度量与可靠性

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1、度量与可靠性一、概念的度量 二、指标与尺度 三、尺度设置 四、度量的可靠性 五、度量可靠性的评价 六、提高可靠性的方法 天马行空官方博客：http:/ ；QQ:1318241189；QQ群：175569632一、概念的度量 管理研究涉及各种抽象的概念 (Constructs)。做管理研究，首先要对研 究中涉及到的概念有准确而全面的把握 和认识。 为了正确地度量概念，首先必须明确概 念域，在概念的定义中精确描述概念包 含了什么以及要排除什么。然后通过操 作化用可观测变量来反映概念。尺度 一个变量的取值范围或取值类别的集合 称为“尺度”（Scale），给描述对象赋值 的过程称为“度量”（Scali

2、ng），度量既 基于理论又基于经验。 操作性描述就是在理论框架的基础上选 择合适的变量与尺度反映抽象概念。概念度量面临的困难 操作性描述必须具有客观性，在给定条 件下要可以重复操作并能得出相同或相 近的结果。 要找到一种尺度去度量某个抽象概念往 往是困难的，很难找到合适的可测度变 量充分反映一个理论概念所包含的意思 。操作性描述永远不会是完全恰当的。 （如诊病）概念度量面临的困难 由于变量受环境及测试方法等各种因素的 影响，使得每个测量都有偏差。强调度量 的可重复性和客观性并不能保证度量的真 实性，每个测量结果都只是对真实状况的 一种逼近。 操作性描述具有不充分性，不存在十全十 美的度量抽象概

3、念的方法。只靠改进测度 方法本身难以解决度量的有效性问题。概念度量与理论的关系 理论与具体的度量操作是两个不同的层 次，理论概念是一切度量的起点。 理论概念通常是从一组相关原理派生出 来的，需要用抽象的、理论上的相关概 念来描述。 在进行操作性描述之前，首先要构造一 个逻辑框架，即先假设一个命题，作为 研究的出发点。概念度量与理论的关系 构造假设命题的主要依据可以是已有的 公理或理论。假设命题通常是因果关系 命题，研究的目的是要证明假设成立与 否，构成假设的基本元素通常就是概念 。 由于具体的量度往往不能充分反映理论 概念的丰富内涵，因而，不能反过来用 操作性描述的结果来描述抽象的理论概 念。

4、例如， 对“智商”这一抽象概念，不 能定义为“智力测验的结果” 。变量与概念之间的关系 单一变量不能包含概念的所有相关方面。同时 ，变量会涉及一些与拟测度概念无关的方面。 单一变量通常不能提供唯一正确的度量。 变量与抽象概念可能是线性关系，也可能是非 线性关系。例如：“年薪”与“激励强度”之间的 关系。 关于概念的相关知识可以用来指导我们对度量 方法和变量的选择。比如，在黑夜用一把夜光 尺去测量一头大象的身体。根据测量去描画这 头大象，图中的一部分是来自我们已有的有关 大象形状和大小的知识。二、指标与尺度 指标和尺度都用于对变量的测度，对变量 的度量一般包括一个以上的指标和尺度。 一个指标反映

5、所测度变量的某一个方面的 内容，指标的取值是由尺度来表示的。 在被测度内容上的值域范围或取值的类别 集称为尺度（scale）。尺度被用来反映事 物现象在性质、规模方面的差异。指标与尺度举例 企业盈利能力是一个反映企业这一分析单位属性 的一个变量； 反映这一变量的指标可以有净资产收益率、总资 产报酬率、销售利润率、利润总额、净利润等。 这些指标多度量分别使用比率尺度和货币尺度。 用不同尺度表示的指标取值表明被测企业相对于 其它企业在盈利能力方面的优劣程度。 智商是一个反映个人这一分析单位属性的一个变 量，智商得分是度量智商的一种尺度，智商得分 是根据受试者对大量问题的回答给出的。尺度的表示 不同

6、的指标常使用不同的尺度度量。为了对度量结 果进行汇总、整理、计算、分析，常常要用数字来 表示尺度。 对某些抽象概念（如技术能力、竞争优势等）可以 通过打分来度量。 “有”、“无” 或 “高”、“低”是最 简单的打分，可以用分别数字“1” 和 “2”来表示。 这些数字在不同情况下具体含义是不同的。 度量的客观性不应被误解为定量化，并非所有量度 都必须使用定量尺度，文字表述也可能是有效的。尺度的类别 按度量目的划分，管理研究中常用的尺 度有评价尺度和态度尺度。 按尺度的赋值是否需要与参照对象比较 划分，尺度可分为比较式尺度和非比较 式尺度。 按尺度的赋值是否涉及受试者的偏好划 分，尺度可分为偏好度

7、量尺度和非偏好 度量尺度。尺度的类别 尺度如果用数字表示，按数字的数学特 性来划分，尺度大致可分为四类： 分类尺度 次序尺度 差距尺度 比率尺度分类尺度 指用数字来反映现象的性质和类别的尺 度。 例如对性别进行分类，可用“1”和“2”分别 代表男和女。 这类尺度的数字之间不能进行任何数学 运算。次序尺度 指用数字来反映现象之间的等级和顺序的尺度 。 如文化程度，可分别用1、2、3、4、5、6来表 示文盲、小学、初中、高中、大学、大学以上 ； 这类尺度不仅能反映现象性质或类别上的差异 ，而且还能反映现象在高低、大小、强弱、先 后等顺序上的差别。 这类尺度的数字可用来比较大小，但还不能反 映不同等

8、级间的差异程度，不能进行加、减、 乘、除等数学运算。差距尺度 指用数字定量反映现象之间差异程度的尺度。 如用温度计的刻度来反映环境温度的高低。 这类尺度的数字不仅能反映现象性质或类别上 的等级和顺序差异，而且还能反映差异的数量 化程度。 这类尺度的数字之间可以进行加、减运算但不 能进行乘、除运算。比率尺度 指用数字反映现象之间存在的比例或比率关系 。 如出生率、工资增长率等概念就使用这类尺度 。这类尺度一般用百分比来表示。 尺度的数字之间不仅可以进行加、减运算而且 可以进行乘、除运算。 用比率尺度度量的现象特性中必须有绝对的或 真实的“0”值存在，例如，人口增长率为“0”， 就是真实的“0”值

9、。 在使用比率尺度时，必须加以分析和识别。如 数学考试中成绩为“0”并不表示受试者数学能 力一点没有，不存在真实的“0”值。使用不同度量尺度的变量 依不同的度量尺度，变量可分为定名变量、定序 变量、定距变量和定比变量。 定名变量： 指用分类尺度度量的变量，变量的取值只包括有 限的和互不包容的属性，如性别。 定序变量： 指用次序尺度度量的变量，取值可以按某种逻辑 进行顺序排列，但不能区分不同取值间的差距。使用不同度量尺度的变量 定距变量： 指用差距尺度度量的变量，取值间的距 离具有的实际意义。 定比变量： 指用比率尺度度量的变量，定比变量除 具有上述三种变量的全部性质之外，还 有一个具有实际意义

10、的“0”点。三、尺度设置 尺度设置的目的是为研究者提供一个进行变量 测度的参照标准或形式。比如，为测试家庭经 济水平，可以设计这样一个尺度：1. 贫穷；2. 一般；3. 富裕。 尺度设置直接关系到测试结果的可靠性及有效 性。如果尺度设置不合理，测试结果就会失去 意义。 不存在完美无缺的度量方法，各种度量方法都 只能近似代表研究对象。在尺度设置过程中经 常要通过反复试用和对结果进行分析，对度量 方案加以修改。直接判定式尺度设置 比较简单的尺度设置方法是直接判定式尺 度设置，即测试时直接从所设尺度中选择 一个值（答案）作为测试结果。上面所举 的测试家庭经济水平的例子就是直接判定 式尺度设置。 尺度

11、设置常用的具体方法有： 图示尺度、条目化尺度、比较尺度图示尺度 将尺度用图示的办法表示出来，称图示 尺度。例如，考察管理者的人际关系情 况，可设计如下的图示尺度测试企业员 工对管理者喜欢的程度。图示尺度 图中有尺度含义的提示，图上刻度的功能是作 为对尺度等级位置的判断标准，而不是给出离 散的类别。 受试者根据自己的判断选择一个最能代表自己 意见的尺度值。 图示尺度是最广泛使用的方法之一。这种方法 的优点是使用起来比较方便，但测试结果的有 效性较差，这是由于各人对“喜欢”的理解不同 ，或者说各人在判断时使用的“参照系”不同而 造成的。使用图示尺度要避免过于极端的结论 。条目化尺度 条目化尺度是选

12、择一定数量的反映属性类别和 属性强度的条目作为尺度的值。条目的设置数 量以511个为适宜。每一尺度值都被赋以或 简略或详细的文字说明，受试者根据自己的理 解选出合乎意愿的尺度值。 尺度形式要根据拟研究问题和所需判断的类型 决定。比如要测试员工对领导风格的看法，可 以设置如下的尺度：（1）非常民主；（2）民 主；（3）中庸；（4）独断；（5）非常独断 。 条目化尺度使用方便，但受到受试者所用“参 照系”的影响，有效性较差。比较尺度 比较尺度明确地要求通过与参照对象的的已知 特征进行比较来做出判断。 比如，要测试某人的领导才能。可以设置这样 一个尺度：（1）与A（领导才能）最相近；（ 2）与B最相

13、近；（3）与C最相近。在这种情况 下，要求测试者对A、B、C三人的情况了解得 比较清楚。 又如，要测试某项技术的先进程度。尺度值可 以设置为（1）国际先进水平；（2）国内先进 水平；（3）国内一般水平。比较尺度 在层次分析法中，测度人们对两项评价指标相 对重要性判断的尺度为：（1）极端重要；（2 ）非常重要；（3）相当重要；（4）稍微重要 ；（5）同样重要。 比较尺度的一种特殊情况是排序尺度（rank- order scale） ，即对测试内容按一定标准进行 比较排队，如对重要程度、紧迫程度、喜爱程 度等的排序。排序能很简单地表明特定对象按 一定标准的顺序，使用这种尺度要求测试对象 是有限的。

14、比较尺度举例 你选择目前工作的理由是：工作有意义； 待遇较高；有机会做创造性工作； 有利于个人成长 。 对上述理由从1到4排序，1代表最有解释力。 请对以下品牌的汽车从1到4排序， 1代表你 最想购买，4代表最不想购买。 请将给以下电视机品牌打分，分数越高表 示质量越好，满分为100分。多项目（multi-item）度量 由于概念通常具有多维性，而抽象概念的真实 值无法直接测度，在概念已明确定义，概念域 已确定的情况下，研究者要生成符合概念域的 用来度量概念每个维度的项目集合。 与概念域对应的项目集合称为项目域。理论上 ，如果项目域中的项目与拟度量的概念维度和 元素相对应，并且用项目域中的所有

15、项目来度 量概念，那么项目的度量值即为概念的真实值 。这是不可能做到的。实际上，要从项目域中 抽取项目样本，用样本项目的度量值估计概念 的真实值。多项目（multi-item）度量 使用某种方式进行多次度量（比如要求回答多 个相关的问题），再把这些度量或回答组合成 变量的单一值的方法称为多项目度量。多项目 度量可以对多维性概念进行测度和分析。 在管理研究中，对复杂概念的度量，应尽量避 免依靠单一的测度指标和测度方法，尽量使用 多维的操作性描述，设计组合的指标和度量尺 度，采取多种不同方法和度量项目来度量概念 。多项目度量的必要性 实际研究工作中，很难用单一的标准来度量复 杂的变量，特别是观点和

16、倾向这类复杂的变量 。单一的标准只能提供某变量的大概情况，几 种数据的组合则可以提供更全面更准确的情况 。 使用问卷调查时，没有任何一个问题可以单独 描述一个变量。应当设计若干问题，每个问题 代表变量的一部分。 如果用定序尺度处理变量，单一的标准很难提 供足够的类别，而由几项内容组成的指标和尺 度却可以做到这一点。多项目度量的必要性 不同的度量方法可以相互验证，由于通 常不同方法的偏差来源不相同，多项目 度量有利于减少测量偏差 ，提高量度的 可靠性和有效性。 通过对采用不同指标和方法的度量结果 进行对比分析，可以发现导致偏差的因 素，进而有目的、有重点地选择和改进 测试方法。多项目尺度设置 内容的选择 组合指标是用来