如何设计一份靠谱的科研量表？

via：SPSS科研统计公号

问卷作为收集资料与数据的重要研究工具，已经越来越受到社会学、政治学、教育学、心理学、管理学等学科研究人员的重视与青睐，加之多元统计方法的完善，可以说问卷为这些学科的研究从定性转向定量、从思辨转向实证提供了强有力的支持。

问卷主要分为量表类问卷非量表类问卷，我们通常把一组可观测的指标来测量构念的调查工具称为量表，它可以反映受访者对某件事情的态度或者看法。通常此类问卷均使用里克特量表，里面一般含有类似非常满意、满意、中立、不满意与非常不满意的选项，在计算方式上，通常分别赋值5、4、3、2、1，数值越高，表示对该问题的满意、认可或喜爱程度越高。

量表目前广泛运用于各个学术领域，有很多SPSS分析方法适用于量表题项，如因子分析、相关分析、回归分析、方差分析、t检验、聚类分析等。

一般来说，研究者可以通过开发新量表获得数据，也可以使用已有的量表或修改已有量表使之适用于当前情境来获得数据，但无论哪种情况，研究者都需要做预测试，最好也要进行小规模研究，因此，了解量表的完整开发过程以及在这个过程中所使用的检验工具是完全有必要。

量表开发的过程一般经历以下五个步骤：

构念说明→测量项目生成→预测试→测量项目精简→小规模研究。

量表开发过程及检验工具

01

构念说明

开发测验的首要任务是要准确地、概括地定义我们所要测量的构念，清楚地说明构念的理论边界。比如我们准备研究客户满意度的评价水平，首先应该了解客户满意度的理论边界，到底什么是客户满意度，如何评价客户满意度等一系列问题。

◥配图与文章无关

02

测量项目生成

量表开发第二阶段的任务是创建一组用于评价所研究构念的测量项目。有两种基本策略：演绎法和归纳法。演绎法直接根据理论基础生成初始的测量项目，要求研究者对所研究的现象有深入的理解，并要对文献作全面的回顾，这样才能开发出所研究构念的理论定义。

当不能用演绎法生成测量项目，可以用归纳法，归纳法要求研究者掌握内容分析法，全面掌握所要分析的内容后，根据经验生成测量项目。

03

预测试

测量项目开发出来后，必须对他们进行内容效度检验，这可以通过一个预测试来实现，在这个过程中可以删减一些不满足概念一致性条件的测量项目。预测试过程是用来评价量表的内容效度，通常是一个分类过程，即把测试项目和构念的定义拿给被调查者看，要求他们评价测量项目与构念的匹配程度。

◥配图与文章无关

分类过程是一个定性的分析，而不是定量的，如果测量项目被一致地放置到某个类别中，就认为表现出来会聚效度；而相对于其他相关构念，则认为存在区分效度。

在预测试过程中，量表应尽可能地短，测量项目越少，越可以减少被调查者因厌烦和疲劳而带来的偏差，一般来说，在最终的量表中，大部分构念的测量项目应保持4——6个，每个构念的测量项目应保持在最终想留下的测量项目数量的两倍以上。

04

测量项目精简

在数据收集的过程中一个关键点问题是样本量的大小，探索性因子分析易受样本量的影响。在大多数情况下，有150个观测样本就足以进行探索性因子分析，更为严谨的学者建议应至少是10:1。

在收集完数据后，就可以对新量表进行探索性因子分析。探索性因子分析是从一组具有共同特性的测量项目中提取出背后潜在的统计分析技术。探索性因子分析的数学原理是协方差的提取，在进行探索性因子分析之前，要对各个构念的测量项目的相关关系进行检查，如果其中一个测量项目与其他测量项目的相关系数的绝对值都小于0.3，那么这个测量项目就可以被删除。低相关度表示该测量项目不是来自构念所在内容域，会带来误差，并使新都降低。

公因子的提取方法一般是用主成分分析法。但主成分分析放中包含了共同方差、特定方差和随机误差，因此建议采用类似于于主旋转轴的公因子提取法。最终的公因子数量取决于背后的理论和量化的分析结果。

内在一致性评价——信度是指对同一对象进行重复测量时，所得结果的一致程度。可通过多种方式计算信度，但最常用的用于评价内在一致性的信度指标是克伦巴赫a系数。该系数值越大说明测量项目间的相关度越强。理论上该值应至少达到0.7。

05

小规模研究

验证性因子分析——在这一阶段需要重新抽取一个样本对精简后的量表进行验证性因子分析，同时还要对量表的构建效度进行验证、验证性因子分析可以通过对模型整体和每个测量项目的因子载荷的统计显著性检验来评价因子结构。进行验证性因子分析主要有两个目的，第一，评价测量模型的拟合优度，通常要做一下两个模型的比较：单因子模型、多特质模型。第二，验证性因子分析可以帮助我们检查每个测量项目的拟合程度，主要通过t值来反映。

构建效度——在检验量表的构建效度时，一般来说，测量同一构念的测量项目应当高度相关（会聚效度），而测量不同构念的测量项目的相关度应较低（区分效度）。会聚和区分效度通常采用多质多法方法来评价。当用不同方法测量统一构念的相关系数显著地不等于0，并且足够大时，就认为存在会聚效度。当同一构念在不同方法下的测量值的相关系数大于不同构念在不同方法下的测量值的相关系数时就认为存在区分效度。

以上提供了量表开发的五个关键过程，以及在每个过程中使用的验证工具，综上可知量表开发并不是件容易的事，这既需要坚实的理论基础以及严谨的分析技术，同时在量表开发的过程中也有一定的艺术成分，一定程度上依赖与个人的经验和判断。

案例分享

本案例主要研究员工对于工作满意度情况，通过对理论的回顾，工作满意度大致分为 4个构念。这4个构念包括对工作条件的满意度（6个项目）、对领导的满意度（2个项目）、责任感（6个项目），以及外在奖励（6个项目）。最终成型的量表如下：

文：SPSS科研统计公号

配图：数据小兵