量表开发与检验

量表开发与检验大连理工大学管理学院1.研究方法绪论2.研究选题3.文献述评4.理论框架与假设形成5.量表开发6.数据收集与分析7.上机实习8.论文的撰写本课程的主要内容主要内容前言量表开发实例说明前言实证研究是社会科学（包括管理学）领域内重要的研究方法之一社会科学研究的一项最为重要的任务，就是建立理论。所谓理论，就是概念之间的关系。建立概念之间关系的方法主要有两种逻辑推理实证研究逻辑推理的基本思路——用已知的概念关系（已有的理论）归纳和演绎出新的概念之间的关系（新的理论）实证方法就是通过统计技术来检验概念之间的关系，从而验证一个理论假设或推翻一个理论假设如何形成理论创新概念创新提出一个新概念概念测量的创新概念间关系创新原来不曾存在的关系原来存在关系的作用机理调节变量创新什么样的选题是一个好的选题？有趣的有意义的有理论基础的前言而要应用统计技术，不可缺少的一个环节，就是把概念量化，从而能够测量，形成数据，再进行统计检验量表将概念量化、具有内在结构关系、用于收集样本数据的工具。量表的本质概念的内涵前言例如，论证“认真的女人最美丽”体貌:•大眼睛•白皮肤•长头发内涵:•气质•知识•言语前言例如，服务质量量表开发方法步骤1.概念定义2.初始题项的建立3.题项净化5.量表的信度(reliability)检验4.维度的生成6.量表的效度(validity)检验1.1概念定义方法概念：从特定事实中提炼出来的想法，它是对管理现象的一种抽象概括。它是研究者构造出来用于构建理论的。组成性定义:字典里的定义，是用其他概念和架构来定义一个概念，对所研究的概念确立边界，表明所要研究概念的中心思想。组成性定义要具有理论解释的能力，因此必须与其他的概念区分开来。如：1.关系是人和人或人和事物之间某种性质的联系（新华字典）2.在消费者和企业之间一次或更多次的交易，这些交易被消费者感知为与过去和未来的交易相关联(Odekerken-Schroder&Wulf,2003)3.消费者与网络商店之间由于一次或更多次的交易与互动而形成的联系(宋晓兵，2008)操作性定义：将理论性的概念与现实世界的事物联系在一起的纽带，是后续测量的基础。因此，操作性定义要明确要测量的、可观察的事物的特性。如：关系价值是在供应商关系中考虑到备选关系时，被顾客组织的关键决策者感知到的产品、服务、知识产权、市场时机和社会利益，与价格及过程成本的权衡。(Ulaga和Eggert,2003)1.2概念定义来源来源1：现有文献例如：“关系利益”的概念——Gwinneretc,1998关系利益是指，顾客由于他们与某一服务商具有累积的长期关系而获得的超越核心服务绩效本身的利益来源2：消费者访谈概念：网站诚信访谈内容如何理解网站诚信？为什么会觉得某个网站是诚信的？有购物经验的无购物经验的对网站诚信的感知是否会影响在网站的购物行为？/为什么选择在某个网站购物（倾向）。1.3概念定义的注意事项1.务求精确简练，不使用晦涩难懂、带有歧义的词语，不使用比喻象征手法。2.不能用类似、相近的名词作为概念定义的一部分，慎用“和”、“或”。3.清楚确认概念的层次，即主体。4.与概念的测量保持一致性，增强构念效度。例如：关系价值的概念——消费者对其与网络商店关系给自己带来的所得和所失进行的比较性评价。2.初始题项(item)的建立2.1初始题项的来源来源1:现有研究中已得到验证的成熟量表来源2:焦点小组、深度访谈等方法，从专家、顾客或相关人员身上产生原始题项集注意:可以结合使用,也可单独使用原则：不可以想当然的自认为包含哪些维度，要从研究对象的角度出发题项的分类：反映性指标VS形成性指标2.2来源1：现有研究中的成熟量表知名杂志知名学者相似的研究情景经过反复验证合格选择已有量表的标准2.2来源1：现有研究中的成熟量表Ichangemyverbalbehavior(e.g.,accent,tone)whenacross-culturalinteractionrequiresit.量表的翻译与修正在跨文化交往需要时，我会改变自己的言语行为（如重音、语调）。Iwillchangemyverbalbehavior(e.g.,accent,intonation)whenitisnecessaryincross-culturalinteraction.在跨文化交流时，我会按照情景的需要，调整自己的语调（如口音、语气）。2.3来源2：访谈法访谈法：调查者依据调查提纲与调查对象交谈，收集语言资料的方法，是一种口头交流式的调查方法。访谈法的特点：访谈法的主要特点是：采用对话、讨论等方式，是双方相互作用、相互影响的过程。访谈法的分类1.根据访谈对象的数量，可以分为集体访谈法和个别访谈法；2.根据层次，可以分为常规访谈法和深度访谈法；3.根据媒介，可以分为当面访谈法和电话访谈法。访谈的步骤确定访谈目的制定访谈提纲理论准备物质准备对被访者基本情况的了解进入访问访问的控制访问的记录整理与分析记录撰写调查报告准备阶段实施阶段资料处理阶段访谈提纲的设计访谈提纲一般包括：1.确定访谈调查目的——为什么谈；2.确定访谈员——谁去谈；3.确定访谈对象——与谁谈；4.确定访谈时间——何时谈；5.确定访谈地点——何地谈；6.确定访谈种类——怎么谈；7.确定访谈记录方式——怎么记；8.确定访谈报告方式——怎么写。9.如果是结构化访谈，必须用组织统一设计的访谈问卷；如果是非结构化访谈，提纲则无须有严格的分类和固定的回答方式，但要求必须把与调查主题相关的主要项目和问题列出，问题要简练、明确。访问的控制1.题目的转换：不要突然转换话题，会使被访者毫无心理准备而产生困惑。使用一些过渡性的问题“您在工作的时候很忙，回到家里可以放松一下了吧？”对跑题的纠正，不要说“你跑题了”，而要巧妙的转换“您刚才说的……问题很好，现在请您再谈谈……”2.对问题的追问：含糊不清、不能自圆其说、发现有意义的问题“您刚才说的……是怎么回事？”追问要中立，不要提供有倾向性的提示：复述问题或回答、表示理解和关心、沉默等访问的控制3.合适的发问与插话：4.注意表情和动作：注意自己的表情与动作；访谈中的注意事项1.在访谈中，调查员要保持中立的态度，不要把自己的意见暗示给被调查者，否则会影响资料的真实性。2.要把握访谈的方向和主题焦点，防止谈话偏离调查主题，以免影响效率。3.使用的语言要简明扼要。4.根据被调查者的特点，灵活掌握问题的提法和口气。5.注意把握访谈的时间控制。6.访谈的记录要保持客观，按原文记录被访者的话语。在生成初始题项时，无论采用哪种方法，研究者唯一需要遵循的原则就是开发出与概念的定义内涵相匹配的，足够多的测量题项或指标。生成初始题项的原则3题项净化方法1：定性方法（内容效度检验）Step1.邀请五名判断者，向其解释清楚每一个类别fi0（i=1…m）的含义，并给出其中一个题项xk0作为例子。然后让这些判断者将X0中的所有题项分别归类到fi0中，如果认为某一个题项xi0不属于任何一类，就将其单独列入到“不合适”之列。注意:判断者事先并不清楚哪些题项被归为一类。标准:如果五人当中至少有四个人认为某个题项不属于任何一类，就将其从题项集中删除。Step2.再邀请五名判断者，也向其解释清楚每一个类别fi0（i=1…m0）的含义，并让判断者了解调整后的每个维度下的题项，然后请其判断fi0下的每一个题项xi0说明fi0的程度，一般分为三种—完全说明，一般说明，不能说明。标准:至少有三个判断者认为xi0能够完全说明fi0，并且没有人认为xi0不能说明fi0，则这样的xi0保留下来，否则删除。),,(1121111nxxxX……方法2：定量方法Step1：CITC净化计算某一题项与其所属的维度的其他题项总和(item-to-total)的相关系数r，如),,(112110111nxxxf…211211111111111)()()()(yyxxyyxxriiiiniiixy2111。1121nrrr…•删除标准:1.如果则删除2.突然下降法:5.0ir121iiiirrrrStep2：量表信度净化删除标准1.概念的CITC〈0.50。2.删除某题项后所属概念的Cronbachα值显著提高；示例：Step1&Step2Step3：探索性因子分析净化删除标准1.如果某一个题项在所有的公因子上的负载都很小，比如均小于0.5，就要考虑是否要将该题项删除。2.如果某一题项在两个或以上的因子上都有较大负载，则可考虑删除此题项。示例：探索性因子分析净化4.维度的生成方法1:探索性因子分析1.首先要进行概念的单维度检验，把测量同一概念的多个题项进行因子分析，保证这些题项都只能负载于同一因子。2.把测量多个概念的所有题项一同进行因子分析，使累计解释的变差比例达到70％—80％以上。3.确定因子个数的标准是x的相关矩阵的特征值，一般选取特征值大于1的主成分作为初始因子。4.题项在相应因子上的负载大于0.50，在其他因子负载小于0.50。4.维度的生成方法2:验证性因子分析分别对不同维度构成的所有题项进行验证性因子分析，比较不同维度构成时的模型拟合指标，如果你所期望的维度构成的拟合指标显著优于其他竞争模型，则说明该维度划分是合理的。示例：程序性价值结果性价值情感性价值原模型竞争模型1竞争模型3竞争模型23维度2维度单维度4.维度的生成每个因子对数据的解释能力，可以用该因子所解释的总方差来衡量，通常称为该因子的贡献，记为Vp，它等于和该因子有关的因子负载的平方和，即所有因子的累计的贡献为：标准：1.公因子应该使累计解释的变差比例达到70％—80％以上，但是学术性研究中，该值也可以小一些50％—60％也是可以接受的。2.确定因子个数的标准是x的相关矩阵的特征值，一般选取特征值大于1的主成分作为初始因子。注意:如果某一个题项在所有的公因子上的负载都很小，比如均小于0.3，就要考虑是否要将该题项删除。mppVV1kiippaV12n5.量表的信度(reliability)检验信度（可靠性）不同测量者使用同一测量量表的一致性水平，用以反映相同条件下重复测量结果的近似程度。对于同样对象，用同样的观测方法得出同样观测数据的可能性。“测量结果免受误差影响的程度”观测值=真实值+误差例如：测量温度通过计算平均值，我们有可能减少随机误差题项观测值真实值误差Item134+1Item254-1信度检验方法1平行测试(ParallelForms)2重测信度(Test-retestreliability)3Cranbach’sα方法Cranbach’sα方法Cronbachalpha(Cronbach,1951):原理简介:)1)(1(212skiikk)1(1krrkk某维度下题项的数目σ2i题项i的方差σ2s该维度的方差是内部题项相关系数的平均值r作者（年代）使用情况建议的Cronbachα值Kaplan,Saccuzzo(1982)基础研究0.7-0.8应用研究0.95Murphy,Davidshofer(1988)不可接受水平0.6以下低水平0.7中高水平0.8-0.9高水平0.9Nunnally(1967)初始研究0.5-0.6基础研究0.8应用研究0.9-0.95Nunnally(1978)初始研究0.7基础研究0.8应用研究0.9-0.95Cranbach’sα方法Cranbach’sα方法示例6.量表的效度(validity)检验效度(有效性)是指我们试图测量的事物的特征是否是真正要测量的，也就是指量表所测量到的结果与希望测量的对象的接近程度。测量工具的正确性:正确的测量出所预测量的特性。6.量表的效度(validity)检