如果一个最差劲的测量是惟一可以利用的口量，那么使用它的代价会比得到的好处要大得多。在社会科学中很少出现那种为了避免可怕的结果而立即采取措施的情境。当别无选择时，只能设法把手边上的最好的工具拿来应付。然而，甚至在这些很少见的情境中。在运用劣质量表进行测量时，其固有的难题并设有消失。使用不能评估假设所得要评估的内容的测量，会导致错误的结论。这是否意味我们只能使用那些经历过严格的编制和具有广泛的效度的测量工具呢?未必。尽管在某些情境中，有缺陷的变量能比没有变量要好得多，但我们应该认识到什么时候我们的测量程序是有缺陷的．并相应地调整我们的结论。
研究者常常会认为，相对于那些研究中曲重要的科学问题而官，测量是不那么重要的，因此他们会努力通过较少使用量表而达到“有效利用”量表的目的。尽管如此，大量的测量仍然是有效研究的必要条件。研究者应该争取把他们感兴趣的理论建构和他们所实施的测量方法等同起来，劣质的变量极大地限制了研究结论的有效性。对于一个较关注实际问题而对调量本身不感兴履的研究者来说，从一开始就尽可能使研究的测量正确无误，这是十分重要的，并且在以后的研究中应该把它当作是理所当然的事。
研究者为了降低被试的负担也会错误地利用太过简单的量表。但事实上，即使是半效的被试完成的可靠量表，也要比全部的被试完成的不可靠的量表台产生更多的佰息。如果你不能确定数据的含义，那么所收集团数据便失去了意义。因此相对于被试完成的能产生有效数据的更长版本的量表，能够便撞地完成但不能产生有意义的信息的虽表只不过是浪攒时间和精力。 |
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