建立量表

举个例子，我们把支持态度的陈述，从5对应“强烈同意”到1对应“强烈反对”， 把反对态度的陈述，从5对应“强烈反对”到1对应“强烈同意”。这个态度模块上的得 分，除去“不知道”选项的情况，可能从10 （每个陈述得1分）到50 （每个陈述得5分）: 这两个分数是极端情况。这些分数是线性的，例如，11分或45分，就意味着得45分的 人更支持教育事业，得11分的人不怎么支持。

受访者的态度模块得分表明了他们对某特 定主题、变量（比如对教育事业）的态度。但只有当被用来与其他组进行对比，才能使得 这些分数更有意义和使用价值。例如，我们可能想要看看不同社会阶级或信仰（尤其是和 北爱尔兰地区有关的）的态度有什么区别（在调查问卷的第22个问题中被问到）。

为了对 比这些态度，我们可以计算出测试中受访者的平均分数，受访者中天主教徒的平均分数, 以及其他人（比如无信仰的人）的平均分数。我们会发现他们的平均分数不同，因此我们 得出一组比另一组更加支持教育事业的结论。当然，我们可能也会发现两组平均分数是一 样的，那么就暗示着对于教育事业的支持与否可能不因受访者的信仰而不同。下面例子是一个“生活与时代”（ 2003 ）调查中的例子，是关于对待老人的态度。你会在这例子中 发现李克特量表里没有中性答案。

示例：基于对老年人态度的问题

下列是对老年人的陈述，请告诉我你的态度。

其他量表

我们简单来看两种量表——语 义差异量表和等级顺序量表。

1 .语义差异量表

语义差异量表（semantic differential）是一个7点数级的双极的评分工具（有的为10 点数级），两个极端用两种对立意思的形容词定义（参见“专栏9-16" ）_o例如，语义差异 可以是强烈的对应微弱的，可以是雄性的对应雌性的，积极的对应消极的，富有的对应贫 穷的。一个适合用来测量某物体的量表被设计出让受访者用来给一系列事物（如品牌）打 分。奥斯古德（Osgood）的调研发现，语义差异量表是一个有效且可信的测量工具。重要 的是，量表中的成分是被谨慎挑选出来的。试点工作（二手资料调研、定性研究、定量测 试等，以确定相关要素）在这个过程中极为重要。确保用来描述量表两个极端的形容词是 完全对立的，这一步骤也极为关键。其中的陈述应该被随机排列、轮流放置，这样才能避 免顺序偏差。样本中的各项分数可以加总平均，也可以用来比较不同人群对某一特定个体 的感知程度，如对一个品牌、服务、组织，对其形象、特征的感知。

示例：语义差异量表

请在以下格子中打钩: