3.2.1.1 测量的概念、性质和特征
（1）测量的概念
测量是通过已知的标准单位和我们期望以定量方式表征的实体可比较的属性进行比较来获取有关物理世界定量数据的过程，通常分为绝对测量和相对测量，绝对是指已经存在与使用的被高度认可和接受的官方标准，如“米”和“秒”等单位；相对测量是指仅在特定的情境中使用的标准意义，如“李明是他父亲身高的一半”，就是以李明父亲的身高作为标准，但是这样的相对测量如果超出熟悉他们的人群范围，将会没有意义（因为熟悉他们的人群已将他父亲的身高作为一个公共知识）。如果测量单位能够被那些希望讨论观察现象的人们一致同意和持续使用，将大大方便交流，如速度、密度等。
（2）测量的性质
测量可以被认为是根据一定的规则对对象（或事件或情境）分配数字。根据那个规则决定数字分配的对象的属性被称为级数，即可测量属性；对特定对象分配的数字被称为测量，即级数的数量和程度（可称为级数的描述和近似），需要特别注意的是规则定义了级数和测量[4]。因此，测量的关键问题是能够被证明有用规则的发现。
（3）测量的特征
①测量的值可以是连续的，也可以是不连续的。如对速度、密度等的测量是连续的，而对发文数量、引文数量的测量是不连续的。
②有些对象可以通过直接观察将其某些属性特征与已知标准度量单位进行比较而获得测量数据，如物体的长度、宽度等。
③有些对象难以将其某些属性特征与一些直接观察现象相关联，但可通过可观察现象对其推断。如市场调查中的“垃圾学”方法（市场调查人员通过对家庭垃圾的观察与记录、收集家庭消费资料的调查方法）。
④有些对象较抽象，只能通过主观调查间接获得，如思想观点、价值立场等。
⑤有些对象的测量既可以是主观的，也可以是客观的。如度量贫穷既可以从主观角度来测量，也可以从客观角度来测量。“你认为你穷吗？”就是主观评估的一种，或把贫富分为若干个档次，请被调查对象自我评估，也是主观评估的一种；而计算“家庭收入/贫困标准线”就是客观测量[5]。
3.2.1.2 测量的类型
从不同的角度，可以把测量分为不同的类型。
（1）按照测量的目的和价值分类
1）规范价值测量。规范价值是值得被用于设定目标、决定行动方向和限制其他看起来更容易实现目标路径行为等的标准[6]。目标的层级顺序和选择依赖价值——被个人和社会保持的行为规范标准，人们通常建立法律与习俗规范和保留他们的价值观念，如科学探索的价值观系统在于：客观性、可测度性、可重复性、无私利性、真理性等，并且所有的价值观系统被认为先于它们在决策中的使用。规范价值有时候是不可以被量化的，如对人文社会科学研究，其价值取向和学术立场（即意识形态等）是不可以被量化的。
目标冲突可以通过价值判断解决，而价值判断通常依赖于个体在和社会交互的过程中对社会共识的了解，而不是潜在的数量运算。价值是我们据以衡量目标的标准，但没有明确的尺度用于这一目的。
2）经济价值测量。经济价值是基于稀缺和配置的概念。我们所拥有的资源是有限的，但我们能够根据动态目的配置资源的份额。我们一旦做出了决定，这就意味着对资源的使用价值做出了排序，一些资源优先于其他资源被配置。因此，可以使用顺序量表测量使用价值。除使用价值外，还有市场价值，即交换价值。但有些商品由于难以被获得和交换，于是又产生出评估价值，如评估资产的损失等。
总体上，规范价值取决于社会共识；经济价值仅仅在选择明确的真实环境下发生。因此，价值的测量是关于我们自己和我们周围人群的决策效果的经验选择。
（2）按照测量过程中是否涉及主观因素分类(www.xing528.com)
1）基于心理判断自我外化的主观测量。心理判断的自我外化过程，是一个主观估计的过程。它是被试或评估人把自己对某个问题的心理感受和判断进行外化、量化的过程，如对学术成果创新大小的判断等。
基于心理判断自我外化的测量一般可分为两类：
①被试者按照研究者的要求和标准，把自己的心理感受和判断外化、量化。
②测量人（如受聘专家等）在观察后，按照研究者的要求和标准，把自己的心理感受和判断外化、量化。
2）无需心理判断自我外化的客观测量。
①测量被试者行为的物理量，如某种信息行为的持续时间等。
②测量被试者在一定行为中的生理反应，如脑电、脑磁、眼动幅度和频率等。
3.2.1.3 概念、变量与变量值
概念是对事物共性特征的抽象和概括；变量是被严格定义了的、可以度量的概念，表示所研究问题某种特征的指标，是同质特征的数量的概括；变量值是所关注变量（可量化特征）的具体数值，它反映了所关注特征的状态。三者之间的关系如下：
（1）概念可以是多维度的。有时度量一个严格界定了的概念，所需要的是一串有结构的指标体系。如高校科技创新力就需要用一申有结构的指标来表达：人力、R&D基地、项目、经费等反映研发投入；成果应用、收录论文数、论文质量、获奖等反映研究产出[7]。
（2）概念的度量指标可能有多个。许多情况下，虽然对概念的内涵进行了严格界定，但度量这个概念的指标却可以是多样的，可能是多个（有的可以相互替代，有的不可以）。如对成果应用的度量就有专利授权数、技术转让收入等。
（3）一个维度可以与多个度量指标相关联，而且一个度量指标也可以与多个维度相关联。如在测度信息质量时，准确性（维度）可以与错误的数据以及过时的数据相关联（度量）。过时的数据（度量）可以与准确性（维度）和时间性（维度）相关联等[8]。
此外，从变量值（数据）的角度，可以把变量分成以下四种类型：
（1）比率级。它是具有一定单位的实际测量值，如克、千克、吨等。这类数据可以做加减乘除运算，是数据最高级的测度等级。不仅提供给我们大于或小于的信息，而且也提供给我们大多少或小多少的详细信息。此外，比率数据的0值是绝对的，不是人为任意制定的，因此，其任意两个取值的比率（分母不为0）有确定的意义。对应该级别数据的变量，称为比率级变量。比如，您昨天发了多少封电子邮件？
（2）间距级。这类数据没有物理意义上的绝对0值，而是人为规定的。如摄氏温标中的0℃与华氏温标中的32℉相对应。所以，这类数据可以提供多于或少于以及多多少或少多少的信息，但由于没有绝对的0值，不能用“多一倍”或“少一半”之类的术语（即只可以做加减、但不能做乘除运算）。如我们不仅知道一个20℃的物体比一个10℃的物体温度高，而且也知道它们具有10℃的温差，但由于摄氏温标没有绝对0点，我们不能说20℃的物体的热度是10℃的物体的2倍。事实上，温度分别为20℃和10℃的两个物体也可以说它们温度分别为68℉和50℉（68/50≠2），原因是摄氏温标和华氏温标的零点都是随意选定的。
再如网络服务提供商的使用服务积分奖励计划。用户和网络服务提供商签订服务协议后就可以获得200积分，之后用户每支付1元人民币的服务费可获得1分。用户可根据累积的总分数来索取各种奖励。因此，积分系统提供了有关每一个用户比其他任何用户多多少积分或少多少积分的详细信息，一个拥有300积分的用户比拥有250积分的用户多50积分，同样，一个拥有500积分的用户比拥有450积分的用户也多50积分。既然每一个签约用户都有200分的基础积分，那么，每一位用户的总分数都不是从0开始的、绝对0点就不存在。这样，一个积累了1000分的用户所挣得的分数并不是一个累积了500分的用户分的2倍。
（3）顺序级。顺序级的数据只能比较大小，不能做加减乘除中任何一种运算，即不能具体告诉我们大多少。如对服务质量进行评价，我们可以按一定的顺序（从高到低或从低到高）进行编码，如用“1”代表“差”、“2”代表“尚可”、“3”代表“一般”、“4”代表“好”、“5”代表“很好”等，数字越大服务质量越好，我们从而知道“2”代表的服务质量好于“1”、“3”代表的服务质量好于“2”，但我们不能说“1”和“2”所代表的服务质量之间的差别等同于“2”和“3”所代表的服务质量之间的差别。这些编码数字仅仅代表一种顺序，并不能表示某个数字同其他数字相比差多少。该级别数据所对应的变量，称为顺序级变量。该级别的变量值，可以用数字表示、也可以用字母表示。
（4）名义级。名义级数据是数据的最低级，它仅仅是区分变量的不同值（类别）的标志，没有顺序关系，如性别、民族等。名义级数据可用到的唯一计算是记录每一类别出现的频次。对应于名义级的数据的变量，称为名义级变量。该级别的变量值，可以用数字来表示，也可以用字母来表示。
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