统计学之量表设计

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统计学作业(最终版)

统计学第十三小组作业影响大学生就业选择因素的调查报告目录第一部分研究概况......................................................................................................。

. (2)一、研究背景…………………………………………………………………………………………….。

2二、研究目的 (2)第二部分方案设计 (2)一、调查方案 (2)二、问卷设计 (2)第三部分数据整理 (4)一、第2第3题:性别和年级………………………………………………………………….。

4二、第4题：选择就业时更关注方面……………………………………………………。

5三、第5题:就业薪酬期望值 (5)四、第6题：就业选择的地区 (6)五、第7题:选择单位性质……………………………………………………………………。

6第四部分数据分析………………………………………………………………………………………………。

7一、对性别进行分析，探究性别对其他变量有没有影响………………….。

…。

7二、对薪酬期望值进行系统分析…………………………………………………………….。

81.分析大学生的总体薪酬期望值......................................................。

.. (8)2.判断薪酬期望值的分布特征……………………………………………………….....。

.93.分析性别对薪酬期望值的影响 (10)4.分析年级对薪酬期望值的影响………………………………………………………。

125.分析期望均值与实际工资的差异……………………………………………………。

14第五部分研究结论…………………………………………………………………………………………….。

16第六部分建议 (16)组员分工...........................................................................................................................。

比例量表的名词解释

比例量表的名词解释比例量表（Proportional Scale）是一种经济学、统计学、市场营销和调查研究中常用的测量工具。

它是一种有序的评估工具，用于测量变量间相对大小关系。

比例量表常被用于确定各种概念、特性或观点的相对程度或重要性，从而提供一种客观的评估方法。

比例量表基于比例关系，用来描述事物之间的比较结果。

这种量表允许研究者根据不同变量之间的相对差异，对对象进行排序。

在比例量表中，通过给人们提供选择或评分选项，可以大致了解对象在某个特定属性上的相对位置。

比例量表通常由数列、图表或表格等形式呈现。

其中，等距刻度比例量表是最常见的一种形式，因其使用范围广泛而备受研究者青睐。

等距刻度比例量表将变量分为不同的等级或级别，每个级别之间的间隔相等。

例如，评价某一产品的质量，可以使用5级量表，从“非常差”到“非常好”。

研究参与者可以在这个5级量表中选择符合其观点的程度。

相比于其他测量方法，比例量表具有更高的可靠性和有效性。

这是因为比例量表提供了一种相对客观的量化方式，使得研究者能够更准确地评估变量之间的差异。

通过比例量表，可以获取被测变量的定量、连续数据，从而使研究结果更具可信度和可解释性。

在调查研究和市场调研中，比例量表被广泛应用于问卷设计和数据分析。

通过设计合适的比例量表，研究者可以调查受众对某一特定主题或产品的态度、看法或偏好。

与之相关的分析方法包括描述性统计、回归分析和因素分析等。

尽管比例量表具有广泛的应用和优势，但也存在一些限制。

首先，比例量表的设计和应用需要依赖研究者对受众的了解和判断。

如果研究者对研究对象不够了解，可能会设计出不准确的量表，从而影响研究结果的有效性。

其次，比例量表仅仅提供了变量之间的相对差异，而非绝对数值。

这意味着比例量表不能提供关于变量之间具体差距的信息。

因此，在解释和分析结果时，应该结合其他相关数据，以获得更全面和准确的结论。

总之，比例量表是一种常用的测量工具，用于研究和调查中对变量之间相对差异的评估。

李克特量表的统计学分析与模糊综合评判

李克特量表的统计学分析与模糊综合评判一、本文概述本文旨在探讨李克特量表在统计学分析中的应用，并结合模糊综合评判方法，对李克特量表的评估结果进行深入研究。

文章首先介绍了李克特量表的基本概念、特点及其在各种研究领域中的应用，然后阐述了统计学分析在李克特量表数据处理中的重要性。

接下来，文章将详细介绍如何运用模糊综合评判方法对李克特量表的评估结果进行综合分析，包括模糊集的建立、隶属函数的确定、权重的分配等关键步骤。

文章将通过实际案例，展示李克特量表统计学分析与模糊综合评判的结合应用，以期为读者提供一种全面、有效的评估方法，提升李克特量表在实证研究中的应用价值。

二、李克特量表的基本原理李克特量表（Likert Scale）是一种常用的心理测量工具，主要用于测量人们对某一事物或观点的态度、看法或情感倾向。

这种量表的设计基于李克特于1932年提出的心理学理论，其核心观点是通过量化评分的方式来量化人们对某一问题的主观感受。

李克特量表通常包括五个或七个等级，每个等级代表不同的态度强度，如“非常同意”“同意”“中立”“不同意”和“非常不同意”等。

被测试者根据自己的实际情况或感受，选择最符合自己态度的等级。

通过收集和分析大量被测试者的选择数据，研究者可以了解被测试者群体对某一问题的整体态度倾向。

李克特量表的基本原理在于其假设人们的态度是连续的，而不是离散的。

即人们的态度不是简单的“是”或“否”，而是存在一个从“非常积极”到“非常消极”的连续谱。

因此，李克特量表通过多个等级的划分，可以更细致地反映人们态度的细微差别。

李克特量表还假设人们的态度是可以通过自我报告来测量的。

即被测试者可以准确地报告自己的态度，而这种报告是可靠的。

当然，这一假设在实际应用中可能会受到一些因素的影响，如被测试者的记忆偏差、社会期望效应等。

李克特量表的基本原理是通过量化评分的方式来量化人们对某一问题的主观感受，并通过多个等级的划分来反映人们态度的细微差别。

应用统计学方法分析心理量表信度与效度

应用统计学方法分析心理量表信度与效度心理量表是心理学研究中常用的测量工具，用于评估个体在某种心理特质上的表现或态度。

量表的信度和效度是评估心理量表质量的重要指标。

信度表示量表在测量过程中的一致性和稳定性，而效度衡量量表是否能够准确反映出所要测量的心理特质。

为了评估心理量表的信度和效度，统计学方法在心理测量领域发挥了重要作用。

对于信度的评估，常用的方法包括重测法、内部一致性和间评价者信度。

重测法是指在一定时间间隔后对同一受试者进行再次测试，通过计算两次得分之间的相关系数来评估量表的一致性。

内部一致性则是针对量表内部各项之间的相关性进行评估，常用的统计指标包括Cronbach's α系数和分割半信度。

间评价者信度则是指不同评价者对同一受试者进行测试的结果之间的一致性。

效度的评估涉及到内容效度、建构效度和判准效度三个方面。

内容效度关注量表是否包括了所要测量的全部内容，常用的方法包括专家评议和逻辑分析。

建构效度则是评估量表的内部结构是否能够准确反映出所要测量的心理特质，常用的方法包括因子分析和验证性因子分析。

判准效度则是用来评估量表是否能够与其他已有的测量结果进行相关联的指标，常用的方法包括与外部标准的相关性分析和区别敏感性分析。

统计学方法可以帮助研究者量化心理量表的信度和效度，从而提高研究结果的可靠性和有效性。

在具体应用中，研究者可以使用SPSS等统计软件来进行数据分析。

在评估信度时，可以计算重测法的相关系数、Cronbach's α 系数和分割半信度的指标。

在评估效度时，可以进行因子分析和验证性因子分析，以及与其他已有测量结果的相关性分析。

需要注意的是，心理量表的信度和效度并非孤立的指标，在使用统计方法进行分析时，还应考虑量表的稳定性、样本的代表性和测量工具的适用性等因素。

此外，对于不同类型的心理量表，可能需要采用不同的统计方法进行评估，研究者需要根据实际情况选择合适的分析方法。

总之，应用统计学方法来分析心理量表的信度和效度是提高心理研究质量的重要手段。

rasch模型在等级量表设计中的应用

rasch模型在等级量表设计中的应用等级量表是一种用于评估被试者在某种特定属性或维度上的程度或水平的测量工具。

在等级量表设计中，我们通常会面临以下问题：1. 如何确定等级数及其含义2. 如何确定评分者的标准3. 如何进行数据分析为了解决这些问题，研究者可以使用rasch模型，下面就让我们来看看rasch模型在等级量表设计中的应用吧。

一、rasch模型是什么rasch模型由丹麦统计学家Georg Rasch于1960年提出，是一种基于概率的等级量表模型。

该模型基于被试者的得分和题目难度，通过统计分析建立二者之间的关系模型。

与传统的等级量表模型相比较，rasch 模型更为准确、可靠，并且在数据分析上更加方便。

二、rasch模型在等级量表设计中的应用1. 确定等级数及其含义在等级量表设计过程中，我们首先需要确定等级数及其含义。

rasch模型可以通过对题目难度的分布进行分析，确定适宜的等级数，并确定相应的等级含义。

2. 确定评分者的标准在等级量表中，评分者的标准很关键，因为不同的评分者可能会有不同的标准，从而影响评分结果的准确性。

rasch模型通过评分者的得分，以及对题目难度的把握来确定评分者的标准，从而保证评分结果的准确性。

3. 进行数据分析在等级量表设计中，数据分析是非常重要的环节。

rasch模型可以对被试者得分进行分析，以确定他们在某个特定维度上的能力水平；同时还可以对题目难度进行分析，以确定题目的难易程度。

通过这些分析，我们可以找到合适的题目，提高测量的准确性。

三、rasch模型的优点1. 准确性高rasch模型基于概率的分析方法，可以准确地确定被试者在某个特定维度上的能力水平，从而提供高准确性的测量结果。

2. 可靠性高rasch模型使用统计学方法进行数据分析，可以保证测量结果的可靠性和稳定性，减少误差和偏差。

3. 数据分析方便rasch模型使用线性统计学方法进行数据分析，数据处理简单、方便，且结果易于理解和解释。

统计学编制量表的基本程序

国内一部分量表的编制，其实是根据国外已经存在的量表，编于作因子分析，相反则不适合作因子分析；
再次，用剩下的题目做探索性因子分析。探索性因子分析，主要是为了找出影响观测变量的因子个数，以及各个因子和各个观测２、开放式问卷调查变量之间的相关程度，以试图解释一套相对比较大的变量的内在结编制量表的目的，毕竟是为了测量某一群体的某一心理品质，构。通过探索性因子分析，删除掉特征值低的题目；因此，就操作性定义设计一些开放性的问题，针对目标人群去发放，复次，根据载荷值删除题目。一般的依据是，删除低负载（载可以获得典型行为。荷小于０．３）和双负载（在两个因素上的载荷之差小于０．３）的题目；３、访谈法第五，原则上来讲，是要一个一个删除题目，但如果最终删除的就要重新做鉴别度的分析、探索性因子分析以及载荷值访谈法的作用跟开放式问卷调查的作用很接近，都是在目标人题目过多，群中进行。不同的是，一般情况下，开放式问卷调查针对的人群比的分析；
一
、
理论准备
确。第三个步骤：试测
这个阶段要做的工作，主要是确定要测量的心理概念的操作性
定义。
将通过专家评审的题目发放给另一个目标人群，以避免再测效

“基于心血管疾病病人报告的临床疗效评价量表”的研制及统计学分析

Ｃｅｔｒｏｒｉｖｓｕａｓａｅ，ＸｉｕｎＨｏｐｔｌｈｎａｅｙｏｉｅｅＭｅｉａｃｅｃｓ（ｉｎ００１ｎｅｆＣａｄｏａｃｌｒＤｉｅｓｓｙａｓｉａ，ＣｉａＡｃｄｍｆＣｈｎｓｄｃｌＳｉｎｅＢｅｉｇ１０９）ｊ
李立志，董国菊，承龙，王史大卓，訾明杰，翻云，保延何刘
摘要：目的编制具有普适性的基于量表，对其信度和效度进行检验。方法筛选条并目，化条目，成条目池和域体系，条目转化成量表，样本预调查，一步完善量表并形成初始量表，用多种统计方法对其信优形将小进采
ｍｉｅｎｄ．Ｔｈｅｈｅｉｅｓｗｅｅｔａｆｒｅｎｔｅｔｏｎｎｔｔｍｒｒｎｓｅｒｄｉｏｑｕｓｉｓ，ａｏｅｓａｌａｐｌｅ — ｓｖｙｓｗｅｅｐｒｏｍｅｔｏｍｈｅｏｉｎａｎｄｓｍｍｌｓｍｅｐｒｕｒｅｒｅｆｒｄＯｆｒｔｒｇｉｌ
表具有较高的效度。结论该量表可作为心血管疾病病人报告的临床疗效评价的初级量表。关键词：血管疾病；人报告的临床结局；表；计学分析心病量统书图分类号：５Ｒ５．Ｒ４２６２文献标识码：Ｂ文章编号：６２１７
ｑｅｔｎａｒ．Ｔｈｅｉｂｌｔｎａｉｉｙｏｈｕｓｉｎａｒｒｅｔｄｗｉｈｍａｉｌｔｔｔｃｌｍｅｈｄ．Ａｕｓｉｎａｒｔｕｓｉｎｉｅｏｅｒｌｉｙａｄｖｌｔｆｔｅｑｅｔｎｉｅｗｅｅｔｓｅｔｎｆｄｓａｉｉａｔｏｓａｉｄｏｏｓｑｅｔｎｉｅｗｉｈ３ｏｄｍａｎｓｓｅｏｉｙｔｍｓ（ｈｓｃｌｓｍｐｏｐｙｉａｙｔｍｓｏｉｌ—ｐｙｈｌｇｃｌａｔｒｎａｉｆｃｉｎｄｇｅ）ｃｎａｎｎ８ｉｅｓｅｔｂｉｈｄｐｉ，ｓｃａｓｃｏｏｉａｃｏｓａｄｓｔｓａｔｏｅｒｅｏｔｉｉｇ２ｔｍｓｗａｓａｌｅｒｆｓ — ｍａｉｙＲｅｕｔＴｈｏａｏｂｃＳＡｌｈｆｔｅｑｅｔｎａｒｓ０８７Ｂｐｉ —Ｃｒｎａｈｐａａａｙｉ，ｔｅＳｌｒｌ．ｓｌｓｅｔｔｌＣｒｎａｈｐａｏｈｕｓｉｎｉｅｗａ．９ｙＳｌｏｔｏｂｃｓＡｌｈｎｌｓｓｈｐｉｔ—Ｃｒｎｏ－ｂｃ ’ ｐａｖｌｅｏｈａｔｕｉ（ｔｍｌ一１）ａｄｔｅｐｒｗｏ（ｔｍｌａｈＳＡｌｈａｕｆｔｅｐｒｒｉｅｃ４ｎｈａｔｔｉｅ５—２）ｗｅｅ０８０ａｄ０７８ｒｓｅｔｖｌ。Ｔｈｏｒｌｔｆ８ｒ。９ｎ．９ｅｐｃｉｅｙｅｃｒｅａｉｉｏ

问卷中的量表题

问卷中的量表题1使用量表的目的在问卷设计中常把量表题设计为核心题项，原因是量表题可以将被调查者的回答转换成数字用于编码。

经过量化处理后的数据，更方便进行统计分析，相比非量表题，可以使用更多的分析方法，得到更精确的分析结果。

2量表类问卷的设计框架正是由于上述原因，量表题已被广泛的应用于各类问卷之中，包括影响关系研究，中介或者调节作用检验，指标权重计算，细分市场研究等。

量表类问卷从设计结构上看可以分为六部分，分别是筛选题项，样本基本背景信息题项，样本特征信息题项，样本基本态度题项，核心研究变量题项和其它题项等。

(1) 筛选题项。

如果研究中需要进行样本筛选，需要将此类样本筛选题项设置在问卷前面部分，如果不需要进行筛选，可忽略此部分题项。

例如，针对90后员工离职影响因素调查数据，明显的研究样本一定需要为90后，因此需要首先设置筛选题项，如果非90后样本，即停止回答后续题项。

(2) 样本基本背景信息题项。

通常情况下，问卷中需要加入样本基本信息题项(人口学统计学变量)，比如性别，年龄，学历，月收入等题项，不同背景的样本，可能对同样一件事情有着不一致的态度，因此需要加入此类题项。

(3) 样本特征信息题项。

除样本基本信息题项外，通常情况下还需要设计样本基本特征信息题项，多数情况下，样本特征信息题项为非量表类题目，通常情况下，研究人员核心思路并非针对样本特征情况，因而此类题项的个数应该较少，建议3~8个之间。

例如，研究题目为“网络消费态度影响因素研究”，则可以加入相关网络消费基本现状特征题项，如当前网购频率情况，样本网购的商品类目情况，以及网购消费金额情况，网购消费平台情况等，用于深入了解样本特征情况。

此类题项多为单选题和多选题，常见的统计方法是计算频率(无法使用信度分析或者效度分析)，直观展示各选项选择情况。

以及可以使用卡方分析进行差异对比，对比不同类别样本,比如不同网购消费金额的样本对于其余题项的态度差异。

(4) 样本基本态度题项。

简述常用的评定量表-概述说明以及解释

简述常用的评定量表-概述说明以及解释1.引言概述部分的内容可以参考以下写作：1.1 概述评定量表是一种常用的测量工具，用来评估和衡量特定领域的个体、事物或现象。

它是通过设立一系列可操作的指标或准则来对目标进行客观的量化评估。

评定量表广泛应用于教育、心理学、医学、社会科学等领域，帮助研究人员或从业人员更准确地了解、记述和比较不同对象之间的差异或变化。

评定量表的设计和应用需要经过系统的规划和科学的方法，以确保其有效性和可靠性。

一般来说，评定量表包括两个主要部分：评估维度和评价标准。

评估维度是指被测量的特定领域或要素，例如人的智力水平、学习能力、心理健康状况等。

评价标准则是通过不同的等级、分数或描述性语言来表示对每个评估维度的评价。

评定量表的应用有很多好处。

首先，它能够提供客观和可重复的量化数据，帮助研究人员或从业人员更准确地了解被测量对象的状态或特征。

其次，它可以用于对个体、群体或事件进行比较和分类，从而帮助决策者做出更明智的决策。

此外，评定量表还可以用于监测和评估治疗效果、教育成果或社会政策的实施效果，为进一步的研究和改进提供依据。

然而，评定量表也存在一些局限性和挑战。

首先，评定量表的设计和选择需要充分考虑被测量对象的特点和实际需求，以确保其有效性和适用性。

其次，评定量表的应用需要专业的培训和正确的使用方法，以避免误解和误导。

此外，评定量表也可能受到个体主观因素、环境因素或其他干扰因素的影响，进而导致评估结果的偏差。

总之，评定量表是一种常用的评估工具，通过量化测量和分析来帮助研究人员或从业人员更准确地了解和评估特定领域的个体、事物或现象。

在正确选择和应用的前提下，评定量表具有很高的应用价值，并能为相关领域的研究和实践工作提供有力支持和指导。

1.2 文章结构文章结构部分的内容：文章结构的目的是为读者提供一个清晰的指导，帮助读者更好地理解和阅读本文。

本篇文章主要包含三个主要部分，即引言、正文和结论。

1. 引言部分：引入文章的主题和目的，概述本文将要介绍的内容。

评价量表模板

评价量表模板
量表模板是一种用于评估特定主题或领域的工具，它为研究者和从业人员提供了一种标准化的方法来测量和评估个体的态度、信念、知识、技能和行为等方面。

评价量表模板可帮助研究者在实施研究设计和采集数据时节省时间和精力。

以下是一些准确满足任务名称描述的内容需求的评价量表模板的特点和优势。

1. 标准化设计：评价量表模板是经过精心设计的，以确保测量的标准化和可靠性。

它们通常包含一系列有关主题的明确问题，研究者可以根据自己的需要选择和修改这些问题。

2. 可量化性：评价量表模板采用量化的方式测量个体对特定主题或领域的态度和行为。

这种量化方法可通过统计和分析来获得有关个体差异的相关信息。

3. 有效性和可操作性：评价量表模板提供了一种高效且易于操作的方法来收集数据。

研究者可以根据实际需求，在不同的人群和场景中使用这些模板，并获得可靠和有效的数据。

4. 可重复性：评价量表模板的设计和使用都有助于保持研究结果的可重复性。

通过使用标准化的模板，不同研究者能够以一致的方式测量相同的概念。

5. 验证和信效度：评价量表模板经过多项研究验证，并且在实践中经过实证检验。

这些模板的信效度得到了科学界的广泛认可，有效保证了数据的客观性和可靠性。

总之，评价量表模板为研究者和实践者提供了一个可靠和有效的方法来收集和分析数据。

它们的标准化和量化特点保证了数据的可靠性和可重复性，帮助研究者获得客观和准确的评价结果。

同时，这些模板的使用也使得对不同个体和群体的评估更加容易和高效。

无论是用于学术研究、市场调查还是其他领域的评估，评价量表模板都可以提供一个可靠和有效的测量工具。

第一章数据分布的统计表与统计图

Ⅱ 统计表
什么是统计表
统计表是用来表述统计指标与被说明事物之间数量关系的表格。它可以
将大量数据的分类结果，清晰、概括、一目了然的表达出来。明显地反映出事物的全貌及其蕴含的特性，便于分析、比较、计算和记忆。
统计表的结构
表号标题标目
线条
数字
表注
统计表编制要求
标题：写在表上方，必要时注明资料的地点、单位以及时间等。
例如：要研究某地区重点高中和普通
高中升学率是否存在显著的差距
准备阶段：根据统计原理选若干能代表全地区的重点高中和普通高中搜集数据：获取该地区所选取重点高中与普通高中的升学率；整理与分析数据：计算出重点高中与普通高中平均升学率等数据；进行推断：根据现有数据推测整个地区的状况；
Ⅱ 教育统计学的研究内容
含义：统计是指对某一现象有关的数据的搜集、整理、计算和分析等的活动。
统计的三种涵义
在实际应用中，人们对统计一词的理解一般有三种涵义：统计工作、统
计资料和统计学
统计工作指利用科学的方法搜集、整理和分析和提供
关于社会经济现象数量资料的工作的总称，是统计的基础。
统计资料指通过统计工作取得的、用来反映社会经济
常见的统计工具以及常用的希腊字母一、具备简易统计功能的计算器
常见的统计工具以及常用的希腊字母二、Excel软件
常见的统计工具以及常用的希腊字母三、SPSS统计软件
SPSS为 Statistical Program for Social Science的简称,即社会科学统计软件
常见的统计工具以及常用的希腊字母四、常见希腊字母
幅图中若有几个图形线，可以用不同的图形线加以区别，各种图形线的含义可用图例在适当的位置加以说明。

66第三章统计学之量表设计

一、直接量表
3 、配对比较量表 -- 受测者被要求对一系列对象两两进行比较，根据某个标准在两个被比较中的对象中做出选择。配对比较量表也是一种使用很普遍的态度测量方法。它实际上是一种特殊的等级量表，不过要求排序的是两个对象，而不是多个。
配对比较量表实例
下面是十对牙膏的品牌，对于每一对品牌，请指出你更喜欢其中的哪一个。在选中的品牌旁边□处打勾（√）。量表A 十对牙膏品牌配对比较 ① 华夏 □ 白珊瑚 □ ② 华夏 □ 双面针 □ ③ 华夏 □ 洁齿灵 □ ④ 华夏 □ 靓妹 □ ⑤ 白珊瑚 □ 双面针 □ ⑥ 白珊瑚 □ 洁齿灵 □ ⑦ 白珊瑚 □ 靓妹 □ ⑧ 双面针 □ 洁齿灵 □ ⑨ 双面针 □ 靓妹 □ ⑩ 洁齿灵 □ 靓妹 □
三种图示评价量表
量表A

0 10 不喜欢
20
30
40 50 60 一般
70
80
90 100 喜欢
三种列举评价量表
量表 A．下面我将向您列举一些白酒品牌，当我提到每一种品牌时，请您告诉我您认为该品牌的电视广告是非常差的、差的、一般的、好的还是非常好的。
您认为下列白酒品牌的电视广告是（从起点位置●开始循环读出）
2.5 É ¿ ¿ ±É Ê Ð ¡ Ô Ñ ñ ½ ± · ã þ Î · ñ Û ¸ ¼ ñ

评比量表和语义差别量表可能会产生三种误差：
仁慈误差：有些人对客体进行评价时，倾向于给予较高的评价，这就产生了所谓的仁慈误差；反之，有些人总是给予较低的评的价，从而引起负向的仁慈误差。中间倾向误差 :有些人不愿意给予被评价的客体很高或很低的评价，特别是当不了解或难于用适当的方式表示出来时，往往倾向于给予中间性的评价。 1.调整叙述性形容词的强度。 2.增加中间的评价性语句在整个量表中的空间。 3.使靠近量表两端的各级在语意上的差别加大。晕轮效果：如果受测者对被评价的对象有一种整体印象，可能会导致系统偏差。预防的方法是对所有要被评价的对象，每次只评价一个变量或特性；或者问卷每一页只列一种特性，而不是将所有要被评的变量或特性全部列出。

应用统计学--第2章数据的图表展示

例如：说明词
员工满意度问卷调查尊敬的员工：每年我们都对员工进行调查以有助于我们为您提供最好的工作环境。请花费一点时间填写如下简短的调查表。对您的回答内容我们会绝对保密。提前谢谢您对本研究的参与和支持！
问卷编排顺序
时间顺序内容顺序，先易后难类别顺序：静态、行为、态度先封闭后开放等
例如：
您家里安装了空调吗
安装了
没有安装
目前的工作给我一种成就感。
很同意
同意
很难说不同意
您的年收入是多少？
2万元以下 2万-3万 3万-4万 4万元以上
非结构型问卷 ✓ 开放型提问
即指所提问题不列出备选答案，答题类型也不作出任何具体规定，而由被调查者根据自己的想法用文字表达自己的意见。
例如：
*问卷组织者的行为和态度，不能对被调查者产生引导作用。
• 问句常用的方式
是否式：用是、否、能、不能表示；例：这种学习方式是否帮助您解决了学习矛盾？
是( ) 否( ) 选择式：包括类别型、条件型、等距型等；例：类别型
如：您最喜欢的面对面的教学方式是：系统讲授( ) 总结归纳( ) 讨论( ) 答疑( ) 辅导( ) 其他( ) 例：等距型如：学校提供的上网服务适合您的需要吗？适合( ) 基本适合( ) 一般( ) 基本不适合( ) 不适合( )
列标题
2.2.1 分类数据的整理与图示 2.2.2 数值型数据的整理与图示
1. 要弄清所面对的数据类型
不同类型的数据，采取不同的处理方式和方法
2. 对分类数据和顺序数据主要是作分类整理
3. 对数值型数据则主要是作分组整理
4. 适合于低层次数据的整理和显示方法也适合于高层次的数据；但适合于高层次数据的整理和显示方法并不适合于低层次的数据

问卷(量表)设计的理论和方法

KMO检验。其用于检验个变量间的偏相关性，取值范围在0—1之间。具体判断标准如下： 0.9以上 0.8以上 0.7以上 0.6以上 0.6以下极适合做因素分析适合做因素分析尚可做因素分析勉强可做因素分析不适合做因素分析
分析（analyze）---降维（Data Reduction）--因子分析（factor）
项目分析CR法的操作步骤
1、求出量表的总分 2、量表总分高低排序
3、找出高低分组上下27%处的分数
4、依临界分数将量表得分分成两组 5、以t检验检验高低分组在每个题项的差异 6、将t检验结构未达显著的题项删除
分析（analyze）—比较平均值（compare means）—独立样本t检验（independentsamples T-test）
项目分析的量表项目与总分相关法

在项目分析中，除了采用CR法外，也可采用同质性检验作为个别题项筛选的另一指标，如果个别题项与总分的相关度愈高，表示题项与整体量表的同质性愈高，所要测量的心理特质或潜在行为就更加接近。若个别题项与总分的相关系数未达到显著的，或两者为低度相关，表示题项与整体量表的同质性不高，建议删除。
它与信度检验的差异在于信度检验时捡核整份量表或包含数个题项的层面或构念的可靠程度。
难度

先根据被试的测验总分把他们由高到低排序，然后在两端分别截取人数比例相等的（一般取27%的比例）高分组和低分组，分别计算两组被试在某个项目上的通过率，求其平均数作为该题目的难度指标：
PH PL P 2
1、求出量表的总分 2、进行相关性分析
3、将相关系数未达显著或者相关性很低
的题项删除
分析(analyze)—相关（correlate）---双变量

各量表的计算方法

****【各量表的计算方法】T=100+15（X-¯X)/SD2、联合瑞文：原始分→百分等级→IQ采用离差智商：T=100+15（X-¯X)/SD3、中国比内：①心理年龄（1905年）②比率智商（1916年）=心理年龄/实际年龄*100③离差智商（1960年）T=100+16（X-¯X)/SDT=10+3（X-¯X)/SDT 分数：T=50+10（X-¯X)/SD 2、16PE 采用标准十分：T=5.5+1.5（X-¯X)/SDT=5+1.5（X-¯X)/SDSCL-90、SAS 、SDS,都是不用转换T 分，只用原始分划线。

****【确定信度可以接受的水平】信度系数r xx =1最可信，表示完全没有测量误差；为r xx=0时，则所有的变异和差别都反映的是测量误差；一般原则是：r xx <0.7时测验不能用于对个人做出评价或预测，而且不能作团体比较；当r xx 大于或等于0.7而不够0.85时只能用于团体，不能用于个体；当r xx 大于或等于0.85时才能用来鉴别或预测个人成绩或作为。

****【智商】 1、智商的提出——心理年龄19世纪末，比内首创智力测验的理论和方法。

1904年比内与其助手西蒙编制了世界上第一个正式的心理测验，以后于1908年第一次进行修订。

修订后的量表首先采用了心理年龄，或称智力年龄的概念，简称心龄或智龄。

2、智商的计算方法（1）比率智商最早由德国心理学家施太伦提出，是心理年龄除以实足年龄所得商数，即为智力商数，或比率商数。

美国斯坦福大学心理学家推孟编制的“斯坦福-比内量表”中正式引用了智力商数并加以改进。

为去掉商数的小数，将商数乘以100，用IQ 代表智商。

IQ=MA / CA*100（2）离差智商韦克斯勒在编制智力测验时，提出了另一个智商的计算法。

其重要特点是放弃了心理年龄的概念，但仍保留了智商的概念，离差智商是建立在统计学的基础上，它表示的是个体智力在年龄组中所处的位置，因而是表示智力高低的一种理想的指标。

统计学z值查表

统计学z值查表摘要：1.统计学Z值的概念与作用2.Z值查表的用途3.如何使用Z值查表进行计算4.实际应用案例分享5.总结与建议正文：统计学中的Z值，又称标准分数，是一种描述数据偏离平均值程度的量表。

Z值的计算公式为：Z = (X - μ) / σ，其中X为某一具体的观测值，μ为总体或样本的平均值，σ为总体或样本的标准差。

Z值可以将数据转换到一个标准正态分布上，便于比较和分析。

在实际应用中，我们常常需要查找Z值对应的概率值，这时就需要用到Z值查表。

Z值查表是一种实用的工具，可以帮助我们快速找到Z值对应的概率值。

它的使用方法很简单，只需要将计算得到的Z值代入查表公式，即可得到对应的概率值。

例如，假设我们计算得到某同学的Z值为1.5，我们可以查找Z值查表，找到1.5对应的概率值。

这个概率值告诉我们，在这个标准正态分布中，有95.44%的数据落在距离平均值1.5个标准差的范围内。

在实际应用中，Z值查表可以用于各种统计分析任务，如假设检验、置信区间计算等。

下面举一个例子来说明如何使用Z值查表。

假设我们要比较两个样本的平均值是否显著不同，可以采用t检验。

首先计算两个样本的t值，然后查找Z值查表，找到t值对应的概率值。

如果这个概率值小于预先设定的显著性水平（如0.05），我们就认为两个样本的平均值存在显著差异。

为了更好地理解和应用Z值查表，我们还需要了解一些相关的概念。

例如，标准正态分布、t分布等。

在实际操作中，我们可以根据数据类型和分析需求，选择合适的查表方法。

此外，随着统计软件的发展，如Excel、SPSS 等，我们可以利用这些软件内置的函数直接进行Z值查表计算，进一步提高工作效率。

总之，掌握Z值查表的方法和应用场景对于统计学学习与应用至关重要。

通过熟练运用Z值查表，我们可以更好地进行数据分析和决策。

心理学研究中量表设计的心理学要求分析

心理学研究中量表设计的心理学要求分析量表是心理学研究中经常使用的工具，用于测量人们的心理特征、特定行为或心理状况。

量表的设计要求合理、可靠、有效，以确保所获得的数据能够准确反映被测者的心理状态。

本文将从心理学的角度分析心理学研究中量表设计的要求。

首先，量表设计应遵循心理学的科学性原则。

心理学是一门科学，量表设计必须基于科学的理论基础，明确研究对象的心理特点和目标，同时在设计过程中考虑到心理学研究的方法和统计学原理。

量表的设计要做到具有内部一致性（Cronbach's α≥0.7）、重测信度（test-retest reliability）和效度（validity）。

通过科学的数据分析，评估量表的信度和效度，确保被测者的回答能够准确反映其心理特征。

其次，量表设计应具备良好的可操作性。

良好的可操作性意味着量表的问题应该简明清晰，被测者能够清楚理解并回答。

量表问题的语言应当简洁明了，避免使用抽象难懂的词语，以减少被测者的理解和回答的困难。

此外，量表设计还要考虑到被测者的文化背景和教育水平差异，尽量避免使用一些特定领域的专业术语。

另外，量表的排列顺序应当有条理，可以采用逻辑顺序或者随机顺序，以减少可能存在的回答顺序效应。

第三，量表设计应具备适度的时间和资源要求。

量表设计应尽量简洁，被测者花费的时间不宜过长，以避免被测者的厌倦和疲劳。

量表应包含的问题数量要适当，避免冗余和重复问题。

此外，量表的设计还要考虑研究者的资源限制，包括实施人员、设备和场地等方面的要求，尽量降低研究者实施量表的成本和难度。

第四，量表设计要考虑社会期望和敏感性。

在量表设计中，要充分考虑社会对某些敏感问题的期望，尽量避免给被测者带来不适和压力。

如果需要涉及敏感问题，可以采用隐私保护措施，如匿名或别名填写等方式，确保被测者的隐私得到保护。

此外，量表的设计还应考虑受众的文化背景和认知差异，避免对被测者造成文化冲击或困惑。

最后，量表设计应具备适应性和多样性。

量表条目筛选的统计学方法研究

量表条目筛选的统计学方法研究
量表条目筛选是指在设计或使用量表时，根据某些统计学方法对条目进行筛选，以确保量表具有较好的信度和效度。

常用的统计学方法包括以下几种：
1. 项目内部一致性：常用的统计学方法包括Cronbach's alpha
系数和Omega系数。

Cronbach's alpha系数用于度量量表中各
条目之间的一致性，通常要求alpha系数在0.7以上。

Omega
系数是一种比Cronbach's alpha系数更为严格的一致性指标。

2. 项目间相关性：通过计算量表中各条目之间的相关系数，可以评估各条目之间的相关性。

如果某些条目之间相关性过高，可能造成冗余，需要删除冗余的条目。

3. 项目与总量表得分的相关性：通过计算各条目与总量表得分之间的相关系数，可以评估条目是否与总量表得分相关。

如果某些条目与总量表得分相关性较低，可能需要删除这些条目。

4. 项目区分度：通过计算各条目与总量表得分之间的相关系数，可以评估各条目的区分度。

如果某些条目与总量表得分相关性较低，可能需要删除这些条目。

5. 专家评估：除了统计学方法外，还可以邀请专家对量表条目进行评估。

专家可以根据其领域知识和经验评估各条目的适用性和质量。

这些统计学方法可以帮助研究者从量表中筛选出质量较高的条
目，提高量表的信度和效度。

但需要注意的是，统计学方法仅是筛选条目的一种工具，研究者还应结合实际情况、理论基础和研究目的进行综合判断。

66第三章统计学之量表设计

一、直接量表
3 、配对比较量表 -- 受测者被要求对一系列对象两两进行比较，根据某个标准在两个被比较中的对象中做出选择。配对比较量表也是一种使用很普遍的态度测量方法。它实际上是一种特殊的等级量表，不过要求排序的是两个对象，而不是多个。
配对比较量表实例
下面是十对牙膏的品牌，对于每一对品牌，请指出你更喜欢其中的哪一个。在选中的品牌旁边□处打勾（√）。量表A 十对牙膏品牌配对比较 ① 华夏 □ 白珊瑚 □ ② 华夏 □ 双面针 □ ③ 华夏 □ 洁齿灵 □ ④ 华夏 □ 靓妹 □ ⑤ 白珊瑚 □ 双面针 □ ⑥ 白珊瑚 □ 洁齿灵 □ ⑦ 白珊瑚 □ 靓妹 □ ⑧ 双面针 □ 洁齿灵 □ ⑨ 双面针 □ 靓妹 □ ⑩ 洁齿灵 □ 靓妹 □
可计算加减乘除
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尺度意义与特性比較
尺度种类意义尺度特性
分类量表将字母、符号或数字指派（名义尺度）到物件上如同一个标记
順序量表变量属性可依逻辑來排序（顺序尺度）或根据其重要性来选择不只可以根据重要性来衡定距量表量物体，且可以用同样间（区间尺度）隔尺度来区别其排列順序衡量绝对的观念而非相对定比量表的观点，其代表事变量真（比率尺度）实的数量
态度量表技术，是获得消费者态度的必要专门技术。
在市场营销活动中，了解人们的态度，特别是消费者对于产品、公司、广告活动等的态度是十分重要的。但是，通过直接询问的方法常常得不到人们的真正态度，因为有些人根本就不知道他们自己的态度，或无法用语言或文字表达；观察法也不是衡量态度的有效方法，因为观察到的外在行为常常不能代表真实的态度。
不能排序、不能衡量距离、沒有原点可言
可以排序、但不能衡量距离、沒有原点可言可以排序，及用区间了解距离之差異，但沒有绝对的原点可以排序，可了解距离的差异，且有绝对原点