1概貌
测量概述
社会科学中的测量史源
几个早期的例子
统计方法的出现和智力测验的作用
心理物理学的作用
测量的后继发展
基本概念的演进
智力测验的演进
心理统计方法领域的扩展
测量在社会科学中的作用
理论与测量的关系
理论量度与非理论量度
量表
量表并非个个造来平等
劣质测量的代价
小结与预览
2解读潜变量
构念及其量度
作为项目得分假设原因的潜变量
路径图
图示约定
量表编制过程中的路径图
测量模型的进一步讨论
经典测量模型的假定
平行测试
其他模型
3信度
基于方差分析的方法
连续值项目与二值项目
内部一致性
阿尔法系数
协方差矩阵
多项目量表的协方差矩阵
阿尔法系数与协方差矩阵
另外一个阿尔法系数公式
对阿尔法系数的批评
基于量表分数相关程度的信度
信度系数的复本进路
信度系数的折半进路
信度系数的项目成绩标准化进路
评分者间一致性
信度系数的历时进路
信度系数与统计力度
概化理论
4效度
内容效度
效标关联效度
效标关联效度与正确性
构念效度
构念效度与效标关联效度的区别
相关系数的衰减
相关系数多高才算展现了构念效度
多特质一多方法矩阵
表面效度又是怎么回事儿
5量表编制指南
第1步：明确你到底要测量什么
理论有助于明确所测内容
特定性有助于明确所测内容
明确量表应包括的内容
第2步：建立一个项目池
选择反映量表目的的项目
项目冗余
项目数量
开始编写项目
优良项目与劣质项目的特性
正面表述的项目与负面表述的项目
小结
第3步：决定项目形式
瑟斯顿治标法
古特曼治标法
由等权项目构成的量表
备择反应选项的最佳个数
反应形式的具体类型
第4步：请专家评审最初项目池中的项目
第5步：考虑把效验性项目包括进去
第6步：在样本身上施测项目
第7步：评价项目
对项目表现情况的初步检查
因素分析
阿尔法系数
第8步：优化量表长度
量表长度对信度的影响
“差”项目对量表的影响
调整量表长度
分裂样本
6因素分析
因素分析概貌
因素分析概念类比
因素分析的概念
提取因素
因素旋转
因素解释
主成分与共同因素
成分与因素的异同
确认性因素分析
量表编制中因素分析的使用
样本大小
7项目反应理论概述
项目难度
项目区分度
猜测度
项目特征曲线
IRT应用于多反应项目
IRT的复杂性
8广阔研究背景下的测量
编制量表之前
寻找现存工具
在受测总体背景下审视构念
决定量表的施测模式
在其他量表或程序的背景下考虑所开发量表
量表施测之后
数据分析
数据解释
概括性
最后的思考
参考文献
附录：现行效度理论的外延和内涵
序言
布赫瓦尔德（Buchwald，2006）在其关于测量结果偏差及其对知识的影响的评论中指出，在1660年代后几年和1670年代前几年，还是二十几岁的艾萨克•牛顿就显然首次使用了平均多次观测结果的方法。牛顿的目的是，在自己关于天文现象的观察值之间有差异时，用各次观测结果的平均值代表观测结果，以得到一个更为准确的测量结果。有趣的是，牛顿在其原初报告中并没有记述自己使用平均值这一做法，而且一直隐瞒了几十年。这一隐瞒，与其说是学术诚信问题，不如说是当年人们对于误差及其在测量中作用理解的局限问题。在评论另一位近代天文学家隐瞒自己观测结果的偏差时，艾尔德（Alder，2002）指出，即使到了1700年代后期，隐瞒观测结果偏差这一做法“不仅普遍，而且被看作智者的特权；而把误差却看作道德的欠失”（P. 301）。
在1600年代晚期和1700年代早期，需要对自然现象进行系统观测的科学家当中不仅有天文学家，还有其他方面的。1660年代，在根据英格兰罕不什尔郡的洗礼及葬礼记录编制当地的出生率和死亡率时，约翰•格朗特（John Graunt）就使用了平均值（这种方法现在已不常用）来总结自己的发现。根据布赫瓦尔德（Buchwald，2006）的记述，格朗特使用平均值的动机，是要捕获住那瞬息可变的“真”值。当时他的想法是，出生率与死亡率之比遵循某种自然法则，但是，那些发生在任何一个年度的不可预测事件可能会掩盖那一基本事实。这种关于观察是通往自然真理的有缺陷窗口的观点间接表明，当时人们对于测量的看法已经变得越来越成熟：除了观察者的局限之外，其他因素也可能败坏经验信息；因此，对观测值的适当调整处理，可能会更准确地反映出所感兴趣自然现象的真实情况。
尽管有这些早期的洞见卓识，但只是在牛顿首次使用平均值一个世纪之后，科学家才开始广泛地认识到，凡测量皆有误差，平均值能使该误差降到最小（Buchwald，2006）。根据物理学家及科普作家列纳德•蒙洛迪诺（Leonard Mlodinow, 2008）记述，在18世纪后期和19世纪早期，天文学和物理学的发展，迫使当时的科学家更加系统地对待随机误差问题，因此也导致了数理统计学科的诞生。到了1777年时，丹尼尔•伯努利（更著名的雅克布•伯努利的侄子）对天文观测结果的分布和射箭飞行轨迹的分布进行了对比发现，两者都是围绕着某个中心分布，距中心越近分布的密度越大，距中心越远分布的结果越稀少。尽管说关于该观察结果的理论处理在某些方面是错误的，但它标志着对测量误差进行形式分析的开始（Mlodinow, 2008）。布赫瓦尔德（Buchwald，2006）指出，18世纪的这种对于测量误差的解读，存在一个基本缺陷。那就是，未能区分随机误差和系统误差。直到19世纪初，人们才更深刻地理解了随机性问题。随着人们对随机性理解的加深，测量也有了长足的进展。随着测量的发展，科学也向前迈进了一步。
文摘
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是的，语法结构相似或其他表面特征相似可能造成我们所不想要的内容上的相似。那些与拟测构念并不完全无关的冗余，在有些情况下也会带来一些问题。在一组项目中，如果某些项目与其他项目在特定性方面存在差异，这样就会带来问题。举个例子来说明一下。假想有一个要用来测量宠物爱好者态度的量表工具。这个量表可能包括多种不同的项目。之外的其他项目虽然与我们所感兴趣的构念有关，但是由于太具体，因此也太冗余，而不能发挥作用。“非洲灰鹦鹉爱好者心地善良”和“我认为喜欢非洲灰鹦鹉的人是好人”这两个项目太相似了，其原因不仅仅是因为它们的语法结构相似，还因为两者有潜在的关联性，更因为两者明显共享着同样的具体内容。这样的项目可能使全体项目在总体上偏离我们旨在测量的潜变量（即，对于宠物爱好者的态度），而偏向另外一个更为具体的潜变量（即，对于非洲灰鹦鹉爱好者的态度）。由于宠物种类繁多，两个关于某具体且不常见宠物的项目，就显得扎眼地相似，因此很可能毁坏我们编制该量表工具的初衷。
更一般地，构念的笼统性和具体性程度可能会改变冗余性的影响程度。虽然这个非洲灰鹦鹉例子有点极端，在量表中包括那些与旨测构念特定性不匹配的项目，在一些没有上例那么极端的场合中是可能发生的。例如，在一个设计用来全方位测量情感的量表里，如果有几个关于焦虑的项目，这就会带来问题。这几个关于焦虑的项目之间的相关程度，可能会高于这几个项目分别跟其他非关于焦虑的项目之间的相关。结果，这几个项目就会在所有关于情感这些广阔的项目中间，形成一个关于焦虑这一特定情感的小聚团儿。这会引起一系列的问题。首先，这会摧毁量表的单维性（如果研究者旨在编制一个测量单维变量的量表，这就构成了问题）。其次，这会造成一个不想要的聚焦点，结果会是那些更像关于焦虑问题的项目显得比其他项目表现更好。
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