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測量如何運作

什麼是建構效度?

測量中最難回答的問題是:你所測量的事物,是否真的以你所定義的方式存在,以及你的測量工具是否確實測到了它,而不是測到與它相近的其他事物。

建構效度探討的是,一項測驗工具是否測量了它宣稱要測量的理論構念,而不是與該構念相關的某種東西、比該構念更狹隘的某種東西,或根本毫無條理的東西。這是效度證據中最深層的一種形式,需要花費數年而非一項研究才能建立起來。

困難之處在於結構性的。像韌性或情緒智商這樣的構念並非一個具體的物件,而是行為中被提出的某種規律性。要證明一個量表測量了它,你必須同時捍衛兩個主張:該構念確實如所描述的方式存在,以及這些特定題目確實觸及了它。這兩個主張無法分開處理,這正是為什麼在1955年提出這個概念的Cronbach和Meehl,將其定義為檢驗整個理論網絡,而不僅僅是一個測驗工具。

論證是如何建立的

預測的相關性模式。 理論說明了該構念應該與哪些事物相關,以及相關程度有多強。自我同情應該與生活滿意度呈正相關,與憂鬱呈負相關,而與自尊只呈中度相關,如果它與自尊的相關性高達0.9,那麼它就不是一個獨立的構念。每一項這樣的預測都是一個可檢驗的主張,而任何一項失敗都具有資訊價值。

預期的群體差異。 如果理論指出某項特質會隨年齡發展,或在臨床群體中會升高,那麼該測驗工具應該能顯示出這一點。若找不到理論所要求的差異,這就是不利於該測驗工具、該理論,或兩者皆有問題的證據。

對介入措施的反應。 如果某個構念應該是可以透過訓練改變的,那麼得分應該在訓練後有所變動,而在對照組中則不應變動。從不對任何事物產生反應的構念,很難與人為假象區分開來。

內部結構。 因素結構應該與理論化的結構相符,而且重要的是,要在一個全新的樣本中相符。對開發資料進行的探索性因素分析,會找到任何被設計出來的結構;而對新資料進行的驗證性分析,才是真正檢驗這個主張的地方。

多特質多方法的概念

Campbell和Fiske在1959年的貢獻,是堅持建構效度需要同時滿足兩件事:透過不同方法測量同一特質的結果應該一致,而透過同一方法測量不同特質的結果則不應該一致。

第二部分正是大多數測驗工具困難的所在。如果你自陳的同理心與你自陳的親和性相關性達到0.7,而與觀察者評定的同理心相關性只有0.2,那麼你的問卷所測量到最強烈的東西並非同理心,而是你在問卷上描述自己的一般方式。方法變異是自陳量表研究中最持久的問題之一,這也是為什麼嚴謹的驗證工作,只要有可能,就會尋求非問卷形式的效標。

為什麼這在閱讀你的結果時很重要

建構效度是站在得分與其解讀之間的關鍵。當一個經過良好驗證的測驗工具報告你在某項特質上得分偏高時,這句話背後的推理鏈條,包含了數十年來已發表的研究成果,這些成果確立了該特質作為一個具有條理的量的行為方式、這些題目確實追蹤了它,以及這個得分在接受測驗的人之間具有相似的意義。

當一項沒有經過建構效度驗證的測驗報告同樣的結果時,這個得分只是一個沒有人檢驗過的演算法所產生的數字。兩者在結果畫面上看起來完全相同。差異完全存在於文件記錄之中,這正是為什麼值得去尋找這些文件記錄的原因。

付諸實測

閱讀關於測量的文章是一件事,親眼看到自己的得分連同其來源、常模樣本與限制一起呈現則是另一件事。免費進行測驗,無需註冊。

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