态度测量技术概述
在现代市场营销观念下，营销人员必须设法了解消费者及有关人员对产品、品牌和企业的态度。前面介绍的一些资料收集的方法，在客观资料的收集方面是非常有效的，但一般无法用来准确的测量人们的态度。因此，营销人员在营销研究的实践中逐渐形成了一些测量人们态度的特定的方法和技术。
测量是指按照特定的规则对测量对象（目标、人物或事件）的某种属性赋予数字或符号，将其属性量化的过程。测量的本质是一个数字分配的过程，即用数字去反映测量对象的某种属性，进而通过属性对应的数字或统计量来研究个体或整体的性质。需要指出的是，要测量的不是对象本身，而是它们的某种属性。在营销研究中，更多的是测量消费者对某事物或状态的看法、偏好和意向等。
态度测量表
1．态度和态度测量
在营销研究中，“态度”主要有三方面的含义：一是指对某事物的了解和认识；二是指对某事物的偏好；三是指对未来行为或状态的预期和意向。测量是指根据预先确定的规则，用一些数字或符号来代表某个事物的特征或属性。
通过直接询问的方法常常得不到人们的真正态度，因为，有些人根本就不知道他们自己的态度，或无法用语言或文字表达；观察法也不是衡量态度的有效方法，因为观察到的外在行为常常不能代表真实的态度。因此，利用某些特殊的态度测量技术是完全必要的，这就是所谓的量表。
量表的设计包括两步。第一步，设定规则，并根据这些规则为不同的态度特性分配不同的数字。第二步，将这些数字排列或组成一个序列，根据受访者的不同态度，将其在这一序列上进行定位。
量表中用数字代表态度的特性是出于两个原因。首先，数字便于统计分析；其次，数字使态度测量活动本身变得容易、清楚和明确。
2．测量的量表
对事物的特性变量可以用不同的规则分配数字，因此形成了不同测量水平的测量量表（又可称为测量尺度）。基本的测量量表有四种：即类别量表、顺序量表、等距量表和等比量表。
（1）类别量表
类别量表中的数字分配，仅仅是用作识别不同对象或对这些对象进行分类的标记。例如，在一个调研项目中对每个受访者进行编号，这个编号就是类别量表。当类别量表中的数字是用于识别不同对象时，数字与对象间存在着一一对应的关系。在市场营销研究中，类别量表常用来标识不同的受访者、不同的品牌、不同的商品特性，不同的商店或其他对象等。这些对象对于该数字所代表的特征来说是同质的。例如，将控制组标记为第1组，实验组标记为第二组。这种分类要满足互补性和完备性。
类别量表的数字不能反映对象的具体特征的性质和数量。对类别量表中的数字，只能计算发生频度，以及和频率有关的一些统计量，如百分比、众数、卡方检验、二次检验等。计算平均数是没有任何意义的。
（2）顺序量表
顺序量表是一种排序量表，分配给对象的数字表示对象具有某种特征的相对程度。顺序量表可以让我们确定一个对象是否比另一个对象具有较多（较强）或较少（较弱）的某种特征，但并不能确定多多少或少多少，顺序量表规定了对象的相对位置，但没有规定对象间差距的大小。排在第1位的对象比排在第2位的对象具有多的某种特征，但是只多一点儿还是多了很多则无从得知。顺序量表的例子有产品质量的等级、足球赛的名次等。
在顺序量表中，和类别量表一样，等价的个体有相同的名次。任何一系列数字都可用于表达对象之间己排定的顺序关系。例如，可对顺序量表施以任何变换，只要能保持对象间基本的顺序关系。因此，除了计算频度，顺序量表还可用来计算百分位数、四分位数、中位数、秩次数等。
（3）等距量表
等距量表也称区间量表，在等距量表中，量表上相等的数字距离代表所测量的变量相等的数量差值。等距量表包含顺序量表提供的一切信息，并且可以让我们比较对象间的差别，它就等于量表上对应数字之差。等距量表中相邻数值之间的差距是相等的，1和2之间的差距就等于2和3之间的差距，也等于5和6之间的差距。有关等距量表最典型的实际例子是温度计。在市场营销研究中，利用评比量表得到的态度数据一般经常作为等距数据来处理。
等距量表中原点不是固定的，测量单位也是人为的。因此，任何形式为y=a+bx的线性变换都能够保持等距量表的特性。这里，x是测量变量在原量表中的值，y是变换后得到的新值，b是一个正的常数，a可以是任何常数。因此，对四个对象A、B、C、D分别打分为1、2、3、4或22、24、26、28都是等价的。后一种量表可以从前一种量表经过变换得到，其中a=20，b=2。由于原点不固定，量表上数字的比值没有任何意义，例如D和B的比值变换前为2:1，变换后却为7:6，但测量值差距之比是有意义的，因为在这个过程中常数a、b都被消掉了。在不同量表中，对象D、B的差值和对象C、B的差值之比都是2:1。
对于等比量表可采用类别量表和顺序量表适用的一切统计方法。此外，还可以计算算术平均值、标准方差以及其他有关的统计量。
（4）等比量表
等比量表具有类别量表、顺序量表、区间量表的一切特性，并有固定的原点。因此，在等比量表中，我们可以标识对象，将对象进行分类、排序，并比较不同对象某一变量测量值的差别。测量值之间的比值也是有意义的。不仅“2”和“5”的差别与“10”和“13”的差别相等，并且“10”是“5”的2倍，身高、体重、年龄、收入等都是等比量表的例子。市场营销研究中，销售额、生产成本、市场份额、消费者数量等变量都要用等比量表来测量。
等比量表仅限于使用形式为y=bx的变换，这里b是个正的常数。不能够象在等距量表中那样再加上一个常数a。例如从“米”到“厘米”的变换（b=100），不管是用米还是用厘米做为测量单位，对象之间的比较总是一致的。
所有的统计方法都适于等比量表，包括几何平均数的计算。遗憾的是等比量表对态度测量并没有太大的用处。
态度测量的基本技术
量表作为一种测量工具，它试图确定主观的、有时是抽象的定量化测量程序，即用数字来代表测量对象的某一特性，从而对测量对象的不同的特性以多个不同的数字来表示的过程，根据要测量的概念或对象的复杂性和不确定性，量表既表现为四种不同的测量水平，又有一维量表与多维量表之分，本节中我们主要讨论用于态度测量的一维顺序量表和等距量表。
1、评价量表
评价量表也叫评比量表，它是由研究人员事先将各种可能的选择标示在一个评价量表上，然后要求应答者在测量表上指出他（她）的态度或意见。根据量表的形式评价量表又分为图示评价量表和列举评价量表。一般图示评价量表要求应答者在一个有两个固定端点的图示连续体上进行选择；列举评价量表则是要求应答者在有限类别的表格标记中进行选择。评价量表获得的数据通常作为等距数据使用和处理。
2、等级量表
等级量表是一种顺序量表，它是将许多研究对象同时展示给受测者，并要求他们根据某个标准对这些对象排序或分成等级。例如，要求受访者根据总体印象对不同品牌的商品进行排序。典型地，这种排序要求受测者对他们认为最好的品牌排“1”号，次好的排“2”号，依次类推，直到量表中列举出的每个品牌都有了相应的序号为止。一个序号只能用于一种品牌。
3、配对比较量表
在配对比较量表中，受测者被要求对一系列对象两两进行比较，根据某个标准在两个被比较中的对象中做出选择。配对比较量表也是一种使用很普遍的态度测量方法。它实际上是一种特殊的等级量表，不过要求排序的是两个对象，而不是多个。配对比较方法克服了等级排序量表存在的缺点。首先，对受测者来说，从一对对象中选出一个肯定比从一大组对象中选出一个更容易；其次，配对比较也可以避免等级量表的顺序误差。但是，因为一般要对所有的配对进行比较，所以对于有n个对象的情况，要进行n(n-1)/2次配对比较，是关于n的一个几何级数。因此，被测量的对象的个数不宜太多，以免使受测者产生厌烦而影响应答的质量。
4、沙氏通量表
在市场营销研究中，经常涉及到对某一主题的态度测量，如人们对于电视商业广告的态度、对人寿保险的态度等。沙氏通量表通过应答者在若干（一般9—15条）与态度相关的语句中选择是否同意的方式，获得应答者关于主题的看法。沙氏通量表的实地测试和统计汇总都很简单，只是量表的构做相对来说比较麻烦。
5、李克特量表
李克特量表形式上与沙氏通量表相似，都要求受测者对一组与测量主题有关陈述语句发表自已的看法。它们的区别是，沙氏通量表只要求受测者选出他所同意的陈述语句，而李克特量表要求受测者对每一个与态度有关的陈述语句表明他同意或不同意的程度。另外，沙氏通量表中的一组有关态度的语句按有利和不利的程度都有一个确定的分值，而李克特量表仅仅需要对态度语句划分是有利还是不利，以便事后进行数据处理。
6、语意差异量表
在市场研究中，常常需要知道某个事物在人们心中的形象，语意差异法就是一种常用的测量事物形象的方法。语意差异法可以用于测量人们对商品、品牌、商店的印象。