当我们清楚定义了所要测量的心理现象对应的构念之后，并不是直接生成题项，而是对构念进行进一步的探索，来明确构念处于什么样的层级结构中。有些构念涵盖的内容比较宽泛，那么这一构念可能包含了多种不同的其它构念。比如，心理学家加德纳 （1983）提出了多元智力理论，认为智力本身存在结构，包含了语言、逻辑、空间、音乐等多种智力，而语言等智力也包含了下层的智力成分（比如语言智力须包括倾听、阅读、书写等具体的能力）。
构念的层级关系会影响量表分数的变异来源，这一点至关重要。一个人在智力量表上的得分，表现为这个人在各种智力上的具体得分，如果我们简单地将总分视为对一个人智力的正确阐释，很可能会发现某个总分高的人在某一领域上的表现不如某个总分低的人。因此，弄清楚构念是否存在存在层级结构，对我们科学地编制和使用量表都显得非常重要，帮助我们确定是否需要编制分量表，需要形成多少个维度等，还能够帮助我们选择恰当的潜变量建模方法构建测量模型。
在编写题项之前， 还需要确定的是，量表所要测量的连续体（continuum）是什么样的。对任何想要测量的构念的属性，我们都要定义一个对应的连续体，即这个属性的最高和最低水平（值）意味着什么，每一个水平是怎样的含义。比如，连续体的一极可能是“完全符合”，另一极是“完全不符合”，或者一极是“几乎没有”，另一极是“总是这样”。确定连续体各水平的含义也就确定了选项。
确定好连续体之后，就可以编写题库了。现有的数据分析技术无法弥补题库的不足，因此这是一个关键阶段，其基本目标是系统地抽样所有潜在相关内容，以确保测度的最终内容效度（内容效度是指一个测量工具在多大程度上测量到所要测量的构念）。题库需要包含足够多的题项，以确保构念所对应的属性都能被抽样到。为了确保能涵盖构念的不同属性，有些量表要包含分量表。
题项的编写需要遵循一些基本原则。首先，题项的含义要简单，表意直接，受测者能够看懂，且所用的词汇不会很快就过时。而且，题项的表达要接近口语，不要使用书面语，要尽量让不同年龄、种族、地区、性别的人能看懂。有的时候，如果题项无法让不同类型的受测对象都读懂，就需要面向不同类型的对象编写不同版本的题项。再者，任何一个题项不能同时问两个问题（比如，您是否能够按时完成作业并有较高的正确率）。还需要注意的是，不要用所有人或者没有人会同意的题项表述，否则就是一个无效的题项，也尽量谨慎使用反向计分题，因为反向计分题可能测量的是相反的构念，或者当构念具有单极性（unipolar）时，这些反向计分题可能使测量造成扭曲（contaminates）。比如，快乐和悲伤是一个连续体的两极，还是两个不同的连续体的单极（快乐这一极的反面是没有快乐，同理悲伤这一极的反面没有悲伤）。一般而言，评估两个构念是否是一个连续体的两极的标准方法是使用两个构念之间的相关性，强烈的负相关被认为是双极性，其他的则被认为是非双极性。形成的题项要进行可读性检验，通过询问一些具备专业知识的人，或者请受测对象对题项进行讨论，来收集一些修改题项的依据。
题项对应选项的设计也要慎重，因为不同的选项形式会影响到量表的使用。常用的有二歧型、五点计分型等。其中，选项为偶数时，没有中立选项；选项为奇数时，有中立选项。
典型的选项含义包括（从不-总是）（一点也不-非常）（一点也不像我-非常像我）（非常同意-非常不同意）。选项的含义须和具体的题项表述匹配，比如题项中提到频率，则选项里不应该问频率。
需要注意的是题项的不稳定性。语言的对话性表明语言是人们用来理解彼此内心想法的工具，而语言的含义理解系统和表达系统都很复杂，而我们对前者的理解不如后者深。当人们在交流中有共同的基础时——也就是说，当我们对语言含义有相同的假设，对特定词语有相同的指称对象和范例，对交流的目的有共同的理解时——那么交流就会非常容易和有效。随着共同立场的改变，表达的隐含或实际意义可能会改变。语言的上述性质提醒我们，我们编写的题项在不同的受测者那可能会有不同的理解，这是量表编制面临的基本问题。
参考文献
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