测量客体，即测量的对象。它是客观世界中存在的事物或现象，是我们要用数字或符号来表达、解释和说明的对象。 测量内容，即测量客体的某种属性或特征。测量法则，即用数字和符号表达事物各种属性或特征的操作规则。数字或符号，即用来表示测量结果的工具。

三、社会现象的测量

社会现象测量的特点： 人既是测量的客体也是测量的主体，存在主观色彩；被测的内容是人的行为，测量本身也是行为，它们相互影响；测量的对象十分复杂，因而测量的量化程度比较低，可重复性也比较差。

四、测量层次

测量层次：史蒂文斯1951年创立了从测量值得定量化程度上进行的测量层次分类法：定类、定序、定距、定比。高层次的测量具有低层次测量的所有功能，高层次的测量可以作为低层次测量处理。四种测量层次的数学特性总结：
   

定类测量
   

定序测量
   

定距测量
   

定比测量

类别区分（=、=）
   

有
   

有
   

有
   

有

次序区分(>、<)
       

有
   

有
   

有

距离区分（+、-）
           

有
   

有

比例区分（*、/）
               

有
               

1)定类测量(nominal measurement)。 也称为类别测量或定名测量，测量层次最低。本质是一种分类体系，将研究对象的不同属性或特征加以区分，标以不同名称或符号，确定其类别。数学特征是(不)等于。具有对称性和传递性。如性别：男、女。

2)定序测量(ordinal measurement)。 也称为等级测量或顺序测量，其取值可按照某种逻辑顺序将研究对象排列出高低大小，确定其等级及次序。或者说，定序测量按某种特征或标准将对象区分为强度、程度或等级不同的序列。数学特征是大于和小于。具有区分类别的对称性和不等于的非对称性及传递性。如城市规模：特大城市、大城市、中等城市、小城市等。

3)定距测量(interval measurement)。 等距测量或区间测量，不仅能将社会现象或事物区分为不同的类别、不同的等级，而且可以确定它们相互的间隔距离和数量差别。其结果可以相互进行加减运算。比如温度的测量。

4)定比测量(ratio measurement)。 也称为等比测量或比例测量，除具有上述三种测量的全部性质之外，具有一个有实际意义的绝对的零点，其数据可以加减或乘除运算。如出生率。是否具有实际意义的非中介性质的零点的存在，是定比与定距测量的唯一区别。

第二节  概念的操作化

一、概念、变量与指标

概念是对现象的抽象，一类事物的属性在人们主观上的反应。变量则是具有一个以上取值的概念。指标是指表示一个概念或变量含义的一组可观察的事物，称为这一概念或变量的一组指标。

二、操作化的含义与作用

(概念的)操作化(operationalization)： 把我们无法得到的有关社会结构、制度或过程，以及有关人们行为、思想和特征的内在事实，用代表它们的外在事实来替换，以便于通过后者来研究前者。或者说，操作化就是将抽象的概念转化为可观察的具体指标的过程。是对那些抽象层次较高的概念进行具体测量所采用的程序、步骤、方法、手段的详细说明。是社会研究过程中最困难、最关键的步骤之一。

三、操作化的方法

概念澄清与界定（首先弄清概念定义的范围；其次，对定义进行分类）；发展测量指标（列出概念的维度；建立测量指标-寻找和利用前人已有的指标或先进行探索性研究，再发展指标）。 如：中国妇女地位-政治、经济、法律、教育、家庭地位等。   【附加】：概念的具体化：从抽象下降到经验层次，使概念具体化为可观测的事物。1.概念的形成，对抽象的概念加以精确化；2.概念的界定，包括降低概念所指内容的维度、基本单元的分类、给出概念的描述性定义；3.选择测量指标，即对概念的具体度量方案；4.编制综合指标。

四、指标选择的多样化

一个概念可抽象为多个指标，再用一个值概括这些指标，其方法就是指数和量表。

指数(index)： 由多个不同的回答所构成的一个简单累加的分数。是由一组有关事物的态度或看法的陈述构成，回答者分别对这些陈述发表同意或不同意的意见，然后按照某种标准将回答者在全部陈述上的得分加起来，就得到了该回答者对这一事物态度的量化结果。

指标和指标的取值（指标值）：指标是反映社会现象变异特征的范畴，表示一个概念或变量含义的一组可观察的事物，称为该概念或变量的一组指标。（社会范畴是对现实生活中大量反复出现的许多社会现象的某种共同特征进行概括而形成的概念，而指标是对社会范畴的变异方面的规定性加以具体化。

指标的取值即一个指标所包含的子类别。比如，职业是衡量社会阶级的一个指标，包含工人、农民、教师、干部等不同的取值。

第三节  量表

量表(scaling)： 用于测量人们的态度、看法、意见、性格等内容的一种量化工具。是一种具有结构强度顺序的复合测量，即全部陈述或项目都按照一定的结构顺序来安排，以反映出所测量的概念或态度具有的各种不同程度。

一、总加量表

总加量表（summated rating scale）由一组反映人们对事物的态度或看法的陈述构成，回答者分别对这些陈述发表意见，表示同意或不同意，并进行计分。

二、李克特量表

三、鲍格达斯社会距离量表(Bogardus Social Distance Scaling)： 定量测量人们相互心理距离、相互关系的程度或人们对某一群体所持的态度及所保持的距离的量化工具。由在内容上具有某种趋强的逻辑结构的一系列陈述构成，不同陈述代表人们在态度上的不同程度。

四、语义差异量表

语义差异量表(Semantic differential)： 用于研究概念对于不同的人所具有的不同含义。由处于两端的两组意义相反的形容词构成，研究者通过对被调查者在适当位置标下的记号所代表的分数，来研究人们对某一概念的看法或态度，或进行个人或团体间的比较分析。用于文化比较分析、个人与群体的差异，人们对环境和事物的态度等的研究。

第四节  测量的信度与效度

一、信度

信度(reliability)： 即可靠性，指的是采取同样的方法对同一对象重复进行测量时，其所得结果相一致的程度，测量结果的一致性和稳定性。包括：

再测信度(test retest  reliability)： 不同的时间对同一对象采取同一种测量，根据两次测量结果计算相关系数，此相关系数即为再测效度；

复本信度(parallel forms reliability)： 一套测量的两个或以上复本对同一研究对象同时测量并计算得分的相关系数，…复本信度；

折半信度(split half reliability)： 将研究对象在一次测量中的结果按测量项目的单双号分为两组，计算两组分数的相关。…折半信度。

影响信度的因素：在结构化、标准化程度较高的测量中，信度主要受随机误差的影响，随机误差越大，信度越低。随机误差的来源：1.被调查者2.调查员3.测量内容4.测量环境和时间。

二、效度

效度(validity)：测量的有效度或准确度，指测量工具或测量手段能够准确测出所要测量的变量的程度，或者说是能够准确、真实地度量事物属性的程度。即测量标准或所用的指标能够如实反映某一概念真正含义的程度。含义是内容性质与程度重合的统一。在评价各种测量的效度时，往往采用三种分别从不同的方面反映测量的准确程度的类型为标准。

表面效度(face validity)： 内容效度或逻辑效度，指测量内容或测量指标与测量目标之间的适合性和逻辑相符性；

准则效度(criterion validity)： 实用效度或预测效度，指用一种不同以往的测量方式或指标对同一事物或变量进行测量时，以原有的方式或指标为准则，新的方式或指标所得到的结果与原有准则的测量结果相比，将二者的相关系数来反映测量工具和手段的效度；

构造效度(construct validity)： 即结构效度，通过利用现有的理论或命题来考察当前测量工具或手段的效度，涉及一个理论的关系结构中其他概念或变量的测量。比如两种具有一致方向的变量，是否在测量的结果中表现出一致的方向性。

三、信度与效度的关系

检验测量工具的标准：信度与效度。二者的关系是，缺乏信度的测量肯定是无效度的测量，高信度的测量未必是高效度的，二者相互联系相互制约，一方的提高会损害另一方。信度和效度都是一种相对量，评价和选择的标准是：越是在准确性和一致性上程度更高的方法和指标，就越是好的测量方法，越是高质量的测量指标。

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第六章 抽样

第一节  抽样的意义与作用

一、抽样的概念

总体(population)：构成它的所有元素的集合。元素(element)：构成总体的最基本单位。

样本(sample)：从总体中按一定方式抽取出的一部分元素的集合，即总体的一个子集。

抽样(sampling)：从组成某个总体的所有元素中，按一定的方式选择或抽取一部分元素的过程。或者说，抽样是从总体中按照一定方式抽取样本的过程。

抽样单位(sampling unit)：指一次直接的抽样所使用的基本单位。抽样单位与构成总体的元素不一定相同。如元素是学生，抽样单位是班级。对比：分析单位即收集信息的基本单位，也称为个体。

抽样框(sampling frame)：又叫抽样范围，指的是一次直接抽样时总体中所有抽样单位的名单。

参数值(parameter)：也称为总体值。是关于总体中某一变量的综合描述，或者说是总体中所有元素的某种特征的综合数量表现。

统计值(statistic)：也称为样本值。是关于样本中某一变量的综合描述，或者说是样本中所有元素的某种特征的综合数量表现。

二、抽样的作用

向人们提供一种实现“由部分认识总体”这一目标的途径和手段。解决对象的抽取问题，即从总体中选出一部分对象作为总体的代表。

三、抽样的类型


概率抽样 （简单随机抽样、系统抽样、分层抽样、整群抽样、多段抽样）

抽样方法

非概率抽样（偶遇抽样、判断抽样、定额抽样）

第二节  概率抽样的原理与程序

一、概率抽样的基本原理

随机抽取(random selection)：保证总体中的每一个个体都有同等的机会入选样本，或者说，总体中每一个成员被抽中的概率相等，而且任何一个个体的入选与否，与其他个体毫不相关，互不影响。

二、抽样分布

三、抽样的一般程序

界定总体即首先对从中抽取样本的总体范围与界限作出明确的界定。

制定抽样框这一步骤的任务是依据明确的界定的总体范围，收集总体中全部抽样单位的名单，并通过对名单进行统一编号来建立起供抽样使用的抽样框。

决定抽样方案

实际抽取样本

评估样本质量，所谓样本评估就是对样本的质量、代表性、偏差等等进行初步的检验和衡量，其目的是防止由于样本的偏差过大而导致的失误。