为深入推进我院研究生教育教学改革，切实提升研究生教学课题设计水平，强化教学成果转化效率，进一步优化研究生指导工作成效，2025年12月25日下午14:00，基础医学院于外语学馆一楼8号教室组织开展《量表编制的流程：从构念到信效度检验》专项培训讲座，本次讲座特邀中山大学心理学系潘俊豪教授主讲，学院研究生导师参加，以帮助导师掌握量表编制的核心逻辑与实操步骤，助力高水平教学研究类学术文章撰写。

讲座伊始，潘俊豪教授开宗明义，围绕“我们为什么需要量表”展开论述。潘教授指出，量表作为量化研究的核心工具，是连接抽象构念与具体数据的桥梁，其科学性直接决定研究结论的可靠性与有效性。在当前学术研究日益强调实证性、精准性的背景下，规范的量表能够帮助研究者精准测量研究变量、减少主观偏差，同时提升研究成果的可重复性与可比性。针对部分研究者“直接借用现有量表”的误区，潘教授进一步分析了定制化量表的必要性——当现有量表无法匹配特定研究场景、文化背景或新兴构念时，自主编制符合研究需求的量表成为提升研究质量的关键。

随后，潘教授按照“构念界定—条目设计—专家效度评定—预测试与项目分析—探索性因子分析—信度检验”的逻辑顺序，系统拆解了量表编制的全流程要点。其中，针对“专家效度评定”环节，潘教授详细说明其核心目的是确保量表条目与研究构念的契合性，专家评定需选取3-5位相关领域资深专家，从条目相关性、清晰度、全面性等维度进行评分，同时结合专家意见对条目进行修订、增补或删除，必要时可进行多轮专家评审，直至达成共识，为量表的内容效度奠定基础。潘教授重点讲解了“预测试与项目分析”的实施路径。他指出，预测试是量表优化的关键步骤，需选取小样本（通常50-200人）进行试测，通过项目分析筛选有效条目。具体而言，项目分析需重点关注条目难度（通过率）、区分度（如相关系数、临界比值法）等指标，删除难度过高/过低、区分度差的条目，确保保留的条目能够有效区分不同被试群体的特征，提升量表的鉴别力。接着，在“探索性因子分析”部分，潘教授结合实际案例，深入浅出地阐释了其核心作用——检验量表的结构效度，即明确量表条目所测量的潜在因子结构是否与预设的构念维度一致。潘教授详细介绍了探索性因子分析的适用场景、前提条件（如KMO检验、Bartlett球形检验）、因子提取方法（如主成分分析法）及因子旋转方式（如最大方差旋转），并提醒研究者需根据因子载荷量、共同度等指标筛选条目，确保最终形成的因子结构清晰、合理。

最后，潘教授聚焦“信度检验”环节，强调信度是量表可靠性的核心体现，主要反映量表测量结果的一致性与稳定性。他系统介绍了信度检验的常用指标，包括克朗巴赫α系数（内部一致性信度）、分半信度、重测信度等，并明确了各指标的适用场景与判断标准（如克朗巴赫α系数通常需大于0.8）。同时，潘教授结合常见误区提醒研究者，信度是效度的必要条件，只有确保量表信度达标，才能进一步验证其效度。在互动交流环节，导师们围绕“新兴构念的量表条目设计难点”“小样本情况下如何优化项目分析”“探索性因子分析与验证性因子分析的区别与衔接”等问题与嘉宾深入探讨。嘉宾逐一耐心解答，结合自身研究经验给出具体建议，现场氛围热烈。

本次讲座内容详实、逻辑清晰，既有理论高度，又有实践指导意义，系统梳理了量表编制从构念界定到信效度检验的全流程关键技术与核心要点，有效填补了部分研究者在量表编制领域的知识空白。导师们纷纷表示，讲座干货满满，不仅掌握了量表编制的科学方法，更提升了对研究工具规范性的重视，将把所学知识应用到实际研究中，提升研究质量与水平。

撰写、拍摄：赵越

2025年12月25日