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1 概貌1

测量概述2

社会科学中的测量史源3

几个早期的例子3

统计方法的出现和智力测验的作用4

心理物理学的作用4

测量的后继发展5

基本概念的演进5

智力测验的演进6

心理统计方法领域的扩展6

测量在社会科学中的作用6

理论与测量的关系6

理论量度与非理论量度8

量表8

量表并非个个造来平等10

劣质测量的代价12

小结与预览12

2 解读潜变量14

建构及其量度14

作为项目成绩造因的潜变量15

路径图16

图示约定16

量表编制过程中的路径图17

测量模型的进一步讨论19

经典测量模型的假定19

平行测试20

其他模型22

练习25

3 信度26

连续值项目与二值项目26

内部一致性27

阿尔法系数27

协方差矩阵28

多项目量表的协方差矩阵29

阿尔法系数与协方差矩阵30

另外一个阿尔法系数公式33

信度系数与统计力度36

基于量表分数相关程度的信度37

信度系数的复本进路37

信度系数的折半进路38

信度系数的项目成绩标准化进路39

信度系数的历时进路41

概化理论42

小结44

练习45

4 效度46

内容效度47

效标关联效度48

效标关联效度与正确性49

建构效度51

建构效度与效标关联效度的区别51

相关系数多高才算展现了建构效度52

多特质—多方法矩阵52

表面效度又是怎么回事儿54

练习56

5 量表编制指南57

第1步：明确你到底要测量什么57

理论有助于明确所测内容57

特定性有助于明确所测内容58

明确量表应包括的内容60

第2步：建立一个项目池61

选择反映量表目的的项目61

项目冗余62

项目数量63

开始编写项目64

优良项目与劣质项目的特性64

正面表述的项目与负面表述的项目68

小结69

第3步：决定项目形式69

瑟斯顿治标法70

古特曼治标法71

由等权项目构成的量表73

备择反应选项的最佳个数73

反应形式的具体类型77

第4步：请专家评审最初项目池中的项目85

第5步：考虑把效验性项目包括进去87

第6步：在样本身上施测项目88

第7步：评价项目90

对项目表现情况的初步检查90

因素分析95

阿尔法系数95

第8步：优化量表长度98

量表长度对信度的影响98

“差”项目对量表的影响99

调整量表长度100

分裂样本101

练习102

6 因素分析103

因素分析概貌105

因素分析概念类比105

因素分析的概念109

提取因素110

因素旋转115

因素解释125

主成分与共同因素126

成分与因素的异同127

确认性因素分析129

量表编制中因素分析的使用132

样本大小135

结论136

7 项目反应理论概述137

项目难度139

项目区分度141

猜测度142

项目特征曲线143

IRT的复杂性146

何时使用IRT148

等级性项目148

项目功能差异149

结论150

8 广阔研究背景下的测量153

编制量表之前153

寻找现存工具153

在总体背景下审视建构154

决定量表的施测模式156

在其他量表或程序的背景下考虑所开发量表156

量表施测之后157

数据分析158

数据解释158

概括性159

最后的思考159

参考文献160

附录：现行效度理论的外延和内涵164