量表制作的基本步骤

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【转帖】量表是一种测量工具，它试图确定主观的、有时是抽象的概念的定量化测量的程序，对事物的特性变量可以用不同的规则分配数字，因此形成了不同测量水平的测量量表，又称为测量尺度。如何正确合理的构建量表呢？

1．编拟预试问卷

在预试问卷的编制或修订上，应根据研究目的、相关文献数据与研究结构等方面加以考虑，如果有类似的研究工具，可根据研究当时的实际情形，加以修订、增删；如果是自己重新编制问卷，问卷内容应依据研究结构的层面，加以编制。

2．预试

预试问卷编拟完成后，应实施预试，预试对象的性质应与将来正式问卷要抽取的对象性质相同，如研究对象为中学生，则预试的受试者也应为中学生，预试对象人数以问卷中包括最多题项分别为40题、35题、25题，则预试对象，最好在120位至200位中间，如果样本较为特殊，在预试人数的选取上可考虑再酌减一些。

3．整理问卷与编号

问卷回收后，应一份一份检查筛选，对于数据不全或不诚实填答的问卷，应考虑将其删除；对于填答时皆填同一性答案者，是否删除，研究者应考虑问卷题项本身的内容与描述，自行审慎判断。
    筛选完后的问卷应加以编号，以便将来核对数据之用；之后再给予各变量、各题项一个不同代码，并依问卷内容，有顺序的键入计算机。

4．项目分析

项目分析即在求出每一个题项的“临界比率”（critical ratio），简称CR值，其求法是将所有受试者在预试量表的得分总和依高低排列，得分前25％至33％者为高分组，得分后25％至33％者为低分组，求出高低二组受试者在每题得分平均数差异的显著性检验（多数数据分析时，均以测验总分最高的27％及最低的27％，作为高低分组界限），如果题项的CR值达显著水准（α<.05或α<.01），即表示这个题项能鉴别不同受试者的反应程度，此为题项是否删除首先考虑的。

5．因素分析

项目分析后，为检验量表的结构有效度（Construct validity），应进行因素分析。所谓结构效度是指态度量表能测量理论的概念或特质的程度。因素分析目的即在找出量表潜在的结构，减少题项的数目，使之变为一组较少而彼此相关较大的变量，此种因素分析方法，是一种“探索性的因素分析”。
       在实际教育技术研究中，量表有效性建构有时需要进行2～3次因素分析，因为部分量表再第一次因素分析时，因素层面所涵括的题项内容差异太大，纳入同一层面，解释较不合理，因而可能需要删除部分题项，由于删除了题项，量表的效度要在重新建构。如果量表不采用结构效度检验方法，研究者亦可考虑采用其他效度分析法，如“内容效度”、“专家效度”、“效标关联效度”等。

6．信度分析

因素分析完成后，继续要进行分析的是量表各层面与总量表的信度检验。所谓信度（Reliability），就是量表的可靠性或稳定性。

7．再测信度

如果要继续求出量表的再测信度，要以正式量表对同一组受试者前后测验两次，根据受试者前后两侧测验分数得分，求其积差相关系数。再测信度又称稳定系数，反应量表的稳定与一致性程度，一般而言，间隔时间愈长，稳定系数愈低。
       至于最后定稿的正式量表题项数，应该为多少题最为适宜，实无一定而绝对的标准。就一般情形而论，若该份量表是测量一种“普通的”或多重向度的变量，其题数在20～25题，即已足够；若要测量的是特定的变量，以7～10题为宜；若每个量表包括不同因素层面之子量表时，每个子量表（因素层面）所包括的题项以3～7题较为适宜。