更强的情绪反应相互作用，导致了对环境中的细微之处有更深刻的认识与容易过度刺激(Greven et al., 2019)。
近年来有研究者提出了环境敏感性理论框架，认为感觉加工敏感性可以代表差别易感性中的“可塑性”(Pluess, 2015; Slagt et al., 2018)。差别易感性起源于发展心理学，提出小部分个体对环境有更高的易感性，认为易感性的差异代表了两种发育策略，高可塑性与低可塑性(Belsky, 1997; Belsky & Pluess, 2009)。实证研究表明，高敏感的个体在恶劣环境下，表现出更多的外化和内化问题，而在积极环境下，外化和内化问题比低敏感的个体更少(Aron et al., 2005; Slagt et al., 2018)。在干预研究中，高敏感的个体更容易从干预中受益，而低敏感的个体却几乎不被影响(Pluess & Boniwell, 2015; Nocentini et al., 2018)。
综上可见，感觉加工敏感性在心理治疗与儿童发展领域是十分重要的概念。但感觉加工敏感性在国内研究很少，最大的原因便是缺乏可靠的测量工具。Aron和Aron (1997)年编制的量表，虽然被广泛使用，但有许多研究者认为其中消极词汇过多，可能无法测出没有心理问题的高敏感者(Booth et al., 2015; Greven et al., 2019; Hellwig & Roth, 2021; Van Reyn et al., 2023)。而Pluess等(2023)编制的简版问卷，积极词汇占比有所增多，可以更加准确地测量个体的感觉加工敏感性。因此本研究将修订简版高敏感者量表，为国内感觉加工敏感性研究提供更好的测量工具。
2. 研究方法
2.1. 对象
样本量估算：依据公式n = (tα/2·s/δ)2，其中tα/2为t分布中α = 0.05的临界值，s为以往相关研究中的标准差，δ为容许误差。根据以往研究(Pluess et al., 2023)，s为0.89，取均值2%计算δ为0.087，tα/2为1.96，计算得n = 404。
样本一：采用方便取样的方法，通过网络发放问卷并回收953份，在删除不认真作答与答题时间过短的问卷后，有效问卷为867份，有效率为90.97%。其中男性496人，女性371人，在校大学生512人，在职人员455人。平均年龄为25.41 ± 5.41岁，年龄范围为17至55岁。
样本二：随机选取样本一中留下联系方式的被试，共发放62份问卷，共收回有效问卷60份，有效率为96.77%，其中男性35人，女性25人。在校大学生45人，在职人员15人。平均年龄为23.05 ± 4.13岁，年龄范围为18~38岁。
2.2. 研究工具
2.2.1. 简版高敏感者量表
Pluess等(2023)以高敏感者量表为基础编制，编制了简版高敏感者量表(12-item Highly Sensitive Person scale, HSP-12)，量表共有12个条目，包括3个维度：(1) 低感觉阈限(Low Sensory Threshold, LST)，即对细微的外部刺激的敏感性，(2) 易兴奋性(Ease of Excitation, EOE)，即容易被内部和外部刺激过度唤醒，(3) 审美敏感性(Aesthetic Sensitivity, AES)，即对美学体验和积极刺激的开放性和愉悦性。每个维度3个条目，采用Likert七点计分法，1 (非常不同意)~7 (非常同意)，无反向计分条目。经原作者授权和同意，本研究对该量表进行修订。由于其题目来自高敏感者量表，并且该量表具有良好的信效度，翻译得通俗易懂，因此本研究采用张易潇和张亚(2023)翻译的条目。
2.2.2. 高敏感者量表
该量表由Aron和Aron (1997)编制，张易潇和张亚(2023)修订。该量表包含27个条目，修订后的量表包括六个维度：情绪反应(7题)、低感觉阈限(5题)、易兴奋性(4题)、审美敏感性(3题)、惩罚敏感性(4题)和加工深度(4题)。量表采用Likert七点计分法，得分越高表明个体的感觉加工敏感性越高。在本研究中，该量表的Cronbach’s α为0.923。
2.2.3. 中国大五人格问卷简式版
该量表由王孟成等(2011)编制，共40个条目，其中7道为反向计分题，采用6级评分，1代表完全不符合，6代表完全符合。包括5个维度，即神经质、严谨性、宜人性、开放性、外向性，每个维度8个条目。本研究选取神经质，外向性和开放性三个维度，共24个条目。在本研究中，神经质分量表的Cronbach’s α系数是0.897，外向性分量表的Cronbach’s α系数是0.772，开放性分量表的Cronbach’s α系数是0.808。
2.2.4. 行为激活系统/行为抑制系统量表
Carver和White (1994)根据Gray的理论编制该量表，李彦章等(2008)对其修订，共18个条目。包括2个维度，即行为激活(BAS)和行为抑制(BIS)，共18个条目。本文使用抑制维度分量表，共包含5个条目，采用Likert 4点量表评定法，每个条目从“完全同意”到“完全不同意”，分别计1~4。在本研究中，行为抑制分量表的Cronbach’s α系数是0.874。
2.2.5. 抑郁–焦虑–压力自评量表
该量表由Lovibond (1995)编制，龚栩等(2010)修订，共包含21个题目，分为抑郁、焦虑和压力三个子量表，测量个体过去一周的负性情绪体验，采用4点计分(“0 = 根本不符合”，“3 = 非常符合”)，得分越高代表负性情绪体验越多。本研究中负性情绪、抑郁、焦虑和压力的Cronbach’s α系数分别为0.974、0.937、0.923、0.928。
2.3. 统计方法
采用SPSS22.0对数据进行项目分析、探索性因素分析、信度分析、相关分析，采用Mplus8.3进行问卷的验证性因素分析。
3. 结果
3.1. 项目分析
对样本一的数据进行项目分析。结果显示，12个条目与总分的相关系数在0.315~0.693之间，均显著相关(p < 0.001)，在27%高、低分组中均表现出显著差异(p < 0.001)。
3.2. 探索性因素分析
随机将样本一分为被试量相当的两份，一份命名为样本E，进行探索性因素分析，另一份命名为样本C，用于验证性因素分析。采用主成分分析法、Promax斜交旋转提取因子，KMO = 0.863，χ2 (66) = 1619.049，p < 0.001，说明数据适合进一步进行探索性因素分析。结果显示，探索性因素分析共能提取两个大于1的特征根，4.031，2.120，累计方差解释率52.230%。各条目的因子负荷在0.543~0.813之间，见表1。
Table 1. Exploratory factor analysis results (n = 434)
表1. 探索性因素分析结果(n = 434)
条目 |
因子1 |
因子2 |
2. 我容易无法忍受明亮的光线、浓烈的气味、粗糙的布料、附近的警报声等事物 |
0.617 |
|
5. 短时间里有很多事情要做时，我会感到慌乱。 |
0.779 |
|
6. 当别人试图让我同时做很多事情时，我会感到恼怒。 |
0.806 |
|
8. 生活中的变化会让我受到很大影响。 |
0.651 |
|
10. 当有很多事情要同时进行时，我会感到不愉快。 |
0.813 |
|
11. 强烈的刺激会让我感到烦恼，比如大声的噪音或混乱的场面。 |
0.624 |
|
12. 如果进行任务时不得不与他人竞争或被人观察，我会很紧张，
从而表现得比其他情况下要差很多。 |
0.793 |
|
1. 我可以敏锐觉察到周围环境中的小细节。 |
|
0.687 |
3. 我拥有丰富且复杂的内心世界。 |
|
0.684 |
4. 我会被艺术或音乐深深打动。 |
|
0.662 |
7. 我会刻意避免观看暴力的电影和电视节目。 |
|
0.543 |
9. 我会敏锐觉察并享受好闻的气味、可口的味道、悦耳的声音和精致的艺术品。 |
|
0.717 |
特征值 |
4.031 |
2.120 |
方差解释率 |
33.871% |
18.359% |
3.3. 模型拟合指数比较
使用样本C进行验证性因素分析(CFA)，将探索性因素分析结果分别拟合为一阶与双因素模型(Bifactor Model，每个条目同时负载于各因素之一，以及一个共同的G因素)，同时检验原量表中的三因素维度划分，拟合结果见表2。
Table 2. Comparison of fit indices for various models (n = 433)
表2. 各模型拟合指数比较(n = 433)
模型 |
|
χ2 |
df |
χ2/df |
CFI |
TLI |
SRMR |
RMSEA |
中文版两因素 |
一阶模型 |
365.652 |
53 |
6.899 |
0.899 |
0.874 |
0.079 |
0.083 |
双因素模型 |
101.712 |
42 |
2.422 |
0.974 |
0.959 |
0.049 |
0.041 |
原本版三因素 |
一阶模型 |
218.072 |
51 |
4.276 |
0.946 |
0.930 |
0.059 |
0.062 |
双因素模型 |
158.629 |
42 |
3.777 |
0.949 |
0.920 |
0.061 |
0.057 |
结果显示，中文版两因素双因素模型明显优于其他模型，表明两因素双因素模型更适用于中文简版高敏感者量表。结合感觉加工敏感性理论，以及原有各维度与其他变量的相关关系，将两个因子命名为积极敏感与消极敏感，积极敏感指对积极感激有更深的加工深度与情绪反应；消极敏感指对消极刺激有更深的加工深度与情绪反应。
3.4. 效标关联效度
对样本一进行效标关联效度分析，结果表明，量表总分与神经质、行为抑制系统、抑郁、焦虑和压力呈中等程度正相关，积极敏感与开放性呈中等程度正相关，与抑郁、焦虑和压力无关，消极敏感，如表3所示。
Table 3. Correlation coefficients of HSP-12 and its factors with criterion measures (n = 867)
表3. 中文简版高敏感者量表及各因素与效标的相关系数(n = 867)
|
HSPS |
神经质 |
开放性 |
外向性 |
负性情绪 |
抑郁 |
焦虑 |
压力 |
行为抑制 |
总分 |
0.954*** |
0.600*** |
0.213*** |
−0.144*** |
0.507*** |
0.465*** |
0.472*** |
0.535*** |
0.638*** |
积极敏感 |
0.567*** |
0.044 |
0.516*** |
0.224*** |
0.059 |
0.001 |
0.080* |
0.092** |
0.130*** |
消极敏感 |
0.899*** |
0.731*** |
−0.006 |
−0.300*** |
0.606*** |
0.585*** |
0.551*** |
0.624*** |
0.733*** |
注：*p < 0.05，**p < 0.01，***p < 0.001，下同。
3.5. 会聚效度与区分效度
对样本一进行会聚效度和区分效度分析。结果显示，积极敏感的组合信度大于0.6，平均方差抽取量大于和0.3，消极敏感的组合信度大于0.8，平均方差抽取量大于和0.4。并且各因素与其他因素的相关均小于与总分的相关，而且小于AVE的平方根，见表4。
Table 4. Convergent and discriminant validity of the HSP-12 (n = 867)
表4. 中文简版高敏感者量表的会聚效度与区分效度(n = 867)
|
CR |
AVE |
总分 |
积极敏感 |
消极敏感 |
积极敏感 |
0.692 |
0.312 |
0.647*** |
0.559 |
|
消极敏感 |
0.861 |
0.476 |
0.915*** |
0.283*** |
0.689 |
注：CR为组合信度。AVE平均方差抽取量。为对角线为AVE的平方根。
3.6. 信度
对样本一进行内部一致性信度与分别信度分析，对样本二进行重测信度分析，结果表明，中文简版高敏感者量表的Cronbach’s α为0.818，分半信度为0.856，八周后重测信度为0.637。积极敏感与消极敏感的Cronbach’s α分别为0.657、0.860，分半信度分别为0.662、0.862，八周重测信度分别为0.637、0.600。
4. 讨论
本研究的目的是对中文简版高敏感者量表进行信效度检验，进而为国内感觉加工敏感性研究提供更好的测量工具。
项目分析结果表明，中文简版高敏感者量表所有条目的鉴别度和质量均符合标准，因此可以保留全部条目。探索性因素分析结果表明中文简版高敏感者量表可以划分为两个维度，随后通过验证性因素分析支持了这一记录，即中文简版高敏感者量表包含两个维度——积极敏感与消极敏感。积极敏感代表了对积极刺激有更深的加工深度与情绪反应，消极敏感代表了对消极刺激有更深的加工深度与情绪反应。高敏感者量表的维度划分一直存在争议，量表最初被认为是单维的(Aron & Aron, 1997)，后有研究者认为是三维(Smolewska et al., 2006)，二维(Evans & Rothbart, 2008)，但始终没有研究对维度划分进行合理的理论解释。本文认为，量表的两个维度可能代表了优势敏感性与脆弱性。优势敏感性是高敏感性的个体如果生长在优质环境中，会表现出比低敏感者更佳的发展结果(Pluess & Belsky, 2013)。积极敏感维度与生活满意度和积极心理健康正相关，可能是因为其代表对积极刺激进行更深入的认知加工和情绪反应，依据感觉加工敏感性的理论，对积极刺激的更深加工深度和更强情绪反应，会导致被积极刺激更大的影响，从而反映了优势敏感性(Aron & Aron, 2012; Greven et al., 2019)。而脆弱性与优势敏感性恰恰相反，脆弱性是指个体因脆弱性因素而在面对环境压力时更容易发生发育障碍或疾病，而不具备脆弱性因素的个体则能较好地适应消极环境并展现弹性(Gottesman & Shields, 1967)。消极敏感维度与抑郁焦虑正相关，可能是因为其代表对消极刺激进行更深入的认知加工和情绪反应，从而反映脆弱性。积极敏感与原有量表中审美敏感性维度高度吻合，消极敏感与原有量表中易兴奋性和低感觉阈限部分题目高度吻合，已有研究发现易兴奋性和低感觉阈限维度可以代表了脆弱性(Booth et al., 2015)。未来应该进一步探究，积极敏感与消极敏感是否可以代表优势敏感性与脆弱性。
校标关联效度结果显示，中文简版高敏感者量表与高敏感者量表高度正相关，说明中文简版高敏感者量表保留了原问卷的特征。中文简版高敏感者量表总分与神经质、行为抑制系统、抑郁、焦虑和压力呈中等程度显著正相关，积极敏感维度与开放性呈中等程度显著正相关，与抑郁、焦虑和压力无关，消极敏感维度与抑郁、焦虑、压力和神经质中等程度显著正相关，与开放性无关，符合感觉加工敏感性理论与相关研究(Liss et al., 2008; Lionetti et al., 2019; Drndarević et al., 2021; Eşkisu et al., 2022)。因此，中文简版高敏感者问卷表现出较好的校标关联效度。
在信度方面，中文简版高敏感者量表的总分及各维度的内部一致性信度为0.657~0.860，0.856~0.862重测信度为0.600~0.637。信度指标符合测量学要求。中文简版高敏感者量表在会聚效度和区分效度方面表现良好。所有因素的组合信度均超过0.6，且平均方差抽取量均超过0.3。此外，各因素与总分的相关性高于其与其他因素的相关性，同时低于AVE的平方根，表明量表的区分效度较好。会聚效度与区分效度指标符合测量学要求。
5. 结论
中文简版高敏感者量表具有良好的信效度，可以作为测量中国成人感觉加工敏感性的有效工具。