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。

类似于这种信息，是不能计算的所以必须剔除掉。

这里所说的不能计算，是指不能用来计算刚刚说的那个系数，看到这里，你会郁闷吧？会说，那这些数据不是白输入了？非也，非也！你可以用最简单的百分比来算啊！虽然它们不能为你的信度和效度系数贡献力量，但是也可以为你计算某一类型的百分比提供帮助，我们的口号是“榨干数据的每一滴油！”

好了，处理之后就应该是这种信息了：

完整版，我处理一下你就可以看见能直接导入SPSS用来计算的数据了，见下图。

OK，就是这个样子啦！

第一行是每个小题的题号，你可以用中文，也可以用字母代号，随便你，反

正你只要自己能够看懂就行。第一列就是你的数据，那些编号神马的统统删了！

然后excel保存一下，导入SPSS。

这2个圈里面的，随便你点哪一个都可以

在打开的对话框里面，一定要类型为excel

下面这个图里面的红圈中的√一定要选上，这个是对应excel里面的每个指标的名字，然后点OK确定。

好了，数据就导入完成了。

下面开始算信度系数α。

在打开的对话框中，把所有的数据先放到右边

左边框里的数据全部挪到右边是算问卷的信度，如果按问题的类别来放，就像上图中那样，就只是算这个类别的题目的信度如何，很方便吧？可以一次性算个总体的，然后还可以看看各类题目的信度如何。

接下来，点那个Statistics…，就会出来一个对话框，把红圈里面的2个选项勾上后点Continue，再点OK，然后结果就在另外一个窗口中出来了。

这个0.703就是我们的信度系数啦！看来问卷表还有待改进啊！

其余每个类别的题目的信度系数以此类推，自己算吧！

2.现在，来看看效度怎么个算法。

效度系数呢，也有好多个，硬是要分类的话，会把你搞头晕的。但是，根据我们的问卷调查情况，通常只算KMO的。也就是做“因子分析”啦！具体操作还是看图。

先把左边的数据都挪到右边去，然后点“Descriptives…”，在弹出的对话框里面选最下面的“KMO and Bartletts test of sphericity”，然后点Continue

然后点Extraction…，一定确保弹出的对话框里面是Principal components，然后Continue

接着点Rotation…，在弹出的对话框里面选Method里面的Varimax，再点Continue，其余2个不用管了，点OK吧！

好了，数据出来了！

0.442就是我们要求的效度系数了，KMO值<0.7，说明这个问卷需要修改。下面的sig表明差异是显著的。

通常，KMO是做主成分分析的效度检验指标之一，其值在0.9以上，表示非常适合做因子分析；在0.8-0.9之间，很适合；在0.7-0.8之间，适合；在0.6-0.7之间，尚可；在0.5-0.6之间，表示很差；在0.5以下应该放弃。

好了，还有一种情况可能是大家会遇到的，那就是你觉得你自己什么操作都是对的，可就是最后的结果里面没有KMO出来，随便你怎么弄都没有KMO！

大家会看到上图中的这种情况，“此矩阵不是正定矩阵”，然后随便你把数据跑多少次运算，KMO就是不出来，怎么办？

原因在哪里？

原因是你的维度大于你的样本量了，也就是说纳入计算的调查项目个数多于你的调查对象数目了，所以就会出现这种情况，于是呢，解决方案也就浮出水面啦，反其道而行之即可，怎么做？2个法子，一是减少你的维度数，一是增加你的样本数，具体嘛，根据自己怎样算方便就怎样去弄吧！

好了，关于调查问卷的信度和效度的计算就说这么多啦！

写在2013年的尾巴

遵义医学院