信度分析

信度分析

信度分析又称可靠性分析，是检验测量工具的可靠性和稳定性的主要方法；

信度问题要回答的问题是：用这个测量工具在同一条件下对同一人进行测试，每次测试的结果是否相同的问题。在社会科学中如果使用的测量工具无论对谁施测，也无论使用什么形式，只要产生相似的结果，那么可以认为此测量工具是可信的。信度问题其实测的是一致性的问题，所谓信度是衡量没有误差的程度。一致性分为内部一致性和外部一致性。

效度问题要回答的是：此测量工能够测量我想要测得的东西吗？不能混淆信度与效度。 信度的测量

1．克伦巴赫α系数。测度内部一致性的一个指标；及测量表内的所有项目测量的都是同一样东西吗？α与皮尔逊r 系数都是一样的范围在0—1 之间，如果为负值则表明表中某些项目的内容是其他一些项目的反面；α越接近于1，则量表中项目的内部一致性越是高。α 的计算式非常简单，根据量表中的项目数K 和各项之间的相关系数r 计算而来

1(1)kr

k r

α=

+-

当量表中项目K 增加时，α值也会增大；同时，项目之间的相关系数r 较高时，α也会比较大。这里的r 是指各项与其他各项之和计算相关系数的平均值。 2、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。 3、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。 4、折半信度法

折半信度法是将调查项目分为两半，计算两半得分的相关系数，进而估计整个量表的信度。折半信度属于内在一致性系数，测量的是两半题项得分间的一致性。这种方法一般不适用于事实式问卷（如年龄与性别无法相比），常用于态度、意见式问卷的信度分析。在问卷调查中，态度测量最常见的形式是5级李克特（Likert ）量表。进行折半信度分析时，如果量表中含有反意题项，应先将反意题项的得分作逆向处理，以保证各题项得分方向的一致性，然后将全部题项按奇偶或前后分为尽可能相等的两半，计算二者的相关系数（rhh ，即半个量表的信度系数），最后用斯皮尔曼-布朗（Spearman-Brown ）公式： 求出整个量表的信度系数（ru ）。

例1某医学院某年级生物化学考试成绩已建立数据库文件（reliabil.sav）。试求该考试成绩的可靠性（信度）系数。

（7个试题，60名学生的考试成绩），见下图

1.analyze-→scale-→reliability analysis

2.statistics(统计量)

在描述性框中

项（I）：每一个变量计算的平均数和标准差；

度量(S)：将项加总，然后计算总分数的均值方差；

Scale if iterm deleted:重要内容，表示如果从量表中删除此项目重新计算的克伦巴赫α系数；如果删除此项能提高信度α，则应该删除此项。

摘要（重点）的均值方差协方差指的是对要分析的项目分别求均值，然后统计均值的均值方差极差最大最小值等。

摘要中的协方差与相关性:该过程是指对进入分析的每个变量与其他所有变量之和之间计算协方差和相关系数，计算出来的相关系数进行平均得出克伦巴赫α系数公式中的r。

项之间：两两之间协方差和相关系数。

Hotelling t-square(霍特林T):对进入分析的变量的均值是否相等所进行的多个t检验。ANOVA中的F检验显示重复测量的方差分析表。

通常，在探索性分析中，要求cronbach α值至少达到0.6；本题达到0.875，认为一致性信度较好，测试的可靠性比价高。

第一行表示的是各项均值的均值等，第二行表示各项方差的均值等，第三行项之间的相关性指的是对进入分析的每个变量与其他所有变量之和之间计算相关系数得到的一些统计量，其均值就是计算cronbach α需要的r，即r=0.515.

项总计统计量

项已删除的刻度

均值项已删除的刻度

方差

校正的项总计相

关性多相关性的平方

项已删除的

Cronbach's

Alpha 值

s31 40.008 119.352 .694 .537

.852

s32 39.717 127.232 .581 .413 .867

s33 40.517 110.610 .760 .637 .843

s34 39.208 124.282 .790 .697 .845

s35 42.567 109.979 .643 .519 .865

s36 39.975 122.283 .711 .623 .851

s37 40.308 136.543 .494 .262 .876

0.876.

各项加总后的均值方差。

本题不是重复测量，因此不需要分析此项；如果本体是重复测量的题目，则测量的是量表测量方法的稳定性。

例2.莫大学某班级44名同学的卫生统计学期末考试成绩，根据数据进行信度分析。

分析结果：

案例处理汇总

N %

案例有效44 100.0

已排除a0 .0

总计44 100.0

a. 在此程序中基于所有变量的列表方式删

除。

可靠性统计量

Cronbach's Alpha 基于标准化项的Cronbachs Alpha 项数

.823 .878 6