不同等级数利克特量表的适用性研究
李克特量表 数据标准化

李克特量表数据标准化全文共四篇示例,供读者参考第一篇示例:李克特量表(Likert Scale)是社会科学研究中常用的一种测量工具,用于评估个体对某些事物的态度或看法。
这种量表由美国心理学家雷克特(Rensis Likert)于1932年首次提出,并被广泛应用于问卷调查、民意调查、心理学实验等领域。
在使用李克特量表进行调查时,研究者首先构建一组包含多个陈述或问题的量表,被调查者需要根据某种程度或程度来表达对这些陈述的态度。
李克特量表常见的形式是一维的5点量表,即被调查者需要在5个等级中选择一个最符合自己看法的选项。
这5个等级通常被标记为“非常不同意”、“不同意”、“中立”、“同意”、“非常同意”,也可以根据实际情况调整标记顺序和描述内容。
被调查者根据自己的态度对每个陈述进行评分,最后研究者对所有被调查者的评分进行统计分析,从而得出对该事物的整体态度。
在李克特量表的使用过程中,数据标准化是一个非常重要的步骤。
数据标准化是将原始数据进行处理,使得不同变量之间具有可比性,方便后续数据分析和统计。
在李克特量表中,被调查者的回答往往是非常主观的,不同人对同一个陈述可能有不同的理解和评价。
在进行统计分析时,需要将这些主观评价转化为可比的数据,数据标准化就是为了实现这一目的。
数据标准化的方法有很多种,常见的包括最大-最小标准化、Z分数标准化、小数定标标准化等。
以最大-最小标准化为例,对于每个陈述,可以将被调查者的回答值映射到一个范围为0到1的区间内,具体计算公式如下:x_{norm} = \frac{x - x_{min}}{x_{max} - x_{min}}x_{norm}为标准化后的值,x_{min}为数据中的最小值,x_{max}为数据中的最大值,x为原始值。
通过这种方法,可以将不同被调查者的回答映射到同一个区间内,方便后续的数据统计和分析。
数据标准化的过程中需要注意一些问题。
要保证数据的质量和准确性,避免因为数据异常或错误导致标准化结果不准确。
李克特量表

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缺点
相同的态度得分者具有十分不同的态度形态。因为利克特量表是一个项目总加的分代表一个人的赞成程度, 它可大致上区分个体间谁的态度高,谁的低,但无法进一步描述他们的态度结构差异。
关键字
华语:李克特量表,利克特量表,李克特5点量表,李克特式量表,李氏累加量表,里克特量表,李克特5级量表, 赖克梯量表
简介
李克特量表在心理学上的读法相似于 'lick-urt'与 'lie-kurt'之间(虽然前者的读法是取自于建立此量 表的人的姓氏),是一种心理反应量表,常在问卷(英语:questionnaire)中使用,而且是目前调查研究 (survey research)中使用最广泛的量表。当受测者回答此类问卷的项目时,他们具体的指出自己对该项陈述 的认同程度。此量表是由Rensis Likert所建立。
当被视为顺序数据,李克特数据可以整理成长条图,以中位数或众数(但不是平均数)表现集中趋势,以四 分位距表现分散程度(但不是标准差),或用非参数检验分析,如 Chi-square test,Mann-Whitney test,威 尔克科逊检验(英语:Wilcoxon signed-rank test),或Kruskal-Wallis test。
一个李克特选项是一个陈述。受测者被要求指出他或她们对该题目所陈述的认同程度,或任何形式的主观或 客观评价。通常使用五个回应等级,但许多计量心理学者(psychometrician)主张使用7或9个等级。一项最近 的实证研究指出,5等级、7等级和10等级选项的数据,在简单的资料转换后,其平均数、变异数、偏态和峰度都 很相似。例如李克特的五等选项的:
应用
李克特量表的构作比较简单而且易于操作,因此在市场营销研究实务中应用非常广泛。在实地调查时,研究 者通常给受测者一个“回答范围”卡,请他从中挑选一个答案。需要指出的是,目前在商业调查中很少按照上面 给出的步骤来制作李克特量表,通常由客户项目经理和研究人员共同研究确定。
李克特LIKERT五分量表法

李克特LIKERT五分量表法李克特量表法是运用一个编制好的量表来测量人们对广告、产品等对象的态度的方法。
李克特量表的编制方法是由李克特(RensisA.Likert)于1932年提出来的。
量表的编制过程可分为以下四个步骤:第一步:拟定若干条关于态度对象的语句。
这些语句所表达态度的倾向有积极的和消极的两个方面,每一语句的答案相同,均为五个(或七个)等级。
例如:十分同意、同意、未定、不同意、十分不同意。
第二步:把所有语句分为积极态度的语句(例如“这个品牌很合我的口味”)和消极态度的语句(例如“这个品牌冷冰冰的”)这两类。
对这两类语句的答案所给的分数不同。
积极态度语句的给分方法是:十分同意5分,同意4分,未定3分,不同意2分,十分不同意1分;消极语句的给分方法恰好相反:十分同意1分,同意2分,未定3分,不同意3分,十分不同意4分。
第三步:选定若干受调查者,要求他们针对态度,依据自己的看法,就所列出的每一语句一一评分。
第四步:选择有鉴别力的语句,组成正式量表。
选择语句的方法通常有两种:平均值差数法和内在一致法。
平均值差数法是先将应答者对每一句话所做的答案换成分数,然后将所有应答者按其总分由高到低顺序排列,截取最高分数端的25%为高分组,最低分数端的25%为低分组。
求出这两个组中每一语句的平均值,并以高低分组的平均值之差作为语句筛选的标准。
差值大者说明该语句的区分能力强,则入选;差值小者,说明语句区分度差,则剔除。
入选语句即可组成量表。
内在一致法是将各答应者的总分排列成一栏,将某一语句的分数排列为另外一栏。
如果语句的数量较多,直接求这两列数据的等级相关,如果语句数量不多,把应答者的总分分别减去该语句的得分,而后求等级相关。
相关系数大者则表示应答者对该语句的态度与总态度相一致,因此语句入选。
相反,如果相关系数小,说明该语句的态度与总态度缺乏一致性,则该语句剔除。
依照此法,对每一语句加以筛选,最后所有入选语句即可组成一个量表。
李克特量表应该如何选-策点调研公司

李克特量表应该如何选-策点调研公司By Alex2020.03.16李克特量表应该如何选选⽤⼏级李克特量表更合适?1、多级的量表信度、效度会更⾼;2、多级的量表更接近适合⽤平均数指标来处理;3、多级量表更符合正态分布(ML),更匹配SEM⽅程。
1、多级的量表让受访者难以抉择;2、多级的量表得分更趋于精准,但分数也相对越低。
为什么策点选⽤7级?1、出于对数据精度的考虑;2、出于对受访对象理解能⼒和配合度的考虑;3、出于所使⽤研究模型(SEM)的考虑。
不同量表之间可以转换吗?量表之间的转换⼤写的X为原量表的函数,原量表的最⼩值为a,最⼤值为b,其中⼀个数值为⼩写的xX=(x-a)/(b-a)Y=(B-A)*(x-a)/(b-a)+A ⼤写的Y为新量表的函数,新量表的最⼩值为A,最⼤值为B,Y=(B-A)*X+A量表之间的转换-SPSS级别分数得分5级 5.0 2.0 4.0 4.0 3.0 2.0 1.0 4.0 2.0 2.0 2.0 1.0 5.0 2.0 4.0 3.0 3.0 3.0 3.0 4.0 4.0 3.0 3.0 2.0 4.0 3.0 1.058.5 5→77.0 2.5 5.5 5.5 4.0 2.5 1.0 5.5 2.5 2.5 2.5 1.07.0 2.5 5.5 4.0 4.0 4.0 4.0 5.55.5 4.0 4.0 2.5 5.5 4.0 1.055.6 5→1010.0 3.37.87.8 5.5 3.3 1.07.8 3.3 3.3 3.3 1.010.0 3.37.8 5.5 5.5 5.5 5.57.87.8 5.5 5.5 3.37.8 5.5 1.053.3级别分数得分7→5 3.7 3.7 2.3 3.0 3.0 5.0 3.7 3.0 5.0 3.0 3.0 1.7 1.0 3.0 3.0 1.0 1.7 3.0 5.0 2.3 5.0 3.0 2.3 1.0 3.7 1.0 1.057.0 7级 5.0 5.0 3.0 4.0 4.07.0 5.0 4.07.0 4.0 4.0 2.0 1.0 4.0 4.0 1.0 2.0 4.07.0 3.07.0 4.0 3.0 1.0 5.0 1.0 1.054.0 7→107.07.0 4.0 5.5 5.510.07.0 5.510.0 5.5 5.5 2.5 1.0 5.5 5.5 1.0 2.5 5.510.0 4.010.0 5.5 4.0 1.07.0 1.0 1.051.7Thanks。
李克特量表举例

李克特量表举例1. 引言李克特量表(Likert scale)是一种常用的调查问卷量表,用于测量人们对某个特定观点或态度的倾向性。
它由美国社会学家雷纳德·李克特(Rensis Likert)在1932年提出,经过多年的发展和改进,已成为社会科学研究中最常用的测量工具之一。
本文将通过举例介绍李克特量表的使用方法和相关注意事项,以帮助读者更好地理解和应用这一研究工具。
2. 李克特量表的基本原理李克特量表是一种多项选择题形式的问卷设计,通常由若干个陈述句组成。
每个陈述句都有一个相关观点或态度,并伴随着一个评分选项。
参与者需要根据自己对这个观点或态度的认同程度,在评分选项中选择一个最符合自己意见的答案。
通常情况下,李克特量表的评分选项包括五个等级:强烈同意、同意、中立、不同意、强烈不同意。
有时也可以使用七个等级或其他更多的等级,但五个等级是最常见和最常用的。
3. 李克特量表的举例下面通过一个具体的例子来说明李克特量表的使用方法。
3.1 背景信息假设我们正在研究大学生对手机使用时间的态度和行为。
我们希望了解大学生对于自己每天使用手机的认同程度,并根据这些数据来分析他们与手机使用相关的行为。
3.2 设计李克特量表我们首先需要设计一份适用于这个研究主题的李克特量表问卷。
以下是一个可能的问题列表:1.我每天使用手机的时间超过4小时。
2.我认为自己对手机上瘾了。
3.我经常在课堂上使用手机。
4.我会在睡觉前检查手机。
5.我觉得自己无法离开手机很长时间。
6.我会在社交场合中频繁使用手机。
7.我注意到我的手机使用时间影响了我的学习成绩。
8.我认为应该限制自己每天使用手机的时间。
3.3 设计评分选项针对每个问题,我们需要设计一个五个等级的评分选项,以反映参与者对于这个观点或态度的认同程度。
以下是一个可能的评分选项列表:1.强烈同意2.同意3.中立4.不同意5.强烈不同意3.4 数据收集和分析我们可以通过在线调查平台或纸质问卷的形式,将这份李克特量表问卷发送给大学生参与者。
李克特LIKERT五分量表法

李克特LIKERT五分量表法李克特量表法是运用一个编制好的量表来测量人们对广告、产品等对象的态度的方法。
李克特量表的编制方法是由李克特(Rensis A.Likert)于1932年提出来的。
量表的编制过程可分为以下四个步骤:第一步:拟定若干条关于态度对象的语句。
这些语句所表达态度的倾向有积极的和消极的两个方面,每一语句的答案相同,均为五个(或七个)等级。
例如:十分同意、同意、未定、不同意、十分不同意。
第二步:把所有语句分为积极态度的语句(例如“这个品牌很合我的口味”)和消极态度的语句(例如“这个品牌冷冰冰的”)这两类。
对这两类语句的答案所给的分数不同。
积极态度语句的给分方法是:十分同意5分,同意4分,未定3分,不同意2分,十分不同意1分;消极语句的给分方法恰好相反:十分同意1分,同意2分,未定3分,不同意3分,十分不同意4分。
第三步:选定若干受调查者,要求他们针对态度,依据自己的看法,就所列出的每一语句一一评分。
第四步:选择有鉴别力的语句,组成正式量表。
选择语句的方法通常有两种:平均值差数法和内在一致法。
平均值差数法是先将应答者对每一句话所做的答案换成分数,然后将所有应答者按其总分由高到低顺序排列,截取最高分数端的25%为高分组,最低分数端的25%为低分组。
求出这两个组中每一语句的平均值,并以高低分组的平均值之差作为语句筛选的标准。
差值大者说明该语句的区分能力强,则入选;差值小者,说明语句区分度差,则剔除。
入选语句即可组成量表。
内在一致法是将各答应者的总分排列成一栏,将某一语句的分数排列为另外一栏。
如果语句的数量较多,直接求这两列数据的等级相关,如果语句数量不多,把应答者的总分分别减去该语句的得分,而后求等级相关。
相关系数大者则表示应答者对该语句的态度与总态度相一致,因此语句入选。
相反,如果相关系数小,说明该语句的态度与总态度缺乏一致性,则该语句剔除。
依照此法,对每一语句加以筛选,最后所有入选语句即可组成一个量表。
李克特5级量表和7级量表的区别

李克特5级量表和7级量表的区别摘要:一、李克特5级量表和7级量表的基本概念二、李克特5级量表和7级量表的区别1.选项数量的差异2.调查者感受的差异3.效度的差异三、如何选择合适的量表1.考虑研究目的2.考虑调查对象3.参考同类研究正文:李克特5级量表和7级量表是两种常见的评分量表,被广泛应用于各种研究和调查中。
虽然它们在外观和应用上相似,但它们之间存在一些重要的区别。
首先,李克特5级量表和7级量表在选项数量上有所区别。
5级量表通常包含5个选项,如“非常不同意”、“不同意”、“中立”、“同意”和“非常同意”。
而7级量表则在5级量表的基础上增加了两个选项,如“略微不同意”、“略微同意”等。
其次,两种量表在调查者感受上也存在差异。
由于7级量表的选项更多,被调查者可能在回答时会感到更加细致和精确。
然而,过多的选项也可能导致调查者困惑,尤其是对于语言敏感度不高的群体。
另一方面,5级量表的选项较少,回答时可能较为简洁,但同时也可能降低了对被调查者感受的细致考虑。
此外,两种量表的效度也存在差异。
一般来说,7级量表的效度可能会优于5级量表,因为它包含了更多的选项,可以更精确地捕捉到被调查者的态度和观点。
然而,这并不意味着在所有情况下都需要使用7级量表。
实际上,5级量表在许多研究中已经足够使用,而且过于细致的量表可能会导致数据分析的复杂性增加。
在选择合适的量表时,研究者需要考虑多个因素。
首先,要明确研究目的,确定量表的细致程度是否符合研究需求。
其次,要考虑调查对象的特点,如年龄、教育程度、语言能力等,以确保量表的可理解性和适用性。
最后,可以参考同类研究,了解其他研究者使用的量表,并根据需要进行适当修改。
总之,李克特5级量表和7级量表各有优缺点,选择合适的量表需要综合考虑研究目的、调查对象和研究条件。
不同等级数利克特量表的适用性研究

不同等级数利克特量表的适用性研究来自网络,作者:佚名1. 引言量表是市场调查等领域常用的工具,常用的三种量表分别是瑟斯顿量表(Thurston scale),利克特量表(Likert scale)和格特曼量表(Guttman scale)。
相对于瑟斯顿量表的严格编制要求和格特曼量表在实际中难以满足的条件,利克特量表易于编制而有同样满意的信度(Kapes,Mastie& Whitfield,1994)。
利克特量表以一系列陈述开始,每一个陈述表达一种或明确赞成或明确不赞成的态度,项目根据测验过程中施测对象的回答而进行选择,被试要求对每一个陈述进行等级回答。
由于利克特量表容易设计、构造简单且易于操作,可以用来测量其他一些量表所不能够测量的某些多维度的复杂概念或态度。
因此使得利克特量表成为应用最为广泛的一种量表形式,在市场研究中也得到大量应用。
如测量消费者对产品或服务的重视程度与满意程度;对测量个人生活状态、消费心理;测量消费者对品牌、广告等的心理感觉等。
常见的利克特量表包括4点式、5点式、6点式和7点式,有时候也可以见到10点式。
在量表实际的编制过程中,等级数的确定往往带有较大的随意性,对各种量表优劣势的认识也更多地停留在感性经验的基础之上。
如果对上述的五种等级利克特量表进行划分,按照其相似程度大体可以分为三种,即最为常见的5点和7点可以作为奇数等级的代表,4点和6点可作为偶数等级的代表,而10点在某种程度上与前两类都不相同,可以作为多等级的代表。
在定性思考的基础之上,研究者普遍认为这三类量表各自具有以下优劣势。
作为奇数等级代表的5点和7点量表的应用最为广泛,因而是被访者较为熟悉的形式,在实际实施时不需进行过多的解释即可进行,但其缺点也是比较明显的。
由于中国传统文化倡导“中庸”思想,被访者在填答时可能会出现“趋中反应”,即倾向于选择“一般”等中间选项,这一方面没有真实反映被访者的倾向性,另一方面可能还包含着“不确定/不一定”等意义,而这也是研究者不希望看到的结果。
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不同等级数利克特量表的适用性研究1. 引言量表是市场调查等领域常用的工具,常用的三种量表分别是瑟斯顿量表(Thurston scale),利克特量表(Likert scale)和格特曼量表(Guttman scale)。
相对于瑟斯顿量表的严格编制要求和格特曼量表在实际中难以满足的条件,利克特量表易于编制而有同样满意的信度(Kapes,Mastie & Whitfield,1994)。
利克特量表以一系列陈述开始,每一个陈述表达一种或明确赞成或明确不赞成的态度,项目根据测验过程中施测对象的回答而进行选择,被试要求对每一个陈述进行等级回答。
由于利克特量表容易设计、构造简单且易于操作,可以用来测量其他一些量表所不能够测量的某些多维度的复杂概念或态度。
因此使得利克特量表成为应用最为广泛的一种量表形式,在市场研究中也得到大量应用。
如测量消费者对产品或服务的重视程度与满意程度;对测量个人生活状态、消费心理;测量消费者对品牌、广告等的心理感觉等。
常见的利克特量表包括4点式、5点式、6点式和7点式,有时候也可以见到10点式。
在量表实际的编制过程中,等级数的确定往往带有较大的随意性,对各种量表优劣势的认识也更多地停留在感性经验的基础之上。
如果对上述的五种等级利克特量表进行划分,按照其相似程度大体可以分为三种,即最为常见的5点和7点可以作为奇数等级的代表,4点和6点可作为偶数等级的代表,而10点在某种程度上与前两类都不相同,可以作为多等级的代表。
在定性思考的基础之上,研究者普遍认为这三类量表各自具有以下优劣势。
作为奇数等级代表的5点和7点量表的应用最为广泛,因而是被访者较为熟悉的形式,在实际实施时不需进行过多的解释即可进行,但其缺点也是比较明显的。
由于中国传统文化倡导“中庸”思想,被访者在填答时可能会出现“趋中反应”,即倾向于选择“一般”等中间选项,这一方面没有真实反映被访者的倾向性,另一方面可能还包含着“不确定/不一定”等意义,而这也是研究者不希望看到的结果。
正是为了克服这种“趋中反应”,强迫被访者在回答时产生一定的倾向性,部分研究者开始尝试使用偶数等级的4点和6点量表,由于国外在评分时习惯采用四分制(差,一般,好,优秀),因而使用4点恰好可以符合其文化,但由于其等级数较少,在反应态度倾向时并不细致,因而并不是特别适合在我国使用。
6点量表在正向和负向态度上各分了三个等级,既避免了趋中反应,在态度的区分方面也较为细致,因而受到了部分研究者的青睐和偏爱,但其缺陷时被访者对这类量表的接触较少,在实施时需要更多的解释。
多等级的10点量表也较为常见,由于我国学校教育在评分时习惯采用百分制,因而当采用十分制时被访者能够较为容易地给出一个得分,但其缺点在于受到了我国的评分体制将60分列为及格线,被访者较少给出5分及以下的评价,这就使得整体得分偏高,因而不能客观地反应其态度。
作为利克特量表的不同形式,以上各种量表都具有便于编制和操作的优点,但也都具有一定的缺陷,主要表现在被访者较少进行极端的评价,进而在一定程度上降低了各种量表的效用。
上述判断大多是基于研究者的经验而总结出的,缺少在数据方面的支持。
为此,也有部分来自不同领域的研究者采用定量的分析方法来探讨利克特量表的理想等级数。
在心理计量学领域,以量表内部一致性为例,Symonds(1924)的研究表明当等级数为7至9时,计算的结果最好。
“7点量表”也同样得到了Cicchetti(1995),Nunnally(1967),Finn(1972)等研究结果的支持;而Bending(1953)比较了3/5/7/9/11点量表后则认为,应该使用9点量表。
然而另外一些研究者则认为内部一致性与量表等级数无关(Peabody,1962;Boote,1981;Widing & Coulter,1991;etc.)。
Christian Jensen & John Tøndering(2005)则在语言学领域比较了2点、4点和30点量表的结果,发现4点量表可以得到最好的结果,同时还发现量表等级数越多,被访者在判断时所花费的时间就越长,这一结果在前一领域内也得到了证明(Matell & Jacoby,1972)。
因此,等级数的确定不光要考虑到其实际效果的问题,同时还需要与访问效率进行权衡。
以上的量表研究几乎都是基于纸笔测验或者计算机测验的结果,此时消费者能够对需要选择的尺度同时有一个全面的理解。
在市场研究中,电话调查作为一种常用的访问方式,被访者仅能够逐一听到选项,而无法象纸笔测验或者计算机测验一样看到选项,从而使被访者无法形成对选择所需要量表选项的全面的评估和全面的理解。
此种不能够看到选择的访问方式可能会产生如下两个方面的影响,首先过于复杂的量表选项等级将影响选项的读出与理解,严重影响访问效率;其次被访者会根据语言习惯来回答,而无法完全按照问卷设计的尺度进行评估。
所以在进行电话访问时,不同等级的李克特量表可能与纸笔或者其他面访有不同的影响。
而目前心理学界和市场研究届缺少这方面的研究成果。
2. 问题提出与研究目的前人研究已为量表等级数的探讨打下了很好的基础,但还存在以下几个方面的问题:首先,囿于研究方法以及所比较的量表等级数不同,研究结果并没有取得完全的一致;其次,以往研究大多是国外研究者的结晶,由于各国文化的不同,其结论能否直接套用到我国还值得商榷。
第三,缺乏对不能够看到选项的电话访问时所用量表等级数的研究结果;最后,目前对不同等级优劣势的探讨还停留在理论层面,没有系统性的研究结论对市场研究领域以操作指导。
为了解决上述问题,本研究以某产品(手机)满意度研究为例,选择在我国比较常用的5点、6点、7点和10点量表进行测量。
也同时考虑两种不同的访问方式:在线调查(能够看到选项)与CATI——计算机辅助电话访问(不能够看到选项)。
为了比较四种量表的测量结果,本研究拟从以下几个方面来对此进行判断,试图探讨不同量表等级数对于研究结果的影响,分析不同等级量表的优劣势以及在不同访问方式中的适用程度,并为量表的改进方向提供建议。
(1)四种量表在测量消费者对产品满意度上的一致性程度;(2)量表的信度、效度水平;(3)量表的鉴别度,量表显著性区分不同属性或产品满意度的能力。
(4)量表的选项分布特征。
3. 研究方法3.1 调查量表及测量设计本研究以手机满意度为研究内容,比较了四个量表的评价效果,整体问卷由三部分组成:表1问卷的结构分布在第二部分的满意度评价中,量表共分四个版本,分别为:五点量表,六点量表,七点量表,十点量表。
除计分方式不同之外,四个版本间的题目完全一致。
为了与常见的量表表现形式相匹配,将五点量表、六点量表和七点量表以选择题形式出现,并有文字对应;十点量表以打分的形式出现,无文字对应。
具体形式如下:●五点量表:1.非常不满意 2.比较不满意 3.一般 4.比较满意 5.非常满意●六点量表:1.非常不满意 2.不满意 3.有些不满意 4.有些满意 5.满意 6.非常满意●七点量表:1.非常不满意 2.不满意 3.有些不满意 4.一般 5.有些满意 6.满意7.非常满意●十点量表:请用1到10的任何一个数字来表达您的意见,10分为满分,表示非常满意。
本研究采用单因素的被访者间的随机区组设计,调查过程中在四个版本的量表中随机选择某一被访者所回答的量表形式,计算机辅助的随机样本分配较好地保证了四组间样本的同质性以及不同组别间被访者数量的一致性。
3.2 调查方法与样本调查数据在2006年1月1-20日收集。
Online调查通过在线Panel( 题客调查网)发布问卷获得,数据通过标准筛选程序去掉答题明显逻辑错误以及与Panel信息不符合的数据,CATI调查通过电话访问中心对全国18-55岁居民进行随机访问获得。
CATI和Online调查范围均覆盖了一级、二级和三级城市。
两个调查的对象是拥有并正在使用手机的消费者,有效问卷共计2193份,其中Online 调查共得到808份有效样本,CATI共得到1385份有效样本。
所有样本被随机分为四组,各组样本的基本背景资料见表2。
表2样本背景比较通过对年龄和个人平均月收入进行方差检验发现,四组样本无明显差异,因而可以作为同质样本组,在量表的回答上可以相互比较。
Online和CATI相比,前者被访者的年龄偏低,收入偏高,这可能是由于访问的方式所决定的,但这种差异目前还不是本研究的重点。
4. 结果分析与讨论4.1四种量表测量各因素满意度排序无显著差异以各产品因素的满意度进行比较为例,来研究四种量表的测量结果,如下为CATI访问结果。
表3 各属性的平均满意度及排序(CATI)由于四组样本的同质性,不同样本组的结果具有一定的可比性。
表2展现了不同量表所得到的结果及其排序结果,因为利克特量表等级的不同,各产品因素的满意度得分差异较大,等级数越高,平均满意度得分越高,而且标准差越大。
为方便比较,将结果根据各因素满意度评分的平均值与标准差进行标准化,如图1所示。
各因素满意度的评分在具体的排名上存在着差异,但是品牌、通话质量、操作容易程度在任何一种量表中都是满意度最高的三个。
利用利用肯德尔和谐系数(Kendall coefficient of concordance,又称肯德尔W系数)对排序结果的一致性进行了检验。
W值为15.5= ,差异并不显著。
?图 1 标准化各因素满意度(CATI)对在线数据进行分析,也有同样的结果,各因素满意度得分因为量表等级不同而差异较大,但是各因素满意度得分的排序无显著差异。
即说明,虽然利克特量表的等级不同,但是它们测量到的消费者对产品的满意度也保持相对的一致。
4.2 量表的信度、效度分析信度表示一个量表对于所衡量测量特质特征的稳定性和可信度程度,是衡量量表质量的重要指标之一。
由表4可以看出,无论是CATI 还是在线调查,十点量表的内部一致性信度均优于其他量表,其次是五点量表,再次是七点量表,而六点量表的信度水平最低。
表4 不同量表的内部一致性系数а比较除量表的信度之外,效度是衡量量表质量的另一个重要指标。
通过比较了其与推荐率以及再购买可能性这两个题目之间的相关情况,得到绩效关联效度(详见表5)。
结果表明,在CATI访问中,六点量表的绩效关联效度较低;在在线调查中,不同等级量表的绩效关联效度相差不大。
表5 总体满意程度的绩效关联效度4.2量表鉴别度比较在市场研究中,一直以来的一个重要目标就是尽量以较少的样本量来获得足够可靠有效的数据。
量表的鉴别度为在一定样本量下使所调查的有差异的数据获得检验上显著性的能力。
一个高鉴别度的方法应该是使用较少样本就能够获得所需要的显著性结果。