态度无法直接被观察到，但可以通过人的语言、行为以及对外界的反应等间接地进行测量，因此态度是可以测量的。在社会心理学中常用的态度测量方法有态度量表﹑问卷等。在选择态度测量方法时，首先必须明确态度对象，态度对象可以是比较具体的，也可以是比较抽象的，但必须能与其他概念相区分。

然而确切地判断消费者态度绝非易事。了解消费者态度，不仅要花较长时间，而且也需要一定的方法与技巧。研究态度的学者们一直致力于发展、完善态度测量的方法与技术，以便更好地把握人们态度的指向与强度。下面介绍的几种态度测量方法，虽然可能并不十分理想，还有待改进和完善，但在实际中已得到了较为广泛的运用。了解这些方法，对于进一步改进这些方法和在此基础上创建新的态度测量方法是颇有益处的。例如通过测量消费者对整体品牌的喜好或情感，可以相当准确地预测该消费者对这一品牌的购买和使用情况。

一、瑟斯顿等距量表

瑟斯顿（L.L.Thurstone）和蔡夫（F.J.Chave）在1929年出版的《态度的测量》一书中，提出了态度测量的等距量表法。这一方法的具体测定程序比较复杂，下面仅将这一测定方法的基本思想做一简要介绍。

①通过对消费者的初步访谈和文献分析，尽可能多地搜集人们对某一态度对象的各种意见。这些意见一般由一个个陈述语句来表述，其中，既有善意的意见，也有恶意的意见，既有肯定的，也有否定的。比如制定消费者对某种鲜花的态度量表时，可以包括“该种鲜花很美”、“香气很浓郁”、“这种鲜花使我想起春天”、“葬礼上有这种鲜花会使人感到更加肃穆和悲哀”，等等，这样的陈述意见可多达100条以上。

②将上述陈述意见归类，将其分为7、9或11组，具体归类可邀请若干评判人员完成。评判者审视这些意见，看是否体现了对于态度对象的肯定或否定的态度。然后，根据自己的判断，把这些意见分为A、B、C、D、E、F、G七个组，以A表示极端肯定，B、C表示中度肯定，D表示中立陈述，E、F表示中度否定，G表示极度否定。分类任务完成以后，可以根据每种意见分类的分布情况，计算出该种意见的量表值。表6-2是由彼得森（R.C.Peterson）编制的瑟斯顿战争态度量表中的部分陈述意见及其量表分值，该量表是采用11组分类得出来的。

表6-2 战争态度量表部分项目及其分值

③由评判人员对各陈述意见做进一步的筛选，形成20条左右意义明确的陈述，并使之沿着由极端否定到极端肯定的连续系统分布。

④要求被试者对这20条左右陈述意见或其中的一部分进行判断，赞成某一陈述意见者在该意见下打“√”；不赞成时，在该意见下打“×”。由于每一陈述意见已被赋予一个量表值，这样，通过计算应答者同意项数的平均量表值或这些项数的中项分值，就可得出被试者在这一问题上的态度分数。在彼得森战争态度量表测试中，被试者平均得分越高，表明他越赞成或拥护进行战争。

运用瑟斯顿量表测试消费者态度，要求被试者给予积极、诚实和合作，否则调查结果会出现偏差。同时它需要许多审视者对数目众多的陈述意见进行选择，并分别计算每一陈述意见的量表分值。这是一项极为费时、费力的工作，对陈述项目的分类标准又难以把握，因此极大地限制了这一方法在实际中的运用，其大部分内容已被新发展起来的态度测量技术所代替。

二、李克特量表

李克特量表法，又称为总和等级评定法，是由李克特（R.Likert）于1932年提出来的。李克特量表在提出和确定陈述句的要求方面与瑟斯顿量表类似，但不像其那样要求把所陈述意见在一个分为7、9和11级的连续系统上进行均衡分类，而是只采用肯定或否定两种陈述，并要求参加态度测试的被试者对各项陈述意见表明赞同或不赞同的程度。实际上，李克特量表是将瑟斯特量表中的专家或评判人员分类转变为被试者的自我分类，由被试者在一个1～5分度或1～7分度的等级量表上自我报告对陈述意见的赞同程度。

李克特量表由一组句子所构成，这组句子是从围绕所要测量的问题搜集到的众多句子中，采用项目分析方法筛选出的辨别力较强的句子组成。根据被调查者对这组句子各项的回答，使用总和计分方式，以判明其态度的强弱。它的特点有：①主要应用于测量态度意向等主观指标。②它由一组陈述语及其等级分答案组成。③答案一般分成五个或七个等级，分别记以1、2、3、4、5或者1、2、3、4、5、6、7，且具有排序功能。④判断回答者态度强弱的依据是他在所有陈述语上的得分总和。

对于陈述意见“海信电视机清晰度很高”，被试者可以在一个五分度量表或者七分度量表上表明他赞同的程度。如图6-6所示，就是态度调查中采用的五分度或七分度李克特态度量表。量表上取的分值越低，表明对陈述意见赞同的程度越低；反之则越高。当然也可以规定量表值越低，赞同程度越高，这种规定完全是因人而异的。由于每一态度范畴可以从多个方面予以度量，即可以由被试者对多个陈述意见的赞同或反对程度予以刻画，所以在实际测量中，应对被试者在各陈述意见上的量值加以汇总，以获得该被试者在此态度范畴上的综合得分，并以此反映他的总体态度。

图6-6 李克特态度量表

在运用李克特量表测量消费者态度时，经常遇到的一个问题是，如何确定所使用的陈述语句是合适的，即这些语句确实具有刻画或反映消费者某一方面态度的潜力或能力。对于这一问题，确实没有十全十美的解决办法。但在实际运用中，可以通过计算在某一项目或陈述意见上得分居前25%的被试者的平均得分和在该项目上得分居末25%的被试者的平均得分，并对这两部分被试者的平均得分进行比较，以平均得分的差异作为决定该陈述意见是否合适、是否应该保留或删掉的判断指标。如果前述两部分被试者在某一项目上平均得分的差异越大，表明该项目越能深刻刻画人们在某一方面的态度，因而适合于作为量表项目；否则说明对消费者态度的刻画能力较低，不宜选作量表项目。

李克特量表因操作简便，是目前应用最为广泛的态度测量方法之一。与瑟斯顿量表相比，李克特量表的工作量只是前者的几分之一到几十分之一，而用李克特量表所测得的结果与用瑟斯顿量表所得的结果相关度达0.80，由此不难解释李克特量表受到普遍欢迎的原因。尽管如此，这一量表也不是没有局限性。由于采用态度等级的自我报告法，再加上它自身存在一种将问题简化处理的倾向，运用李克特量表测量较复杂的态度问题时，效果并不十分理想。此外，同瑟斯顿量表一样，李克特量表依据直接询问被试者对态度客体的评价来赋予分值，在一些敏感问题上，被试者可能会存在顾虑而加以掩饰，由此可能会影响最终的测试效果。

三、语意差别量表

语意差别量表（Semantic Differential Scaling），又称为语意分析量表，是由奥斯古德（C.E.Osgood）等人于1957年提出来的一种态度测量方法。语意差别量表包含了一系列反映研究对象不同属性的相反形容词，受访者通过指出在连续序列中的定位来反映对每个属性的印象。

在社会学、社会心理学和心理学研究中，语意差别量表被广泛用于文化的比较研究，个人及群体间差异的比较研究，以及人们对周围环境或事物的态度、看法的研究等。该量表的基本思想是，对态度的测量应从多个角度并采用间接的方法进行，而直截了当地询问人们对某一主题或邻近问题的看法与态度，结果不一定可靠。人们对某一主题的态度，可以通过分析主题概念的语意，确定一些相应的关联词，然后再根据被试者对这些关联词的反应来加以确定。例如，如果想了解一个人对他父亲的态度，此时，你不必直接询问他对自己父亲的感觉，因为这样询问的话，不一定能了解他的真实态度。你可以提出“父亲”这个词，要求被试者按语意差别量表中的各个评定项目画圈，由此即可推断出他对自己父亲的态度。语意差别量表包括三个不同的态度测量维度，即情感或评价维度、力度维度和活动维度，每一维度都由几对反义形容词或两极形容词予以刻画。语意差别量表能够度量不同特性在被访者心目中的差别，通过累加各种特性所收集的分数可以得出该答案的总分数。

表6-3是奥斯古德等人提出的语意差别测量项目。在对不同的事物或主题进行态度测量时，用以刻画表中各维度的具体项目可以做相应的调整，以便使量表能更贴切地反映所测主题的要求。具体测定消费者态度时，先给被试者提出一个关于态度对象的关键词，然后要求被试者按自己的想法在两极形容词间的7个数字上圈选一个数字，各系列分值的总和即代表他对所测事物的总的态度。得分越高，表示被试者对所测事物越具有积极和肯定的态度，相反则表明被试者对所测事物持有消极和否定的态度。

表6-3 语意差别测量项目

下面以消费者对A、B两个花店的评价来进一步说明语意差别量表的具体运用。图6-7绘出了100位消费者对A、B两家花店评价结果的平均值。从图中可以看出，花店A位置较好，布置较新潮，选择余地较大，但价格昂贵，服务态度不是很好。而花店B服务态度较好，价格也较适中，但所处位置不是十分理想，选择余地较小，并有较为保守的形象。

图6-7 消费者对花店态度的语意差别量度

语意差别量表构造比较简单，适用范围广泛，几乎可以用来测量消费者对任何事物的态度。局限性是这种态度测量方法并未摆脱被试者自我报告的方式，而且量表中各评价项目的确定仍带有一定的主观性。

四、多重性态度模型

（一）期望值模型

期望值模型，又称为客体态度模型，因为是费希宾（Fishbein）提出的，所以又称为费希宾模型。它是一个测量或预测消费者态度多重属性的模型，这一模型在消费者行为和市场营销研究领域受到广泛关注。该模型认为，消费者对商品的态度是基于消费者显意识中对商品多重属性的认知。由于商品的属性是多种多样，在购买商品之前，消费者只对该商品多重属性中的一部分属性比较了解，即商品的这些属性在消费者的头脑中处于显意识的位置，只有这些显意识才影响消费者对该商品的态度，并最终影响消费者对于该商品的购买行为。

期望值模型可按下列公式来表示：

式中：AO——消费者对于受测试产品的态度；

Bi——消费者相信商品具有属性i的程度（其属性既包括功能上的，又包括心理上的）；

Ei——消费者对商品属性i的评价值；

n——重要属性的个数。

期望值模型指出消费者对于一个给定产品的态度是：该产品具有各显著属性的程度Bi与属性评价值Ei的乘积之和。

［延伸阅读6-1］

期望值模型的应用实例

我们以测试消费者三种品牌手机的偏好为例，具体说明期望值模型的应用。

（1）找出测试产品的显著属性

最常用的方法是询问消费者，在他们评价各品牌手机时比较看重哪些属性，那些最经常提到或者被高度关注的属性被挑选出来作为显著属性。

假定下列四个属性被挑选出来：

●多功能；

●价格是否低于2000元；

●质量、性能是否优异；

●外观大方、稳重。

（2）测试Bi和Ei的值

Bi表示认为某一品牌手机具有某属性的程度。Bi在五分度或七分度量表中选择，从“很可能”到“很不可能”依次选择。例如：

Ei表示对属性的评价。例如：

用这种方法依次调查消费者对每种属性的E值以及每种品牌每一显著属性的B值。

假定向一位公司职员进行品牌调查，所获数据如下表所示：

总分计算过程如下：先将每个品牌的B值和E值相乘，各乘积之和即为该品牌的态度值。如品牌甲的态度值：AO=2×2+（-1）×（-3）+3×3+3×2=22，如此同样可以得出乙、丙两个品牌的态度值。品牌甲的得分最高，可知其为这位公司职员最为偏爱的品牌，因为它具有比较符合期望的属性。

总的来说，营销人员希望消费者认为他们的品牌：拥有期望属性，也就是说E与B的值正负一致；没有不理想的属性，也就是说当Ei是负值时，Bi也应是负值。在营销实践中，营销人员往往以此确定宣传的目标。

（二）理想点模型

理想点模型的独特之处在于提供了消费者心目中理想品牌的信息和消费者对现有品牌的看法。理想点模型可用公式表示如下：

式中：Ab——消费者对某品牌的态度；

Wi——消费者认为属性i的重要性；

Ii——消费者心目中属性i的理想值；

Xi——消费者认为某种品牌属性i的实际值；

n——属性数目。

［延伸阅读6-2］

理想点模型的应用实例

下面以一个实例来具体说明理想点模型的实际运用。

假设某个细分市场的消费者认为，健怡可乐在4个属性上的表现水平（用×表示）和消费者期望的理想值（用Ⅰ表示），如下表表示。

健怡可乐属性的表现

可见，该细分市场的消费者认为（用×表示）健怡可乐的价格适中，口味很苦，地位多少有一点低，热量极低。而他们期望的理想值（用Ⅰ表示）是价格更低一点，口味很甜，地位多少要高些，热量也极低。

由于这4个属性对消费者的重要性不一样，因此该市场的消费者对各属性赋予不同的权重。衡量权重的一种通常方法是100点法“常数和量表”。下表显示的重要性权重反映了软饮料4个方面属性的相对重要程度。卡路里含量被认为是最重要的属性，口味的重要性其次，价格最不重要。

软饮料属性的权重分布

由以上信息，我们可以计算出该细分市场对健怡可乐的态度指数：

A健怡可乐=|3－4|×10+|2－6|×30+|3－5|×20+|1－1|×40

=1×10+4×30+2×20+0×40

=170

该方法先算出消费者对健怡可乐各属性的理想值与评价值的绝对差值，各差值乘该属性的权重，便可得到态度指数值。实例中得到的态度指数值为170，这说明消费者态度好还是不好呢？态度指数值是一种相对测度指标，要评价它，必须将该指数与其他产品或品牌的态度指数进行比较。当然我们知道，如果健怡可乐被认为是一种理想的软饮料，则消费者对它的各属性的评价值就应该与理想值相等，从而使态度指数值等于0。因此态度指数越接近于0，说明所持态度越好，消费者对该产品的评价也就越高。

期望值模型和理想点模型都是多重性态度分析模型，它们都包括了对消费者态度两个方向性的调查，期望值模型计算出来的态度，既包含了消费者对品牌属性的相信程度，又包含了消费者对品牌属性重要性的评价；而理想点模型计算出来的态度，既包含了消费者对品牌实际品质与理想品质差异的认知，又包含了消费者对这种差异重要性的评价。因此，这两种模型都能全面反映消费者对某种品牌商品的真正态度。

多重性态度模型用途在于综合诊断功能。它帮助营销人员洞察消费者进行各种选择的深层原因，鉴别出消费者对企业产品或服务的概念误区和竞争性产品的威胁方向。多重性态度模型还可用于检测、比较不同广告的效果，如果一个新产品有两套广告方案，就可以用此模型检测。把被试者分为两组，分别向他们实施一种广告方案，然后测试两组人员的产品态度值。由于所受广告刺激不同，两组人员对产品的印象、感觉和属性评价就会出现差异，由此产生产品态度差异。营销人员可据此对广告方案做出选择或修改调整。

多重性态度分析模型的重要意义还在于它可用于新产品的开发。如果发现市场上现在的商品销售量下降并缺乏理想品牌时，就意味着向市场引进新的、接近理想品牌产品的机会就出现了。

五、行为反应测量

行为反应测量是指观察和测量被试者对于有关事物的实际行为反应，以此作为态度测量的客观指标。常用的行为测量方法主要有距离测量法，生理反应测量法和任务完成法。

（一）距离测量法

这一方法是通过观察人与人之间交往时的身体接近程度和亲切表现来研究人的态度。如果某人与另一个人交往时，保持较远的距离，目光较少接触，而且身躯后倾，则表明他对后者持一种否定的态度，相反情况下则表明对后者持有肯定的态度。

人对事物尤其是人对人的态度除了可以从前面所说的这种物理距离反映出来以外，也可以通过人与物、人与人之间的心理距离反映出来。博葛达斯（E.S.Bogardus）编制的社会距离测量表就是根据人与人之间的心理距离制定的，如表6-4所示。它虽然最初是为分析种族之间的隔阂和距离而设计的，但对测定人与人之间的亲疏关系同样是适用的。表6-4中的分值表示心理距离的远近，被试者在量表上做出挑选后，如果得分值越大，表示社会距离越大，在种族问题上越持有偏见；反之则表示社会距离越小，没有或较少有种族偏见。

表6-4 社会距离测量表

（二）生理反应测量法

生理反应测量即通过测定瞳孔的扩张、心律速度、血压变化、皮电反应等确定人的态度。例如测量消费者对某则广告的态度时，可以在他看了该则广告后立即对其做心律变动或皮电反应测试。当然，心理反应测量也存在一定的局限性：首先它只能探测极端反应；其次它对所测态度的类型不一定能辨别清楚，如恐惧和愤怒的生理反应几乎相同，难以区分。

（三）任务完成法

任务完成法是指让被试者去完成某项任务，通过观察完成质量来确定他对这件事的态度。根据琼斯的研究，态度对学习具有过滤作用，因此如果让被试者阅读几种不同倾向的材料并要求尽可能地予以回忆的话，他一般会对与自己态度相吻合的材料记得更多、更好。所以若他对带有某一倾向的材料比另外的材料记得更多、更好，则表明他更倾向于这种态度。当然，对材料记忆的好坏还涉及材料的难度、排列顺序等其他因素，在运用任务完成法探测消费者态度时，应设法对这些因素予以控制。