问卷的信度与效度

折半信度（split-half reliability）
在一次测量后将条目分为相等的两部分，分 别计算两部分的得分并以其相关系数作为信度 指标。 这实际上考察的是指标的一致性，但因测 量同一特征的指标间应关系密切，故具有一致 性则说明结果可信。
折半信度（split-half reliability）
结构效度（construct validity）
用两个相关的可以相互取代的测量尺度对同一概念 交互测量，如能取得同样结果，可认为有结构效度。 结构效度的评价较复杂，可用各条目与各领域（或 小方面）的相关分析和因子分析方法来反映。
准则效度（criterion validity）
评价问卷测量结果与标准测量，即准则间的接近 程度。 常用统计方法为相关分析，相关系数被称为效度系 数。
表面效度（face validity）
从表面上看，问卷的条目是否都是与研究 者想要了解的问题有关。 这是一个由专家评价的主观指标。
内容效度（content validity）
评价问卷所涉及的内容，能在多大程度上覆盖研究 目的要求达到的各个方面和领域。 内容效度与表面效度一样，同属于主观指标。在实 际工作中，只能由专家根据自己的经验，判断问卷表达 内容的完整性。
问卷的信度与效度
问卷反映调查结果主要是真实性和可 靠性两个方面，即效度(validity)和信度 (reliability) 。
信度（reliability）
是指所得结果的可靠程度，通过测量结果 的稳定性和一致性来判断结果的信度，通常用 信度系数来评价。一般将两种或两次测量结果 的相关系数作为信度系数。
k 个条目的量表分半方法可有 k!/[(k/2)!(k/2)!] 种，
如10个条目的量表有252种分法。 实际上各种分法得到的结果应很接近，因此可随机地 抽取一种分法。通常采用奇数条目为一组，偶数条目为一 组的分法。 两部分直接算出的相关系数( rh )只表明一半条目的信度， 需用Spearman-Brown公式来确定整个量表的信度(r)：
复本信度（equivalent-form reliability）
用两份等效量表分别做出测量来评价信度系数。 使用相同难度、内容和形式而具体条目不同的两份量表 (互为复本)来评价信度。 两量表测定结果的相关系数即为复本信度系数。该法弥 补了重测信度采用完全相同的测量所带来的一些弊端。 对于量表的设计要求较高，实际中很难得到两份等价的 量表，使其应用大受限制。
信度的评价
1、复测信度（test-retest reliability） 2 、复本信度（alternate form reliability ） 3、折半信度（split-half reliability）
复测信度 (test-retest reliability)
是同一问卷在不同时间对同一研究对象进行重复测量， 两次测量结果之间的一致程度。 应用最多的一种方法。 由于研究对象的特征可能随时间发生变化，并且重复测 量受前一次测量的影响，因此重复测量的间隔时间不宜太 长，也不宜太短，以2-4周为宜。 一般而言，复测信度系数应该达到0.70以上。
r = 2rh /(1 + rh )
效度
效度（validity）即测量工具（如量表）的 有效性和正确性， 亦即准确度（accuracy）。 是指测量结果与试图要达到的目标之间的 接近程度。
效度的评价
1、表面效度（face validity） 2、内容效度（content validity） 3、结构效度（construct validity） 4、准则效度（criterion validity）
谢谢！
信度与效度的关系
效度更重要，一个无效或效度很低的测验即使信度高 也没有意义。因此，从一开始制定问卷时就应该注重提高 测验的效度，并尽可能地收集各种效度证据。
信度是效度的必要条件，而不是充分条件。信度高效 度未必高，但信度低很难有高的效度，因此要认真考虑前 述影响信度的因素，采取措施尽量提高测验的wenku.baidu.com度。
信度与效度的关系
1、不可信的测量一定是无效的。即信度不高，效 度也不会高。 2、可信的测量可能有效，也可能无效。即信度高 不一定效度也高。
信度与效度的关系
3、无效的测量可能是可信的，也可能是不可信的。 即效度不高，信度可能高，也可能不高。 4、有效的测量一定是可信的测量。即效度高，信 度一定也高。