专题聚焦 | 量表开发

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导读Introduction

语音学术播报：量表开发 来自旅游学刊 00:00 17:24

量表

量表是旅游研究者常用的测量工具。在绝大部分基于问卷数据的研究中，研究者都会使用量表去衡量那些无法直接观测到的构念（construct）。当研究者探索新的话题，提出新的概念时，也往往需要使用量表去测量概念。开发具有效度和信度的量表经常成为继续深入研究的前提。

量表的信度和效度对研究结果的有效性有直接影响。对于没有量表开发需求的研究者来说，了解量表开发流程也是十分有益的。有时候，我们似乎愿意放心地去使用文献中他人用过的量表，好像只要量表被其他人用过并且发表在高水平期刊上，我们再用这些量表时就是“安全的”。但即使这样，研究者也经常会去根据自己的研究需要对引用的量表进行一些调整。这时，了解量表开发流程中的概念化、题项生成和内容效度检验等步骤，对提升研究质量是很有帮助的。本期【专题聚焦】将为大家介绍10篇关于量表开发的文献，希望对大家使用量表进行学术研究有所帮助。

本期编辑：王媛

1

Gilbert A. Churchill. 

A paradigm for developing better measures of marketing constructs[J]. 

Journal of Marketing Research, 

1979, 16(1): 64-73.

这篇文章是研究者引用最多的量表开发文献之一。文章介绍的量表开发流程包括定义概念、抽取题项、收集数据、量表净化、再次收集数据、评估信度、评估效度和发展规范八个步骤。文章提出的量表开发流程允许研究者重复操作不断修正量表（如根据探索性因子分析结果，删除若干题项后，再进行探索性因子分析直到所有题项满足要求为止），而后来的量表开发文章较少汇报是否进行过重复操作。过去40年中，社会科学领域出现了很多更加复杂的数据分析方法，比如验证性因子分析和结构方程模型。这篇文章中对量表开发流程的介绍无法完全满足现阶段的量表效度评估要求，研究者需要同时参考其他文献资料才能更好地进行量表开发。

Churchill (1979)量表开发流程

2

David W. Gerbing and James C. Anderson.

An updated paradigm for scale development incorporating unidimensionality and its assessment[J]. 

Journal of Marketing Research, 

1988, 25 (2):186-192.

作者提出不管是题项总相关系数（item-to-total correlation）还是探索性因子分析都只关注因子的内部一致性，缺少对外部一致性的评估，所以无法有效判断量表因子的单维度性（unidimensionality）。作者指出，研究者需要使用验证性因子分析，通过模型拟合指数评估量表因子的单维度性，并在量表因子的单维度性确立后，进行信度评估。现在，采用不同的（子）样本进行探索性因子分析与验证性因子分析已经被纳入量表开发研究的基本流程。

3

John R. Rossiter.

The C-OAR-SE procedure for scale development in marketing[J]. 

International Journal of Research in Marketing, 

2002, 19(4), 305-335.

作者批评了量表开发研究中因过于追求好的数据分析结果而忽视构念内涵的现象，提出了一个全新的以内容效度为核心的量表开发流程C-OAR-SE，包括构念界定（Construct definition）、对象表征（Object representation）、属性分类（Attribute classification）、评估者识别（Rater-entity identification）、量表选择（Scale selection）和确定计分方式（Enumeration）六个步骤。作者提出研究者需要明确构念所关注的被评估对象的特征、对象属性的特质和评估者的类型，根据对象、属性和评估者的具体类型决定指标数量（单一指标或多个指标），（当需要使用多个指标时）确定指标与构念间的关系。作者提出的量表开发流程与以Churchill（1979）为代表的量表开发流程有巨大差异，虽然较难被学术界普遍接受，但其中关于构念内涵的解析值得借鉴。。

Rossiter (2011)认为研究者过度关注M和S而忽略C

4

John R. Rossiter.

Marketing measurement revolution:The C-OAR-SE method and why it must replace psychometrics[J]. 

European Journal of Marketing, 

2011, 45(11-12), 1561-1588.

作者较为系统地比较了Churchill（1979）中的量表开发流程与C-OAR-SE方法的差异，认为量表开发最为重要的是内容效度，而Churchill对内容效度的重视不足，题项取舍依赖数据分析结果的做法与内容效度的含义相悖。同时，作者认为抽象概念必须通过形成性模型（formative model）来测量，反映性测量模型（reflective model）以及相关的统计方法如因子分析、克朗巴哈系数（Cronbach’s alpha）等，都需要被舍弃。此外，作者认为量表开发不需要检验外部效度，不需要使用多特征-多方法矩阵（multitrait-multimethod matrix, MTMM）和结构方程模型等，研究者可通过自己的理性分析（rational analysis）进行题项取舍。如果研究者因经验不足或语言障碍等信心不足，可以在专家组（expert panel）的帮助下开发量表。

很显然，作者提出的很多见解挑战了量表开发研究遵循的基本规范。依据自己理性判断来衡量内容效度的建议在实践中也可能面临被滥用的风险，对研究者理论功底也提出了较高要求。不过，作者的系列论文为采用传统量表开发流程的研究者做出了重要提醒：研究者需要在量表开发过程中更多地思考题项与维度、维度与构念之间的关系（形成性或反应性），对构念的内涵、性质和量表的评估者也需要提前进行说明，在依据数据分析结果删除题项或者维度时，不能仅依靠数据来判断，也需要从理论方面给予解释。这样，最终获得的量表才能够有更好的内容效度。

5

Robert F. DeVellis. 

Scale Development: Theory and Applications[M].

Los Angeles: Sage publications. 2017.

这本书从潜变量、信度、效度等基本概念讲起，是进行量表开发研究非常合适的入门工具书。它的被引用的次数超过Churchill（1979）。不过，量表开发步骤并不是毫无争议的。这本书可以告诉我们一般情况下大家是如何做的，但无法告诉我们这么做可能面临的风险是什么。

DeVellis (2017)第四版封面

6

Scott B. MacKenzie, Philip M. Podsakoff, and Nathan P. Podsakoff. 

Construct measurement and validation procedures in MIS and behavioral research: Integrating new and existing techniques[J]. 

MIS Quarterly, 

2011, 35 (2):293-334.

这篇文章将量表开发流程划分为10个步骤。与Churchill（1979）的区别在于，作者强调研究者需要在收集数据之前，明确提出题项与构念之间的理论模型（model specification），同时在概念化部分强调要明确概念的本质和量表应用的对象。这些方法可以消除Rossiter等对传统量表开发流程忽视内容效度的部分质疑。可以说，这篇文章很好地总结了以往量表开发文献的精华内容。推荐这篇文章，还因为作者对形成性模型与反应性模型、一阶因子模型与二阶因子模型在量表开发过程中所需使用的数据分析方法和题项保留标准都进行了较为细致地介绍，也提供表格帮助读者快速定位相关内容。

MacKenzie et al. (2011)量表开发流程

7

William O. Bearden, Richard G. Netemeyer, and Kelly L. Haws. 

Introduction. 

Handbook of Marketing Scales: Multi-Item Measures for Marketing and Consumer Behavior Research[M]. 

Thousand Oaks, California: SAGE Publications. 2011.

这篇文章其实是营销领域量表手册的引言章节，它较为全面地介绍了量表信度与效度的评估方法，以及在使用量表时需要注意的其他问题，比如社会偏好误差（social desirability bias）、共同方法偏差（common method bias）等。如果需要快速了解信度与效度检验方法以及量表相关的其他检验方法，可以关注这篇文章。

=========旅游期刊中的量表开发文章=========

8

Miju Choi, Rob Law, and Cindy Yoonjoung Heo. 

Shopping destinations and trust–tourist attitudes: Scale development and validation[J]. 

Tourism Management, 

2016, 54:490-501.

作者开发了关于旅游者对购物目的地信任态度的量表，包含product、predictability、reputation、competence、ability等9个维度。文章中，作者充分关注了一阶因子与二阶因子之间的关系，在效度检验时使用了invariance test确保男性样本与女性样本测量模型保持一致，为量表的稳定性提供了比较扎实的证据。 

9

Marc Fetscherin, and Renee-Marie Stephano. 

The medical tourism index: Scale development and validation[J]. 

Tourism Management,

2016, 52:539-556.

作者开发了测量国家或地区作为医疗旅游目的地的吸引力指标体系（index）。医疗旅游吸引力包含四个组分，组分与构念之间是形成性关系，组分与题项之间是反映性关系。一阶因子模型遵循了传统量表开发使用的方法和标准，医疗旅游吸引力最终得分由指标的线性加权和方式计算。这篇文章为包含一阶反应性因子和二阶形成性因子的量表开发提供了思路。

10

Florian Kock, Alexander Josiassen, and A. George Assaf.

Scale development in tourism research: Advocating for a new paradigm[J]. 

Journal of Travel Research, 

2019, 58 (7):1227-1229.

作者提出旅游领域的量表开发论文需要将焦点放在法则效度（nomological validity）的检验上，即研究者应简要汇报量表开发过程，将量表所测量的构念与相关概念的理论联系作为论文的重心。作者认为这样做可以更好地建立新开发量表与现有研究的联系，增加文章的理论深度，提升研究的理论价值和应用价值。在作者的另一篇文章中（Kock, Josiassen, and Assaf, 2019），作者实践了这个倡议，在建构tourist xenophobia（TXO）概念基础上，提出了TXO与旅游者目的地选择、旅游产品和服务偏好、旅游目的地活动偏好等概念之间关系的假设；论文中，作者将量表开发作为第一个研究，将假设检验作为第二个研究，在讨论部分，也着重围绕TXO概念及其与相关概念的关系探讨论文的理论贡献。

小编完全支持作者关于量表开发研究需要对法则效度进行检验的看法，但无法同意量表开发文章理论贡献较小的观点。开发出具有效度和信度的量表本身就是非常重要的理论贡献，后续研究者围绕量表所测量的构念可以开展大量的定量研究。工欲善其事，必先利其器。给予众人好用趁手的兵器进行理论检验，如何不是理论贡献呢？同时，通过多维度量表开发，研究者对构念本身的多维度特性也会有更深地理解，量表在使用过程中需要注意的问题以及量表可能的应用范围等都值得在论文中进行深入探讨。另外，需要指出的是，聚焦法则效度的做法可能更加适合单维度量表。相较于单维度量表，多维度量表开发更加复杂，开发过程的透明性非常重要。最后，量表开发是一个复杂而艰难的过程，如果量表开发文章无法作为独立的研究发表在顶级期刊上，那未来量表开发研究可能会变得更少了。

结语 Epilogue

本期专题为大家推荐了10篇量表开发相关文献，希望对大家的研究工作有些许帮助。能力有限，仓促成文，难免错漏百出，对这些文章的理解也多有不当之处。如果大家希望可以与我继续讨论，欢迎留言或与我邮件联系。Email: [e-mail]

参考文献

Florian Kock, Alexander Josiassen, and A. George Assaf. The xenophobic tourist[J]. Annals of Tourism Research, 2019, 74:155-166.

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语音主播 / 责任编辑  || 王媛 华东师范大学旅游与会展系

原创插图  || 孙佼佼 苏州科技大学商学院

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