第六章测量法.ppt

量表编制理论及SPSS应用 第六章 测量法 第一部分 测量理论与量表编制概述 关键词：测量格式、信度、效度 测量的定义 测量的定义： 运用一套符号系统去描述某个被观察对象的某个属性的过程 将某个研究者所关心的现象予以「变量化」的具体步骤，也就是把某一个属性的内容，以变量的形式来呈现。 符号系统的表现形式 度量化(scaling)：以数字的形式去呈现某个属性的数量(quantities)。 分类(classification)：以分类的模式，去界定被观察对象的某个属性或特质是属于何种类型。 变量的类型 测量的基础：变异 变量(与常数相对) 表现被研究对象的某一属性因时地人物不同而在质(quality)或量(quantity)上的变化 自变量和因变量 陈述变量的因果关系 间断变量(discrete variable) vs.连续变量(continuous variable) 表现变量的有限性 类别变量(categorical variable) vs.连续变量(quantitative variable) 表现变量的分析性 测量的格式 指量表的整体形式 结构与非结构化测量 量表题目的特性 开放性测量 数字型问题 文字型问题 封闭式测量 类别性测量 连续性测量 Likert scale（李克特式量表） 编写的基本步骤 编写项目（Item Generation）编写出许多表面效度的项目。 项目分析与选择（Item Analysis and Selection）计算项目得分与总分的相关系数，然后选择10到20个相关程度最高的项目（0.80以上较好），以得到一量表。 施测（Administration） 将项目随机排列后，给被试填写，且要安排反向题，以发现那些被试是完全不看项目内容，而只在按照某一个习惯作答。至于分数的计算，则为被试各个项目得分的加总。因此又称为总加量表。 评价 优点 最通用，因为使用简单。 缺点 不一定为等距尺度。所以是否可由各项目得分相加以求算总分尚有待商榷。 被试间不一定存有可比较性。因此相同的分数所代表的意义不一定相同。 被试内不一定存有可比较性。所以一被试所谓的〝常常〞看电影与〝常常〞打篮球，所表示的实际频率可能不同。 被试通常不愿选择太极端的值，或因顺从社会规范而不诚实作答，致使测量存在误差。 Thurston scale（瑟斯顿量表） 编写的基本步骤 编写项目（Item Generation）至少写出100到200个项目，使其总体能反应出所要测量概念的全面观点。然后，最少请20人对这些项目以11点量表来评分，再依次计算各项目得分的中位数与四分位差。 编写的基本步骤 项目分析与选择（Item Analysis and Selection）：?选择中位数最接近整数的项目。如果二题以上的中位数相同则挑选四分差最小的。若一项目Ａ的四分位差大于此项目Ａ与另一项目Ｂ（项目Ｂ为中位数和项目Ａ最接近的项目）中位数差的一半，就表示评审们对项目Ａ的看法很不一致，必须要考虑删除才行。 编写的基本步骤 施测（Administration）?将已决定的项目随机排列，给被试填写。则被试的得分即为其勾选项目所代表之量表分数。若勾选项目超过一个以上，则以其各项目得分的中位数计分。 评价 优点 可由此方法得到一接近等距尺度的测量值，且可以可用单一数值来表达一概念。  缺点 整体制作过程费时费力。 项目评审者不一定具有代表性。 二名被试可能勾选不同的项目，却得到相同的分数，则相同的分数背后的模式不同。因为当受试者勾选二题以上时，是以其中位数计分，可能会有勾选的项目不同，却得分相同的情况出现。虽然可藉由选择中位数字最接近整数与四分位差最小的项目来减低这种情况所发生的机率，但却不能完全免除。 Guttman scale（伽特曼量表） 编写的基本步骤 编写项目（Item Generation）首先，就像前述的两种方法一样，我们必须撰写出一些具有表面效度且能够涵盖所有被试可能反应的项目，并抽样一小群被试来施测，最后将结果制成表格，将其项目遵循一概念上的方向排序（如简单到困难，保守到开放等等），而被试则依照总分高低排序。 项目分析与选择（Item Analysis and Selection）：?Guttuman Scale所使用的项目分析法，亦称 Scalogram Analysis，其重点在于「比较实际所得到的反应模式与理想反应模式间的差距」，可由Coefficient of Reproducibility（CR）来代表，通常以0.90为一接受与否的标准，若低于此值，则有删改项目的必要。但须注意的是，虽然很耗费时间与人力，删改时仍须一项项地去除并重新计算其CR值。因为某一项目的误差可能连带影响其它项目，