自殺防治-貝克憂鬱量表的信效度與建構效度及董事憂鬱量表介紹 鄭筱諭 林鑫正

憂鬱症依據美國精神學會的精神疾病診斷統計手冊第四版（DSM- IV）[1]的標準，症狀包括：情緒低落、失去快樂感、食慾及體重 改變、睡眠問題、新制動作障礙、疲勞、無價值感/罪惡感、專注 力下降、無法做決定和自殺意念等九項。 Cole（1989）進行自殺關聯的研究，結果顯示憂鬱與自殺行為有密 切的關係，對憂鬱症狀的篩檢，常是憂鬱症與自殺防治的重要措 施。 憂鬱症於2002年被世界衛生組織名列為新世紀三大疾病之一，與 癌症、愛滋病齊名（World Health Organization [WHO], 2002）。

貝克憂鬱量表 憂鬱症的診斷是根據精神科醫師與病患的會談為主，有時以標準 化量表為參考。臨床上廣泛為治療者使用的是貝克憂鬱量表 （Beck Depression Inventory, BDI）[2,3]。 貝克憂鬱量表（Beck Depression Inventory, BDI）是由Beck 等人於 1961年發展[2]，包含21個題目，題目的內容並不是為了反應任何 憂鬱症的特定理論，而是根據憂鬱症患者本身的敘述而來，同時 依照嚴重度的不同，分別給予0到3分不等的分數。 1979年加以修改成為修訂版貝克憂鬱量表（The Amended Beck Depression Inventory, BDI-IA）[4]，與BDI 相比較，BDI-IA 的21個題目 中有15題的述敘方式經過少量修改，另外6題則保持原狀。進行篩 選時，以10分為分割點，10分以上（含10分）為憂鬱症，10分以 下為非憂鬱症[5]。

貝克第二版 隨著年代改變，憂鬱症的定義也不斷地有所改變，當美國精神學 會精神疾病診斷與統計手冊第三版（Diagnostic and Statistical Manual on Mental Disorders- Third Edition, DSM-III）[6]出來後是更明顯。 Moran和Lambert[7]將BDI-IA的內容和DSM-III中對於情感性疾患的準則 相比後，認為在DSM-III所列出的九項準則中，BDI-IA只能有效地測 出其中六項，有兩項（睡眠及食慾）只能被測量到部份，同時並 未包含心智活動（psychomotor activity）及心煩意亂（agitation）。 隨著美國精神學會精神疾病診斷與統計手冊第三版修訂版（ DSM- III-R）[6]及第四版（DSM-IV）[7]的發行，差異更劇。 Beck等人於1996年修訂出版貝克憂鬱量表第二版（The Beck Depression Inventory-II, BDI-II）。將評估的時間由BDI-IA中的一週延 長到兩週，同時將舊有的題目選項修訂，使題義更明確外；還加 入一些原本在BDI-IA中未列但是在DSM-IV中被列為憂鬱症診斷準則 的題目。

題數均為21題。只有三題（受懲罰感、自殺意念及性慾喪失）未經過 任何修改。BDI-IA中有四題（體重減輕、身體心象改變、過分關注身 體狀況及難以工作）被BDI-II中新的四題（心煩意亂、無價值感、難以 專注及失去精力）所取代。 其它題目則有程度不同的標題或選項的改寫，例如失眠及食慾減退則 被改成雙向題，標題也重新命名為睡眠習慣改變及食欲改變。 而某些題目也加入了新的臨床含意，例如BDI-IA中的社交退縮原本只 強調人際關係退縮，但是在BDI-II中則修改為對人的交往或對活動之興 趣減退，因此標題貝重新命名為失去興趣。 貝克憂鬱量表第二版的信、效度證據十分豐富[12-18]。BDI-II 的建構 效度分析結果顯示，BDI-II 的21 項題目，分為兩個因素，認知情緒以 及身體層面[12-14]。Storch 等人的同時效度研究結果顯示，BDI-II 和 The State-Trait Anxiety　Inventory-Trait (STAI-T)的總分具有顯著相關性。 若將STAI-T 分為2 個因素：憂鬱及焦慮，並分別與BDI-II 的2 個因素 進行相關比較。結果發現均具有顯著相關性[14]。

中文版貝克 中文版貝克憂鬱量表是由柯慧貞等人於1983 年取得翻譯同意權後， 將修訂版貝克憂鬱量表經由兩階段翻譯後定稿，其分割點設定10 分以下為非憂鬱症，10-18 分為輕度憂鬱，19-29 分為中度憂鬱， 30-63 分為嚴重憂鬱[9]。 柯慧貞等人在1996 年針對產後婦女進行的周產期憂鬱症的信、效 度及分割點之結果發現，貝氏憂鬱量表具有滿意的內在一致性信 度，並能區分嚴重型憂鬱症與輕型憂鬱症患者。以10 分為截斷分 數，可篩選出嚴重型憂鬱症者，其敏感度為100%，但特異性只達 78%；而篩選憂鬱程度較輕之憂鬱者，敏感度降為83%，特異性為 86%[19] 在1996 年貝克憂鬱量表第二版發表後，於2000 年由陳心怡將其翻 譯成中文版，成為中文版貝克憂鬱量表第二版[14]。

中文貝克信、效度 盧孟良等人在2002 年選取180 位精神科門診病患為樣本，進行貝氏 憂鬱量表第二版的信度與效度分析。其中108位是女性，72 位是男性； 平均年齡為32.9 ±11.5 歲，年齡最大的為78 歲，最小的為14歲。婚姻 狀態為90 位未婚，86 位已婚，4 位為離婚或喪偶。教育程度為10 位 是國中程度，75 位是高中職程度，82 位是大專程度，13 位是碩士程 度。 研究人員先向個案說明研究目的及進行方式，在獲得個案的同意後， 才將其納入研究中；個案如果有意識障礙、智能障礙、不識字、或 因為其他因素導致無法填寫問卷及進行會談，則不會被納入研究之 中。 採用兩階段進行，第一階段是填寫問卷，問卷內容的第一部份是基 本資料，包括性別、年齡、婚姻狀態、學歷、及職業。第二部分是 中文版貝克憂鬱量表第二版。第三部分是12 題版中國人健康量表(12- item version of Chinese Health Questionnaire; CHQ-12) [15]，中國人健康 量表分為30 題版本及12 題版本，是一種用於篩檢輕型精神疾病 (minor psychiatric morbidity) 的自填式量表，以往的研究將其運用於社 區或醫院中個案篩選，研究結果顯示其具有良好的信效度[16-18]。

第二階段則是進行結構性會談，會談者在不知道問卷結果的情形下， 利用迷你國際神經精神醫學會談問卷(Mini-International Neuropsychiatric Interview; M.I.N.I.) [19]中文版來確定個案之精神科診 斷。其為一個簡短且結構化的診斷性工具，可以在15-20 分鐘完成 DSMIV中第一軸主要的精神疾病之診斷。符合DSM-IV 中重鬱症診斷 的個案，會談者將會再利用DSM-IV 中重鬱症嚴重程度之診斷準則將 個案分類成輕度、中度、及重度。 關於評估者間的診斷信度(inter-rater reliability)，參與研究進行結構性 會談的會談者，事前共同參與20 位研究對象的會談，其中有8 位符 合重鬱症之診斷，盧孟良等人對於重鬱症的kappa 一致性係數為1。

量表信度是利用Cronbach's α 及折半信度(split-half reliability) 來評 估。量表效度主要是評估中文版貝克憂鬱量表第二版之效標效度 (criterion validity)，至於最佳分割點之選擇，我們使用Relative Operating Characteristic(ROC) analysis 方式[20]，採用Dorfman 及Alf 發展的ROC 分析電腦程式(RSCORE-II) [21]，此程式並經由Metz 等 人作修改成ROCFIT[22]，盧孟良等人利用此程式來計算ROC 曲線 下面積，及利用無母數方式評估面積的標準誤。同時利用個案在 量表得分與臨床診斷之關連，計算在不同效標分數下之敏感性、 特異性、及預測值。而最靠近ROC圖形左上角(sensitivity =1.0，1 - specificity = 0.0) 的切換點就是最佳分割點。 嘗試用此研究樣本資料進行因素分析，用以了解中文版貝克憂鬱 量表第二版的題目是否可以被歸類成幾個因素，同時可以與英文 版之結果進行比較，評估兩個版本之間是否有差異存在。先利用 主成分分析法(principal component analysis) 抽取因素，使用陡坡檢 定(Scree test) 來決定因素個數。之後再利用主軸因素法(principal- axis factoring method)抽取因素，使用Promax rotation 為進行因素轉 軸方式，並界定轉軸過程之最大疊代次數為25 次，利用上述設定 來評估因素效度。

12 題版中國人健康量表的得分也會與中文版貝克憂鬱 量表第二版的得分來比較，利用Spearman correlation 來 測量兩個量表得分之間的相關性。 結果在180 位參與本研究的個案中，有102 位(56.7%) 符 合DSM-IV 重鬱症的診斷，依照DSM-IV 中重鬱症嚴重 程度之診斷準則分類，其中有35 位為輕度，40 位為中 度，27 位為重度。78 位不符合重鬱症診斷的個案中， 71 位是焦慮症患者，3 位為酒精依賴患者，2 位為精神 分裂症患者，1 位為輕躁症患者，1 位為暴食症患者。

在評估內部一致性之Cronbach's α方面，整體量表之Cronbach's α 為0. 94。至於折半信度方面，整體量表為0 在效度方面，利用ROC 曲線的建立，發展中文版貝克憂鬱量表第 二版的最佳分割點。本研究共建立3 條ROC 曲線： 有無憂鬱症診 斷之比較； 無憂鬱症及輕度憂鬱症組合一起，與中度憂鬱症及重 度憂鬱症之比較； 無憂鬱症、輕度憂鬱症、及中度憂鬱症組合一 起，與重度憂鬱症之比較。 在有無憂鬱症診斷之比較上， ROC 曲線下的面積± 標準誤為0.78 ± 0.04，最佳分割點為16/17，敏感度為80.4%，特異度為62.8%， 正確分類率為72.8%。在無憂鬱症及輕度憂鬱症組合一起，與中度 憂鬱症及重度憂鬱症之比較，ROC 曲線下的面積± 標準誤為0.90 ±0.02，最佳分割點為22/23，敏感度為88.1%，特異度為82.3%，正 確分類率為84.4%。在無憂鬱症、輕度憂鬱症、及中度憂鬱症組合 一起，與重度憂鬱症之比較上，ROC曲線下的面積± 標準誤為0.92 ± 0.02，最佳分割點為30/31，敏感度為81.5%，特異度為85.0%， 正確分類率為84.4%。

將21 組中文版貝克憂鬱量表第二版的題目進行因素分析，其相關 矩陣的Kaiser-Meyer-Olkin 取樣適當性係數為0 將21 組中文版貝克憂鬱量表第二版的題目進行因素分析，其相關 矩陣的Kaiser-Meyer-Olkin 取樣適當性係數為0.94，顯示本研究的 取樣資料極佳(marvelous)。而其Bartlett‘s 球體檢定值為2139.225 (df = 210, p < 0.001)，顯示本研究樣本之相關係數足以作為因素分 析抽取因素之用。利用主成分分析法進行因素分析，陡坡檢定結 果決定應該抽出兩個因素。再利用主軸因素法抽取因素，使用 Promax rotation為進行因素轉軸方式，分析結果得到的兩個因素其 特徵值(eigenvalues) 分別為8.95 及6.15，總共可以解釋49.7%的變異 量，此二因素的相關為0.61 (p<0.001)。 在第一個因素上有顯著負荷量的題目分別是第一題到第十四題、 第十七題、及第十九題，這些題目代表了認知與情感的症狀，因 此可以反映憂鬱症中的認知─情感向度(cognitive-affective dimension)；而在第二因素有有顯著負荷量的題目分別是第十五題、 第十六題、第十八題、第二十題、及第二十一題，這些問題均屬 於身體上的症狀，因此可以反映憂鬱症中的身體向度(somatic dimension) 利用Spearman correlation來測量12 題版中國人健康量表的得分與中 文版貝克憂鬱量表第二版的得分，結果顯示r=0.69 (p<0.001)。

羅序模式檢定貝氏憂鬱量表第二版之建構效度 所以根據盧孟良等人在2002 年選取180 位精神科門診病患為樣本， 進行貝氏憂鬱量表第二版的信度與效度分析，結果發現其 Cronbach‘s α 為0.94，折半信度為0.91。因素分析結果顯示，具 有兩個因素，分別是認知-情感向度及身體向度[21]。 由於貝氏憂鬱量表之使用率以及相關心理計量品質之研究較其他 量表來的高且豐富[22]，由於國外及國內之文獻，多採用傳統測驗 理論以驗證貝氏憂鬱量表之信、效度品質，而傳統測驗理論的缺 點是受限於樣本依賴、測驗依賴以及非等距分數等[23]。因此潘璦 琬等人於2007年採用羅序模式來檢定貝氏憂鬱量表第二版之建構 效度及內在一致性。

羅序模式不同於傳統測驗理論，其特性有以下幾點： (一) 羅序模式可將一般測驗所得之原始順序分數轉換為等距分數 (interval data)，以對數勝算子(odd ratio logit) 計算以取得此等距量 尺[24-26]。因此，可進行推論分析，並具有母數分析該有的特質。 (二) 羅序模式之方式可達到樣本獨立(sample free)和測驗獨立(item free)，克服傳統測驗理論(例如：因素分析)之樣本依賴及項目依賴 之缺點。也就是說，應用羅序模式發展之測驗，可測出個案的能 力或是特質，卻不受項目難易度之影響。也可了解項目之難易度 程度，卻不受樣本差異之影響[27,28]。 (三) 羅序分析所得之項目難易度結果，可用以做為臨床治療之依據， 預測個案在臨床上有困難之能力項目，並作為治療之目標[29,30]。 (四) 羅序分析之結果提供各個項目以及個案的個別誤差值之估計，精 準性較佳[27,28]。 (五) 羅序模式由於具有現代測驗理論之特性，可應用於測驗之等化以 及電腦適性測驗之發展[25]。

在此研究中，共245 位個案，平均年齡為 41. 67 歲，標準差為 14. 78 。包含57 位男性（23. 5％），42 在此研究中，共245 位個案，平均年齡為 41.67 歲，標準差為 14.78 。包含57 位男性（23.5％），42.4％為已婚。診斷均為憂鬱 症。每一位個案，在了解研究性質後，同意參與研究並簽署研究 參與同意書後，方由研究助理進行相關測驗評估。 研究工具採用Beck 在1996 年針對第一版測驗修訂而來的BDI-II[12]。 為一自填式問卷，用以評估個案的憂鬱嚴重度，乃根據DSM -IV 診斷標準制定而來。 此研究以WINSTEPS 3.56[31]以及SPSS 11.5統計軟體進行資料分析， 以平均值、標準差、百分比，進行描述性統計。 羅序測驗理論由丹麥數學家喬治-羅序在1960 年提出[24]，是個對 數機率理論。屬於現代項目反應理論中的單參數模型。羅序模式 具有明確客觀性，也就是說樣本的能力不受試題難易度之影響， 也就是樣本獨立性。同時，試題難易度也不受樣本差異而影響， 就是測驗獨立[25,26]。

羅序模式強調個案在測驗上的表現，取決於個案的能力以及測驗 項目的難易度。羅序模式將其值取對數值轉換後，再加以求取勝 算值(Odd ratio)，其對數勝算子(logit)則轉換為等距之尺。將原先 的順序資料(ordinal data)轉換為等距資料(interval data)[26]。經由此 運算，可產生項目難易度(item calibration statistics)以及適合度(fit statistics)統計數據，用以分析項目的反應模式以及難易度，作為臨 床介入處置之參考[29]。項目適合度數據代表項目的反應形式是否 與模式之假設吻合，若是符合，則測驗之項目形成一個單一建構 內容(unidimension)。 羅序分析模式可將項目困難度和個案能力置於同一基準線上，稱 之為個案與項目配對圖，據此可檢視個別項目的難易度狀況以及 個案能力的多寡，作為是否需要增刪題目的參考。量尺平均項目 難易度通常假設為0，用以代表個案成功回答該分數的可能性為 50%[25]。

透過羅序分析模式來檢驗180位受試者，項目得分難易度由常出現 到不常出現之症狀順序，依序為：無價值感、食慾改變、易怒、 失去對性方面的興趣、自殺、失去樂趣、哭泣、失去興趣、失敗 經驗、悲觀、自責、睡眠改變、心煩易亂、猶豫不決、失去精力、 疲勞或疲倦、罪惡感、悲傷、難以專注。此排序代表憂鬱症個案 在疾病變化時，症狀出現的可能順序。因此，此結果可用以監測 疾病的演變與臨床可採取之因應措施。 羅序分析可得知個案憂鬱程度和項目得分難易度之相對關係，以 確定測驗項目是否符合個案能力範圍。將羅序分析結果所得的個 案分離值3.41，以公式轉換〔(4x 個案分離值+1) / 3〕，得知BDI-II 能將憂鬱症個案分為5 個憂鬱等級。 本研究結果顯示，BDI-II 的羅序分析結果之項目分離係數之信度 為 .92(等同Cronbach's α)，顯示具有極佳的內在一致性。

「董氏憂鬱量表（大專版）」編製研究 目前國外對憂鬱症之研究相當多，亦發展出相應之憂鬱量表，其 研究對象包含兒童與青少年及一般成人，量表之內容亦分別針對 臨床與非臨床之憂鬱症狀進行測量。憂鬱之相關評量工具所測量 的內容不盡相同，在適用年齡及反應題型上也各有差異，其中多 數是針對青少年所設計，以大學生為對象所編製之量表則是較為 少見的。 成功大學一項針對3,848 名大學生進行的抽樣調查，結果發現調查 時間點的過去一年曾嘗試自殺（即自殺未遂）的大學生高達10.2% （柯慧貞、廖聆岑、林美芳，2003），可見自殺企圖已成為學生 族群中相當嚴重的問題。 大學生憂鬱症的表徵有別於其他人。陳若璋（1988）指出，大學 生知識水準較高，主要以心理及情緒上的偏差來表達情緒困擾， 少以身體的症狀來呈現。黃惠貞（2003）及陳清泉（1989）的研 究亦顯示，大學生的憂鬱症狀主要表現在認知及情緒上的偏差為 主，包括負向的自我概念、不滿、空虛、罪惡感、悲觀與無助感， 以及情緒低落鬱悶等。

柯慧貞、廖聆岑與林美芳（2003）以「柯氏憂鬱量表」進行篩選， 發現有13 柯慧貞、廖聆岑與林美芳（2003）以「柯氏憂鬱量表」進行篩選， 發現有13.2%的南部大學生達中重度憂鬱現象。成大精神科使用 「台灣人憂鬱症量表」進行校園憂鬱症篩選，施測結果顯示有 21.9%的受測者出現憂鬱症的傾向（楊明仁，2002）。以上研究的 結果都顯示出，台灣大學生罹患憂鬱症的比例，明顯高於一般台 灣民眾8.9%的平均值，這是值得高等教育學務與輔導工作人員重 視的現象。 從以上的文獻探討可以看出大學生憂鬱症具有其特異性，有別於 一般大眾或青少年；因此，專門針對大學生之心理特質與次文化， 編製一份大學生憂鬱量表確實有教育宣導與臨床應用的必要性。 一份適合大學生的憂鬱量表，將有助於大學生心理衛生宣導與輔 導工作的實施。

研究對象以台灣北、中、南、東、桃竹苗等五區，目前就讀於大 專校院之大學生為正式研究對象，以分層叢集抽樣的方式，自五 個地區依學校比例隨機抽取，共取得58所大專校院；再委請在校 內任教之教師或輔導老師協助量表之實施與回收。於研究過程中， 為求研究工具合乎嚴謹性，將研究分為預試及正式施測二階段進 行。 （一）預試樣本 本研究共進行二次預試。二次皆以立意抽樣的方法，於台灣師範 大學（北區）、逢甲大學（中區）、屏東教育大學（南區），以 及慈濟大學（東區）等校隨機抽取二個班級，第一次預試以456 名大學生為預試研究對象；第二次預試則排除已施測之班級，再 次各隨機抽取二個班級，共516 名大學生為研究對象。 （二）正式施測樣本 本研究以大學生為研究對象，採分層叢集抽樣的方法，自北、中、 南、東、桃竹苗等五區，依一般、技職、師範等不同體系之全國 大學生人數分布比例，於各區域抽取相應比例之校數，共取得58 所學校，樣本人數為6,570人。經刪除作答不完全之問卷後，獲得 實際有效樣本人數共6,050 人，有效樣本率為92.08%。

架構：和專家數度討論後將量表題目修改為32題，取得 認知、行為、情緒、人際等四個因素，以及一個自殺 意念的題目。 題型及計分：採Likert 四點量表型式作答，反應選項為 「沒有或極少」（每週1天以下）、「有時候」（每週1 ～2天）、「時常」（每週3～4天）、「常常或總是」 （每週5～7天）等四個等級，受試者須從中選擇一個與 自己真實感受與狀態最接近的選項。計分時，從「沒 有或極少」（每週1 天以下）到「常常或總是」（每週 5～7 天）依序給0～3 分。施測時間並無嚴格限制，大 學生完成全量表所需的時間大約是5 至10分鐘。

信度研究： （一）內部一致性：以516份有效問卷求出之內部一致性。 結果發現全量表的Cronbach‘s α係數為 .95，而認知因 素、行為因素、情緒因素和人際因素這四個分量表的 α係數則介於 .83至 .89之間，顯示此量表具有良好的穩 定性。 （二）再測信度：此研究於第二次預試時，以台灣師範大 學、逢甲大學、屏東教育大學、慈濟大學等四所學校 各一個班級之學生為受試者，共137 人，與預試施測間 隔二週進行量表重測。結果發現，總量表的再測信度 為.84，而四個分量表的再測信度則介於.72至.80之間， 皆屬高度相關，反映出兩次測量結果之穩定性良好。

效度研究： （一）建構效度：採用32 題版本之正式量表進行第二次預試，並以 預試結果進行因素分析。因素分析之前，將自殺意念單一子題獨 立出來，其餘31題採主軸分析，經斜交轉軸，萃取特徵值大於1 後，取得每一題項之因素負荷量皆大於0.3，分析結果形成四個因 素。研究者依據題目內容及原意，將四個因素分別命名為「認 知」、「行為」、「情緒」及「人際」，將此四個因素視為四個 分量表，解釋變異量為57.39%，顯示本量表是一個適當的評量工 具。 （二）效標關聯效度：此研究以罹患憂鬱症，且持續在精神科就醫之 大學生為研究對象，進行效標關聯效度研究。以具有良好信、效 度的「貝克憂鬱量表」（BDI-II）為效標，考驗新編量表的效度， 計算受試者在「貝克憂鬱量表」得分與新編「董氏憂鬱量表」得 分之相關。本研究因研究期程之限制，於短時間內僅取得罹患憂 鬱症之大學生14人為研究樣本，結果發現本量表總分與「貝克憂 鬱量表」分數的相關為.89，各分量表與「貝克憂鬱量表」的相關 係數則介於.72 至.94 之間，顯示本量表具有良好的效標關聯效度。

常模建立：本研究於正式量表編製完成後，即進行大規模施測， 共計有效樣本6,050 人。為便於施測者解釋測驗結果，本研究依大 學生之性別（男、女）、年齡（18、19、20、21、22、23、24歲）， 分別從總量表及分量表建立百分等級和常態化T分數，共得18個常 模表。 切截分數之選取：根據「台灣人憂鬱症量表」19 分的等化對應值， 選取本量表的原始分數29 分，做為區分有無憂鬱情緒的臨界分數。 第二階段，選取平均數以上一個標準差（原始分數約36分，T分數 約60），和平均數以上二個標準差（原始分數約52分，T分數約 70），做為明顯憂鬱情緒及嚴重憂鬱情緒的切截點（為方便解釋， 故以上數值取整數）。 選取29、36、52分做為三個切截點之合宜性，量表中的29 分等同 於「台灣人憂鬱量表」的19 分，是適於區分有無憂鬱情緒的估計 值。其次，根據DSM-IV-TR（APA, 2000），一般人口中輕鬱症與 重鬱症的盛行率大約是8%～12%，本研究發現受測者在量表得分 達36 分者，約占總受測者的14.2%～14.9%，與統計數據相去不遠， 此結果證實以36分做為明顯憂鬱情緒的切截點，是適當的。而憂 鬱症患者在本量表得分的平均數是54.64分，接近本研究所選取T70 的52分，故以52分做為嚴重憂鬱情緒的切截點亦是合理的。

根據三個切截點（ 29、36、52分）形成四個憂鬱情緒程度，分別 命名為「無憂鬱情緒」、「輕微憂鬱情緒」、「明顯憂鬱情緒」， 以及「嚴重憂鬱情緒」。 此外，實施本量表時，若發現受測者在「我最近有自殺的念頭」 此一題目上，回答「有時」、「常常」或「總是」時，應特別予 以留意；即使受測者在量表總分或分量表得分屬於正常範圍之內， 仍要視同憂鬱症或自殺高危險群，進行必要之確認與協助。 此份量表與其他族群相較，多了人際分量表，卻少了生理分量表， 顯示大專校院一至四年級學生在憂鬱症狀的表現上，確實與其他 族群不盡相同。特別是大學生有較多症狀顯現在人際層面，故人 際表現為高憂鬱程度之大學生重要的觀察指標之一。而進一步參 照文獻：陳若璋（1988）表示大學生憂鬱症較少以身體的症狀來 呈現；黃惠貞（2003）及陳清泉（1989）亦指出，大學生的憂鬱 症狀多以認知及情緒上的偏差為主。

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