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測量就是按照一定的法則，用數據方法對事物的屬性進行數量化描述的過程。這是對一切事物差異進行區分的測量定義。

——史蒂文斯（心理物理學家）

一、初識量表

所謂量表，簡單來說就是一種測量工具，通常由多個項目組成，形成一個綜合的分數，旨在分析較難以直接方法測量的變量。例如：當研究人員打算描述個體的人格特點，但又無法直接進行測量時，就需要借助量表。

提到量表，容易聯想到心理學的各類量表，如測量心理健康、人格特點、臨床診等。研究人員通過量表了解個體的心理特征，如通過人格測量，預測個體的興趣愛好、行事風格、在特性情境中的表現、可能存在的性格弱點等。例如：MBTI職業性格測試就是常見的人格評測量表，通過量表測試可以得出16類不同的性格特征，可以幫助人們認識自己，選擇更更符合自己性格特點的職業。

1. 量表編制流程

面對研究主題時，如果有現成可用的量表當然最理想的，因為編制一份正規量表的成本較高，一方面需要具備一定的專業知識，如相關理論、信度和效度檢驗等，另一方面需要花費較多的時間通過數據檢驗量表是否可用。因此如果不是必須，更推薦使用已有成熟的量表進行研究。這里先簡要介紹下量表編制的基本步驟和關鍵要點，后面會結合案例詳細介紹。

開始編制量表前，建議根據一定的理論模型，明確測量的目的和對象，澄清想通過量表測量哪些內容。如果缺少經典的理論支持，也推薦梳理已有的研究資料，明確研究的框架，如需要測量哪些概念，概念之間的關系等。

編制題庫時，除了選擇恰當的測量語句外，還需要選擇合適的測量形式。李克特量表是最常用的量表形式之一，題干是一個陳述句，選項是對陳述內容的贊同程度，通常由五個等級組成，即非常同意、同意、不一定、不同意、非常不同意。

當然，有的量表為了避免填答者傾向于選擇“不一定”等中間選項，也會使用偶數等級量表，如6級量表。雖然有研究表明，5級、7級、10級量表在可信度方面沒有明顯差異，但如果量表的題目數量較多，容易增加填答時間，影響完整填單率，因此不推薦使用過多等級。

2. 信度和效度

信度和效度是評價一個量表可靠性和有效性的基本尺度。信度分析的目的是檢驗數據是否真實可靠，即多次重復測量的結果很接近，常用的信度有Cronbach-α系數、折半信度、重測信度等。

效度分析是測量結果是否準確有效，包括內容效度、校標效度、結構效度三種類型。內容效度是通過專家進行評價有效性，校標效度是參照一定的效度標準評價有效性，結構效度是衡量實際結果和測量概念之間的對應關系，通常用因子分析進行探索。

以上就是量表的一些基本概念、典型量表的介紹。對量表有一些初步了解后，我們接下來將結合具體的項目案例，詳細介紹消費價值觀量表的設計和分析過程，手把手教你怎么完成一份量表的編制。

二、消費價值觀量表設計

如前文所述，編制一份量表需要花費較多時間，在量表進行正式測試前包括四個環節：文獻研究、編制題庫、專家評估、題型設計。

下面詳細介紹消費價值觀量表設計過程：

1. 文獻研究與編制題庫

通過梳理價值觀的文獻資料發現，常見的消費價值觀量表有VALS模型（價值觀念及生活方式）、LOV量表（價值觀量表）、CHINA-VALS模型（中國消費價值觀）。雖然VALS模型和LOV量表在國外有廣泛的應用，但因為文化上差異較大，直接應用在國內的研究難免有一定局限性。CHINA-VALS模型是消費價值觀本土化研究，但由于模型距今時間較長，直接應用也可能存在風險。

綜上，我們決定自己開發一個消費價值觀量表。但考慮到項目的時間成本，本次研究中消費價值觀主要通過文獻資料編制題庫。

通過文獻研究發現，消費價值觀包含了四個方面：消費態度、生活方式、個性特點、社會關系。其中，消費態度和生活方式是消費價值觀的核心內容，個性特點和社會關系是作為消費價值觀的相關因素納入題庫框架中。結合已有的人格量表、消費態度量表、生活方式量表等，初步整理了122條語句。

2. 專家評估

由于初步整理的量表語句過多、涉及范圍廣，直接測試這些題目肯定是不可能的，需要在正式測試開始前對項目進行篩選評估，增刪部分測量語句。在邀請專家評估題庫時，可以從以下四個方面進行評估，提高量表的內容效度。

通過上述四個方面的評估，共篩選出了71條語句，并在一定程度上簡化了語句的表達方式，避免可能的歧義。在量表等級設計上，為了弱化填答者可能出現的“中立”傾向，我們選擇了7級量表，即1代表很不符合、4代表中立、7代表非常符合。

3. 題型設計

雖然通過專家評估，一定程度上精簡了題庫數量，但在預測試時，我們仍發現填答時間較長，這無疑會影響線上問卷的填答率。同時，由于所有語句測試均為李克特量表形式，通常在問卷設計以矩陣題出現。但同一類題型反復出現，容易產生亂填的情況，如所有題目都填寫同一個選項。

為了提高數據收集效率和填答體驗，我們在問卷設計時采用了不同的題型變化，如1-3題為矩陣題、第4題為單選題，有效地避免了同一類題型帶來的填答疲勞感。

以上就是消費價值觀量表設計過程及注意事項，當然，這只是量表編制的第一步，量表的信度和效度檢驗、量表使用分析，都需要通過一定的數據進行探索和分析，下面會詳細介紹量表由初稿如何一步一步到定稿的全過程。

三、量表的數據分析實戰

通過線上問卷回收量表的填答結果后，就可以開始對量表進行數據檢驗和分析，量表的數據分析包括五個環節：清洗數據、信度檢驗、效度檢驗、量表定稿、結果應用。

1. 清洗數據

數據分析開始前，需要先評估下問卷的樣本容量。因為效度檢驗會用到因子分析，通常來說，因子分析的樣本量理想情況需要100個以上，且樣本量是變量數的10倍以上，本次項目通過線上問卷回收了7000多個樣本，完全滿足樣本量的要求。

在信度和效度分析前，需要對填答情況進行清洗，清洗時需要考慮三個方面：邏輯矛盾、胡亂填答、時間過短。邏輯矛盾和胡亂填答可以在問卷設計時梳理好題目之間的邏輯，時間過短則是在問卷回收后再分析，這里推薦排除下四分位數的填答時間，即填答時間較短的前25%的樣本，以保證填答結果的可靠性。

2. 信度檢驗

完成數據清洗后就可以開始進行初步的信度檢驗了。如前文所述，信度檢驗的方法有很多，這里選擇內在信度（Cronbach-α系數）來衡量問題之間的內在一致性。

α系數的判斷標準為：

本次項目使用SPSS對量表信度進行檢驗，以量表定稿的數據為例，從Cronbach-α系數結果可知，本次量表的信度為0.897，表明量表的內在信度較好。在實際量表分析時，除了關注Cronbach-α系統外，還需要關注刪除某一個題目后Cronbach-α系數的變化情況，如果刪除該題目后系數上升，說明該提的區分性不好，可將其刪除提高信度。

由于在信度檢驗時需要多次嘗試不同題目的信度檢驗，這里推薦使用SPSS語法腳本，可以快速地修改變量，實現快讀處理。語法腳本可參考：

3. 效度檢驗

完成信度分析后，接下來需要進行量表的效度檢驗和分析。如前文所述，效度檢驗包括內容效度、校標效度、結構效度。在編制題庫初期，通過專家評估方式完善內容效度。在數據上主要檢驗量表的結構效度，采用的是因子分析方法。在因子分析前還需要根據KMO檢驗、Bartlett檢驗判斷是否適合進行因子分析。

檢驗的判斷標準為：

以量表定稿的數據為例，使用SPSS進行因子分析，通過KMO和Bartlett檢驗可知，KMO值為0.929，Bartlett檢驗為p＜0.05，說明非常適合做因子分析。

本次研究中采用主成分方法提取公因子，以量表定稿的數據為例，發現提取到第4個因子后，特征值均小于1，因此最多考慮前4個因子即可。同時，為了使因子載荷矩陣的系數更加顯著，采用方差最大進行正交旋轉，前4個因子的累積方差為60.77%。在心理測量等學術研究中通常要求累積方差在90%以上才算是理想的，但在實際項目中累積方差在60%以上也是可以接受的。

4. 確定量表

通過初步的信度和效度檢驗后，接下來需要根據每個題目變量的因子載荷，判斷是否需要刪除。刪除題目的判斷標準為：

通過因子分析的方差最大轉換后得到成分矩陣，如果某個變量在一個因子載荷上大于0.5且在其他因子載荷上小于0.5，說明該變量在這個因子的貢獻較高，可以保留該變量。如果某個變量的因子載荷小于0.5，則需要考慮刪除。

嚴格來說在探索因子載荷時，每刪除一個變量后，都需要重新檢驗量表的信度和效度，因此這里推薦使用SPSS語法腳本，可以快速地進行因子分析。

語法腳本可參考：

反復刪除測試的變量后，消費價值觀量表最終確定了20個變量（題目），通過方差最大正交旋轉后，每個變量在對應的因子載荷均大于0.5，滿足對量表的效度要求。

以下是量表的數據分析結果：

5. 量表應用

確定量表后，接下來就可以使用量表對不同消費人群進行細分。在實際應用過程包括兩個步驟：因子分析和聚類分析。在效度檢驗時，其實已經完成了因子分析，現在結合量表的變量，對提取的因子進行命名，本次項目共提取了4個因子：

確定因子命名后，然后基于這4個因子對樣本進行聚類分析，由于本次樣本量較大，推薦使用K-means聚類方法進行探索。經過反復比較后，最終選擇了3類聚類結果。

聚類結果的數據越正向，說明消費者在這個因子上的傾向性越高。根據因子特征和得分高低，對三個聚類結果進行命名，分別是精明實用型、從眾消費型、時尚沖動型。值得一提的是，從眾消費型樣本在每個因子的得分均偏低，在檢查量表的原始得分后發現，這類人群消費觀念偏中立，沒有明顯的消費傾向性，因此命名為從眾消費型。

寫在最后

總體來說，量表編制是一個非常耗時耗力的工作，需要具備一定理論和數據分析知識。最后結合項目實戰，總結一下量表設計與分析全過程。

參考文獻：

[1]RobertF. DeVellis，量表編制：理論與應用，2016年

[2]吳垠，關于中國消費者分群范式（China-Vals）的研究，南開管理評論，2005年

[3]張文彤，SPSS統計分析高級教程，2013年

作者：王仰龍，公眾號：京東設計中心JDC（ID：JDCdesign）

來源：https://mp.weixin.qq.com/s/mXz6kcTWk1Qfc3EIiNDB7w

題圖來自Unsplash，基于CC0協議