有子量表测验的打包策略

如果量表包含多个子量表，应先按照打包步骤中的第二步检查各个子量表的情况，确定单维后才能打包。有两种打包策略：内部一致性法 (internal-consistency approach) 和领域代表法 （domain-representative approach) 。内部一致性法，也叫独立打包法 (isolated parceling) ，是把同一因子下的题目打包，强调各小组内题目的一致性，实质是让组内差异变小；领域代表法，也叫分配打包法 (distributed parceling) ，是在每个因子下各抽出一个题目打包，强调各小组间的一致性，让组间差异变小。

比如，一个量表有三个维度共9个题目，维度1包含题目1、2、3，维度2包含题目4、5、6，维度3包含题目7、8、9，要组合成三个小组。内部一致性法就是把同一维度内的题目打包：第一个小组包含题目1、2、3，其它类推；领域代表法的组合方式为：第一个小组包含题目1、4、7，第二个小组包含题目2、5、8，第三个小组包含题目3、6、9。

量表有多个子量表，进行结构模型分析时，推荐用内部一致性法将维度内的题目打包，若模型拟合不好，才使用领域代表法。但要留意，领域代表法可能掩盖了真实的结构，参数估计可能存在偏倚。具体到每个维度内部，可以使用缩小组间差异的思路，如用因子法中的平衡法打包题目；负荷差不多大小时，可以随机打包，也可以根据内容、特殊信息或修正指数等来打包。

参考文献：吴艳, & 温忠麟. (2011). 结构方程建模中的题目打包策略. 心理科学进展, 19(12), 1859-1867.

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