测量与量表详解

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1、壹、测量一、测量的本质2二、测量尺度2三、测量误差的来源4四、评估测量工具的4贰、量表的设计一、量表的特质7二、受测者的反应方式8三、建立量表的技术10畚、参考文献13肆、关键词13伍、问题讨论14陆、补充资料20渠、附录27一、测量的本质(一)测量的特性1•测量(MEASUREMENT)的意义:测量是根据某一准则，分派数字于物体或事物之上2•测量的对象:事务或特质的指针3.测量有三种程序，参考附录(图表1)•选取可观察事件•利用数字或符号代表事件的特性•运用分派法则给观察值一个符号或数字(二)测量的内涵1.研究使

2、用的概念可分为事物(objects)或特质(properties)研究人员并非测量爭物或特质，而是测量特质的指标，也就是测量事物特质的大小程度2.测量一项构念(construct)本身是一种挑战，而研究的质量也有赖于测量的选择与构念，以及测量与研究环境配合的情形(三)测量的定义1951年史蒂文斯(Stevens,S.S)给测量下了一个定义“从广义而言，测量是根据法则给事物分派数字。”从中概括岀测量包括三个要素：“第一，事物的属性；第二，数字；第三，规则”。二*测量尺度(MeasurementScale)测量尺度具有

3、三个特性：•数字具有次序。•数字的差距具有次序。•数字序列具有唯一原点，以0代表。综合以上特性，可得四种类型的测量尺度：尺度类型尺度特性基木实证操作范例名目尺度分类、无次序、距离或原点相等的判定性别(男、女)顺序尺度具有次序但无距离或单一原点较大或较小的判定肉的煮熟度区间尺度具有次序与距离，但无单一原点区间或差距相等的判定温度比率尺度具有次序、距离与单一原点比率相等的判定年龄(一)名目尺度(nominalscale):在社会科学与企业研究中，名目尺度比其它尺度更常使用。名目尺度将一个集合分割成互斥且能完全分派的种类

4、，例如：性别可分为男性与女性两类。使用名目尺度吋，计算每一组群成员的「个数」是唯一可能的数学运算。若对每一种类赋予数字，这些数字只能代表标记而没有数量的意义。只要组群彼此互斥而且符合完全分派，名目的分类可由任何数目的组群构成。名目尺度是四种类型中测量能力最低的一种，没有次序或距离关系，也没有数学原点。当待测的特质具有不同程度的差异吋，名目尺度即未能充分测量不同数量程度的信息。但，名目测量在探索性研究中特别有价值，因其0的在探索变量关系而非获得精确测量。调查研究与其它事后冋溯研究常将资料依据次群体分类，因此也常使用名

5、目尺度进行测量。(二)顺序尺度(ordinalscale)：又称等级尺度，包含所有名目尺度的特性外加一个次序指标。若递移性公理成立，顺序尺度即可能成立。递移性公理指：若a大于b,且b大于c,则a大于c。顺序尺度度意味大于或小于，但并不说明程度上的大或小，即等级1与等级2的差距可能大于或小于等级2与等级3的差距。顺序尺度常见的是对意见与偏好分别等级，而配对比较法则是最常使用的测量程序。数字本身只有等级意义，故较适合的集中趋势(centraltendency)量数是中位数；而以百分位数(percentile)或四分位数

6、代表离散趋势(dispersiontendency)«顺序尺度的数据不能采用相关分析(correlationanalysis),只能使用无母数统计法进行统计检定。(三)区间尺度(intervalscale)：区间尺度具有名目尺度和顺序的特征，外加一个距离相等的概念。一般态度量表，智力商数或其它多点量表也都视为区间尺度。可利用算术平均数作为集中趋势量数，以标准差作为离散趋势量数。(四)比率尺度(ratioscale):比率尺度具有前述三种尺度的特微，外加一个具有实质意义的绝对零点或原点。比率尺度代表变量的实际数量，或

7、物理属性的量数，例如：重量、高度、距离、空间都是比率尺度的例子。所有统计方法都可用于比率尺度。比率尺度可进行乘法与除法运算，其它尺度则不行。几何平均数与调和平均数也可作为集中趋势量数，而以标准差作为离散趋势量数。三.测量误差的来源：一个理想的研究必须设计并控制每一变量测量尺度，以达成变量测量的精准与明确，但是这个理想目标并不易达成。因为必须认知潜在的误差来源，并努力的降低误差使其中立，大部分的误差来源来自于系统性的误差，其余误差来随机性的，其误差来源可能干扰研究的结果，包括受测者的误差、情境因素、测量者误差、工具误

8、差这四种。（一）受测者误差受测者本身的特质因素可能影响测量结果，例如员工地位、不同组群成员、社会阶级和地位等。这些属于明确性的可能误差，可以在研究设计中加以处理，但是一些比较不明确的因素未被考虑。例如受测者可能不愿表示强烈的负面意见或问题认知有限却不愿承认，或者在冋答问卷吋心理状况有关，如疲劳、厌倦、饥饿，都有可能影响冋答者正确与充分的冋答能力。（二）情境因