问卷分析之信度分析详细解读
调查问卷的信度效度分析方法
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採用的一种调查方法，根据调查目的设计的调查问卷是问卷调查法获取讯息的工具，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，调整问卷架构，从而提升问卷的信度和效度。
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，它是指採用同样的方法对同一物件重複测量时所得结果的一致性程度。
信度指标多以相关係数来表示：大致可分为三类：稳定係数（跨时间的一致性）、等值係数（跨形式的一致性）和内在一致性係数（跨专案的一致性）。
若以信度係数来表示信度的大小。
信度係数越大，表示测量的可信程度越大。
究竟信度係数要多少才算有高的信度。
学者devellis(1991)认为，～（最好不要）；0.65～（最小可接受值）；～0.80（相当好）；～（非常好）。
由此，一份信度係数好的量表或问卷，最好在以上，至0.80之间还算是可以接受的範围；分量表最好在以上，至0.70之间可以接受。
若分量表的内部一致性係数在以下或者总量表的信度係数在0.80以下，应考虑重新修订量表或增删题项。
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複施测，计算两次施测结果的相关係数。
显然，重测信度属于稳定係数。
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。
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。
调查问卷信度效度原理分析
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。
通过分析问卷信度效度原理，我们可以更好地理解和应用调查问卷，提高探究的质量和可信度。
在今后的探究中，我们应该继续关注问卷信度效度的探究和方法，不息完善和提高问卷设计和使用的水平，为社会科学探究提供更加可靠和有效的数据来源。
问卷调查后的信度分析
信度分析作好问卷调查后，接下来为了进一步考验问卷的可靠性与有效性，即要做信度分析（Relia bility Analsis），信度本身与测量所得结果正确与否无关，它的功用在于检验测量本身是否稳定。
信度是指一个衡量的正确性或精确性，信度包括稳定性以及一致性；学者 Kerling er认为信度可以衡量出工具（问卷）的可靠度、一致性与稳定性。
测验信度越高，表示测验结果越可信，但也无法期望两次测验结果完全一致，信度除受测验质量影响外，亦受很多其它受测者因素的影响，故没有一份测验是完全可靠的。
信度只是一种程度上大小的差别而已。
一致性高的问卷便是只同一群人接受性质相同题型相同目的相同的各种问卷测量后，在各衡量结果间显示出强烈的正相关。
稳定性高的测量工具则是指一群人在不同时空下接受同样的衡量工具时，结果的差异很小。
一般信度的测量时容易产生误差的原因，是来自研究者的因素包括：测量内容（遣词用句、问题形式等）不当、情境（时间长短、气氛、前言说明等）以及研究者本身的疏忽（听错、记错等）；而来自受访者的因素则可能是由于其个性、年龄、教育程度、社会阶层及其它心理因素等，而影响其答题的正确性。
问卷内容的同构型及受访时间间隔的影响是影响信度的两个主要因素。
研究者透过信度与效度的检验，可以了解测量工具问卷本身是否优良适当，以作为改善修正的根据，并可避免做出错误的判断。
另外，效度与信度的关系：信度为效度的必要而非充分条件。
既有效度一定又信度，但有信度不一定有效度。
检视信度的方法有很多种，其中，最常用的是第四种 Cronbach α系数，简介以下四种：1、再测法（Retest Method）：使用同一份问卷，对同一群受测者，在不同的时间，前后测试两次，求出者两次分数的相关系数，此系数又称为稳定系数（Coefficient of St ability）。
需注意：相关系数高，表示此测验的信度高，前后两次测验间隔的时间要适当。
若两次测验间隔太短，受测者记忆犹新通常分数会提高，不过如果题数够多则可避免这种影响；但若两次测验间隔太长，受测者心智成长影响，稳定系数也可能会降低。
测量问卷信效度分析
测量问卷信效度分析信度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要进行信度和效度的分析，才能确保我们的问卷有意义。
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一一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。
信度分析是：“分析”一一“度量”一一“可靠性分析”，把所有主观题选到：“项目”中，确定即可，得出总的信度。
把统一维度的题目选中，得出先关维度的信度。
具体步骤：分析一一度量一一可靠性分析模型选择a，点击确定即可。
结果分析：分析各个维度和总量的信度后，将它们列出一个表格，其中每个维度的a信度系数都大于0.7，说明该量表信度较好，符合问卷调查。
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。
调查问卷的信度效度分析
调查问卷的信度效度分析一、本文概述在社会科学研究中，调查问卷作为一种重要的数据收集工具，其质量和可靠性对于研究结果的准确性和有效性具有至关重要的影响。
因此，对调查问卷进行信度效度分析成为了必要的研究步骤。
本文旨在探讨调查问卷的信度效度分析方法，通过阐述相关理论和实际应用，帮助研究人员更好地理解和应用这些方法，从而提高调查问卷的质量和可靠性，为社会科学研究提供更加准确和可靠的数据支持。
具体而言，本文将首先介绍调查问卷的基本概念和分类，阐述信度和效度的定义和重要性。
接着，将详细介绍信度分析中的重测信度、内部一致性信度和复本信度等方法，以及效度分析中的内容效度、结构效度和校标效度等方法。
还将通过案例分析的方式，展示这些方法在实际研究中的应用和效果。
本文将总结调查问卷信度效度分析的重要性和实践意义，为社会科学研究提供有益的参考和借鉴。
二、调查问卷信度分析信度分析是衡量调查结果稳定性和一致性的重要步骤，它帮助我们评估调查数据是否可靠，以及能否在多次测量或不同情境下保持一致性。
在本次研究中，我们采用了多种方法来进行信度分析，以确保我们的调查数据具有足够的可靠性。
我们使用了重测信度法来评估调查数据的稳定性。
我们对同一组受访者在不同的时间点进行了两次调查，并计算了两次调查结果之间的相关系数。
结果显示，大部分问题的相关系数均超过了7，表明我们的调查数据在时间上具有较高的稳定性。
我们还采用了内部一致性信度法来评估调查数据的内部一致性。
我们计算了每个问题与其所属量表之间的相关系数，并计算了量表的Cronbach's Alpha系数。
结果显示，各量表的Cronbach's Alpha系数均超过了8，表明我们的调查数据在内部一致性方面表现良好。
我们还对调查数据的复本信度进行了评估。
我们设计了多个版本的调查问卷，并随机分配给不同的受访者填写。
通过比较不同版本调查结果的一致性，我们发现各版本之间的相关系数均较高，进一步证实了我们的调查数据具有较高的信度。
调查问卷的信度分析报告
问卷分析的信度分析
首先，需要的判定的是问卷中的调查题目能否反映调查的目的和调查的意图，问卷中的各个问题是否测量了相同的内容和信息。
同时，对于调查问卷所得到的数据是否具有可靠性,就必须在对问卷分析之前做信度分析。
信度本身与测量结果的正确与否无关，它的用途在于检测问卷本身的稳定。
信度分析，用Cronbach a系数的大小来衡量调查问卷的信度。
一般而言，如果问卷的信度系数达到0.9以上，该问卷调查的信度就较好；信度系数在08以上，是不错的；一般认为试卷信度在0.5至0.9以内是合理的，如果信度系数低于0.5，则此问卷的调查结果就不可信了。
下图是问卷的第1、2、3题的可靠度分析，Cronbach a系数达到了0.91，所以三个变量能对问卷调查的目的和意图做出贡献。
如下图是第1到第8题题目的信度分析，Cronbach a系数是0.332，所以这8道题提供了相同的内容和信息，可靠性一般，问卷具有很高的内外一致性。
如此进行各个模块中的问卷题目的信度分析，然后适度调整问题，提高问卷质量。
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。
问卷的信度和效度分析
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。
我们还进行了分半信度分析。
将问卷按照内容或结构分为两半，分别计算两半的得分，并计算它们之间的相关系数。
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。
问卷的信度分析
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。
2 ．信度指标多以相关系数来表示：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) 。
三、信度分析方法:1.重测信度法：用同样的问卷对同一被测间隔一定时间的重复测试，也可称作测试——再测方法，计算两次测试结果的相关系数。
很显然这是稳定系数，即跨时间的一致性。
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。
调查问卷的信度效度分析方法
调查问卷的信度效度分析方法问卷调查法是教育研讨中普遍采用的一种调查方法，依据调查目的设计的调查询卷是问卷调查法获取讯息的工具，其质量上下对调查结果的真实性、适用性等具有决议性的作用。
为了保证问卷具有较高的牢靠性和有效性，在构成正式问卷之前，应当对问卷停止试测，并对试测结果停止信度和效度剖析，依据剖析结果挑选问卷题项，调整问卷架构，从而提升问卷的信度和效度。
信度和效度剖析的方法包括逻辑剖析和统计剖析，本文主要讨论后者。
一、信度剖析信度〔Reliability〕即牢靠性，它是指采用异样的方法对同一对象重复测量时所得结果的分歧性水平。
信度目的多以相关系数来表示：大致可分为三类：动摇系数〔跨时间的分歧性〕、等值系数〔跨方式的分歧性〕和内在分歧性系数〔跨项目的分歧性〕。
假定以信度系数来表示信度的大小。
信度系数越大，表示测量的可信水平越大。
终究信度系数要多少才算有高的信度。
学者DeVellis(1991)以为，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〔十分好〕。
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；重量表最好在0.70以上，0.60至0.70之间可以接受。
假定重量表的外局部歧性系数在0.60以下或许总量表的信度系数在0.80以下，应思索重新修订量表或增删题项。
信度剖析的方法主要有以下四种︰1、重测信度法这一方法是用异样的问卷对同一组被调查者距离一定时间重复施测，计算两次施测结果的相关系数。
显然，重测信度属于动摇系数。
重测信度法特别适用于理想式问卷，如性别、出生年月等在两次施测中不应有任何差异，大少数被调查者的兴味、喜好、习气等在短时间内也不会有十分清楚的变化。
假设没有突发事情招致被调查者的态度、意见突变，这种方法也适用于态度、意见式问卷。
由于重测信度法需求对同一样本试测两次，被调查者容易遭到各种事情、活动和他人的影响，而且距离时间长短也有一定限制，因此在实施中有一定困难。
SPSS测量问卷信效度分析
SPSS测量问卷信效度分析在社会科学研究中，问卷调查是一种常用的数据收集方法。
然而，为了确保所收集的数据质量可靠、有效，对问卷进行信效度分析是至关重要的环节。
SPSS 作为一款强大的统计分析软件，为我们进行问卷的信效度分析提供了有力的工具。
一、信度分析信度，简单来说，就是测量结果的一致性、稳定性和可靠性。
如果用同一个测量工具对同一对象进行多次测量，结果都很相似，那么这个测量工具就具有较高的信度。
1、重测信度重测信度是指在不同时间对同一组被试进行重复测量，然后计算两次测量结果之间的相关系数。
这种方法适用于那些不太容易受记忆、练习等因素影响的测量，但在实际操作中，由于时间、成本等限制，不太常用。
2、复本信度复本信度是使用两个平行的测量工具（复本）对同一组被试进行测量，然后计算两个复本测量结果之间的相关系数。
但编制高质量的复本往往具有一定难度。
3、内部一致性信度内部一致性信度是信度分析中最常用的方法，包括克朗巴哈α系数（Cronbach's α）和分半信度。
克朗巴哈α系数用于衡量问卷中各个题项得分之间的一致性。
在SPSS 中，我们可以通过“分析刻度可靠性分析”来计算克朗巴哈α系数。
一般认为，α系数大于 07 表示信度较好，06 07 之间表示可以接受，小于 06 则表示信度较差。
分半信度则是将问卷的题项分成两半，计算两半得分之间的相关系数。
但分半的方法比较多样，可能会影响结果的稳定性。
二、效度分析效度是指测量工具能够准确测量出所要测量的概念或特质的程度。
1、内容效度内容效度主要通过专家判断、文献回顾等方法来评估问卷的题项是否全面、准确地涵盖了所要测量的内容领域。
虽然它在操作上相对主观，但对于问卷的初步评估具有重要意义。
2、结构效度结构效度是通过探索性因子分析（EFA）和验证性因子分析（CFA）来检验的。
探索性因子分析用于找出问卷中潜在的因子结构。
在 SPSS 中，可以通过“分析降维因子分析”来进行。
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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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。
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。
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。
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。
以其中一个维度为例：
选择对应题项，拖拽至右侧分析框中，默认输出Cronbach α系数。
点击“开始信度分析”。
（3）输出结果
（4）指标解释
•校正项总计相关性(CITC)：为分析项之间的相关系数，通常大于0.4即可。
这一指标，通常用于预测试中。
•项已删除的α系数：为删除该分析项后，剩下分析项的α系数，若此值明显高于Cronbach α系数值，可考虑删除该分析项。
这一指标，通常用于预测试中。
•Cronbach α系数：衡量样本回答的可靠性。
α系数值高于0.8，则说明信度高；α系数介于0.7~0.8之间；则说明信度较好; α系数介于0.6~0.7；则说明信度可接受; α系数小于0.6；说明信度不佳。
正式分析时只需报告此指标。
（5）文字分析
总结
•信度分析仅仅是针对量表数据
•以维度作为单位分别进行信度分析；最终将所有维度的α系数值进行汇总整理成表格，并且输出。
•如果某个维度仅对应2个题项，此时α系数值可能会较低，如果某个维度仅对应1个题项，此时无法进行信度分析。
•如果有反向题，需要首先针对反向题进行反向操作（使用“数据编码”功能），然后用新标题进行分析。
如果说α信度信度系数值小于0，请查看是否有反向题。
•如果某个分析项进行了删除处理（即删除该题目及对应的数据），后续所有的分析都要以删除后作为标准进行。