等级评定量表的最佳反应项数目：来自眼动研究的证据(2)
具体来说，被试作答量表时的反应时越短，则他们做出的认知努力越小。而量表传递的信息量方面，我们通过比较被试作答量表时的反应偏差来揭示。拥有最佳数目的反应项的量表能够传递最大的信息量，从而最大程度降低人们作答量表时的反应偏差。最常见的对量表的反应偏差包括净默认反应方式(net acquiescence response style，NARS)和极端反应方式(extreme response style，ERS)。净默认反应方式指的是被试更倾向于选择同意的选项，而不管测项的内容是什么(Baumgartner & Steenkamp，2001；Greenleaf，1992；Rossi，Gilula，& Allenby，2001)。极端反应方式指的是被试倾向于在等级评定量表中大幅度地选择极端值的反应项(Baumgartner &Steenkamp，2001；Greenleaf，1992)。我们通过比较被试对量表左右两边的反应项(即各种程度的同意项和各种程度的不同意项)的注视持续时间和注视次数比例来确定净默认反应方式的程度。而通过比较各种量表之间的极端值上的被试的注视时间和注视次数比例来确定哪种量表的极端反应方式程度高。
另外一个问题是，等级评定量表应该采用奇数还是偶数的反应项。相对应的奇数项和偶数项的量表的区别在于奇数项的量表多了一个中立项(mid-dle point)的存在。本研究采用选项比例变化(Gar-land，1991)的模式来探讨这个问题。通过比较相对应的偶数和奇数反应项的量表(即4点量表vs.5点量表，6点量表vs.7点量表，8点量表vs.9点量表)来确定是否有中立项存在的必要。如果被试对相对应的奇数和偶数项的量表(如4点量表vs.5点量表)的反应项的反应不存在显著差异，则中立项没有存在的必要。反之，中立项就有存在的必要。而根据信息理论，量表的反应项的数目越多能够提供的信息就越多，那么奇数项的量表(如5点量表)比相对应的偶数项的量表(4点量表)要好。同样我们也将利用实时记录的眼动数据——注视持续时间和注视次数——来探讨这个问题。
2.2 实验设计和数据收集
本研究采用单因素实验设计，自变量为量表的反应项数目，分别为4个、5个、6个、7个、8个和9个反应项(即7±2的范围)，分别命名为4点、5点、6点、7点、8点和9点量表。我们以广告的形式在中山大学招募实验的被试，每名被试给予报酬10元。184名来自中山大学的学生被随机分配到6种量表中的一种。最后有4名被试的数据被排除出分析。其中一名被试反应时间过长，在所有被试平均反应时的3个标准差之外；其他3名被试在进入正式实验后，因为眼颤和眨眼太严重，导致仪器记录到的有效数据很少，故他们的数据排除出分析。最后180名被试(男性84人)的数据进入最后分析。每种条件下被试人数均为30人。所有被试的母语均为汉语，都不知道实验目的。所有被试的裸眼视力或者矫正视力正常，平均年龄为22.17岁(SD=2.95)。
本研究为眼动实验，采用SR Research公司的Eyelink 1000型眼动仪，其采样频率为500Hz，即每2ms记录一次眼动位置。显示器屏幕刷新率为60Hz，屏幕分辨率为1024像素×768像素，显示器屏幕中央距被试的眼睛约为65cm。
将实验材料分成两部分，分别是量表的测项和评定项。量表的测项，本研究选取景奉杰和岳海龙(2005)修订的《中国消费者冲动性购买倾向量表》，该量表由26个测项组成。这些测项以宋体形式呈现，每个汉字的大小为25像素× 25像素，每个汉字对应约成0.7°的视角。
评定项分为6个条件，分别为4点、5点、6点、7点、8点和9点量表的反应项。图2显示的是4点量表反应项和5点量表反应项。如图所示，每种量表的反应项都是完全标注(fully labeled)的，即对所有反应项都进行标注而不仅仅只对极端值进行标注(endpoint labeled)。在各个条件下，每个反应项所占的空间都一样大，即每个反应项加上上面的标注大小都为67像素×134像素。采用完全标注的方式是为了减少被试的认知努力。同时，Weijters等人(2010)也提出对于态度和观点测量来说，最好采取完全标注的方式。另外，本研究在被试间平衡了反应项的位置，以免其对实验结果造成误差。即一半的被试看到的反应项的排列从左到右是从“完全不同意”到“完全同意”，而另一半的被试看到的则是从“完全同意”到“完全不同意”。
实验程序为每个被试单独施测。首先出示指导语，告知被试将阅读一些句子，这些句子描述的是人们对于购物的一些态度和看法。要求被试认真阅读句子，尽可能理解句子的意思。当阅读完一个句子后，按空格键进行翻页，进入到下一屏的评定项。要求被试根据自己的实际情况来进行评定，对前面呈现的句子中提到的态度和看法，是否同意？程度如何？被试用鼠标点击相应的反应项的数字来做出选择。被试做出选择后就进入到下一个测项的测评，如此循环26次。这26个测项是随机呈现的。
为确保实验数据的准确性，在实验过程中被试的下巴放在一个下巴托上，以确保头部的相对静止。在实验开始之前，先进行校准，成功校准后进入正式实验。整个实验大约持续10分钟。本研究选择的眼动指标是注视持续时间和注视次数。另外，本研究还记录了被试进行选择的反应时和所选择的反应项。
在分析中，将注视持续时间大于1500ms或小于50ms的数据作为极端数据从分析中剔除。因为，一般认为小于50 ms的注视被试不能获取有效信息，而1500 ms以上的注视则大多是由仪器或被试的误差造成的。总共剔除无效数据占总数据的3.8%。
本实验采取两种划分兴趣区的方式来对眼动数据进行分析。第一种划分兴趣区的方式是按各个反应项加上其上面的标注的区域来进行划分。即将4点量表的4个反应项划分为4个兴趣区，依次类推，9点量表划分为9个兴趣区。通过这样划分兴趣区，可以比较被试在各个反应项上的注视持续时间和注视次数，以便进行净默认反应方式分析和选项比例变化分析。第二种划分兴趣区的方式是将每种版本量表的整个反应项和标注平均进行划分，都划分为10个兴趣区，以便对各种量表的极端反应方式进行比较。 (陈欣欣 于洪彦)
另外一个问题是，等级评定量表应该采用奇数还是偶数的反应项。相对应的奇数项和偶数项的量表的区别在于奇数项的量表多了一个中立项(mid-dle point)的存在。本研究采用选项比例变化(Gar-land，1991)的模式来探讨这个问题。通过比较相对应的偶数和奇数反应项的量表(即4点量表vs.5点量表，6点量表vs.7点量表，8点量表vs.9点量表)来确定是否有中立项存在的必要。如果被试对相对应的奇数和偶数项的量表(如4点量表vs.5点量表)的反应项的反应不存在显著差异，则中立项没有存在的必要。反之，中立项就有存在的必要。而根据信息理论，量表的反应项的数目越多能够提供的信息就越多，那么奇数项的量表(如5点量表)比相对应的偶数项的量表(4点量表)要好。同样我们也将利用实时记录的眼动数据——注视持续时间和注视次数——来探讨这个问题。
2.2 实验设计和数据收集
本研究采用单因素实验设计，自变量为量表的反应项数目，分别为4个、5个、6个、7个、8个和9个反应项(即7±2的范围)，分别命名为4点、5点、6点、7点、8点和9点量表。我们以广告的形式在中山大学招募实验的被试，每名被试给予报酬10元。184名来自中山大学的学生被随机分配到6种量表中的一种。最后有4名被试的数据被排除出分析。其中一名被试反应时间过长，在所有被试平均反应时的3个标准差之外；其他3名被试在进入正式实验后，因为眼颤和眨眼太严重，导致仪器记录到的有效数据很少，故他们的数据排除出分析。最后180名被试(男性84人)的数据进入最后分析。每种条件下被试人数均为30人。所有被试的母语均为汉语，都不知道实验目的。所有被试的裸眼视力或者矫正视力正常，平均年龄为22.17岁(SD=2.95)。
本研究为眼动实验，采用SR Research公司的Eyelink 1000型眼动仪，其采样频率为500Hz，即每2ms记录一次眼动位置。显示器屏幕刷新率为60Hz，屏幕分辨率为1024像素×768像素，显示器屏幕中央距被试的眼睛约为65cm。
将实验材料分成两部分，分别是量表的测项和评定项。量表的测项，本研究选取景奉杰和岳海龙(2005)修订的《中国消费者冲动性购买倾向量表》，该量表由26个测项组成。这些测项以宋体形式呈现，每个汉字的大小为25像素× 25像素，每个汉字对应约成0.7°的视角。
评定项分为6个条件，分别为4点、5点、6点、7点、8点和9点量表的反应项。图2显示的是4点量表反应项和5点量表反应项。如图所示，每种量表的反应项都是完全标注(fully labeled)的，即对所有反应项都进行标注而不仅仅只对极端值进行标注(endpoint labeled)。在各个条件下，每个反应项所占的空间都一样大，即每个反应项加上上面的标注大小都为67像素×134像素。采用完全标注的方式是为了减少被试的认知努力。同时，Weijters等人(2010)也提出对于态度和观点测量来说，最好采取完全标注的方式。另外，本研究在被试间平衡了反应项的位置，以免其对实验结果造成误差。即一半的被试看到的反应项的排列从左到右是从“完全不同意”到“完全同意”，而另一半的被试看到的则是从“完全同意”到“完全不同意”。
实验程序为每个被试单独施测。首先出示指导语，告知被试将阅读一些句子，这些句子描述的是人们对于购物的一些态度和看法。要求被试认真阅读句子，尽可能理解句子的意思。当阅读完一个句子后，按空格键进行翻页，进入到下一屏的评定项。要求被试根据自己的实际情况来进行评定，对前面呈现的句子中提到的态度和看法，是否同意？程度如何？被试用鼠标点击相应的反应项的数字来做出选择。被试做出选择后就进入到下一个测项的测评，如此循环26次。这26个测项是随机呈现的。
为确保实验数据的准确性，在实验过程中被试的下巴放在一个下巴托上，以确保头部的相对静止。在实验开始之前，先进行校准，成功校准后进入正式实验。整个实验大约持续10分钟。本研究选择的眼动指标是注视持续时间和注视次数。另外，本研究还记录了被试进行选择的反应时和所选择的反应项。
在分析中，将注视持续时间大于1500ms或小于50ms的数据作为极端数据从分析中剔除。因为，一般认为小于50 ms的注视被试不能获取有效信息，而1500 ms以上的注视则大多是由仪器或被试的误差造成的。总共剔除无效数据占总数据的3.8%。
本实验采取两种划分兴趣区的方式来对眼动数据进行分析。第一种划分兴趣区的方式是按各个反应项加上其上面的标注的区域来进行划分。即将4点量表的4个反应项划分为4个兴趣区，依次类推，9点量表划分为9个兴趣区。通过这样划分兴趣区，可以比较被试在各个反应项上的注视持续时间和注视次数，以便进行净默认反应方式分析和选项比例变化分析。第二种划分兴趣区的方式是将每种版本量表的整个反应项和标注平均进行划分，都划分为10个兴趣区，以便对各种量表的极端反应方式进行比较。 (陈欣欣 于洪彦)