《大众传播学研究方法导论（第二版）》课件第四章 测量

学习指导传播现象往往是抽象的，只有将其转化为具体的、可观察的、可从经验上把握的指标，才能进行实证研究，本章就是讨论如何对抽象概念进行测量的问题，同时将介绍与测量有关的一些概念，包括变量和指标。在量化研究中，我们需要根据变量的不同级别来选择统计手段，因此，分清变量的级别对提高测量的准确性有着重要意义。量表是最常用的一种测量工具，本章也将介绍几种最常见的量表。第三节还将涉及两个重要概念——信度和效度，这是评估研究结果、实现研究意义的重要指标，从一开始进行设计研究，我们就必须考虑这两个问题，并且在接下去进行的研究过程中保证一定的信度和效度。目录·第一节测量的级别·第二节指数和量表·第三节测量的信度和效度第一节测量的级别一、测量的概念（一）什么是测量1、测量：是依据一定的法则，通过系统化的记录和观察手段来确定事物和现象的特征的过程。第一节测量的级别一、测量的概念（一）什么是测量2、测量的分类

量化测量：测量结果都用准确的数字表示，而且不同的数字可以用来对测量结果进行比较

质化测量：测量结果不使用有意义的数字，而用符号、代码或文字来表示（比如“男、女”、“轻、重”）第一节测量的级别一、测量的概念（一）什么是测量3、在传播研究中，我们测量的往往都是测量对象的某种特征或属性，并非测量对象本身。如：“电视节目的质量”是什么？它不能被直接观察和记录，我们只能测量那些能够被观察到的特征，并且通过这些特征来说明“电视节目的质量”的内涵。·测量不是任意行为：被观察的特征一定能够指示测量对象的某些特征或属性第一节测量的级别一、测量的概念（二）偏见和误差1、定性式测量的模糊性：“某某节目好”2、定量式测量也不可避免的会出现误差测量误差与机会误差1、测量误差：由于测量手段不精确带来的误差。它只能被缩小，无法完全消除。2、机会误差：研究者的偏见造成了被研究对象进入研究样本的机会不均等。·它是定量测量一定要避免的。克服机会误差的最佳手段是随机选择研究样本。·用公式来表示，最终的测量结果就是：测量到的差异(或特征)＝真实差异(或特征)＋测量误差＋机会误差第一节测量的级别二、变量的类型（一）按作用分1、自变量：造成研究现象出现的原因2、因变量：由于其他变量变化而产生变化的变量3、中介变量4、外来变量第一节测量的级别二、变量的类型（二）按性质分1、离散型变量：只能取有限的取值

研究者往往能够预先知道并且在研究问卷上列出这些明确的取值，如性别、职业、家庭成员数等。2、连续型变量：可以取任何数值

连续型变量则可以取任何数值，如每周阅读报纸时间、家庭年收入、电视新闻的每年报道时间总量等第一节测量的级别二、变量的类型（三）按测量级别分1、定类变量（1）定义：变量的取值只表示类别的区分，不表示任何数量上的大小（2）特点：仅仅对研究对象进行分类，不体现任何数量上的顺序（3）比如性别、婚姻状况、职业、宗教信仰等都是定类变量。测量变量时应该遵循的基本准则1、互斥性：所划分的类别应该互相排斥且不交叉重叠2、等价性3、穷尽性第一节测量的级别二、变量的类型2、定序变量：（1）定义：变量的取值不仅表示分类，还能够按照某种逻辑顺序对这些分类进行排序（2）比如教育程度(文盲—小学—初中—高中—大专—大学及以上)、考试成绩(优—良—中—差—不及格)、态度(强烈同意—同意—中立—不同意—强烈不同意)（3）离散型变量都是定类或定序变量第一节测量的级别二、变量的类型3、定距变量（1）定义：变量的取值不仅表示了分类和顺序，还能够表示不同类别之间的绝对距离和数量差别，如温度、智商、出生年份都是定距变量。（2）特点：这样的变量就是定距变量，相应的定距测量可以用数字来表示某个类别跟另一个类别相差多少，而且不同类别之间的距离可以进行比较，（3）定距变量的取值之间可以进行加减运算第一节测量的级别二、变量的类型4、定比变量（1）定义：变量的取值不仅表示了绝对数值的大小，还包括一个有实际意义的零点（2）如报纸发行量(份)、家庭年收入(元)、每周看电视的时间(分钟)（3）相应的定比测量能够进行加减乘除运算（4）连续型变量都是定距或定比变量四种变量取值的数学特征第一节测量的级别三、质化研究里的测量跟量化研究相比，质化研究里的测量存在着极大的不同。1、量化研究用精确的数字来代表抽象概念，质化研究的测量则更多地用到了文字、声音、符号、视觉形象、动作等，很少用到数字2、量化研究的研究步骤截然分开，可以由不同的研究者来进行；质化研究重视研究情境，测量和收集合二为一，由统一为研究者来承担。3、量化研究需要先形成概念再设计和选择测量手段；质化研究则在测量活动中发展出抽象概念。第一节测量的级别四、指标和操作化1、定义（1）指标：那些能够被直接观察到的、体现变量内容变动的一组事物被称为指标（2）操作化：以经验上可观察的、可把握的指标来表达抽象概念的过程对概念进行操作的举例第二节指数和量表一、指数·定义：一个变量可以有多个指标来代表它，每个指标都对应着一定的数值，将这些数值相加得到一个累加数值，就是这个变量的指数。·指数由一组跟研究对象有关的陈述构成，然后研究者给每个陈述赋予一定的分值，构成了最简单的指数。·每个被访问者分别对这些陈述发表“是/不是”或“有/没有”的看法，将他们在每个陈述上的分值相加得到总得分，它体现的往往是被访问者的态度、立场、程度和所属群体等。指数的例子在数据缺失的情况下，应该怎样进行赋值？1、剔除样本2、随机赋值3、取样本其他项的平均值4、考察样本在其他问题上表现出来的倾向5、取其他样本的平均值第二节指数和量表二、量表·量表是有关研究变量的强度、方向、程度、层次或趋势的复合测量手段，它包含着一组题项，这些题项按照某种顺序被排列，对每种题项的回答对应着固定数值，其总值表示了研究对象的特征和性质。·量表可以是单维度的(比如职业量表、教育程度量表)，也可以是多维度的(如社会经济地位量表包含着教育程度、收入、职业和生活地区等多项指标)。（一）李克特量表·问卷调查中最常使用的定序或定距量表·清楚的顺序回答形式，是李克特量表最大的优点·步骤(1)围绕要测量的研究问题编写和收集大量的陈述，这些陈述应当比较分散，以覆盖一个足够宽泛的范围，即这些陈述具有多重维度，同时每个陈述都要围绕研究问题而展开，即各种陈述跟研究问题之间都存在着相关关系。(2)对每一个陈述，以4级~8级记分的方式来对被调查者的回答进行分类。(3)将每一个被调查者在所有陈述上所得的分数相加，其总和就是他在该研究问题上的得分。（一）李克特量表李克特量表经常用于测量个体的观念、态度或意见，由于它将被调查者在所有陈述上的分数相加而推断他们的态度，所以也被称为总加量表(summatedratingscale)。李克特量表的优点在于省时省力、编制方法简单，而且可以对量表进行信度分析，去除影响信度的陈述，所以其测量结果更加可信。（二）舍史东量表·定距量表·间隔均等出现量表·主要用于测量被访者对特定事物大的态度（二）舍史东量表·编制舍史东量表方法(1)收集或编写大量跟所测量变量有关的评价式陈述(比如至少100种)。(2)选择50位~300位评分者，每位评分者都要表明自己对每一种陈述有多同意，通常使用9、11或13级量表，1表示“最不同意”，中间值表示“中立”，9、11或13表示“最同意”。(3)然后，研究者计算每种陈述的平均值和标准差，挑出那些评分者给出分数差异较小、评分者的态度最一致(即标准差小)的陈述，同时考虑对被调查者而言平均值变化幅度最大的那些陈述，从每组中挑出标准差最小的4种陈述。(4)最终以被挑出的陈述(如20种)形成一个新量表，即舍史东量表。（三）古特曼量表·古特曼量表又叫积累量表·只有两个答案，“是”&“否”·由一组对某种事物的态度或看法的陈述构成回答者分别对这些陈述发表同意或不同意的看法，然后按某种标准将回答者在全部陈述上的得分加起来，就得到该回答者对这一事物的态度的量化结果。（三）古特曼量表·古特曼量表制作步骤（1）设计和收集大量相关的陈述，每种陈述都包含着“同意/不同意”或“是/否”这两种回答。（2）从中挑出3个~20个陈述，这些陈述之间存在着某种逻辑关系。（三）古特曼量表（3）进行调查。用“+”号表示对每个陈述回答“愿意”，“-”号表示“不愿意”，陈述七做了反向陈述，因此对陈述七回答“不是”用“+”号表示，回答“是”用“-”号表示。（4）按照调查者得分高低和每种陈述同意程度高低，列表进行排列。（三）古特曼量表（5）计算再现（reproducibility）系数，评估该量表是否单维度。·再现系数=1-误差总数应答总数再现系数在0至1之间变动，大于09都是可以接受的，即认为该量表是单维度的；如果再现系数低于09，那么该量表不是单维度的，需要重新编制。

以上表为例，1号被调查者和7号被调查者的回答各出现了一次违背逻辑顺序的情况，他们“不愿意”陈述二却“愿意”陈述一，所以误差总数为2。应答总数为10（个被调查者）×7（个陈述）＝70。因此，再现系数＝1-2/10×7≈0986，该量表是单维度的。所以，以上七个陈述可以构成一个古特曼量表。古特曼量表与李克特量表的结合（四）语义差别量表·语义差别量表用于测量人们的态度以及对某种事物、概念或实体在其心目中的形象·以形容词正反语义词为基础建立的量表，被称为语义差别量表·语义差别量表把要测量的名字和概念先分解出若干个描述角度，然后用一系列的7级至11级量表从这些角度进行描述，量表的两端代表两极化的态度。第三节测量的信度和效度一、信度（一）信度的概念·在测量过程中，信度指的是采用同样的手段对同一对象进行重复测量时，产生相同结果的程度，它意味着测量的稳定性、一致性和可靠性。比如，采用同一份问卷来测量同一群人的态度，如果测量多次，其结果都差不多，那么我们就认为这份问卷具有很高的信度，如果每次的测量结果都互不相同，那么我们就认为这份问卷的信度很低。第三节测量的信度和效度（二）分析测量信度的方法1、稳定性·也称为“测验—再测验法”，它描述的是对同一测量对象的同一特征变量，前后两侧测量的结果是否基本一致，如果测量结果是一致的，则这个测量便是稳定的。·相关系数：再测信度·缺点：①练习效应

②外来变量第三节测量的信度和效度（二）分析测量信度的方法2、同质性分析当研究者使用了多种指标来测量同一个研究对象时，就需要考虑测量是否具有同质性，即不同的测量指标能否产生一致的测量结果。（1）折半法：折半法就是将一次测量所用到的指标分成两半，然后计算这两部分的相关系数，即折半信度。相关系数越大，则测量的折半信度越高。（2）题项分析法：题项分析法就是分析被调查者对每个题项的回答与他对其他题项的回答之间是否具有同质性，常用到的是克朗巴哈alpha系数。第三节测量的信度和效度（二）分析测量信度的方法3、等价性分析（1）评估测量工具的可信性·“不同测量工具法”·“复本信度”（2）评估研究者的可信度·“编码员间信度”比较分析测量信度的几种方法第三节测量的信度和效度（三）提高测量信度的方法1、使用多种指标来测量概念2、使用更高级的测量指标3、使用试测4、使用清晰、不含糊、不矛盾的指标第三节测量的信度和效度二、效度（一）效度的概念·测量的效度是测量的有效性，即测量工具能否准确、真实、客观地度量事物属性的程度。·在具体的研究中，效度指的是一个经验测量是否反映了被测量概念的真实含义，即研究者是否得到了想要的测量结果。第三节测量的信度和效度二、效度（二）测量效度的类型1、表面效度2、准则效度3、构造效度第三节测量的信度和效度1、表面效度·表面效度是最简单的、最基本的效度，它指的是由研究者来判断指标能否测量抽象概念，即从表面上来看，研究者是否相信测量所使用的指标和工具能够代表测量的内容或主题。·内容效度·指测量在大多程度上涵盖了被测量概念的全部内涵，测量工具代表概念定义的内容越多，则内容效度越高第三节测量的信度和效度2、准则效度·准则效度就是用其他测量工具来对同一现象或概念进行测量，将原有测量工具作为准则，比较新测量工具所得到的测量结果和原有准则的测量结果，如果二者相似，就认为新的测量工具具有准则效度。·有时候，也将准则效度称为实用效度(pragmaticvalidity)，根据研究目的的不同，准则效度可以分成同发效度(concurrentvalidity)和预测效度(predictivevalidity)。第三节测量的信度和效度3、构造效度（1）集中效度（2）判别效度第三节测量的信度和效度三、对效度的威胁（一）内在效度和外在效度·内在效度：特定研究的结果是否准确，它考察的是一个研究过程能否就研究现象得出准确结论。·外在效度：特定研究的结果是否具有推广性，它考察的是关于特定现象、特定时空范围、特定群体所得出的研究结