量表开发过程.教学文案.ppt

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1、量表开发过程.1.1概念定义概念：从特定事实中提炼出来的想法组成性定义:字典里的定义，是用其他概念和架构来定义一个概念，对所研究的概念确立边界，表明所要研究概念的中心思想。组成性定义要具有理论解释的能力，因此必须与其他的概念区分开来。操作性定义：将理论性的概念与现实世界的事物联系在一起的纽带，是后续测量的基础。因此，操作性定义要明确要测量的、可观察的事物的特性。可参考《当代市场调研》等相关书籍概念说明要点界定概念性质情感？感知？行为？结果？……属概念与其他相近概念的差异确认概念的层次个体vs群体发确认包含的内部成分单维度vs多维度

2、说明与概念相关的前因与后果变量1.2初始题项(item)的建立与精炼建立文献回顾:相关研究内容访谈:焦点小组、深度访谈等方法，从专家、顾客或相关人员身上产生原始题项集注意:可以结合使用,也可单独使用原则：不可以想当然的自认为包含哪些维度，要从研究对象的角度出发………………1.2题项的初始建立与精炼初始精炼Step1.邀请五名判断者，向其解释清楚每一个类别fi0（i=1…m）的含义，并给出其中一个题项xk0作为例子。然后让这些判断者将X0中的所有题项分别归类到fi0中，如果认为某一个题项xi0不属于任何一类，就将其单独列入到“不合适

3、”之列。注意:判断者事先并不清楚哪些题项被归为一类。标准:如果五人当中至少有四个人认为某个题项不属于任何一类，就将其从题项集中删除。Step2.再邀请五名判断者，也向其解释清楚每一个类别fi0（i=1…m0）的含义，并让判断者了解调整后的每个维度下的题项，然后请其判断fi0下的每一个题项xi0说明fi0的程度，一般分为三种—完全说明，一般说明，不能说明。标准:至少有三个判断者认为xi0能够完全说明fi0，并且没有人认为xi0不能说明fi0，则这样的xi0保留下来，否则删除。…1.3运用统计数据精炼题项方法1：计算某一题项与其所属的

4、维度的其他题项总和(item-to-total)的相关系数r，如…。>>…>标准:1.如果则删除2.突然下降法:<1.3运用统计数据精炼题项方法2：利用量表可靠性精炼具体方法、原理，及标准参见第五步中的可靠性检验1.4.维度的生成方法1:确定性因子分析如果现有的结构较好，不需要做调整的话，只要给出现有的因子结构优于其他数目的因子结构的结果就可以了。方法2:探测性因子分析原理简介:fi公因子aij因子负载(第i个变量在第j个公因子上的负载)ui特殊因子(也称残差，表示该变量不能被公因子解释的部分)。…………1.4维度的生成每个因子对

5、数据的解释能力，可以用该因子所解释的总方差来衡量，通常称为该因子的贡献，记为Vp，它等于和该因子有关的因子负载的平方和，即所有因子的累计的贡献为：标准：1.公因子应该使累计解释的变差比例达到70％—80％以上，但是学术性研究中，该值也可以小一些50％—60％也是可以接受的。2.确定因子个数的标准是x的相关矩阵的特征值，一般选取特征值大于1的主成分作为初始因子。注意:如果某一个题项在所有的公因子上的负载都很小，比如均小于0.3，就要考虑是否要将该题项删除。n2.效度效度简介：效度系数越高，表示越能测量想要测量的概念。有效性(效度)是

6、指我们试图测量的事物的特征是否是真正要测量的，也就是指量表所测量到的结果与希望测量的对象的接近程度。测量工具的正确性:正确的测量出所预测量的特性2.1效度结构2.1.量表的有效性(validity)检验备注：除了上述有效性指标之外，还有表面有效性，内容有效性，相关有效性等指标，鉴于使用的频率，这里只介绍上述三种。另外，上述三种指标并不需要全部检验。有效性指标检测方法內容收敛有效性（聚合效度）ConvergentValidity1.方差分析2.标准化的因子负载及其显著性来判断(Lisrel线性结构关系)同一架构的不同测量工具之间的相

7、关程度区别有效性DiscriminantValidity1.因子之间的相关系数rij及其置信区间2.相关系数小于该维度的Cronbachα值区别不同维度或概念的程度规则有效性NomologicalValidity检验所测量的变量与其他变量之间的关系或因果关系…2.2内容效度一个测验的内容效度是建立其构念效度的必要前提定性的判断：可以通过因子分析的累积总方差来判断量表具有内容效度2.3构念效度影响问卷的构念效度的情况研究者的操作性定义出现了偏差操作性定义没有充分的反映目标概念测验问卷缺乏信度2.3测验聚合效度和区分效度：特质-多方法

8、模式MTMM矩阵不同特质-不同方法得到的相关性：越低越好-区分效度相同特质-不同方法得到的相关性：越高越好-聚合效度结构方程模型SEM—尤其适宜检验测量的区分效度作为检验测验构念效度的先决条件，假设的理论模型需要与抽样得到的数据很好地契合，测验指标