量表的设计与数据分析2011年11月2日主要内容一、测量的主要尺度尺度基本特性营销实例描述性的可用的统计量推论性的可用统计量定类数字用于对物体的识别与分类品牌代码、商店类型、性别分类百分数、众数卡方、二项式检验定序数字代表物体的相对位置，但没有指明差距大小偏好排序、市场地位、社会阶层百分数、中位数序数相关、Friedman、ANOVA定距物体之间可比较的差距、零点是任意定的态度、观念、指数全距、平均数、标准差简单相关、t检验、ANOVA、回归因子分析定比零点是固定的、可以计算尺度值的比年龄、收入、市场份额几何平均数、调和平均数变异系数二、量表的分类二、量表的分类二、量表的分类二、量表的分类二、量表的分类二、量表的分类二、量表的分类量表基本特性实例优点缺点Likert量表从1（强烈反对）到7（强烈赞成）的同意程度对态度的测量容易构建、容易执行、容易理解耗时较多语义差异量表带两极标志的7分制量表品牌、产品和公司形象通用的对数据是否定距有争议三、量表的开发三、量表的开发美国学者马尔霍特拉（2006）提出了量表开发的过程。开发理论产生最初的项目库：理论、二手数据和定性研究在定性判断的基础上选择以套简化的项目从一个大的预测试样本处收集数据进行统计分析开发提炼后的量表从一个不同的样本处收集更多的数据评价量表的信度和效度准备最终的量表三、量表的开发三、量表的开发四、测量项目精简五、量表的评价量表评价信度效度重复测试信度复本信度内部一致性信度内容效度标准效度建构效度五、量表的评价五、量表的评价六、小规模研究七、报告量表开发过程八、实例分析用本人博士论文的数据做简要分析•谢谢大家！
