四种常见的调查变量测量尺度类型介绍

论文帮手 12本页 1358字

  从测量尺度的角度来看,我们往往把变量分为定类变量、定序变量、定距变量和定比变量。

  (1)定类变量。这类变量的取值只能是互斥且可辨别的类别,没有强弱高低之分。例如性别(变量值通常只有“男性”和“女性”两类)、宗教(变量值可为“基督教”佛教“”伊斯兰教“其他”)。尽管我们通常用1代表“男性”,2代表“女性”,但这并不表示女性比男性更强,我们完全也可以用1代表“女性”“,2代表”男性“。此时的数字只是用来划分类别的代码,没有大小、高低、先后的分别。

  (2)定序变量。这类变量的取值可以按照特定的顺序进行排列,表示大小、高低、先后等不同的次序。例如,我们询问被试的最高学历,选项有: 1=小学,2=初中,3=高中或中专,4=本科或大专,5=硕士,6=博士,7=其他,这七个选项依据用户所获得的最高学历从低到高进行排列。又如,询问被试对某项服务的满意度,选项有:1=很不满意,2=不太满意,3=-般, 4=比较满意,5=非常满意。被试如果回答4 (比较满意),就表明该顾客对这项服务的满意度要高于回答前三个选项的顾客。需要注意的是,从定序变量获取的数字仅仅显示等级顺序,并无其他意义。

  (3)定距变量。这类变量的取值可以是具体的数字,且每个数字值之间的距离(interval)是相等的。例如,在测量温度的时候,可取值为30°C、31°C、 32°C等。 这些温度之间的”差距“都是1°C,两两之间是等距离的,这些数值可以进行加减运算。相较而言,定序变量中”很不满意“到”一般(满意) “的距离与”一般满意“到”非常满意‘距离并不相等,它只能说明谁“强”谁“弱”,至于差距到底有多大,其实并不清楚。另外,虽然定距变量的取值可以进行加减运算,但相乘或相除却没有任何意义。比如温度, 30°C与20°C之间的差距等于20°C与10。C之间的差距,但是30°C并不比10热3倍。

  (4)定比变量。这类变量拥有上述三种变量的所有属性,是精确度最高的一种测量,取值可以进行加减乘除四种运算,运算的结果都具有实在意义。例如年龄、身高和体重等变量都是定比变量。它与定距变量的区别在于,定比变量拥有真正意义上的“零点”。如把身高作为变量,可以取值0~2m,这里的0的含义是“没有身高”,是真正意义。上的“零”。但是作为定距变量的温度,当温度为0℃的时候,并非表示“没有温度”,不是真正意义。上的“零”。

问卷调查变量

  在实际的社会科学研究中,有的变量可以用不同的测量尺度来表示。例如对于年龄,研究者可将其区分为“未成年人”“青年人”“中年人”和“老年人”(此时该变量为“定序变量”),也可询问对方的具体年龄(此时该变量为“定比变量”)。在这种情况下,选择何种尺度取决于研究所要求的精确度。不难发现,精确度更高的尺度通常能获得更为精确的信息,而且可以利用更为高级的数学运算来处理,而精确度较低的尺度所获取的信息则相对模糊,往往只能开展一些简单的运算。但是,我们应该更为全面地看待测量的精确度问题。

  显而易见的是,选择精确度更高的尺度往往意味着更大的调查和分析工作量。而且,一味地追求精确度也会造成准确度问题。比如,在询问职工的工作时间的时候,询问对方“在现岗位上已经工作了几个月”肯定比“在现岗位上已经工作了几年”更为精确,但由于记忆或计算的问题,用户在回答第一个问题的时候往往更容易出错。当然,当你无法确定变量测量的精度时,最好首先选择精确度较高的测量尺度,这样在后续的处理中会有更多的余地,比如对相关选项进行合并处理,如果选择精度较低的测量尺度则无法进行反向处理。

  另外,需要指出的是,严格来说,利用李克特量表和语义差异量表测量的变量属于定序变量,但在社会科学研究中,这些经常被视为定距变量,进而被用于进行更高层次的数据分析。李克特量表与语义差异量表是最常见的量表。在上述测量“满意度”的例子中,采用的就是李克特量表计分法,要求受访者自己汇报对题项陈述的认同程度。常见的有五级量表,此外还有四级、六级和七级量表等。

  语义差异量表也经常被用于测量某个或某些题目对特定个体的意义。使用该方法的时候,我们往往利用多对语义相反的形容词或副词组成多个题目,用来测量相关概念。举个例子,如果要测量人们对生活的态度,可提供多组反义形容词(形容词性短语):乏味的/有趣的、无价值的有价值的、充实的/空虚的… 。把这些反义形容词(形容词性短语)分别放置于两端,中间为受访者提供多个尺度的选项(常用的有七级和十级),受访者可选择符合自身情况的选项或者直接在空格中标记该选项。

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