非量表问卷怎么做信度分析
调查问卷参考信度分析法
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。
问卷调查置信度分析
问卷调查置信度分析信度分析和效度分析是问卷分析的第一步，也是检验该问卷是否合格的标准之一，所以，我们在做问卷调查的时候第一步就是进行信度和效度的分析，才能确保问卷有价值。
一信度（Reliability）即可靠性，是指使用相同指标或测量工具重复测量相同事物时，得到相同结果的一致性程度。
一个好的测量工具，对同一事物反复多次测量，其结果应该始终保持不变才可信。
例如，我们用一把尺子测量一张桌子的高度，今天测量得高度与明天测量的高度不同，那么我们就会对这把尺子产生怀疑。
因此，一张设计合理的调查问卷应该具有它的可靠性和稳定性。
目前最常用的是Alpha信度系数，一般情况下我们主要考虑量表的内在信度——项目之间是否具有较高的内在一致性。
通常认为，信度系数应该在0～1之间，如果量表的信度系数在0.9以上，表示量表的信度很好；如果量表的信度系数在0.8～0.9之间，表示量表的信度可以接受；如果量表的信度系数在0.7～0.8之间，表示量表有些项目需要修订；如果量表的信度系数在0.7以下，表示量表有些项目需要抛弃。
二效度（Validity）即有效性，是衡量综合评价体系是否能够准确反映评价目的和要求。
是指测量工具能够测出其所要测量的特征的正确性程度。
效度越高，即表示测量结果越能显示其所要测量的特征，反之，则效度越低。
常用于调查问卷效度分析的方法主要有以下几种。
1、单项与总和相关效度分析这种方法用于测量量表的内容效度。
内容效度又称表面效度或逻辑效度，它是指所设计的题项能否代表所要测量的内容或主题。
对内容效度常采用逻辑分析与统计分析相结合的方法进行评价。
逻辑分析一般由研究者或专家评判所选题项是否“看上去”符合测量的目的和要求。
统计分析主要采用单项与总和相关分析法获得评价结果，即计算每个题项得分与题项总分的相关系数，根据相关是否显著判断是否有效。
若量表中有反意题项，应将其逆向处理后再计算总分。
2、准则效度分析准则效度又称为效标效度或预测效度。
问卷调查置信度分析
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。
非量表问卷怎么做信度分析
信效度分为很多种，信度有重测信度、折半信度、内部一致性信度等；效度有结构效度、版内权容效度、效标效度等。
非量表问卷可以使用文字形式进行描述，以证明数据质量可信可靠，建议按以下几点分别说明。
用文字描述数据收集的过程，比如纸质收集，网络收集等；
用文字描述样本有效性，比如收集样本是否满足研究需要，收集的样本人群为有效样本群体等，比如研究大学生网购行为，收集样本人群一定需要为大学生等；
用文字描述数据中无效样本的处理过程，比如使用SPSSAU的无效样本功能，将选择同一个答案超过70%的样本设置为无效样本等；
其它可用于论证数据质量有保障的说明等。
效度（Validity）即有效性，它是指测量工具或手段能够准确测出所需测量的事物的程度。
效度是指所测量到的结果反映所想要考察内容的程度，测量结果与要考察的内容越吻合，则效度越高；反之，则效度越低。
效度分为三种类型：内容效度、准则效度和结构效度。
问卷信度效度分析
信度和效度分析在问卷分析中大多都会用到的，即使是成熟的问卷，一般也是需要做的，在本科和研究生的论文中均适用。
信度和效度是用来衡量问卷质量的，如果问卷的信度和效度比较好，证明问卷的数据可靠性比较高，问卷数据内部一致性比较高，所以可以用来做后续的建模分析，相反，如果信度和效度不高，可能就需要重新设计问卷，发放问卷。
调查问卷分为量表题和非量表题。
调查问卷数据分析要看有没有量表题，如果有量表题，首先需要进行信度分析和效度分析。
非量表题不能进行信度分析和效度分析。
1 量表题和非量表题1.1 量表题一般是测试受访者的态度或者看法的题目，是分陈述等级进行设置的。
比如我们对手机的喜爱从非常喜欢到不喜欢这个程度的变化。
通常使用李克特量表来测度，根据答项数量可分为四级量表，五级量表，七级量和九级量表。
比如五级量表可以分为：非常不满意，比较不满意，中立，满意和非常满意五个选项，通常赋予分值1，2，3，4，5。
1.2 非量表题分类数据，例如（性别、年龄、学历等）2 信度分析2.1 概念信度分析用于检验问卷中量表样本是否可靠可信。
通俗地讲研究样本是否真实回答问题，测试受访者是否好好答题，具体来说就是用问卷对调研对象进行重复测量时，所得结果的一致性程度。
通俗讲，信度就是一次测量很可靠，再测一次，再测10次，结果都是差不多的。
克隆巴赫系数是最常用的信度测量方法2.2 评判方法2.21 计算步骤克隆巴赫系数公式：该系数值越高，问卷的信度越好，Cronbach’s alpha系数值的范围以及效果如下：一般来说，Cronbach’s alpha系数大于0.7都是可以接受的。
2.3 案例介绍及操作过程某公司想了解新出的一款饮品的客户接受情况。
于是设计了一份问卷让客户从产品、服务、价格、质量四个方面进行打分，并在每个维度上拓展三到四个问题，以下是收集好的问卷回答，打分方面使用的是李克特5 级量表。
把数据导入到spsspro中，点击信度分析，将定量数据拖入到变量框中，点击开始分析。
调查问卷信度和效度检验 -回复
调查问卷信度和效度检验-回复
调查问卷信度和效度检验是评估一份问卷的可靠性和有效性的方法。
下面是一些常用的信度和效度检验方法：
1. 信度检验：
- 重测信度：通过重复测量同一组被试者来检验问卷的稳定性。
使用相关系数（如皮尔逊相关系数）来比较两次测量结果之间的一致性。
- 分割半信度：将问卷分为两个部分，分别测量同一组被试者。
使用Cronbach's alpha系数来检验问卷各部分之间的一致性。
- 内部一致性信度：通过统计问卷各项之间的相关性来检验问卷的内部一致性。
常用的方法包括Cronbach's alpha系数和因素分析。
2. 效度检验：
- 内容效度：通过专家评估或理论分析来评估问卷项是否涵盖了研究领域的主要内容。
- 构效效度：通过问卷和其他已经被公认为有效的测量工具进行比较来评估问卷的构效效度。
常用的方法包括相关系数（如皮尔逊相关系数）和因子分析。
- 准则效度：通过与一个被广泛接受的准则进行比较来评估问卷测量结果的准确性。
常用的方法包括相关系数和受试者工作特征曲线（ROC曲线）分析。
以上是常用的信度和效度检验方法，但具体的选择方法可以根据研究领域和具体研究问题进行调整和选择。
调查问卷参考信度分析方法
调查问卷参考信度分析方法调查问卷是社会科学研究中常用的数据收集工具，用于了解人们的意见、态度、观点等信息。
在进行数据分析之前，我们需要确保问卷具有良好的信度，即问卷测量结果的稳定性和可靠性。
本文将介绍两种常用的问卷参考信度分析方法。
第一种方法是重测信度（Test-Retest Reliability）。
该方法通过重复应用同一问卷来评估问卷的信度。
研究者在两个不同时间点，对同一群体进行两次问卷调查。
然后，使用统计方法（如皮尔逊相关系数）来比较两次调查的结果。
如果两次调查的结果相似或高度相关，那么问卷具有较高的重测信度。
但是，如果两次调查结果差异较大，那么问卷的重测信度就较低。
第二种方法是内部一致性信度（Internal Consistency Reliability）。
该方法通过统计分析问卷中不同问题之间的关联性来评估问卷的信度。
常用的分析方法包括Cronbach's alpha系数和矩阵相关性分析。
Cronbach's alpha系数可以衡量问卷中所有问题的内部一致性，其值介于0到1之间，越接近1代表内部一致性越高。
矩阵相关性分析则通过计算各个问题的相关系数，来评估问题之间的相关性。
如果问题之间的相关系数较高，那么问卷具有较高的内部一致性。
除了上述方法，研究者还可以利用拆分半信度（Split-Half Reliability）来评估问卷的信度。
这种方法将问卷分为两部分，并比较两个部分得分的一致性。
如果两个部分的得分相似或高度相关，那么问卷具有较高的拆分半信度。
但是，如果两个部分的得分差异较大，那么问卷的拆分半信度就较低。
在进行问卷参考信度分析时，研究者还应该注意一些限制因素。
首先，选择的样本规模应足够大，以确保结果的可靠性。
其次，问卷的问题应该明确、简洁，并且与研究目的相关。
此外，问卷的布局和表达方式应当一致，以避免造成误导或混淆。
最后，时机和调查方式也应该予以考虑，例如，选择合适的时间进行重测信度的评估。
问卷分析之信度分析详细解读
问卷分析之信度分析详细解读⼤家都知道分析⼀份问卷最开始就是做信度和效度分析，那到底什么是信度效度，什么样的结果才代表信度⾼？每项指标代表了什么意思？下⾯就来具体说明，如果你也有同样的困惑，就带着问题继续看下去。
01. 为什么要做信度分析？信度：即可靠性，指的是检验结果的⼀致性程度或可靠程度。
信度分析即⽤于测量问卷中样本回答结果是否可靠，有没有真实作答。
检验信度越⾼，就是表⽰结果越可信。
信度是任何⼀种测量的必要条件，⼀份问卷在正式投⼊使⽤前必须要对其信度和效度进⾏分析，以确保问卷调查结果真实可靠。
02.信度的种类信度主要可分为四类：Cronbachα信度系数、折半信度、复本信度和重测信度。
1. Cronbach α信度系数：是最为常见的信度测量⽅法（SPSSAU默认为此信度系数）。
⽤于检验问题之间的内在⼀致性情况，也就是多个题⽬是否测量了相同的内容或概念。
2. 折半信度：折半信度就是将所有量表题项分为两半，计算两部分各⾃的信度以及相关系数，进⽽估计整个量表的信度。
判断标准可参考α信度系数的衡量标准。
此类分析⽅法较为少见。
3. 复本信度：复本信度是同样⼀组样本，⼀次性回答两份问卷，⽐如同样⼀组学⽣连续做两份同样难度⽔平的试卷。
然后通过计算两份样本相关系数，从⽽进⾏信度质量衡量，由于实际操作过程中有诸多客观条件限制，此类分析⽅法较为少见。
4. 重测信度：重测信度指同样的样本，在不同的时间点回答同样⼀份问卷。
继⽽计算两份数据的相关系数，并且通过相关系数去衡量信度质量。
重测信度可以评估时间差异带来的误差，但实际操作中有诸多不便，因⽽此类分析使⽤较少。
03. 案例应⽤（1）背景与⽬标为测量消费者对某产品的购买意愿及影响因素（共5个分别为：因素产品, 促销, 渠道推⼴, 价格,个性化服务），设计了⼀份问卷。
共25题，其中Q1~Q19均为量表题，现希望对此份数据信度情况进⾏分析，以验证数据质量可靠。
（2）操作步骤信度分析仅仅是针对量表数据，需要对每⼀具体细分维度或者变量进⾏分析本例⼦中涉及6个维度，则分别需要进⾏六次操作，然后将六次操作的结果整理合并整理成⼀个表格⽤于研究报告中输出。
非量表问卷怎么做信度分析
信度说白了指的是测试的稳定性，怎么样能够说明稳定，最简单的方式就是用这个测试测同一批人两次，如果两次结果相关高，那么测验就是可信的，有信度的，这个是真正信度的意思，也叫重测信度。
由于人们不总是有机会重新测同一批人（同一批人往往过个几周或者几个月你就找不着人了，就无法重测），所以相处了各种代替重测信度的方法，比如复本信度，编制两个平行的测验，分别拿去测同一批人，又比如分半信度，测了同一批人后把测验成绩拆两半求相关。
最后就是科隆巴赫alpha系数，这是我们一般求信度是所用的方法，但事实上这个不是测信度，而是看量表的内部一致性，看所有项目间的相关，相关高，alpha系数高的话就认为测验的题目是同质的、相似的，那么如果这个测验拿去做分半，应该是相关很高的，就近似认为信度好。
归根结底一句话，不管什么什么测试，是不是量表那种，哪怕你是做的实验数据，或者自己随便编的小测验，只要你的题目能确保上面的那些所谓信度指标都好，那就是信度好，尤其是重测信度和alpha系数
自己设选项的那种行不行（类似：A喜欢B不喜欢C还行这种）？完全可以
最后提醒你一点，信度只是告诉你测验的稳定性，但不能保证有效性，就算你的问卷实际测的东西和你本来想测的东西驴唇不对马嘴，只要两次结果一致，那也是信度好，若要看有效性，就要分析效度。
实用干货！信度分析超全步骤总结！
实用干货！信度分析超全步骤总结！信度分析是问卷研究中最为基本的一种方法，其用于测量‘量表题’数据的可靠性，简单来说就是测量样本有没有真实的回答问题。
特别提示，如果是使用统计分析方法进行信度测量，那么一般都是针对量表题，这在SPSSAU手册中有特别重要的提示和说明。
1 信度测量信度分析的目的就在于说明数据可信可靠，真实可信。
其测量或者描述信度的方法一般有如下5种。
Cronbach信度分析是最为常见，使用最为广泛的一种测量方法，直接使用一个指标即Cronbach信度系数值来描述信度水平情况。
如果说Cronbach信度系数值大于0.6，一般就说明信度可以接受，信度系数值越大越好。
除Cronbach信度，还有一种信度叫折半信度，其原理是将分析项‘拆分’成两部分，然后查看折半系数值，如果折半系数值大于0.6以上则说明可以接受，越大越好。
除此之外，还可以使用相关分析进行信度测量，比如重测信度就可以通过相关分析进行测量，先测量一次数据，隔一段时间再测量一次数据，将两次的数据进行相关分析，相关系数越高，说明重测信度越好。
如果是实验研究或者评价者数据，一般在医学研究中，还可能会使用到ICC组内相关系数，其目的在于研究数据的相似程度，或者一致性，有时候重复测量数据，或者评价打分数据等也会使用ICC组内相关系数用于信度的测量，如果说ICC值大于0.6，一般说明数据一致性程度可接受，ICC值越大越好。
如果说数据并不适合进行统计分析，即使用分析方法，使用某个指标来测量信度水平。
那么用文字进行描述，证明数据可靠可信也可以。
比如说数据进行过异常值处理，针对数据进行过无效样本设置处理等，余下的数据可靠真实。
除此之外，详细描述数据的收集和处理过程，也是证明数据可靠真实可信的办法。
总而言之，只要能证明数据可靠真实的手段（包括分析方法，文字描述等），均可用于论证数据的信度水平。
2 SPSSAU信度操作关于信度的操作上，以SPSSAU软件为例，操作分别如下，如果是使用Cronbach信度或者折半信度，其操作如下：Cronbach信度/折半信度如果是使用相关分析研究信度水平情况，SPSSAU里面的操作如下：相关分析SPSSAU组内相关系数测量数据一致性或可重复性（信度），操作如下：ICC组内相关系数如果说需要描述数据处理的过程，比如使用了数据处理里面的异常值功能，或者无效样本功能，目的在于使用文字描述数据真实可靠。
非量表问卷怎么做信度分析
可靠性和有效性有很多种，包括重测可靠性，半可靠性，内部一致性可靠性等。
可以书面形式描述非规模问卷，以证明数据质量是可靠和可靠的。
建议根据以下几点分别说明。
用文字描述数据收集的过程，例如论文收集，网络收集等；用词来描述样本的有效性，例如收集的样本是否满足研究的需要，样本人群是有效的样本组，例如，大学生应收集大学生的网上购物行为；使用文本描述数据中无效样本的处理过程，例如使用spssau的无效样本功能设置70％以上的样本，其答案与无效样本相同；可以用来证明数据质量得到保证的其他陈述。
可靠性是指通过相同方法重复测量同一物体而获得的结果的一致性。
可靠性指标主要由相关系数表示，可以大致分为三类：稳定性系数（跨时间一致性），等效系数（跨表单一致性）和内部一致性系数（跨项目一致性）。
可靠性分析有四种方法：重测可靠性方法，重复可靠性方法，半可靠性方法和阿尔法可靠性系数方法。
重测可靠性方法在这种方法中，使用相同的调查表以一定间隔对同一组受试者进行测试，并计算两次测试结果的相关系数。
显然，它属于重测可靠性。
重测信度方法特别适用于事实调查表，例如性别，出生日期等。
两次测验之间不应有差异，大多数受访者的兴趣，爱好和习惯在短时间内不会明显改变。
一段的时间。
如果受访者的态度和意见没有突然变化，则此方法也适用于态度和意见调查表。
由于重测可靠性方法需要对同一样本进行两次测试，因此受访者很容易受到各种事件，活动等的影响，并且时间间隔也受到限制，因此难以实施。
复制可靠性方法重复可靠性方法是要求同一组受访者一次填写并回答两份问卷，并计算两份问卷的相关系数。
副本的可靠性属于等效系数。
除了表达方式不同外，两个副本的内容，格式，难度和相应问题的方向也应完全一致。
但是，在实际调查中，很难使问卷满足这一要求，因此使用这种方法的人很少。
分半可靠性半信度方法是将调查项目分为两部分，计算两个半分的相关系数，然后估计整个量表的信度。
半信度属于内部一致性系数，它测量两个半项得分之间的一致性。
市场调研中问卷调查设计的信度与效度分析
市场调研中问卷调查设计的信度与效度分析市场调研是企业了解市场需求、竞争对手、消费者心理等重要信息的一种方法。
而问卷调查是市场调研中常用的收集数据的工具之一。
在进行市场调研时，确保问卷调查的信度和效度是至关重要的。
信度指的是问卷调查的稳定性和一致性，即在相同条件下的反复使用，能得到相似的结果。
效度指的是问卷调查是否能真实准确地反映所要研究的现象或现象之间的关系。
1. 问卷调查的信度分析问卷调查的信度可以通过以下几种方式进行分析：1.1. 测试再测信度分析：通过将问卷在不同时间段或在不同样本中进行再次测量来测试问卷的信度。
如果得到的结果在两次测试中高度相关，说明问卷具有较高的测试再测信度。
1.2. 内部一致性信度分析：可以通过Cronbach's α系数来评估问卷的内部一致性。
Cronbach's α系数范围在0到1之间，大于0.7被认为是可接受的信度。
1.3. 分半信度分析：将问卷随机分为两个部分，计算两部分之间的相关系数。
通过这种方式来评估问卷的分半信度。
2. 问卷调查的效度分析问卷调查的效度可以通过以下几种方式进行分析：2.1. 内容效度分析：内容效度指的是问卷是否包含了反映所要研究的现象的所有重要问题。
通过专家评估问卷的设计与所要研究的现象的相关性来评估问卷的内容效度。
2.2. 结构效度分析：结构效度是指问卷是否能准确地衡量所要研究的现象。
可以使用因子分析或验证性因子分析来评估问卷的结构效度。
2.3. 构想效度分析：构想效度指的是问卷是否可以真实地反映所要研究的现象。
可以通过与已有的评估工具进行比较来评估问卷的构想效度。
3. 提高问卷调查的信度与效度为了提高问卷调查的信度和效度，可以采取以下措施：3.1. 预调查测试：在正式调查之前，进行小规模的预调查测试，以评估问卷的可行性和可行性，以及发现潜在问题并进行修正。
3.2. 语言简洁明了：问卷应该使用简单明了的语言，避免使用复杂的词汇和句子结构，以确保被调查者能够准确理解问题。
非量表问卷怎么做信度分析
非量表问卷怎么做信度分析
不能做的。
所谓信度效度主要是针对量表，而一般的问卷是无法做的。
所谓量表和问卷是有区别的，量表主要是针对一个程度进行打分评级式的，所有的选项只是表示程度的不同，一般是分5级、7级等，叫做李克特量表式，比如你对某个产品的喜好程度，从最不喜欢-----最喜欢，选项只是一个角度的程度级别不同。
而问卷则是选择题，其选项是表示不同事物的方面的，比如你的学历程度，比如你喜欢那些品牌的产品，可以看出这些选项之间是代表的不同事物方面。
而信度效度主要是因为量表才会有的，就是对一个事物评价的一致性和有效性。
对于问卷选择不同的方面来说不存在是否一致性和有效性的问题非量表问卷可以使用文字形式进行描述，以证明数据质量可信可靠复，建议按以下几点分别说明。
用文字描述数据收集的过程，比如纸制质收集，网络收集等；
用文字描述样本有效性，比如收集样本是否满足研究需要，收集的样本人群为有效样本群体等，比如研究大学生网购行为，收集样本人群一百定需要为大学生等；
用文字描述数据中无效样本的处理过程，比如使用SPSSAU的无效样本功能，将选择同一个答案超过70%的样本设置为无效样本等；其它可用于论度证数据质量有保障的说明等。
参考资料：信度分析-SPSSAU。
非量表数据效度检验方法
非量表数据效度检验方法Data validity is a critical aspect in research, ensuring that the data collected is accurate and reliable. Non-scale data validity testing methods are necessary to assess the credibility of qualitative data. One common method is member checking, where researchers verify their findings with study participants. This ensures that the data accurately represents the participants' perspectives and experiences. Member checking can enhance the credibility and trustworthiness of qualitative data, providing insights into the validity of the findings.数据效度是研究中一个至关重要的方面，确保所收集的数据准确可靠。
非量表数据效度检验方法对于评估定性数据的可信度至关重要。
一种常见的方法是成员检查，研究人员通过与研究参与者验证他们的发现。
这可以确保数据准确地反映了参与者的观点和经验。
成员检查可以增强定性数据的可信度和可靠性，提供有关研究结果有效性的见解。
Another method for testing the validity of qualitative data is triangulation, where researchers use multiple sources of data to corroborate their findings. This can include using different data collection methods, such as interviews, observations, and documentanalysis. By examining the data from different perspectives, researchers can gain a more comprehensive understanding of the phenomenon being studied and ensure the validity of their findings. Triangulation can help researchers identify any inconsistencies or biases in the data, enhancing the reliability of the research.测试定性数据有效性的另一种方法是三角法，研究人员使用多种数据来源来证实他们的研究结果。
非量表问卷怎么做信度分析
非量表问卷怎么做信度分析具体分析步骤：1、样本背景分析，样本特征、行为分析样本背景分析，或者样本特征、行为分析这两部分，通常情况下均是使用频数分析，统计样本对于各个选项的选择比例情况。
2、基本现状和样本态度分析此步为基础分析，首先充分了解样本现状情况，以及样本的态度情况，结合结果可以对不同群体的态度差异情况、现状差异情况进行分析，或者进一步研究影响关系。
在进行研究时，不应该拘泥于分析方法的使用，此部分更多会使用简单易懂的频数和百分比描述，最好结合各种图形展示，比如多选题可以使用条形图，单选题可以使用柱形图展示等。
3、差异分析在上一部分打好基础后，就可以开始比较差异了。
可以分析不同样本人群在题项上的态度差异，也或者不同人群在基本现状题项上的差异情况进行差异对比分析。
研究方法上看，针对非量表类题项关系研究，即分类与分类数据之间的关系研究，应该使用卡方分析。
4、影响关系分析除了差异分析，也可以研究某种因素对样本态度的影响关系。
Logistic 回归分析类似于多元线性回归，均为研究X对Y的影响情况。
如果Y 为定量数据，则使用多元线性回归，如果Y为分类数据，则应该使用Logistic回归分析。
结合数据情况，可以将Logistic回归分析分为二元logistic回归分析，或者多分类logistic回归分析。
二者即有相同之处，也有不同的地方。
主要区别在于Y的选项个数。
Y为定类且选项仅2个，应该使用二元logistic回归；如果Y有多个选项，应该使用多分类logistic 回归分析。
▌思路核心此类研究框架的核心在于“分组”。
第一件事情为“分组”，也就是给每个题分组，比如问卷有30个题，那这30题可以被归纳为几个方面呢？比如基本背景，认知，态度，行为，原因等五个方面。
第二件事情是将“分组”分别作为一个部分进行分析，比如上面提到的样本基本背景，就可以用频数分析来统计分析数据。
第三件事情是分组题项与分组题项之间进行交叉。
非量表问卷怎么做信度分析
非量表问卷怎么做信度分析:信效度分析只针对量表题，非量表数据一般不进行信效度分析。
如果是非量表问卷，一定想分析效度，建议可使用‘内容效度’，即用文字详细描述问卷设计的过程，用文字的形式描述清楚问卷是做什么，有什么用处，为什么合理，而且有专家认证，这样就说明问卷设计合理有效。
可登录SPSSAU官网在线分析及查看具体的方法说明。
问卷调查:问卷调查是指通过制定详细周密的问卷，要求被调查者据此进行回答以收集资料的方法。
所谓问卷是一组与研究目标有关的问题，或者说是一份为进行调查而编制的问题表格，又称调查表。
它是人们在社会调查研究活动中用来收集资料的一种常用工具。
调研人员借助这一工具对社会活动过程进行准确、具体的测定，并应用社会学统计方法进行量的描述和分析，获取所需要的调查资料。
问卷调查，根据载体的不同，可分为纸质问卷调查和网络问卷调查。
纸质问卷调查就是传统的问卷调查，调查公司通过雇佣工人来分发这些纸质问卷，以回收答卷。
这种形式的问卷存在一些缺点，分析与统计结果比较麻烦，成本比较高。
而另一种网络问卷调查，就是用户依靠一些在线调查问卷网站，这些网站提供设计问卷，发放问卷，分析结果等一系列服务。
这种方式的优点是无地域限制，成本相对低廉，缺点是答卷质量无法保证。
目前国外的调查网站surveymonkey提供了这种方式，而国内则有问卷网、问卷星、调查派提供了这种方式。
问卷调查，按照问卷填答者的不同，可分为自填式问卷调查和代填式问卷调查。
其中，自填式问卷调查，按照问卷传递方式的不同，可分为报刊问卷调查、邮政问卷调查和送发问卷调查；代填式问卷调查，按照与被调查者交谈方式的不同，可分为访问问卷调查和电话问卷调查。
问卷调查的信度与效度分析图解
问卷调查的信度与效度分析图解蒋智钢前几天有朋友要我帮忙算下调查问卷的信度和效度，看了一下后才发现原来这个问题是很多人都会碰到的，似乎有必要写那么一丁点东东。
对于从医还要涉及那么点科研的人来说，问卷调查是许多人都不可避免要做的一项工作，无论你是要做毕业课题，还是要完成一项基金项目，甚至好多人的课题的核心就是做一个问卷调查，那么，你把问卷设计好了，也发出去了，或者结果也统计出来了，但是，问你一句：你的结果可靠吗？你的问卷合格吗？怎么回答？判断一份用于调查的问卷是否合格是有指标的，也就是我今天要提到的这2个：信度和效度。
顾名思义，信度嘛，当然是指调查问卷的可信程度；效度呢，就是指问卷的有效性，二者各取一字成其名。
好了，闲话到此打住，直接进入正题，怎么个算法。
1. 先算信度，这个指标是用Cronbach α信度系数来评价的，其实信度系数还有好多个，但是，我们一般就考虑量表的内在信度【这里的量表也就是调查表啦】，简言之，就是项目之间是否具有较高的内在一致性，所以，就算这个Cronbach α就好了。
再啰嗦一句：这个α在0~1之间，α>0.8时，表示量表信度很好；0.7~0.8之间，表示量表的信度可以接受；如果是在0.6~0.7范围内，表示量表也可以接受但需改进。
计算的方法很简单，打开SPSS，把你的数据都输入进去即可，当然，数据的输入也是有技巧的，你可以在excel里面先输入数据然后再导入，我比较喜欢这种方式。
但是要记住，一列代表一个指标或者称之为“维度”，换言之也就是你的问卷里面的一个具体的题目，有多少个问题就对应多少列，一行代表一个调查对象。
数据都弄好之后，在SPSS中点“Analyze-Scale-Reliability Analysis…”进行计算，剩下的不打字了，自己看图吧。
你的问卷调查表的数据可能与下面的类似：【这些数据是我随便弄的，这里只讲方法，不论结果好坏！】但是，我要强调的一点是，只有等级资料才能进行计算哦！所以，最初的数据还要进行整理才能用于计算。
问卷的信度分析实例介绍
问卷的信度分析信度liability Re 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、复本信度法、折半信度法、a 信度系数法。
其中，Crobach a 信度系数法是最简单易行且常用的方法，其公式为：)ss -(11-22i ∑=k k a式中，k ——量表所包含的总题数；∑2is——量表题项的方差总和；2s ——量表题项加总后方差。
a 系数的大小表明了问卷表的信度高低，一般来说，a 系数越大信度越高，量表设计越合理，也即证明指标或者测量项目的选取越好；反之，a 系数越小信度越低，在这种情况下可能需要重新对问卷量表进行设计，剔除部分信度不高的指标或项目。
分量表信度指标值的判别标准如下表：a 信度系数 分量表信度 900.0以上899.0-800.0 799.0-700.0 699.0-600.0 599.0-500.0 500.0以下非常理想 甚佳 佳 尚可 可信偏低 欠佳最好剔除对于总问卷而言，则有如下判别指标：a 信度系数 问卷信度 800.0以上799.0-700.0 700.0-650.0 600.0以下非常好 好 最小可接受值 欠佳最好剔除由于该方法简单易行，因此我们采取a系数信度法对问卷调查的可信度进行分析，得到结果如下表：变量代号均值方差a系数推广态度a1a2a3a4a52.811.871.8.008.4711.6688.8958.0387.3338.2820.630生态效益b1b2b3b4b512.3012.3612.3612.4312.2712.44512.14611.82711.95912.6060.926补贴政策c1c2c3c4c5c613.2013.1612.5612.5012.7012.4611.67011.29413.41013.09412.61914.5130.780感知质量d1d2d3d4d510.1710.2710.3310.269.8918.05716.28816.80416.07817.7260.915感知价格e1e2e3e48.107.697.847.666.6134.9145.0915.1560.711总问卷0.9120.913修正后总问卷由上表可以看到，推广态度的分量表的信度为630.0，不能达到我们的预期值。
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非量表问卷怎么做信度分析
我们都知道很多分析方法只有量表题才可以使用，非量表题可用的方法是很有限的，但即便如此很多问卷还是会被设计成非量表的格式，那么非量表问卷应该如何分析呢？非量表题又有什么特点？在分析时需要注意什么呢？下面就来一一解答。
非量表题
非量表题，多用于了解某个主题的现状，样本的基本态度情况，以及研究不同人群的现状或态度差异。
通常情况下现状政策类研究会更多使用非量表题。
比如不同年龄对于旅游需求的现状研究，在一些以量表题为核心的问卷中，也需要设计非量表题来收集样本的基本背景信息（比如性别、年龄）、样本特征、行为（比如您平时关注旅游方面的信息吗?）等。
1、样本背景分析，样本特征、行为分析
样本背景分析，或者样本特征、行为分析这两部分，通常情况下均是使用频数分析，统计样本对于各个选项的选择比例情况。
2、基本现状和样本态度分析
此步为基础分析，首先充分了解样本现状情况，以及样本的态度情况，
结合结果可以对不同群体的态度差异情况、现状差异情况进行分析，或者进一步研究影响关系。
在进行研究时，不应该拘泥于分析方法的使用，此部分更多会使用简单易懂的频数和百分比描述，最好结合各种图形展示，比如多选题可以使用条形图，单选题可以使用柱形图展示等。
3、差异分析
在上一部分打好基础后，就可以开始比较差异了。
可以分析不同样本人群在题项上的态度差异，也或者不同人群在基本现状题项上的差异情况进行差异对比分析。
研究方法上看，针对非量表类题项关系研究，即分类与分类数据之间的关系研究，应该使用卡方分析。
4、影响关系分析
除了差异分析，也可以研究某种因素对样本态度的影响关系。
Logistic 回归分析类似于多元线性回归，均为研究X对Y的影响情况。
如果Y 为定量数据，则使用多元线性回归，如果Y为分类数据，则应该使用Logistic回归分析。
结合数据情况，可以将Logistic回归分析分为二元logistic回归分析，或者多分类logistic回归分析。
二者即有相同之处，也有不同的地方。
主要区别在于Y的选项个数。
Y为定类且选项仅2个，应该使用二元logistic回归；如果Y有多个选项，应该使用多分类logistic回归分析。