郑州大学护理与健康学院团队在国际护理教育期刊《Nurse Education Today》（2025）发表最新实证研究，以521 名护理实习生为样本，采用潜在剖面分析（LPA） 拆解护理实习生职业抱负的异质分型与影响机制，明确4 类稳定职业抱负亚群及性别、生源、院校层次、学业成绩、学生干部经历、临床适应不良六大核心驱动要素，为护理教育者开展精准化职业发展干预提供了可直接落地的分型依据与实证支撑。
研究目的
本研究旨在识别实习护理生中不同的职业志向亚群体，并分析影响各亚群体的相关因素。
研究方法
本研究采用潜在类别分析（LPA）方法，对来自中国的521名护理学生的横断面数据进行二次分析，探讨实习护理生职业志向的亚群体，并运用多元逻辑回归分析其影响因素。使用了职业志向量表（CAS）、一般人口信息问卷和临床实践适应不良量表作为测量工具。
结果
研究发现，实习护理生的职业志向可以分为四种亚群体：
中等职业志向型（33.7%）
高领导期待-低努力型（11.6%）
高职业发展-低学历志向型（28.9%）
高志向多维领导学者型（25.8%）
学校类别和临床实践适应不良显著影响各亚群体（p < 0.05）。女性显著影响“高职业发展-低学历志向型”亚群体（p < 0.001）。学生来源、学业成绩和学生领导经验显著影响“高志向多维领导学者型”亚群体（p < 0.05）。
结论
本研究识别了四个不同的实习护理生职业志向亚群体，并揭示了其影响因素。这些发现体现了实习护理生群体的异质性，为临床实践中的个性化教育方法提供了有效的补充，并强调了培养护理生职业志向的重要性，以促进未来护理人才的稳定和高素质发展。
一、量表使用
在本研究中，使用了三个主要量表来评估实习护理生的职业志向及其影响因素：
职业志向量表：
该量表由Gray和O'Brien编制，并由Li Xiang翻译和修订。职业志向量表包括两个维度（领导力、成就志向和持续教育志向）：该量表采用Likert五点量表评分法（1分表示非常不符合，5分表示非常符合）。总分越高，表示个体的职业志向越强。本研究中，职业志向量表的内部一致性非常高（Cronbach's α值为0.924），显示出良好的信度。
临床实践适应不良量表：
此量表由Lei Jie编制，包含四个维度（职业认知与情感、情绪管理、人际关系与社交化、实际行为表现）：量表采用Likert五点量表评分法，评分范围从1（非常不符合）到5（非常符合）。高分表示较好的临床实践适应性。该量表的内部一致性也很高（Cronbach's α值为0.919）。
一般人口信息问卷：用于收集学生的性别、年龄、学校类型、学业成绩、领导经验等人口学变量。
二、统计学方法
潜在类别分析（LPA）：
本研究使用LPA方法对实习护理生的职业志向进行分类。LPA是一种统计方法，用于根据个体对多个变量的反应模式来识别群体。通过LPA分析，研究者能够发现职业志向中的异质性，划分出四种不同的职业志向亚群体：
LPA的优点在于能够揭示个体在多个潜在变量上的异质性，并提供针对不同群体的个性化干预建议。
多元逻辑回归分析：
用于分析影响职业志向亚群体的因素。通过多元逻辑回归，研究者可以评估不同人口学变量（如性别、学业成绩、学校类型）以及临床实践适应性对各职业志向亚群体的影响。通过计算每个变量的优势比（OR），研究者可以确定哪些因素显著影响某一职业志向类型的归属。
明确研究目的：
本研究的目的在于识别实习护理生的职业志向亚群体，并分析影响各亚群体的相关因素。研究者需要在此基础上设定清晰的研究问题，像“不同职业志向亚群体的特征是什么？”、“哪些因素影响学生的职业志向？”等。
设计量表和调查问卷：
设计与研究问题相关的量表或问卷。职业志向量表和临床实践适应不良量表是本研究的关键工具。问卷设计时应确保能够有效捕捉个体的职业志向和临床实践适应性等信息。
样本选择与数据收集：
选择适合的样本群体，如本研究中的实习护理生样本。数据可以通过线上问卷或面对面调查等方式收集。为了提高数据质量，应该确保样本的代表性，并采取措施避免无效数据。
数据分析：
使用潜在类别分析（LPA）识别职业志向的不同亚群体，并使用多元逻辑回归分析评估各影响因素的显著性。LPA可以帮助研究者理解样本的异质性，进一步揭示不同群体的特点。
结果解释与应用：
根据数据分析结果，提出针对不同职业志向亚群体的干预建议。例如，对于“高领导期待-低努力型”的群体，可以设计提高其投入和努力的干预措施；对于“高职业发展-低学历志向型”群体，可以提供更多的学术发展的支持和机会。
