以下文章来源于spss统计分析 ，作者ccccfys
我们在编制量表时，通常希望能参考前人的成熟量表，或在前人设计的量表上进行适当的修改，以使量表适用于自己的研究。
但很多研究者在引用前人量表做研究的过程中，经常会遇到信度和效度不达标的尴尬局面，因而产生疑问：“我明明引用的是别人做过的成熟量表，为什么到我这儿结果就不好看了呢？”
产生这一结果的可能性因素很多。首先，在引用前人的量表之前，研究者需要根据自己的专业知识判断量表的内在效度和外在效度。
1.
内在效度是指获得的研究结果在多大程度上由所控制的因素所引起。如果研究结果不是由所控因素引起，而是来自其他不确定的因素，说明其内在效度不高。
在评价一个研究的内在效度时，首先要考虑样本是否具有代表性，样本量估计是否合理，抽样是否科学等问题，其次要评价数据收集方法和程序是否严谨科学，最后还要评价所选用的统计分析方法是否满足适用条件。
比如，研究采用街头拦访、滚雪球等非概率抽样方式获取的样本代表性可能较差；数据不满足参数检验的条件，但依然使用参数检验方法对数据进行分析，会导致分析结果错误或不可靠。
2.
如果前人的研究不存在内在效度问题，那我们还要继续考察它的外在效度。
所谓外在效度，即前人的研究结果是否具有推广性，在多大程度上可以推广到现实社会中的类似场合。
评判一个研究的外在效度可以从该研究所使用的受访者特征、数据收集工具对结果的影响、研究环境对研究结果的影响，以及研究者本人对研究结果的影响等四个方面进行。
我们在阅读相关文献时通常关心的是前人的研究结果是否适用于自己的受访者。
比如，前人的研究可能是学术博客的持续使用意愿的影响因素，而我的研究是在线课程的持续使用意愿的影响因素，那么，我们需要判断适用于学术博客情境的模型是否同样适用于我的研究，两者有何差别。
如果前人已经开展了针对在线课程的持续使用意愿的影响因素研究，那么也要考虑我的研究和前人的研究的差异性问题，以及是否有必要重复类似的研究。
3.
通过评价前人量表的内在效度和外在效度，我们可以筛选出适合自己研究参考引用的优质量表，但这并不意味着我们可以直接将前人的量表进行简单的堆砌。
国内不少的量表研究多是将国外的量表翻译过来直接应用，或是以定性研究对量表维度和条目进行调整，而在量表的适用性评价上存在诸多不足，比如信度和效度检验不合格，模型适配度欠佳，等。
这导致大量的量表引入仍停留在局部的尝试性应用上，要成为可以在国内广泛推广的标准化测量工具，还需在量表维度结构、指标体系及适用性上进行更加科学严谨和系统化的研究。
4.
最后，即便我们编制了一份优秀的量表，在数据收集和分析过程中也要考虑研究本身的样本代表性、样本量估算、数据收集过程的质量控制等内在效度问题。
所以，量表编制是一项复杂的工程。研究者不仅需要关注研究的具体现象和专业理论，还要了解定量研究方法中涉及的统计理论和分析方法，才能具备编制可信、有效、可用的量表的条件。
参考文献：
[1] 秦晓晴, 外语教学问卷调查法. 2009: 外语教学与研究出版社.
[2] 美 罗伯特·F, 量表编制：理论与应用. 2016: 重庆大学出版社.
[3] 胡赛, SERVQUAL量表用于我国社区卫生服务质量评价的适用性研究, 2018, 华中科技大学.
转自：“量化研究方法”微信公众号
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