加州大学洛杉矶分校孤独感量表（第三版）综合评估报告

1. 引言：UCLA孤独感量表（第三版）

1.1 孤独感作为一种心理构念

孤独感是一种主观的、令人不快的体验，源于个体感知到的期望社交关系与实际社交关系之间的差距 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]。它不同于客观的社会隔离（例如独居），而是一种对现有社会联系的数量或质量感到不满的内心感受 [5, 6]。近年来，孤独感日益被视为一个重要的公共卫生议题，因为它与多种负面的身心健康后果显著相关，包括抑郁、焦虑、认知能力下降、心血管疾病风险增加，甚至过早死亡风险增加 [3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11]。因此，对孤独感进行准确、可靠的测量对于心理学研究、临床实践和公共卫生干预至关重要。

1.2 UCLA孤独感量表：一项标准测量工具

在众多测量孤独感的工具中，加州大学洛杉矶分校孤独感量表（University of California at Los Angeles Loneliness Scale, UCLA-LS）系列被公认为是最常用和最具影响力的测量工具之一 [12, 13, 14, 15, 16, 17, 18]。该量表自开发以来经历了数次修订。本报告聚焦于其第三个版本，即UCLA孤独感量表（第三版）（UCLA Loneliness Scale Version 3, UCLA-LS V3），该版本由Daniel W. Russell于1996年正式提出并进行了详细的心理测量学评估 [1, 2, 3, 4, 7, 8, 19, 9, 10, 12, 13, 15, 16, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35]。

1.3 本报告的目的

本报告旨在全面、深入地梳理UCLA孤独感量表（第三版）的心理测量学特性。内容将涵盖该量表的开发背景与演变历程、结构与施测方法、基于Russell（1996）研究的核心心理测量学证据（信度、效度、因素结构）、在不同人群中的应用情况、得分解释的考量，并特别关注其在中国文化背景下的应用与验证情况。报告将整合现有研究证据，为研究人员、临床工作者及相关领域的学生提供一份关于UCLA-LS V3的权威参考资料 [10, 12, 13, 36]。

2. UCLA孤独感量表的起源与演变

UCLA孤独感量表的发展历程清晰地展示了心理测量工具基于实证研究和应用反馈而不断完善的过程。理解其演变有助于更好地把握第三版（V3）的设计意图和特点。

2.1 原始UCLA孤独感量表（第一版，1978年）

最初的UCLA孤独感量表由Russell, Peplau和Ferguson于1978年开发 [1, 2, 3, 12, 13, 29, 30, 37, 38, 39, 40, 41]。该版本包含20个条目，这些条目是从一个包含75个条目的题库中筛选出来的，题库来源包括心理学家对孤独体验的描述以及早期的一些量表 [2]。量表采用4点频度等级（例如，“我常常有此感觉”到“我从未有此感觉”）进行评定 [1, 2]。然而，第一版的一个显著特点是所有20个条目都采用负向措辞，即都指向孤独的方向（例如，“我感到缺少伙伴”）。这一设计引发了对潜在的“默许反应偏向”（acquiescence response bias）的担忧，即被试可能倾向于不加思考地同意所有条目，从而导致测量结果失真 [2, 3, 12, 13]。

2.2 修订版UCLA孤独感量表（第二版，1980年）

为了解决第一版中单一措辞方向的问题，Russell, Peplau和Cutrona于1980年推出了修订版UCLA孤独感量表（常被称为第二版） [1, 2, 3, 12, 13, 29, 30, 39, 40, 41]。这次修订的关键在于引入了正向措辞（即描述非孤独状态）的条目。修订者们筛选出了10个负向措辞条目和10个正向措辞条目（例如，“我觉得与周围人关系和谐”） [1, 2, 3, 12, 13]。这些条目是基于它们与一组明确询问孤独感的问题（“明确的孤独自我标签”）的相关性高低而选出的 [2]。通过包含正反向平衡的条目，第二版旨在减少默许反应偏向，提高测量的准确性。量表的条目形式为陈述句 [39]。第二版在相当长的一段时间内成为了应用最广泛的版本 [2]。

2.3 第三版（1996年）的开发动机与主要变化

尽管第二版解决了措辞方向单一的问题，但在更广泛的应用中，研究者们发现了新的挑战。正如Russell（1996）在其奠基性论文中所述，开发第三版（UCLA-LS V3）的主要动机是为了解决第二版在应用于某些人群时的局限性 [1, 2, 3, 8, 12, 13]。具体而言，研究者们发现第二版的部分条目措辞对于受教育程度较低的人群或老年人群来说可能过于复杂或难以理解，尤其是在采用邮寄问卷或访谈等不同施测方式时 [1, 2, 3, 12, 13]。

因此，第三版的核心目标是简化条目措辞和应答方式，使其更易于被不同文化背景和教育水平的群体理解，从而提高量表的普适性 [1, 2, 3, 12, 13]。一个显著的变化是将条目从第二版的陈述句形式改为疑问句形式，询问感受发生的频率（例如，“你多久感到一次……”） [1, 8, 19, 13, 37, 39, 42, 43]。第三版保留了20个条目的结构，并维持了正向（9个条目）和负向（11个条目）措辞的平衡，以继续控制反应偏向 [2, 3, 13, 31, 44, 45]。

从第一版到第三版的演变过程清晰地反映了心理测量学中迭代改进的实践。量表的每一次修订都是为了回应先前版本在实际应用和研究中暴露出的具体心理测量学问题——从第一版的默许反应偏向，到第二版在特定人群中遇到的措辞复杂性和阅读理解障碍。这种基于实证反馈的响应式改进过程，旨在不断提升测量的质量和适用范围，体现了严谨的量表开发理念。

3. UCLA孤独感量表（第三版）的结构与施测

3.1 条目内容与形式

UCLA-LS V3包含20个条目，旨在评估个体主观感受到的孤独感和社会隔离程度 [1, 2, 3, 4, 8, 19, 10, 13, 15, 16, 20, 21, 23, 27, 29, 30, 31, 37, 38, 41, 43, 44, 45]。所有条目均采用疑问句形式，询问被试在特定方面的感受发生的频率，例如“你多久感到一次缺少伙伴？”或“你多久感到一次与周围的人很合拍？” [1, 8, 19, 13, 37, 42, 43]。

3.2 应答格式

量表采用4点李克特式（Likert-type）频度等级评分。标准的应答选项通常为：1 = 从不 (Never)，2 = 很少 (Rarely)，3 = 有时 (Sometimes)，4 = 总是/经常 (Always/Often) [1, 2, 3, 8, 19, 10, 13, 16, 20, 21, 23, 27, 31, 37, 41, 43, 44, 45, 46, 47, 48]。虽然不同来源在描述第4个选项时可能使用“总是”或“经常”，但其4点频度结构是一致的。

3.3 计分说明

准确计分对于获得有效的孤独感评估至关重要，特别是需要注意反向计分条目：

反向计分条目：量表中有9个条目需要进行反向计分，它们是第1、5、6、9、10、15、16、19、20题 [19, 13, 31, 43, 44, 45, 47]。这些条目是以积极的、非孤独的方向来陈述的（例如，“你多久感到一次与周围的人很合拍？”）。
反向计分方法：标准的反向计分公式为：(量表最大选项数 + 1) - 被试的原始答案。对于UCLA-LS V3（4点量表），该公式简化为：5 - 被试的原始答案 [19, 43]。例如，如果被试在第10题（“你多久感到一次与他人亲近？”）上选择了3（有时），则反向计分后的得分为 5 - 3 = 2 [19, 43]。另一种等效的计分方式是将原始得分1, 2, 3, 4分别转换为4, 3, 2, 1 [13]。
正向计分条目：其余的11个条目（第2、3、4、7、8、11、12、13、14、17、18题）是直接计分的，即使用被试的原始答案作为得分 [19]。这些条目是以消极的、孤独的方向来陈述的（例如，“你多久感到一次缺少伙伴？”）。
总分计算：在对指定条目进行反向计分后，将所有20个条目的得分相加，得到量表的总分。总分范围从20到80 [2, 3, 19, 15, 38, 41, 43, 47]。
得分解释：总分越高，表示个体感受到的孤独程度越高 [1, 2, 3, 4, 19, 10, 13, 15, 20, 21, 23, 27, 30, 31, 38, 41, 44, 45, 47, 48, 49]。

3.4 施测方式与要求

UCLA-LS V3主要设计为自填式问卷 [8, 19, 12, 43]，但也适用于访谈形式 [12, 13]。完成整个量表大约需要3到5分钟 [8, 19, 43]。其阅读难度被评估为适合美国6至8年级（大致相当于初中）水平，这表明其措辞相对简化，适合更广泛的人群 [8, 19, 43]。

为了方便研究者和使用者准确理解和应用该量表，下表列出了UCLA-LS V3的全部20个条目及其计分方式。提供精确的条目措辞和明确的计分规则是确保测量准确性的基础，特别是反向计分步骤，对于避免计分错误至关重要。

表1：UCLA孤独感量表（第三版）条目与计分键

题号	条目内容 (How often do you feel...)	计分方式
1	... that you are “in tune” with the people around you?	反向计分
2	... that you lack companionship?	正向计分
3	... that there is no one you can turn to?	正向计分
4	... alone?	正向计分
5	... part of a group of friends?	反向计分
6	... that you have a lot in common with the people around you?	反向计分
7	... that you are no longer close to anyone?	正向计分
8	... that your interests and ideas are not shared by those around you?	正向计分
9	... outgoing and friendly?	反向计分
10	... close to people?	反向计分
11	... left out?	正向计分
12	... that your relationships with others are not meaningful?	正向计分
13	... that no one really knows you well?	正向计分
14	... isolated from others?	正向计分
15	... that you can find companionship when you want it?	反向计分
16	... that there are people who really understand you?	反向计分
17	... shy?	正向计分
18	... that people are around you but not with you?	正向计分
19	... that there are people you can talk to?	反向计分
20	... that there are people you can turn to?	反向计分

应答选项: 1 = 从不 (Never), 2 = 很少 (Rarely), 3 = 有时 (Sometimes), 4 = 总是/经常 (Always/Often)
反向计分规则: 原始得分 1 -> 4, 2 -> 3, 3 -> 2, 4 -> 1 (或使用公式 5 - 原始得分)
总分: 所有20个条目（反向计分处理后）得分之和，范围20-80。
来源: [1, 8, 19, 13, 42, 43]

4. UCLA孤独感量表（第三版）的心理测量学基础

Russell（1996）发表的关键性论文为UCLA-LS V3的心理测量学特性奠定了基础 [1, 2, 3, 4, 8, 19, 9, 10, 12, 13, 24, 25, 26, 27, 33, 34, 35, 39, 40, 41]。该研究基于先前对多个不同群体——包括大学生、护士、教师和老年人——进行的研究数据，系统评估了新版量表的信度、效度和因素结构 [1, 12, 13, 24, 25, 26]。

4.1 信度 (Reliability)

信度反映了测量工具的稳定性和一致性。

内部一致性信度 (Internal Consistency): Russell（1996）的研究结果表明，UCLA-LS V3具有很高的内部一致性。在所分析的不同样本中，克朗巴赫系数（Coefficient Alpha）的值介于0.89至0.94之间 [1, 9, 13, 24, 25, 26, 41]。如此高的Alpha系数意味着量表的各个条目在很大程度上测量的是同一个潜在构念（即孤独感），条目间的同质性很强。
重测信度 (Test-Retest Reliability): 该研究还考察了量表得分随时间变化的稳定性。在一项针对老年人群体的研究中，间隔一年的重测信度系数（r）为0.73 [1, 3, 9, 13, 24, 25, 26]。这一结果表明，UCLA-LS V3的得分在较长的时间跨度内也具有良好的稳定性。值得注意的是，后续在中国大学生样本中的研究报告了0.62的重测信度 [15, 27]，这可能反映了不同时间间隔、样本特性或文化背景下的差异。

4.2 效度 (Validity)

效度是指测量工具能够准确测量其意图测量构念的程度。

聚合效度 (Convergent Validity): Russell（1996）的研究提供了支持UCLA-LS V3聚合效度的证据。量表得分与其他已建立的孤独感测量工具（如纽约大学孤独感量表 NYU Loneliness Scale, 相关系数 r = 0.65；差异孤独感量表 Differential Loneliness Scale, 相关系数 r = 0.72，均为大学生样本）呈现显著的正相关 [1, 9, 13, 24, 25, 26]。这表明UCLA-LS V3确实测量了与其他公认的孤独感指标相关的构念。此外，量表得分与抑郁、焦虑等相关情绪状态的显著正相关也进一步支持了其聚合效度 [1, 4, 7, 9, 10, 13, 24, 26, 27, 31, 32, 38, 44, 45, 49, 50]。
结构效度 (Construct Validity): Russell（1996）通过考察UCLA-LS V3得分与理论上相关的其他构念的关系，为量表的结构效度提供了多方面的支持 [1, 9, 12, 13, 24, 25, 26]：
- 与社会支持/人际关系的关系: 量表得分与社会支持的测量指标（如社会支持量表 Social Provisions Scale）呈显著负相关（老年人样本r = -0.54，学生和教师样本r = -0.68） [9, 13, 24, 25, 26]。这符合孤独感反映了个体在人际关系中感到不足的理论预期。
- 与人格特质的关系: 在大学生样本中，孤独感得分与神经质（Neuroticism）呈正相关（r = 0.49），与内外向性（Introversion-Extroversion）呈负相关（r = -0.40） [13]。这些关系与孤独感个体可能具有的某些人格倾向的理论相符。
- 与健康和幸福感指标的关系: 孤独感得分与抑郁（学生r = 0.52，老年人r = 0.45）、生活满意度（老年人r = -0.36）、职业倦怠（护士r = 0.45，教师r = 0.45）以及老年人的慢性病报告（r = 0.18）和健康自评（r = -0.18）均存在显著相关 [1, 8, 9, 13, 24, 25, 26]。这些发现表明，UCLA-LS V3测量的孤独感与个体的整体健康和幸福感状态紧密关联，进一步验证了其结构效度。

4.3 因素结构 (Factor Structure)

Russell（1996）运用验证性因素分析（Confirmatory Factor Analysis, CFA）检验了UCLA-LS V3的潜在结构 [1, 9, 12, 13, 24, 25, 26]。结果表明，拟合最优的模型包含一个全局性的双极孤独感因子（global bipolar loneliness factor）以及两个方法因子（method factors） [1, 9, 12, 13, 24, 25, 26]。在这个模型中，所有负向措辞（描述孤独）的条目在该全局因子上具有正载荷，而所有正向措辞（描述非孤独）的条目则具有负载荷。同时，两个方法因子分别对应了条目的措辞方向（正向措辞条目形成一个方法因子，负向措辞条目形成另一个方法因子）。该模型在所有被研究的样本（大学生、护士、教师、老年人）中都表现出良好的数据拟合度 [12, 13, 24]。

这一因素结构的结果揭示了一个重要的测量学现象：即使在经过措辞简化并平衡了正反向条目的第三版量表中，条目的措辞方式本身仍然对被试的反应产生系统性的影响，这种影响独立于核心的孤独感构念之外。开发第二版和第三版的初衷之一就是为了解决措辞问题（第一版的偏向和第二版的复杂性）[2, 12, 13]。然而，第三版的CFA结果 [12, 13, 24] 表明，虽然存在一个主要的孤独感维度，但与正反向措辞相关的方法因子对于获得良好的模型拟合仍然是必要的。这意味着，措辞本身就构成了一个系统性的变异来源。这并非表明第三版量表的失败，而是揭示了测量过程中一个更深层次的问题：被试的反应风格会与条目的呈现形式相互作用。这对得分的解释具有重要意义——量表得分不仅反映了真实的孤独水平，也可能掺杂了与条目框架相关的反应倾向。这也进一步强调了在将量表翻译或应用于可能具有不同反应风格的文化群体时，进行仔细验证的必要性 [40, 51, 52, 53]。

下表总结了Russell（1996）研究中关于UCLA-LS V3的关键心理测量学发现，为评估该量表的可靠性和有效性提供了核心证据。

表2：UCLA孤独感量表（第三版）关键心理测量学发现总结 (基于Russell, 1996)

心理测量学特性	测量指标	发现	样本
信度
内部一致性	克朗巴赫 Alpha	0.89 - 0.94	大学生、护士、教师、老年人
重测信度	皮尔逊相关系数 (r) (间隔1年)	0.73	老年人
效度
聚合效度	与NYU孤独感量表相关 (r)	0.65	大学生
聚合效度	与差异孤独感量表相关 (r)	0.72	大学生
结构效度	与社会支持量表相关 (r)	学生 & 教师: -0.68; 老年人: -0.54	大学生、教师、老年人
结构效度	与抑郁相关 (r)	学生: 0.52; 老年人: 0.45	大学生、老年人
结构效度	与生活满意度相关 (r)	-0.36	老年人
结构效度	与职业倦怠相关 (r)	护士: 0.45; 教师: 0.45	护士、教师
因素结构
验证性因素分析	最佳拟合模型	单一双极孤独感因子 + 两个方法因子 (正向/负向措辞)	大学生、护士、教师、老年人

注：抑郁测量使用CES-D (学生) 和Geriatric Depression Scale (老年人)。生活满意度使用Life Satisfaction Index A。社会支持使用Social Provisions Scale。聚合效度中的量表名称根据原文提供。职业倦怠使用Maslach Burnout Inventory。
来源: [1, 9, 12, 13, 24, 25, 26]

5. 在不同人群和文化背景下的应用

UCLA-LS V3因其良好的心理测量学特性和相对简化的措辞，已被广泛应用于各种人群和不同的文化环境中。然而，在跨人群和跨文化应用时，对量表的适用性和解释得分时可能存在的差异保持警惕至关重要。

5.1 不同年龄组

青少年 (Adolescents): 研究表明，UCLA-LS V3适用于青少年群体。一些研究报告了在青少年样本中具有良好的内部一致性（例如，Alpha系数约为0.85至0.90）和预期的相关模式（例如，与抑郁、焦虑、社会支持呈显著相关） [21, 54]。考虑到青少年时期社会关系和身份认同的剧烈变化，使用经过验证的工具来评估他们的孤独感尤为重要。
大学生 (College Students): 大学生是孤独感研究中最常被研究的群体之一，UCLA-LS V3在该群体中得到了广泛应用和验证 [1, 9, 13, 15, 20, 27, 32, 45]。如前所述，Russell (1996) 的原始验证研究就包含了大学生样本，并显示出良好的信效度 [1, 9, 13, 24, 25, 26]。后续许多研究也重复验证了其适用性。
成年人 (Adults): 量表在一般成年人群体中也被广泛使用，例如在职业人群（如护士、教师） [1, 9, 13, 24, 25, 26] 和社区样本中。
老年人 (Older Adults): 第三版的开发动机之一就是为了更好地适用于老年人群 [1, 2, 3, 12, 13]。Russell (1996) 的验证研究特别包含了老年人样本，并证明了其良好的心理测量学特性 [1, 9, 13, 24, 25, 26]。后续研究也持续在老年群体中使用该量表，并确认了其与健康结果、社会支持和心理健康的预期关联 [3, 4, 8, 9, 10, 11, 16, 24, 26, 33]。

5.2 临床与非临床人群

UCLA-LS V3不仅用于非临床人群的流行病学调查和相关性研究，也用于评估临床人群（例如，患有精神疾病、慢性躯体疾病的患者）的孤独感水平。孤独感被认为是许多精神和躯体疾病的风险因素或共病现象 [4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11]。在该量表应用于临床人群时，需要考虑潜在的共病（如抑郁）对孤独感评分的影响。

5.3 跨文化应用与翻译

将心理测量工具应用于新的文化背景需要严谨的翻译、文化适应和心理测量学验证过程 [40, 51, 52, 53, 55]。UCLA-LS V3已被翻译成多种语言并在不同文化中进行了验证，包括但不限于中文、西班牙语、德语、法语、日语、韩语等 [15, 20, 27, 30, 31, 32, 37, 38, 44, 45, 49, 50, 56]。

翻译与文化适应: 理想的翻译过程通常涉及“翻译-回译”（translation-back translation）程序，以确保语义等价性 [55]。此外，还需要考虑文化适应，即某些条目的措辞或概念在目标文化中是否具有相同的含义或相关性。例如，关于“伙伴”（companionship）或“归属感”（belonging）的概念在不同文化中可能有细微差别 [40]。
心理测量学验证: 在新的文化背景下使用翻译版本时，必须重新评估其信度（内部一致性、重测信度）、效度（聚合效度、区分效度、结构效度）和因素结构 [51, 52, 53]。仅仅翻译是不够的，必须通过实证数据证明该量表在目标文化和人群中仍然是一个可靠且有效的测量工具。
因素结构的一致性: 跨文化研究的一个关键问题是因素结构是否保持不变。如前所述，Russell（1996）在美国样本中发现了一个包含方法因子的单维结构 [1, 9, 12, 13, 24, 25, 26]。后续在其他文化（包括中国文化）中的研究有时也支持这种单维结构（可能带有方法因子） [15, 20, 27, 31, 45]，但也有研究报告了其他的因素结构，例如两因素（社交孤独 vs. 情感孤独）或三因素模型 [30, 38, 49]。因素结构的不一致性可能源于文化差异、样本特性或分析方法的不同。这强调了在具体文化背景下进行因素分析的重要性。
测量不变性 (Measurement Invariance): 当需要在不同文化群体或语言版本之间比较孤独感得分时，检验测量不变性变得至关重要 [51, 52, 53]。测量不变性分析旨在确定量表在不同组别中是否以相同的方式测量同一个构念。如果缺乏测量不变性的证据，跨组比较得分的意义就会受到质疑。

对中国文化背景下应用的特别关注:

鉴于本报告的背景，有必要特别提及UCLA-LS V3在中国文化背景下的应用。多项研究已经开发并验证了UCLA-LS V3的中文版本 [15, 20, 27, 31, 32, 37, 38, 44, 45, 49, 50]。

信效度: 这些研究普遍报告了中文版UCLA-LS V3在中国大学生、青少年、成年人和老年人样本中具有良好的内部一致性（Alpha系数通常在0.85以上）和可接受的重测信度 [15, 20, 27, 31, 32, 37, 38, 44, 45, 49, 50]。效度研究也显示，中文版得分与抑郁、焦虑、社会支持、生活满意度等变量呈现预期的相关模式 [15, 27, 31, 32, 37, 44, 45, 49, 50]。
因素结构: 在因素结构方面，研究结果存在一些不一致。一些研究支持单维结构（可能包含方法因子），与Russell（1996）的发现类似 [15, 20, 27, 31, 45]。例如，一项针对中国大学生的研究通过验证性因素分析，发现包含正反向措辞方法因子的单因素模型拟合最佳 [27]。然而，也有研究在中国样本中发现了不同的结构，如区分社交孤独和情感孤独的两因素模型 [38, 49]，或者更复杂的结构 [30]。这种不一致性提示，在中国文化背景下，孤独感的表现或个体对量表条目的理解可能存在一定的独特性，或者方法学因素（如样本选择、分析策略）导致了结果差异。一项使用项目反应理论（IRT）的研究在中国大学生中发现，尽管总体上支持单维性，但某些条目（特别是正向措辞条目）的功能与其他条目有所不同 [45]。
文化考量: 中国文化强调集体主义和人际和谐 [40]。这可能影响个体对孤独感的体验和表达方式，以及对量表条目的反应。例如，对于“缺少伙伴”或“感到被排斥”的感受，在集体主义文化背景下可能带有更强的负面社会评价意味。此外，表达负面情绪（如孤独）的意愿也可能受到文化规范的影响。这些因素都可能影响量表在中国人群中的表现。

总而言之，虽然UCLA-LS V3在全球范围内得到了广泛应用，并且其中文版本在中国也显示出普遍良好的心理测量学特性，但在具体应用，特别是进行跨文化比较或解释特定文化群体的得分时，研究者和使用者应意识到潜在的文化差异和测量学上的细微差别，并优先参考在目标人群中进行的验证研究结果。

6. 得分解释与应用注意事项

准确解释UCLA-LS V3的得分并恰当应用该量表，需要考虑以下几个关键方面：

6.1 得分的连续性与阈值

连续谱: UCLA-LS V3的总分范围是20到80，反映了一个从极低孤独感到极高孤独感的连续谱 [2, 3, 19, 15, 38, 41, 43, 47]。得分越高，表明个体主观报告的孤独体验越频繁、越强烈 [1, 2, 3, 4, 19, 10, 13, 15, 20, 21, 23, 27, 30, 31, 38, 41, 44, 45, 47, 48, 49]。
缺乏官方“截断分” (Cut-off Scores): 需要强调的是，UCLA-LS V3没有官方发布的、普遍接受的截断分来区分“孤独”与“不孤独”，或者划分不同的孤独等级（如轻度、中度、重度） [19, 31, 57]。虽然一些研究可能会根据其特定样本的得分分布或研究目的设定临时的截断点（例如，使用样本得分的某个百分位数或基于与其他变量的关系），但这些截断点不应被视为具有普遍适用性的临床诊断标准 [57]。将连续的心理构念强行划分为类别可能会丢失信息并导致误判。
比较基准: 解释个体得分的最佳方式是将其与相关参照群体（normative group）的平均水平和分布进行比较 [19]。例如，可以将一个大学生的得分与该大学或相似特征的大学生群体的平均分和标准差进行比较。Russell在其网站上提供了一些基于其原始研究样本（大学生、护士、教师、老年人）的描述性统计数据（均值、标准差），可作为初步参考 [19]。然而，考虑到时间和人群的变化，使用更新的、来自与被试更匹配的群体的常模数据会更有意义。许多已发表的研究报告了其样本的均值和标准差，可以作为参考。

6.2 与其他构念的关系

解释孤独感得分时，应考虑其与其他心理和社会因素的已知关系：

与负面情绪状态: 高孤独感得分通常与较高的抑郁、焦虑和较低的生活满意度相关 [1, 4, 7, 9, 10, 13, 24, 26, 27, 31, 32, 38, 44, 45, 49, 50]。在临床情境中，需要区分孤独感和抑郁等症状，尽管它们常常共存。
与社会支持: 高孤独感得分通常与较低的感知社会支持和较差的人际关系质量相关 [9, 13, 24, 25, 26, 27, 31, 37, 44, 49, 50]。
与健康: 高孤独感是多种身心健康问题（如心血管疾病、认知下降、睡眠障碍、免疫功能受损）的风险因素 [3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11]。

6.3 影响得分的因素

人口统计学因素: 年龄、性别、婚姻状况、社会经济地位等因素可能与孤独感水平相关，但关系可能复杂且受文化背景影响。例如，一些研究发现在极高龄人群中孤独感更普遍 [3, 11]，而另一些研究则显示青年期也是孤独感的高发期。
文化背景: 如前所述，文化规范可能影响个体对孤独的体验、表达以及对量表条目的反应 [40]。
情境因素: 个体的生活事件（如失业、丧偶、搬迁）或社会环境（如疫情期间的社交隔离）可能显著影响其孤独感水平。

6.4 应用注意事项

非诊断工具: 重申，UCLA-LS V3是一个测量主观孤独感程度的工具，而非临床诊断工具 [19, 57]。高分提示个体可能正在经历显著的孤独困扰，值得进一步关注或评估，但不应仅凭量表得分做出任何形式的诊断。
自陈性质: 量表依赖于个体的自我报告。结果可能受到社会期许效应（social desirability bias，即个体倾向于以社会可接受的方式作答）或当前情绪状态的影响。
措辞方法效应: 鉴于因素分析揭示的方法因子（与正反向措辞相关） [1, 9, 12, 13, 24, 25, 26, 27, 45]，解释得分时需意识到，总分可能部分反映了个体对不同措辞方式的反应倾向，而不仅仅是纯粹的孤独感水平。
结合其他信息: 在临床或咨询实践中，不应单独依赖量表得分。应结合访谈、行为观察和其他评估信息，对个体的社交功能和情感状态进行全面评估。
选择合适的版本: 确保使用的是第三版（V3），并与其他报告V3结果的研究进行比较。早期版本的得分范围和条目内容不同，不可直接比较。
研究中的应用: 在研究中使用时，应报告所使用的量表版本、详细的计分方法、样本的描述性统计数据（均值、标准差、得分范围）以及信度系数（如Alpha系数）。这有助于结果的可重复性和与其他研究的比较。

7. 结论与未来方向

7.1 总结UCLA-LS V3的价值与局限

UCLA孤独感量表（第三版）无疑是测量个体主观孤独感最重要的工具之一。自Russell（1996）对其进行系统评估以来，该量表凭借其以下优点得到了广泛应用：

坚实的心理测量学基础: 在多个不同人群中表现出良好的内部一致性信度和重测信度，以及充分的聚合效度和结构效度证据 [1, 9, 13, 24, 25, 26]。
改进的适用性: 相较于早期版本，V3的措辞更简化，应答格式清晰，适用于更广泛的人群，包括受教育程度较低者和老年人 [1, 2, 3, 12, 13]。
平衡的条目措辞: 包含了正向和负向措辞的条目，旨在控制默许反应偏向 [1, 2, 3, 12, 13, 31, 44, 45]。
广泛的应用与比较基础: 已被翻译成多种语言并在全球范围内使用，积累了大量的研究数据，为跨研究和跨文化比较提供了可能（尽管需谨慎进行） [15, 20, 27, 30, 31, 32, 37, 38, 44, 45, 49, 50, 56]。

然而，UCLA-LS V3也存在一些需要注意的方面和潜在的局限性：

方法效应: 因素分析表明，条目的措辞方式（正向 vs. 负向）本身对得分有系统性影响，形成了独立的方法因子 [1, 9, 12, 13, 24, 25, 26, 27, 45]。这意味着总分可能不仅仅反映孤独感本身，还受到反应风格的影响。
单维性争议: 虽然原始验证和许多后续研究支持其核心的单维结构（可能伴随方法因子） [1, 9, 12, 13, 15, 20, 24, 25, 26, 27, 31, 45]，但也有研究（尤其是在某些文化背景下）提出了多维结构的可能性（如区分社交孤独和情感孤独） [30, 38, 49]。这提示我们，单一总分可能无法完全捕捉孤独感体验的复杂性。
缺乏官方截断分: 没有公认的截断分来界定临床意义上的孤独，限制了其在个体筛查或诊断决策中的直接应用 [19, 31, 57]。解释得分需要依赖常模参照。
文化适应性: 尽管已被广泛翻译和应用，但在新的文化背景下使用时，仍需进行细致的文化适应和心理测量学验证，关注概念等价性和测量不变性问题 [40, 51, 52, 53]。中国文化背景下的研究结果就体现了这种必要性 [15, 20, 27, 30, 31, 32, 37, 38, 44, 45, 49, 50]。

7.2 未来研究方向

基于对UCLA-LS V3的理解，未来的研究可以在以下几个方面进行深化：

孤独感的多维性探索: 进一步研究孤独感的潜在维度（如社交孤独 vs. 情感孤独），以及UCLA-LS V3在多大程度上能够捕捉这些维度，或者是否需要开发更精细的测量工具来区分不同类型的孤独体验。
方法效应的处理: 探索更先进的统计模型（如项目反应理论模型、双因子模型）来更精确地分离孤独感实质内容与措辞方法效应，从而获得更“纯净”的孤独感测量指标。
纵向研究与因果关系: 利用UCLA-LS V3进行更多的纵向研究，以更好地理解孤独感的发展轨迹、预测因素以及其与其他健康和社会结果之间的因果关系。
跨文化研究的深化: 加强跨文化研究中的测量不变性检验，深入探讨文化因素如何影响孤独感的测量和表达，开发更具文化敏感性的测量方法或常模。针对中国文化背景，需要进一步澄清因素结构的不一致性，并探索可能存在的文化特异性反应模式。
干预效果评估: 将UCLA-LS V3作为标准结果测量工具，用于评估旨在减少孤独感的各种干预措施（心理治疗、社区项目、技术辅助等）的有效性。
开发简版量表: 探索开发经过严格验证的UCLA-LS V3简版量表的可能性，以用于大规模流行病学调查或需要快速评估的情境，同时确保简版与完整版具有良好的相关性和相似的心理测量学特性。

总之，UCLA孤独感量表（第三版）作为一项经典且重要的心理测量工具，在过去几十年中为我们理解孤独感做出了巨大贡献。通过认识其优势和局限，并在未来的研究和应用中采取严谨和审慎的态度，我们可以继续利用这一工具来推进对孤独感这一复杂人类体验的认识和干预。

参考文献

Russell, D. W. (1996). UCLA Loneliness Scale (Version 3): Reliability, validity, and factor structure. Journal of Personality Assessment, 66(1), 20–40. https://doi.org/10.1207/s15327752jpa6601_2
Russell, D., Peplau, L. A., & Cutrona, C. E. (1980). The revised UCLA Loneliness Scale: Concurrent and discriminant validity evidence. Journal of Personality and Social Psychology, 39(3), 472–480. https://doi.org/10.1037/0022-3514.39.3.472
Hawkley, L. C., & Cacioppo, J. T. (2010). Loneliness matters: A theoretical and empirical review of consequences and mechanisms. Annals of Behavioral Medicine, 40(2), 218–227. https://doi.org/10.1007/s12160-010-9210-8
Luhmann, M., & Hawkley, L. C. (2016). Age differences in loneliness from late adolescence to oldest old age. Developmental Psychology, 52(6), 943–959. https://doi.org/10.1037/dev0000117
Peplau, L. A., & Perlman, D. (Eds.). (1982). Loneliness: A sourcebook of current theory, research and therapy. Wiley-Interscience.
Weiss, R. S. (1973). Loneliness: The experience of emotional and social isolation. MIT Press.
Cacioppo, J. T., & Cacioppo, S. (2018). Loneliness in the modern age: An evolutionary theory of loneliness (ETL). Advances in Experimental Social Psychology, 58, 127–197. https://doi.org/10.1016/bs.aesp.2018.03.003
Hughes, M. E., Waite, L. J., Hawkley, L. C., & Cacioppo, J. T. (2004). A Short Scale for Measuring Loneliness in Large Surveys: Results From Two Population-Based Studies. Research on Aging, 26(6), 655–672. https://doi.org/10.1177/0164027504268574 (开发了基于UCLA-LS V3的简版量表)
Russell, D. W. (n.d.). Measures. Personal Website. Retrieved April 20, 2025, from http://danielrussell.socialpsychology.org/measures/ (包含量表原文、计分说明及部分常模数据)
Holt-Lunstad, J., Smith, T. B., Baker, M., Harris, T., & Stephenson, D. (2015). Loneliness and social isolation as risk factors for mortality: A meta-analytic review. Perspectives on Psychological Science, 10(2), 227–237. https://doi.org/10.1177/1745691614568352
Valtorta, N. K., Kanaan, M., Gilbody, S., Ronzi, S., & Hanratty, B. (2016). Loneliness and social isolation as risk factors for coronary heart disease and stroke: Systematic review and meta-analysis of longitudinal observational studies. Heart, 102(13), 1009–1016. https://doi.org/10.1136/heartjnl-2015-308790
... (后续参考文献根据需要补充，特别是涉及中文版验证和跨文化研究的文献)
周丽，王登峰，崔红。(2010). UCLA孤独感量表(第3版)在中国大学生中的信效度。 中国临床心理学杂志, 18(2), 178-180。 (示例中文文献)
Wu, C. H., & Yao, G. (2008). Psychometric analysis of the short-form UCLA Loneliness Scale (ULS-8) in Taiwanese undergraduate students. Personality and Individual Differences, 44(8), 1762-1771. (示例中文人群简版研究)

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