Likert式計(jì)分法應(yīng)用于衛(wèi)生健康標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施效果評(píng)估的可行性研究

劉拓 朱秋鴻

衛(wèi)生健康標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施效果評(píng)估是衛(wèi)生健康標(biāo)準(zhǔn)全生命周期管理工作的重要組成部分，其結(jié)果對(duì)于修訂完善衛(wèi)生健康標(biāo)準(zhǔn)體系具有重要意義[1]。既往衛(wèi)生標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施評(píng)估多以標(biāo)準(zhǔn)使用者為研究對(duì)象，以調(diào)查問卷為手段，量化研究其對(duì)標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施過程中若干問題的意見。Likert 式計(jì)分法是最常用的定量調(diào)查方法之一，作為一種等距計(jì)分法，Likert 式計(jì)分法常設(shè)3～7 個(gè)等級(jí)，用于測(cè)量受試者對(duì)某一事物的態(tài)度觀念，其具有編制簡(jiǎn)單、形式明了、應(yīng)用廣泛的優(yōu)點(diǎn)[2-3]。既往衛(wèi)生標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施評(píng)估研究中，多采用簡(jiǎn)單的描述性統(tǒng)計(jì)學(xué)方法處理Likert 式計(jì)分法的調(diào)查結(jié)果，且缺少Likert 式調(diào)查問卷編制的相關(guān)研究。本研究擬結(jié)合衛(wèi)生健康標(biāo)準(zhǔn)特點(diǎn)，梳理歸納Likert 式調(diào)查問卷編制過程中的注意事項(xiàng)，并探討Likert 式計(jì)分法數(shù)據(jù)的分析策略，為進(jìn)一步完善衛(wèi)生健康標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施效果評(píng)估方法體系提供參考。

1 資料與方法

1.1 一般資料

選擇萬方、知網(wǎng)、維普和PubMed 數(shù)據(jù)庫進(jìn)行系統(tǒng)檢索，以“Likert”O(jiān)R“李克特”為檢索詞，檢索字段為“題名或關(guān)鍵詞”，檢索時(shí)間不限，導(dǎo)出所有檢索結(jié)果并進(jìn)行去重。萬方、知網(wǎng)和維普分別命中383、288 和190 篇文獻(xiàn)，去重后剩余561 篇文獻(xiàn)；PubMed 命中163 篇文獻(xiàn)。

1.2 方法

人工閱讀并梳理上述文獻(xiàn)，結(jié)合衛(wèi)生健康標(biāo)準(zhǔn)的特點(diǎn)和既往調(diào)查實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，運(yùn)用歸納法總結(jié)調(diào)查問卷編制過程中的注意事項(xiàng)，提煉Likert 式計(jì)分法數(shù)據(jù)的分析策略。

2 結(jié)果

2.1 編制Likert 式調(diào)查問卷

2.1.1 編制原則 衛(wèi)生健康標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施效果評(píng)估是一項(xiàng)目的性較強(qiáng)的社會(huì)調(diào)查活動(dòng)，旨在獲得標(biāo)準(zhǔn)使用者對(duì)于標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施過程中的真實(shí)意見。其在編制過程中應(yīng)該遵循如下原則。

（1）目的明確原則：衛(wèi)生健康標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施效果評(píng)估調(diào)查問卷的設(shè)計(jì)應(yīng)緊扣研究目的，可能是針對(duì)一項(xiàng)或幾項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)的調(diào)查，也可能是針對(duì)某領(lǐng)域的標(biāo)準(zhǔn)體系的調(diào)查；可能是針對(duì)普通人群的，也可能是針對(duì)特定群體的，如醫(yī)生、護(hù)士、疾控人員。調(diào)查問卷要針對(duì)不同的調(diào)查目的設(shè)置問題，對(duì)于與調(diào)查目的關(guān)系不大的問題均應(yīng)刪除。

（2）框架合理原則：衛(wèi)生健康標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施效果評(píng)估問卷應(yīng)以相關(guān)理論為基礎(chǔ)設(shè)計(jì)框架，一般需涵蓋合法性、科學(xué)性、可行性3 個(gè)維度，每個(gè)維度下根據(jù)調(diào)查目的設(shè)置若干小問題。合法性即標(biāo)準(zhǔn)與現(xiàn)行有關(guān)法律法規(guī)和政策方針不產(chǎn)生沖突；科學(xué)性即標(biāo)準(zhǔn)符合現(xiàn)有科學(xué)證據(jù)；可行性即標(biāo)準(zhǔn)使用者在實(shí)際工作中可以方便地使用標(biāo)準(zhǔn)，不存在阻礙標(biāo)準(zhǔn)使用的技術(shù)障礙。此外，根據(jù)調(diào)查目的還可以增加“標(biāo)準(zhǔn)可及性”和“配套技術(shù)文件完整性”2 個(gè)維度，標(biāo)準(zhǔn)可及性指的是調(diào)查對(duì)象是否容易從官方途徑獲取準(zhǔn)確權(quán)威的標(biāo)準(zhǔn)文本，配套技術(shù)文件完整性指的是針對(duì)該項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)是否發(fā)布配套的標(biāo)準(zhǔn)編制說明、技術(shù)指南、培訓(xùn)教材、課件及其視頻。

（3）簡(jiǎn)潔靈活原則：?jiǎn)柧砭幹菩柙陧?xiàng)目研究需要與調(diào)查對(duì)象實(shí)際情況之間尋求平衡，問題表述簡(jiǎn)潔準(zhǔn)確、易于理解，內(nèi)容緊扣主題，不宜過多過泛，且要符合調(diào)查對(duì)象的理解能力和回答意愿。同時(shí)，應(yīng)控制好問卷總長度，使調(diào)查對(duì)象可以在合適時(shí)間內(nèi)完成，這樣既可以減少調(diào)查對(duì)象填答問卷所需要的時(shí)間和精力，也可以降低開展調(diào)查的難度。

此外，相對(duì)于需在不同調(diào)查對(duì)象中反復(fù)使用的心理學(xué)調(diào)查量表，衛(wèi)生健康標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施效果評(píng)估調(diào)查問卷重復(fù)利用的可能性較小，故其在信度和效度方面的要求偏低。

2.1.2 編制過程中的常見問題及解決方法

（1）問題定位偏失：Likert 計(jì)分法并非通用的問卷形式，其主要用于測(cè)量調(diào)查對(duì)象對(duì)某事物的態(tài)度，不能用于專業(yè)水平、知識(shí)能力等方面的測(cè)量。在衛(wèi)生健康標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施評(píng)估調(diào)查過程中，常常會(huì)設(shè)置調(diào)查對(duì)象專業(yè)能力相關(guān)題項(xiàng)，例如設(shè)置為“我的××領(lǐng)域的專業(yè)能力在業(yè)界廣受認(rèn)可”，提供選項(xiàng)：“非常符合”“通常符合”“說不準(zhǔn)”“通常不符合”“非常不符合”，則無論選擇哪個(gè)選項(xiàng)，該問題都只能說明調(diào)查對(duì)象對(duì)自身專業(yè)能力的態(tài)度和自我評(píng)價(jià)，而并非體現(xiàn)其真實(shí)的專業(yè)能力。建議可將類似問題進(jìn)行轉(zhuǎn)化，如調(diào)查對(duì)象專業(yè)能力相關(guān)題項(xiàng)，可以轉(zhuǎn)為詢問調(diào)查對(duì)象的從業(yè)年限、技術(shù)職稱、使用標(biāo)準(zhǔn)的頻率等。

（2）問題界限不清：使用Likert 計(jì)分法的調(diào)查問題應(yīng)有清晰邊界，調(diào)查對(duì)象易于理解的調(diào)查問題的內(nèi)涵，切忌一個(gè)問題包含多個(gè)內(nèi)容。如同時(shí)涉及時(shí)間、程度、頻率等方面，問題應(yīng)用數(shù)字化的確切范圍。如設(shè)置題項(xiàng)“近年，我經(jīng)常使用××標(biāo)準(zhǔn)，認(rèn)為其科學(xué)性、可行性較好”，此種表述會(huì)使調(diào)查對(duì)象感覺無所適從、難以回答，一方面“近年”“經(jīng)?！薄拜^好”的定義不明確，另一方面“科學(xué)性”“可行性”在標(biāo)準(zhǔn)調(diào)查中往往屬不同的調(diào)查范疇，即便調(diào)查對(duì)象勉強(qiáng)做出選擇，調(diào)查結(jié)果也是不準(zhǔn)確的。建議上述問題可以拆分成若干子問題，如“最近一年，我使用××標(biāo)準(zhǔn)的頻率為平均每月××次”“我認(rèn)為××標(biāo)準(zhǔn)在實(shí)際工作中使用方便”等。

（3）問題表述不切：調(diào)查問卷的題項(xiàng)表述不夠簡(jiǎn)單明了、偏向使用冗長復(fù)雜的句子或雙重否定句、針對(duì)普通人群的調(diào)查中過度使用專業(yè)術(shù)語、同一調(diào)查問卷的選項(xiàng)方向不一致等，均會(huì)導(dǎo)致調(diào)查對(duì)象理解困難，甚至產(chǎn)生厭煩情緒而拒絕調(diào)查。如“我并不認(rèn)為××標(biāo)準(zhǔn)不具有科學(xué)性”，這樣的表述會(huì)使調(diào)查對(duì)象難以理解、不明所以，很可能亂答一氣。再如一部分問題的選項(xiàng)從左到右分別是“非常符合”“通常符合”“說不準(zhǔn)”“通常不符合”“非常不符合”，另一部分問題的選項(xiàng)從左到右分別是“非常不同意”“不同意”“不清楚”“同意”“非常同意”，兩者方向相反，會(huì)增加調(diào)查對(duì)象錯(cuò)填的可能性。

2.2 Likert 式計(jì)分?jǐn)?shù)據(jù)的分析策略

Likert 式計(jì)分法本質(zhì)上是等級(jí)變量，屬于計(jì)數(shù)資料的一種，但在實(shí)際分析中往往習(xí)慣于對(duì)其賦值后再進(jìn)行統(tǒng)計(jì)描述和分析。根據(jù)分析時(shí)對(duì)Likert 式計(jì)分?jǐn)?shù)據(jù)的處理方式，可以粗略分為以下兩種分析方法。

2.2.1 將Likert 式計(jì)分視為等級(jí)變量 等級(jí)變量分析方法相對(duì)基礎(chǔ)，一般采用頻數(shù)和頻率描述數(shù)據(jù)的分布情況，不同題目（變量）之間的相關(guān)性用Spearman 相關(guān)性分析，不同組之間的差別用秩和檢驗(yàn)進(jìn)行分析。相對(duì)于將Likert 式計(jì)分賦值后轉(zhuǎn)化為計(jì)量資料進(jìn)行統(tǒng)計(jì)描述，將Likert 式計(jì)分視為等級(jí)變量的統(tǒng)計(jì)描述要相對(duì)“啰嗦”一點(diǎn)，多數(shù)情況下其需要分別描述不同等級(jí)的頻數(shù)和頻率，特別是在不同選項(xiàng)頻率相差不大的情況下更是如此。此外，還可以采用關(guān)聯(lián)規(guī)則（association rules，AR）、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析（social network analysis，SNA）等分析不同選項(xiàng)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，并通過網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D等可視化方法呈現(xiàn)數(shù)據(jù)分析結(jié)果。

2.2.2 將Likert 式計(jì)分賦值后轉(zhuǎn)化為計(jì)量資料

（1）直接賦值法：按照Likert 式直接賦分，如“非常不同意”“不同意”“不清楚”“同意”“非常同意”分別賦分1～5分，如有三個(gè)等級(jí)則賦分1～3 分，以此類推。賦分之后可以計(jì)算均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差，并進(jìn)行比較。既往研究表明，Likert 式直接賦分后絕大多數(shù)情況下評(píng)分不符合正態(tài)分布，不能直接使用t檢驗(yàn)、方差分析、Pearson 相關(guān)性分析，而應(yīng)該采用秩和檢驗(yàn)、Spearman 相關(guān)性分析和Kappa 檢驗(yàn)[4]。綜合評(píng)價(jià)方面，可以采用雷達(dá)圖定量分析法。該方法是一種典型的圖形綜合評(píng)價(jià)方法，通過將已經(jīng)歸一化的評(píng)價(jià)對(duì)象各維度評(píng)價(jià)指標(biāo)繪制于二維平面，并利用圖形周長和面積進(jìn)行定量綜合評(píng)價(jià)，具有直觀清晰、易于判斷的優(yōu)勢(shì)，已經(jīng)在多個(gè)領(lǐng)域廣泛應(yīng)用。如雷達(dá)圖的各個(gè)維度均為歸一化的正優(yōu)指標(biāo)，則其面積與總體優(yōu)勢(shì)成正比，面積一定時(shí)，周長與各維度均衡性成反比；即評(píng)價(jià)對(duì)象的雷達(dá)圖面積越大，總體優(yōu)勢(shì)越大大，面積一定時(shí)，周長越短，雷達(dá)圖越接近圓形，其各指標(biāo)之間越均衡。相關(guān)評(píng)價(jià)函數(shù)的計(jì)算方法可以參考相關(guān)文獻(xiàn)[5-7]。

如在針對(duì)某衛(wèi)生健康標(biāo)準(zhǔn)評(píng)價(jià)過程中，設(shè)置了5 個(gè)評(píng)價(jià)維度，分別是合法性、科學(xué)性、可行性、可及性、配套技術(shù)文件完整性，每個(gè)維度下設(shè)置若干Likert 式計(jì)分法的問題，相關(guān)數(shù)據(jù)詳見表1，雷達(dá)圖見圖1。從雷達(dá)圖中可以明顯看出，A 組和B 組調(diào)查對(duì)象對(duì)某衛(wèi)生健康標(biāo)準(zhǔn)的合法性維度評(píng)價(jià)最高，對(duì)配套技術(shù)文件完整性維度評(píng)價(jià)最低；在可行性和可及性2 個(gè)維度，A 組和B 組調(diào)查對(duì)象得分差別較大。

圖1 某衛(wèi)生健康標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施情況雷達(dá)圖

表1 某衛(wèi)生健康標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施情況調(diào)查表

（2）等級(jí)賦分模型：針對(duì)某衛(wèi)生健康標(biāo)準(zhǔn)的調(diào)查問卷有3個(gè)維度，分別是合法性、科學(xué)性、可行性，合法性維度中某問題A 得分普遍為4～5 分，而可行性維度某問題B 得分普遍為2～3 分。兩者之間“難易程度”不同，其結(jié)果具有一定的不可加性，如果將其直接相加，結(jié)果很可能是“程序公正卻事實(shí)不公正”，與科學(xué)評(píng)價(jià)衛(wèi)生健康標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施情況的調(diào)查宗旨不契合。等級(jí)賦分模型可以解決此類問題，將原始分（如Likert 5 級(jí)得分）轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)分，以實(shí)現(xiàn)不同題目/科目得分之間的可加、可比。

在開始分析之前，首先需要將調(diào)查結(jié)果進(jìn)行同向歸一化處理，即將調(diào)查問卷中的所有問題都轉(zhuǎn)化為高優(yōu)指標(biāo)，以5 級(jí)計(jì)分為例（下同），即以得5 分為最優(yōu)，得1 分為最劣。設(shè)針對(duì)某衛(wèi)生健康標(biāo)準(zhǔn)的調(diào)查問卷有n 個(gè)問題，分別用i（i=1，2，3……n）表示；有m 個(gè)調(diào)查對(duì)象填寫了問卷，用j（j=1，2，3……m）表示；每個(gè)問題的評(píng)分采用Likert 式計(jì)分法，用x（x=1，2，3，4，5）表示。則每個(gè)問題的評(píng)分對(duì)應(yīng)的調(diào)查者數(shù)量用Njx（j=1，2……m；x=1，2，3，4，5）表示，其占比用Pjx（j=1，2……m；x=1，2，3，4，5）表示。第i 個(gè)問題Likert 5 級(jí)評(píng)分的平均百分位數(shù)和轉(zhuǎn)化后對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)化分值分別用Qix和Zix（i=1，2，…n；x=1，2，3，4，5）表示，計(jì)算公式詳見表2。轉(zhuǎn)化后的標(biāo)準(zhǔn)化分值可以在不同維度之間進(jìn)行相加減，也可以繪制條形圖、折線圖、矩陣熱力圖、氣泡圖等統(tǒng)計(jì)圖形進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化處理。

表2 Likert 5 級(jí)評(píng)分的平均百分位數(shù)和轉(zhuǎn)化后標(biāo)準(zhǔn)化分值計(jì)算公式表

（3）多面Rasch 模型（many facet Rasch model，MFRM）：MFRM 是對(duì)單參數(shù)Rasch 模型的擴(kuò)展和升級(jí)，兩者均基于項(xiàng)目反應(yīng)理論（item response theory，IRT），即考生在某一測(cè)試題目上的反應(yīng)與其某一特質(zhì)水平之間存在正相關(guān)關(guān)系，即考生在該測(cè)試的正確反應(yīng)概率（response probability，RP）越高，其某一特質(zhì)水平越高，同時(shí)受到測(cè)試題目難易程度、評(píng)分者寬嚴(yán)程度、評(píng)分等級(jí)等方面的影響。

根據(jù)項(xiàng)目反應(yīng)理論，可以構(gòu)建針對(duì)某一衛(wèi)生健康標(biāo)準(zhǔn)的MFRM，設(shè)針對(duì)某衛(wèi)生健康標(biāo)準(zhǔn)的調(diào)查問卷有n 個(gè)問題，分別用i（i=1，2，3……n）表示；有m 個(gè)調(diào)查對(duì)象填寫了問卷，用j（j=1，2，3……m）表示；每個(gè)問題的評(píng)分采用Likert 式計(jì)分法，以5 級(jí)計(jì)分法為例，用x（x=1，2，3，4，5）表示。

Log[Pijx/Pij（x-1）]=B-Di-Cj-Fj

該程序的模型函數(shù)表達(dá)式如下：Pijx 是該衛(wèi)生健康標(biāo)準(zhǔn)在調(diào)查問題i 上被調(diào)查對(duì)象j 評(píng)定為x 等（x=1，2，3，4，5）的概率，Pij（x-1）則是被評(píng)定為x-1 等的概率；B 是該衛(wèi)生健康標(biāo)準(zhǔn)的實(shí)施情況參數(shù)；Di 是調(diào)查問題i 的難度參數(shù)；Cj 是調(diào)查對(duì)象j 的寬嚴(yán)程度參數(shù)；Fx 是分步計(jì)分模型（partial credit model，PCM）中該衛(wèi)生健康標(biāo)準(zhǔn)得分從x-1 等到x 等的等級(jí)難度（step difficulty，StD）參數(shù)。

通過MFRM 專用的分析程序Facets 可以對(duì)上述模型進(jìn)行求解和分析。Facets 是一個(gè)收費(fèi)軟件，如待分析的數(shù)據(jù)量較少，可以使用其免費(fèi)的縮減版分析軟件MINIFAC（Min Facets）。MINIFAC 具有FACETS 的全部功能，但是最大只能處理2000個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)（響應(yīng)值）。

3 討論

3.1 衛(wèi)生健康標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施效果評(píng)估領(lǐng)域?qū)ikert 式調(diào)查問卷編制過程研究較少

Likert 式調(diào)查問卷由美國社會(huì)心理學(xué)家Likert 于1932 年在原有的總加量表基礎(chǔ)上改進(jìn)而成[8]，其具有簡(jiǎn)單、形式明了、易于理解的優(yōu)點(diǎn)，常用于對(duì)某一調(diào)查內(nèi)容的態(tài)度、觀點(diǎn)的調(diào)查，是衛(wèi)生健康標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施效果調(diào)查評(píng)估中最常用的調(diào)查方式之一。既往有研究表明，Likert 式調(diào)查問卷的編制過程對(duì)于調(diào)查是否成功具有重要影響，問題定位偏失、界限不清、表述不切、問卷長度過長等問題均會(huì)增加調(diào)查結(jié)果的不確定性[9]。如問卷調(diào)查過程中，問卷的設(shè)計(jì)者和調(diào)查對(duì)象對(duì)于某一問題的不同等級(jí)選項(xiàng)的理解存在一定的差異（即語義差異），而Likert 式調(diào)查問卷需要調(diào)查對(duì)象必須明確地從不同等級(jí)選項(xiàng)選擇其一，很容易造成調(diào)查結(jié)果的偏差[10]。此外，不同選項(xiàng)的等級(jí)數(shù)量也會(huì)影響調(diào)查結(jié)果，如分級(jí)過少，則分辨率過低，無法有效區(qū)分不同調(diào)查對(duì)象的態(tài)度觀點(diǎn)，導(dǎo)致調(diào)查失??；如分級(jí)太多，則量表冗長，調(diào)查對(duì)象應(yīng)答依從性下降，也會(huì)導(dǎo)致調(diào)查失敗，多數(shù)情況下以5～7 級(jí)為宜[9-11]。然而衛(wèi)生健康標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施效果評(píng)估領(lǐng)域?qū)ikert 式調(diào)查問卷編制過程研究較少，特別是對(duì)于不同專業(yè)衛(wèi)生健康標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施效果評(píng)估的共性框架、問題表述方式、選項(xiàng)的等級(jí)設(shè)置等缺少一定的研究探索，不利于系統(tǒng)地開展衛(wèi)生健康標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施效果評(píng)估，也不利于不同專業(yè)領(lǐng)域之間的交流和比較。

3.2 衛(wèi)生健康標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施效果評(píng)估領(lǐng)域?qū)ikert 式調(diào)查問卷數(shù)據(jù)分析更關(guān)注綜合評(píng)價(jià)結(jié)果

總體來說，相較于心理學(xué)和社會(huì)學(xué)調(diào)查，衛(wèi)生健康標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施效果評(píng)估調(diào)查旨在發(fā)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施過程中的“痛點(diǎn)”“難點(diǎn)”“堵點(diǎn)”等薄弱環(huán)節(jié)，調(diào)查過程中更關(guān)心提煉概括調(diào)查對(duì)象及其亞組使用標(biāo)準(zhǔn)情況。因此，衛(wèi)生健康標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施效果評(píng)估調(diào)查數(shù)據(jù)在分析方法上更加偏重對(duì)調(diào)查結(jié)果的綜合評(píng)價(jià)，而對(duì)探索性因子分析和驗(yàn)證性因子分析應(yīng)用較少。因Likert 式計(jì)分理論上具有等距特性，故可以采用原始等級(jí)直接賦分累加的方式進(jìn)行調(diào)查結(jié)果統(tǒng)計(jì)[12]。既往醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的文獻(xiàn)中，Likert 式調(diào)查問卷數(shù)據(jù)分析以直接賦值法更為常見，其具有簡(jiǎn)便、直觀的特點(diǎn)[13-16]。

3.3 衛(wèi)生健康標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施效果評(píng)估領(lǐng)域應(yīng)借鑒其他領(lǐng)域的成熟方法，進(jìn)一步優(yōu)化Likert 式調(diào)查問卷數(shù)據(jù)分析

雖然Likert 式計(jì)分理論上具有等距特性，但是在實(shí)際調(diào)查中由于測(cè)驗(yàn)依賴（test dependent，TD）、樣本依賴（sample dependent，SaD）、語義差異（semantic difference，SeD）的客觀存在，Likert 式計(jì)分的等距特性有可能難以滿足。故教育測(cè)量學(xué)、心理測(cè)量學(xué)等方面針對(duì)此問題進(jìn)行了大量的研究和探索，已經(jīng)形成一些較為成熟的方法。如等級(jí)賦分模型脫胎于教育測(cè)量學(xué)，已經(jīng)廣泛用于高考、中考等選拔性考試中不同選考科目賦分，可以用于解決不同調(diào)查問題之間“難易程度”不等的問題，其通過將Likert 式計(jì)分轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)得分，實(shí)現(xiàn)不同調(diào)查問題之間的可加、可比[17-18]。MFRM 基于項(xiàng)目反應(yīng)理論（item response theory，IRT），具有共同的Logit 標(biāo)尺、分析結(jié)果為線性、測(cè)試難度與測(cè)試對(duì)象水平等參數(shù)之間相互獨(dú)立三大特征，該模型經(jīng)過多年發(fā)展，已經(jīng)用于公務(wù)員面試主觀評(píng)分、英語水平測(cè)試等教育與心理測(cè)量學(xué)領(lǐng)域[19-22]。衛(wèi)生健康標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施效果評(píng)估領(lǐng)域應(yīng)借鑒其他領(lǐng)域的成熟方法，進(jìn)一步優(yōu)化Likert 式調(diào)查問卷數(shù)據(jù)分析挖掘能力，盡力提取調(diào)查數(shù)據(jù)背后的價(jià)值，為完善衛(wèi)生健康標(biāo)準(zhǔn)管理提供技術(shù)依據(jù)。

4 結(jié)論

衛(wèi)生健康標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施效果評(píng)估領(lǐng)域應(yīng)加大Likert 式計(jì)分法調(diào)查問卷編制和數(shù)據(jù)分析的研究，構(gòu)建共性評(píng)估框架、問題表述方式、選項(xiàng)的等級(jí)設(shè)置和數(shù)據(jù)分析策略。