李克特量表：由李克特在1932年所发展出来的复合测量类型，也被称为总加量表，是问卷调查中就常用的定序或定距量表，它试图通过在问卷调查中使用标准化的回答分类来提高社会研究中的测量层次，并以此来决定不同项目的相对强度。如：非常同意，同意，不同意，非常不同意这样的回答分类。
李克特量表常被用于测量个体的观念，态度或意见。优点省时省力，编制方法简单，可以进行信度分析，测量结果可靠。

哥特曼量表：由哥特曼1950年创立，也叫做累积量表。是单维的，即量表自身结构中存在着由强变弱或由弱变强的逻辑。受访者对项目所反应的态度，均集中在同一方向上。它是一种用于总结多个不连续的观察的复合测量，代表了一些更加概括的变量。用于发现和运用变量的指标之间的经验强度结构，也是今天社会研究中最受欢迎的测量技术。

语意分析量表（奥斯古德于1950年代发明）：其目的在于测量人们对特定概念，对象或群体的看法和感受。编制和使用简单，是要求受访者在两个极端之间进行计分的一种问题格式，如“极端正面”和“极端负面”两种情况。

分类法：根据两个或是多个变量的属性对观察进行分类（典型地体现在定性研究中）。如：新闻分为：自由主义-城市，自由主义-农村，保守主义-城市，保守主义-农村。将分类法作为自变量时十分有效，作为因变量时会遇到解释难题。

第二节    测量的信度和效度

信度：测量的可靠性程度，测量结果内在的一致性和稳定性。即使用相同研究技术重复测量同一个对象时得到相同研究结果的可能性。信度包括四个方面：编码可靠性、稳定性、内在一致性和对等性。
建立有信度的测量的方法：增加测量指标；在力所能及的最高级别上进行测量；在正式测量前进行小规模的试测；明确操作定义。

测量信度的三种方法：可以从稳定性，同质性和等价性三个方面测量信度
1等价性分析：采用复本信度（复本是指与调查使用的问卷在内容、数量、形式、难易程度等方面都保持一致，而只是在问法和用词上不同的问卷。）
2 同质性分析：采用折半信度（将题目按单双分为两半 计算两半得分的相关系数）
3 稳定性分析：采用再测信度（测量两次 计算结果相关系数）
复证：可以用来检验信度,请多位编码员对同一份资料进行编码。

效度：即测量的有效性程度。指的是测量标准和指标能准确反映了需要测量的概念内涵的程度。评估测量变量效度的准绳包括：表面效度，标准关联效度，建构效度和同时效度。
表面效度：衡量一个指标的品质，即该指标看起来是否能对某一变量进行合理测量。
标准关联效度：某测量效度与外在标准相关的程度。如大学董事会的效度在于其预测学生在校学业成就的能力。也称为预测效度。
同时效度：与预测效度密切相关，就是将测量的与现有的进行对照。
建构效度：在某理论体系内，某测量与其他变量相关的程度。
以判断为根据——表面效度
以结果为根据——预测 同时效度
以理论为根据——建构效度

对效度的威胁：
1 内在效度与外在效度
内在效度：指特定研究的结果是否准确，考察的是一个研究过程能否就研究现象得出准确结论。研究具有内在效度说明其研究过程没有内在误差，其他变量不能解释研究结果。
外在效度：指特定研究的结果是否具有推广性，他考察的是关于特定现象，特定时空范围，特定群体所得出的研究结果能否应用到其他现象，其他时空范围，其他群体身上。研究具有外在效度，说明研究结果可以推广到其他情景。
2 对内在效度的威胁
研究过程的影响 研究参与者的影响 研究者的影响
3 对外在效度的威胁
抽样 人工环境 重复研究过程

4 定性研究中的信度和效度
1 定性研究中的信度意味着持续度，即在一定研究时期内所进行的观察是持续的，不会中途发生很大的变化。体现在研究步骤上。
2 定性研究更重视效度

5信度和效度的关系
信度与效度的关系：信度是效度的必要条件：信度低 效度也低 ；信度高 效度可能高 可能低。效度高 信度也高；效度低 信度可能高 可能低。
偏误：具有信度 没有效度 即一再地重复错误。

第四章    抽样
第一节抽样的基本概念
抽样就是从一个总体中抽取部分个体或元素组成样本的过程。用关于样本的研究结果来推断总体。
样本设计的一般原则：目的明确  可度量  实用 经济
抽样的基本概念：
1 总体和元素
总体是研究所涉及的所有个体的集合，构成总体的每一个个体就是元素。
2 非概率抽样：抽取样本的方式并不依赖概率理论。比如就近抽样、目标式（判断式）、配额抽样和滚雪球抽样。
非概率抽样的种类：
就近抽样：街道拐角或其他场所拦下路人做访问工作。
目标式或判断式抽样：根据对研究目的的判断而选择合适的抽样方法。
滚雪球式抽样：定性的实地研究中经常被应用，当特定的总体成员难以找到时可采用。先收集目标总体少数成员的资料，然后再向这些成员询问有关信息，找出他们认识的其他总体成员。根据已有的研究对象找出其他研究对象的累积过程。
配额抽样：从建立描述目标总体特征的矩阵或表格开始，研究者根据研究目的从不同的格子中选择样本并收集资料。
立意抽样：针对具有某种特性或质量的对象进行抽样，常常被用于大众传播的广告研究，如让消费者对同一用品的新旧产品和不同厂家产品进行比较。

线人：对你所渴望研究的社会现象相当熟悉的人，而且他愿意告诉你他所知道的，注意不要和受访者混为一谈。
受访者：提供自身有关情况的人士，研究者可以通过这些资料形成对团体的综合认识。线人是直接谈论团体一切的某个成员

概率抽样：根据概率理论来选择样本的方法的总称，一些随机选择机制就是典型。具体的概率抽样类型包括EPSEM（在这种样本设计中，总体中的每一个成员都具有相等的被选进样本的机会）,PPS，简单随机抽样和系统抽样。
概率抽样的逻辑：要对总体进行有用的描述，从该总体中抽样出来的样本必须包含总体的各种差异特征。
概率抽样的优点：1概率抽样虽然无法完美地代表总体，但较其他抽样方法更具有代表性，能使研究者在选取要素时，避免有意识或是无意识的偏误。2概率抽样可以估计抽样误差，使我们能够估计样本的精确度及代表性。

参数：是对总体中的某变量的概括性描述。
抽样误差：概率抽样中期望的误差程度，决定抽样误差的公式包括三个因素：参数，样本规模和标准误。
S= p*q/n 再将其开根号 p和q代表两项变量的总体参数值：如60%的学生赞成校规而40%的学生反对，p和q分别代表40%和60%。N代表每组样本包含的样本量。 S代表标准误
置信水平：总体参数落在一既定置信区间的估测概率。
置信区间：估测总体参数值的范围。
关于抽样结果准确度的所有叙述都必须用置信水平和置信区间这两个数值来表示。

抽样类型的设计：
随机抽样法：就是调查对象总体中每个部分都有同等抽中的可能，是一种完全按照机会均等原则的抽样方法，如抽查，摇号等。随机抽样有两大特点：1 调查者在抽样时不带任何偏见与主观意见，事先对调查对象一无所知；2 被调查者被抽到的可能性是一样的，机会是均等的。

简单随机抽样：社会研究进行统计估计时经常使用的最基本抽样方法。在这种概率抽样中，代表着总体的单元用一个数字来代替。这样就有了一个随机数字表，在挑选样本时直接选取这些数字即可。其好处是保证对象总体中的每个单位都有被选中的同等概念机会。
系统抽样：又称为等距抽样法，选择完整名单中的每第K个要素组成样本的概率抽样方法。K就是抽样间距。需要避免周期性问题 避免偏误.

分层抽样:在抽样之前将总体分为同质性的不同群(层)，分别进行随机抽取。.这一程序能够提高样本的代表性,同时减少可能的抽样误差，使大规模抽样较为容易，同时便于调查过程中的管理。分层抽样分为比例分层抽样，是以研究总体中所占比例为分层的依据。另一种是非比例分层抽样。

多级整群抽样（集体随机抽样）:将研究总体分为若干区域，然后再从若干区域中抽取一部分区域作为样本。只要该群（丛）被选中，则该群中的所有成员都进入随后的子样本。
易产生两种误差：1 选定原始团体时的误差 2 自若干区域中取部分称作为样本的误差
减少抽样误差的方法：增加样本容量和提高样本要素的同质性。因此设计整群抽样的一般性准则：尽可能地将群分小，减少每个群中要素的数量，选取更多的群。

当被抽样的群的规模很大时，应当采用一种修正的抽样设计，即概率比率抽样（PPS）。
概率比率抽样：一种多级整群抽样，其中的群被选取的概率并不相等。其被选中的概率和其规模大小——根据其子样本的数量来衡量——成比例。

加权：在样本数量达不到设定的数量时，赋予不同概率入选样本的要素不同的权重。最简单的，每个样本要素的权重为其被选中的概率的倒数。当所有的要素入选样本的几率相同时，也就不需加权。

第二部分 定量研究方法与大众传播研究
第五章    调查法

实地调查：应用客观的态度和科学的方法，对某种社会现象，在确定的范围内进行实地考察，并收集大量资料以统计分析，从而探讨社会现象。在传播研究范围内，实地调查研究分析传播媒介和受传者之间的关系和影响。
调查研究特别适合对一个大的总体进行描述性的研究（量的调查），调查的资料也可以作为解释性的目的（质的调查 推断性调查）。
调查研究的特点：
1实证研究方法，研究者通过与调查对象直接或间接接触收集第一手资料
2 研究设计者跟调查实施者可以是不同的研究者
3 有特定的研究工具（问卷）和严格的研究程序，可控性强
4 研究对象是一定数量规模的特定群体。
调查研究的优缺点：
调查研究法的优点：
1 实地调查范围广泛 可以收集到大量的资料，因此适用于描述大样本特征。
2调查法有特定的研究工具（问卷）和严格的研究程序，可控性强，研究结果的精确度高，可以计算误差，具有较高的外在效度，既概括性和推广性高。
3 规范的研究程序使其易于学习和掌握，信度比较高
4资料收集时的标准化过程，对于测量相当有帮助，数据处理分析也比较方便
5在真实环境下进行 可以排除外部因素的干扰
6 调查途径合理 可以根据经费和时间做出不同安排  

调查研究法的不足：1 研究人员不能像在实验室那样对自变量加以操纵 因果关系难以测量2 问卷难以设计完美 易使结果有偏差
3受人为因素影响，有些肤浅，信息不够深入，相对不够灵活。
一般来说，调查研究具有相对低的效度和相对高的信度。

问卷中的问题应该符合几个原则：1 问题形式应该符合研究计划。2 问题应该清楚，精确。 3一个问题应该只问一件事 （避免双重问题） 4受访者必须胜任回答 5 受访者必须愿意回答 6 问题应该中肯 7问题应该简短 8 应该避免否定性问题 以免误导受访者 9避免在问题中使用带有倾向性的词语。
倾向性：倾向于将被测量的事物引向某特定方向的测量设备的特性。

关联问题：只针对部分受访者的问题，其是否需要回答取决于受访者对其他问题的回答。关联问题的清晰格式对于保证受访者回答全部相关问题是相当重要的。

回答率：参与调查的人数与样本总数之比（百分比的形式），也称为完成率。在自行填答的调查中也称为返还率，即返还问卷占所发出问卷的比例。

问卷调查的三种基本方法：自填式问卷（个别发送 邮寄调查） 面对面访谈（入户 街头） 电话调查
访问式调查：访谈者按照事先设计好的问卷直接向受访者提问的资料收集方式。访谈可以通过面对面的方式进行。也可以通过电话进行。
自填式调查：调查对象自己填答问卷，然后将文件反馈给调查员的过程，主要包括个别发送问卷，邮寄调查和互联网调查

自填式问卷与访谈调查方法相比，优点在于经济、迅速、不因访员而产生偏差，因为较具匿名性和非公开化，可促成受访者更诚实地回答敏感问题。
访谈调查相对与自填式问卷的优势在于前者少有回答不完整的问卷，也较少有误解问卷题目的情况，回收率也较高，在抽样和具体观察中，还有较大的弹性。
电话调查相对于面对面的访谈的优点是省时省钱。前者的访谈员也比后者的访谈员更为安全，并且对访谈本身的影响较小。

互联网调查：运用互联网进行调查，一种方式是在自己的网页上发布调查问卷，邀请用户填答。一种是专业性调查网站提供空间，供研究者将问卷上传。
优点：1 实施简便 费用低廉 节省了传统调查耗费的大量人力物力。
      2 调查对象自愿参与，可以就问卷设计发表看法，避免了调查员个人因素的影响
      3 调查过程不受时空限制 可以24小时进行
      4 答案以量化数字形式呈现，节省了数据分析所花费的时间。
缺点：1 偶遇抽样手段，其结果不能推断总体 外在效度低
      2 实施的控制较少，可能出现调查对象任意填答或无效填答的情况
封闭式问题与开放式问题（陈 146页）

调查研究中的误差：
一 与研究者有关的误差
1 抽样手段引起的误差：非概率时误差不可避免
2 抽样框误差：抽样框没有包含研究总体里部分个体时，研究者定义的总体与抽样框所包含的总体不符。
3 总体定义误差：研究问题所规定的总体跟调查过程中的总体没有完全吻合。
4 测量手段引起的误差：问卷没有围绕研究问题编制，测量结果无效
5 分析数据误差：不适当的统计方法
6 问卷回收率过低引起的误差
二 与调查员有关的误差
1 回答误差：调查员询问调查对象时所产生的误差
2 记录误差
3 欺骗误差：伪造部分或全部答案
三 与调查对象有关的误差
1 调查对象不能提供准确答案
2 不愿提供准确答案

第六章    实验法
著名传播学家P•坦南鲍姆给控制实验下的定义：实验是系统地操纵一至数个假定有关的自变量，并在客观状态下，以及在固定其他自变量的可能干涉影响的条件下，观测其对某些因变量的独立效应和交互效应。
实验法特别适合于范围有限，界定明确的概念与假设。因而使用于假设检验，更适合于解释而不适于描述。
应用实验法的条件：
1 建立自变量和因变量之间因果关系的假设
2 自变量与因变量能够与其他变量隔开
3 自变量可以被控制
实验法的优点：1将自变量独立出来，从而可以进行因果推论，具有严密的逻辑性。
具有强大的解释效力。
2 有一定的范围限制，所涉及的调查对象少，省时，省钱。
 3 可以反复操作实验 标准化程度更高。
实验法的缺点：
1实验室的人工环境不同于自然环境，外在效度不高
2 研究者的控制实施起来较复杂，无法隔离某些外来变量的影响
3 能够同时验证的研究假设个数非常有限。
4 面临更多的研究伦理指责
 基本实验设计

R——随机抽样或随机分配 X——表示对自变量的处理或操纵 并检验这些变量对因变量的影响 0——观察或测量的过程 下面的注脚表示观察的次数。
最传统的实验涉及三对主要成分：1 自变量与因变量 2 前测与后测 3实验组与控制组
前测：对因变量的测量。
后测：在接受自变量的刺激之后因变量的测量
（具体类型 见另一笔记 与 陈阳 185-187页）

双盲实验：受试者和实验者都不知道哪些是实验组哪些是对照组的一种实验设计。能够防止实验者的偏见。
实验的误差：
1 测量工具不准确：如用测量报纸公信力的问卷来测量报纸可读性或研究者记录不准确
2 外来变量不受控制（随机分组和配对来控制）
3 分组过程中的随机误差

实验法的步骤：
1 建立研究假设，及对信息与受传者之间是否有因果关系做出假设，实验就是为了推论或否定，限定这个假设
2 简化众多的影响因素，确立具有重要影响的一对因素为自变量和因变量
3 选择测试对象，建立“控制组”和“实验组”，两组人数相同，特征相似
4 事前测试，即实验前对实验组和控制组的相关指标进行测定
5 实施试验刺激，特定自变量发挥作用
6 事后测定，实验后对实验组和控制组的相关指标进行复测
7 分析和确定有关自变量和因变量的关系是否能成立以及相应的函数表达式

内容分析法
内容分析：是指对传播内容客观、系统的和定量的分析与描述。注重其方法的客观性和可重复性，让资料本身来解释自己。结果以数据、百分比、不同数据间的对比等形式出现。
其内容可以包括书籍、杂志、网页、诗歌、报纸、歌曲、绘画、讲演、法律等。主要目的是指对整个传播过程的分析，是呈现大众传播媒介问题的有效方法。

内容分析法在传播研究中的应用：
一 描述某一时间段内媒介内容和媒介再现手段：
包括：1 描述媒介内容和在现手段的特征和趋势（如研究广告对女性的再现，研究电影镜头的使用，小说主题的变迁等）
      2 比较不同媒体之间的内容差异
      3 通过研究媒介内容和再现手段来体现真实世界里的社会观念和行为，即比较媒介现实和“社会真实”（如通过研究时尚杂志的内容变迁来体现人们的消费观念的变迁）

二 推断传播者的特征和态度
1 通过媒介内容和再现手段来描述与传播者有关的变量的特征（如男女记者作品出现在版面的位置和内容来衡量他们再媒体组织内部的地位）
2 了解媒介对某些群体（如少数民族，儿童，女性等）和某些议题（如艾滋、农民工）的态度，以此来批判地评价媒体在社会权力运作过程中的立场和地位。（如研究媒体对农民工的报道来看其是否推动了公共领域的建设）
三 跟受众调查结合在一起，估计特定媒介内容的传播效果
四 内容分析法还可以用于查证历史文献的作者（统计待查文献里字词的出现频率，然后跟已知作者文献里相同字和词出现的频率进行对比）
五 除了定量的内容分析外还有定性和比较的内容分析，随着诠释经验主义和批判理论范式的兴起，出现了大量定性的内容分析方法，如符号学，文本解读，话语研究等。这些分析扩展了研究对象，将一切象征符号包括语境，社会实践等纳入分析的范围。它们关注深层次的意识形态和权力关系，目标不是客观科学地反映，而是积极地诠释与挖掘。

内容分析法的特点：
1 研究对象不受打扰
2 研究过程可重复
3 定量方法
4 非结构化程度高。结构化是指研究过程遵循一定的标准程序，抽样方案和测量工具中途不可更换。问卷调查和实验法都是高结构化的研究方法。内容分析数据收集过程相对灵活，编码表具有开放性
5 描述媒介内容

内容分析法的优点：1遵循定义明确的研究原则和研究程序，具有非介入性，较为客观
2 系统，数量化的分析，数据使结论更清晰。
3 极具严密性，能对文本的意义进行详细全面的分析和研究
4比较经济（时间和金钱）
5较为安全，能够研究一长段时间内发生的事件。

内容分析的缺点：
    定义分析单位（key unit）和编码（coding）时主观因素不可避免
    并不能证明媒体内容的效果
    只具有描述性，并不提供解释所观察到的现象发生的原因
    将复杂的文化意义简单化

把内容分析法的运用按照其分析对象特性来分类，可以将其归纳为实用、语义和符号媒介三大类。

实用语义分析：对文字符号进行统计分析，推究特定信息出现的原因和可能的后果。
语义分析：以文字符号所含的信息意义作为分析单元 对反映特定内容的文字符号做统计分析，不局限于字面，而是根据文字所涉的语义内容来分类。又可以分为指定分析（分析人、事、物出现的频次）、归因分析（分析人格特征的频次）、和断言分析（分析对人、事、物的信息反应的次数，对特定主题进行分析）
符号载体分析：以文字出现的频率为统计归类的基本单位所进行的内容分析。

内容分析的步骤：
1定义研究问题，提出假设
2定义样本范围，即选择具体的媒介和案例
3确定抽样方式：应避免媒介的周期性和循环性，避免抽取的时间段与季节或其他影响报道的时间重合。一般分为：抽取媒介样本，抽取特定的日期样本和抽取特定的内容样本三个步骤。
4 制定编码表
编码：编码就是根据一些概念框架将原始资料分类，从而转变为标准化的形式的过程，编码同时适用于显性内容和隐性内容。
确定分析单元：五种基本分析单元（关键词，主题，特质，段落和篇目），确定分析单元必须与研究目标切合，同时考虑可行性
制定分类标准（编码表）：常见的有题材，体裁，倾向性，主题，有效性，价值取向等
训练编码员
5根据分类标准对抽取的媒介内容进行编码
6统计编码结果，计算出百分比
7解释、比较得到的数据和结论

内容分析中的信度：
编码可重复 则信度高，不同编码员之间编码差异太大，则信度低
编码过程中的误差来源：（反面降低编码误差）
1 由素质、知识和经验程度等方面的差异造成的编码员差异（加强训练和控制人数）
2 编码表的分类系统不具备完备性或互斥性（制定完备 细致 互斥的编码表）
3 随机误差（进行试编码）

内容分析中的效度：缺乏表面效度，多个指标测量同一抽象概念涉及构造效度问题

第六章 定量资料分析

定量分析：为了描述和解释观察所反映的现象而使用的数值表示和处理方法。
所有的资料最初都是定性的：我们必须对其进行定量化以进行统计分析。
定量化常常包括编码成用数值来表示的类别。

单变量分析是针对单一变量作分析，频次分布、平均值和离散趋势测量都是单变量分析。由于单变量分析并不包含两个或更多变量之间的关系。因此其目的是描述而不是解释。
表示单变量资料最基本的形势是将所有的单个样本都报告出来，也就是按照问题中的变量列出研究每一样本的属性。
频次分布，平均数、群体资料和离散趋势测量都是跟单变量相关的资料总结方式。

频次分布：就是对一样本中变量的不同属性出现次数的描述。

集中趋势：集中趋势指标可以解释典型的分布，即由一个有代表性的数值来显示或反映该组资料的典型状况或分布，而对于每一个分布来说，可以认为三个有代表性的数值。
平均数：代表集中趋势——典型性或常规性——的一个含糊术语。算术平均值、中位数（在观察属性排列中位于中间的那个个案的值）和众数（最常出现的观察值或属性）都是数学平均数的具体例子。

离散趋势：测量值围绕中心值——比如平均数——的值的分布。离散趋势有三种测量方法，即全距（极差）,离散数和标准差。最简单的离散测量是极差：一个分布中最大值到最小值之间的差距。比如我们可以报告说平均年龄是37.9，范围从12岁到89岁。
另一种较为复杂的离散趋势测量方式是标准差。
离散测量：离散数提供分数偏离或不相符于平均数的程度的数学指数。计算方法为将一个数减去平均数 将其平方 再将平方求和除以N。
标准差：对围绕平均值的离散趋势的测量。标准差是某套资料的变异程度的指标。高的标准差意味着资料比较离散；低的标准差意味着资料比较聚集。


双变量分析：为了决定两个变量之间的经验关系而而同时对两个变量进行分析。双边量分析探讨的是自变量和因变量之间的统计相关。其目的通常是解释，而不是描述。