在初步研究的基础上，执行了焦点小组访谈。目的在于对初步研究所得到的83（50+33）个媒介可信度测量条目进行排序和筛选，从而将进一步的分析结果放到后面的上海市入户调查问卷中。具体研究步骤分述如下。
1）调查对象及构成
正如莫里森（Morrison）所言，在挑选焦点小组访谈参与者的时候，问题在于样本是否有偏，而不在于是否具有可推广性。焦点小组中抽样的基本原则就是聚焦于那些最可能提供研究者所需信息的总体中的人群。
根据这一原则，按照可能对媒介可信度指标评估构成影响的因素（收入）对访谈对象进行分组招募，基本原则是保障每组成员在同构基础上又具有一定人口学变量上的差异性，从而保障总体的差异性和组内的一致性。
按照此原则，我们最后共确定28名对象参与本次访谈，其中高收入组9名，中收入组10名，低收入组9名。
2）Q方法分析
Q方法（Q-methodology）在本质上属于探索性的定性研究手段，它并不需要随机抽样设计，而适合于小样本的个案研究。Q分析的价值主要在于它能够揭示出参与者最真实的想法并按照他们的想法进行意见群（opinion clusters）归类，从而帮助研究者发现并确认各种有效的意见种类，并可以在随后的大规模抽样调查中进行检测（Valenta et al.，1997）。
与许多定性方法相比，Q数据适用于数字分析。量化的分析有助于发现非统计的分析容易忽视的模式和联系。但是，在Q方法中，数据分析是基于对个案，而不是对变量的因子分析，即统计分析不是对变量、特征或陈述进行，而是对人进行，这是和R型因子分析最大的不同。从而在此基础上，研究者能够根据统计结果对参与者的意见进行归类，把意见相似的个体聚在一个意见群内（Valenta et al.，1997）。
Q分析的研究步骤通常包括三个阶段：①设计出一套需要排序的陈述；②调查对象根据自己的评判对陈述进行排序；③研究者分析和阐释数据。
参与者首先拿到一套随机排列的意见陈述，以及记录自己排列顺序的答题纸。陈述只是意见，不是事实。Q方法假定意见是主观的，能被分享、测量和比较。数据分析后，每个人对陈述的排序转化为一系列数据。在Q方法的运作中，与某个因子相关联的人相同，而区别于与其他因子相关联的人。因子负荷显示每个参加者与每个确定的意见类型相关。例如，因子负荷为0.80，表示这个人的（陈述）排列与这个因子高度相关。与其他相关系数相同，因子负荷的范围从-1到1。
加权平均用于计算陈述的分值，揭示在每个确定的意见类型中，每种陈述获得的同意和不同意的水平。当获得所有的加权平均分值后，意见陈述在每个因子上按降序分值排列。Q方法中因子的解释使用陈述分值而不是因子负荷。特别的注意给予那些因子之间差异显著的陈述和获得极端分值的陈述（Valenta et al.，1997）。
通过前述初步研究，得到媒介机构/新闻从业者可信度的测量条目50个，新闻报道可信度的测量条目33个。把这些条目作为Q分析的Q样本。
然后，于2005年2月在复旦大学新闻学院对高收入、中收入、低收入三组被访对象分别进行了焦点小组访谈。访谈对象分别对媒介机构/新闻从业者可信度和媒介新闻报道可信度两个测量对象的指标条目进行排序。为保证条目顺序的随机性安排，发给每位被访者的表格，其条目顺序均不相同。
排序表回收以后，将被访者的排序数据输入电脑，运用SPSS进行统计分析。分析步骤和结果陈述如下：
（1）关于媒介机构/新闻从业者可信度测量条目的Q分析。
首先以访谈对象为变量，进行因子分析，得到7个因子。
其次，根据每个因子上至少有两个个案，个案的负荷值需大于0.5，并且个案在一个因子上的最大负荷值必须比在剩余因子上的负荷值至少大0.2的原则，剔除了一些个案（P14、P19、P5、P20、P22、P6、P3、P24、P13、P17），最后得到5个因子。
然后，计算每一个可信度测量条目在5个因子上的分值。例如，P10、P11、P8、P27、P4、P28六位访谈对象被确定在因子1上，他们的负荷量分别为0.791、0.735、0.706、0.680、0.610、0.605，而他们对条目1的排列分值分别是26、39、28、32、9、29。那么，条目1在因子1上的加权平均分值计算为：（26×0.791+39×0.735+28×0.706+32×0.680+9×0.610+29×0.605）/6=18.97。以此为标准，我们计算每一个条目在5个因子上的加权平均分值。
再次，为了便于5个因子之间相互比较，根据每个因子的均值（M）和标准差（SD），把各条目的上述加权分值转换为Z分值［Z=（X-M）/SD］，转换结果如表4-4和表4-5所示：(www.xing528.com)
表4-4 媒介机构/新闻从业者可信度Q分析后5因子的均值和标准差
表4-5 媒介机构/新闻从业者可信度测量条目的Z分值
（续表）
（续表）
把每一个因子上的Z分值按降序进行排列，以±1.44为标准[10]取两端极值。最后，得到了27个题项作为“媒介机构/新闻从业者可信度”的测量条目，编制到后面的入户调查问卷中。
（2）关于新闻报道可信度测量条目的Q分析。
如同（1）中的步骤，采用同样的分析方式，得到新闻报道可信度条目的Z分值，如表4-6和表4-7所示：
表4-6 新闻报道可信度Q分析后5因子的均值和标准差
表4-7 新闻报道可信度测量条目的Z分值
（续表）
最后，同样根据±1.44的取值标准，得到了20个题项作为新闻报道可信度的测量条目，编制到后面的入户调查问卷中。
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