一、测量精度和测量误差
测量值是指反映一个对象某个特殊的数值。测量值不是所感兴趣的真点值，而是它们的一个观测。有许多因素都会引起测量误差，可将观测值O表示成如下的形式：O=T+S+R
观测值O和真点值T之间的差距称为误差，误差的大小反映了测量的精度的高低。误差包括两部分：系统误差S和系统误差R。S是一种偏差，代表着影响观测值的稳定性因素，每次都以相同的方式影响观测值。可能产生系统误差的原因很多。
随机误差不稳定。代表看影响观测值的暂时性因素，次都以不同的形式出现，例如暂时性的人员因素或环境因素等。
二、内容效度、标准则效度和建构效度来评价量表。
内容效度是指量表涵盖研究主题的程度。调研人员必须检查量表中的项目能否是够地覆盖测量对象的主要方面。为了获得足够的内容效度，要特别注意设计量表时应遵循的程序和规则。
内容效度的主观性使其不能单独地用来衡量表的效度，但可以用来对观测结果作大致的评价。一个更好的评价量是下面介绍的准则效度。
准则效度是指量表所得到的数据和其他被选择的变量的值相比是否有意义。准则变量可以是人文学和心理学特好、态度和行为、以及从其他量表得到的数据。根据时间跨度的不同，准则效度可分为同时效度和预测效度。当量表的测量数据和准则变量的值被同时收集时，使用同时效度。
三、建构效度
建构效度要求对每个特征的测量背后有足够的理论支持，并且这些被测量的特征之间应该有合理的关系。建构效度包括同质效度、异质效度和语意逻辑效度。
同质效度是指量表测量同一特征的其他测量方法相互关联的程度。异质效度是指量表和测不同特征的测量方法不同但理论上有关特征的测量方法之间相互关联的程度。
在设计量表时，首先建立一个理论模型，然后从中导出一系列推论、测试，逐渐形成一个由几个特征系统地联系起来的语意逻辑网。从表面上看，就是含有多个有关测量对象测量项目的量表。
四、测量的信度
信度指的是如果重复测量，量表所测结果的一致程度。系统误差对信度没什么影响，因为系统误差总是以相同的方式影响测量值的，因此不会造成不一致性。随机误差可能导致不致性，从而降低信度。信度可以定义为随机误差R影响测量值的程度。R=0，就认为测量是完全可信的，信度最高。
一般通过使用同一量表进行不同测量，分析各测量结果之间联系的方法来评价信度。如果联系密切，各测量结果具有一致性，则认为量表是可信的。
五、评价信度的方法主要有：再预测量、替换形式、内部一致性方法。
再测信度：用同样的量表，对同一组访问对象在尽可量相同的情况下，在不同的时间进行两次测量。两次测量相距一般在两到四周之间。用两次测量结果间的相关分析或差异的显著性检验方法，可以评价量表信度的高低。结果越是相关，差异越不显著则信度越高。
替换形式信度：用两个形式不同的等价量表，对同一组受访者在不同的时间（通常间隔两到四周）进行测量。两次测量结果间的相关性被用来评价量表的信度。
内部一致信度：内部一致信度用于评价累加量表的信度。在这种量表中，各个测量项目的得分被累加以得到一个总分，每个项目都测量整个量表所要测量对象的某个方面，项目之间就它们各自的特征而言应该是一致的。内部一致信度强调的是组成量表的一组测量项目内部的一致性。
六、效度和信度的关系
效度和信度的关系可以用前面讨论过的测量值的构成公式O=T+S+R来理解。如果测量是完全有效的，即0=T，S=0，R=0，此时测量必然是完全可信的，若量表的信度不足，它也不可能完全有效，因为有O=T+R。
量表是完全可信的，可以达到完全有效，也可能达不到，存在导致误差，缺管信度缺乏效度，但信度的大小并不能体现效度的大小。信度是效度的必要条件，但不是充分条件。从理论的角度来看，量应具有足够的效度和信度；从实践的观点来看，一个好的量表还应该具有实用性。
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