量表的设计与数据分析
认知心理学检验量表设计与实验数据分析
认知心理学检验量表设计与实验数据分析认知心理学检验量表是一种用来测量人们认知功能和心理特征的工具。
通过设计合理的问卷和实验任务，并对实验数据进行统计分析，我们可以深入了解人类认知过程，并揭示出其中的规律和变化。
本文将详细介绍认知心理学检验量表的设计方法，并指导如何进行实验数据的分析。
一、认知心理学检验量表的设计方法1. 确定研究目标：首先要明确研究者希望了解的认知问题或心理特征，如注意力、记忆、语言能力等。
根据研究目标，可以确定相关测量指标和量表的结构。
2. 文献回顾与参考：通过查阅文献，了解已有的相关量表或实验任务，可以借鉴现有的成熟工具进行设计，或者进行改编和修订。
同时，还需考虑量表的可靠性和有效性。
3. 生成测量项：根据研究目标，设计与所要测量认知过程相关的问题或任务。
这些问题或任务应该具有一定的丰富性和多样性，以便更全面地了解被试者的认知功能。
4. 构建量表结构：对于多维度的心理特征，可以采用多维度的量表结构。
常用的量表结构包括单因子量表、多因子量表和层次模型量表等。
根据研究目标和生成的测量项，选择合适的结构进行构建。
5. 试题的筛选和遴选：在生成的测量项中，对试题进行筛选和遴选，保留符合要求和有效的试题。
可以进行专家评估、预测试等步骤，确保试题的可靠性和有效性。
二、实验数据的分析方法1. 数据预处理：在进行数据分析之前，需要对原始数据进行预处理。
主要包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等。
清洗后的数据更可靠和准确。
2. 描述统计分析：通过描述统计方法，对各个变量的基本情况进行概括和总结。
包括平均数、标准差、频数分布等。
这些统计量有助于初步了解数据的分布和变化情况。
3. 因素分析：对于多维度的心理特征量表，可以采用因素分析方法，通过提取主成分或公因子，减少变量的维度并寻找共同因素。
因素载荷表和因子得分可以帮助解释数据的结构和特征。
4. 信度分析：衡量量表内部一致性和稳定性的指标，常用的有Cronbach's α系数、内点相关系数等。
量表的设计与数据分析
四、测量项目精简
• 1、数据收集 • 数据收集中一个关键问题是样本量大小，探索性因子分析
易受样本量的影响。Guadagnoli和Velicer（1988）发现， 在大多数情况下，有150个样本就足以进行探索性因子分 析，而Rummel（1970）建议样本量与测量项目比应为4:1 以上，Schwab（1980）建议应至少是10：1。 • 2、探索性因子分析 • 它是从一组具有共同特性的测量项目中提取背后潜在构念 的统计分析技术。 • 3、量表的评价
三、量表的开发
• 1、测量项目的数量问题 • 一般说来，在最终的量表中，大部分构念的测量项目应保
持4～6个。在最终量表中大概有一半测量项目会被删除， 所以在测量项目开发阶段，每个构念的测量项目应保持在 最终想留下来的测量项目数量的两倍以上。 • 2、测量项目的尺度 • 在实际应用中经常用Likert5分量表或7分量表。
如分数、美元或权重等的常量和。例如，下面是浴皂的八 种属性，请将100分分配到这些属性当中，以准确反映你 对每种属性的相对重要性的看法。一种属性得分越多，这 种属性就越重要。 • 温和（ ） 泡沫（ ） 收缩（ ） 价格（ ） • 香味（ ） 包装（ ） 保湿（ ） 清洁能力 （）
心理学研究中的量表设计和使用
心理学研究中的量表设计和使用心理学研究的量表是一种广泛应用于心理评估和测量的工具。
量表设计和使用对于心理学研究具有重要的意义，它可以帮助研究者了解和衡量心理现象、性格特征、行为模式等方面的变量。
本文将介绍心理学研究中量表的设计和使用方法，并探讨其在实验设计和数据分析中的应用。
一、量表设计量表设计是心理学研究中非常关键的一环。
一个合理有效的量表可以提供准确的心理测量结果，从而为后续的数据分析和结论推断提供基础。
以下是一些常用的量表设计原则：1. 明确测量目的：在设计量表之前，研究者需要明确测量的目的和研究假设。
这有助于确定量表的关键变量和测量维度。
2. 建立理论基础：量表的设计应基于科学理论，并反映心理学的相关构念。
通过综合理论和已有研究来制定量表的项目内容，以确保量表的有效性和信度。
3. 编制项目：在编制量表项目时，需要注意项目的表述要清晰准确。
同时，项目应具备一定的区分度和区分度，以便更好地测量被试者的心理特征。
4. 确定量表结构：对于涉及多个维度的心理特征，量表的设计需要确定相应的结构。
常用的结构包括单维度、多维度和层次结构等。
5. 评估信度和效度：量表的信度和效度是评价量表质量的重要指标。
研究者可以通过统计方法，如再测信度、内部一致性等，来评估量表的信度和效度。
二、量表使用在心理学研究中，量表的使用包含实施、数据收集和数据分析三个环节。
正确的量表使用方法可以保障数据的准确性和可靠性。
以下是一些常用的量表使用注意事项：1. 选择适当的量表：根据研究目的和测量要求，选择与之相适应的量表。
量表的选择应基于被试者特征、实验任务和研究问题。
2. 详细记录实施过程：在实施量表测量时，需要详细记录实施过程。
包括测量时间、操作顺序、测量环境等，以确保数据的可靠性和可重复性。
3. 合理安排量表顺序：如果使用多个量表进行测量，应合理安排量表的顺序，并留出足够的时间供被试者休息，以避免疲劳对测量结果的干扰。
4. 注意量表解释和评价：在数据统计和分析之前，需要仔细阅读量表的使用手册和说明。
第四章 量表的设计和应用
的得分总和。
△李克特量表的制作和使用步骤
第一步：明确测量问题的含义和测量要求，提 出一组（10—20条）与问题有关的陈 述语。
第二步：设计答案并进行量化（即记分），规 定总分、计分办法和评价标准。
第三步：进行试测，并根据试测结果对所有陈 述进行辨别力检验，淘汰辨别差的陈 述语。
第五步，对反常现象作出解释，评估量表的有 效性。
一般要求一致性系数在0.9以上。
3、语意差别量表
语意差别量表是把一系列正反义成对的 形容词之间分为七个等级为答案形式的用来 测量被测人对研究事物的感觉或评价意见并 据此来描绘事物“轮廓”或“形象”的一种 测量表，它主要用于测量某种事物在人们心 目中的形象或给人的感觉。
（五）比较型答案的设计
比较型答案是要求回答者对所列答案进行比较， 并排出先后顺序的一种回答方式，具体又分为两两 对比、强迫排序等形式。
详见“量表的种类”
对号入座式
强迫排序问题回答方式分 编号排队式
简单编号式 P101
（六）评估打分型
评估打分型答案主要应用于评估量表中， 多以表格形式出现，操作办法是：评估者依据 事先制定的统一打分标准，根据自己对评估对 象的了解和认识，在每一个测量项目上公正客 观地打出评估数，然后，对评估分进行统计和 分析，最后根据统计分析结果对评估对象作出 评价。
设计时应注意：
1、答案应包含所有不同程度的态度。 2、要根据测量对象的具体情况，确定合理的等
级数。 3、答案记分时要确定合理的起点。 4、要根据问题答案的可能情况和测量要求，确
定答案是采用平衡式还是非平衡式。 5、在对答案进行排序的同时，如果还要进行定
量表设计方法
量表设计方法一、量表设计方法量表设计其实还挺有趣的呢，就像搭积木一样，一块一块拼凑出能测量出我们想要的东西的工具。
（一）确定测量的概念首先得想清楚要测量啥呀。
比如说要测量大学生的幸福指数，那这个幸福指数包含哪些方面呢？是学习成绩带来的成就感、和朋友相处的融洽度，还是参加社团活动的充实感呢？这就需要好好琢磨。
（二）构建量表的维度确定了测量概念后，就该划分维度啦。
就拿测量幸福指数来说，可以分为学习维度、社交维度、生活维度等。
学习维度里可以有对自己专业知识掌握程度的满意度、对考试成绩的看法等项目；社交维度就有和室友关系、和同学关系、和老师关系等方面的项目；生活维度可以包含对宿舍环境的满意度、对食堂饭菜的评价等。
（三）编写题项1. 题项得清晰明了。
不能模棱两可，让回答者都不知道怎么回答。
比如“你觉得你在学校的感觉咋样？”这就很模糊。
要是改成“你对自己目前在学校的学习状态是否满意？A.非常满意 B.满意 C.一般 D.不满意 E.非常不满意”就清楚多了。
2. 避免引导性问题。
像“你肯定觉得我们学校的社团活动很棒吧？”这就有引导性，应该改成“你对学校社团活动的满意程度如何？”3. 题项要覆盖全面。
不能只关注到一部分情况。
要是测量幸福指数，不能只问学习方面的，社交和生活方面的也得有。
（四）确定量表的类型1. 利克特量表是很常用的。
就是那种有多个选项，从非常同意到非常不同意的。
例如“我觉得我在学习上有很强的动力”，选项可以是“非常同意、同意、中立、不同意、非常不同意”。
2. 语义差异量表也不错。
比如测量对某个事物的看法，“这个老师的教学风格：枯燥 - - - - - 有趣”，中间可以有几个过渡的点让回答者选择。
（五）预测试编写好量表后，先找一小部分人来测试一下。
这小部分人最好是和最终要测试的人群特征相似的。
比如要测试大学生，那就找一些同校不同专业的大学生来试做一下。
看看他们对题项有没有不理解的地方，回答的时候有没有困难。
心理学中的量表设计与心理测量分析方法
心理学中的量表设计与心理测量分析方法心理学中的量表设计与心理测量分析方法是进行心理评估和研究的重要工具。
量表是用来测量心理特征、评估心理状态和记录心理行为的工具，而心理测量分析方法则是用来对量表得分进行统计和分析的方法。
本文将介绍心理学中的量表设计原则和常用的心理测量分析方法。
量表设计是心理学研究中非常重要的步骤。
好的量表设计可以确保测量的准确性、可靠性和有效性。
首先，量表设计需要明确测量的目标和对象。
研究者需要明确自己想要测量的心理特征或状态，并确定测量的对象是哪一群体。
例如，如果想要测量抑郁症状，明确目标为成年人群体。
其次，量表设计需要确保测量的可靠性。
可靠性是指同样的被试在不同时间、不同场合下所得到的测量结果是否相似。
在量表设计中，可以通过测试-重测法来检验量表的可靠性。
测试-重测法是在一定时间间隔后再次对同一群体进行测试，然后计算两次测试间的相关系数。
相关系数越高，说明量表的可靠性越高。
除了可靠性，量表设计还需要考虑测量的效度。
效度是指量表是否能真实、全面地反映被测量心理特征或状态的程度。
效度分为内部效度和外部效度两个部分。
内部效度是指量表内部各项指标之间的相关程度，例如，抑郁症状量表中不同项之间的相关性。
外部效度则是指量表得分与其他已有的测量工具或外部标准的相关程度，例如，抑郁症状量表与其他抑郁症状测量工具之间的相关性。
在进行心理测量分析时，常用的方法有描述统计分析和因子分析。
描述统计分析是通过计算平均数、标准差和频数等指标来对量表得分进行描述和总结。
平均数反映了样本的集中趋势，标准差则反映了样本的离散程度。
频数则可以给出每个分数段的人数。
通过描述统计分析可以对被测量特征的情况有一个直观的了解。
而因子分析是用来研究量表背后的维度结构的方法。
因子分析可以揭示量表中表现出的主要因素和次要因素，从而帮助理解心理特征的内在结构。
在因子分析中，研究者运用统计工具将多个变量聚类成为几个较少的无关维度，这些维度被称为“因子”。
报告中量表设计和信度分析的详细过程
报告中量表设计和信度分析的详细过程一、引言二、量表设计2.1 研究目的2.2 选取概念和定义2.3 题目设计三、样本选择和数据收集3.1 样本选择3.2 数据收集四、信度分析4.1 什么是信度分析4.2 信度分析的重要性五、信度分析方法5.1 内部一致性信度5.1.1 评价指标5.1.2 计算方法5.2 测试重测信度5.2.1 评价指标5.2.2 计算方法5.3 等价形式信度5.3.1 评价指标5.3.2 计算方法六、数据分析和结论6.1 数据分析方法6.2 结果解释6.3 结论引言报告中的量表设计和信度分析是研究的重要环节，它们对于研究结果的可靠性和有效性起着至关重要的作用。
本报告旨在详细介绍量表设计和信度分析的具体过程。
量表设计2.1 研究目的在量表设计之前，首先需要明确研究的目的。
研究目的可以是了解某种现象、评估某种信念或行为以及测量某种特质等。
明确研究目的有助于量表设计的有效性。
2.2 选取概念和定义在量表设计之前，需要选取适当的概念和定义。
概念是指研究中要测量的变量或特征，定义是对该概念的详细解释。
选取概念和定义需要参考已有的研究和理论，确保其科学性和准确性。
2.3 题目设计题目设计是量表设计的核心环节。
在题目设计过程中，需要根据选取的概念和定义，编写一系列能够测量该概念的问题或陈述。
题目设计需要注意语言简洁、明确，避免引导性和歧义性，以及考虑到被试的接受能力和文化背景等因素。
样本选择和数据收集3.1 样本选择样本选择是量表设计的关键步骤。
合理的样本选择可以增加研究结果的有效性和泛化性。
样本选择需要根据研究目的和研究对象的特点进行，可以采用随机抽样、整群抽样等方法。
3.2 数据收集数据收集是量表设计的实际操作过程。
数据收集可以通过面对面访谈、问卷调查等方式进行。
在收集数据时，需要确保被试能够真实回答，并严格控制问卷环境和调查流程，以确保数据的有效性和准确性。
信度分析4.1 什么是信度分析信度分析是评估量表的稳定性和可靠性的一种方法。
第五章 量表的设计
1.类别量表 例：“请问您知道×××牌洗发水吗？” ①知道 你的性别： ①男 ②女 注：例中每类答案的代表数值（1，2）只作分类之用， 不能作数值计算。 类别量表必须注意所分的类别既要有穷尽性，又要具 有互斥性。 ②不知道
2.顺序量表
例如，“请在下列数字后依次给出您最喜欢的洗发水品牌、 第二喜欢的品牌、第三喜欢的品牌……”
6、李克特量表 李克特量表要求被调查者表明对某一表述是赞成还 是否定，测量人们在态度上的差别。回答着对这些 问题的态度不再是简单的同意或不同意两类，而是 将赞程度分为若干类，范围从非常赞成到非常不赞 成，中间为中性类。不需要评价人员。
举例：请评价以下观点
非常赞同-5，比较赞同-4，说不清楚-3，不太赞同-2，非常不赞同-1
尺度量表的注意事项：
1.顺序量表是一种比较粗略的量表，它既无相 等单位又无绝对零点，只是把事物按某种标准 排一个顺序。 2.等距量表是一种有相等单位但没有绝对零点 的量表，因此它只能做加减运算，不能做乘除 运算。
3.等比量表既有绝对零又有相等单位，因此它 除了可以测量对象之间的差别，还可以确定它 们之间的比例。
4.四种牌子的态度值相比，选择最高值。
1.配对比较量表是属于顺序量表的一种。
2.消费者对各种牌子的商品比较了解的情况使用。
4.固定总数量表 在固定总数量表中，调研人员例举出若干答案，被调查者 根据自己的认识程度给每个答案评分，不管分数如何分配， 各答案分数的总和必须是一个固定数值（通常是100分） 固定总数量表常用于不同商标产品的比较，以调查消费者 对品牌的偏好；也可用于对同一问题的不同因素之间重要 性程度的比较。
【例】以下句子是描述您对逛街购物的态度，请回答您的赞同程度（绝对不赞同＝1；不赞同＝2； 既不赞同也不反对＝3；赞同＝4；绝对赞同＝5，下同），请您在相应的数字画“○”。 绝对不 赞同
5级量表数据分析
5级量表数据分析以李克特五点量表为例介绍使用SPSS分析问卷数据的流程。
问卷数据收集完成后，首先要剔除无效问卷，保证数据的准确性。
分析步骤如下：01丨录入问题及数据打开SPSS软件，在变量视图界面内输入问题及设置值，一般设置值为1非常不同意，2不同意，3不一定，4同意，5非常同意。
同理输完一篇问卷即可。
02丨描述性分析描述性分析主要是对被调查者的基本信息进行描述，如性别、学历、年龄、工作年限、居住地等等，这类问题一般放置在一份问卷的开头（也有放置在结尾，个人设计问卷时比较喜欢放置于开头）。
描述性分析主要对问卷的均值、标准差进行分析，均值相同时，比较标准差，标准差越小，表示越稳定。
1、点击分析-----描述统计----描述----选择变量----点击选项----选择你需要描述的项（平均值、方差…..）。
2、分析----描述统计----频率---选择项，则可以得出频率频数。
最后将自己需要的数据进行汇总了列成表格或图表（饼图/柱形图等）的表示，图表的项有频数、频率、均值、标准值等，并辅以文字说明，使结果一目了然。
（注：以下图表及数据仅作为案例解释说明，数据不具有准确性和真实性）03丨信度分析信度分析主要是通过SPSS分析验证设计的问卷是否可靠，问卷题目之间是否具有良好的相关性进行分析，被调查者的答案是否存在矛盾，是否可靠等等。
问卷分析的步骤如下：点击分析----标度----可靠性分析-----选择项----确定结果分析：一般来说，问卷是否可靠主要看Alpha（a系数），a<0.7则表示设计的问卷信度不可靠，0.7<a<0.8则说明问卷具有一定的可靠性，0.8<a<0.9则说明问卷信度很好。
上面的项数则是选择分析的问卷题目的数目。
在进行进一步介绍时先谈一下问卷设计的内容。
实证分析的论文中比较简单的模型大概可能是:研究对象的影响因素（自变量）会影响研究对象的效果（因变量），A H B ; 即论文假设H为自变量A 对因变量B会产生一定的影响。
量表设计与应用思路
量表设计与应用思路引言量表是一种常用的研究工具，用于测量和评估特定变量或概念。
设计一个有效的量表需要考虑多个因素，包括目的、受试者、测量方法等。
本文将探讨量表设计的思路和应用。
量表设计的思路量表设计的关键在于确保其有效性和可靠性。
以下是一些设计思路和策略：1.### 目的明确设计量表之前，需要明确研究的目的和研究问题。
根据目的的不同，量表可以用于测量各种变量，比如态度、知识、心理特质等。
明确目的有助于确定所要测量的内容和特征。
2.### 受试者考虑在设计量表时，需要考虑受试者的特征和背景。
比如，如果目标受众是某一特定年龄段的人群，量表设计应该考虑到他们的语言表达能力、认知水平等因素，以确保测量的准确性。
3.### 参考现有量表在设计量表时，可以参考现有的经验证量表。
这些量表已经在之前的研究中被验证过其有效性和可靠性，可以作为设计的参考。
然而，需要注意不要直接复制现有的量表，应根据研究目的进行相应的修改和调整。
4.### 逐步开发量表设计不是一蹴而就的过程，可以逐步进行。
可以先进行初步设计，然后通过预测试和反馈来改进和完善量表。
预测试可以包括小规模的调查或专家评议，以评估量表的可理解性和可信度。
量表应用的思路量表的应用是将设计好的量表应用到实际研究中的过程。
以下是一些应用思路和策略：1.### 应用场景选择量表的应用需要根据研究的特点和目的选择适当的应用场景。
例如，如果研究需要测量人们的态度，可以在调查问卷中应用量表。
如果研究需要测量人们的认知能力，可以设计实验任务来应用量表。
2.### 数据收集和分析在实际应用中，需要确保数据的准确性和完整性。
数据收集可以通过调查问卷、实验记录等方式进行。
在数据分析阶段，可以使用统计方法对量表的得分进行分析，比如计算平均值、频率分布等。
3.### 结果解释和讨论在量表应用的结果解释和讨论中，需要将得到的数据与研究目的联系起来。
可以解释不同因素对量表得分的影响，并讨论结果的内在含义。
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四、测量项目精简
• 1、数据收集 • 数据收集中一个关键问题是样本量大小，探索性因子分析 易受样本量的影响。Guadagnoli和Velicer（1988）发现， 在大多数情况下，有150个样本就足以进行探索性因子分 析，而Rummel（1970）建议样本量与测量项目比应为4:1 以上，Schwab（1980）建议应至少是10：1。 • 2、探索性因子分析 • 它是从一组具有共同特性的测量项目中提取背后潜在构念 的统计分析技术。 • 3、量表的评价
二、量表的分类
• （一）比较量表 • 2、等级顺序量表 • 同时向调查对象呈现几种物体，并要求他们根据一些标准 将这些物体排序。通常用来测量对品牌的偏好以及态度。
• 例如：下面五位老师，你认为哪位老师的授课水平最好？ 最好的老师填写1，第二好的填2，依次类推。 • 王老师（ ） 张老师（ ） 李老师（ ） • 吴老师（ ） 刘老师（ ）
二、量表的分类
• （二）非比较量表 例如：测量自我概念、个人概念和产品概念的一个语义差异量表 1、粗糙的 —— —— —— —— —— —— —— 精致的 2、兴奋的 —— —— —— —— —— —— —— 冷静的 3、不舒适的—— —— —— —— —— —— —— 舒适的 4、专横的 —— —— —— —— —— —— —— 顺从的 5、愉快的 —— —— —— —— —— —— —— 不愉快的 6、现代的 —— —— —— —— —— —— —— 非现代的 7、节俭的 —— —— —— —— —— —— —— 挥霍的 8、理性的 —— —— —— —— —— —— —— 感性的 9、年轻的 —— —— —— —— —— —— —— 成熟的
定类
数字用于对物体的 识别与分类 数字代表物体的相 对位置，但没有指 明差距大小
品牌代码、 商店类型、 性别分类 偏好排序、 市场地位、 社会阶层
定序
定距
物体之间可比较的 差距、零点是任意 定的
零点是固定的、可 以计算尺度值的比
态度、观念、 全距、平均 指数 数、标准差
简单相关、t检验、 ANOVA、回归因 子分析
五、量表的评价
• （二）效度 • 效度反映了测量工具能够正确无误地测出潜在特质的程度。 • 1、内容效度：对量表的内容表现出特定测量任务的优劣 程度的一个主观而系统的评价。 • 2、标准效度：是指一个量表能否像预期的那样反映与选 做标准的其他变量（标准变量）之间的关系。 • 3、建构效度：它表示测量同一个构念的测量项目应该高 度相关（会聚效度），而测量不同构念的测量项目的相关 度应该较低（区非比较量表 • 1、Likert量表 • 它是一个被广泛使用的评分量表，它需要调查对象关于刺 激物体的一系列陈述中的每一个，指出同意或不同意的程 度，一般每个量表项目有5个或7个反应类型，从“强烈反 对”到“强烈赞成”。 • 2、语义差异量表 • 它是一个7级评分量表，两端由极端的词组构成。调查对 象在许多分项的7级评分量表上对物体评分，量表的每一 端都被两个极端的形容词中的一个所限定。
三、量表的开发
开发理论
美国学者马尔 霍特拉（2006） 提出了量表开 发的过程。
产生最初的项目库：理论、二手数据和定 性研究 在定性判断的基础上选择以套简化的项目
从一个大的预测试样本处收集数据
进行统计分析 开发提炼后的量表 从一个不同的样本处收集更多的数据 评价量表的信度和效度 准备最终的量表
三、量表的开发
二、量表的分类
量表 基本特性 实例 对态度的 测量 优点 缺点
Likert量 从1（强烈反 表 对）到7（强 烈赞成）的 同意程度 语义差 异量表 带两极标志 的7分制量表
容易构建、 耗时较多 容易执行、 容易理解 通用的 对数据是 否定距有 争议
品牌、产 品和公司 形象
三、量表的开发
• Churchill（1979）提出了量表开发的研究思路，该思路也 是市场营销领域广泛使用的，该思路如下： • ①将某一给定概念的度量变量具体化； • ②创建构成量表的原始陈述或项目，设计原始问卷； • ③数据收集，数据收集的目的是为了发现原始设计的度量 项目中不合适的项目； • ④提炼测度，最终确定用于研究的测量项目； • ⑤再次收集数据； • ⑥验证量表的可行性； • ⑦验证量表的有效性； • ⑧总结、提炼出具有一定指导意义和规律性的理论。
•
谢谢大家！
• Churchill（1979）指出，生成测量项目的方法主要有三种：①以 往学者曾使用过的测项；②研究者根据相关概念和文献自行编 制；③从消费者或专家的访谈中归纳出来的。 • 风笑天（2009）指出，在建立量表测项的时候，可以从两个方 面来考虑：①利用前人已开发的量表。前人开发的量表是经过 反复使用并得到检验了的，效度和信度比较高，可以根据具体 情况直接借用或进行一定程度的修改。但是，国外学者开发的 量表并不完全适合我国文化环境，在使用时一般都需要作修改 和补充。②研究者进行探索性研究，自行开发量表。采用实地 观察和无结构访谈的方法收集资料，尤其是与研究对象进行深 度的访谈，可以获得第一手资料，这样做可以从被研究者的角 度来看待问题，并观察被研究者的特征、行为和态度。通过以 上方法，可以避免在量表中出现含糊的问题，也可避免设计不 符合客观实际的测项，从而提高量表的质量。
五、量表的评价
量表评价
信度
效度
重复 测试 信度
复本 信度
内部 一致 性信 度
内容 效度
标准 效度
建构 效度
五、量表的评价
• （一）信度（reliability）
• 它是指如果重复进行测量，一个量表产生一致性结果的程 度。 • 1、重复测试信度：调查对象在尽可能相同的条件下，在 两次不同时间执行相同的量表项目，时间间隔一般为2～4 周，通过计算相关系数确定两次测量值之间的相似程度， 相关系数越高，信度越高。 • 2、复本信度：构建两个等价的量表，在两个不同的时间 对同一个对象进行测试，时间间隔一般为2～4周，对两次 分值计算相关分析。 • 3、内部一致性信度：用来评价一个求和量表的信度，量 表中的几个项目被累加起来构成一个总分值。一般用 Cronbach α系数来表示。它集中在构成量表的项目体系的 内部一致性上。
定比
年龄、收入、 几何平均数、 变异系数 市场份额 调和平均数
二、量表的分类
• 量表是用来测量构念的调查工具，它是按照一定的结构顺 序来安排全部陈述或项目，来反映所测量的概念或态度的 程度。 • 1、比较量表：对刺激物可以直接比较，它的数据必须以 相对的关系来解释，只有定序或等级顺序的性质。它可以 反映出刺激物之间微小的差别，涉及较少的理论假设。主 要包括配对比较量表、等级比较量表和常量和比较量表。 • 2、非比较量表：调查对象采用他们认为合适的评分标准 ，不对被评价的物体与另一个物体或一些指定的标准进行 比较，每次只对一个物体进行评价。它产生的数据通常被 假定为定距的或定比的。主要包括Likert量表和语义差异量 表。在营销研究中，非比较量表使用最广泛。
六、小规模研究
• 1、数据收集 • 因子分析是探索性的，需要重新收集数据对精简后的量表 进行验证，即验证性因子分析。 • 一定要重新选取一个新样本，而不能用前面进行探索性因 子分析的样本。 • 如果数据分布为正态，样本量与测量项目的比例应在5：1 以上，且最小样本量为100，对于非正态数据，样本量与 测量项目的比例应在10：1以上。 • 2、验证性因子分析
二、量表的分类
• （一）比较量表 • 3、常量和量表 • 调查对象根据一些标准在一组刺激物体中分配一个单位， 如分数、美元或权重等的常量和。例如，下面是浴皂的八 种属性，请将100分分配到这些属性当中，以准确反映你 对每种属性的相对重要性的看法。一种属性得分越多，这 种属性就越重要。 • 温和（ ） 泡沫（ ） 收缩（ ） 价格（ ） • 香味（ ） 包装（ ） 保湿（ ） 清洁能力 （ ）
三、量表的开发
• 1、测量项目的数量问题 • 一般说来，在最终的量表中，大部分构念的测量项目应保 持4～6个。在最终量表中大概有一半测量项目会被删除， 所以在测量项目开发阶段，每个构念的测量项目应保持在 最终想留下来的测量项目数量的两倍以上。 • 2、测量项目的尺度 • 在实际应用中经常用Likert5分量表或7分量表。
七、报告量表开发过程
• 1、报告测量项目的生成过程 • 2、进行内容效度评价，在最终的研究报告中也应当报告 预测试的过程 • 3、应当报告探索性因子分析的分析过程，包括因子模式、 估计共同度的方法、确定因子数量的方法、旋转方法、所 有因子的特征值、所解释的方差比例、完整的因子载荷矩 阵等等。 • 4、应报告量表的信度和效度 • 5、对验证性因子分析的结果作清楚的报告，通常报告卡 方值、自由度、RMSEA、CFI、IFI等以及所有的因子载荷及 t值。
二、量表的分类
• （一）比较量表
• • • • • • • • • • 1、配对比较量表 给一名调查对象提供两个物体，并要求他根据某些标准来选择一个。 例如：下面五位老师，你认为哪位老师的授课水平最好 王老师 张老师 李老师 吴老师 刘老师 王老师 0 0 1 0 张老师 1 0 1 0 李老师 1 1 1 1 吴老师 0 0 0 0 刘老师 1 1 0 1 喜欢次数 3 2 0 4 1
八、实例分析
• 用本人博士论文的数据做简要分析
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