$Marlowe-Crowne 社会期望量表 - AI深度研究报告

Marlowe-Crowne 社会期望量表

自我认知与成长

共33题 · 预计7分钟

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马洛-克朗社会期望量表（MCSDS）：一份全面的心理测量学报告

I. 马洛-克朗社会期望量表（MCSDS）简介

自我报告测量中的社会期望偏差界定

在心理学和社会科学研究中，自我报告问卷是一种广泛使用的收集个体态度、行为、感受和特质信息的方法。然而，这类测量方法的一个固有挑战是社会期望反应（Socially Desirable Responding, SDR）或社会期望偏差（Social Desirability Bias, SDB）的存在。这种偏差指的是个体在回答自我报告项目时，倾向于以一种社会认可或期望的方式来呈现自己，而不是完全反映其真实的内在状态或行为 1。受访者可能会为了给他人留下好印象、获得社会赞许或避免批评，而夸大理想行为、淡化不受欢迎的特质或行为 5。

社会期望偏差对基于自我报告数据的研究效度构成了严重威胁，尤其是在涉及敏感话题的领域，如药物滥用、酒精消费、性行为、精神健康症状、攻击性、犯罪行为、收入、投票行为、锻炼习惯、安全带使用、伦理行为等 2。这种偏差可能导致对理想项目得分的虚增和对非理想项目得分的虚减，从而产生有偏倚的估计，扭曲变量之间的关系，并可能引向错误的结论 1。研究结果的有效性因此受到质疑，甚至影响审稿人对研究质量的评价和发表决策 10。早期研究者，如艾伦·爱德华兹（Alan Edwards），就已经认识到社会期望偏差是测验偏差的一个系统性来源 3。

MCSDS：目的与历史意义

为了应对社会期望偏差对心理测量的挑战，心理学家道格拉斯·P·克朗（Douglas P. Crowne）和戴维·马洛（David Marlowe）于1960年开发了马洛-克朗社会期望量表（Marlowe-Crowne Social Desirability Scale, MCSDS） 1。该量表的主要目的是测量个体在反应中表现出的社会期望倾向程度，特别是将其概念化为一种“赞许需求”（need for approval） 3。这种需求促使个体以“文化认可的方式”（culturally sanctioned ways）或“文化上适宜且可接受的方式”（culturally appropriate and acceptable manner）来做出反应 9。

自问世以来，MCSDS迅速成为评估社会期望偏差最常用和研究最广泛的工具之一，尤其是在非病理人群中 1。其影响深远，已被数千篇学术论文和学位论文引用 8。

MCSDS的开发背景中一个关键的考量是，要将其测量的社会期望构念与心理病理分离开来。这一点至关重要，因为在MCSDS之前，占主导地位的社会期望量表，如爱德华兹社会期望量表（Edwards Social Desirability Scale），其项目主要来源于明尼苏达多相人格测验（MMPI），因此得分与心理病理指标（或其缺乏）高度相关 4。这意味着使用爱德华兹量表时，很难区分高分是反映了真实的社会期望倾向，还是仅仅反映了被试心理病理症状较少（例如在大学生群体中） 12。克朗和马洛明确旨在构建一个“独立于心理病理”（independent of psychopathology）的量表 4。他们通过精心选择项目来实现这一目标：这些项目描述的是文化上认可但实际上不太可能发生的行为，或是普遍存在但社会不认可的行为，并且无论被试选择哪个答案（符合或不符合社会期望），其对个体心理适应性的暗示都应最小化 1。这种策略使得MCSDS能够更纯粹地测量一种与心理健康状况相对独立的“赞许需求”维度，为研究反应偏差提供了一个新的视角和工具。

II. 开发过程与理论基础

起源：克朗与马洛（1960）及测量背景

MCSDS的开发过程体现了严谨的心理测量学方法。研究者首先收集了50个描述个人态度和特质的陈述句 11。随后，他们邀请俄亥俄州立大学心理系的教员和研究生作为评判者，判断这些陈述从大学生角度看，哪个反应（“是”或“否”）是社会所期望的 11。在这一过程中，有47个项目获得了评判者的高度一致性（至少90%的评判者意见一致），构成了量表的初步形式 11。最后，研究者将这47个项目施测于大学生样本，并根据项目区分高分组和低分组得分的能力（在p<.05水平上具有显著区分度）筛选出最终的33个项目，形成了MCSDS的最终版本 11。

如前所述，MCSDS的开发明确旨在区别于爱德华兹（1957）的社会期望量表。爱德华兹量表的项目来源于MMPI，其内容与心理病理学紧密相关 4。克朗和马洛通过让评判者对两个量表的项目进行心理适应性评分（从1分“极度适应良好”到5分“极度适应不良”）来验证他们量表的独特性。结果显示，爱德华兹量表项目的平均评分为3.9，表明评判者认为对其做出社会不期望的反应明确指示了适应不良；而MCSDS项目的平均评分为2.8，接近中点，意味着其项目内容在适应性暗示上更为中性 19。两个平均分之间的差异极其显著（t=15.27,p<.0001） 19，这为MCSDS独立于心理病理的特性提供了实证支持。克朗和马洛在1964年出版的著作《赞许动机：评价依赖性研究》（The Approval Motive: Studies in Evaluative Dependence）中，详细阐述了他们使用MCSDS进行的系列研究和理论探索 11。

理论基础：赞许需求、印象管理与自我欺骗

MCSDS的核心理论构念是“赞许需求”（need for approval） 3。这是一种个体寻求他人接纳、避免他人否定的动机，表现为倾向于按照社会规范和期望来行事和报告自己 7。得分高者被认为具有更强的赞许需求 2。

克朗后来对这一理论进行了深化，指出以社会期望方式作答的动机不仅仅是对赞许的简单需求，还包含了一种针对脆弱自尊的“压抑性防御”（repressive defense） 11。这意味着高分可能不仅反映了取悦他人的倾向，也可能反映了一种保护自我价值感的内在机制。这一观点将MCSDS得分与压抑性应对方式（repressive coping style）联系起来，后者通常指个体倾向于否认或压抑负面情绪和想法 29。

随着研究的深入，社会期望偏差的理论模型也变得更加精细。保尔赫斯（Paulhus, 1984, 2002）等人提出了一个有影响力的两因素模型，将社会期望反应区分为：

  1. 印象管理（Impression Management, IM）： 指个体有意识地、故意地扭曲反应，以给他人留下良好印象（也称为他人欺骗，other-deception） 4。一些研究认为MCSDS主要测量的是印象管理 26。
  2. 自我欺骗式拔高（Self-Deceptive Enhancement, SDE）： 指个体无意识地持有一种过度积极的自我看法，并真诚地相信自己的积极描述（也称为自我欺骗，self-deception） 4。

虽然保尔赫斯开发了平衡式期望反应量表（Balanced Inventory of Desirable Responding, BIDR）来分别测量IM和SDE 26，但许多研究者也尝试通过因素分析将MCSDS映射到这两个构念上。因素分析的结果常常揭示出两个因子，有时被解释为与IM和SDE相关的维度，或者更常见地被标记为“归因”（Attribution）和“否认”（Denial） 4。

这种理论理解的演变——从简单的“赞许需求”到包含防御机制，再到区分IM和SDE——揭示了一个根本性的张力：MCSDS测量的究竟是一种有意识的策略（IM）、一种无意识的偏见（SDE）、一种人格需求（赞许需求），还是这些因素的混合体？最初的理论是“赞许需求” 9。克朗随后加入了“防御”的层面 11。保尔赫斯等人提出了IM/SDE的区分，通常用BIDR测量 4。因素分析试图将MCSDS映射到这些构念上，常得到两个与IM/SDE相关但又不完全相同的因子（归因/否认） 4。这表明MCSDS可能同时触及了有意识的印象管理和更深层次的自我认知/防御。由于缺乏一个清晰、普遍接受的关于MCSDS得分究竟代表什么的理论模型，将其简单地用作控制变量的做法变得复杂，并且要求研究者在使用时必须仔细考虑其在特定研究情境下的潜在构念。这种理论上的模糊性是持续存在的“反应方式 vs. 实质内容”争论的核心，并给分数的解释带来了挑战。

III. 原始量表：结构、项目与计分

格式：33个“是/否”项目

MCSDS的原始版本包含33个自我描述性的陈述句 1。被试需要阅读每个陈述，并判断该陈述是否符合自身情况，做出“是”（True）或“否”（False）的选择 3。

项目内容分析：归因与否认维度

量表的项目内容精心设计，旨在捕捉社会期望反应的核心特征。这些陈述描述了两类行为：一类是“文化上认可和赞许，但实际上不太可能发生”的行为；另一类是社会不认可但实际上相当普遍的行为 1。

基于项目内容和计分方向，研究者（尤其是在后来的因素分析研究中）常常将这33个项目区分为两个维度 1：

  • 归因（Attribution）项目（18项）： 这些项目描述的是社会赞许但实际上很少有人能完全做到的行为。对这些项目回答“是”被视为社会期望反应，计1分 1。例如：“无论和谁交谈，我总是一个很好的倾听者。” 1。
  • 否认（Denial）项目（15项）： 这些项目描述的是社会不认可但实际上很常见的行为或想法。对这些项目回答“否”被视为社会期望反应，计1分 1。例如：“我有时会想报复，而不是原谅和忘记。” 1。另一个例子是：“有时我会占别人的便宜。” 53。

需要注意的是，尽管“归因”和“否认”的标签在后续研究中被广泛使用 1，并且这种区分在因素分析中得到了一定支持 4，但在克朗和马洛的原始论文（1960）中，他们主要关注的是项目的“是/否”计分键，并未明确提出这两个维度标签，尽管项目选择的逻辑隐含了这种区分 19。

表1：原始MCSDS的33个项目及计分键

为了让读者全面了解该量表的具体内容，下表列出了MCSDS原始版本的全部33个项目及其社会期望反应的计分键（括号内T代表“是”，F代表“否”） 19。

表1. 马洛-克朗社会期望量表 - 个人反应问卷 (Marlowe-Crowne Social Desirability Scale - Personal Reaction Inventory)

说明：下面列出了一些关于个人态度和特质的陈述。请阅读每一项，并判断该陈述是否符合你个人的情况，选择“是”或“否”。

  1. 在投票前，我彻底调查所有候选人的资格。(T)
  2. 我从不犹豫是否要不辞劳苦地去帮助有困难的人。(T)
  3. 如果得不到鼓励，我有时很难继续我的工作。(F)
  4. 我从未强烈地讨厌过任何人。(T)
  5. 有时候，我会怀疑自己是否有能力在生活中取得成功。(F)
  6. 当我不能随心所欲时，我有时会感到怨恨。(F)
  7. 我总是注意自己的穿着方式。(T)
  8. 我在家里的餐桌礼仪和在外面餐馆吃饭时一样好。(T)
  9. 如果我能不付钱就溜进电影院并且肯定不会被发现，我可能会这样做。(F)
  10. 有几次，因为觉得自己能力太差而放弃了做某事。(F)
  11. 我有时喜欢说长道短。(F)
  12. 有时候，即使我知道当权者是对的，我也会觉得想要反抗他们。(F)
  13. 无论和谁交谈，我总是一个很好的倾听者。(T)
  14. 我记得曾经为了逃避某事而“装病”。(F)
  15. 有时候，我会占别人的便宜。(F)
  16. 当我犯错时，我总是愿意承认。(T)
  17. 我总是努力实践我所宣扬的道理。(T)
  18. 我觉得和那些大嗓门、讨厌的人相处并不特别困难。(T)
  19. 我有时会想报复，而不是原谅和忘记。(F)
  20. 当我不知道某件事时，我一点也不介意承认。(T)
  21. 我总是很有礼貌，即使对那些令人不快的人也是如此。(T)
  22. 有时候，我确实坚持要按自己的方式行事。(F)
  23. 有时候，我会觉得想砸东西。(F)
  24. 我绝不会想让别人替我的错误行为受惩罚。(T)
  25. 我从不反感被要求回报恩惠。(T)
  26. 当别人表达与我截然不同的想法时，我从未感到恼火。(T)
  27. 我从不进行长途旅行而不检查我的汽车安全。(T)
  28. 有时候，我会非常嫉妒别人的好运。(F)
  29. 我几乎从未有过想斥责别人的冲动。(T)
  30. 有时我会因为别人求我帮忙而感到恼火。(F)
  31. 我从未觉得无故受到惩罚。(T)
  32. 有时我认为当人们遭遇不幸时，他们只是得到了应有的报应。(F)
  33. 我从未故意说过伤害别人感情的话。(T)

计分概要:

  • 计为“是”(T) 的项目 (社会期望反应为“是”): 1, 2, 4, 7, 8, 13, 16, 17, 18, 20, 21, 24, 25, 26, 27, 29, 31, 33 (共18项)
  • 计为“否”(F) 的项目 (社会期望反应为“否”): 3, 5, 6, 9, 10, 11, 12, 14, 15, 19, 22, 23, 28, 30, 32 (共15项)

计分程序与分数解释

MCSDS的计分非常直接：计算被试的回答与社会期望反应计分键相符的项目数量。每符合一项计1分，不符合计0分。总分范围从0到33分 1。

根据原始研究和后续实践，通常将总分划分为三个大致范围进行解释 3：

  • 低分组（例如，0-8分）： 得分在此范围的个体（约占六分之一的受访者 3）被认为不太关注社会赞许，可能更愿意如实回答问题，即使答案可能不被看好 3。他们受社会规范或期望的影响可能较小。
  • 中间组（例如，9-19分）： 大约三分之二的受访者得分落在此区间 3。这表明个体对社会期望有中等程度的关注，在诚实报告与顾及他人看法之间取得平衡 3。他们的行为可能反映了对社会规范的一般性遵从。
  • 高分组（例如，20-33分）： 得分在此范围的个体（约占六分之一的受访者 3）可能高度关注他人如何看待自己，倾向于以最小化社会否定风险的方式作答 2。他们可能表现出强烈的社会遵从倾向，并可能歪曲自己的真实行为或态度。

然而，对这些分数范围的解释需要谨慎。这些切割点（0-8, 9-19, 20-33）在一定程度上是基于早期（很可能是大学生）样本的规范数据而设定的，带有一定的任意性 11。将这些固定的切割点直接应用于不同的人群（如临床样本、跨文化样本）或不同的量表版本（如短式量表）而未经重新标准化，在心理测量学上是值得商榷的 56。此外，高分的意义本身就存在争议。仅仅将其解释为“伪装”（faking）或“偏差”（bias）忽略了其可能反映的人格成分（如“赞许需求”、“防御性”） 11。这种理论上的模糊性使得解释变得复杂。因此，这些分数范围应被视为粗略的启发式指引，而非明确的分类标准。解释MCSDS分数时，必须结合其理论上的不确定性以及具体的施测人群和情境。

IV. 完整版MCSDS的心理测量学特性

评估任何心理测量工具的质量，信度和效度是两个核心指标。MCSDS自诞生以来，其心理测量学特性得到了广泛研究。

信度评估

信度指测量结果的一致性或稳定性。MCSDS的信度通常通过内部一致性信度和重测信度来评估。

  • 内部一致性信度： 指量表内部所有项目测量同一构念的一致程度。克朗和马洛（1960）报告的原始研究中，使用Kuder-Richardson公式20（KR-20，适用于二分反应项目）计算的内部一致性系数为0.88，这是一个相当高的值 4。后续研究也普遍报告了较高的内部一致性系数，例如Cronbach's alpha系数通常在0.80到0.90之间 23。在特定人群中，如成年男性性犯罪者样本中，也发现了很强的内部一致性 57。
  • 重测信度： 指同一组被试在不同时间点完成同一量表所得分数的相关程度，反映了测量的跨时间稳定性。原始研究报告了一个月间隔的重测信度为0.89 19。其他文献综述提到重测信度为中等到高 23，例如在0.50到0.80的范围内 23。一项针对性犯罪者的研究发现，在3周的间隔内，MCSDS具有良好的重测信度 57。

总体而言，完整版MCSDS的信度证据是比较充分的，表明该量表能够提供相对一致和稳定的测量结果。

效度证据

效度指测量工具能够准确测量其意图测量的构念的程度。MCSDS的效度可以通过多种途径来考察。

  • 建构效度： 指量表分数能够反映其所基于的理论构念的程度。首先，MCSDS成功地与其设计初衷相符，即与那些包含较多心理病理内容的社会期望量表（如爱德华兹量表）显示出区别，提供了其独立于心理病理的证据 4。其次，MCSDS得分与理论上相关的“赞许需求”行为表现（如更强的从众性、谨慎、易受说服、避免自我批评等）存在关联 28。此外，大量的因素分析研究试图探索MCSDS与印象管理（IM）和自我欺骗式拔高（SDE）这两个社会期望反应子构念的关系，虽然结果不尽一致，但也为理解其构念提供了线索 4。
  • 效标关联效度： 指量表分数与其他衡量相同或相关构念的外部标准（效标）之间的关系。MCSDS得分与其他公认的社会期望偏差测量工具（如爱德华兹SD量表、MMPI的说谎（L）和校正（K）分量表）存在预期中的相关 18。更重要的是，MCSDS得分能够预测在涉及敏感话题（如药物/酒精使用、精神健康问题、性行为）的自我报告中的反应偏差 2。它还被用于提高其他量表的预测准确性，以及预测个体对负面人格测验反馈的防御性反应 63。
  • 区分效度： 指量表分数与其理论上不应相关的构念之间的关系较低。如前所述，MCSDS的设计目标之一就是与心理病理相区分 4。研究也考察了它与其他一些人格特质的关系，发现其与宜人性（Agreeableness）等特质有中等程度的相关，这表明MCSDS测量的构念虽然与其他一些人格维度有联系，但仍然是相对独特的 2。

因素分析研究：一维与多维之争

尽管MCSDS最初被构想为一个单一维度的量表，旨在测量“赞许需求”这一整体构念 4，但对其因素结构的探索性因素分析（EFA）和验证性因素分析（CFA）研究却呈现出复杂甚至矛盾的结果。

许多因素分析研究表明MCSDS并非单一维度，而是具有多维结构，最常见的是提取出两个因子 4。这两个因子通常被解释为“归因”（Attribution，即声称自己拥有社会赞许的特质或行为）和“否认”（Denial，即否认自己拥有社会不认可的特质或行为） 1。这两个因子在概念上常常与保尔赫斯提出的印象管理（IM）和自我欺骗式拔高（SDE）相联系 4。

然而，关于MCSDS确切的因子数量和性质，不同研究之间缺乏一致性 7。一些研究在使用特定分析方法（如Rasch模型 12）或针对某些短式版本时，也发现支持单维结构的证据 65。主成分分析有时会得到一个占主导地位的第一因子，但也伴随着多个较小的因子，使得结构解释更加复杂 24。

这种关于因素结构的持续争论不仅仅是一个技术性的心理测量问题，它直接挑战了量表的建构效度以及总分的意义。量表最初被设计为单维的 4。然而，因素分析频繁地发现多个因子，通常是两个（归因/否认） 4。但具体的结构在不同研究中并不一致 7。使用单一总分的前提是量表是单维的，或者所有项目都同等地贡献于一个潜在构念。如果量表实际上是多维的，那么总分就混淆了可能不同的社会期望反应面向（例如，归因美德 vs. 否认缺点，或IM vs. SDE倾向）。这种潜在结构的不明确性削弱了建构效度——总分究竟代表什么？这种不确定性使得难以将其理直气壮地用作一个简单、明确的单一“社会期望”倾向指标，尤其是在用作控制变量时。缺乏清晰的因子结构给解释和应用带来了根本性的困难。

V. MCSDS的短式版本：开发与评估

短式版本的原理与扩散

尽管完整版MCSDS具有较好的心理测量学特性，但其包含33个项目，对于许多研究情境而言显得过长。量表的长度是其一个主要局限性 8。在包含多个问卷的大型调查中，加入一个33项的量表会显著增加被试的负担和疲劳度，还可能增加研究成本（如施测时间、打印成本等），甚至可能因为这些顾虑而阻碍研究者使用MCSDS来评估社会期望偏差 10。

因此，研究者们致力于开发MCSDS的短式版本（short forms），旨在提供心理测量学上可靠且有效的替代方案，这些版本项目更少，施测时间更短，从而更具实用性，并鼓励在心理学和社会研究中更广泛地使用社会期望测量 10。

主要短式版本概览

自MCSDS问世以来，研究者基于原始的33个项目，通过因素分析、项目分析等方法，开发出了多种短式版本 4。其中一些影响较大、使用较广的版本包括：

  • Strahan & Gerbasi (1972) 版本： 这是较早开发的短式版本之一，包括两个10项的版本（Form X1, Form X2）和一个包含这两个10项版本的20项版本（Form XX） 4。这些版本曾被广泛引用 12。
  • Reynolds (1982) 版本： Reynolds基于对608名大学生的数据进行因素分析和项目同质性分析，开发了三个短式版本：Form A（11项）、Form B（12项）和Form C（13项） 1。其中，Form C（13项） 被认为是最可行、最受欢迎的短式版本之一，得到了后续研究的广泛关注和应用 4。
  • 其他版本： 还有一些研究者开发了更短的版本以适应特定需求，例如Hays等人（1989）为医学研究开发的5项版本 4；Ballard（1992）也提出了几种短式版本 4；在中国研究中常用的一个14项版本（Tao et al., 2009）可能基于Ballard的版本 33；以及Stöber开发的包含17个项目的SDS-17，旨在更新项目语言以反映时代变化 60。

短式版本的心理测量学特性与效度

短式版本的心理测量学特性是研究者选择使用它们时的关键考量。

  • 信度： 短式版本的内部一致性信度通常低于完整版MCSDS，但通常被认为是可接受的，尽管有时可能处于临界水平。例如，Strahan & Gerbasi的10项版本中位KR-20系数约为0.62，20项版本中位KR-20系数约为0.78 4。Reynolds报告其Form A、B、C的KR-20系数分别为0.74、0.75和0.76 4。其他研究报告Form C的内部一致性系数范围较广，从0.62到0.89不等 1。然而，也有研究发现在特定样本中（如高级管理人员样本中对Strahan-Gerbasi版本），信度可能不足 67。
  • 效度： 短式版本通常与完整版MCSDS的总分表现出高度相关（例如，Reynolds版本的相关系数通常在0.90以上 7；Strahan & Gerbasi版本的相关系数也在0.80或0.90以上 24）。这表明短式版本在很大程度上能够捕捉到完整版本所测量的变异。此外，它们通常能够复制完整版本与外部效标（如MMPI效度量表）的相关模式 59。
  • 因素结构： 短式版本的开发方法（通常是选择在第一主成分或因子上载荷最高的项目 24）常常使其被假定为单维结构 7。然而，验证性因素分析（CFA）的结果并不一致。一些研究发现，某些短式版本（尤其是Reynolds的Form A和Form B）的单维模型拟合度优于完整版的单维模型 1。但也有研究发现，即使是短式版本，单维模型的拟合度也可能不佳 7，或者在短式版本内部也存在多维结构的证据 4。有研究者甚至提出，短式版本看似良好的模型拟合度可能是一种统计假象 27。

短式版本无疑提供了实践上的便利性，但其心理测量学的稳健性常常不如完整版本，并且存在不一致性。短式版本的开发过程，特别是那些依赖于选取第一因子载荷高项目的做法，可能人为地掩盖了完整量表中存在的潜在多维性。虽然短式版本与完整版总分的相关性很高（这在一定程度上是构建方法所致），但其内部一致性通常较低 4。关于单维性的CFA结果混杂不清，一些研究即使对短式版本也发现了较差的拟合度或多维证据 7。因此，短式版本的便利性是以牺牲一定的心理测量稳健性和概念清晰度为代价的。研究者在使用短式版本时，不应想当然地认为其必然是单维且信度足够，而应根据具体的研究样本和所选用的版本，寻找或提供相应的 psychometric 证据。

表2：常见MCSDS短式版本比较

版本名称 项目数 主要开发者/参考文献 报告的信度范围 (α / KR-20) 因素结构发现
Strahan & Gerbasi Form X1 10 Strahan & Gerbasi (1972) .49 -.75 (中位数 ~.62) 主要基于第一因子
Strahan & Gerbasi Form X2 10 Strahan & Gerbasi (1972) .49 -.75 (中位数 ~.62) 主要基于第一因子
Strahan & Gerbasi Form XX 20 Strahan & Gerbasi (1972) .73 -.87 (中位数 ~.78) 主要基于第一因子，有时信度不足 67
Reynolds Form A 11 Reynolds (1982) ~.74 单维拟合优于完整版 1
Reynolds Form B 12 Reynolds (1982) ~.75 单维拟合优于完整版 1
Reynolds Form C 13 Reynolds (1982) .62 -.89 结果混杂：部分支持单维 7，部分发现多维 4
Hays et al. Form 5 Hays, Hayashi, Steward (1989) ~.68 主要用于医学研究
Tao et al. Form 14 Tao, Guoying, Brody (2009) ~.71 (split-half) 支持双因素（归因/否认） 33，或1/2因素 78
Stöber SDS-17 17 Stöber (1999, 2001) 良好 旨在更新项目语言

注意：信度范围和因素结构发现可能因研究样本和方法的不同而有所差异。此表仅为概览。

VI. 跨文化应用与测量等值性

随着全球化研究的深入，MCSDS已被广泛应用于美国以外的多种文化和语言环境中。研究者在印度、荷兰、菲律宾 2、撒哈拉以南非洲国家（如埃塞俄比亚、肯尼亚、莫桑比克、乌干达 2）、欧洲国家（如希腊 1、法国、瑞士 4）、加拿大 1、亚洲国家（如韩国 12、马来西亚 33、哈萨克斯坦 7、中国 25）以及拉丁美洲国家（如厄瓜多尔 62）等进行了施测和验证。

翻译与改编的挑战（以中文版为例）

将MCSDS应用于不同文化背景时，简单的字面翻译往往是不够的。研究者必须进行细致的文化调适，以确保翻译后的量表在语义、习语、经验和概念层面与原量表等值 81。常用的方法包括翻译-回译程序，即先将量表翻译成目标语言，再由另一位双语者将其翻译回源语言，然后比较回译版本与原始版本的差异，以确保意义的准确传达 76。

然而，更深层次的挑战在于社会期望本身具有强烈的文化烙印。不同文化对于哪些行为是值得赞许的、哪些是需要避免的，其标准和规范可能存在显著差异 2。例如，集体主义文化可能比个人主义文化更强调群体和谐和社会认可，这可能导致在集体主义文化背景下的个体表现出更高的印象管理倾向 4。因此，原版MCSDS中的某些项目在新的文化环境中可能失去其原有的“社会期望”含义，或者其发生的“不可能性”或“普遍性”程度发生改变，从而影响量表的有效性。

针对中文使用人群，研究者已经开发和验证了多种MCSDS的中文版本，通常是基于不同的短式版本，例如14项版本 33、10项版本 87、13项版本 77，甚至可能包括一个32项的修订版 82。这些研究报告了中文版MCSDS的信度（例如，14项版本的分半信度为0.71 76；10项版本的Cronbach's alpha为0.819 90；与C-GAP量表共同使用时alpha为0.95 86；13项版本的alpha为0.77 77）和效度证据 33。

跨文化效度研究与测量等值性检验结果

尽管MCSDS已被广泛翻译和应用，但跨文化研究的结果表明，其心理测量学特性（如信度、因素结构）在不同文化背景下可能存在差异 4。

因素结构的研究结果尤其不一致。一些研究在中国或马来西亚样本中支持双因素（归因/否认）结构 33，另一些研究在中国大学生中发现单因素或双因素模型都能接受 76。而在非洲/瑞士样本中的研究也倾向于支持双因素结构 4。然而，一项在哈萨克斯坦进行的研究未能支持单维性，并且发现双因素结构的信度也不理想 7。

更关键的是测量等值性（measurement invariance）检验的结果。测量等值性是指一个测量工具在不同组别（如不同文化、语言、性别群体）中是否具有相同的测量属性。只有建立了测量等值性，才能有意义地比较不同组别之间的得分。然而，对MCSDS进行的跨文化/跨群体等值性检验结果往往不容乐观：

  • 跨性别等值性： 在马来西亚样本中成立 33，但在哈萨克斯坦样本中未得到支持 7。
  • 跨语言等值性： 在马来西亚的英语和中文版本之间仅达到部分等值性，否认因子上存在不等值现象 33。
  • 跨文化/国家等值性： 在非洲法语国家和瑞士之间的研究未能建立标量等值性（scalar invariance），表明存在项目偏差（item bias） 4。
  • 项目功能差异（Differential Item Functioning, DIF）： 在韩国样本中发现了针对性别的DIF 12；在乌干达样本中，通过移除一个项目减轻了性别DIF 52。

此外，MCSDS得分与人口统计学变量的关系也可能因文化而异。例如，在美国的研究发现非裔和拉丁裔美国人的平均分高于白人 15；在新加坡/马来西亚的研究发现印度裔得分高于其他族裔 48；一项跨国研究发现女性在“拔高”维度得分更高，男性在“否认”维度得分更高 44。

这些发现共同指向一个重要结论：尽管MCSDS被广泛翻译和使用，但不能假定它在不同文化或语言群体中具有等同的功能。文化规范显著影响着项目的意义和被试的反应模式，导致因素结构、信度和项目功能（DIF）的差异。在没有建立测量等值性的情况下，直接比较不同群体的MCSDS得分是缺乏心理测量学依据的，可能导致对群体间社会期望倾向差异的错误判断。量表的翻译和应用必须伴随着严格的本土化验证和跨组等值性检验，MCSDS构念及其测量的普适性假设并未得到充分支持。

VII. 在心理学研究与实践中的应用

MCSDS自开发以来，在心理学及相关领域的研究和实践中扮演了多种角色。

控制研究情境中的反应偏差

MCSDS最主要和最常见的用途之一是作为一种工具，用于评估和控制自我报告数据中可能存在的社会期望偏差 3。研究者通常将其包含在问卷调查中，然后：

  1. 计算相关： 考察MCSDS得分与研究中其他核心自我报告变量（如人格特质、态度、报告的行为频率等）的相关性。如果相关性不显著或很低，通常被视为目标量表具有良好区分效度的证据，表明其测量结果未受到社会期望偏差的严重污染 10。
  2. 统计控制： 在进行统计分析（如回归分析）时，将MCSDS得分作为协变量纳入模型，以期在考察其他变量之间关系时，统计上“移除”或“控制住”社会期望反应倾向的影响 10。
  3. 样本筛选： 有时，研究者会将被试按照MCSDS得分进行分组，或者直接删除得分过高的被试的数据，认为这些被试的反应可能不可信 5。然而，这种做法因可能导致样本偏差而受到批评 11。

MCSDS作为实质性人格测量

除了作为反应偏差的指示器，MCSDS有时也被直接用作一种人格特质的测量工具，主要反映其核心理论构念——“赞许需求” 11。在这种视角下，高分被解释为个体具有强烈的寻求他人认可和避免否定的动机。

  • 识别压抑者（Repressors）： 在研究应对方式的领域，MCSDS常与焦虑量表结合使用，以识别所谓的“压抑者”——那些报告低焦虑但MCSDS得分高的个体 29。
  • 预测行为与特质： 研究发现MCSDS得分与多种行为和人格特质相关，例如更强的从众性、谨慎、易受说服、防御性、对攻击性的处理方式（倾向于压抑敌意）、自尊脆弱性、态度改变、消费者满意度、冒险行为以及人际互动模式等 11。

在临床评估与健康行为研究中的应用

MCSDS也被应用于临床心理学和健康相关领域。

  • 临床评估： 用于理解来访者或病人的反应风格，尤其是在进行心理评估时 43。它已被用于特定的临床人群，如性犯罪者 11、物质使用者 2、精神疾病患者（尽管存在适用性担忧 66） 9、战斗退伍军人 54 以及HIV感染者 11。
  • 健康行为研究： 用于评估自我报告的健康相关行为（如药物依从性、饮食习惯、体育锻炼、物质使用等）中可能存在的偏差 3。
  • 心理治疗研究： 考察其与治疗过程变量（如自我表露）、过早终止治疗的关系，以及作为潜在的治疗效果评估指标 63。
  • 评估专业人员态度： 用于评估医疗保健专业人员（如护士）对某些敏感议题（如癌症患者的性健康关怀、对同性恋客户的态度）的态度和信念中可能存在的社会期望偏差 86。

然而，MCSDS的这种双重用途——既作为偏差控制的工具（“方式”），又作为人格特质的测量（“实质”）——在应用和解释中可能产生混淆。一个研究者如果将其用作协变量来“控制”社会期望偏差，可能无意中也控制了一个相关的、具有实质意义的人格特质（如赞许需求或防御性）。这种做法可能并非澄清变量间的真实关系，反而可能掩盖了它们。例如，一个变量与另一个变量的关系可能看起来是虚假的（因为它们都与MCSDS相关），但实际上这种关系可能是由MCSDS所测量的那种潜在人格特质所中介或调节的。因此，研究者如何使用MCSDS（作为控制变量还是实质变量）极大地依赖于他们对该量表所测构念的理论立场，而这个选择将显著影响研究结论的解释。这凸显了在使用MCSDS前进行清晰理论界定的重要性。

VIII. 批评性观点与局限性

尽管MCSDS应用广泛，但它也面临着来自心理测量学和理论层面的诸多批评和质疑。

持续的“方式 vs. 实质”之争

这是围绕MCSDS最核心也是最持久的争论：该量表测量的究竟是一种应该被控制或移除的反应方式（response style），还是一种具有实质意义的人格特质（如赞许需求、印象管理、自我欺骗、防御性）？ 11。

  • 克朗本人的转变： 量表的共同开发者克朗后期的观点倾向于将社会期望反应视为一种动机或人格特质（即“实质”），并告诫研究者不要简单地删除高分者的数据或将分数作为纯粹的偏差进行统计控制 11。
  • 混合证据： 有证据表明MCSDS得分同时包含了特质变异和方法/反应方式变异 31。近期的元分析发现，MCSDS得分与实际行为（如经济博弈中的亲社会行为）的相关性非常微弱，这同时挑战了纯粹的“方式”解释和纯粹的“实质”解释 31。
  • 替代解释： 甚至有研究提出，MCSDS可能测量的并非“伪装良好”，反而是诚实/谦逊（Honesty-Humility）等人格特质的反映 37。

这种根本性的概念模糊性是MCSDS面临的最大挑战之一，因为它直接影响到如何解释得分以及如何恰当地在研究中使用该量表。

关于效度、信度和因素结构的担忧

除了概念层面的争论，MCSDS在心理测量学特性方面也存在一些担忧。

  • 效度问题： “方式 vs. 实质”的争论以及不一致的因素结构发现，都对其建构效度提出了质疑 6。有研究怀疑它是否能有效检测出“伪装”行为 37。如果对其测量的构念不清楚，使用该量表可能导致效度问题 6。
  • 信度问题： 虽然完整版MCSDS的信度通常被认为是可接受的，但短式版本的信度可能不稳定或偏低，尤其是在应用于不同人群时 4。例如，有研究预测男性青少年的得分信度可能只有0.53 29。
  • 因素结构问题： 如前所述，关于量表是单维还是多维（以及如果是多维，具体结构如何）缺乏共识，这严重影响了分数的清晰解释 7。

实践局限性与跨人群适用性

MCSDS在实际应用中也存在一些限制。

  • 长度： 完整版的33个项目对于许多研究来说过长，是其主要的实践障碍 8。
  • 特定人群适用性： 有研究指出，MCSDS的某些项目可能不适合精神疾病患者（如精神分裂症、抑郁症患者），因为可能增加认知负担或与症状重叠 66。其心理测量学特性可能因被试的人口统计学特征（如年龄、性别、种族、受教育程度、文化背景）而显著变化 8。跨文化等值性常常未能建立，使得跨文化比较缺乏依据 4。
  • 天花板效应： 在与某些本身就容易出现天花板效应（即大多数人得分都接近最高分）的测量（如满意度量表）一起使用时，MCSDS可能难以有效区分反应偏差 26。

一个值得注意的现象是，尽管MCSDS（尤其是其短式版本）存在着这些长期的、有据可查的心理测量学和概念上的局限性，但它仍然被极其广泛地使用 1。这些局限性在文献中已被讨论了几十年 11。然而，该量表（特别是短式版本）的使用频率依然很高 1。这种持续存在的使用可能暗示着研究实践中的某种惯性。熟悉度、易得性以及研究者认为有必要以某种方式测量社会期望偏差的观念，可能超越了对该工具在特定情境下适用性的批判性评估。研究者可能在没有充分考虑相关批评意见，或没有认真评估该工具是否是其特定研究问题和人群的最佳选择的情况下，就默认使用MCSDS。

IX. 结论性思考：使用建议与替代方案

基于对MCSDS及其相关研究的全面回顾，可以为研究者和实践者提供一些使用该量表的考量以及替代方案的建议。

关于选择和使用MCSDS的指导（完整版 vs. 短式版）

  • 权衡利弊： 研究者在选择使用MCSDS时，需要认识到完整版和短式版本之间的权衡。完整版（33项）可能提供更可靠的测量，但其长度是显著的缺点；短式版本虽然在实践中更方便，但其心理测量学特性可能较弱且不稳定，并且可能掩盖了构念的潜在多维性 4。
  • 情境考量： 强烈建议研究者在使用前，仔细考虑具体的研究背景、目标人群以及他们对社会期望偏差的理论立场（是视为反应方式还是人格特质） 11。没有一个版本是 universally 最好的，选择应基于具体情况。
  • 报告规范： 研究者应在报告中明确说明使用了哪个版本的MCSDS（完整版或特定的短式版本），并报告在自己研究样本中获得的信度估计值（如Cronbach's alpha），而不是仅仅依赖历史文献中的规范数据 30。
  • 谨慎解释与使用： 避免在没有充分理论依据的情况下自动将MCSDS得分用作控制变量；应考虑将其作为实质性变量进行分析的可能性 11。对涉及MCSDS得分的研究结果进行解释时，应保持谨慎，并承认该量表存在的局限性 37。

版权与使用许可

MCSDS的原始量表及其项目已在学术文献中广泛发表 2。一些短式版本，特别是Reynolds开发的版本，已被其开发者明确指出属于公共领域（public domain），研究者无需获得许可即可在研究中使用 49。Stöber的SDS-17也被标注为免费使用 60。研究者在使用时，应恰当引用量表的原始开发者（Crowne & Marlowe）以及所使用的具体短式版本的开发者（如Reynolds, 1982） 49。

替代测量工具与方法学途径

鉴于MCSDS存在的诸多争议和局限性，研究者应积极考虑其他测量社会期望偏差的工具或方法学策略。

  • 其他社会期望量表：
    • 爱德华兹社会期望量表 (Edwards Social Desirability Scale): 较早的量表，与心理病理关联较大 2。
    • 平衡式期望反应量表 (Balanced Inventory of Desirable Responding, BIDR) / Paulhus欺骗量表 (Paulhus Deception Scales, PDS): 该量表明确区分并分别测量印象管理（IM）和自我欺骗式拔高（SDE） 26。通常被认为在理论上更为精细，是MCSDS的一个重要替代品 27。
    • MMPI的说谎 (L) 和校正 (K) 分量表: 来源于MMPI，常用于临床评估中的效度考察 2。
    • 艾森克说谎量表 (Eysenck Lie Scale): 来源于艾森克人格问卷 2。
    • 其他简短量表: 如简明社会期望量表 (Brief Social Desirability Scale, BSDS 66)、SDS-17 60 等。
  • 减少社会期望偏差的方法学策略：
    • 匿名与保密： 确保被试相信他们的回答是匿名的或将严格保密，可以减少顾虑，提高报告真实性 5。在线调查可能比面对面访谈更能减少社会期望偏差 8。
    • 特殊提问技术： 如随机反应技术（Randomized Response Technique, RRT）、提名技术（Nominative Technique）、挚友技术（Best-Friend Technique）、间接提问（Indirect Questioning）、强迫选择项目（Forced-Choice Items）、虚假管道技术（Bogus Pipeline Technique）等，旨在绕过被试的直接防御 2。需要注意某些技术（如RRT）自身的效度也受到质疑 92。
    • 中性措辞： 避免在问题或指导语中使用带有价值判断或暗示期望的词语 92。

考虑到围绕MCSDS的显著担忧，研究者在处理社会期望偏差问题时，应进行批判性思考。与其默认使用MCSDS（尤其是其短式版本），不如主动评估其他替代量表（如明确区分IM和SDE的BIDR）或方法学途径（如强化匿名性或采用间接提问）是否更适合其特定的研究目标、人群和资源限制。选择最恰当的工具或策略，而不是沿用最熟悉的工具，是提高研究质量和结论可信度的关键一步。MCSDS作为社会期望偏差测量的先驱，其历史地位毋庸置疑，但在当代研究实践中，对其局限性的认识和对替代方案的考量同样重要。

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