当前课程知识点：医学统计学（高级篇） > 第二十一章 量表的研制方法 > 量表的研制方法 > Video
我是中南大学湘雅公共卫生学院的研途宝老师
今天我要跟大家讲课的内容是量表的研制方法
在今天这堂课里面
我们主要讲述三个方面的内容
一个就是量表的基本概念
第二是量表的具体研制的方法
第三是量表的质量的评价
首先我们介绍量表的基本概念
所谓量表就是由一系列的问题
或者是一些评分
组成的一个标准化的一个表格
这种表格主要用于测量一些状态、行为、态度
所以量表实际上在某种程度上就是一个测量的工具
那么量表的核心就是问题
或者是指标
一个量表往往有多个指标或者多个问题
这些问题我们称之为维度
也就是说一个量表是由多维度的一些指标体系所构成的
量表它可以通过定量的来进行测量
所以量表在很大的程度上
它也是容易进行标准化
也可以进行可比性操作的
但是量表我们在应用的过程中间
编制的过程中间一定要与调查表加以区分
调查表可以是包含着完全不同的目的的独立的一些内容
所以可以用来评价不同的指标
但是量表它是用于去表达研究对象的某一个特征
但是这个特征可以用多个指标或者多个条目
来进行测量
所以它的策略是可以形成一个总体
而且指标之间是存在着关联的
这就是这两个
一个量表
一个调查的之间还是有区别的
那么量表到底用的什么情况
量表可以用到下面几种情况
一种是在实际过程中间
我们没办法用其他的工具进行测量的
那么这些我们就要用量表来进行
比如说一些失眠的状态
疼痛等等
这些没有具体的一系列进行测量
就可以用量表
第二就是特别是一些概念性的东西
包括一些态度
比如说在医疗里面满意度的调查
我们用的是满意度的量表
另外还有就是一些行为或者心理状况的测量
比如说焦虑抑郁这些量表的研制
量表的优点是尽管是通过人们的主观感受
但是呢是进行定量测量
是具有客观性比较好
而且容易标准化
规范化
所以可以跨区域的指标来进行比较
那么它的缺点就是有一种个体的差别
对于编制的质量要求是很高的
如果编制的质量不高
那么最后的结果的偏斜可能就比较大
这是第一个
关于量表的一些基本的概念
那么第二个大的就是说我们要考虑量表怎么来编制
首先我们来看量表它是
是个什么样的特点
或者说量表它的结构是个什么样子的
量表是有三个大的方面来组成
一个是最顶层的
它是包含着若干个领域
然后每一个领域里面有包含了具体的若干个方面
每一个方面又会包含着各个具体的条目
所以最后策略的时候
我们还是以具体的条目来构成这样一个量表
比如说我们要去评价医疗方面的服务的满意度的时候
我们就可以有很多方面
比如说服务态度
医疗水平、收费等等这些领域
然后每一个领域它也会涉及到一些具体的方面
比如说服务的态度这个领域里面
它就包含着挂号、就医、检查、取药等过程这些方面
然后每一个方面它又会具体条目
比如说在就医的过程里面
它就包含着引导服务、医生的接诊服务
还有环境等等这些具体的条目
这就是关于量表的结构
那么对于量表的编制也要讲究一些基本的原则
一个是适合性的原则
我们要涉及的这些调查的条目
一定是与我们的需求需要是相关的
第二是要有效性
就是调查的问题
能够反映出我们想要测量的总的研究的目标
第三是要具有可行性
就是我们设置的这些量表
能够
在预定的时间内能够很好的完成
这是第二
编制原则
第三
我们通过这样几个过程来编写一个量表
第一个过程就是要把这些问题的框架
也把它提出来
特别是一些范围
首先我们要设立一个工作组
然后以工作组来把这个范围确定好
第二个就是要去把量表的内涵
就是要把各个具体一些
包括刚才前面讲的那些概念把它进行分解
然后要把它变成一个可操作性的一个定义
这是第二个步骤
第三个步骤是很重要
就是要建立一个目标词
就是特别是我们讲的条目词
这个条目词可以看到很多的方法来进行
会通过专家建立
刚刚按照前面讲的几个原则来形成一个条目词
这个条目词在检索第四步就是要设计可操作性
可操作性
就是讲我们要有问题
要有答案
操作性的设置的过程
一般我们是采取程度
重要性程度的方式
比如说 的scale这个方法等等
下面我们可以看到这个表里面就是表示它的重要性的
一个频度的一个量尺的一个尺度
这里我们可以分为很多的不同的程度
从非常不重要
这里非常不重要
到非常重要
它总共有十个不同的层次
分别有相应的重要性的一个数值
就是我们将来尽可测量和操作性测量的时候
第五步就是对量表进行定性的评价
定性的评价就在条目词确定以后
我们要首先定性
定性这里有两种方法
一种就是专家咨询法
专家执行法一般我们是采取座谈会的形式
对这些指标的重要性、关联性、可行性、代表性的进行讨论
另外一个方法是Delphi
就是向专家去发函
然后来征求他们对这些指标的重要性、必要性
和可行性进行评价
这两种方法就通过定性和定量来进行评价
这些指标的作用
第六个就是要进行预调查了
进行定量的评价
那就是在初步的量表形成以后
我们用一个小的样本去进行测试
然后去考察量表的可行性怎么样
然后再接着最后一步就是在修订的基础上形成
一个钟表
然后最后关键我们来建立一个常摸
这个常摸
就是要把样本量扩大
然后去进行抽样调查
去测量表的结果
我们去评价每一个这个人群的这些量表测量值的
一个正常的范围
所以这里的建立了一个所谓的常摸
这就是我们讲的七个部分
那么这个七个部分里面一个很重要的还是一个
其中有一部就是指标的或者说条目的挑选
这么条目挑选的方法
我们有很多种方法
具体来讲
第一个方法就是主观的评价
主观的评价是通过专家来评价
根据专家认为这些指标的重要性来定的
第二个就是通过离散趋势
因为这个就是要测量指标的敏感性
大家知道离散这个趋势
我们可以用标准差或者变异系数来衡量
离散程度越大就说明这个指标的区分度越好
这是第二个方法
第三个方法就是相关系数法
这里主要是评价这个指标的代表性和独立性
是两个指标的相关性
越相关越好
第四个方法就是通过主成分分析和因子分析
那么这个是主要看指标内部的结构是不是符合
实际的需求
第五个是聚类的分析
这类聚类分析主要用的是R型聚类
就是指标聚类
把众多的指标聚成类别以后
从中选择一个代表性的指标来作为我们的
最后的量表的条目
第六个是基于重要性评价的逐步筛选
这也是个主观的评价的方法
类似于德尔斐的专家的方法
另外一种就是统计学的方法
就是逐步回归的方法
那么逐步回归就是根据它筛选出来哪一个
自变量对于因变量的作用最大
那么这个指标就可以作为我们的评价的条目
最后一个就是逐步判别
看判别的作用
越大的指标也可以作为我们量表的条目
这就是关于条目的筛选判断的方法
下面我们有一个例子
这里是一个关于评价一个正常人和高血压病人之间的
生存质量的一个量表
那么这里有一十二个条目
这里一十二个条目
我们通过几种方法来统计分析评价
他的重要性
包括相关系数、变异系数
还有这个是因子分析
逐步回归、逐步判别
大家可以看到
对每一种方法
他都会得到一个最大的一个数字
你比如说在这里面
第二点
相关系数最大的是这两个条目
F32和F34
然后变异系数最大的也是在这两个
在因子分析里面我们得到了三个公因子
那么这三个公因子的解释也比较合理
也符合我们的目标的要求
另外在逐步回归和判别得到的结果基本上
也就是F32这个是比较好的
所以从这里从整个几个方法来讲
我们就可以看到F32这个指标作为评价指标来讲
是非常好的一个指标
那么在量表的编制过程中间
我们也要注意一些问题
第一个问题是数量
就是到底需要多少条目
一般来讲要按照我们访问的时间
一般要求15分到30分钟
条目在30到50天左右
不能太多
这是一个
第二个就是条目设计的问题
措辞要具体要清楚
千万不要一个问题问几个事
也不要有引导性的问题和判断性的问题等等
那么第三
对于测评的内容尽量的去使用客观的指标
当然因为在两边的时候
很多也有一些主观的指标
如果有客观和主观指标是尽量选择客观的指标
这是关于它的注意事项
那么最后一个问题就是对于量表制定完了以后
到底它的质量怎么样
我们可以从两个方面来做
具体来讲
评价内容包括四个方面的内容
一个就是定性的评价
第二个是定量的评价
那么定性的评价主要是通过专家来评
选择的这些指标有没有效可不可靠
通过专家的打分来进行评价
那么定量的评价我们可以从这三个方面
一个是信度
信度的评价主要是评价量表的可靠性
重复性、稳定性
那么这里的信度的指标我们也有几个等下我要讲
讲
第三就是效度的评价
那么效度也有三个方面的效度
这个效度主要是评价的准确性
最后一个就是要评价它的反应度
那么第一个关于定性的评价都是专家通过咨询
来评价
特别是对表怎么来进行完善
包括它的权重
包括条目的筛选
比如说这里是对一个科技成果这样一个目标
进行评价的量表
那么这个就是每一个专家对于每一个指标的
重要性进行一个打分
这个就是定性的评价
那么定量的评价里边一个是信度
信度
首先我们必须要做的一个就是重测信度
所谓重测信度就是在相同的条件情况之下
我们前后两次去对同一批观察对象进行测量
然后用相关系数来评价它的一致性
相关系数越好越大
那么重测信度就越好
就是表示我们的这个量表的可靠性越高
第二是分半信度
那么分半信度就是把调查项目分成前后的两个部分
然后两个部分我们去做相关
也可以看它的相关系数越大就表示他的信度越好
第三个就是内部一致性系数计算的是克朗巴赫系数
克朗巴赫系数的要求
它的数值一般来讲我们要达到一定的数
这刚讲的是他的计算的公式
比如说这里我们有一个例子就是WHOQOL
就是生命质量调整年的一个量表
我们出来了以后去计算它的重测一致性
这个表里面
我们可以看到
这里是五十个测量的对象
这里有两个就是T1是第一次测定的指标
T2是第二次测量的指标的结果
现在我们就可以做两次
每一个对象两次结构的
相关性来评价他的重测一致性
那么这个结构的重测一致性的是比较好的
现在r的是相关系数是零点八二
然后前后的差值也没有统计学意义
克朗巴赫系数达到零点八
所以从总体来讲
刚才这个例子里面的信度是比较好的
那么关于效度的策略主要是去评价它的有效性
和准确性
这里主要也有三个
一个是内容效度
内容效度主要是通过专家打分来评价
第二个就是标准的关联效度或者是效表效度
主要要选择一个公认的一个量表作为标准
然后把我们的新的量表的结果和标准量表的结果
去做一个相关分析
然后再接着第三个就是结构效度
结构效度主要我们通过因子分析
探索性因子分析或者炼制性性的分析
来证实他的结构效度
最后一个问题就是量表的反应度
量表的反应度主要是比较他的差别
尤其是比较前后的得分的差别
那么具体的计算的公式是我们用一个效应尺度来表达
一个就是治疗后的均数去减去治疗前的均数
然后除以治疗前的标准差
就得到了效应的尺度
这个主要是反应一个量表的敏感度
比如说这里我们有一个例子
治疗以后可以得到了治疗前的均数标准差
治疗后的均数
然后我们可以得到它的效应尺度
对应效应的尺度是零点九五
而且我们通过假设检验以后发现的是有统计学意义的
就说明这个量表的治疗前后他的症状能够得到
明显的改善
好了
今天我们要讲的内容就到这里
谢谢大家
-1. 医学统计学概述
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-2.统计学的几个基本概念
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-3.医学统计工作的基本步骤
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-第一章 绪论--章节测试
-1.频数分布表与频数分布图
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-2.集中趋势描述
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-3.离散趋势描述
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-4.正态分布
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-5.医学参考值范围的制度
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-6.常用相对数
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-7.应用相对数的注意事项
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-8.率的标准化法
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-第二章 计量资料统计描述及计数资料统计描述--章节测试
-1. 均数的抽样误差与标准误差
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-2.t分布
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-3.总体均数的估计
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-4.假设检验的基本原理与步骤
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-5.t检验
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-6.假设检验的注意事项
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-第三章 章节测试
-第一节 方差分析的基本思想及应用条件
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-第二节 完全随机设计资料的方差分析
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-第三节 随机区组设计资料的方差分析
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-第四节 多个样本均数间的多重比较
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-第四章 多个样本均数比较的方差分析--章节测试
-5-1 卡方检验——卡方检验的基本思想
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-5-2 卡方检验——独立样本四格表资料的卡方检验
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-5-3 卡方检验——配对四格表资料的卡方检验
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-5-4 卡方检验——四格表资料的确切概率法
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-5-5 卡方检验——行×列表资料的卡方检验
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-5-6 卡方检验——卡方检验的多个样本率间的多重比较
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-5-7 卡方检验——卡方检验用于拟合优度检验
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-第五章 x²检验--章节测试
-6-1二项分布的概念
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-6-2二项分布的特征
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-6-3二项分布的应用—总体率的区间估计
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-6-4二项分布的应用—率的假设检验
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-6-5泊松分布的概念与特征
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-第六章 几种离散型变量的分布及其应用--章节测试
-第一节 秩和检验概述
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-第二节 Wilcoxon符号秩检验
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-第三节 Wilcoxon秩和检验
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-第四节 Kruskal-Wallis H检验
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-第五节 Friedman M检验
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-第七章 秩转换的非参数检验--章节测试
-第一节 统计表
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-第二节 直条图和直方图
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-第三节 圆图和百分条图
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-第四节 线图和半对数线图
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-第五节 散点图与统计地图
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-第六节 箱图
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-第八章 统计表与统计图--章节测试
-第一节 -概述
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-第二节 直线回归
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-第三节 直线回归中的统计推断
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-第四节 双变量回归与相关-直线相关
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-第五节 回归与相关中的注意事项
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-第六节 秩相关
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-第九章 双变量回归与相关--章节测试
-第一节 多因素试验
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-第二节 两因素析因设计资料的方差分析01
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-第三节 两因素析因设计资料的方差分析02
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-第四节 三因素析因设计资料的方差分析
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-第五节 正交设计与方差分析
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-第六节 嵌套设计资料的方差分析
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-第七节 裂区设计资料的方差分析
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-第十章 章节测试
-第一节 重复测量资料的反差分析
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-第二节 重复测量数据的两因素两水平分析
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-第三节 重复测量数据的两因素多水平分析
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-第四节 重复测量数据的多重比较
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-第十一章 章节测试
-第一节 协方差分析的基本思想和步骤
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-第二节 完全随机设计资料的协方差分析
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-第三节 随机区组设计资料的协方差分析
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-第十二章 章节测试
-第一节 多变量数据的统计描述
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-第二节 多变量数据的统计推断-单组比较
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-第三节 多变量数据的统计推断-两组比较
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-第四节 多变量数据的统计推断-多组比较
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-第五节 重复测量设计的多变量分析
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-第十三章 多变量数据的统计描述与统计推断--章节测试
-1.多元线性回归模型
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-2.多元线性回归模型的假设检验
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-3.多元线性回归模型自变量的选择
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-4.多元线性回归模型应用及其注意事项
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-第十四章 多元线性回归分析--章节测试
-1Logistic 回归分析——logistic回归分析的概述
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-2Logistic 回归分析——logistic回归分析的概念
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-3Logistic 回归分析——成组（非条件）logistic回归分析
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-4回归分析—— 配对（条件）logistic回归分析
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-5Logistic 回归分析—— logistic回归的应用
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-第十五章 logistic回归分析--章节测试
-第一节 生存分析中的基本概念
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-第二节 生存率的估计与生存曲线
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-第三节 生存率的比较
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-第四节 Cox比例风险回归模型
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-第十六章 章节测试
-第一节 判别分析-概论
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-第二节 判别分析-Fisher判别
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-第三节 判别分析-最大似然和Bays公式判别法
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-第四节 判别分析-Bayes判别法与逐步判别
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-第十七章 章节测试
-第一节 聚类分析-概论
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-第二节 聚类分析-系统聚类法
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-第三节 聚类分析-动态样品聚类
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-第十八章 聚类分析--章节测试
-第一节 SPSS-概述
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-第二节 SPSS-数据文件的建立
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-第三节 SPSS-数据文件的管理
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-第四节 SPSS-计量资料的统计分析-描述性统计量
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-第五节 SPSS-计量资料的统计分析-均数比较-t检验
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-第六节 SPSS-计量资料的统计分析-均数比较-完全随机设计资料的方差分析
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-第七节 SPSS-计量资料的统计分析-均数比较-随机区组设计资料的方差分析_医学统计学
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-第八节 SPSS-计量资料的统计分析-均数比较-拉丁方设计资料的方差分析
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-第九节 SPSS-计量资料的统计分析-均数比较-交叉设计资料的方差分析
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-第十节 SPSS-计数资料的统计分析-样本率与总体率比较
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-第十一节 SPSS-计数资料的统计分析-样本率比较
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-第十二节 SPSS-配对计量资料比较的秩和检验
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-第十三节 spss-两独立样本比较的秩和检验
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-第十四节 spss-多个独立样本比较的秩和检验
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-第十五节 spss-随机区组设计资料的秩和检验
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-第十六节 SPSS-直线相关回归分析
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-第十七节 spss多元线性回归
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-第十八节 spss-logistic回归
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-第十九节 spss-条件logistic回归
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-第二十节 spss-有序logistic回归
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-第二十一节 spss-无序多分类logistic回归
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-常用综合评价方法
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-第二十章 章节测试
-量表的研制方法
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-第二十一章 章节测试
-医学文献的系统综述与Mata分析
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-第二十二章 章节测试
