〔摘要〕高校圖書館特色服務(wù)是圖書館發(fā)展的重要內(nèi)容之一，要了解服務(wù)的真實(shí)狀況需要從用戶的角度對(duì)服務(wù)進(jìn)行質(zhì)量評(píng)價(jià)。本文提出在LibQual+的基礎(chǔ)上，結(jié)合Ridit和乘積標(biāo)度法構(gòu)建特色服務(wù)質(zhì)量評(píng)估方法的構(gòu)想，并以廣東藥學(xué)院圖書館特色服務(wù)為例對(duì)此方法進(jìn)行了實(shí)踐應(yīng)用和結(jié)果分析。實(shí)踐證明這種方法能減少權(quán)重賦值的偏差，相對(duì)準(zhǔn)確地鑒別和區(qū)分用戶對(duì)不同題項(xiàng)重要性的認(rèn)識(shí)。

〔關(guān)鍵詞〕高校圖書館；特色服務(wù)；服務(wù)質(zhì)量；LibQUAL+；Ridit分析；乘積標(biāo)度法

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2015.08.016

〔中圖分類號(hào)〕G

252〔文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼〕A〔文章編號(hào)〕1008-0821（2015）08-0075-06

隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和信息產(chǎn)業(yè)的迅速發(fā)展，高校圖書館用戶的信息需求標(biāo)準(zhǔn)也越來(lái)越高，能否滿足用戶日益增長(zhǎng)的多樣化、個(gè)性化和專業(yè)化的需求，逐漸成為影響用戶對(duì)高校服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)的重要因素。高校圖書館的特色服務(wù)，就是圖書館為滿足用戶的各種信息需求，根據(jù)本校學(xué)科專業(yè)特色、教學(xué)科研方向等，運(yùn)用現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)技術(shù)條件，將具有特色內(nèi)容的信息數(shù)據(jù)用多種方式為用戶提供信息服務(wù)的過程。特色服務(wù)將成為高校圖書館提高服務(wù)質(zhì)量的有效途徑，為圖書館帶來(lái)更廣闊的服務(wù)空間和發(fā)展前景[1]。

廣東藥學(xué)院圖書館為了適應(yīng)用戶的需求，根據(jù)學(xué)校專業(yè)設(shè)置與圖書館的資源情況設(shè)立了一系列醫(yī)藥特色服務(wù)項(xiàng)目，包括醫(yī)藥特色館藏、自建醫(yī)藥數(shù)據(jù)庫(kù)、廣東醫(yī)藥企業(yè)名錄、政府出版物專題、英文醫(yī)藥刊物導(dǎo)讀、醫(yī)藥學(xué)科館員、藥品樣本庫(kù)等。盡管部分特色服務(wù)項(xiàng)目獲得了用戶的好評(píng)，但由于未進(jìn)行過服務(wù)質(zhì)量調(diào)查，因此并不能夠確切、全面了解服務(wù)實(shí)際開展效果。

特色服務(wù)是根據(jù)用戶需求而設(shè)的服務(wù)，服務(wù)質(zhì)量的評(píng)價(jià)也應(yīng)該把用戶評(píng)價(jià)放在首位，服務(wù)質(zhì)量的優(yōu)劣應(yīng)該以用戶是否滿意為依據(jù)。為從用戶的角度對(duì)我校圖書館特色服務(wù)的質(zhì)量進(jìn)行考察評(píng)價(jià)，我們?cè)诮梃b圖書館整體服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)方法——LibQUAL+基本架構(gòu)的基礎(chǔ)上，根據(jù)圖書館特色服務(wù)的特性，構(gòu)建了以用戶感知為基本特征的圖書館特色服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)模型，結(jié)合Ridit分析和乘積標(biāo)度法進(jìn)行研究與情況分析。

2015年8月第35卷第8期現(xiàn)？代？情？報(bào)Journal of Modern InformationAug，2015Vol35No82015年8月第35卷第8期基于LibQual+和Ridit的高校圖書館特色服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)方法研究與實(shí)踐分析Aug，2015Vol35No81問卷設(shè)計(jì)與調(diào)查

11問卷設(shè)計(jì)

問卷分為3個(gè)部分：第一部分為用戶基本資料；第二部分是問卷的核心部分，包括圖書館特色服務(wù)質(zhì)量的4個(gè)層面的20個(gè)問題（見表1），用戶對(duì)每個(gè)問題就最低可接受值、實(shí)際感受值、期望值3個(gè)水平進(jìn)行評(píng)分，采用利克特（Likert）5分量表為定量測(cè)量工具，即每個(gè)問題設(shè)置5個(gè)評(píng)分等級(jí)供用戶選擇，1分（非常不滿意）、2分（較不滿意）、3分（一般滿意）、4分（比較滿意）、5分（非常滿意）。第三部分為開放性意見，由用戶對(duì)本館特色服務(wù)質(zhì)量提出意見和建議。

12調(diào)查樣本的選取與問卷的發(fā)放回收

調(diào)查采取分層隨機(jī)抽樣方式，調(diào)查的對(duì)象主要包括廣東藥學(xué)院在校本科生、研究生、教師。

問卷調(diào)查調(diào)查日期為2014年12月-2015年1月，共發(fā)放紙質(zhì)問卷350份?；厥諉柧?15份，剔除無(wú)效問卷后，最終保留有效問卷235份，有效率為746%。

2調(diào)查問卷架構(gòu)的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)

通過使用統(tǒng)計(jì)學(xué)軟件PASW200對(duì)調(diào)查問卷進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，篩選出鑒別度高、建構(gòu)效度好、可信性佳的題項(xiàng)[2]。具體方法及結(jié)果如下：

21項(xiàng)目分析

項(xiàng)目分析是指通過高低分組的對(duì)比計(jì)算出題目鑒別度，從而分析題項(xiàng)的可靠程度的一種檢驗(yàn)方法。高低分組所取界限為27%，所有題項(xiàng)的P值均<005且CR值均≥30，表明所有題項(xiàng)鑒別度較高，應(yīng)予以保留（見表2）。

22建構(gòu)效度的檢驗(yàn)——因素分析

（1）計(jì)算“采樣充足度”（KMO）值并進(jìn)行巴特利特（Bartlett）球形檢驗(yàn)：KMO值為0908>07，且巴特利特球形檢驗(yàn)具有統(tǒng)計(jì)學(xué)顯著性（P<005），說明由這20個(gè)問題構(gòu)成的量表適宜進(jìn)行因素分析。

（2）陡坡檢驗(yàn)（Scree Test）：結(jié)果顯示本量表以抽取3個(gè)因素最為適宜（見圖1），與預(yù)先設(shè)想的4個(gè)因素不符。

（3）因素的抽取與分析：采用“主成分分析法”進(jìn)行因素抽取、采用“最大方差法”進(jìn)行轉(zhuǎn)軸，按3個(gè)因素進(jìn)行抽取，結(jié)果顯示除第4題的因素負(fù)荷量（0439）小于045外，其余各題項(xiàng)的因素負(fù)荷量均大于045，故應(yīng)刪除第4題。

刪除第4題后重新進(jìn)行因素的抽取分析，結(jié)果顯示剩余各題項(xiàng)因素負(fù)荷量均>045，說明由剩余題項(xiàng)構(gòu)成的量表具有良好的建構(gòu)效度（見表3）。但因素抽取結(jié)果與預(yù)先設(shè)想的理論架構(gòu)略有不同，第1～3與19題被抽取為同一層面（見表1、表3）。

23信度檢驗(yàn)

231總量表的信度檢驗(yàn)

采用Cronbach α系數(shù)（以下簡(jiǎn)稱“α系數(shù)”）進(jìn)行問卷的內(nèi)在信度分析，用以測(cè)量問卷的可靠性和穩(wěn)定性。結(jié)果顯示，總量表α系數(shù)為0914，各題項(xiàng)α系數(shù)均在07以上，而且刪除其中的任一題項(xiàng)都不會(huì)使總量表α系數(shù)顯著增加（見表4），說明總量表內(nèi)部一致性很好。

232分量表的信度檢驗(yàn)

由19個(gè)問題構(gòu)成的3個(gè)層面分量表的α系數(shù)分別為0713、0867、0847。除第19題刪除后使第一分量表α系數(shù)增加（α=0758）外，其他問題刪除后均不會(huì)使所在層面的α系數(shù)顯著增加，其余說明第19題與該層面的其余題項(xiàng)一致性較低，故予以刪除。

去掉第19題后構(gòu)成的新量表中，刪除其余任一題項(xiàng)也都不會(huì)使分量表α系數(shù)顯著增加（見表5），說明新量表的內(nèi)部一致性較好，刪除題目后量表的架構(gòu)與預(yù)先設(shè)想基本相同。endprint

為了便于分析各層面的用戶滿意度情況，對(duì)新量表按層面重新進(jìn)行了分類編號(hào)（同見表5）。

LibQUAL+將所有題項(xiàng)均視為重要性相同的內(nèi)容，但實(shí)際上用戶對(duì)不同題項(xiàng)重要性的認(rèn)識(shí)并不同，要更為準(zhǔn)確了解用戶需求和服務(wù)存在問題，應(yīng)建立以用戶為中心的、能反映這種重要性認(rèn)識(shí)的指標(biāo)[3-4]。由于最低可接受值、期望值在一定程度上與用戶對(duì)該題項(xiàng)的重視程度成正比，因此可借助用戶對(duì)最低可接受值、期望值水平來(lái)建立相關(guān)指標(biāo)。本研究使用Ridit分析法和乘積標(biāo)度法相結(jié)合的方法，分別對(duì)最終確定量表的用戶最低可接受值、期望值進(jìn)行分級(jí)賦值，并進(jìn)行評(píng)價(jià)分析。

31分級(jí)賦值方法

以所有有效問卷每個(gè)評(píng)分的總累計(jì)頻數(shù)（從低評(píng)分向高評(píng)分累計(jì)）作為標(biāo)準(zhǔn)組，使用PASW200根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)組Ridit值和各題項(xiàng)每個(gè)評(píng)分的累計(jì)頻數(shù)計(jì)算各題項(xiàng)Ridit平均值，并進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)檢驗(yàn)（多組比較使用Kruskal-Wallis法，兩兩比較使用Nemenyi法）。具體方法如下：

若多組比較檢驗(yàn)結(jié)果統(tǒng)計(jì)學(xué)差異無(wú)顯著性（P>005），則所有組該值的“用戶重視度”均設(shè)置為1。

若多組比較檢驗(yàn)結(jié)果統(tǒng)計(jì)學(xué)差異有顯著性（P<005），則以Ridit平均值最低的題項(xiàng)作為對(duì)照組，繼續(xù)進(jìn)行兩兩比較。根據(jù)兩兩比較的檢驗(yàn)結(jié)果，借用表示統(tǒng)計(jì)學(xué)差異不同顯著性程度的P值取值點(diǎn)——005，001，0001作為分界點(diǎn)對(duì)各題項(xiàng)進(jìn)行分級(jí)和使用乘積標(biāo)度法進(jìn)行權(quán)重（用戶重視度F）的賦值（見表6）。表6Nemenyi法兩兩比較檢驗(yàn)結(jié)果賦值分級(jí)方法

P值范圍權(quán)重（“用戶重視度”）賦值分級(jí)意義P>0051最不受重視的題項(xiàng)001≤P<0051354稍微受重視的題項(xiàng)0001≤P<0011354×1354比較受重視的題項(xiàng)P<00011354×1354×1354最受重視的題項(xiàng)某題項(xiàng)的“用戶綜合重視度”（FT）=該題項(xiàng)最低可接受值的用戶重視度（F1）+該題項(xiàng)期望值的用戶重視度（F2）2。

32Ridit值的計(jì)算與兩兩比較

321標(biāo)準(zhǔn)組Ridit值計(jì)算

按標(biāo)準(zhǔn)組評(píng)分累計(jì)數(shù)和Ridit計(jì)算方法，可得最低可接受值標(biāo)準(zhǔn)組和期望值標(biāo)準(zhǔn)組的Ridit值（見表7、表8）[5-6]。

322各題項(xiàng)Ridit值計(jì)算、統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)與“用戶重視度”賦值結(jié)果

由表9可知，A1（圖書館員接待用戶的態(tài)度）、C1（醫(yī)藥特色館藏的種類和數(shù)量）、C7（特色館藏書庫(kù)和閱覽室方位指引和標(biāo)識(shí)明顯）、B7（特色服務(wù)對(duì)個(gè)人工作、學(xué)習(xí)、科研等的滿足程度）是用戶最為重視的內(nèi)容，綜合重視程度較高——主要表現(xiàn)為用戶對(duì)這4個(gè)題項(xiàng)的最低可接受值要求更高（p<005）；而用戶對(duì)所有題項(xiàng)的期望水平兩兩比較，統(tǒng)計(jì)學(xué)差異無(wú)顯著性（P>005）。

（2）表示與Ridit均值最低題項(xiàng)（B5）相比較，001≤p<005；表示與Ridit均值最低題項(xiàng)（B5）相比較，0001≤p<001。33服務(wù)質(zhì)量的評(píng)測(cè)結(jié)果與分析

參考董麗等的研究，定義一個(gè)“服務(wù)質(zhì)量百分比參數(shù)”（QP）來(lái)衡量讀者對(duì)該項(xiàng)服務(wù)質(zhì)量滿意程度[7]?！胺?wù)質(zhì)量百分比參數(shù)”（QPi）=100%×（實(shí)際感受值i-最低可接受值i）/（期望值i-最低可接受值i）。QP的值越大，表明用戶對(duì)該項(xiàng)服務(wù)質(zhì)量的感覺越好。

利用FT值和QP值能夠?qū)μ厣?wù)質(zhì)量情況和服務(wù)改善策略提供參考，F(xiàn)T值高同時(shí)QP值低的項(xiàng)目是圖書館需要最先著手提高的服務(wù)項(xiàng)目。

從本次調(diào)查結(jié)果看（見表10）：

（1）所有題項(xiàng)的實(shí)際感受值均高于最低可接受值，但所有題項(xiàng)的實(shí)際感受值均低于期望值，且所有題項(xiàng)的實(shí)際感受值均小于4，說明了特色服務(wù)的服務(wù)質(zhì)量?jī)H處于一般的水平。圖書館需要努力找出存在的問題，并進(jìn)行針對(duì)性的改善措施。

（2）FT值最高的4個(gè)題項(xiàng)中，僅有C7（特色館藏書庫(kù)和閱覽室方位指引和標(biāo)識(shí)明顯）的QP值排名前列，其余3個(gè)題項(xiàng)A1（圖書館員接待用戶的態(tài)度）、B7（特色服務(wù)對(duì)個(gè)人工作、學(xué)習(xí)、科研等的滿足程度）、C1（醫(yī)藥特色館藏的種類和數(shù)量）均排名中或中下，說明這幾項(xiàng)特色服務(wù)是用戶比較重視的服務(wù)，但服務(wù)的滿意度卻并不高，提高這些服務(wù)的服務(wù)質(zhì)量能顯著提高特色服務(wù)的整體水平，是圖書館需要著重優(yōu)先解決的問題。

（3）QP值最高的前5項(xiàng)中，除C7外，其余4項(xiàng)——A2（圖書館員的儀表、舉止）、C5（用戶利用特色服務(wù)與資源的方便程度）、A3（圖書館員能正確理解讀者的問題，具有必要的專業(yè)知識(shí)和技能）、C6（特色服務(wù)網(wǎng)站平臺(tái)方便使用）均不是FT值最高的題項(xiàng)，說明一些特色服務(wù)已經(jīng)初見成效，但由于特色服務(wù)整理服務(wù)水平不高，圖書館還要繼續(xù)努力做好這幾方面的服務(wù)，實(shí)現(xiàn)“持續(xù)不斷地讓讀者滿意”。

（4）QP值最低的5個(gè)題項(xiàng)分別是C4（特色資源的更新情況）、B4（圖書館開展的特色服務(wù)宣傳到位）、C8（圖書館設(shè)置信息共享空間研討區(qū)具有學(xué)術(shù)氛圍）、B6（對(duì)用戶意見與建議的回復(fù)與改進(jìn)情況）、B5（圖書館開展特色服務(wù)用戶培訓(xùn)活動(dòng)情況），盡管這些并不是用戶最為重視的內(nèi)容，但也需要引起足夠的重視。

第二層面“服務(wù)效果”絕大部分的題項(xiàng)（包括FT值最高的B7）排名在10名以下，對(duì)這一層面存在的問題也需要引起重視。

4結(jié)語(yǔ)

（1）LibQUAL+是美國(guó)研究圖書館協(xié)會(huì)（Association of Research Libraries，ARL）的研究成果，是一種以用戶知覺體驗(yàn)為中心的評(píng)價(jià)方法，是目前應(yīng)用最多的圖書館整體服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)方法。這種評(píng)價(jià)體系的基本架構(gòu)不僅被應(yīng)用于圖書館整體服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)，還被應(yīng)用于圖書館某項(xiàng)服務(wù)內(nèi)容的質(zhì)量評(píng)價(jià)，如ARL在研的數(shù)字圖書館服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)工具——DigiQUAL。LibQUAL+和DigiQUAL具有相似的基本架構(gòu)，只是調(diào)查對(duì)象和題項(xiàng)有所不同[8-9]。此前，筆者也曾成功地借鑒LibQUAL+構(gòu)建汽車流動(dòng)圖書館服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)體系[10]。特色服務(wù)也是圖書館整體服務(wù)內(nèi)容的一部分，具有圖書館整體服務(wù)的基本特征，因此可以推斷LibQUAL+可被借鑒應(yīng)用于圖書館特色服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)。本次研究通過實(shí)踐調(diào)查，成功構(gòu)建了高校圖書館特色服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)體系，證實(shí)了這種推斷，再次證明LibQUAL+這種評(píng)價(jià)體系具有比較廣泛的適用性。endprint

（2）乘積標(biāo)度法是在層次分析法基礎(chǔ)上提出的、改善權(quán)重不協(xié)調(diào)狀況的一種權(quán)重賦值法。該法將最不重要的項(xiàng)目權(quán)重設(shè)置為1，重要性依次提高的項(xiàng)目權(quán)重依次賦值為1354、1354×1354，1354×1354×1354……依次類推。由于這種方法具有簡(jiǎn)潔、明確的優(yōu)點(diǎn)，已經(jīng)被一些學(xué)者應(yīng)用于圖書館服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)調(diào)查[11-14]。但其中一些研究?jī)H基于算術(shù)平均值的簡(jiǎn)單大小比較進(jìn)行賦值，由于均值的差異有可能是抽樣誤差造成的，這種簡(jiǎn)單的賦值方法很可能會(huì)導(dǎo)致權(quán)重賦值的偏差和錯(cuò)誤。

Ridit分析是用于處理多類有序分類資料的一種統(tǒng)計(jì)方法，如臨床療效（治愈、顯效、好轉(zhuǎn)、無(wú)效、惡化）、檢驗(yàn)中（-、+、++、+++）等資料的比較分析。滿意度調(diào)查的利克特（Likert）5分量表也屬于相同類型的資料，也能夠應(yīng)用這種統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)鑒別出均數(shù)有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義差異的組別[15-16]。通過Ridit分析結(jié)合乘積標(biāo)度法的分級(jí)賦值方法，能相對(duì)準(zhǔn)確地反映用戶對(duì)不同題項(xiàng)重要性的認(rèn)識(shí)，能夠?yàn)楦咝D書館特色服務(wù)的質(zhì)量評(píng)價(jià)和服務(wù)改善提供參考。

在應(yīng)用Ridit分析分級(jí)時(shí)，要注意標(biāo)準(zhǔn)組Ridit值計(jì)算的累計(jì)方向。本研究中采用的是“低評(píng)分向高評(píng)分”的方向累計(jì)，進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)分級(jí)賦值時(shí)，高Ridit值應(yīng)該對(duì)應(yīng)高標(biāo)度；若采用的是“高評(píng)分向低評(píng)分”的方向累計(jì)，進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)分級(jí)賦值時(shí)，高Ridit值對(duì)應(yīng)的應(yīng)該是低標(biāo)度。

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（本文責(zé)任編輯：郭沫含）endprint