在“不发表就出局”的今天，实证研究以其“科学性”大行其道，尤其是各种量化研究方法层出不穷，不断引领实证研究更迭升级。近年来量表设计与开发类论文的发文趋势呈现直线式上升，在绝大部分基于问卷数据的研究中，研究者都会使用量表去衡量那些无法直接观测到的抽象概念。但是，很多学者到了真正开始着手量化研究时，往往会因为没有掌握量表开发、研究设计的基本流程及技巧，而导致研究一拖再拖，那么本文将为您详细总结一下量表开发的具体流程。量表是由多个项目组合而成的综合分数，旨在评价那些较难通过直接方法施测的变量。在量表编制时，学者们要做的第一件事，是要明确你到底想在研究中测量什么，虽然这点听起来不难，但是在实际操作中常有学者在花费了大量力气编制项目和收集数据之后发现项目可靠性不足，要反过头来推翻所测内容，沉没成本实在太大。因此，建议学者们可以通过参照相应的理论模型或者其他学者的看法来明确测量内容，如果现有的理论无法支撑该研究，学者们也要充分梳理目前已有的研究资料，明晰所测内容、厘清测量的意义后再去付诸实施。明确要测的内容之后，学者们就要开始着手编制题库，理论上一个好的量表，其项目应该是从有关项目宇（universe）中随机抽取的，在这一步上，建议学者们不要把关注的重点放在项目质量上，而应放在研究中自己真正想测量的问题上，也不必过分在意表述是否严谨，可以先用通俗易懂的语言尽可能多的将欲测内容加以描述，待编制初步完成后再回过头来处理语言问题。常见的测量形式有瑟斯顿量表（Thurstone scale）、古特曼型量表（Guttman Scale）、李克特型量表（Likert scale）等，其中最常见的当属李克特型量表，目前在多数研究中该量表的选项一般是由非常赞同、赞同、不确定、不赞同、非常不赞同五个等级组成。完成量表的初步编制后，需要简单筛选量表的项目，将那些表述有问题、重复的项目删减或优化掉，下一步就可以进行专家评审或直接挑选被试，在目标人群中进行预测验。此时需要注意的是要充分考虑样本量的大小及所选样本是否具有代表性，为保证所测数据的准确性，预测验的样本量至少要保证在200以上。经由预测验，完成结果统计后，就需要对初步编制的量表进行评价、分析，将不符合条件的项目进行删减后，由此组成新的量表。当前，量表的项目评价一般是通过相关矩阵、相关系数、信效度检验、因素分析及阿尔法系数评价等方式。学者们可根据项目分析结果来进行题目的最终筛选，首先要考虑删减掉那些内部一致性贡献最小的项目，只要符合评价标准的题目都可以被选为正式题目。若项目分析所得各题的相关值都合乎要求，则由高到低选出组成正式量表的项目。当然，在进行项目删减时，要给阿尔法系数留出一定的安全余量，以避免用到不同的样本上出现数值降低的情况。以上就是量表编制的基本流程，为了更快地帮您掌握量表类论文的写作技巧，科研写作研究所特别推出“量表开发一站式服务”，仅需1元即可参加“如何快速上手和发表量表设计与开发类核心期刊论文”主题讲座1场，更有双重好礼相送：《量表编制：理论与应用》的电子版1份及精选C刊范文15篇。理论加实例双重加持，助您摆脱量表类论文写作时无从下手的窘境。现5人拼团立享1元购
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