市场研究技术第六章问卷和量表设计分析.docx

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市场研究技术第六章问卷和量表设计分析

第六章问卷和量表设计

问卷是由各种量表构成的，量表是对事物主观特性和客观特性的测量。

第一节量表和测量

一、测量的本质

（一）测量的基本概述

1.测量的概念

测量是人类生产和生活过程中普遍存在的现象。

斯蒂文斯在1946年提出了一个简洁的测量定义，认为测量是根据法则给客体或事件指派数字。

后来，有研究者认为，测量的对象不是客体（如水果或空气）本身，而是客体的特定属性。

因此测量的定义被修改为“根据法则给客体或事件的属性指派数字”，通俗地讲，测量是指依据一定的法则使用量尺对事物的属性进行定量描述的过程。

所谓“一定的法则”，是指任何测量都要建立在某种科学规则和科学原理基础上，并通过科学的方法和程序完成测量的过程。

例如，用杆秤测量物体的重量，所依据的是物理学上的杠杆原理；用温度计测量温度，所依据的是热胀冷缩原理；等等，其中，有的测量所依据的法则比较稳定和完善，所以，测量的结果比较准确、可靠；而有的测量所依据的法则比较粗糙和欠成熟，测量结果的准确性和可靠性便比较差。

所谓“事物的属性”，是指所要测量的客体或事件的特定特征。

例如，物体的重量、长短、高矮等等，这些不同特征就是测量的特定对象。

一种事物有各种不同的属性，对不同的属性要用不同的测量工具依据不同的法则进行测量。

有些事物的属性直观明显，具有外显性，在测量中容易被确定，并容易被所有人所认同和接受，测量的结果无可争辩；而有些事物的属性不容易外露，具有内隐性，在测量中难以界定，也不容易取得大多数人的认同和接受，测量的结果也就不容易活的卿清晰的解释。

所谓“量尺”，是指测量中所使用的度量工具。

例如，测量重量的杆秤，测量长度的尺子，测量温度的温度计等等，不同的测量要用不同的量尺，不同的量尺所使用的单位和参照点也不同。

所谓“定量描述”，是指测量的结果总是对事物属性的量的确定。

虽然有时人们把把诸如“l”代表男、“0”代表女这样的做法也叫做测量，但这里的数字只是一种分类符号，并不是有意义的数量。

所谓“数量”不仅指事物特征的符号，而且指一种有序的量。

数量具有四个特性：

一是它的区分性，即一个数（如“1”）不同于另一个数（如“2”）；二是它的序列性，即1<2<3<4……；三是它的等距性，即2—1=1，3—2=1，所以，2—1=3—2；四是它的可加性，即一个数加另一个数产生第三个数。

数量的这些特点是一切数学运算的基础，同样，也正是数的这些特点使得对事物特征差异的测量成为可能。

有的测量对事物特征定量描述的精确度高些，而另一些测量对事物特征定量描述的精确度低些。

2.测量的类型和精确度

测量的精确度既与测量对象的性质有关，也与测量时所用的工具有关。

首先，测量的精确度决定于测量对象本身的性质。

我们可以根据测量对象的性质把它分为三种类型。

（1）确定型，即在一定条件下，事物的量保持恒定不变。

例如，物体的长度和重量，只要物体的温度不变，受力状况不变，其长度也就不会改变；只要物体在地球表面的水平位置和垂直高度不变，其重量也不会改变。

（2）随机型，即事物的量随机改变。

例如，人的短时记忆的容量，尽管实验者在实验过程中每次向被试呈现刺激的条件保持恒定，但每次测量的结果总是存在差异，只是这种差异总是保持在一定范围内，量的改变趋势也呈现出一定的规律。

（3）模糊型，即事物的量本身是模糊的，难以获得确定的量。

例如，对人的性格特征，尽管人们习惯于用热情奔放或冷若冰霜等词汇来描绘，而且能够区分出两个同是热情奔放的人在程度上的差别，但这种差别的量却是很模糊的。

显然，对确定型的事物进行定量描述要比对随机型和模糊型的事物进行定量描述要容易得多，因此测量的精确度也要高得多。

但是，即使对确定型的事物也不能做出绝对精确的描述，在任何测量过程中都会有误差存在，所不同的是误差的大小而已。

其次，测量的精确度决定于测量工具的精密性。

不言而喻，使用技术上完善的测量工具比使用技术上粗糙的测量工具，其测量结果要精确得多。

对于长度的测量，用皮尺测量比用脚步测量，其结果要精确得多；而用激光测量比用皮尺测量，其结果又要精确得多。

同样，对于重量的测量，用杆秤测量比个人主观估计，其结果要精确得多；而用电子秤测量比用杆秤测量，其结果又要精确得多。

因此，尽可能使用技术精密的测量工具，是保证测量精确度的重要条件。

但是，不论使用何等精密的测量工具，实际测量中仍然会有误差存在，所不同的也仅是误差的大小而已。

测量学的目标之一是设法尽可能地把误差降到最低限度，而不能能完全消灭误差。

测量技术被广泛用于工农业生产、商业流通、科学研究和人们的日常生活领域。

根据测量对象的性质和特点，可以将各种不同形式的测量大致分为四种类型。

（1）物理测量：

指对事物的物理特征的测量。

如长度测量、重量测量、面积测量、速度测量等均属于物理测量。

（2）生理测量：

指对机体生理特征的测量。

如对动植物各种化学成分含量的测量，对人体各种生理机能的测量等均属于生理测量。

（3）社会测量：

指对社会现象的测量。

如在人口普查、经济统计、民意调查中所使用的测量技术等均属于社会测量。

（4）心理测量：

指对人的心理特征的测量。

如智力测量、人格测量、职业兴趣测量、态度测量等均属于心理测量。

（二）测量的基本要素

在数学上，测量的数量是由零（0）和任何正负数组成的实数系，该实数系通常可用实数轴直观地表示出来。

实数系是可被无限分解为不同单位的数字连续体，其中每个数值都处于该连续体上的一个特定位置。

-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

图6.1测量中的数量连续体

从图6.1可以观察到，一个完善的测量数量必须具备两个基本要素，即测量的签照点和测量的单位。

1.测量的参照点

从根本上说，测量是确定特定事物的特定特征的数量。

因此，在测量工作中，必须有一个测量的的原始起点，也就是测量前测量对象的数量的固定原点。

这个固定原点就叫做测量的参照点。

在测量的数量连续体中，固定原点的数字被定为“0”。

显然，要使两个测量数量能够相互比较，必须使这两个测量建立在同一个参照点上。

因为参照点不同的两个测量，其结果的意义完全不同。

参照点有两种：

一种是绝对参照点，即以绝对的零点作为测量的起点。

如长度测量和重量测量就是建立在以绝对的零点为参照点的基础上的测量。

这个绝对的零点的意义就是“无有”，即没有重量或没有长度，以此为测量的起点去确定某事物有多重或有多长。

另一种是相对参照点，即以人为确定的零点为测量的起点。

如对地势高度的测量，就是以海平面为测量的起点。

此时，人们假定海平面的高度为“零”，然后去确定陆地高出海平面多少。

再如对气温的测量，是以水的冰点为测量的起点。

此时，人们假定水刚刚能够结为冰的温度为“零”，然后确定气温高于或低于“零”多少度。

最为理想的测量参照点当然是绝对参照点，因为它的意义最为明确。

但在许多情况下，人们难以找到绝对参照点，所以必须改用相对参照点。

采用相对参照点为测量起点的测量结果只能进行加减运算，而不能进行乘除运算，它的两个值之问没有倍数关系。

例如，在智力测量中，假定甲的智商为100，而乙的智商为50，我们不能说甲的智商是乙的智商的2倍，而只能说甲的智商商出乙的智商50。

2.测量的单位

测量的第二个基本要素是它的单位。

在现实生活中，不同测量所用的单位有很大差异，如长度测量的单位是毫米、厘米、分米、米等等，而重量测量的单位是毫克、克、千克、吨等等。

但抽象到实数轴的数字连续序列中，可以观察到测量数量的基本单位是“1’，即数量从原点“O”开始移动，数轴上每个连续整数都与前一个整数相距1个单位，数轴上相邻整数问的距离都是相等的。

所以，理想的测量单位应当具备两个条件：

一是要有确定的意义，即对同一单位，所有人的理解都是相同的，不允许做出不同的解释。

例如，所有的人对重量单位“千克”的解释都是一样的，没有歧义。

二是要有相等的价值，即第一个单位与第二个单位之间的距离等于第二个单位与第三个单位之问的距离。

例如，30千克与20千克之差等于40千克与30千克之差。

但是，在某些情况下，要具备这两个条件是相当困难的。

例如，市场研究测量中的单位就往往难以达到这个要求，它远没有其他测量中使用的单位成熟和完善。

二、测量的量表

要测量某一特定事物的特定特征的数量，必须首先选择一个具有确定单位和测量参照点的数字连续体，将欲测量的特征与连续体相比照，确定它的位置，看它距参照点的远近，就会得到该特征的一个度量值。

这种能够使事物的特征数量化的数字的连续体就是量表，建立系统的法则，选择有意义的参照点及单位来量化事物属性的获得便称为度量。

制定量表的参照点和单位不同，就会编制出不同的量表，不同的量表具有不同的测量水平，相应的，测量的精确度也不同。

测量的核心是制定对事物的属性和态度特性进行赋值的规则。

赋值的规则有时候非常简单，比如为研究中的每个品牌进行编号，只要保证每个品牌有一个数字编号，不同的品牌数字编号也不同。

这些数字不必组成一个连续的序列，数字编号的大小也不代表任何意义。

这种最简单的赋值规则所具有的测量水平被称作名义尺度。

另一个极端的测量尺度被称作比率尺度，它要求赋值的数字组成连续有序的区间并具有天然的零点。

一般地，根据赋值规则所附加满足的条件形成了不同的测量尺度。

斯蒂文斯在1946年根据测量中使用的不同参照点和单位，区分出4种测量尺度：

名义尺度、顺序尺度、区间尺度和比率尺度。

（一）名义尺度

名义尺度也称作类别尺度，其数字分配仅仅是用作识别不同对象或对某种属性进行分类的标记，这些类别之间没有任何顺序和空间分布上的关系。

如果赋值不同，它们就是两个不同的对象或属于两个不同的类别。

如果赋值相同，它们在名义上属于同类。

例如，在一个调研项目中对每个受访者进行编号，这个编号就是一个名义尺度。

当名义尺度中的数字是用于识别不同对象时，数字与对象间存在着一一对应的关系，例如大学里每个学生的学号、球队中每个队员的编号等。

在营销研究中，名义尺度常用来标识不同的受访者、不同的品牌、不同的产品特性、不同的商店或其他对象等，也经常对某些重要属性进行分类，像消费者按性别可以分为男性和女性，按婚姻状况可以分为已婚和未婚，以及按教育背景可以分为文史类、理工类和经管类等。

名义尺度的数字不能反映对象的属性或具体特征的性质和数量。

例如，学号较大的学生并不比学号小的学生更优越，反过来也是一样。

对名义尺度中的数字，只能计算发生频度以及和频率有关的一些统计量，如百分比、众数、卡方检验、二次检验等。

计算平均数是没有任何意义的。

（二）顺序尺度

顺序尺度是一种排序尺度，分配给受测对象的属性或特征的数字表示其具有相对的大小或强弱程度。

顺序尺度可以让我们确定一个对象的某种属性或特征是否比另一个对象的某种属性或特征更大（较强）或更小（更弱）。

顺序尺度规定了对象的属性或特征的相对位置，但没有规定对象的属性或特征之间差距的大小。

比如，排在第1位的受测者都表示非常喜欢可口可乐，排在第2位的受测者都表示喜欢可口可乐，但是我们不能确切地知道他们之间在喜欢程度上的差距。

顺序尺度的例子有产品质量的等级、品牌知名度的排序、大学综合排名和运动员的积分排名等。

态度的测量大都属于顺序尺度，即，只能分出高低、大小，无法分出之间的差距。

和名义尺度一样，在顺序尺度中等价的个体有相同的名次。

任何一组有序数字都可用于表达对象的属性或特征之间已排定的顺序关系，而不必要求数字是连续的序列。

例如，只要能保持基本的顺序关系，就可对顺序尺度施以任何变换。

因此，除了计算频度，顺序尺度还可用来计算百分位数、四分位数、中位数等。

（三）区间尺度

区间尺度也称等距尺度，在区间尺度中相等的数字距离代表所测量的变量相等的数量差值。

区间尺度包含顺序尺度提供的一切信息，并且可以让我们比较对象的属性或特征间的差别，它就等于尺度上对应数字之差。

区间尺度中相邻数值之间的差距是相等的，1和2之间的差距就等于2和3之间的差