具体描述
《量表编制:理论与应用(第2版)》内容简介：测量是社会和行为研究中重要的手段，不论研究的其他方面计划和执行得多好，测量可以使一项研究成功或者失败。《量表编制:理论与应用(第2版)》采用图表、类比，以及大量量表编制方面的实例，使复杂的统计和测量学原理直观明了地展现于读者面前，为读者提供了可操作性的范本。
作者简介
目录信息
读后感
yuni-apple “在这本书里，作者在理论介绍的基础上，给出了编制量表的实践解决方案，实用性又很强” 我才是aiaibuy “可以结合SEM模型使用来阅读，操作性很强。适合社会科学相关研究者阅读。” Amazon Customer “理论性很强，我表示看完还要下载文献或结合其他书籍才...
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用户评价
作为一个对心理学和教育学领域的研究方法抱有浓厚兴趣的读者，我一直渴望找到一本能够系统性地讲解量表编制过程的专业书籍。在众多同类书籍中，《量表编制》以其严谨的理论框架和详实的操作指南，成为了我近期阅读的重点。初翻开这本书，我便被其清晰的章节划分和循序渐进的逻辑所吸引。从量表设计的初衷、理论基础的梳理，到条目生成、预试、信效度检验，再到最终量表的修订与应用，每一个环节都被作者拆解得细致入微，仿佛为我构建了一个完整的量表制作蓝图。 尤其令我印象深刻的是，书中对于“量表设计初衷”的阐述。作者并未将此视为一个简单的启动步骤，而是强调了其背后的深刻意义。一个清晰、明确、且具有现实研究价值的设计初衷，是后续所有工作的基础和方向。书中通过大量的案例分析，生动地展示了不同研究背景下，如何界定和聚焦量表所要测量的核心概念，如何避免概念模糊和维度重叠的问题。例如，在编制一个关于“员工工作满意度”的量表时，作者就区分了“工作满意度”与“工作投入”、“组织承诺”等相关但又不完全相同的概念，并指导读者如何通过文献回顾和专家访谈来精准界定测量目标。这种对基础概念的严谨态度，让我深刻体会到，一个优秀的量表，其价值远不止于最终呈现的那一组评分，更在于它能否准确、有效地捕捉研究者想要探究的核心心理特质。
评分最后，我想强调的是，《量表编制》这本书不仅是一本操作指南，更是一本关于科学思维和研究伦理的典范。在阅读过程中，我不仅学会了如何一步步地构建一个量表，更重要的是，我体会到了量表编制背后所蕴含的严谨的科学态度和负责任的研究精神。作者在书中反复强调了研究伦理的重要性，例如在知情同意、匿名性保护、数据保密以及研究结果的公正报告等方面，都提出了明确的要求和建议。 书中还讨论了如何利用量表来促进社会进步和个人发展，以及在量表使用过程中可能面临的伦理困境，并提供了相应的解决方案。例如，在对个人进行心理评估时，如何准确地解释测量结果，如何避免标签化，以及如何尊重个体的隐私和权利。这种对研究伦理的重视，让我明白，作为一名研究者，在追求科学真理的同时，更应肩负起对被测者和社会负责的重任。这本书为我提供了一个高标准的行为准则，也激励我在未来的研究实践中，始终将科学严谨与伦理道德并行。
评分《量表编制》这本书在处理量表项目的筛选和优化方面，展现了其深厚的统计学功底和严谨的科学态度。我尤其欣赏书中对“项目分析”（Item Analysis）这一关键环节的详尽阐述。作者不仅仅是简单地介绍统计指标，而是深入地剖析了这些指标的含义及其在量表优化中的指导意义。例如，区分度（Discrimination Index）的计算和解读，是如何帮助我们识别那些能够有效区分高分组和低分组受测者的条目，从而剔除那些无法有效反映测量维度的无效条目。 书中还详细讲解了内部一致性信度（Internal Consistency Reliability）的评估方法，如Cronbach's Alpha系数。作者不仅解释了如何计算，更重要的是，它解释了当Cronbach's Alpha系数过低或过高时，可能意味着什么，以及应该如何根据这些信息来调整量表。比如，当某个条目与量表整体的相关性很低时，这可能表明该条目测量的不是同一构念，或者其措辞存在问题，需要进行修改或删除。反之，如果某个条目与量表的整体相关性过高，有时也可能表明条目之间存在冗余。这种对统计结果的深入解读能力，是作者希望读者在量表编制过程中能够掌握的核心技能，而这本书无疑为我提供了绝佳的学习平台。
评分《量表编制》这本书对于量表在不同文化背景下的适用性和文化公平性（Cultural Fairness）的探讨，给我留下了深刻的印象。作者并没有将量表编制视为一个纯粹的统计学过程，而是强调了社会文化因素对量表测量结果的潜在影响。书中详细阐述了在跨文化研究中，如何避免文化偏见，确保量表能够准确地测量目标构念，而不会因为文化差异而产生偏差。 作者提供了一些实用的策略，例如在量表编制过程中，邀请来自不同文化背景的专家参与条目生成和审查，进行跨文化的项目分析，以及使用项目反应理论（Item Response Theory, IRT）等更先进的统计方法来评估和校正文化差异对项目参数的影响。书中还通过案例分析，展示了当文化适应性不足时，量表可能出现的测量误差，以及如何通过有效的文化调整来提高量表的跨文化有效性。这种对文化敏感性的关注，让我认识到，一个真正普适的量表，需要跨越文化的藩篱，才能在更广泛的范围内发挥其应有的价值。
评分《量表编制》在探讨信度和效度之间的关系时，展现了其对统计心理学精髓的深刻理解。作者没有将信度和效度视为孤立的概念，而是强调了它们之间的内在联系和相互依存性。书中明确指出，信度是效度的必要条件，但非充分条件。一个低信度的量表，其效度必然会受到限制，因为不稳定的测量本身就难以准确地反映被测特质。 然而，作者也深入分析了高信度量表可能存在的效度问题。例如，一个量表可能在多次测量中始终测量到同一个“东西”，但这个“东西”可能并非研究者想要测量的那个心理构念。这时，量表可能具有很高的信度，但效度却很低。书中通过图示和案例，生动地解释了信度与效度之间的这种复杂关系，并提供了一些在实践中提高效度的建议，例如通过更充分的理论分析来优化条目，或者通过更严格的统计检验来验证量表的结构。这种辩证的视角，让我对量表的质量有了更深刻的认识，明白了一个真正好的量表，既要稳定可靠，又要精确有效。
评分在阅读《量表编制》时，我对书中关于量表施测（Administration）和记分（Scoring）的指导部分印象尤为深刻。量表的有效性不仅取决于其编制过程的严谨性，更取决于其在实际应用中的规范性。作者详细阐述了量表施测的标准化要求，包括施测环境、指导语、时间限制以及对施测者的培训等。他们强调，任何偏离标准化施测规程的行为，都可能引入额外的误差，从而影响测量结果的准确性。 书中还提供了多种记分方法的介绍，从简单的计分规则到复杂的加权计分，以及如何处理缺失值（Missing Data）等问题。作者不仅解释了如何进行记分，更重要的是，他们指导读者如何选择最适合特定量表的记分方法，并解释了不同记分方法可能对结果产生的影响。例如，在处理李克特量表时，究竟应该将其视为等距数据进行加总，还是视为顺序数据进行分析，书中都有详细的讨论，并提供了相应的统计学依据。这种对细节的关注，让我在未来的量表应用中，能够更加自信和规范。
评分《量表编制》在讲解量表常模（Norms）的建立和应用时，提供了非常实用的指导。建立常模，对于解释个体在量表上的得分至关重要。本书详细阐述了选择何种样本进行常模测量的原则，包括样本的代表性、规模以及抽样方法。作者强调，一个良好的常模应该能够反映目标人群的分布情况，以便于将个体得分置于一个参照系中进行比较。 书中详细介绍了不同类型的常模，如百分等级（Percentile Ranks）、标准分数（Standard Scores，如Z分数、T分数）以及T分数（T-scores）和标准九分数（Stanine scores）。作者不仅解释了这些常模的计算方法，更重要的是，他们深入分析了不同常模的优缺点及其适用场景。例如，百分等级直观易懂，但可能无法体现分数分布的连续性；而标准分数则能更好地反映分数在正态分布中的位置。书中还讨论了如何对常模进行更新和调整，以适应社会和文化的变化，确保量表的时效性和有效性。这种对常模的深入探讨，让我认识到，一个量表的“好坏”，很大程度上取决于其解释得分的能力，而常模正是实现这一能力的关键。
评分本书对于“效度”（Validity）的论述，是我认为其最核心和最具价值的部分之一。在量表编制过程中，效度往往是比信度更难把握，也更具挑战性的概念。《量表编制》以一种系统性的方式，将效度分解为不同的类型，并提供了相应的检验方法。从内容效度（Content Validity）的专家评定，到结构效度（Construct Validity）的因子分析，再到效标效度（Criterion-related Validity）的预测效度和同时效度，作者都给出了清晰的理论阐释和操作指南。 尤其是在探讨结构效度时，书中详细介绍了探索性因子分析（EFA）和验证性因子分析（CFA）的应用。作者并没有止步于提供技术性的操作步骤，而是着重强调了如何根据理论假设来解释因子结构，以及如何通过调整模型参数来优化量表的拟合度。例如，在解释因子载荷（Factor Loadings）时，作者会提醒读者要注意条目在不同因子上的交叉载荷问题，以及如何根据专业判断来决定条目的归属。这种理论与实践相结合的讲解方式，让我能够更深入地理解量表是如何在统计学上证明其测量的是期望中的心理特质，而不是其他无关的因素。
评分在深入阅读《量表编制》的过程中，我对量表条目的生成和筛选有了全新的认识。过往我可能认为条目生成是一个相对自由发挥的过程，但这本书却让我看到了其中蕴含的精妙学问。作者强调了条目生成需要遵循“概念化”和“操作化”的原则，即要将抽象的心理概念转化为具体、可观察、可报告的行为或感受。书中提供了多种条目生成的方法，如内容分析法、专家访谈法、群体讨论法等，并详细讲解了每种方法的适用场景和操作要点。 更让我受益匪浅的是，作者对于条目措辞和格式的要求。他们详细列举了常见的“坏条目”，比如模糊不清、双重否定、暗示性过强、文化偏见等，并给出了修改建议。例如，在关于“社交焦虑”的量表中，一个“我不喜欢在人多的场合讲话，而且我也不确定我是否能够说得好”的条目，就可能因为包含了两个判断（不喜欢讲话和不确定能否说得好）而违反了“一条一事”的原则，影响受测者的理解和回答。书中还强调了条目顺序、选项设置（如李克特量表、强制选择量表等）的重要性，以及如何通过预试来发现潜在的条目问题。这种对细节的关注，让我明白，每一个看似微小的条目，都可能对量表的整体质量产生至关重要的影响。
评分我在阅读《量表编制》关于量表修订（Revision）和再测信度（Test-Retest Reliability）的章节时，再次感受到了作者在细节上的严谨。量表编制并非一蹴而就，而是一个不断迭代优化的过程。书中详细阐述了量表修订的各个阶段，包括条目修订、量表结构调整以及常模更新等。作者强调，每一次修订都应该有明确的理由和科学的依据，不能随意更改。 特别值得一提的是，书中对于再测信度的讲解。作者不仅仅是简单地说明了其计算公式，更重要的是，他们探讨了影响再测信度的因素，如时间间隔、被测者的遗忘效应、学习效应以及被测量本身的稳定性等。书中提供了关于如何合理设定再测时间间隔的建议，以及如何通过选择合适的被测群体来最大程度地减少这些干扰因素。此外，书中还讨论了再测信度与整体信度（如内部一致性信度）的关系，以及在不同情况下应该侧重于哪种信度指标。这种对信度不同侧面的深入分析，让我更全面地理解了量表的稳定性和一致性。
评分原版书不错，翻译的太差
评分特意来吐槽 不知道是翻译的差还是原著更差。。。我是怎么翻出这本书来的……
评分要做出一份好的量表，真的可以是一些人一生最好的成就了。
评分特意来吐槽 不知道是翻译的差还是原著更差。。。我是怎么翻出这本书来的……
评分不太好读，但貌似有用... 细节方面的东西
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