層面理論，美國心理學家、統計學家古特曼(Louis Guttman，1916—1987)提出的能力理論。以邏輯單位為基礎對能力進行分析，將其劃分為數目眾多的因素。
基本介紹
- 中文名：層面理論
- 外文名： facet theory
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格特曼量表
在第二次世界大戰期間，為了準確而快速地了解士兵的態度，格特曼(Louis Guttman，1916—1987)作為美國軍方的研究人員之一創立了格特曼量表(Guttman scale)，又稱作累積量表(cumulative scale)或量圖分析(scalogram analysis)，它是由同一性質的項目構成的量表，其特點是如果被試對量表中某一個項目表示贊同，則他必贊同這個項目之前的項目。
格特曼量表具有效度高、施測迅速、相同的分數對於不同的被試有著相同的意義等優點。但是，由於人類行為和態度往往是由多因素決定的，格特曼量表的這種單維性往往得不到實證資料的支持，這也是學者們對其提出質疑和批評的重要原因。
格特曼量表強調避免概念混淆，強調探索數據結構與內部心理結構之間的關係，進而發展了自己的多元模型，開創了層面理論和最小空間分析、多維量圖分析、偏序量圖分析等一系列相關的方法和技術。
發展
格特曼量表最初是一種態度測量技術，因此層面理論最初也被界定為研究態度的方法。但由於人類的態度和行為的內因外果關係，層面理論自然而然被套用到行為研究中，成為心理學以及其他以人類行為系統為研究對象社會科學和行為科學的重要研究方法。
從技術層面上講，層面理論的本質特徵在於處理多元變數從而探討人類態度與行為的多維結構。由於人類的態度行為涉及人們生活工作的方方面面、各行各業，因此其在心理學、社會科學和行為科學領域有著極大的套用空間。R．Guttman和C．W．Greenbaum研究了近年來層面理論的套用領域，指出層面理論的套用領域已經涉及：智力測量、嬰兒發展、價值觀、幸福感、心理治療、組織心理、工作價值觀、環境研究、動物行為、行為遺傳、護理研究、自殺行為、言語發展、課程設計、分配公平感、犯罪場景、攻擊行為、對宗教和種族的認同研究、對教育心理的研究、對空間能力的研究、對廣告和市場行為的研究，以及一些更具體的套用問題的研究，如消費者對國際機場評價的研究、對牙齒矯正動機的研究嘲等。
原理
層面(facet)可以看作是一個集合，包含了具有共同特徵的若干元素。整個研究範疇司以看作一個大的集合，層面則是這個大集合的子集。對於P層面，研究者可以對不同類稻的研究對象進行比較研究(比如種族或國別之間結構是否相同)。內容層面就是那些被研究名認為影響研究對象的反應的要素或變數。比如可以把性別當作一個層面，構成元素就是男性和女性；也可以把年齡當作一個層面，按年齡段劃分元素。內容層面的數量是不限定的，可以是一個也可以是很多個。當然，如果內容層面數目太多則會使研究失去意義，就像因蕃分析法一樣，如果提取的因子數目與研究變數數目相同，則這一分析結果就沒有意義。一船而言，內容層面是根據已有的研究文獻結合當前研究所提出的問題設定的。每一個層麵包台的元素個數也是從一個到多個不定。內容層面是形成研究理論構思的關鍵，也是映射語句設計的關鍵。一般情況下提到層面時，主要指的是內容層面。
數據分析技術
多維尺度分析(multidimensional scaling analysis，MDS)是層面理論在數據處理中的關鍵技術。在探索觀察數據是否能反映研究者提出的結構關係時，用得最多的是最小空間分析(smallest space analysis)，也叫做相似結構分析(similarity structure analysis)簡稱SSA口]，是MDS技術的一個重要模型。MDS分為非計量(non—metric)MDS和計量(metric)MDS。區別在於非計量MDS是利用數據之間的順序關係來形成點與點間的空間距離而不是用具體的數值大小。。比如項目1和項目2的相關大於它和項目3的相關，那么只要代表項目1和項目2的兩點之間的距離大於它和第三點的距離就呵以了，並不關心項目1，2的相關係數比項目1，3的相關係數大多少。而計量MDS則相反。
SSA亦是先計算項目或變數之間的兩兩相關，然後在一個咒維的歐氏空間中用點將這些項目表示出來，使得點際之間的距離關係能夠代表項目之間的相關係數大小關係(或者相似程度關係)。因此，在結果圖中，靠得越近的點它們的相似性越高。然後研究者依據層面設計將含有共同層面元素的點劃入到同一個區域中。如果確實存在某個區域專門代表了某個元素，則說明這個元素的設計是合理的口“。根據區域的形狀和同一層面其他元素區域的關係可探索或驗證層面所扮演的角色，如極化層面、模組層面等，為理論結構的假設提供依據。
評價
層面理論將理論構建、研究設計、變數選擇、數據分析及其解釋系統地整合起來，提供了一種研究設計的框架和範式，“迫使”研究者在研究之初就精確地界定和清楚地陳述自己的研究範疇，精心地構建概念、結構，窮盡需要考慮的因素。在理論建構過程中，使得刺激變數的選擇清楚而全面，便於編制項目精簡的問卷。另外，層面理論清楚地提出了研究的假設，並提供了檢驗假設的技術，使得研究結論更易於檢驗，研究結果易於套用和推廣。
在數據分析上，層面理論強調了理論構建的合理性和概念結構的合理性，避免了“將統計手段置於理論之上”的純定量分析技術的固有缺陷。層面理論進一步將層面構成成分之問的相關關係細分為極化關係、模組關係和軸線關係，使得對理論結構的假設檢驗更為便利可信。
