Summated Rating Scale Construction pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:SAGE Publications, Inc

作者:Paul E. Spector

出品人:

页数:80

译者:

出版时间:1991-11-26

价格:USD 22.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780803943414

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 方法论
• statistics
• methodology
• 心理测量学
• 量表构建
• 统计学
• 评分量表
• 信度与效度
• 测量理论
• 心理学研究
• 数据分析
• 问卷设计
• 评估工具

《衡量之光：构建卓越评定量表》 在量化研究的浩瀚星辰中，评定量表如同精密仪器，引导我们深入洞察人类情感、态度、能力与特质。然而，一张被误解、设计粗糙的评定量表，可能扭曲真相，误导决策，甚至阻碍科学进步。《衡量之光：构建卓越评定量表》并非一本介绍某本特定著作的摘要，而是对评定量表构建这一复杂而关键过程的深度探索与权威指南。本书旨在为研究者、教育工作者、心理学家、社会科学家以及任何需要在量化层面理解和评估人类经验的专业人士，提供一套系统、严谨且极具实践指导意义的框架。 本书从评定量表构建的哲学基础出发，深入剖析了“测量”在社会科学和行为科学中的核心地位。它探讨了测量误差的来源，强调了信度和效度在评定量表设计中的基石作用。读者将了解到，一个卓越的评定量表并非凭空产生，而是经过深思熟虑的理论构建、周密的设计规划和严谨的实证检验。 第一部分：理论基石与概念界定 在踏上构建之旅前，本书首先为读者奠定坚实的理论基础。我们深入探讨了测量理论的核心概念，包括操作化（将抽象概念转化为可测量变量的过程）、效度（测量工具是否真正测量了它声称要测量的东西）和信度（测量工具是否一致、稳定地产生结果）。读者将学习到不同类型的效度（内容效度、构念效度、效标关联效度）和信度（重测信度、复本信度、内在一致性信度），以及它们在评定量表设计中的具体应用。 本书还详细阐述了构念（construct）的意义。在社会科学领域，许多重要的研究对象，如焦虑、满意度、领导力、学习动机等，都是无法直接观察的抽象构念。如何将这些复杂的构念准确、有效地捕捉到量表的条目中，是评定量表设计面临的首要挑战。本书将引导读者理解构念效度的重要性，并介绍多种方法来证明一个量表能够测量预期的构念。 第二部分：从构思到条目——设计流程的精雕细琢 本书的第二部分是整个构建过程的核心，它将带领读者一步步完成从一个初步构思到一个成熟量表的蜕变。 明确研究目标与构念界定： 任何评定量表的产生都始于一个明确的研究问题或评估目标。本书强调，在设计量表之前，研究者必须清晰地界定其要测量的构念，并将其分解为可操作的维度。例如，如果目标是测量“工作满意度”，那么需要明确工作的哪些方面（如薪酬、晋升机会、工作环境、同事关系等）将构成满意度的核心维度。 文献回顾与理论导向： 充分的文献回顾是避免重复劳动、借鉴前人经验、确保量表理论基础扎实的关键。本书鼓励研究者深入挖掘与研究主题相关的现有理论和已发布的测量工具，从中汲取灵感，识别研究空白。 条目生成策略： 这是量表设计的艺术与科学交汇之处。本书提供了多种有效的条目生成方法，包括： 演绎法： 基于现有理论和专家知识，直接从构念的定义和维度中推导出条目。 归纳法： 通过对目标人群的访谈、焦点小组等定性研究方法，收集他们对构念的描述，从中提炼出条目。 混合法： 结合演绎法和归纳法，优势互补，形成更全面、更贴近实际的条目库。 条目撰写原则： 本书详细列出了撰写清晰、无歧义、具有区分度的条目的黄金法则，如避免双重否定、避免引导性提问、语言简洁明了、维度单一等。 选项设计与评分系统： 评定量表的选项设计至关重要，它直接影响数据的收集质量。本书探讨了不同类型的评分选项，如： 李克特量表 (Likert Scale)：强调了其优点（如易于理解和使用）以及在设置选项数量（如5点、7点）、锚语（anchor labels）设计上的考量。 视觉模拟量表 (Visual Analogue Scale, VAS)：适用于测量连续性的心理体验，如疼痛程度。 选择题、排序题等： 根据不同的研究需求，选择最合适的题目形式。 分数计算与解释： 介绍如何对量表得分进行汇总、平均等计算，并解释其意义。 第三部分：实证检验与优化——迈向卓越的必由之路 即使拥有精心设计的条目，评定量表也需要经过严格的实证检验才能被认为是合格的。本书将指导读者完成这一关键阶段。 预试 (Pilot Testing)： 在正式大规模施测前，对小样本进行预试，以发现条目的清晰度、理解度、以及量表的整体流畅性问题。本书提供了预试的流程和分析方法。 因素分析 (Factor Analysis)： 这是检验量表结构效度的核心技术。本书将详细介绍探索性因素分析 (EFA) 和验证性因素分析 (CFA)，帮助读者理解如何通过因素分析来识别量表的潜在维度，以及检验测量模型是否与理论预期相符。 信度分析： 通过计算克朗巴赫α系数 (Cronbach's Alpha) 来评估量表的内在一致性信度，确保量表各个条目在测量同一构念时具有高度相关性。 效度检验的进阶： 除了因素分析，本书还深入探讨了其他效度检验方法，如区分效度（量表与其他不应相关的构念不相关）和聚合效度（量表与理论上应相关的构念相关）。 条目反应理论 (Item Response Theory, IRT)：对于追求更精细化测量的研究者，本书将介绍IR T的基本概念和应用，它能提供关于每个条目（如难度、区分度）的更深层信息，并能构建等距量表。 量表的修订与优化： 基于预试和实证分析的结果，本书指导读者如何对低效度、低效度或存在问题的条目进行修改、删除或替换，直至量表达到最佳的测量性能。 第四部分：量表的应用、报告与伦理考量 最后一篇，本书将目光投向量表完成后的应用层面。 量表的规范应用： 强调了在使用已有的、或自己构建的量表时，应注意其适用范围、人群限制，以及如何在研究设计中恰当运用。 研究报告中的量表呈现： 指导读者如何清晰、准确地在研究报告中描述量表的开发过程、信效度检验结果，以及如何正确引用他人的测量工具。 量表的伦理考量： 探讨了在量表设计和使用过程中可能涉及的伦理问题，如隐私保护、知情同意、数据保密，以及避免量表的滥用和误读。 《衡量之光：构建卓越评定量表》并非提供一套现成的模板，而是赋予防法论的智慧，教授构建者如何成为一个精明的测量者。本书强调过程的严谨性、数据的科学性以及最终量表的有效性。它鼓励读者带着批判性思维，不断追求测量工具的精进，从而为知识的探索和实践的改进贡献力量。这本书是通往构建出真正有意义、有价值的评定量表的灯塔，照亮前行的道路。

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