结果可能会有偏差或不准

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因此，在推断响应选项的绝对值时必须谨慎。 常见的挑战和考虑因素 更高的认知负荷 对于受访者来说，恒定总和规模对认知要求较高且耗时，尤其是在有很多评分选项的情况下。这可能会导致受访者疲劳、沮丧或放弃。 响应偏差和测量误差 x或呈现方式来分配分数，而不是根据他们的真实偏好或优先级。他们还可以对所有选项给予相同或相似的分数，以避免做出困难的权衡或表达负面意见。

范围灵敏度 使用非常小或很大的点会影响受访者在分配点时可以 伯利兹电话号码表 提供的详细程度。当不同的问题或受访者群体使用不同的点时，也可能导致比较或分组结果变得困难。 然而，缓解恒和规模挑战的最有效方法是在研究项目中使用恒和规模之前对其进行验证和预先测试。验证可确保恒定总和量表测量预期测量的内容，并且不存在偏差和测量误差。 常数和标度的替代方案 配对比较 这种方法要求受访者一次比较两个项目，然后选择他们最喜欢的一个。



这是了解不同项目的重要性的好方法，但当有很多项目需要比较时，它非常耗时。 排名顺序 根据排名顺序，受访者按偏好顺序对项目进行排名。它可以帮助您了解受访者的总体偏好顺序。 例如，您可以使用排名顺序要求受访者对他们最喜欢的午餐组合进行排名。但是，当您想要了解排名接近的项目的相对重要性时，它不是很有效。 离散选择模型 它是一种统计模型，用于估计各种项目（特别是大量项目）的相对重要性。