外顯測量要能有效的評估態度，必須要受試者依據實際情況據實填答，但實際上受試者會考量對自己最有利的方式來作答，常見的是社會讚許反應（social desirability responding）(Paulhus & Reid, 1991)，即人們在作答時並不是依照其內在的心理感受，而是傾向回答迎合他人或社會上普遍能被接受的答案，這會高估被讚許的反應，低估不被讚許的反應。Hays,Hayashi, & Stewart（1989）指出「作答情境」或「人格特質」都可能造成社會讚許反應。作答情境是指個體會依場合回答與自己既有態度不一致的話。例如為了維護自己的形象，虐待孩子的人不會在社工面前承認自己是施暴者(Stowman & Donohue, 2005)；或者是患者為了讓醫師喜歡自己，便謊稱自己有定時服藥，來獲取醫師的好感，此現象也稱之為印象整飾（impression management），也就是說，受試者是有意的、有目的讓自己在他人面前呈現出一個好的印象。為了避免這些問題，通常會以提醒受試者需誠實作答，保證受測資料不外流，或是採用匿名的方式，來避免影響正確結果。但這並不能確保受試者不使用社會讚許反應，特別是那些傾向不在他人面前表達自己看法的人。因此最好的辦法就是避免受試者有機會掩飾自己的反應，而內隱測量正可克服這類的問題。
內隱測量在Greenwald（1998）提出內隱連結測驗（implicit association test）之前，常見是採用促發（priming）的技巧來評估內隱態度、刻板映象、自尊、與自我和重要他人(Fazio & Olson,2003)。這種作業通常是要受試者在電腦上分類詞彙，其程序是先讓受試者看一個促發刺激，這個刺激可以是閾下或閾上的，然後再出現目標詞，請受試者依據詞彙的性質做反應，例如依據詞彙的正向或負向來分類。實驗程式會記錄受試者看到目標刺激後做判斷的反應時間與錯誤率。其原理是將個體的知識視為知識網路，類似大腦神經網絡互相連結的概念系統，因此當某一語意節點（node）被活化時，依激動擴散假說，活化能量會沿著連結網路，活化相關的概念，其他與這個語意節點相關連的節點也會受到影響，使得這些相關的節點容易被激發。例如促發刺激是醫生，與其相關的節點會是護士、藥物、助人等等。因此，如果接下來出現的目標刺激與促發刺激越有關連，個體對該刺激的判斷就越快。所以若促發刺激與目標字詞屬性一致或關連性越高，便會加速分類，反之會降低分類速度，因此促發刺激的類別會影響反應。若把促發刺激改為態度對象（例如，黑人與白人），目標刺激使用正負向評價，便可用來評估對黑人的態度。例如Fazio 等人(1995)採用黑人與白人臉孔圖片作為促發刺激，正負向的詞彙做目標刺激。若受試者本身對黑人有偏見，認為黑人與負向刺激關聯較強，那麼當促發刺激出現黑人的臉孔，目標刺激出現負向詞彙時，反應速度會變快，反之，若觸發刺激出現白人臉孔，目標刺激出現負向詞，反應時間會變慢。然而這種測量方式的效果量通常小，且採用促發技術的個別差異測量，其可信度是低的或頂多中等，所以將這種不可靠的測量用來偵測個體間的差異會是個大問題 (Greenwald & Banaji, 1995)。因此需要一種方法能夠有穩定的內部一致性與再測信度，就像直接測量外顯特質一般。
內隱測量在Greenwald（1998）提出內隱連結測驗（implicit association test）之前，常見是採用促發（priming）的技巧來評估內隱態度、刻板映象、自尊、與自我和重要他人(Fazio & Olson,2003)。這種作業通常是要受試者在電腦上分類詞彙，其程序是先讓受試者看一個促發刺激，這個刺激可以是閾下或閾上的，然後再出現目標詞，請受試者依據詞彙的性質做反應，例如依據詞彙的正向或負向來分類。實驗程式會記錄受試者看到目標刺激後做判斷的反應時間與錯誤率。其原理是將個體的知識視為知識網路，類似大腦神經網絡互相連結的概念系統，因此當某一語意節點（node）被活化時，依激動擴散假說，活化能量會沿著連結網路，活化相關的概念，其他與這個語意節點相關連的節點也會受到影響，使得這些相關的節點容易被激發。例如促發刺激是醫生，與其相關的節點會是護士、藥物、助人等等。因此，如果接下來出現的目標刺激與促發刺激越有關連，個體對該刺激的判斷就越快。所以若促發刺激與目標字詞屬性一致或關連性越高，便會加速分類，反之會降低分類速度，因此促發刺激的類別會影響反應。若把促發刺激改為態度對象（例如，黑人與白人），目標刺激使用正負向評價，便可用來評估對黑人的態度。例如Fazio 等人(1995)採用黑人與白人臉孔圖片作為促發刺激，正負向的詞彙做目標刺激。若受試者本身對黑人有偏見，認為黑人與負向刺激關聯較強，那麼當促發刺激出現黑人的臉孔，目標刺激出現負向詞彙時，反應速度會變快，反之，若觸發刺激出現白人臉孔，目標刺激出現負向詞，反應時間會變慢。然而這種測量方式的效果量通常小，且採用促發技術的個別差異測量，其可信度是低的或頂多中等，所以將這種不可靠的測量用來偵測個體間的差異會是個大問題 (Greenwald & Banaji, 1995)。因此需要一種方法能夠有穩定的內部一致性與再測信度，就像直接測量外顯特質一般。
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