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抽樣與測量 第一部分：抽樣 一、抽樣的基本概念 抽樣，就是從總體中抽取樣本的過程。抽樣的目的和作用在于科學地挑選總體的部分作為總體的代表，以便通過對這局部的研究，取得能說明總體的足夠可靠的資料，準確地推斷總體的情況，從而認識總體的特征或規(guī)律性。為了使統(tǒng)計推斷正確可靠，抽取的樣本對于總體來說必須具有代表性。 ?、?nbsp;概率抽樣與非概率抽樣 抽樣方法基本分兩大類：概率抽樣與非概率抽樣。 遵循隨機化原則的抽樣稱為概率抽樣。不是按照隨機化原則進行的抽樣稱為非概率抽樣。概率論研究證明，要使樣本在性質上對總體最有代表性，抽樣時就需遵循隨機化原則，即抽樣完全按隨機的方式進行，總體中每一個研究對象被抽取到的機會必須是均等的，即有同等被抽取到的可能性。這樣總體中原來多的部分被抽取到的機會就多，原來少的部分被抽取到的機會就少，抽取的樣本就能很好地代表總體?？傮w中每一個對象被抽取的概率是已知的，概率抽樣的最大優(yōu)點，是能用概率計算的方法，客觀地評價研究結果的精確度，并且可以按照課題所要求的精確程度，去考慮樣本容量和具體的抽樣方法。因此，在準備著手抽樣研究時，應該理解概率抽樣的意義，盡可能采用。 ?、?nbsp;抽樣誤差與抽樣偏差 因為在抽樣研究中，只取總體中的一部分作為直接研究的對象，然后根據(jù)樣本結果去推算總體的一般情況，而這樣的推算與總體的實際有著偏差，這種偏差稱為抽樣誤差。例如，抽樣調查學生利用網上資源進行學習的能力時，如果主要是抽取了在家庭里有電腦，平常上網時間較多的學生組成樣本，則樣本的平均能力就會高于總體的平均能力；如果主要是抽取了較少機會接觸電腦和不具備上網條件的學生組成樣本，則樣本的平均能力就會低于總體的平均能力。這樣的誤差是不能完全避免的，但是所抽樣本對總體的代表性越好，抽樣誤差就越小。 抽樣偏差則完全不同。當一個樣本未能代表它所要代表的總體時，偏差就進入了。偏差可能是由多種原因造成的。只要使用了非隨機抽樣，或者隨機抽樣使用的總體源有偏差時，抽樣偏差就會發(fā)生。 抽樣偏差是一種歪曲，這種歪曲是由選擇或形成樣本的方式引起的，所以樣本對于總體就不再有代表性。 概率抽樣與非概率抽樣兩者的最大差別在于，在使用概率抽樣時，我們能夠比較精確地給出樣本的抽樣誤差，能夠在相當?shù)某潭壬洗_定樣本對總體的代表性；而在使用非概率抽樣時，我們無從知道樣本的抽樣誤差，無法幫助我們判定哪一個樣本具有代表性，哪一個樣本不具有代表性。即使我們碰巧得到了一個頗具代表性的樣本，我們據(jù)此得出的結論也無法推斷到總體。 ?、?nbsp;抽樣研究的優(yōu)點 采用抽樣進行研究較直接對總體研究有下述優(yōu)點： 經濟、省力、省物； 能提早匯總研究資料，及時利用研究結果； 較適用于研究對象分散的課題； 研究對象數(shù)量有限，獲取資料的手段靈活多樣； 從某種意義上講，有時比總體研究更能提高研究的質量。 二、概率抽樣的方法 概率抽樣應滿足的要求是： 隨機性——總體中的所有個體都有同樣被抽出的機會。 可行性——抽樣的方法在實際中是可實施的。 信息性——抽得的樣本盡可能反映出分析時所期望的各種信息。 概率抽樣包括有簡單隨機抽樣、系統(tǒng)抽樣（等距抽樣）、分層抽樣（類型抽樣）和整群抽樣等方法。 1．簡單隨機抽樣 若總體中每個個體被抽到的機會是均等的（即抽樣的隨機性），且在抽樣取走一個個體之后總體內成分不變（即抽樣的獨立性），這種抽樣方式稱為簡單隨機抽樣。如下圖所示： 簡單隨機抽樣一般用下述三種方法： 抽簽法。把總體中的每一個個體都編上號碼，并做成簽，充分混合后從中隨機抽取一部分，這部分所對應的個體就組成一個樣本。 查表法。查隨機數(shù)表，確定從總體中所抽取個體的號碼，則號碼所對應的個體就進入樣本。隨機數(shù)表可隨意從任何一區(qū)、任何一個數(shù)目開始，依次向各個方向順序進行。 計算機造數(shù)法。用電子計算機編造隨機數(shù)程序，把隨機數(shù)作為總體中抽出個體進入樣本的號碼?！?br> 上述三種抽樣方法是基本抽樣方法，它雖然最符合隨機原則，隨時可用，但它十分費事，效率不高。僅適用于總體單位數(shù)較少，范圍也很有限的情形，要進行大規(guī)模的抽樣、編號、抽簽或查隨機數(shù)表都是很困難的。 2．系統(tǒng)抽樣（等距抽樣） 系統(tǒng)抽樣方法實際上是等間隔法的機械抽樣。它把總體中所有個體按一定順序編號，然后依固定間隔取樣，間隔的大小視所需樣本容量與總體中個體數(shù)目的比率而定，起始數(shù)字必須是隨機決定的。等距抽樣又有直線等距抽樣，對稱等距抽樣和循環(huán)等距抽樣三種。這種方法與簡單隨機抽樣相比，方便、易學、易做，當總體按一定順序排定后，第一個樣本一經確定，其他樣本也隨之確定。但是，這種抽樣方法在名單排列中，如果存在周期性部分，則會造成偏差。因此，在等距抽樣間距確定以后，選擇起點時，應根據(jù)掌握的信息，盡量避開總體可能存在周期的點。 系統(tǒng)抽樣具體方法如下： ?。?）設總體共有N個單位，現(xiàn)需要從中抽出n個單位作為樣本。先將總體的N個單位按與總體特征標志無關的標志進行排隊。 （2）確定取樣間隔，將N劃分為n個單位相等的部分，每部分間隔為 （3）決定起點，抽樣起點的選定有多種方式，通常是在第一部分順序為1，2，3，…，i…，K個單位中隨機取一個單位i作為抽樣的起點。對于總體單位N是奇數(shù)時，也可按R=（K+1）/2算出R值，就按某一部分的第R個單位作為抽樣起點。對于總體單位N是偶數(shù)時，則按R=（K+2）/2算出起點位置。 ?。?）在第一部分中，隨機以i為起點抽出第一個樣本后，繼續(xù)在第二部分中抽出第i+K單位為樣本；如此類推，在第n部分則抽取第i+(n-1)K單位為樣本。 若以R為起點，同理順序地抽出第R+K直到R+（n-1）K單位為樣本。 這樣一共抽出了n個單位組成樣本，而且每個樣本的間隔都是K，所以稱這種抽樣方法為等距抽樣。 [例]現(xiàn)有180名學生，要利用系統(tǒng)抽樣法從中抽取15名學生作研究樣本，其方法如下。 先將學生按與學生學習成績無關的標志編號，假設按學生座位順序把學生編為1－180號，然后按下述步驟抽取： ?。?）確定間隔距離 （2）決定起點R=（K+2）/2=（12+2）/2=7，即決定從第一部分的第7號單位作為第一個樣本。第二個樣本為7+12=19號單位；如此類推，抽出的15個樣本為： ?。?），（19），（31），（43），（55），（67），（79），（91），（103），（115），（127），（139），（151），（163），（175）。 3．分層抽樣（類型抽樣） 分層抽樣是先把總體按一定標志分成不同類型或層次，然后從各種不同類型中隨機抽取若干單位組成樣本。如下圖所示。 分層抽樣在各層中抽取的樣本也可看成總的樣本數(shù)在各層的分攤，它又有三種方法： 等比例抽樣。即各層所抽樣本數(shù)占各層總體單位數(shù)的比例相等。 按各層的離散情況分配樣本。某層的離散程度大，則該層多分攤一些樣本。 最優(yōu)分配。既考慮到各層的單位數(shù)的多少，又考慮到各層的離散情況。 由于同質性總體比異質性總體抽樣誤差小，因此，分層抽樣的方法，可以得到更大程度的代表性，同時，還可以減少抽樣誤差。但此法的分層標準不易掌握，手續(xù)較繁。 分層抽樣的具體方法如下： 設總體由N個單位組成，現(xiàn)在需要抽取出一組容量為n的樣本，其步驟如下： 1．把總體按主要標志劃分為R組，使 2．然后從各組中的Ni中，用單純隨機抽樣方法抽取ni個單位構成樣本，使 3．由于分層是按主要指標分組，各組的單位數(shù)不同，而分層抽樣通常是按各組單位數(shù)占總體單位數(shù)的比例來抽出樣本，哪一組單位多就應該多取樣，單位數(shù)少則少取樣，并要保證如下關系： 所以，各組的樣本數(shù)應為 。 [例] 某年級學生共180人分為四個班，其中甲班N1=40人，乙班N2=50人，丙班N3=45人，丁班N4=45人，現(xiàn)要抽取20％作為樣本，則每班應抽取的樣本單位數(shù)按如下步驟算出： 1．確定樣本單位數(shù)n=N×20％＝180×20％＝36人； 2．每班的樣本單位數(shù)分別為 則樣本容量 3．整群抽樣 整群抽樣是先將各單位劃分為若干群（組），然后以群為單位從中隨機抽取一些群，對抽中的群的所有單位進行調查。如下圖示。 例如，某地要了解各校學生的學習情況，可在該校隨機抽取幾個班級，對抽中的班級的全部學生進行調查。但是，整群抽樣在總體中不是抽取幾個個體，而是隨機抽取整群為單位進入樣本。此種抽樣在小范圍內無實際意義，其抽樣誤差大，對總體的代表性差。由于總體中各個個體間存在差異，因此所得到的樣本與總體間也有一定的差異，這個差異即抽樣誤差。 三、非概率抽樣 在不能實行概率抽樣的情況下，采用非概率抽樣法。 1．有目的、有判斷的抽樣 少數(shù)研究應當在理解總體與個體的基礎上抽樣，或以研究目的為基礎抽樣。尤其是開始設計問卷的時候。研究者可能選擇一些觀點差異懸殊的人，來檢驗問題的設計是否恰當。雖然這種調查結果不能代表任何有意義的總體，但會有效地發(fā)現(xiàn)問卷設計中的缺失。 ⒉ 隨意抽樣法 隨意抽樣法是指研究者按自己的意愿或可能，去抽取最接近、最有可能進行研究的對象為樣本的抽樣方法，它是一種非概率抽樣的方法。例如，一個教師或一位專職研究人員準備實施一個教學實驗，常常無法尋找隨機抽取的樣本進行研究，只能選擇可能進行實驗研究的對象，如自己任課的班級或有關系的學校。 這種抽樣就具有隨意性。它的缺點是，由于總體中每一個對象被抽取的概率是未知的，研究者一般不能說樣本對于較大的總體具有何種程度的代表性，限制了把研究成果推廣到樣本范圍之外的可能。而且，無法計算抽樣誤差。 ⒊ 定額抽樣法 定額抽樣從對總體性質的了解開始，在某一總體中考慮具有某種屬性的人數(shù)所占的比例，然后從具有此種屬性的人中搜集數(shù)據(jù)，并按各類人在總體中的比例賦予它的適當?shù)谋戎?。如此收集?shù)據(jù)，從理論上講應當能夠代表總體。此種方法存在的問題是：定額的比例必須精確，但由于最新的關于總體性質變化的信息并不容易得到，而造成抽樣中的偏差。 盡管非概率抽樣存在許多不足，但非概率抽樣在教育技術研究調查中的應用卻并不少見。非概率抽樣的最大優(yōu)勢在于它的簡單易行與價廉。 當然，在實際研究中，既要盡可能按隨機化原則抽樣，又不能機械地套用上述抽樣方法而要求對課題的特點和客觀條件作具體分析，將幾種抽樣方法結合起來使用。 第二部分：測量 一、測量的概念及其要素 在教育技術研究中，我們經常需要測定各種變量。測量是按規(guī)則賦值的過程，要賦值就必須有賦值的對象、賦值的規(guī)則、賦值的標記和賦值的符號。這些都是測量的基本要素。 ⒈ 對象——指我們所感興趣的，要研究的事件或物體。 ⒉ 標記——指被測量對象的某種特征記號，如性別、年齡、反應時間、學習成績等。 ?、?nbsp;符號——指代表對象具有某種特征的程度的符號，如考試分數(shù)、品質等級等。 ?、?nbsp;規(guī)則——分派各種符號到各類事物上的標準和方法，如考試采用百分制，品質的等級標準等。 測量要素間的關系可用下圖表示： 一般測量對象可以用集合來表示，例如，有一個對象集合A，包含有6個人，對象集合即為 現(xiàn)有測量對象的學習態(tài)度，并用集合B表示其特征，根據(jù)不同的法則，特征集合B有不同的表示方法。 第一種法則，規(guī)定凡態(tài)度十分認真者給予等級數(shù)字5，次之為4，……，態(tài)度極不認真者給予1。這種多元分配法則的特征集合B記為 第二種法則，規(guī)定凡態(tài)度認真者給予數(shù)字1，態(tài)度不認真者給予數(shù)字0。這種二元分配法則的特征集合B記為 依據(jù)第一種法則，其測量結果可用下圖表示。 依據(jù)第二種法則，其測量結果可用下圖表示。 二、測量的參照標準 要建立一個好的測量法則，必需使經過測量所獲得的一系列數(shù)字（如考試得分）或符號（如品質或態(tài)度等級）能夠得到科學解釋和評價，能夠真正得到有意義的使用。這就必須把測量法則建立在一定的參照標準上，并以此標準來判別測量結果的高低或優(yōu)劣。因為，要科學地、客觀地解釋和評價測量的結果，必須解決測量所得的符號、數(shù)字的可比性和可加性，而測量只有在統(tǒng)一的量度單位和參照標準的基礎上才具有可比性。常用的參照標準有三種： 1．目標參照標準 目標參照標準又稱絕對性評定。它是以某一些具體目標作為評定的標準，然后根據(jù)受試者對預定的各項目標達到的數(shù)量和質量的情況進行衡量，按其達標程度評定得分，即分派數(shù)字或符號。例如，考試成績，通常采用百分制形式進行評定。 2．常模參照標準 常模參照標準又稱相對性標準，它是以某一研究對象的集體平均水平作為評定的標準（常模），對照此標準，然后判斷在這集體中每一個別對象所處的相對位置，按其所處位置評定得分，即分派數(shù)字或符號。通常采用優(yōu)、良、中、差或abc的形式進在評定。 3．自我參照標準 自我參照標準又稱自我性評定，它是以研究對象自身在某一時期或狀態(tài)的特征作評定的標準，通過前后對照或橫向比較（不同狀態(tài)比較），判斷其特征變化情況，并根據(jù)特征的變化程度評定大于、等于或?。ㄉ伲┯谀硺送啤?br> 三、測量量表的類型 量表是指根據(jù)特定的法則，把數(shù)值分派到受試者、事物或行為上，以測量其特征標志的程度的數(shù)量化工具。 在測量中，我們按照一定的法則把數(shù)字、符號分派到測量對象中。然而，這些數(shù)字、符號能提供什么信息，除了決定于參照標準外，還決定于測量的尺度，測量尺度是構成測量法則的重要因素。 測量的尺度就是指在測量過程中，按照法則所分派的符號、數(shù)字所能代表的事物某種特征的程度水平。一般分為四種不同水平的測量尺度，即類別、等級、等距、比率尺度。相應地運用四種不同類型的量表進行測量。即類別量表、等級量表、等距量表和比率量表。 類別量表：只給出不分次序的類別、所測的一切只是分成兩個或更多的類別，而這些類別只表明某一或某幾種特征的不同，如個體的性別。 順序量表：除了表明性質的不同，還根據(jù)高低、多少等特征排出次序。盡管測量值的順序確定了，但還不能確定各測量值之間的距離可比關系，如對學校的態(tài)度。 等距量表：不僅給出了順序，還確定了等距的單位。量表上某一部分測得的分類所反映的差異，與其他任一部分測得的分數(shù)都是相等的，如溫度。 比率量表：除了等距，量表還含有真正的零點，表示測得的信息一點也沒有，如校園網建設的經費開支。 在這幾種量表中，往往都要用數(shù)字來表示，根據(jù)尺度水平的不同，這些數(shù)宇分別顯示不同的功能。其中，最簡單的量表是類別量表，它沒有什么順序，只是對個體進行簡單的分類。個體的性別就是在類別量表中所要測量的變量。比率量表是4種量表中最高水平的層次，它包含的信息最多。4種測量量表在表5-3中予以總結。 四、量表測量的質量指標——信度和效度 量表測量的結果是否能達到目的，是否能正確反映客觀事實，通常以信度和效度這兩個質量指標來衡量。 1.信度。信度就是測量可靠性的度量，它是鑒定測量的結果一致性和穩(wěn)定性的。比如用同一個量表測量同一被試，前后的結果是否一致，這便是信度問題。 2.效度。效度就是測量的有效性的度量，它是評價測量質量的一個重要指標，測量效度就是指測量的結果是否能真正反映測量的目標和意圖。值得注意的是，效度是一個相對于一定目標的相對性概念，即使是相同的測量結果，隨著目標不同，其效度也隨之而異。要提高測量的效度，在編制量表時，要避免題意不清或要求不明確而造成學生誤解。 信度與效度，二者既有聯(lián)系又有區(qū)別，信度高效度不一定高，效度高則信度必定高，換句話說，可信的不一定有效的，有效的則必是可信的。以尺量布，量了幾次結果都一樣，證明其信度高，但尺子若不符合標準，測量無效；若尺子是標準的，測量又有效，則無論測多少次，結果必定可信。在進行測量時，我們要盡量減少誤差，使測量既有效又可信。 五、里克特量表 量表的種類很多，其中里克特（Likert）量表是現(xiàn)代調查研究中被普遍采用的一種測量量表，它的基本形式是給出一組陳述，這些陳述都與某人對某個單獨事物的態(tài)度有關（例如，對某個教學軟件教學效果所持的態(tài)度）。要求調查對象表明他是“強烈贊同”、“贊同”、“反對”、“強烈反對”或“未決定”。當然，根據(jù)需要，有時詞語可以略有不同（如把“贊同”改為“同意”）。 里克特量表有積極性陳述和消極式陳述兩種類型的陳述方式： 如果答案選擇是：完全同意；同意；不一定；不同意；完全不同意。積極性陳述選擇“完全同意”的賦值為5，“同意”的為4等等。消極式陳述評分則相反，即對“完全不同意”的給5。 使用里克特量表，在做答后，把分數(shù)相加就可得出總分。因此，里克特量表有時也稱求和量表（Summated scales）。 根據(jù)安德森（Anderson，1981）的論述，如果設計者遵從了以下八個步驟，就能制定出令人滿意的李克特量表，這八個步驟是： 把態(tài)度作為對象時，所寫出來的陳述要么是積極的，要么就是消極的。 請評判員檢查已寫好的陳述。評判員應從設計該量表的人員中選擇。他們應檢查每個陳述，并將其分為積極的，消極的，或二者都不是的陳述。 去掉絕大多數(shù)評判員認為既非積極的亦非消極的陳述。 把留下來的陳述記在一張紙上，不必考慮順序，加上合適的使用說明和答案選擇。使用說明指出被試人如何表明他們對每個陳述的看法，如完全同意，就以SA作標記。如同意，就以A作標記，如看法不一致就以NS作標記，不同意以D作標記，完全不同意以SD作標記。使用說明也可以指出該量表的目的，并提醒人們：回答沒有正確與錯誤之分。到此，李克特量表的初稿就制定好了。 在打算使用李克特量表的總體中抽樣，把這個初稿在被試樣本中試用。為了逐個地或成批地采集有關這些陳述的有意義和可靠的數(shù)據(jù)，應采用比陳述的數(shù)據(jù)大幾倍的樣本含量。 計算對每個陳述所作的回答與量表總分之間的相關值。 刪去在統(tǒng)計上與量表總分相關性不顯著的陳述。收入在量表最終定稿中的每個陳述都必須與量表總分相關。這就是內部一致性的李克特準則（Likert’s Criterion of Internal Consistency）。 定出該量表的最后審定稿。 按這八個步驟，就可以制定出傳統(tǒng)的里克特量表。多年來，經過李克特量表的開發(fā)者和用戶的各種修改，在答案的選擇上，后來的量表有采用兩種、三種、四種、六種和七種答案選擇。 現(xiàn)在通過一個例子說明李克特量表的使用。將遠程教育學習資源的利用情況制定程李克特量表，采用四點量表來評定每種資源形式使用的多少和發(fā)揮作用的大小，即1-4分別為極少、較少、較多、極多四個等級。如下表所示。 學習資源利用情況的調查量表 六、語意差別量表 語意差別測量（奧斯古德、薩奇、泰尼邦Osgood，Suci，Tannenbaum，1957）是一次性集中測量被測者所理解的某個單詞或概念含義的測量手段。針對這樣的詞或概念設計出一系列雙向形容詞量表，請被測者根據(jù)對詞或概念的感受、理解，在量表上選定相應的位置。下面是語意差別量表的式樣。 語意差別量表的計分有不同的方式，重要的是要使計分富有意義并保持一致。通常分數(shù)越高，態(tài)度或理解就越積極。 一種賦值的方法是按同一方向將各對形容詞都列出來，通常是按從低到高或從否定到肯定的方向排列。形容詞的位置（不管左邊還是右邊是否定性的）是固定不變得，如果否定性形容詞在左邊，則肯定性形容詞在右邊，從左到右的計分順序是0，-1，-2，-3，-4，-5，-6（或任意7個連續(xù)的數(shù)字）。-3，-2，-1，0，+1，+2，+3的排列順序也可以使用，盡管它最后的總分可能是負數(shù)。 七、量表編制建構的基本步驟 1．編擬預試問卷 在預試問卷的編制或修訂上，應根據(jù)研究目的、相關文獻數(shù)據(jù)與研究結構等方面加以考慮，如果有類似的研究工具，可根據(jù)研究當時的實際情形，加以修訂、增刪；如果是自己重新編制問卷，問卷內容應依據(jù)研究結構的層面，加以編制。 2．預試 預試問卷編擬完成后，應實施預試，預試對象的性質應與將來正式問卷要抽取的對象性質相同，如研究對象為中學生，則預試的受試者也應為中學生，預試對象人數(shù)以問卷中包括最多題項分別為40題、35題、25題，則預試對象，最好在120位至200位中間，如果樣本較為特殊，在預試人數(shù)的選取上可考慮再酌減一些。 3．整理問卷與編號 問卷回收后，應一份一份檢查篩選，對于數(shù)據(jù)不全或不誠實填答的問卷，應考慮將其刪除；對于填答時皆填同一性答案者，是否刪除，研究者應考慮問卷題項本身的內容與描述，自行審慎判斷。 篩選完后的問卷應加以編號，以便將來核對數(shù)據(jù)之用；之后再給予各變量、各題項一個不同代碼，并依問卷內容，有順序的鍵入計算機。 4．項目分析 項目分析即在求出每一個題項的“臨界比率”（critical ratio），簡稱CR值，其求法是將所有受試者在預試量表的得分總和依高低排列，得分前25％至33％者為高分組，得分后25％至33％者為低分組，求出高低二組受試者在每題得分平均數(shù)差異的顯著性檢驗（多數(shù)數(shù)據(jù)分析時，均以測驗總分最高的27％及最低的27％，作為高低分組界限），如果題項的CR值達顯著水準（α<.05或α<.01），即表示這個題項能鑒別不同受試者的反應程度，此為題項是否刪除首先考慮的。 5．因素分析 項目分析后，為檢驗量表的結構有效度（Construct validity），應進行因素分析。所謂結構效度是指態(tài)度量表能測量理論的概念或特質的程度。因素分析目的即在找出量表潛在的結構，減少題項的數(shù)目，使之變?yōu)橐唤M較少而彼此相關較大的變量，此種因素分析方法，是一種“探索性的因素分析”。 在實際教育技術研究中，量表有效性建構有時需要進行2～3次因素分析，因為部分量表再第一次因素分析時，因素層面所涵括的題項內容差異太大，納入同一層面，解釋較不合理，因而可能需要刪除部分題項，由于刪除了題項，量表的效度要在重新建構。如果量表不采用結構效度檢驗方法，研究者亦可考慮采用其他效度分析法，如“內容效度”、“專家效度”、“效標關聯(lián)效度”等。 6．信度分析 因素分析完成后，繼續(xù)要進行分析的是量表各層面與總量表的信度檢驗。所謂信度（Reliability），就是量表的可靠性或穩(wěn)定性。 7．再測信度 如果要繼續(xù)求出量表的再測信度，要以正式量表對同一組受試者前后測驗兩次，根據(jù)受試者前后兩側測驗分數(shù)得分，求其積差相關系數(shù)。再測信度又稱穩(wěn)定系數(shù)，反應量表的穩(wěn)定與一致性程度，一般而言，間隔時間愈長，穩(wěn)定系數(shù)愈低。 至于最后定稿的正式量表題項數(shù)，應該為多少題最為適宜，實無一定而絕對的標準。就一般情形而論，若該份量表是測量一種“普通的”或多重向度的變量，其題數(shù)在20～25題，即已足夠；若要測量的是特定的變量，以7～10題為宜；若每個量表包括不同因素層面之子量表時，每個子量表（因素層面）所包括的題項以3～7題較為適宜。 現(xiàn)將以上量表編制建構的流程用下圖表示： 參考資料： 《教育技術研究方法》 李克東 主編 北京師范大學出版社 《教育研究方法》（美）威廉維爾斯曼 著 袁振國 主譯 教育科學出版社 《學校教育研究方法》 葉瀾 主編 教育科學出版社 |
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來自： 路利娟 > 《教育技術研究方法》
