測量 measurement

6.1測量的定義 「測量」是針對某一特定對象、人、或組織，有關某種特徵或行為(消費、所得、人格特質…)，賦予其一個值，使其數值能代表(或符合)構念中所代表的概念或狀況。它是屬於衡量的問題。 「測量」就是研究者根據一定「規則」將數值(或其它符號)指派給物體或事物(變數)身上之一種程序。 *

測量的三個程序 (1)選擇可觀察的「個體或事物」(即「對象」 (2)以數字或符號代表事件的特性，即數值系統(numerical system) (3)依據指派「規則」賦予觀察值一個符號或數字，此種「規則」就是操作型定義。 *

數值系統可分四大類 1.名目(nominal)資料：此種變數可做「分類」。沒有大小沒有距離。例如性別 2.順序(ordinal)資料：此種變數可比大小及前後，但前後距離不等。只有大小沒有距離。例如5>4，但5-4≠1。例如，研究者常用Likert五點計分量表所得數據，可能是１～５分，亦可能是-2～+2分，這種資料屬於順序變數。 *

數值系統可分四大類 3.區間(interval)資料：具有前兩者的資料特性，且可以比較差距。前後距離相等，但沒有倍數關係，所以沒有絕對的0(有距離，但沒有絕對的零點)。例如5-4=1, 但4≠2×2。 比例(ratio)資料：具有前三者的資料特性，且可以做倍數比較。有距離，有絕對的零點。例如，4=2×2。 *

6.1.2 變數(variable)種類 1.自變數：在實驗法中又稱「因」(cause)變數或實驗變數，它是經由實驗者安排或操弄的變數。 2.依變數：在實驗法中又稱「果」(effect)變數或反應變數，它是實驗者企圖觀察測量的行為或反應。 3.外生(extraneous)變數：指自變數以外，凡是可能影響結果 (依變數)之因素。

6.1.2 變數(variable)種類 4中介(intervening)變數：指介於自變數與依變數之間，凡是會對研究結果會產生作用的內在歷程。通常，它是不能直接觀察辨認的，只能憑個體外顯行為的線索來推知。 *

6.2 數值指派的「規則」

6.2 數值指派的「規則」

測量誤差 指「真正差異」以外任何引起測量分數的差異。測量誤差(誤差分數)的來源有二大類： (1)系統性誤差：它會對測量結果產生一致性固定的影響； (2)隨機性誤差：主要是來自受訪者身心狀況(情緒、性格、動機…)、情境因素(噪音、太太在場、趕飛機、太熱…)、及測量試題(內容太長、太難…)的干擾影響 *

(1)系統性誤差 系統性誤差(systematic errors)只要使用測量工具，它就會產生。系統性誤差對個案間及研究間的影響方式都是「固定」不變的。換言之，對相同情境受訪者或不同情境受訪者的同一位受訪者，均產生同樣的影響。 *

(2)隨機性誤差 每一次以「不同」方式來影響測量工具的使用。隨機性誤差(又稱非系統性誤差)之主要來源，可分成下列六種因素，這些因素是施測者無法控制的: *

隨機性誤差之主要來源 (1)受測者誤差:因受測者本身特質(如隨和性)不同、當時個人的情緒好壞，都會導致測量結果的不同。例如： 老大「愛問」「蕃茄為何有紅有綠？鵝為什麼叫聲大？岳母為什麼眼睛紅？」 老二「愛答」：「蕃茄因為曬到太陽、鵝因為脖子長、岳母沒睡好」。 老三「愛質疑」：「胡蘿蔔也會曬到變紅、青蛙脖子短但叫聲也很大、母豬每天睡眼睛也會紅」。 *

隨機性誤差之主要來源 (2)情境因素：訪談時任何外力的影響 (3)施測者誤差：有許多種，例如，訪談者的解釋、重述、語氣、態度和藹可親、肢體動作、草率的資料處理…等等。 (4)量表的使用方式：是由訪問員代填，還是受訪者親自填答。 (5)資料的分析處理之影響。 *

隨機性誤差之主要來源 (6)測量工具誤差：量表的設計及形式，包括： (I)測量工具內容：混淆(區別效度不佳)、語意不清(信度不佳)、編排不良(建構效度不佳)…等； (II)測量項目不足，未能涵蓋所欲測量的特性(即內容效度不佳)、項目的篩選 (III)有沒有引導作答的嫌疑…等等。 *

測量工具好壞的評量準則 1效度：該量表是否真能測量到我們欲衡量的特性(系統誤差小)。 2信度：該測量工具所衡量的結果是否具有穩定性、一致性(隨機誤差小)。 3敏感度：事物起了變化，該測量工具是否能顯現出差異。 4實用性：即考量該測量工具的經濟性、便利性、可解釋性。 *

6.4 量表(scale)的設計 所謂「量表化」(scaling)，它是一種測量的程序，旨在將衡量對象或欲衡量的特性(property)指派某些數值，以便將測量對象之特性數值化。 衡量「變數」可用單一問項來量 衡量「構念」則要用量表來量。量表是用一個以上的指標(indicant ,item, manifested)來測量某個體/事物的特性。 *

6.5 「量表」設計的技術 (I)李克特量表，採用「評分加總」之計分方式 (II)Thurstone量表，又稱共識量表 (IV)Guttman量表，採用累計量表計分方式。 *

李克特量表 李克特(Likert)量表是屬「評分加總式量表最常用的一種，屬同一「構念」的「這些項目」是用「加總」方式來計分，單獨或個別項目是無意義的。 「評分加總式量表」是對某一概念/構念所設計的數個項目，測量每位受訪者對它們的態度反應(同意程度)。每一個反應都給一個數值，以代表受訪者對該項目的贊同程度，將每位受訪者在這些項目的得分加總，即是受訪者對該題的態度。 *

李克特量表 加總式量表有二個假說或特徵： (1)每一個態度項目都具有相同量值，但項目之間則沒有差別量值。 (2)對同一項目而言，受訪者的反應程度是不同的(具有差別量值)。 *

Likert量表設計的步驟 1建立大量有關某一「態度」構念之題庫，每一個敘述(statement)等於一個項目(item)，並隨機式排列這些項目。 2邀請一組樣本，請各受訪者對上述態度各項目表達立場(pretest,pilot study) 3進行項目分析:旨在對量表之題庫做篩選，它是假定每一項目都具有相同的量值。項目的好壞是依據其是否具有區別力判定，被判定為較差別力 之項目，則刪除它。 *

項目分析之方法 1相關分析法：計算每一項目與總分的積差相關(以符號Rti表示)，當作該題的「區別指數，區別指數偏低者，即表示該題未能區分受試者的反應程度，沒有區別效果，可予剔除。 2內部一致性效標分析法：將所有受試者在預試量表得分的總和依高低分排序，然後由最高分者起算總人數的25%為高分組，由最低分者起算，總人數的25%為低分組。爾後以高分組受試者在某一項目(題)得分之平均數減低分組受試者在同一題得分之平均數，其差即代表此題的鑑別力。(p136)

Thurstone 量表 是由一群「專家」篩選項目準則來刪題 (1)與研究主題有關聯性 (2)題意是否模糊(即專家對該題去留意見不一致者) 不一致者的項目刪除

語意差異量表 語意差異是假設事物的意含可能有多種層面，而這些特質層面之空間，謂之語意空間，例如： 好的 1 2 3 4 5 6 7 差的 好的 1 2 3 4 5 6 7 差的 快的 1 2 3 4 5 6 7 慢的 強的 1 2 3 4 5 6 7 弱的

語意差異量表之設計步驟 1.先建立題庫(一組項目)，並對「態度」目標物，就受訪者可能的反應，選擇其兩極化的形容詞，來橫跨「1至7」之選答區，以便受訪者填答 2.對受訪者所回收資料進行資料分析，計算出每題(變數)的平均數。 3.依據項目順序，將每題(變數)平均數集結起來，以形成整個量表之特徵輪廓(p142) *

Guttman量表 Guttman量表則可用來檢定具有不同強弱程度之一組項目是否都屬「單一構面」(uni-dimension)，所謂「單一構面」是指受訪者對項目所反應的態度，均集中在某一方向上。 例如，組織階層、社會差距、種族歧視、自主性(反權威、反傳統、開放性)…等等。 *

Guttman量表

Guttman量表編製步驟 1.首先建立可以用來測量某事實之具體句子或項目。 2.選取一組樣本進行前測(pre-test)，將那些被80%受訪者填答「同意」或「不同意」的項目刪除。 3.後測時，約找100人以上受訪者對上述3至6題勾選意見。 4.整理後測回收資料，將彙總後的數據代入CR公式，以求出「複製係數，若CR值在0.8以上者，才可以說：「這些強烈程度 題確實屬於同一構面」。

6.6 效度 信度過低，則沒有效度 效度過低，則信度沒有意義。 三種效度：內容效度、效標關聯效度、及建構效度。 *

6.6.1 內容效度 1.抽樣(sampling)效度：量表所包含的項目是否能代表母體構念的項目。內容效度的高低，端賴項目(item)取樣代表性之大小而定。 2.表面(face)效度：是指量表項目和形式上，給人的主觀印象，如果該量表從外表來看，似乎確實可適切地測量其欲測的特質或行為，便稱它具 有表面效度。 *

6.6.2 效標關聯效度 又稱實用效度或實証效度，意指這種效度應建立在實証資料之上。效標關聯效度並不涉及構念的問題。依據效標不同，效標關聯效度可分為同時效標及預測效標，兩者皆表示測量工具(分數)和效標之間相關的程度。 效標關聯效度可分為同時(concurrent)效標及預測(predictive)效標 *

6.6.2 效標關聯效度 1.同時效標：是指測量工具與效標同時出現。例如，以「口袋中零用錢」(屬測量工具)衡量受訪者的「所得」(屬效標)高低，假如兩者相關很高，則「同時效度」高。 所謂「效標」是用來顯示測量工具所欲測量(或預測)的特質之獨立量數，以作為檢定效度的參考標準。 *

6.6.2 效標關聯效度 2.預測效標：是指測量工具出現在校標之前。例如，研究者自編「成就測驗」(量表)及可用預測兩年後研究生英文成績當效標，假如兩者相關很高，則表示該量表「預測效標」高。

6.6.3 建構效度 指「量表能測量理論上某概念或特質的程度」，強調的是量表所衡量的是否能代表所要衡量的構念。 建構效度有二類：收歛(convergent)效度及區別(discriminant)效度

收歛(convergent)效度 收歛效度是指來自相同構念的這些項目，彼此之間相關要高。如若要衡量相同的東西(筆試、口試)，則所得分數(結果)應相同(筆試與口試成績之相關要高) 收歛效度及區別效度常用的「統計檢定」有三種方法：(1)相關分析、(2)因素分析」求量表各項目之因素結構矩陣，再由結構矩陣所表列之因素負荷量大小來判定建構效度好壞。(3) 「多特質多方法」 來檢定) *

效度之檢定順序 1)首先評估有那些項目可作為測量工具之理論基礎(內容效度) 2)定義內容效度的項目，再從中抽取具有代表性樣本(建構效度) 3)觀察資料回收後，評估測量工具與外在效標(標準測驗)之相關，以衡量該測量工具的經驗(預測)效度。 *

6.6.6 影響效度的因素 1)樣本性質：樣本多樣性、代表性愈高，測量工具效度就愈高。 2)測驗信度：若信度太低，則效度亦低 3)干擾(moderator)變數：它是指存在於測驗所欲測特質及其效標之外，但卻與兩者間具有某種相關程度的變數。例如，年齡層、性別、環境背景…等。 *

6. 信度 信度(reliability)是指一個測量工具包含「變數誤差」的程度。 6. 信度 信度(reliability)是指一個測量工具包含「變數誤差」的程度。 即在任一次測量中，觀察值之間呈現之不一致、或採用相同測量工具，然而對特定單位施測，每次所得結果都不同。 信度是指測量資料的可靠性，即一個測量工具在測量某持久性心理特質(態度)的「一致性」或「穩定性」 *

6.7.1 信度種類 1.等值性信度：又稱「複本法」，專門為檢定同一測驗中不同複本上分數的一致。 6.7.1 信度種類 1.等值性信度：又稱「複本法」，專門為檢定同一測驗中不同複本上分數的一致。 (1)複本信度：不同研究者運用同一量表，對不同一批的樣本施測，結果的一致性。 (2)折半係數：將同一量表「項目內容相似」，分成兩半(單數題、雙數題)，計算各半測驗的總分之相關。 *

6.7.1 信度種類 2.穩定性信度：對同一批樣本，前後二期測兩次，若兩者的相關愈高，則表示該測驗的穩定係數愈高。 6.7.1 信度種類 2.穩定性信度：對同一批樣本，前後二期測兩次，若兩者的相關愈高，則表示該測驗的穩定係數愈高。 3.一致性信度：旨在檢定某量表在各種不同層面的一致性。例如，量表單獨項目與總分是否一致性…等等。此種信度又可分成：折半信度、庫李信度、Cronbach’s α信度…等幾類 *

信度的比較

6.7.3 信度與效度關係 「效度信度」(若p則q關係式)。 有效度一定有信度 但有信度不一有效度 無信度一定無效度。 *

6.7.4 量測工具信度與效度的處理 1.最好的方法是使用學理上驗證過的工具。例如，在MIS調查研究中，可以採用Ives, Olson 及Baroudi(1983)或Bailey及Pearson(1983)之使用者滿意度測量 2.自己根據定義創造出來的衡量尺度、或整合、修改以前的工具，則必須有非常嚴謹的設計過程。前測與試測、信度與效度的檢定等工作可增加 衡量尺度的說服力。 *

The End