量表开发过程.教学文案

1、量表开发过程.1.1 概念定义概念定义 概念概念：从特定事实中提炼出来的想法组成性定义组成性定义: :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：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测量的、可观察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

2、度说明与概念相关的前因与后果变量1.2初始题项初始题项(item)的建立与精炼的建立与精炼 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注意: :可以结合使用可以结合使用, ,也可单独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，要从研究对象的角度出发度出发),(0020100mfffF),(0020100nxxxX02002010100201021101,fxxxfxxxnnnn 1.2题项的初始建立与精炼题项的初始建立与精炼初始精炼初始精炼Step1. 邀请五名判

3、断者，向其解释清楚每一个类别fi0（i=1m）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”之列。 注意注意:判断者事先并不清楚哪些题项被归为一类。 标准标准: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=1m0）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。 标准标准: :至少有三个

4、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。 ),(1121111nxxxX1.3运用统计数据精炼题项运用统计数据精炼题项 方法方法1：计算某一题项与其所属的维度的其他题项总和(item-to-total)的相关系数r ，如),(112110111nxxxf211211111111111)()()( )(yyxxyyxxriiiiniiixy2111。 1121nrrr标准标准:1.如果如果 则删除则删除2. 突然下降法突然下降法: 5 . 0ir0.6但是不是内部一致性系数越高越好3.1量表的可靠性(reliability)检验C

5、ronbach alpha(Cronbach ,1951内部一致性 ):原理简介:)1)(1(212skiikk) 1(1krrk k某维度下题项的数目 2i题项i的方差2s该维度的方差 是内部题项相关系数的平均值 r3.1 Cronbach 值的标准 作者（年代）作者（年代）使用情况使用情况建议的建议的Cronbach 值值Kaplan,Saccuzzo(1982)基础研究0.7-0.8应用研究0.95Murphy, Davidshofer(1988)不可接受水平0.6以下低水平0.7中高水平0.8-0.9高水平0.9Nunnally(1967)初始研究0.5-0.6基础研究0.8应用研究0

6、.9-0.95Nunnally(1978)初始研究0.7基础研究0.8应用研究0.9-0.953.2稳定可靠性重测信度Test-retest reliability(重测信度)不同时间点，同一个测试，同一参与者；计算两次测量的相关系数两次测量的结果的相关性越高，则重测信度越高，则可以认为该测验的稳定性越高。4.结构方程模型类型：测量模型路径模型全模型均值结构模型4.1拟合指数（Fit Index）拟合指数RMSEARMSEA=0.05时，表示模型拟合程度好0.05RMSEA=0.08时，表示拟合程度可以接受0.08RMSEA1.0时，表示拟合程度较差RMSEA越小，表示拟合程度较高close：值越大，说明越不显著，则不拒接假设模型2（chisquare）越小，P值越大，说明拟合协方差矩阵与样本协方差矩阵的差距越不显著2越大，P值越小，说明拟合协方差矩阵与样本协方差矩阵的差距越显著，最初假设的模型就要被推翻了。4.2其他拟合指数代表0.9 IFI0.9二者值越大，代表拟合程度越好，一般规律是：取值大于.；如果大于.时，则代表假设理论模型与数据的拟合度非常高，对样本大小的依