艾尔·巴比 社会研究方法

2.选择测量指标：确定如何测量变量，选用哪些指标（我们所选择的观察，它反映我们所要研究的变量）来测量。

3.编制综合指标

概念的具体化过程就是一步步从抽象层次下降到经验层次，使概念具体化为可观测的事物。 （2）选择研究方法 （3）操作化

建立一些具体的程序或指标来说明如何测量一个概念（变量）。决定如何收集我们所要的资料：直接观察、阅览官方文件、使用问卷，或是其他技术。

（4）确定研究总体 （5）观察（收集资料） （6）资料处理 （7）资料分析 （8）得出结论并应用

七、研究计划书

基本要素：议题或目的，文献回顾，研究对象，测量，资料收集方法，分析，时间表，经费

研究的建构

一、概念化 1、指标与维度

维度——概念的一个可指明的方面，概念的具体层面或具体方面。区分概念的不同维度可以加深我们对研究事物的了解。

指标互换性——如果多个不同的指标或多或少代表了同一概念，而这个概念既真实又可被观察，代表这些指标的行为就会与代表这个概念的行为一致。 2、真实定义、名义定义与操作定义

真实定义反映了术语的具体化，试图制定概念“真实”的努力只会导致困境：将概念结构错

当成了真实的实体。

详述——使得概念更为明确的过程。依赖于名义定义和操作定义。 名义定义——指某个术语被赋予的意义，无需指标真实，是任意的。

操作定义——明确、精确地规定了如何测量一个概念，即如何操作。更接近于名义而非真实

定义。

3、概念次序的建立

二、操作化选择

1、变量应该包含的两个要素：

（1）变量的属性要有完备性。一个变量要对研究产生效用，组成该变量的属性就应该涵盖所有能够观察到的情况。

（2）变量的各个属性应具有“互斥性”。要将观察结果纳入某个唯一的属性。

2、测量层次：

定性测量——在该测量层次下，变量的属性只有完备性和排他性特征。即该测量层次只是描述了属性之间的差异——这也是其与定序、定距、定比测量的区别。

定序测量——该测量层次描述了变量的属性沿着某个维度的排行序列。不同的属性代表了变量的相对多寡程度。

定距测量——该测量层次所描述的变量的属性可以排序，而且相邻属性之间的距离时相等的。 定比测量——该测量层次不仅描述了定性、定序和定距测量所提到的属性，另外还是以“真实的零”为基础的。

三、评估测量质量的标准 1、精确性和准确性

2、信度——指的是测量方法的质量，即对同一现象进行重复观察是否可以得到相同的资料。 （1）前测—后测法 （2）对分法（5:5） （3）利用已有的测量法

（4）工作人员的信度：测量缺乏信度也可能是工作人员所致，由多种方法来检查这种信度，如复证。此外明确、具体、训练和练习都是避免出现信度问题的有效方法。 3、效度——指的是测量准确地反映了需要测量到概念。

表面效度——衡量一个指标到品质，即该指标看起来是否能对某变量进行合理测量。 标准关联效度——某测量与外在标准相关的程度。

建构效度——在某理论体系内，某测量与其他变量相关的程度。

四、指标、量表和分类法 1、指标和量表

指标——一种复合测量，它包含了多个具体的观察，并代表着一些更一般的维度。

量表——一种复合测量，由多个具有逻辑结构或是经验结构的项目组成。量表的例子包括鲍嘎得社会距离量表、瑟斯东量表、李克特量表、哥特曼量表。

相同：指标和量表都是典型的对变量的定序测量，既根据具体变量（如信仰虔诚度、疏离性、社会经济地位、偏见或是智商等）的分析单位进行排序。

区别（通过分值分配方式）：

指标往往通过单个属性到分值积累来建立，如通过加总受访者赞成的偏见陈述的数量来测量偏见；

量表的建立则是通过对问题的不同反应模式赋予相应的分值，使不同选项反映变量变异程度的强弱。量表利用了任何存在于各种属性之间的差别。

一般而言，量表优于指标，因为量表能测量变量的强弱程度，量表分值所表达的信息比指标多。

2、指标的建构 （1）项目选择

1.表面效度——选择指标项目的首要标准使表面效度（或称为逻辑效度）；

2.单一维度——指标还应具有单一的维度，如反映宗教虔诚度的项目绝对不能包括在测量政治保守程度的项目中，即使两者有经验上的相关度；

3.变异值——选择某个指标项目时，应该注意项目之间的变异值，如就有关政治保守度的项目而言，应该更多注意被归类为政治保守的受访者所占的整体的比例，如果结果显示无人被归类为保守者或每一个都是保守者，则上述项目对于指标的建立而言就没有用处。

为了确保项目之间存在变异，可以考虑两种方式：

第一，可以根据受访者对某变量多个项目的回答将其分为多个大小相同的群体：如一半是保守

派一半是自由派。

第二，选择彼此有差异的项目。这点对于指标和量表的制定都是不可或缺的。

（2）经验关系的检验（社会研究方法P153）

指标建立的第二个步骤是必须考察项目之间的经验关系。如果两个项目之间是经验相关的，我们就可能合理地人为两者都反映了同一变量，也就可以将它们放在同一指标里。

项目之间，存在两种类型地可能关系： 1.二元关系——就是两变量之间地关系。

如果项目之间没有关系，则这两个项目就不是在测量同一个变量。因此，如果某个项目与其他所有项目都不相关，则该项目就应该被排除在考虑之外。

如果两个项目之间有很强地关系或完全相关，在建立指标时就只需要保留其中一个项目，因为被保留的项目能够完全涵盖另一个项目所表达的意义

2.多元关系

（3）指标赋值

在选定了指标的最适当的项目之后，就可以对不同的回答选项赋予分值，以建立单一的复合指标。在这个步骤中包括两个基本决策：

1.必须确定指标分值的范围。指标相对于项目的最主要优势，就是它可以测量变量的变异程度。（1）指标应该有一个范围；（2）指标范围内每一点应该有组都的样本数

2.给每一个回答选项赋值。首先要确定的时给每一个回答选项相同的还是不同的权重（使用不同的权重时必须有确切的理由，一般做法时使用相同的权重），如果指标代表的是某个变量不同方面的复合情形，那么每个方面就应该有相同的权重。此外也要考虑到样本的分布状态。

3.赋值方法的选择一定是协调各种要求的结果。

（4）处理缺损资料

首先，如果缺损资料的样本量很少，在建立指标和分析资料时就可以剔除这些样本。（会造成研究结果代表性的误差）

其次，可以根据既有的回答来处理缺损资料。如通常选择“是”，“否”的回答空着。 第三，如果仔细地分析缺损资料，也能了解其含义。

其他，如某一项目可能有多种分值，缺损资料分值就应该是分值范围的中间值。或用随机方式给缺损资料赋值。如果用多个项目创造指标，则可以用观察值的比例值来取代缺损资料。

最好最安全的方法，就是用其他方法建构指标，看看是否有同样的发现。不管怎么说，理解资料才是最终的目的。

（5）指标的鉴定

鉴定的基本逻辑是该复合指标可以用于测量变量，即可以根据不同样本所得到的指标分值进行等级排序。

1.项目分析

指标鉴定的第一步，即内在鉴定，被称为项目分析——评估复合测量中所包含的每个项目是具有独立的贡献还是只是复制了其他项目的贡献。

2.外在鉴定——通过检验某测量（如指标或者量表）和测量同一变量的其他指标之间的关系来判断该测量的效度。

指标无法通过外在鉴定有两种可能：（1）指标无法充分测量变量 （2）检验项目无法充分测量变量，进而无法检验指标。首先应该重新考察指标本身，谈后再看是否因为外在鉴定项目与指标中个别项目有关系，与另一些指标没有关系，那么就会增强对建立指标的理解。

3、量表的建构

（1）鲍嘎德社会距离量表——用于判断人们进入其他类型对社会关系的意愿的一种测量技术，长项在于能够在不丢失原始信息的同时汇总多个不连续的回答。

如：假设要探讨美国人与阿尔巴尼亚人交往的意愿，可能会询问美国人如下问题： 1.你愿意让阿尔巴尼亚人住在你的国家吗？ 2.你愿意让阿尔巴尼亚人住进你的社区吗？ 3.你愿意让阿尔巴尼亚人住在你家附近吗？ 4.你愿意让阿尔巴尼亚人住在你的隔壁吗？