态度测量技术

态度测量技术第一页，共三十三页，2022年，8月28日2023/2/92第9章态度测量技术了解态度的含义了解测量的本质了解测量的四种尺度了解常用的态度测量量表第二页，共三十三页，2022年，8月28日2023/2/93态度及测量尺度态度的涵义测量的本质测量的尺度第三页，共三十三页，2022年，8月28日态度的涵义

构成“态度”的成分主要有三个方面：对某事物的认知或知识：代表了个人了解和掌握该事物的信息，包括知晓该事物的存在、对该事物的特征或属性所持的信念以及这些特征或属性的相对重要性的判断。对某事物的情感或偏好：代表了一个人对某事物是否满足个人和社会需求的心理反应和生理体验。对未来行为或状态的预期和意向：指个人对自己未来的行动所持的期望和判断。2023/2/94第四页，共三十三页，2022年，8月28日测量的本质测量是指根据预先确定的规则，用一些数字或符号来表示某个事物的特征或属性的一个标准化的过程。真正要测量的对象并不是事物本身，而是事物所具有的一些特征或属性。变量的测量包括两步第一步，设定规则，并根据这些规则为不同的变量属性或态度特性分配不同的数字。第二步，将这些数字排列或组成一个序列区间，根据受测者的不同的选择，将测量结果在这一序列区间上进行定位。2023/2/95第五页，共三十三页，2022年，8月28日测量的尺度测量的核心是制定对事物的属性和态度特性进行赋值的规则。一般地，根据赋值规则所附加满足的条件形成了不同的测量尺度。名义尺度名义尺度也称作类别尺度，名义尺度中的数字分配，仅仅是用作识别不同对象或对某种属性进行分类的标记，这些类别之间没有任何顺序和空间分布上的关系。名义尺度的数字不能反映对象的属性或具体特征的性质和数量。2023/2/96第六页，共三十三页，2022年，8月28日测量的尺度顺序尺度顺序尺度是一种排序尺度，分配给受测对象的属性或特征的数字表示其具有相对的大小或强弱程度。顺序尺度可以让我们确定一个对象的某种属性或特征是否比另一个对象的某种属性或特征更大(较强)或更小(更弱)。顺序尺度规定了对象的属性或特征的相对位置，但没有规定对象的属性或特征之间差距的大小。和名义尺度一样，在顺序尺度中等价的个体有相同的名次。2023/2/97第七页，共三十三页，2022年，8月28日测量的尺度区间尺度区间尺度也称等距尺度，在区间尺度中相等的数字距离代表所测量的变量相等的数量差值。区间尺度包含顺序尺度提供的一切信息，并且可以让我们比较对象的属性或特征间的差别，它就等于尺度上对应数字之差。区间尺度中相邻数值之间的差距是相等的。区间尺度中原点或零点不是固定的，是人为确定的。测量的单位也是人为确定的。对于区间尺度可采用名义尺度和顺序尺度适用的一切统计方法。2023/2/98第八页，共三十三页，2022年，8月28日测量的尺度比率尺度比率尺度具有名义尺度、顺序尺度、区间尺度的一切特性，并有固定的天然的原点。因此，在比率尺度中，我们可以标识对象，将对象进行分类、排序，并可以比较不同对象某一变量测量值的差别。测量值之间的比值也是有意义的。比率尺度仅限于使用形式为y=bx的变换，这里b是个正的常数，不能够像在区间尺度中那样再加上一个常数a。所有的统计方法都适于比率尺度，包括几何平均数的计算。遗憾的是比率尺度对态度测量并没有太大的用处。2023/2/99第九页，共三十三页，2022年，8月28日2023/2/910

测量的尺度

类型规则描述基本操作应用实例统计计算名义用数字识别对象，对属性特征分类判断是或不是品牌编号、商店编号、受访者分类频数、百分比、众数、卡方检验、二项检验顺序除识别外，数字表示测量对象的相对顺序，但不表示差距的大小判断较大或较小产品质量等级、对品牌的偏好排序或社会阶层的高低等级百分位数、中位数、秩次数区间除排序外，可比较对象间差别的大小，但原点不固定判断间距相等性温度、品牌认知水平等复杂概念和偏好的测量极差、均值、方差或标准差，z检验、t检验、因子分析比率具有上面三种类型的性质，并有固定的原点判断等比相等性销售量、市场分额、产品价格、家庭收入等精确数据的测量几何平均数，变异系数第十页，共三十三页，2022年，8月28日2023/2/911态度测量量表量表技术比较量表非比较量表配对比较等级顺序常量和Q分类连续评分量表分项评分量表沙氏通Likert语意差异斯坦普尔第十一页，共三十三页，2022年，8月28日2023/2/912态度测量量表比较量表技术非比较量表技术量表的选择第十二页，共三十三页，2022年，8月28日比较量表技术配对比较量表在配对比较量表中，受测者被要求对一系列对象两两进行比较，并根据某个标准在两个被比较的对象中做出选择。配对比较量表是一种使用很普遍的态度测量方法，获得的数据具有顺序尺度。配对比较量表在操作上简单易行。首先，对受测者来说，从一对对象中选出一个肯定比从一大组对象中选出一个更容易；其次，配对比较也可以避免等级量表的顺序误差。但是，被测量的对象的个数不宜太多，以免使受测者产生厌烦而影响应答的质量。2023/2/913第十三页，共三十三页，2022年，8月28日比较量表技术配对比较量表当要评价的对象的个数不多时，配对比较法是有用的。但如果要评价的对象超过10个，这种方法就太麻烦了。配对比较量表的另一个缺点是“可传递性”的假设可能不成立，在实际研究中这种情况常常发生；同时对象列举的顺序可能影响受测者，造成顺序反应误差；而且这种“2中选1”的方式和实际生活中作购买选择的情况也不太相同，受访者可能在A、B两个品牌中对A要略为偏爱些，但实际上却两个品牌都不喜欢。2023/2/914第十四页，共三十三页，2022年，8月28日比较量表技术等级顺序量表等级顺序量表是将多个评价对象同时展示给受测者，并要求他们根据某个标准对这些对象排序或分成等级。等级顺序量表也是使用很广泛的一种态度测量技术。这种量表非常容易设计，受测者也比较容易掌握回答的方法。与配对比较量表相比，等级顺序量表的操作过程与购物环境更为相似，也比较节省时间。2023/2/915第十五页，共三十三页，2022年，8月28日比较量表技术等级顺序量表等级顺序量表最大的缺点在于只能得到顺序数据，因此不能对各等级间的差距进行测量，同时卡片上列举对象的顺序也有可能带来所谓顺序误差。此外，用于排序的对象个数也不能太多，一般要少于10个，否则很容易出现错误和遗漏。从心理学的角度来说，对象个数越多，受测者越难以分辨各对象偏好程度的差别。2023/2/916第十六页，共三十三页，2022年，8月28日比较量表技术常量和量表常量和量表要求受测者根据一些标准在评价对象的一组属性中分配一个固定的常量（如100分），以反映受测者对这些属性的相对偏好或重要性。这种方法被广泛用于测量产品属性的相对重要性上。常量和量表由于比较的本质和结果缺乏普适性，获得数据属于顺序尺度。但是，我们注意到量表中绝对零点的存在，使得分数之间的差距具有意义。常量和数据通常被认为具有区间尺度。这类信息对于改善产品和服务并制定针对性的营销策略有十分重要的意义。2023/2/917第十七页，共三十三页，2022年，8月28日比较量表技术Q分类量表Q分类量表是在需要评价或排序的对象非常多的情况下，广泛使用的一种比较量表技术。它要求受测者把所比较的对象或特征按照一些标准分成若干类，通常可以分成11类或更多，这些类依次从最负面态度的到最正面态度的，每个类中的对象或特征的数目要求服从正态分布。一般来讲，被分类的对象或特征的数目不应该少于60，也不应该多于140，60～90个被评价对象或特征是一个合理的范围。2023/2/918第十八页，共三十三页，2022年，8月28日非比较量表技术单项评分量表单项评分量表是指那些只测量对象的单一属性或特征的量表。图示评分量表：要求受测者在一个有两个固定端点的连续直线上进行选择和标记，因此图示评分量表也被称为连续评分量表。列举评分量表：要求受测者在有限类别的选项中进行选择和评价。列举评分量表获得的数据通常作为区间尺度数据使用和处理。2023/2/919第十九页，共三十三页，2022年，8月28日非比较量表技术单项评分量表列举评分量表比图示评价量表更容易构造和操作，研究表明在可靠性方面也比图示评价量表要好，但是不能像图示评价量表那样衡量出对象的细微差别。这种方法也可能会产生三种误差：①仁慈误差②中间倾向误差③晕轮效果2023/2/920第二十页，共三十三页，2022年，8月28日非比较量表技术分项评分量表沙氏通量表：通过受测者在若干(一般9～15条)条态度相关的语句中选择是否同意的方式，获得受测者对相关主题的看法。沙氏通量表的实地测试和统计汇总都很简单，只是量表的构造相对来说比较麻烦。沙氏通量表在营销研究中使用得不太多，主要原因是其构作非常麻烦，即使单一主题的量表构作也要耗费大量的时间，对于多个主题的沙氏通量表制作就更加困难。另外，不同的人即使态度完全不同，也有可能获得相同的分数。2023/2/921第二十一页，共三十三页，2022年，8月28日非比较量表技术分项评分量表Likert量表：在形式上与沙氏通量表相似，都要求受测者对一组与测量主题有关的陈述语句发表自己的看法。区别：沙氏通量表只要求受测者选出他所同意的陈述语句，而Likert量表要求受测者对每一个与态度有关的陈述语句表明他同意或不同意的程度；沙氏通量表中的一组有关态度的语句按有利和不利的程度都有一个确定的分值，而Likert量表仅仅需要对态度语句划分是有利还是不利，以便事后进行数据处理。2023/2/922第二十二页，共三十三页，2022年，8月28日非比较量表技术分项评分量表在市场营销研究中，Likert量表的使用十分普遍，因为它比较容易制作和执行，受测者也很容易理解量表的使用，因而在邮寄访问、电话访问和人员访问中被广发采用。主要缺点：回答时间长；如果量表中陈述语句过多，可能引起受测者的厌烦。Likert量表每一个项目的测量都是顺序尺度，实际上经常被视作区间尺度，通过加总得到的每条态度陈述语句的得分及每个受测者的态度总分更具有区间尺度的性质。2023/2/923第二十三页，共三十三页，2022年，8月28日非比较量表技术分项评分量表语意差异量表：一种常用的测量事物或对象印象的方法。设计时，首先要确定与要测量对象相关的一系列属性，对于每个属性，选择一对意义相对的形容词，分别放在量表的两端，中间划分为7个连续的等级。受测者被要求根据他们对事物或对象的看法评价每个属性，在合适的等级位置上作标记。在语意差别量表的形容词中，大约一半将肯定的词放在左边，另一半将否定的词放在左边，这样可以减少反应误差。优点：可以用折线清楚有效地描绘形象。2023/2/924第二十四页，共三十三页，2022年，8月28日非比较量表技术分项评分量表斯坦普尔量表：是一个单极的评分量表，它可以看作是语义差异量表的简化版。对每个要评价的对象，斯坦普尔量表给出一个评价语句，在语句上方和下方分别标记+1、+2、+3、+4……和-1、-2、-3、-4……，受测者选择正数表明越同意描述语句的评价，选择负数则表明不同意描述语句的评价，分数越高同意或不同意的程度就更高。2023/2/925第二十五页，共三十三页，2022年，8月28日量表的选择量表种类的选择绝大多数研究人员都倾向于使用制作简单，而且测量操作也非常容易的量表。究竟采用哪种量表，原则上还是取决于所要解决的问题和想知道的答案。通常，在一份调查问卷中会使用多种不同的测量量表。2023/2/926第二十六页，共三十三页，2022年，8月28日量表的选择量表层次的个数量表是用于测量态度、感觉或动机等的倾向程度，如果层次个数太少，那么量表就过于粗略而不够全面。通常一个3层量表难以反映出感觉的强度。如果量表层级太多，比如10层量表，又可能超出了人们的分辨能力。评分量表、Likert量表等基本上以5～9层为宜，如果采用电话访问方式，量表层次个数只能为5层。一般来讲，5层的量表使用得最多。2023/2/927第二十七页，共三十三页，2022年，8月28日量表的选择平衡量表与非平衡量表的选择所谓平衡量表，就是在量表中肯定态度的答案数目与否定态度的答案数目相等，否则就称为非平衡量表。如果研究人员想得到广泛的意见，并且估计有利的意见和不利的意见分布是对称的，则采用平衡量表比较好。如果以往经验或预先研究已表明，大多数的意见都是肯定的，那么量表就应该给出更多的肯定答案，这样能使研究者更确切地测出受测者的肯定程度。2023/2/928第二十八页，共三十三页，2022年，8月28日量表的选择量表层次的奇数与偶数选择偶数个量级量表意味着没有中间答案。若没有中问答案，被访者就会被迫选择一个正向或负向答案，但那些确实持有中立意见的人就无法表达他们的观点。另一方面，研究人员也认为给被访者设立一个中间答案，事实上就给被访者提供了一个简单的出路。假设他确实没有某种很强烈的意见，他就不必集中思考他的真实感觉而可以简单地选择中间答案。2023/2/929第二十九页，共三十三页，2022年，8月28日量表的选择强迫性与非强迫性量表的选择通常强迫选择就是剔除量表中的中立答案，使受测者被迫给出正面的或负面的答案。事实上，在实际工作中人们对某些问题的态度可能是中立的，量表要测量准确全面的数据就要给出中立选择。但是有时在涉及一些行为选择和决策时，中立的态度无法指示研究人员作出满意的决定，在这种情况下使用强迫选择是必要的。2023/2/930第三十页，共三十三页，2022年，8月28日量表的选择量表层次的标记与描述量表的层级划分通常使用数字、文字或图示标记，标记的形式和文字描述的性质与程度对受测者的回答有很大的影响。基本原则：清楚明确，有利于受测者作出正确的判断和