问卷的信度分析

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SPSS信度、效度分析

因子分析的主要功能是从量表全部变量（题项）中提取一些公因子，各公因子分别与某一群特定变量高度关联，这些公因子即代表了量表的基本结构。
通过因子分析可以考察问卷是否能够测量出研究者设计问卷时假设的某种结构。在因子分析的结果中，用于评价结构效度的主要指标有累积贡献率、共同度和因子负荷。累积贡献率反映公因子对量表或问卷的累积有效程度，共同度反映由公因子解释原变量的有效程度，因子负荷反映原变量与某个公因子的相关程度。
· Cronbach α值在0和1之间
·
大于0.8表示内部一致性极好
·
在0.6-0.8之间表示较好
·
低于0.6表示内部一致性较差
· Spss操作过程：分析——度量——可靠性分析
• 术语
· Reliability Analysis模块的Model选项的参数及对应中文术语
关键字
功能
Alpha
Cronbach a系数
其一是项目所测量的是否真属于应测量的领域；其二是测验所包含的项目是否覆盖了应测领域的各个方面；其三是测验题目的构成比例是否恰当。
· 常用的内容效度的评价方法有两种：
·一是专家法，即请有关专家对问卷题目与原来的内容范围是否符合进行分析,作出判断，看问卷题目是否较好地代表了原来的内容。
·二是统计分析法，即从同一内容总体中抽取两套问卷，分别对同一组答卷者进行测验, 两种问卷的相关系数就可用来估计问卷的内容效度。

问卷的信度与效度

调查问卷的信度效度分析方法

问卷调查法是教育研究中广泛采用的一种调查方法，根据调查目的设计的调查问卷是问卷调查法获取信息的工具，其质量高低对调查结果的真实性、适用性等具有决定性的作用。为了保证问卷具有较高的可靠性和有效性，在形成正式问卷之前，应当对问卷进行试测，并对试测结果进行信度和效度分析，根据分析结果筛选问卷题项，调整问卷结构，从而提高问卷的信度和效度。信度和效度分析的方法包括逻辑分析和统计分析，本文主要讨论后者。

一、信度分析

信度（Reliability）即可靠性，它是指采用同样的方法对同一对象重复测量时所得结果的一致性程度。信度指标多以相关系数表示，大致可分为三类：稳定系数（跨时间的一致性），等值系数（跨形式的一致性）和内在一致性系数（跨项目的一致性）。信度分析的方法主要有以下四种：

1、重测信度法

这一方法是用同样的问卷对同一组被调查者间隔一定时间重复施测，计算两次施测结果的相关系数。显然，重测信度属于稳定系数。重测信度法特别适用于事实式问卷，如性别、出生年月等在两次施测中不应有任何差异，大多数被调查者的兴趣、爱好、习惯等在短时间内也不会有十分明显的变化。如果没有突发事件导致被调查者的态度、意见突变，这种方法也适用于态度、意见式问卷。由于重测信度法需要对同一样本试测两次，被调查者容易受到各种事件、活动和他人的影响，而且间隔时间长短也有一定限制，因此在实施中有一定困难。

2、复本信度法

复本信度法是让同一组被调查者一次填答两份问卷复本，计算两个复本的相关系数。复本信度属于等值系数。复本信度法要求两个复本除表述方式不同外，在内容、格式、难度和对应题项的提问方向等方面要完全一致，而在实际调查中，很难使调查问卷达到这种要求，因此采用这种方法者较少。

调查问卷的可信度和有效度分析

一、本文概述

1、介绍调查问卷的定义及其在各个领域中的应用。

调查问卷，作为一种常见的数据收集工具，被广泛应用于社会科学、市场营销、教育研究、医疗研究等多个领域。其核心目的是通过系统地提出问题，收集受访者的反馈、观点、行为等信息，进而对某一特定主题或现象进行深入分析。调查问卷的设计通常基于研究目的，涉及的问题类型多样，如选择题、填空题、开放性问题等，以满足不同研究需求。

在社会科学领域，调查问卷常被用于了解公众对某一政策或社会问题的看法，为政策制定者或研究者提供决策依据。在市场营销中，调查问卷则常被用于评估消费者满意度、产品偏好、市场趋势等，为企业制定营销策略提供参考。教育研究领域，调查问卷则有助于了解学生的学习情况、教师的教学方法等，以提升教育质量。而在医疗研究中，调查问卷则可用于评估患者的健康状况、医疗服务质量等，为医疗改革和医疗服务改进提供依据。

随着科技的发展，调查问卷的形式也在不断创新。从传统的纸质问卷

到电子问卷，再到如今基于移动设备和社交媒体的在线调查，其应用范围和便捷性不断扩展。然而，无论形式如何变化，调查问卷的可信度和有效度始终是其应用的核心关注点。因此，对调查问卷的可信度和有效度进行深入分析，不仅有助于提升调查数据的质量，也为各个领域的研究和实践提供了重要保障。

2、强调调查问卷的可信度和有效度在数据收集和分析中的重要性。

在数据收集和分析的过程中，调查问卷的可信度和有效度起着至关重要的作用。它们是确保研究结果准确性和可靠性的基石，也是评价调查研究质量的关键指标。

问卷调查置信度分析

信度分析：信度又叫可靠性，是指测验的可靠程度。它主要表现测验结果的一贯性、一致性、再现和稳定性，即测验结果是否反映了被测者的稳定的、一贯性的真实特征。一个好的测量工具，同一事物反复多次测量，其结果应该始终保持不变才可信，这就叫做有信度。如果认为两个题项都测的是被测者的同一个特征，那么被试在这两个题项上的得分应当有一致性，即一个得分高另一个得分也应该高，要证明这一点就可采用信度分析，得到的两个项的信度系数越高，表明得分越一致，就越肯定两个题项确实测的是同一个特征。简单来讲：信度实质上就是测问卷的结果是否可靠，或样本有没有真实作答。

对于信度分析，请注意：α信度系数（克隆巴赫系数）是目前最常用的信度系数，“模型”会默认选α，不用改。至少选择两个题项才能进行信度检验，例子中选择了组织承诺1、2、3，意味着检验这三题项在得分上的一致性（这3个题项的选择情况是否差不多一致，如果一致就有信度）。在选项里勾选自己想要得到的统计量，点击“继续“提示：一般都只是需要信度系数，是自动生成的。很少用到“统计量”里面的内容任何测验或量表的信度系数如果在0.8以上，则该测验或量表的信度非常好；信度系数0.7以上都是可以接受的；如果在0.6以上，则该量表应进行修订，但仍不失其价值；如低于0.6，量表就需要重新设计了。如果只是选取几个题项来进行信度检验，而不是对整个测验或量表进行信度检验时，可不必遵守上述标准。用α信度系数来估计信度时，应注意α信度系数与选取的题项多少有关。

一个含10个左右题目的量表，α系数应能达到0.80以上；一个4个题目的量表，α系数有可能会低于0.6或0.5。因此，判断信度时，首先应当了解选取题项的数量，然后再以此基础，判断α系数是否达到了可以接受的水平。

调查问卷参考信度分析法

调查问卷是一种常用的数据收集工具，被广泛应用于社会科学研究、市场调研和医学领域等。然而，为了确保问卷的可靠性和有效性，研究者需要进行参考信度分析。

参考信度分析是通过比较问卷中同一概念或变量的不同问题或子题目之间的关联程度来评估问卷的信度。常用的参考信度分析方法包括内部一致性分析和重测信度分析。

内部一致性分析是通过计算问卷中的各题目之间的相关系数来评估题目之间的一致性。常用的内部一致性分析方法有Cronbach's Alpha系数和Kuder-Richardson系数。这些系数的取值范围从0到1，越接近1表示越高的一致性。如果问卷中的题目之间存在较高的一致性，那么研究者可以更加自信地使用问卷来收集数据。

另一种常用的参考信度分析方法是重测信度分析。重测信度分析通过对同一样本进行两次问卷调查，然后计算两次测量结果之间的相关系数来评估问卷的稳定性和可靠性。常用的重测信度分析方法有Pearson相关系数和Spearman相关系数。如果两次测量结果之间的相关系数较高，那么说明问卷具有较好的重测信度。

在进行参考信度分析时，研究者还应该考虑问卷设计的其他因素。例如，问卷的题目应该简明扼要，避免使用模糊不清的语

言，以确保被调查者能够准确理解问题的意思。此外，问卷应该包含多个反映同一概念的问题，以增加参考信度分析的可靠性。

总之，参考信度分析是评估调查问卷可靠性的重要方法。通过内部一致性分析和重测信度分析，研究者可以评估问卷中不同问题或子题目之间的关联程度，从而确保问卷的信度和有效性。在进行参考信度分析时，研究者还应该注意问卷设计的其他因素，以提高参考信度分析的可靠性。

调查问卷信度效度原理分析

调查问卷是社会科学探究中常用的数据收集工具，它能够援助探究者了解被调查者的观点、态度和行为。在使用调查问卷进行探究时，我们不仅需要关注问卷设计和内容的合理性，还需要思量问卷的信度和效度。本文将对调查问卷信度效度原理进行分析。

起首，我们来了解一下问卷信度的观点。信度是指测试结果的稳定性和一致性。在问卷调查中，信度主要通过重测法和内部一致性法来评估。重测法是指对同一样本在不同时间点进行重复测试，通过计算两次测试结果之间的相干系数来评估问卷的信度。内部一致性法则是通过分析问卷各项指标之间的相关性来评估问卷的信度。例如，可以使用Cronbach's alpha系数来评估问卷的内部一致性，该系数范围在0到1之间，数值越大表示问卷的信度越高。

其次，我们来了解一下问卷效度的观点。效度是指问卷测量所要测量的内容的准确程度和相关性。在问卷调查中，效度主要通过内容效度和构效度来评估。内容效度是指问卷中各项指标是否涵盖了所要测量的内容。探究者可以通过专家评估法来评估问卷的内容效度，即邀请相关领域的专家对问卷进行评审，依据专家的意见进行修改和改进。构效度是指问卷中各项指标与所要测量的内容之间的相关性。探究者可以使用因子分析、相关分析等

方法来评估问卷的构效度，通过分析问卷各项指标之间的干系，裁定问卷是否能够准确地反映所要测量的内容。

总结起来，调查问卷的信度和效度是保证探究结果准确性的重要保障。在问卷设计和使用过程中，探究者应该注意问卷的信度和效度原理，接受合适的方法来评估问卷的信度和效度。只有确保问卷具有较高的信度和效度，才能够保证探究结果的可靠性和有效性，从而为社会科学探究提供有力的支持和参考。

问卷调查信度分析和效度分析范文

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调查问卷的可信度和有效度分析

一、本文概述

在社会科学和市场研究领域，调查问卷作为一种重要的数据收集工具，广泛应用于各种研究项目中。然而，对于调查问卷的质量评估，尤其是其可信度和有效度的分析，一直是研究人员关注的焦点。本文旨在深入探讨调查问卷的可信度和有效度分析方法，帮助研究人员更好地理解和应用这一工具，以提高研究的质量和准确性。

本文将首先介绍调查问卷的基本概念及其在不同研究领域中的应用。随后，我们将重点讨论可信度和有效度的定义、衡量标准以及影响因素。在此基础上，我们将探讨如何通过统计分析和实证研究来评估调查问卷的可信度和有效度。我们将提出一些提高调查问卷可信度和有效度的建议和方法，以期为相关研究提供有益的参考和借鉴。

通过本文的阐述，我们期望能够帮助研究人员更加全面地了解调查问卷的可信度和有效度问题，掌握相关的分析方法和技巧，从而更好地利用调查问卷这一工具进行科学研究和实践应用。

二、调查问卷的可信度分析

调查问卷的可信度，又称为内部一致性或可靠性，是评估调查数据稳定性和一致性的关键指标。一个高可信度的问卷能够在不同时间、不同情境下，针对同一群体获得相似或一致的结果。在本研究中，我们采用了多种方法来评估调查问卷的可信度。

我们采用了重测信度法，即在一定时间间隔后，对同一群体进行重复测量，比较两次测量结果的一致性。通过这种方法，我们能够了解问卷在不同时间点的稳定性。如果两次测量的结果高度相关，那么可以认为问卷具有较高的重测信度。

我们使用了内部一致性信度法，通过计算问卷内部各条目之间的相关性来评估整体的一致性。我们采用了Cronbach's Alpha系数作为衡量指标，该系数值介于0到1之间，值越大表示内部一致性越高。在本研究中，我们计算了问卷各部分的Cronbach's Alpha系数，以确保各部分内部条目的相关性较高。

调查问卷的信度与效度

提高信度的措施
优化问卷设计，提高问卷的清晰度和可读性；采用随机抽样方法，确保样本的代表性；规范施测过程，减少误差；采用适当的统计方法，对数据进行处理和分析。
信度分析在调查问卷中的应用
评估测量工具的可靠性通过信度分析可以评估测量工具的可靠性和稳定性，从而确定该工具是否适用于特定的研究目的。
改进测量工具根据信度分析的结果，可以对测量工具进行改进和优化，提高其可靠性和有效性，从而更好地满足研究需求。
检验问卷的内部一致性
通过内部一致性信度分析可以检验问卷中各个题目之间的内在一致性，从而确保问卷的有效性和可靠性。
比较不同测量工具的结果
通过比较不同测量工具的结果，可以评估它们之间的等价性或相似性，从而为研究提供更全面的信息。
• 效度评估标准：可以采用内容效度、结构效度和验证效度等方法来评估问卷的效度。其中，内容效度是指问卷内容与研究目的的符合程度；结构效度是指问卷测量结果体现出来的某种结构与实际情况或理论预测的一致程度；验证效度是指通过与其他有效测验进行对比来评估问卷的效度。
• 方法选择：在评估调查问卷的信度和效度时，应根据研究目的、研究对象的特征和实际情况选择合适的方法。同时，还需要考虑方法的可靠性和可行性等因素。
明确调查对象
在调查前，应明确调查对象，包括调查范围、目标人群等。
统一调查标准

如何进行问卷效度与信度分析

如何进行问卷信效度分析

问卷调查法是教育研究中广泛采用的一种调查方法,根据调查目的设计的调查问卷是问卷调查法获取信息的工具，其质量高低对调查结果的真实性、适用性等具有决定性的作用.为了保证问卷具有较高的可靠性和有效性，在形成正式问卷之前，应当对问卷进行试测,并对试测结果进行信度和效度分析，根据分析结果筛选问卷题项，调整问卷结构，从而提高问卷的信度和效度。信度和效度分析的方法包括逻辑分析和统计分析，本文主要讨论后者。

一、信度分析

信度（Reliability)即可靠性，它是指采用同样的方法对同一对象重复测量时所得结果的一致性程度.信度指标多以相关系数表示，大致可分为三类：稳定系数（跨时间的一致性），等值系数（跨形式的一致性）和内在一致性系数(跨项目的一致性）。信度分析的方法主要有以下四种：

重测信度法：这一方法是用同样的问卷对同一组被调查者间隔一定时间重复施测,计算两次施测结果的相关系数.显然，重测信度属于稳定系数。重测信度法特别适用于事实式问卷，如性别、出生年月等在两次施测中不应有任何差异，大多数被调查者的兴趣、爱好、习惯等在短时间内也不会有十分明显的变化。如果没有突发事件导致被调查者的态度、意见突变，这种方法也适用于态度、意见式问卷。由于重测信度法需要对同一样本试测两次，被调查者容易受到各种事件、活动和他人的影响,而且间隔时间长短也有一定限制，因此在实施中有一定困难。

复本信度法:复本信度法是让同一组被调查者一次填答两份问卷复本,计算两个复本的相关系数.复本信度属于等值系数。复本信度法要求两个复本除表述方式不同外，在内容、格式、难度和对应题项的提问方向等方面要完全一致，而在实际调查中，很难使调查问卷达到这种要求,因此采用这种方法者较少。

问卷的信度和效度分析

一、本文概述

在社会科学研究中，问卷作为一种常见的数据收集工具，其质量和有效性对研究结果的可靠性具有至关重要的作用。本文旨在探讨问卷的信度和效度分析，以便研究人员能够更好地理解和评估其调查问卷的质量。

本文将简要介绍问卷的基本概念和种类，阐述问卷设计的重要性和基本原则。随后，文章将重点介绍问卷的信度分析，包括信度的定义、分类以及常用的信度评估方法，如重测信度、复本信度和内部一致性信度等。通过对这些方法的详细解释和实例分析，帮助读者更好地理解和应用信度分析。

接下来，文章将转向问卷的效度分析。效度是指测量结果与目标概念之间的符合程度，是评估问卷质量的核心指标。本文将详细介绍效度的定义、分类以及常用的效度评估方法，如内容效度、结构效度和校标效度等。通过深入剖析这些方法的应用条件和局限性，本文旨在为研究人员提供一套全面而实用的效度分析框架。

本文还将探讨信度与效度之间的关系以及如何在实践中综合应用这

两种分析方法。通过对实际研究案例的分析和讨论，本文旨在为研究人员提供一套完整的问卷质量评估体系，以提高问卷调查研究的科学性和准确性。

二、信度分析

信度分析，即测试结果的可靠性和稳定性，是衡量问卷调查质量的重要指标。在本次研究中，我们采用了多种方法来评估问卷的信度。我们进行了重测信度分析。对同一组受访者在不同时间进行了两次问卷调查，通过比较两次结果的一致性来评估信度。结果表明，大部分问题的重测信度系数较高，显示出良好的稳定性。

我们采用了内部一致性信度分析。通过计算问卷中各题项之间的相关系数，以及整体问卷的内部一致性系数（如Cronbach's Alpha值），来评估问卷内部各题项之间的一致性程度。结果显示，问卷的整体Cronbach's Alpha值较高，且各题项之间的相关系数也较为显著，表明问卷内部一致性良好。

问卷信效度检验方法

问卷的信效度检验是确保问卷测量结果可靠性和准确性的重要步骤。以下是问卷信效度检验的常用方法：

1. 信度检验：

重测信度法：通过在不同时间对同一群体进行重复测量，评估问卷的一致性。

复本信度法：同时使用多个版本（复本）的问卷对同一群体进行测量，以

评估一致性。

内部一致性信度法：通过计算问卷内部各题目之间的相关性或一致性，评

估问卷的一致性。

2. 效度检验：

内容效度：邀请相关领域的专家对问卷内容进行评估，确保问卷内容与目

标领域相关且准确。

结构效度：通过因子分析、验证性因子分析等方法，检验问卷的结构是否

符合预期的理论结构。

验证效度：将问卷与其他已知效度高的测验进行对比，以评估问卷的效度。应用效度：将问卷应用于实际情境中，评估问卷的实际效果和应用价值。

在问卷信效度检验的过程中，通常需要使用统计软件（如SPSS、AMOS等）对数据进行处理和分析。根据分析结果，可以对问卷进行修订和优化，以提高其信效度。

报告中如何评估调查问卷的信度和效度

一、引言

二、信度评估方法

2.1 分割半信度法

2.2 内部一致性信度评估法

2.3 测试再测试法

三、效度评估方法

3.1 内容效度评估法

3.2 结构效度评估法

3.3 与外部标准效度评估法

四、信度和效度评估的步骤

4.1 问卷编制阶段

4.2 问卷测试阶段

4.3 问卷分发阶段

五、案例分析

5.1 信度评估案例分析

5.2 效度评估案例分析

六、结论

一、引言

调查问卷是社会科学研究中常用的数据收集工具，而问卷的信度和效度是衡量

问卷质量的重要指标。本文将介绍如何评估调查问卷的信度和效度，并提供实际案例分析，旨在帮助研究者提高问卷设计质量。

二、信度评估方法

2.1 分割半信度法

分割半信度法是通过比较一个问卷在两个或多个不同时间点的测试结果，来评

估问卷的稳定性和一致性。具体步骤为：在测试时间间隔较短的情况下，将同一组被试随机分为两组，每组分别用同一个问卷进行测量，然后计算测量结果的相关性。分割半信度法通过计算两个测量间的相关性来评估问卷的信度。

2.2 内部一致性信度评估法

内部一致性信度评估法使用统计分析方法来衡量问卷中各题目之间的相关性。

常用的方法有：Cronbach's alpha系数和Kuder-Richardson公式20。这些方法通过

计算问卷中各题目之间的相关程度来评估问卷的信度。

2.3 测试再测试法

测试再测试法是通过在相似的条件下，在不同时间点对同一组被试进行测量，

再计算两次测量结果的相关性。测试再测试法通过比较两次测试结果之间的相关性来评估问卷的信度。

三、效度评估方法

检验问卷的信度和效度

一、问卷的信度

信度即可靠性，是指采用同一方法对同一对象进行调查时，问卷调查结果的稳定性和一致性，即测量工具（问卷或量表）能否稳定地测量所测的事物或变量。具体评价方法有：

1、重复检验法。同样的问卷，对同一组访问对象在尽可能相同的情况下，在不同时间进行两次测量。两次测量相距一般在两到四周之内。用两次测量结果间的相关分析或差异的显著性检验方法，评价量表信度的高低。

2、交错法。用两个不同形式的等价问卷，对同一组受访者在不同的时间（通常间隔两到四周）进行测量。两次测量结果间的相关性被用来评价问卷的信度。

3、折半法。折半法是将上述两份问卷合成一份问卷（通常要求这两份问卷的问题数目相等），每一份作为一部分，然后考察这两个部分的测量结果之间的相关性。

二、问卷的效度

效度是指问卷正确测量研究者所要测量的变量的程度。检验效度的主要指标和方法有：表面效度、准则效度、架构效度。

1、表面效度（Face Validity)。也称为内容效度或逻辑效度，指的是测量的内容与测量目标之间是否适合，也可以说是指测量所选择的项目是否“看起来”符合测量的目的和要求。主要依据调查设计人员的主观判断。

2、准则效度(Criterion Validity)。准则效度是指量表所得到的数

据和其他被选择的变量（准则变量）的值相比是否有意义。根据时间跨度的不同，准则效度可分为同时效度和预测效度。

3、建构效度（Construct Validity)。最关心的问题是：量表实际测量的是哪些特征？在评价建构效度时，调研人员要试图解释“量表为什么有效”这一理论问题以及考虑从这一理论问题中能得出什么推论。建构效度包括同质效度、异质效度和语意逻辑效度。

问卷的信度分析

一、概念：

信度是指根据测验工具所得到的结果的一致性或稳定性，反映被测特征真实程度的指标。一般而言，两次或两个测验的结果愈是一致，则误差愈小，所得的信度愈高，它具有以下特性：

1、信度是指测验所得到结果的一致性或稳定性，而非测验或量表本身；

2、信度值是指在某一特定类型下的一致性，非泛指一般的一致性，信度系数会因不同时间、不同受试者或不同评分者而出现不同的结果；

3、信度是效度的必要条件，非充分条件。信度低效度一定低，但信度高未必表示效度也高；

信度检验完全依赖于统计方法。

信度可分为：内在信度：对一组问题是否测量同一个概念，同时组成量表题项的内在一致性程度如何；常用的检测方法是 Cronbach’s alpha 系数。外在信度：对相同的测试者在不同时间测得的结果是否一致，再测信度是外在信度最常用的检验法。

二、信度指标：

1. 用信度系数来表示信度的大小。信度系数越大，表明测量的可信程度越大。究竟信度系数要多少才算有高的信度。学者 DeVellis(1991) 认为，0.60 ~0.65(最好不要)；0.65~ 0.70 (最小可接受值)；0.70~0.80 (相当好)；0.80~0.90 (非常好)。由此，一份信度系数好的量表或问卷，最好在 0.80 以上， 0.70 至 0.80 之间还算是可以接受的范围；分量表最好在 0.70 以上， 0.60 至 0.70 之间可以接受。若分量表的内部一致性系数在 0.60 以下或者总量表的信度系数在 0.80 以下，应考虑重新修订量表或增删题项。

调查问卷的信度与效度

要点三
环境的稳定性
测量环境也会影响信度。例如，如果测量过程中存在噪音或者其他干扰因素，那么被试者的表现就可能受到影响，进而影响信度。
02
调查问卷的效度
效度的定义
效度是指一个测量工具能够测量出其所要测东西的真实程度。它反映工具的有效性、正确性。
效度是衡量一源自文库测量工具是否良好的重要指标，效度越高，表示测量结果越能显示出所要测量的对象的真正特征。
样本选择也是影响调查问卷效度的因素之一，如果样本选择不具有代表性或存在偏差，会导致调查问卷的效度降低。
数据处理
数据处理是影响调查问卷效度的最后一个环节，如果数据处理方法不正确或不严谨，也会导致调查问卷的效度降低。
03
调查问卷的设计与优化
提高信度的设计策略
确保问卷的稳定性
通过测试和复查，确保问卷在各种情况下都能稳定地运行和得出准确的结果。
结构效度
通过因子分析等方法，评估问卷的结构是否符合预期的理论结构。
信度的影响因素
要点一
问卷题目的质量
要点二
样本的稳定性
问卷题目应该具有较高的区分度和代表性，能够准确反映研究目的。
样本的稳定性是影响信度的另一个重要因素。如果样本本身不稳定或者存在较大的异质性，那么测量结果的可靠性就会受到影响。
效度分为内容效度、结构效度、标准效度和逻辑效度。