本研究主要采用社会效度的研究方法，分为两个阶段进行。
（一）第一阶段：预调查
1.被试
以三所高校的在校大学生为被试，发放问卷400份，实得有效问卷384份，有效回收率为96%。其中，大学一年级学生97人，大学二年级学生148人，大学三年级学生92人，大学四年级学生47人；女生246名，男生138名；年龄在18—22岁之间。
2.研究工具
《大学生人际和谐观调查问卷》主要包括一个问题：根据您的亲身体验或日常观察，依次写出自己认为能够揭示人际交往中“人际和谐”这个概念的内涵的形容词或短语至少10个。
3.研究程序
本研究采用有条件限定的自由联想词法，要求被试按问卷要求，进行不限时间的联想，依次写出词语。任务完成后，回收问卷并对收集到的联想词进行内容分析和频数统计。本研究首先采取“完全同义者合并”的办法减少项目，将量少者并入量多者，但近义者则不予合并。最后得到频数高、富有代表性的前60个高频联想词（频数在3或以上）。
（二）第二阶段：项目分类
1.被试
本研究选取某师范大学汉语言文学专业大学三年级两个班共102人为被试，进行课堂纸笔测试，剔除少写或回答不完整的问卷后，实得有效问卷90份，有效回收率为88%。其中，男生27人，女生63人，被试年龄在20—22岁。
2.研究工具
《大学生人际和谐描述词分类问卷》由预调查中选出的60个高频词语按随机顺序排列编写而成。
3.研究程序
本研究要求被试根据自己对人际交往中崇尚人际和谐含义的理解，对60个描述词按其内在关联性进行分类。主试告知被试注意不要根据词的语言或语法特征（如字数、词性、词频和词的结构等）进行分类，分类的唯一依据是这些概念的内在关系，分类结果无所谓对错，分成多少类取决于被试自己，分类的过程中可以反复调整，直到被试认为满意的分类出现为止。所有的被试分类完成后，主试对任意两个词被归入同一类中的次数（实为人数）进行统计，以作为这两个概念的相似性测度。主试采用Excel制表将分类结果转换成相异度矩阵：如果两个词语被分在同一类，就在两个词的交叉点上记作0，否则就记作1。然后将所有被试的结果叠加，构建出一个60×60的相关矩阵。
（三）数据处理
所得矩阵使用SPSS17.0进行系统聚类分析处理。在此类研究中，进行数据基本结构的建构时，一般常用的方法是因素分析法和系统聚类法。因素分析法（这里主要指探索性因素分析，即EFA）是指通过研究众多变量之间的内部依赖关系，探求观测数据中的基本结构，并且用少数几个潜在变量来表示基本的数据结构。其目的在于用最少的“因子”概括和解释最大量的观测事实，从而建立最简洁、最基本的概念系统，揭示出事物之间本质的联系。系统聚类法是指将分类对象置于一个多维空间中，按照它们空间关系的亲疏程度进行分类。它把性质相近的个体归为一类，使得同一类中的个体具有高度的同质性，不同类之间的个体具有高度的异质性。简单来说，探索性因素分析是对变量进行浓缩（减少变量数量），而变量聚类是对变量进行分类（不减少变量数量）。[11]在以往类似的采用了社会效度的研究中，采用系统聚类的数据处理方法居多。因此，本研究也将采用该方法进行分析，以确定被试对人际和谐描述特征词的分类结果和心理结构。
