不同等级数利克特量表的适用性研究报告

1、-. z.不同等级数利克特量表的适用性研究来自网络， 佚名1. 引言量表是市场调查等领域常用的工具，常用的三种量表分别是瑟斯顿量表Thurston scale，利克特量表Likert scale和格特曼量表Guttman scale。相对于瑟斯顿量表的严格编制要求和格特曼量表在实际中难以满足的条件，利克特量表易于编制而有同样满意的信度Kapes， Mastie & Whitfield， 1994。利克特量表以一系列述开场，每一个述表达一种或明确赞成或明确不赞成的态度，工程根据测验过程中施测对象的答复而进展选择，被试要求对每一个述进展等级答复。由于利克特量表容易设计、构造简单且易于操作，可以用来

2、测量其他一些量表所不能够测量的*些多维度的复杂概念或态度。因此使得利克特量表成为应用最为广泛的一种量表形式，在市场研究中也得到大量应用。如测量消费者对产品或效劳的重视程度与满意程度；对测量个人生活状态、消费心理；测量消费者对品牌、广告等的心理感觉等。常见的利克特量表包括4点式、5点式、6点式和7点式，有时候也可以见到10点式。在量表实际的编制过程中，等级数确实定往往带有较大的随意性，对各种量表优劣势的认识也更多地停留在感性经历的根底之上。如果对上述的五种等级利克特量表进展划分，按照其相似程度大体可以分为三种，即最为常见的5点和7点可以作为奇数等级的代表，4点和6点可作为偶数等级的代表，而10点

3、在*种程度上与前两类都不一样，可以作为多等级的代表。在定性思考的根底之上，研究者普遍认为这三类量表各自具有以下优劣势。作为奇数等级代表的5点和7点量表的应用最为广泛，因而是被访者较为熟悉的形式，在实际实施时不需进展过多的解释即可进展，但其缺点也是比拟明显的。由于中国传统文化倡导中庸思想，被访者在填答时可能会出现趋中反响，即倾向于选择一般等中间选项，这一方面没有真实反映被访者的倾向性，另一方面可能还包含着不确定/不一定等意义，而这也是研究者不希望看到的结果。正是为了克制这种趋中反响，强迫被访者在答复时产生一定的倾向性，局部研究者开场尝试使用偶数等级的4点和6点量表，由于国外在评分时习惯采用四分制

4、差，一般，好，优秀，因而使用4点恰好可以符合其文化，但由于其等级数较少，在反响态度倾向时并不细致，因而并不是特别适合在我国使用。6点量表在正向和负向态度上各分了三个等级，既防止了趋中反响，在态度的区分方面也较为细致，因而受到了局部研究者的青睐和偏爱，但其缺陷时被访者对这类量表的接触较少，在实施时需要更多的解释。多等级的10点量表也较为常见，由于我国学校教育在评分时习惯采用百分制，因而当采用十分制时被访者能够较为容易地给出一个得分，但其缺点在于受到了我国的评分体制将60分列为及格线，被访者较少给出5分及以下的评价，这就使得整体得分偏高，因而不能客观地反响其态度。作为利克特量表的不同形式，以上各种

5、量表都具有便于编制和操作的优点，但也都具有一定的缺陷，主要表现在被访者较少进展极端的评价，进而在一定程度上降低了各种量表的效用。上述判断大多是基于研究者的经历而总结出的，缺少在数据方面的支持。为此，也有局部来自不同领域的研究者采用定量的分析方法来探讨利克特量表的理想等级数。在心理计量学领域，以量表部一致性为例，Symonds1924的研究说明当等级数为7至9时，计算的结果最好。7点量表也同样得到了Cicchetti1995， Nunnally1967， Finn1972等研究结果的支持；而Bending1953比拟了3/5/7/9/11点量表后则认为，应该使用9点量表。然而另外一些研究者则认为

6、部一致性与量表等级数无关Peabody， 1962； Boote， 1981； Widing & Coulter，1991； etc.。Christian Jensen & John Tndering2005则在语言学领域比拟了2点、4点和30点量表的结果，发现4点量表可以得到最好的结果，同时还发现量表等级数越多，被访者在判断时所花费的时间就越长，这一结果在前一领域也得到了证明Matell & Jacoby， 1972。因此，等级数确实定不光要考虑到其实际效果的问题，同时还需要与访问效率进展权衡。以上的量表研究几乎都是基于纸笔测验或者计算机测验的结果，此时消费者能够对需要选择的尺度同时有一个全

7、面的理解。在市场研究中，调查作为一种常用的访问方式，被访者仅能够逐一听到选项，而无法象纸笔测验或者计算机测验一样看到选项，从而使被访者无法形成对选择所需要量表选项的全面的评估和全面的理解。此种不能够看到选择的访问方式可能会产生如下两个方面的影响，首先过于复杂的量表选项等级将影响选项的读出与理解，严重影响访问效率；其次被访者会根据语言习惯来答复，而无法完全按照问卷设计的尺度进展评估。所以在进展访问时，不同等级的克特量表可能与纸笔或者其他面访有不同的影响。而目前心理学界和市场研究届缺少这方面的研究成果。2. 问题提出与研究目的前人研究已为量表等级数的探讨打下了很好的根底，但还存在以下几个方面的问题

8、：首先，囿于研究方法以及所比拟的量表等级数不同，研究结果并没有取得完全的一致；其次，以往研究大多是国外研究者的结晶，由于各国文化的不同，其结论能否直接套用到我国还值得商榷。第三，缺乏对不能够看到选项的访问时所用量表等级数的研究结果；最后，目前对不同等级优劣势的探讨还停留在理论层面，没有系统性的研究结论对市场研究领域以操作指导。为了解决上述问题，本研究以*产品手机满意度研究为例，选择在我国比拟常用的5点、6点、7点和10点量表进展测量。也同时考虑两种不同的访问方式：在线调查能够看到选项与CATI计算机辅助访问不能够看到选项。为了比拟四种量表的测量结果，本研究拟从以下几个方面来对此进展判断，试图探

9、讨不同量表等级数对于研究结果的影响，分析不同等级量表的优劣势以及在不同访问方式中的适用程度，并为量表的改良方向提供建议。1四种量表在测量消费者对产品满意度上的一致性程度；2量表的信度、效度水平；3量表的鉴别度，量表显著性区分不同属性或产品满意度的能力。4量表的选项分布特征。3. 研究方法3.1 调查量表及测量设计本研究以手机满意度为研究容，比拟了四个量表的评价效果，整体问卷由三局部组成：表1问卷的构造分布在第二局部的满意度评价中，量表共分四个版本，分别为：五点量表，六点量表，七点量表，十点量表。除计分方式不同之外，四个版本间的题目完全一致。为了与常见的量表表现形式相匹配，将五点量表、六点量表和

10、七点量表以选择题形式出现，并有文字对应；十点量表以打分的形式出现，无文字对应。具体形式如下：五点量表：1.非常不满意2.比拟不满意3.一般4.比拟满意5.非常满意六点量表：1.非常不满意2.不满意3.有些不满意4.有些满意5.满意6.非常满意七点量表：1.非常不满意2.不满意3.有些不满意4.一般5.有些满意6.满意7.非常满意十点量表：请用1到 10的任何一个数字来表达您的意见，10分为总分值，表示非常满意。本研究采用单因素的被访者间的随机区组设计，调查过程中在四个版本的量表中随机选择*一被访者所答复的量表形式，计算机辅助的随机样本分配较好地保证了四组间样本的同质性以及不同组别间被访者数量的

11、一致性。3.2 调查方法与样本调查数据在2006年1月1-20日收集。Online调查通过在线PanelQTICK. 题客调查网发布问卷获得，数据通过标准筛选程序去掉答题明显逻辑错误以及与Panel信息不符合的数据，CATI调查通过访问中心对全国18-55岁居民进展随机访问获得。CATI和Online调查围均覆盖了一级、二级和三级城市。两个调查的对象是拥有并正在使用手机的消费者，有效问卷共计2193份，其中Online调查共得到808份有效样本，CATI共得到1385份有效样本。所有样本被随机分为四组，各组样本的根本背景资料见表2。表2样本背景比拟通过对年龄和个人平均月收入进展方差检验发现，四

12、组样本无明显差异，因而可以作为同质样本组，在量表的答复上可以相互比拟。Online和CATI相比，前者被访者的年龄偏低，收入偏高，这可能是由于访问的方式所决定的，但这种差异目前还不是本研究的重点。4. 结果分析与讨论4.1四种量表测量各因素满意度排序无显著差异以各产品因素的满意度进展比拟为例，来研究四种量表的测量结果，如下为CATI访问结果。表3 各属性的平均满意度及排序CATI由于四组样本的同质性，不同样本组的结果具有一定的可比性。表2展现了不同量表所得到的结果及其排序结果，因为利克特量表等级的不同，各产品因素的满意度得分差异较大，等级数越高，平均满意度得分越高，而且标准差越大。为方便比拟，

13、将结果根据各因素满意度评分的平均值与标准差进展标准化，如图1所示。各因素满意度的评分在具体的排名上存在着差异，但是品牌、通话质量、操作容易程度在任何一种量表中都是满意度最高的三个。利用利用肯德尔和谐系数Kendall coefficient of concordance，又称肯德尔W系数对排序结果的一致性进展了检验。W值为15.5= ，差异并不显著。图 1 标准化各因素满意度CATI对在线数据进展分析，也有同样的结果，各因素满意度得分因为量表等级不同而差异较大，但是各因素满意度得分的排序无显著差异。即说明，虽然利克特量表的等级不同，但是它们测量到的消费者对产品的满意度也保持相对的一致。4.2

14、量表的信度、效度分析信度表示一个量表对于所衡量测量特质特征的稳定性和可信度程度，是衡量量表质量的重要指标之一。由表4可以看出，无论是CATI 还是在线调查，十点量表的部一致性信度均优于其他量表，其次是五点量表，再次是七点量表，而六点量表的信度水平最低。表4 不同量表的部一致性系数比拟除量表的信度之外，效度是衡量量表质量的另一个重要指标。通过比拟了其与推荐率以及再购置可能性这两个题目之间的相关情况，得到绩效关联效度详见表5。结果说明，在CATI访问中，六点量表的绩效关联效度较低；在在线调查中，不同等级量表的绩效关联效度相差不大。表5 总体满意程度的绩效关联效度4.2量表鉴别度比拟在市场研究中，一

15、直以来的一个重要目标就是尽量以较少的样本量来获得足够可靠有效的数据。量表的鉴别度为在一定样本量下使所调查的有差异的数据获得检验上显著性的能力。一个高鉴别度的方法应该是使用较少样本就能够获得所需要的显著性结果。而显著性检验与所比拟数值的差值以及所比拟数值分布的标准差有关。假设需要对a因素与b因素的满意度得分进展显著性检验，在两因素方差S2一致的情况下，可以进展Z检验：在同样的显著性程度下。在本研究中，因为四种量表所测量的各因素的满意度值的差异较大，但排序根本一致，根据各因素满意度平均分的分布转化后标准得分根本一致。所以两个一样的因素，在不同的量表测量中应该有相似的标准化得分。k 为*一固定值，为

16、属性满意度平均分的标准差。为简便起见，量表得分的标准差用所有因素的标准差的平均分代替。因此。所以，两个因素比拟要获得同样的显著性，不同量表的样本量应该与的平方成正比。记为量表鉴别系数指标，量表鉴别系数越大，所需要的样本量越大。如表6所示，要获得同样的鉴别力，在CATI访问中，等级越多的量表所需要的样本量越少。十点量表所需要的样本量仅为五点量表的54%，七点量表所需样本量为五点量表的74.5%，能够节约大量的访问本钱。而在在线调查中，六点量表、七点量表与十点量表均能够节约17.5%-28.5%的样本量。表6CATI和在线调查的不同等级量表的鉴别力比拟4.4 各量表选项分布特征分析将所有9种属性的

17、满意度分布平均起来，并且转化为0-1的空间上标准化，如下列图所示。无论是CATI还是在线调查，四种量表的分布都呈现右偏分布，即总体来看，选择高分的被访者比拟多。量表等级分布的偏态不利于数据的统计与分析，因为许多一元或多元统计方法的前提就是样本的正态分布，如t检验、相关分析、回归等。过高的峰度则表示数据过度集中，将影响根据被访者反响进展细分的可能性，并且可能导致数据有效性不够高。相对于峰度而言，偏度是对统计结果影响较大的因素。表7 量表等级偏度峰度系数CATI表8 等级偏度峰度系数在线调查在两种访问方式中，五点量表的偏度较小，峰度也较小，并没有出现所谓的中庸，过度偏向中间选项的状态，反而是比拟集

18、中于比拟满意这一选项，这也可能与满意度研究本身的特征有关。仅仅从正态性来说是五点量表是在CATI以及在线调查中都比拟适宜的量表。六点量表在CATI访问中偏度最大，在在线调查中，偏度也较大，仅次于十点量表。从正态性角度出发，六点是不太适用的量表。七点量表的偏度较小，而且峰度也较小，尤其是在可以看到选项的在线调查中正态性非常好。但是七点量表非常不符合中国人的理解习惯，在CATI访问中，从分布图可以看出，七点量表出现了明显的双峰状态，在4和7的位置上仅有很少的频数，这可能是因为在无法看到选项时，人们难以用4位和7位的量级来答复下列问题。而在能够看到选项的在线调查中，被访者能够根据量表等级作出比拟合理

19、的反响。十点量表的偏度很高，这可能是由于只有很少一局部被访者选择1-4而造成的。在CATI和在线访问中，选择1-4的比例不超过5%。4.5 十点量表的修正能够有效提高数据分析由前面的分析可以看出，无论是在信度方面，还是效度方面，十点量表均具有比拟稳定的优越性，但在分布方面却存在较大的偏态性，为此需要对其进展修正。应用Option-Keyed方法，将不符合正态分布的局部进展一些重新赋值。具体而言，十点量表在1-4分段偏态严重，根据模糊数学原理，把14分定义为模糊的不满意分数，全部赋值为4分，因此形成一个4-10分的新量表。修正后的量表结果见表9。表9 10点量表的修正结果比拟由上表可以看出，经过

20、Option-Keyed修正后的十点量表的正态性有了大幅的提高，已经接近5点量表的水平。与此同时，量表的均值、信度、效度、鉴别力都没有大的变化。通过修正前与修正后的比照，9因素的满意度的评分均值的绝对值改变缺乏1%，相关系数到达99.8%以上。所以Option-keyed 修订十点量表将在不改变结果的情况下，大大改善量表的正态性，有助于进展进一步的统计分析。5结论根据以上研究结果，可以得出以下结论：不同利克特量表的应用虽然不会给直接的统计结果带来明显差异，但是量表等级越多，鉴别力就越高，同样样本下可以得到更准确的结果或者反过来可以节约样本量。一般来说，在能够看到选项的访问中，如在线调查或者纸笔

21、调查，适用10点量表或7点量表；在不能够看到选项的访问中，主要指CATI，适用10点量表或者5点量表。对10点量表采用Opion-keyed修正，将1-4点统一赋分为4将大大提高量表的正态性从而有助于其他统计分析。本次研究以满意度研究为具体研究问题，研究结果在推论到其他问题类型时可能会稍有不同，需要研究者在考虑实际情况的根底上，合理的选择利克特量表的等级数。参考文献1.厚粲徐建平. 2003现代心理与教育统计学师大学2.日昌1999心理测量学. 人民教育3.程金刚. 1998评定量表中的评定等级数与测验的因素构造及信度的关系.硕士学位论文4.Christian Jensen， John Tnd

22、ering. 2005 Perceived prominence and scale types，Proceedings， FONETIK.5.Bending，A.W. 1954 Reliability and the number of rating scale categories. The Journal of Applied Psychology. 381， 38-40.6.Cicchetti，D.V， Showalter，D. & Tyrer， P.J. 1985 The effect of number of rating scale categories in levels of

23、 interater raliability. Applied Psychological Measurement. 9， 31-36.7.Matell， M.S. & Jacoby， J. 1972 Is there an optimal number of alternatives for Likert-scale iterms？ Journal of Applied Psychology. 566， 506-509.8.Symonds， P.M. 1924 On the loss of reliability in ratings due to coarseness of the sca

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