请问一下。量表可以根据自己的需要，删减一些题目吗？
当然，可以根据实际情况对量表进行删减题目，但这个过程需要非常谨慎和有理有据。简单粗暴地删除题目，很可能会让原本设计的严谨、有效性受到影响，甚至让量表变得面目全非。所以，这绝对不是一个随意的事情。
我们得先明确一下，量表是什么，为什么会有删减题目的需求。
量表是什么？
简单来说，量表就是一种测量工具，用来衡量某种心理特质、态度、行为或者一个概念。比如衡量抑郁程度的量表、衡量工作满意度的量表、衡量某种学习风格的量表等等。这些量表通常是由一系列问题（题目）组成的，每个题目都是为了捕捉被测量对象某个维度的信息。
为什么会想删减题目？
产生这个想法的原因通常有几种：
目标人群的特殊性： 你使用的量表可能是在某个特定群体中开发和验证的，但你想要将其应用于另一个群体。比如，一个衡量大学生学业压力的量表，你可能想用它来评估高中生的压力。这时，量表中可能存在一些对高中生不适用或不够敏感的题目。
研究或应用的焦点转移： 你可能对量表中某个特定的维度或方面特别感兴趣，而对其他维度不太关注。为了节省时间和资源，或者让问卷更聚焦，你可能会考虑删除那些与你核心关注点不符的题目。
量表过长或效率问题： 有些量表可能题目数量庞大，完成起来耗时耗力，容易引起被试的疲劳感或抵触情绪，从而影响数据质量。在这种情况下，你可能会考虑保留那些最核心、最有代表性的题目，删除冗余或贡献不大的题目。
语言或文化适应性问题： 如果你引进了一个国外的量表，在翻译和本土化过程中，可能有些题目在你的文化背景下难以理解，或者表达方式不自然，这时就需要进行调整，有时候这种调整可能意味着删除。
信效度问题： 在对现有量表进行预试或初步应用时，你可能会发现某些题目存在信度（即测量结果是否稳定一致）或效度（即量表是否真正测量了它应该测量的东西）方面的问题，比如题目与总分相关性低、因子分析时载荷不理想等等。这时候，根据数据分析的结果，确实需要考虑删除表现不佳的题目。
那么，如何“安全地”删减题目？
如果你真的觉得有必要删减，这就像给一把锯子动手术，得小心再小心。以下是一些关键的步骤和注意事项：
1. 理解量表的理论基础和结构：
别凭感觉删！ 在动手删题目之前，你必须对这个量表的设计初衷、它所测量的是什么概念、以及这个概念被分解成了哪些维度（如果量表有维度划分的话）有深入的了解。
参考原始研究： 找到量表最初开发和验证的文献。看看研究者是如何构建量表的，每个题目是如何被设计出来的，它们各自代表什么，以及在统计分析中是如何支持这些题目的保留的。量表往往是经过大量理论梳理和实证检验才形成的，每一道题都有其存在的意义。
2. 评估每个题目的“贡献”：
信度分析： 这是最核心的步骤之一。你需要对现有数据进行信度分析，特别是计算每个题目的“题项总计相关系数”（ItemTotal Correlation）。这个系数衡量的是某个题目得分与该量表（或该维度）总分之间的相关程度。一般来说，题项总计相关系数越低（通常认为低于0.3或0.4），说明这个题目与其他题目测量的内容差异较大，或者说它对整体测量贡献不大，可能是删除的候选对象。
因子分析（如果适用）： 如果量表是基于因子理论设计的，并且你有维度划分，那么在你的样本上进行因子分析（比如探索性因子分析）是很有必要的。你可以看看每个题目在因子负荷（Factor Loading）上的表现。因子负荷高的题目通常被认为能很好地代表某个潜在因子（维度）。如果某个题目在它所属因子上的负荷很低，或者在多个因子上都有一定的负荷（交叉负荷），并且分析显示删除它可以提高因子结构的一致性（比如Cronbach's alpha或KMO值有所提升），那么它也可能被考虑删除。
3. 考虑量表整体的心理测量学特性：
保留信度： 删减题目最直接的影响就是可能影响量表的信度（如Cronbach's alpha系数）。在删除题目后，你需要重新计算量表的总信度。目标是确保删除题目后，量表整体的信度仍然保持在一个可接受的水平（通常认为Cronbach's alpha大于0.7是比较理想的）。如果删掉一两个题目能显著提高信度，并且这些题目在统计上表现不佳，那是可以考虑的。但如果删除题目反而导致信度大幅下降，那就要慎重了。
保留效度： 效度比信度更重要。删除题目可能会影响量表的效度，特别是结构效度。例如，如果某个维度本应包含5个题目，但你删掉了2个，那么这个维度可能就不能很好地代表原有的概念了。你可能需要通过效度分析（如验证性因子分析，如果你的量表有已知的结构）来检查删除题目后量表的结构效度是否仍然成立。
内容效度： 即使统计分析显示某个题目表现不佳，如果它在理论上对测量核心概念是不可或缺的，那么在删除前也要三思。内容效度关注的是量表的题目是否能充分代表被测量的所有方面。
4. 进行预试（Pilot Test）：
小规模试用： 在正式大规模使用前，最好先对你删减后的量表进行一次小规模的预试。收集数据后，再次进行信度和效度分析，确保调整后的量表仍然能够有效、可靠地测量你的研究目标。这可以帮助你发现潜在的问题。
5. 记录和说明：
留下痕迹： 如果你确实删减了题目，务必在你的研究报告、论文或应用说明中清晰地记录下你删减了哪些题目，以及为什么删减。提供你进行统计分析的证据（如题项总计相关系数、因子载荷等），以及删除题目后量表信效度的变化。这有助于别人理解你的做法，也体现了研究的严谨性。
需要特别注意的“坑”：
不要为了省事而随意删除： 有时，一个题目可能在统计上表现平平，但它可能从理论上代表了一个重要的子维度，或者与其他题目结合起来能提供独特的视角。
不要只看统计数字： 理论基础和研究目的永远是第一位的。统计分析只是工具，帮助我们做出更明智的判断，而不是决定一切的唯一标准。
避免过度修剪： 如果一个量表最初有30个题目，你最后只剩下5个，那这可能已经不是原来的量表了，它的测量能力和所能反映的复杂性都大大降低。
考虑是否有替代方案： 在考虑删除题目之前，有没有可能通过修改题目措辞、增加解释性说明等方式来解决问题？
总结一下：
删减量表题目是可能的，也是在某些情况下必要的。但这个过程绝不能是拍脑袋的决定。它需要基于对量表理论结构、题目具体意义的理解，并且必须辅以严谨的统计分析作为支撑。你的目标是优化量表，使其更适合你的具体应用场景，同时又要尽量保持其原有的测量能力和心理测量学特性。记住，每一个题目被保留或被删除，都应该有充分的理由。
我们得先明确一下，量表是什么，为什么会有删减题目的需求。
量表是什么？
简单来说，量表就是一种测量工具，用来衡量某种心理特质、态度、行为或者一个概念。比如衡量抑郁程度的量表、衡量工作满意度的量表、衡量某种学习风格的量表等等。这些量表通常是由一系列问题（题目）组成的，每个题目都是为了捕捉被测量对象某个维度的信息。
为什么会想删减题目？
产生这个想法的原因通常有几种：
目标人群的特殊性： 你使用的量表可能是在某个特定群体中开发和验证的，但你想要将其应用于另一个群体。比如，一个衡量大学生学业压力的量表，你可能想用它来评估高中生的压力。这时，量表中可能存在一些对高中生不适用或不够敏感的题目。
研究或应用的焦点转移： 你可能对量表中某个特定的维度或方面特别感兴趣，而对其他维度不太关注。为了节省时间和资源，或者让问卷更聚焦，你可能会考虑删除那些与你核心关注点不符的题目。
量表过长或效率问题： 有些量表可能题目数量庞大，完成起来耗时耗力，容易引起被试的疲劳感或抵触情绪，从而影响数据质量。在这种情况下，你可能会考虑保留那些最核心、最有代表性的题目，删除冗余或贡献不大的题目。
语言或文化适应性问题： 如果你引进了一个国外的量表，在翻译和本土化过程中，可能有些题目在你的文化背景下难以理解，或者表达方式不自然，这时就需要进行调整，有时候这种调整可能意味着删除。
信效度问题： 在对现有量表进行预试或初步应用时，你可能会发现某些题目存在信度（即测量结果是否稳定一致）或效度（即量表是否真正测量了它应该测量的东西）方面的问题，比如题目与总分相关性低、因子分析时载荷不理想等等。这时候，根据数据分析的结果，确实需要考虑删除表现不佳的题目。
那么，如何“安全地”删减题目？
如果你真的觉得有必要删减，这就像给一把锯子动手术，得小心再小心。以下是一些关键的步骤和注意事项：
1. 理解量表的理论基础和结构：
别凭感觉删！ 在动手删题目之前，你必须对这个量表的设计初衷、它所测量的是什么概念、以及这个概念被分解成了哪些维度（如果量表有维度划分的话）有深入的了解。
参考原始研究： 找到量表最初开发和验证的文献。看看研究者是如何构建量表的，每个题目是如何被设计出来的，它们各自代表什么，以及在统计分析中是如何支持这些题目的保留的。量表往往是经过大量理论梳理和实证检验才形成的，每一道题都有其存在的意义。
2. 评估每个题目的“贡献”：
信度分析： 这是最核心的步骤之一。你需要对现有数据进行信度分析，特别是计算每个题目的“题项总计相关系数”（ItemTotal Correlation）。这个系数衡量的是某个题目得分与该量表（或该维度）总分之间的相关程度。一般来说，题项总计相关系数越低（通常认为低于0.3或0.4），说明这个题目与其他题目测量的内容差异较大，或者说它对整体测量贡献不大，可能是删除的候选对象。
因子分析（如果适用）： 如果量表是基于因子理论设计的，并且你有维度划分，那么在你的样本上进行因子分析（比如探索性因子分析）是很有必要的。你可以看看每个题目在因子负荷（Factor Loading）上的表现。因子负荷高的题目通常被认为能很好地代表某个潜在因子（维度）。如果某个题目在它所属因子上的负荷很低，或者在多个因子上都有一定的负荷（交叉负荷），并且分析显示删除它可以提高因子结构的一致性（比如Cronbach's alpha或KMO值有所提升），那么它也可能被考虑删除。
3. 考虑量表整体的心理测量学特性：
保留信度： 删减题目最直接的影响就是可能影响量表的信度（如Cronbach's alpha系数）。在删除题目后，你需要重新计算量表的总信度。目标是确保删除题目后，量表整体的信度仍然保持在一个可接受的水平（通常认为Cronbach's alpha大于0.7是比较理想的）。如果删掉一两个题目能显著提高信度，并且这些题目在统计上表现不佳，那是可以考虑的。但如果删除题目反而导致信度大幅下降，那就要慎重了。
保留效度： 效度比信度更重要。删除题目可能会影响量表的效度，特别是结构效度。例如，如果某个维度本应包含5个题目，但你删掉了2个，那么这个维度可能就不能很好地代表原有的概念了。你可能需要通过效度分析（如验证性因子分析，如果你的量表有已知的结构）来检查删除题目后量表的结构效度是否仍然成立。
内容效度： 即使统计分析显示某个题目表现不佳，如果它在理论上对测量核心概念是不可或缺的，那么在删除前也要三思。内容效度关注的是量表的题目是否能充分代表被测量的所有方面。
4. 进行预试（Pilot Test）：
小规模试用： 在正式大规模使用前，最好先对你删减后的量表进行一次小规模的预试。收集数据后，再次进行信度和效度分析，确保调整后的量表仍然能够有效、可靠地测量你的研究目标。这可以帮助你发现潜在的问题。
5. 记录和说明：
留下痕迹： 如果你确实删减了题目，务必在你的研究报告、论文或应用说明中清晰地记录下你删减了哪些题目，以及为什么删减。提供你进行统计分析的证据（如题项总计相关系数、因子载荷等），以及删除题目后量表信效度的变化。这有助于别人理解你的做法，也体现了研究的严谨性。
需要特别注意的“坑”：
不要为了省事而随意删除： 有时，一个题目可能在统计上表现平平，但它可能从理论上代表了一个重要的子维度，或者与其他题目结合起来能提供独特的视角。
不要只看统计数字： 理论基础和研究目的永远是第一位的。统计分析只是工具，帮助我们做出更明智的判断，而不是决定一切的唯一标准。
避免过度修剪： 如果一个量表最初有30个题目，你最后只剩下5个，那这可能已经不是原来的量表了，它的测量能力和所能反映的复杂性都大大降低。
考虑是否有替代方案： 在考虑删除题目之前，有没有可能通过修改题目措辞、增加解释性说明等方式来解决问题？
总结一下：
删减量表题目是可能的，也是在某些情况下必要的。但这个过程绝不能是拍脑袋的决定。它需要基于对量表理论结构、题目具体意义的理解，并且必须辅以严谨的统计分析作为支撑。你的目标是优化量表，使其更适合你的具体应用场景，同时又要尽量保持其原有的测量能力和心理测量学特性。记住，每一个题目被保留或被删除，都应该有充分的理由。
网友意见
当然可以删，但是不能乱删。这里存在很多技术活跟话术。
1、打勾选项多带来的负面作用
量表这玩意真的是烦死人，尤其是心理学上的一堆选项。
知乎时常推送调查表给我填。刚开始还是会填一下，到后面哪里会认真打钩呀。直接按照心情快速的打完。
很多心理学相关的研究基于量表的100多个甚至更多的题目，打钩都要个把小时，谁愿意认真的打钩呀。
这个时候怎么判断有没有瞎打钩的情况？
量表里常见的一个方法是，设置几个一样的题目，然后把选项换个位置。
然后看看有没有瞎打。
不过这种通过增加打钩的内容，有时候会让人更烦。
2、降维的一种方法
这里介绍一种降维的方法。
上面一个例子部分内容用到了所谓的李克特量表。整体来说是先调查访问的方式，接着用软件分析，最终得到想要的结果。
他先根据14个要素丢到软件里，点两下按钮，然后就出结果。其实体力活是真找了300个人一个个问。
上面是是回归后的结果。
根据上面的星星的数量 *****
然后从14个要素 降维到了10个要素。
接着就对10个要素进行因果性分析。
就在上面的在线软件上。
通过上面的流程。点了一下计算的按钮。
得到了上面的结果。
3、防止瞎打分，最重要的跟在旁边，或者自己做研究的主导
上面的前置步骤就是找若干专家打分。
上面的输入就是一个个专家打分的情况。
专家有时候很忙。很多时候会瞎打，或者不打。
这个时候可以天天追着他打分。或者跟他讨论具体某几个值的看法。
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