量表编制方法论：简介篇
量表是实证研究的重要数据来源，在心理学中作为测量潜在心理特征的便捷方式，被广泛地应用在临床和人格研究领域。量表的开发成本低，使用方便，因此大量的研究围绕其关注的心理现象，开发了丰富的量表。然而，量表编制作为一个心理学研究领域，其方法学的日新月异，这对量表编制的科学性提出了更高的要求。为了能够较为完整地介绍量表编制的方法论及其最新进展，我将陆续推出系列文章，通俗易懂地讲解量表编制全流程的相关知识。
量表一般用来测量无法直接观测的潜在变量，而任何潜变量都有对应的构念（construct），因此任何量表的开发都围绕构念展开。本篇简介量表开发的四个基本环节，即形成要测量的构念、生成用于测量的题项、检验量表的信效度和迭代成型的量表。
一、形成要测量的构念。精确合理并详细地描述目标构念，要将所有与之直接有关或者间接相关的构念和相应的测量工具都找出来，防止目标构念与其他构念重叠，确保和其他构念区分开来，最后确定构念的维度结构。
二、生成用于测量的题项。要编写含义简单、表意直白、基于口语，容易理解的题项，使各维度包含的题项数量不少于3个。为题项选择恰当的计分形式（两点计分的、五点计分的等），且所有题项的计分形式应该统一，各分值有对应的中文含义。
三、检验量表的信效度。形成的初版量表需要进行信度和效度检验，让受测对象填写量表，回收数据后进行项目分析和探索性因子分析，根据结果筛选或添加题项，以及调整构念的维度结构，形成正式量表。正式量表再发放并回收数据，用克隆巴赫α系数计算量表的信度，用验证性因子分析检验量表的效度。如果检验结果良好，则接受正式量表。如果不好，则需要考虑再对量表的题项或维度结构进行修改。
四、迭代成型的量表。量表在后续的复用过程中，会收集到来自不同群体的测量数据，使用这些数据可以进一步验证量表维度结构在不同受测者群体间的稳定性，从而作为量表迭代的数据基础，可以生成面向不同受测者群体的特别版本。例如，量表的题项或者维度结构会因为面向的是不同年龄段、区域、受教育程度，甚至不同性别的受测者而有所差异。
