其他量表

1..排序量表

我们也可以通过让受访者给一系列与事物相关的态度、观点排序来衡量其态度观点。 例如，我们可能问：“在你看来，什么是导致伦敦有些人无家可归的最主要原因？请给下 面五个原因标上1〜5的数字，1代表最主要的。”或者问：“在你看来，这些公司谁家的 产品质量最好，用1〜5给这5家公司排序，1代表最好的产品质量。”通过排序，我们 可以知道一个人通过一系列标准评估一个事物的方式。我们在让受访者排序时，不能提示 不同序数间的差别、差距有多大。我们设计的是顺序量表，我们不能默认不同顺序间的差 距是相等的。例如，在给产品质量打分时，排在第一的C公司可能比排在第二的A公司 高很多分，但排在第三的B公司可能和A公司得分很接近。在设计排序问题时，我们必 须确保说明足够清楚，不是模棱两可，这样受访者才能清楚排序的依据，列表中的题目应 限制在10条，否则会加大统计的难度。另外，我们让受访者排序所依赖的标准必须是有 意义的。为了答案完整性，在标准中应该加入“其他”和“不知道”。与语义差别的得分 类似，我们可以把样本的排序得分平均，来算出某个特定标准得到了几个第一顺位投票, 几个第二顺位等。

2.配对比较

配对比较（Paired comparisons）是一种排序形式，要求受访者从两个对象中选择一个。 例如，在进行产品测试时，要求受访者从口感和外形的角度来从两个产品中选择一个。要对一系列对象（比如6个产品）进行排序得到序列，我们必须把它们组成一对一对地并呈 现在受访者面前。这会使得使用配对比较建立顺序量表变得很复杂，因为6个题目有15 种配对方法［0.5xN（NT）］, 8个题目有28种配对方法，10个题目有45种配对方法。

在设计任何等级量表时，必须贯彻关于问题措辞的方针，另外还要多注意说明指导的 措辞，以确保其很好的实施。还应该给出相关的背景信息和设计等级量表的目的（例如， 想想你如何使用这个产品）。量表中的成分，即等级标准或态度陈述，应与被测评客体相 关，应该对所有受访者的理解都相同，所涉及内容应该在受访者知识范围内。应答类别应 该和问题的用意相关，比如李克特量表、语义差异量表、排序量表。另外还应该确定量表 的级别数，一般为3〜10（ 5〜7为最佳）；确定是否需要一个中间点中立的、“既不/也不”的答案。

量表易出现的问题

你需要注意“集中趋势错误”（error of central tendency）,即受访者会避免选择极端的 答案。这个错误可以通过让极端答案表现得不过于极端，或在数据处理阶段结合每极的最 极端的两个选项来避免这种错误的干扰效应。

另一个常见的问题是评定量表的“光环效应"（halo effect）：在对量表中的题目作答时, 对一个被测量事物的喜爱或不喜爱会影响受访者的评定。这可以通过对问卷进行设计以使 评定量表分离来克服这样的问题°另一个光环效应是自动回应综合征（automatic response syndrome）,当正分全集中在一页的一端，负分全集中在另一端，这种症状通常会出现。 如果受访者注意到了这种分布现象，他们可能会不加思索地对答案做出选择。解决方法是 在列表中加入正向和负向陈述，如果使用语义差异量表，务必确保量表的正向一端不总是 在同一边。

另外一个问题是逻辑错误。这种问题通常是在受访者对事物的属性或态度的感知 类似，给予类似的评定时岀现。解决方法是确保这种特征和态度在评定量表中不会挨得 太近。