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社会学

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社会学方法

量表编制(理论与应用)

作者：罗伯特·F.德维利斯(DeVellis.R.F.)

出版社：重庆大学出版社出版时间：2010-04-01

所属丛书：万卷方法

开本： 大32开 页数： 171

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版权信息
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量表编制(理论与应用) 版权信息

ISBN：9787562452850
条形码：9787562452850 ; 978-7-5624-5285-0
装帧：暂无
册数：暂无
重量：暂无
所属分类：
社会科学
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社会学方法

量表编制(理论与应用) 本书特色

万卷方法，是重庆大学出版社自2004年7月以来陆续出版的一套深入、系统地介绍社会科学研究方法的书系，至今已出版图书近70个品种。
　　“万卷方法”的理想：为社会学、政治学、管理学、经济学、传播学、心理学、教育学等社会科学各领域的学者和研究生提供一个内容规范、使用便捷的“研究方法工具箱”。
　　“万卷方法”的受众：图书馆及大学社会科学各院系的资料室。社会科学各领域的研究人员、研究生及高年级本科生。社会及市场调查的实务工作者。

量表编制(理论与应用) 内容简介

测量是社会和行为研究中重要的手段，不论研究的其他方面计划和执行得多好，测量可以使一项研究成功或者失败。本书采用图表、类比，以及大量量表编制方面的实例，使复杂的统计和测量学原理直观明了地展现于读者面前，为读者提供了可操作性的范本。

量表编制(理论与应用) 目录

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
　建构及其量度
　作为项目成绩造因的潜变量
　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
　练习
3 信度
　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
　　信度系数与统计力度
　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
　　信度系数的历时进路
　概化理论
　小结
　练习
4 效度
　内容效度
　效标关联效度
　　效标关联效度与正确性
　建构效度
　　建构效度与效标关联效度的区别
　　相关系数多高才算展现了建构效度
　　多特质一多方法矩阵
　表面效度又是怎么回事儿
　练习
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*佳个数
　　反应形式的具体类型
　第4步：请专家评审*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
　练习
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
　结论
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的复杂性
　何时使用irt
　　等级性项目
　　项目功能差异
　结论
8 广阔研究背景下的测量
　编制量表之前
　　寻找现存工具
　　在总体背景下审视建构
　　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
　*后的思考
参考文献
附录：现行效度理论的外延和内涵

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量表编制(理论与应用) 节选

《量表编制:理论与应用(第2版)》内容简介：测量是社会和行为研究中重要的手段，不论研究的其他方面计划和执行得多好，测量可以使一项研究成功或者失败。《量表编制:理论与应用(第2版)》采用图表、类比，以及大量量表编制方面的实例，使复杂的统计和测量学原理直观明了地展现于读者面前，为读者提供了可操作性的范本。

量表编制(理论与应用) 相关资料

插图：在以上每个情境中，对具体领域感兴趣的研究人员在研究一开始便都遇上了测量问题。尽管他们谁也不是主要对测量本身感兴趣，但是，他们中的每一位在处理主要的研究目标之前，都必须找到一个能量化特定现象的方法。可是对于每一种情况，“现成的”测量工具要么不合适，要么不存在。几位研究者都认识到，如果他们随便采用某种测量方法，就要冒获得的数据不准确这个风险。因而，似乎唯一的选择就是：自己动手，编制自己的测量工具。许多社会科学研究者都遇到了类似的难题。对于这类难题常见的反应是：依赖现有的、可能不合适的测量工具，或者假定那些新近编制的“看起来”不错的问卷项目可以用来进行测量。常见的借口是：编制可信、有效测量工具太难，不熟悉测量工具的制作方法，或者无法得到如何编制测量工具的实用信息。为了获得量表编制技能，研究者很可能要么去阅读那些非常艰深、主要为测量学专家编写的资料，要么阅读那些过于笼统不可使用的材料。本书旨在为这类研究人员再多增加一个选择的对象。测量概述测量是一个基础性的科学活动。我们通过观察获得关于人、物、事件和过程的知识。要弄清楚这些观察结果，常常需要对它们量化，即要求我们测量那些我们有科学兴趣的事物。测量与其所服务的广泛的科学问题相互作用，二者间的边界常常察觉不清。测量过程中，当需要探测或凝练一个新的对象时，或者，当怎样量化一个现象可以对认识该现象提供新的启示时，二者间的交互作用就发生了。例如，史密斯、厄普及德维利斯（Smith，Earp&DeVellis，1995）调查了妇女对受虐的感受。根据理论分析建立的先验模型暗示，受虐的感受有六个不同的侧面。旨在编制一个测量这些感受的量表的实证工作显示，在受虐和未受虐的妇女中，一个简单得多的概念贯穿其中，透彻地解释了研究对象为什么对测量所用的40个项目中的37个作出这样的回答。这一发现暗示，对于研究人员看作是变量复合体的概念，该社区中的妇女感受到的却是一个单一的、广泛的现象。于是，我们在设计关于妇女受虐感受的测量方法的过程中，发现了关于感受结构的新东西。