信效度

信度：是指使用某研究工具所获得结果的一致程度或准确程度。当使用同一研究工具重复测量某一研究对象时所得结果的一致程度越高，则该工具的信度就越高。同时，越能准确反映研究对象真实情况的工具，其信度也就越高。

Reliability is the consistency with which an instrument measures the attribute

Another way to define reliability is in terms of accuracy

稳定性、内在一致性和等同性是信度的三个主要特征。信度的不同特征对应着不同的信度计算方法。

重测信度：常用来表示研究工具的稳定性大小，即是指用同一工具两次或多次测定同一研究对象，所得结果的一致程度。一致程度越高，则研究工具的稳定性越好，重测信度也就越高。

The stability is the extent to which the same scores are obtained when the instrument is used with the same people on separate occasions

Assessment of stability are derived through test-retest reliability

Reliability coefficients range from 0 to 1

The higher the value, the more reliable id the measuring instrument

折半信度是测定内在一致性的最古老的方法之一。其主要的不足是不同的折半方法会导致不同的结果，如按奇偶项进行折半与按前后项进行折半计算所得的信度就很可能不同。避免了折半信度计算的缺点。KR20值是Cronbach’α的一种特殊形式，适用于二分制的研究工具，例如回答“是”或“否”

Cronbach’α相关系数与KR-20值（Kuder-Rlchardson formula20）计算的是工具中所有项目间的平均相关程度，

Internal Consistency

It is to the extent that all its subparts measure the same characteristic

Split-half

Cro nbach’s alpha

评定者间信度和复本信度均用来表示研究工具的等同性这一特征

复本信度：两个大致相同的研究工具同时被用于研究对象，需计算复本信度，这种在护理研究中比较少见，除了进行某些方法学研究或有关教育方面的研究。

Equivalence

It determines the consistency of equivalence of the instrument by different observers or raters

Interrater reliability

效度：是指某一研究工具能真正反映它所期望研究的概念的程度。反映期望研究的概念程度越高，效度越好。可以才表面效度、内容效度、结构效度、效标关联效度等来反应一个研究工具的效度。但是效度的好坏并不像信度那样易于评价，一些测量效度的方法并没有数字的依据。

Validity is the degree to which an instrument measures what it is supposed to be measuring

A measuring device that is not reliable cannot possibly be valid

An instrument can be reliable, however, without being valid

Face validity:

Content validity

Criterion –related validity

Construct validity

表面效度是由评估人根据证据对所要测量的概念的理解，尽其判断能力之所及来断定工具是否适当。因为表面效度是一种直觉判断，它对研究工具的效度的评价是用“有或无”来反映的，而未体现效度在程度上的高低问题，因此一般不能作为工具质量的有力证据。

Face validity

It refers to whether the instrument looks as though it is measuring the appropriate construct 内容效度是根据理论基础及实际经验来对付工具是否反映了所要测量的变量、是否包括足够的项目而且有恰当的内容分配比例所做出的判断。内容效度需建立在大量文献查询、工作经验以及综合分析、判断的基础之上、多由有关专家委员会进行评议。专家人数最少不少于3人，最多不超过10人，5人较为合适。专家的选择应与研究工具所涉及的领域相关。

Content validity

It is concerned with adequacy of coverage of the content area being measured

The content validity of an instrument is necessarily based on judgment

Experts’ subjective judgments must be relied o n

Content validity index

效标关联度侧重反映的是研究工具与其他测量标准之间的相关关系，而未体现研究工具与其所测量概念的相符程度。相关系数越高，表示研究工具的效度越好。效标关联效度可分为同时效度和预测效度两种。同时效度是指研究工具与现有标准之间的相关。预测效度是指测量工具作为未来情况预测指标的有效程度。

Criterion –related validity

It refers to a relationship between scores on an instrument and some external criterion Coefficients of 0.70 or higher are desirable

Two types: predicative validity and concurrent validity

预测效度是指测量工具作为未来情况预测指标的有效程度。

Predictive validity

It refers to an in strument’s ability to differentiate between people’s performances or behaviors on some future criterion

同时效度是指研究工具与现有标准之间的相关。

Concurrent validity

It refers to an instrument’s ability to distinguish among people who differ in their present status on some criterion

结构效度重点是在了解工具的内在属性，而不是关心使用工具后所测得的结果。它主要回答“该工具具体是在测量什么？使用该工具能否测量出想研究的抽象概念？”

这类问题，结构效度反映的是工具与其依据的理论或概念框架的相结合程度，概念越抽象就越难建立结果效度，同时也越不适合使用效标关联效度进行评价。结构效度的建立最为复杂。

Construct Validity

It is concerned with the following question what construct is the instrument actually measuring ?

The more abstract the concept, the more difficult it is to establish the construct validity Approaches to Construct Validity

( Cont.)

the known-groups technique

an examination of relationships based on theoretical predictions

Employs a statistical procedure known as factor analysis

Sensitivity

It is ability of an instrument to correctly identify a “ case”, that is , to correctly screen in or diagnose a condition

Specificity

It is instrument’s ability to correctly identify non-cases

量表的信度效度检验

第六章量表的信度效度检验 我们采用含有多个项目的量表来测量人们的意见、态度、看法等、这样得到的结果是否准确、可靠，是否有适用性？这就需要评价量表的信度和效度。从理论的观点来看，一个良好的测量工具（量表）应具有足够的效度和信度。 一、信度检验 信度（Reliability）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。信度指标多以相关系数表示，具体评价方法大致可分为三类：稳定系数（跨时间的一致性），等值系数（跨形式的一致性\替换形式）和内在一致性系数（跨项目的一致性）。信度表示的方法主要有以下四种： 1、稳定性系数 稳定性系数是采用同样的问卷，对同一组访问对象在尽可能相同的情况下，在不同时间内进行两次测量，用两次测量结果间的相关分析来评价量表信度的高低，连皮尔逊积差相关系数即是信度系数，也称为重测信度，或再测信度。 两次测量，如果间隔时间过长，调查对象容易受环境和个人经历的影响而发生态度的转变，如果间隔时间过短，则受到上次调查记忆的影响。适当的间隔时间是既不能让调查对象记住上一次测验的内容，也不能让其被测的主观特征在两次测验之间没有发生较大的变化。适合的间隔时间要视调查对象和测量内容不同而不同，一般来说，年幼儿童，间隔时间要小，年长者，间隔时间可以延长。并且调查对象在两次测量期间没有发生于相关的重大事件。在最后提交调研报告时，要对间隔时间加以说明，报告间隔的时间。 2、等值系数（复本信度） 用两个复本在最短时间内对同一组调查对象进行测量所得结果的一致性程度，复本信度系数等于两个复本测量所得分数的皮尔逊积差相关系数。复本信度的高低反映了这两个测验复本在内容上的等值性程度，是等值系数。复本类似于考试中得A、B卷，如果一个人在A卷和B卷的得分相同，就说明考题具有信度；如果两者差异很大，则缺乏信度。 复本信度的使用前提是测量所用的两个复本必须是等效的，两个复本要满足以下几个条件：两个复本测量的是同一种特征。两个复本具有相同的内容和

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。 3、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

信度与效度分析报告报告材料步骤

如何用spss做问卷的结构效度分析？ 问：因子分析里面Descriotives里面KMO和巴特利检验就可以了吗？除此之外，还要做什么啊？请高手赐教点简单易懂又能说明效度问题的，谢谢啦！ 问题补充： 提取因子的个数怎么确定？是选特征值大于1的吗？还有，因子载荷怎么算？是在输出结果中直接可以看到吗？本人刚接触spss，请多多指教！ 答： 首先必须要做KMO和Bartlett球形检验,这个你应该会了吧,如果这两个检验合格的话说明数据是适合做因子分析的。 然后提取因子后，看主因子解释总变异的百分比和个因子的因子载荷，主因子解释总变异一般若大于60%的和因子载荷大于0.6的话说明结构效度很好。 pS: ,如果题目没有规定就是选特征值大于1的,如果题目事先要提取几个因子,那么在操作的时候,用SPSS那个因子分析的选项里面有一个地方可以著名，因子载荷在输出的结果直接可以看到（rotated compoment matrpx),一定要是旋转后的因子载荷 用spss进行效度分析? 我要对我的问卷调查数据做一个信度和效度分析。信度分析我会了，就是看Cronbach’s Alpha 系数。效度分表面效度、准则效度和构建效度，前面两项只要说明一下，但是构建效度要用SPSS分析，我想是在因子分析里面吧？就是不知道哪个值代表效度。 答： 因子分析的效度分析主要的指标可以看，因子提取的方差累积贡献率，如果因子提取的越少且方差累积率又不低的话（一般如果2个因子达到40%以上的贡献率就算可以的了），就可以认为因子分析的效度还可以。 除此之外，你可以用因子分析里面Descriotives里面KMO和巴特利检验（battele，不知道是不是这样写的），KMO的值如果>0.5，则说明因子分析的效度还行，可以进行因子分析；另外，如果巴特利检验的P<0.001，说明因子的相关系数矩阵非单位矩阵，能够提取最少的因子同时又能解释大部分的方差，即效度可以。 问:问卷效度测验如何应用于SPSS 问卷效度测验如何应用于SPSS,然后因为做效度检验貌似要用皮尔逊相关还是因子分析,所以不懂如何把这些应用于SPSS，不想要变量，想要整体，一个整体。 用因子分析，就已经是在检验变量的整体了 因子分析就是用少数几个因子来描述许多指标或因素之间的联系，以较少几个因子反映原资料的大部分信息的统计方法。三、因子分析的SPSS过程 第一步：准备数据文件，打开对话框，加载观测变量。数据文件主要是由较多的（一般在10个以上）可观测变量组成，个案数应比较大。然后点击“Analyze” ，选择“Data Reduction” 中的“Factor”打开因子分析对话框，将参与分析的所有观测变量加载到“Variables”下边的方框中。

问卷信效度分析

问卷和量表的构建以及信度效度检验 在提出一个有趣的研究问题之后，我们还应该去寻找一种合理的方法去进行深入研究，使这个研究问题能够量化操作，这里面必不可少的会用到一些研究工具如问卷和量表等。在看了《不同主体层次中组织的知识转化结构及其形成机理》一文之后，使我对问题的可操作化研究有了进一步的认识。 1、问卷和量表的构建 我们在构建问卷时，可以首先从前人权威学者那里寻找相关的量表，然后再结合我们的实际研究问题进行调整编制。下面是关于问卷和量表构建的步骤： 第一步、确定研究目的。 第二步、确定受试对象。 第三步、编制访谈问题或调查问卷，并制作访谈内容或调查问卷分析表。 第四步、进行访谈或问卷调查，并回收访谈结果或调查问卷。 第五步、对访谈结果或调查问卷进行分析和统计，确定量表中的问题和量尺。 第六步、编制量表。 第七步、对量表进行预测试。 第八步、对预测试结果进行分析，修订量表。 第九步、确定最终的量表。 第十步、对量表进行测试，确定信度和效度。 2、量表信度和效度检验 一份好的量表必须具有相当的信度和效度。 所谓信度即是指可靠的程度，而效度则是指有效的程度。有信度的量表通常具有一致性(consistency)、稳定性(stability)、可靠性(dependability)、及可预测性(predictability)等。一份稳定可靠的量表，几次所得的结果一定是相当一致的，而且可透过此量表对受试者做预测用。

效度是指一个量表能够有效的测量到它所要测量的特质的程度，譬如一份有效的「成就动机量表」应该能确实反映出受试者的成就动机，高成就动机者在此量表的得分应该比低成就动机者的得分显着要高。 信度是效度的必要条件，但不是充分条件。一个测量工具要有效度必须有信度，没有信度就没有效度；但是有了信度不一定有效度。信度低，效度不可能高。因为如果测量的数据不准确，也并不能有效地说明所研究的对象。信度高，效度未必高。例如，如果我们准确地测量出某人的经济收入，也未必能够说明他的消费水平。效度低，信度很可能高。例如，即是一项研究未能说明社会流动的原因，但它很有可能很精确很可靠地调查各个时期各种类型的人的流动数量。效度高，信度也必然高。因此，我们必须保证做到信度和效度都很好，这样才会具有说服力！ 我们在进行信度和效度检验时，我们首先对我们的数据样本进行组内一致性检验判断数据的质量，然后再对我们的数据结果进行信度和效度的检验。在进行信度检验时，我们可以对同质信度、折半信度和再测信度三种方法分别进行测量，这样会提高数据的可信程度；效度检验采取内容效度、建构效度和效标关联效度三种方式来检验。 信效度分析 2010-06-08 07:57:11| 分类：教学方法及理论研 | 标签： |字号大中小订阅 一、信度分析 信度（Reliability）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。信 度指标多以相关系数表示，具体评价方法大致可分为三类：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 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

SPSS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——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”——“度量”——“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——度量——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。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

论文研究报告方法和信效度检验

2 研究对象与方法 2.1 研究对象 本课题以省部分高职院校“职业实用性体育”开展情况作为研究对象。2.2 研究方法 2.2.1 文献资料法 查阅教育部办公厅、省教育厅等相关部门的文件。从河大图书馆、中国知网、优秀硕博论文库中检索十四年来（1994–2007）有关职业实用性体育以及高职院校体育教学改革的相关文章70多篇，阅读体育教学模式论、学校体育改革与发展论、体育课程论、高等职业教育人才培养模式构建和体育科研方法等方面的书籍10多部。从中得以启发和借鉴，为本研究奠定了理论基础。 2.2.2 调查法 2.2.2.1 访谈法 在搜集资料的过程中（2007.8–2007.11），笔者就体育经费的来源情况以及对在高职院校中实施职业实用性体育教育的态度、意愿等问题，走访了省11所高职院校的体育管理者（主抓教学的副校长、公共体育教学部主任、副主任），同时还通过和书信的方式就课题的某些问题、观点和方法与他们进行了交流。他们的意见和建议为本课题的研究提供了很好的思路。 2.2.2.2 问卷法 以省11所高职院校的部分体育教师、部分专业的学生为调查对象。 在广泛查阅文献资料，征求专家意见的基础上，遵循体育科研方法中问卷设计的基本原则和标准化要求，设计了专家调查问卷（见附录Ⅰ）、教师问卷（见附录Ⅱ）、学生问卷（见附录Ⅲ）和高校体育管理者访谈问卷（见附录Ⅳ）。 问卷的效度检验：为了保证问卷设计的有效性，分别请11名教育专家和学校体育专家就问卷的容效度和结构效度进行检验，所请专家职称结构见表1，并对问卷总体设计进行评价，取得了较高效度（见表2），符合统计学要求。

表1 专家职称结构表 职称教授副教授讲师其他总计 人数 5 6 0 0 11 表2 专家效度评价表 程度高较高一般较低低 选择人数 3 7 1 0 0 问卷的信度检验：运用重测法在黄河水利职业技术学院进行了小围的两轮测试，间隔时间是两周，随后将两次测试所得的数据进行相关分析，使用公式计算出教师和学生问卷信度系数分别是0.87和0.85，说明问卷是可靠的，具有较高的信度。通过问卷信度和效度检验后，在我省34所高职院校中，经过前期调查，从区域分布以及公办、民办等因素综合考虑，选择11所高职院校作为研究对象，对11所高职院校的部分体育教师和专业设置“重叠性”较高的工程建筑类、计算机类、管理类、设计研究类和教育服务类的学生采用随机抽样发放修订后的问卷。 问卷的发放与回收：共发放问卷715份，其中“教师”类型问卷110份，回收有效问卷92份，有效率为83.6％；“学生”类型问卷605份，回收问卷574份，对于漏答、规律性做答、前后矛盾的无效问卷删除后，有效问卷535份，有效率为88.4％。 2.2.3 数理统计法 对调查获得的数据资料借助计算机使用EXCEL和SPSS13.0for windows统计软件进行有关的分析处理。 2.2.4 逻辑法 在分析文献、数据资料以及论文撰写的过程中，综合运用了分类与比较、归纳与演绎、分析与综合等逻辑方法。 8 附录Ⅰ 专家效度评价表 尊敬的专家:

前测数据分析--信度和效度分析

第二节信度和效度分析 一、信度分析 与预测试数据分析方法一样，为了确保问卷的可靠性，先进行信度分析，信度检验指标在前面已详细述，在此不再述。问卷信度分析如表4-2所示： 表4-2：量表信度检验结果 - . -优质文档

经过SPSS24.0数据统计软件分析得知个变量Cronbach's α均大于0.6，且 组合信度在0.792以上，说明所有问卷都具备可靠性，能够较好的反应变量的真实情况。 二、效度检验 （一）容效度 为了确保调研问卷容的有效性，问卷量表通过文献研究先初步圈定问卷容，所用量表大多采用国外已经开发出的成熟量表，对于这部分量表，本文给予直接采用的方式，其余量表则是在前人研究的基础上，根据本文的研究目的和方向进行谨慎的拟定。因此，本问卷具有容效度。 （二）结构效度 在测量结构效度时，通常采用探索性因子分析。在进行因子分析时，通常采用主成分分析法，主成分分析的目的在于利用变量间的线性组合来解释每个层面的方差，变量的第一个线性组合可以解释最大的变异量，以此类推，所以主成分分析法的步骤是，选取特征值大于1的因子，然后利用方差最大旋转法进行旋转，使得旋转后题目在各个因子的负荷量大小出现明显差异，大部分题目在每个公共 因子中有一个差异较大的因子负荷量出现。但在因子分析之前需要进行KMO值- . -优质文档

和Bartlett球形检验，只有当KMO>0.5且Bartlett球形检验的Sig.值小于0.05时，问卷才具有结构效度，才能够进行因子分析。本研究中对三个量表进行的结构效度分析具体情况如下。 （1）虚拟品牌社群价值的效度检测 1.1虚拟品牌社群价值的KMO值和Bartlett球形检验 在对虚拟品牌社群价值做因子分析之前，先做KMO值和Bartlett球形检验，检测结果如表4-3所示： 表4-3：虚拟品牌社群价值的KMO值和Bartlett检验 取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin度量.901 Bartlett的球形度检验近似卡方4892.820 df 186 Sig. .000 通过对虚拟品牌社群价值量表的14个题项进行KMO检验和Bartlett球形检验，发现虚拟品牌社群价值量表的KMO值为0.901，表明各个变量之间的相关系数非常高，适合做因子分析，同时Sig.值为0.000<0.05，达到显著性水平，综上可以得出虚拟品牌社群价值量表适合做因子分析。 1.2虚拟品牌社群价值因子分析 通过KMO值和Bartlett球形检验可知，虚拟品牌社群价值适合做因子分析，运用主成分提取法进行因子旋转后得到以下数据，如:表4-4所示： 表4-4：虚拟品牌社群价值旋转因子负荷值 - . -优质文档

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！】

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。 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）。 α信度系数法：Cronbach α信度系数是目前最常用的信度系数。其中，K为量表中题项的总数，为第i题得分的题内方差，为全部题项总得分的方差。从公式中可以看出，α系数评价的是量表中各题项得分间的一致性，属于内在一致性系数。这种方法适用于态度、意见式问卷（量表）的信度分析。 二、效度分析 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。效度分为三种类型：内容效度、准则效度和结构效度。效度分析有多种方法，其测量结果反映效度的不同方面。常用于调查问卷效度分析的方法主要有以下几种： 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。 准则效度分析：准则效度又称为效标效度或预测效度。准则效度分析是根据已经得到确定的某种理论，选择一种指标或测量工具作为准则（效标），分析问卷题项与准则的联系，若二者相关显著，或者问卷题项对准则的不同取值、特性表现出显著

五级量表法信度与效度分析

1．信度分析 信度所代表的是量表的一致性与稳定性，信度分为内部信度和外部信度，内部信度的分析方法有很多，常以Cronbach α系数来估计，Cronbach α系数越大，表示该变量各个题项的相关性越大，即内部一致性程度越高。美国统计学家Hair等认为Cronbach α大于0.7为高信度。一般情况下，Cronbach α系数介于0.8-0.9之间被认为是非常好，介于0.7-0.8之间比较好。本研究运用SPSS 软件对问卷中的量表部分进行信度分析，检测后得到Cronbach’s Alpha系数如表1所示。 表1 量表Cronbach’s Alpha系数 Cronbach's Alpha 项数 0.831 18 由上表可知，总量表18个题项的Cronbach’s Alpha系数为0.831，大于0.8，说明此次问卷量表的信度很高。 2．效度（因子）分析 量表的效度通常通过因子分析来完成，要判断量表是否适合进行因子分析，先要对量表进行KMO和巴特利球形检验。KMO值一般分布在0到1之间，其值越接近1，越适合于进行因子分析。进行因子分析的普通准则是KMO值在0.6以上，。巴特利球形检验统计量中的sig值（即p值）小于0.05时，达到显著性水平时，适合进行因子分析。 对问卷中量表进行KMO和巴特利球形检验，结果显示KMO值为0.632，高于0.6，Bartlett的球形度检验sig值都为.000，达到0.05显著水平，说明量表适合做因子分析。运用主成分分析法对量表进行因子分析，并通过最大方差法进行正交旋转后共得到三个成份，但敬业精神、指导能力监督和理解能力的A8、小于0.45，所以将这三个题项删除后，对剩下的15个测量指标进行二次旋转，旋转成分矩阵见表2。 表2 量表旋转成份矩阵 成份

spss数据分析教程之SPSS信度分析和效度分析报告

信度分析和效度分析 数据计分方法说明 类别 小分类 对应题 项 每题计分方法 维度计分方法 题 项 职业倦怠 情感枯竭 1-3题 正向计分 全部题项直接加总 3 去个性化 4-6题 正向计分 全部题项直接加总 3 个人成就感 7-10题 逆向计分 全部题项取倒数后加 总 4 心理资本 11-18 题 正向计分 全部题项直接加总 8 组织气氛 19-26 题 21题为逆向计分，其 余题项正向计分 21题取倒数后与其余 题项加总 8 总体幸福感 27-31 题 27题和31题为逆向 计分，其余题项为正 向计分 27和31题取到术后与 其余题项加总 5 整体问卷 以上各个维度的总分 直接加总 31 讲问卷调查的数据进行如上表的数据预处理后，接下来再进行如下分析。

1 信度分析 这里有63份问卷，首先我们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性。信度分析中常用Cronbach α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0.8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。 将以上63份问卷的数据用SPSS21.0先进行标准化处理，再进行信度分析，其结果如表一所示： 表一信度分析表 类别Cronbach's Alpha 项数 整体问卷.61731 职业倦怠.82210 心理资本.8018 组织气氛.8378 总体幸福感.6795 表一显示，整体问卷和问卷中的各个维度的Cronbach's Alpha系数值均大于0.6，所以可以推断此问卷的可信度一般，该评价问卷只具有很较高的内在一致性。 2 效度分析 具备信度的问题不一定具备效度，因此做完信度分析，再用SPSS21.0对其进行效度分析。 2.1 因子模型适应性分析

信度分析和效度分析

信度分析和效度分析数据计分方法说明 类别小分类对 应 题 项 每题计分方 法 维度计分方 法 题 项 职业倦 怠 情感枯竭 1-3 题 正向计分 全部题项直 接加总 3 去个性化 4-6 题 正向计分 全部题项直 接加总 3 个人成就感 7-1 0题 逆向计分 全部题项取 倒数后加总 4 心理资 本11- 18 题 正向计分 全部题项直 接加总 8 组织气 氛19- 26 题 21题为逆向 计分，其余 题项正向计 分 21题取倒数 后与其余题 项加总 8 总体幸福感27- 31 题 27题和31 题为逆向计 分，其余题 27和31题取 到术后与其 余题项加总 5

项为正向计 分 整体问 卷以上各个维 度的总分直 接加总 31 讲问卷调查的数据进行如上表的数据预处理后，接下来再进行如下分析。 1信度分析 这里有63份问卷，首先我们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性。信度分析中常用Cronbachα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0.8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。 将以上63份问卷的数据用SPSS21.0先进行标准化处理，再进行信度分析，其结果如表一所 示： 表一信度分析表 类别Cronbach'sAlpha项数 整体问卷.61731 职业倦怠.82210 心理资本.8018 组织气氛.8378 总体幸福感.6795 表一显示，整体问卷和问卷中的各个维度的Cronbach'sAlpha系数值均大于0.6，所以可以推断此问卷的可信度一般，该评价问卷只具有很较高的内在一致性。 2效度分析 具备信度的问题不一定具备效度，因此做完信度分析，再用SPSS21.0对其进行效度分析。 2.1因子模型适应性分析 效度分析使用的是因子分析模型，在运用因子模型分析之前，首先要对问卷数据进行因子模型适应性分析，分析结果如下表所示： 表二KMO和Bartlett的检验

epq信效度分析

艾森克人格问卷信效度分析和结果分析 【摘要】问卷主要是对大学生人格气质类型进行调查，并对结果进行合理分析。并检验量表的信效度。方法，通过对我笑大学生进行抽样调查，填写问卷，并对结果进行项目分析和信效度检验。 键词：同一性气质类型信度效度 目的：通过对我校大学生进行抽样，进行填写问卷调查，。总体得出大学生气质类型的以及所占的比例。 方法：采用艾森克人格问卷，对我系学生进行测验和分析。 结果：艾森克人格问卷内部一致性信度分别为0.491、0.519、0.537、0.701.性别与是否独生在与各防御机制的独立样本T检验中Sig（双侧）小于0.05。结论该问卷具有良好的信效度。 量表简介：艾森克人格问卷由英国心理学家艾森克编制的一种自陈量表，是在《艾森克人格调查表》基础上发展而成。有成人问卷和儿童问卷两种格式。包括四个分量表：内外倾向量表（E），情绪性量表（N），心理变态量表（P，又称精神质）和效度量表（L）。有男女常模。P、E、N量表得分随年龄增加而下降，L则上升。精神病人的P、N分数都较高，L 分数极高，有良好的信度和效度。 对象和方法： 1、随机抽取我系男女80人，进行问卷测量。 2、数据处理excel2003软件进行录入，然后用spss19.0进行统计分析。 艾森克人格问卷效度分析 项目分析对量表的项目分析表明，各项目与总分的Pearson相关为0.029-0.713，从对该量表的了解由于该问卷内部具有四个分量表，因此这个结果是尚可接受的 3.量表的内部一致性系数和分半系数表1.1 分量表内部一致性系数分半系数胆汁质0.537 0.433 多血质0.491 0.423 粘液质0.537 0.139 抑郁质0.701 0.625 3、探索性因素分析 首先对数据进行因素分析适合性检验，判断指标主要有KMO和 Bartlett球形检验卡方值。本样本KMO值为0.262 Bartlett球形检验的近似卡方分布为4337.490自由度为1770，显著性概率值p=0.000<0.05，达到显著水平. KMO KMO 和 Bartlett 的检验 取样足够度的 Kaiser-Meyer-Olkin 度量。.262 Bartlett 的球形度检验近似卡方4337.4 90 df 1770 Sig. .000

SPSS测量问卷信效度分析

S P S S测量问卷信效度分 析 This model paper was revised by the Standardization Office on December 10, 2020

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——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”——“度量”——“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——度量——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。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，根据相关是否显着判断是否有效。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。准则效度分析是根据已经得到确定的某种理论，选择一种指标或测量工具作为准则（效标），分析问卷题项与准则的联系，若二者相关显着，或者问卷题项对准则的不同取值、特性表现出显着差异，则为有效的题项。评价准则效度的方法是相关分析或差异显着性检验。在调查问卷的效度分析中，选择一个合适的准则往往十分困难，使这种方法的应用受到一定限制。 3、结构效度分析 结构效度是指测量结果体现出来的某种结构与测值之间的对应程度。结构效度分析所采用的方法是因子分析。有的学者认为，效度分析最理想的方法是利用因子分析测量量表或整个问卷的结构效度。因子分析的主要功能是从量表全部变量（题项）中

问卷信效度分析教程文件

问卷信效度分析

问卷和量表的构建以及信度效度检验 在提出一个有趣的研究问题之后，我们还应该去寻找一种合理的方法去进行深入研究，使这个研究问题能够量化操作，这里面必不可少的会用到一些研究工具如问卷和量表等。在看了《不同主体层次中组织的知识转化结构及其形成机理》一文之后，使我对问题的可操作化研究有了进一步的认识。 1、问卷和量表的构建 我们在构建问卷时，可以首先从前人权威学者那里寻找相关的量表，然后再结合我们的实际研究问题进行调整编制。下面是关于问卷和量表构建的步骤： 第一步、确定研究目的。 第二步、确定受试对象。 第三步、编制访谈问题或调查问卷，并制作访谈内容或调查问卷分析表。 第四步、进行访谈或问卷调查，并回收访谈结果或调查问卷。 第五步、对访谈结果或调查问卷进行分析和统计，确定量表中的问题和量尺。 第六步、编制量表。 第七步、对量表进行预测试。 第八步、对预测试结果进行分析，修订量表。 第九步、确定最终的量表。 第十步、对量表进行测试，确定信度和效度。 2、量表信度和效度检验 一份好的量表必须具有相当的信度和效度。 所谓信度即是指可靠的程度，而效度则是指有效的程度。有信度的量表通常具有一致性(consistency)、稳定性(stability)、可靠性(dependability)、及可预测性(predictability)等。一份稳定可靠的量表，几次所得的结果一定是相当一致的，而且可透过此量表对受试者做预测用。 效度是指一个量表能够有效的测量到它所要测量的特质的程度，譬如一份有效的「成就动机量表」应该能确实反映出受试者的成就动机，高成就动机者在此量表的得分应该比低成就动机者的得分显着要高。 信度是效度的必要条件，但不是充分条件。一个测量工具要有效度必须有信度，没有信度就没有效度；但是有了信度不一定有效度。信度低，效度不可能高。因为如果测量的数据不准确，也并不能有效地说明所研究的对象。信度高，效度未必高。例如，如果我们准确地测量出某人的经济收入，也未必能够说明他的消费水平。效度低，信度很可能高。例如，即是一项研究未能说明社会流动的原因，但它很有可能很精确很可靠地调查各个时期各种类型的人的流动数量。效度高，信度也必然高。因此，我们必须保证做到信度和效度都很好，这样才会具有说服力！ 我们在进行信度和效度检验时，我们首先对我们的数据样本进行组内一致性检验判断数据的质量，然后再对我们的数据结果进行信度和效度的检验。在进行信度检验时，我们可以对同质信度、折半信度和

SPSS与测验信度、效度、及项目分析

SPSS与测验信度、效度、及项目分析 在SPSS中，专门用来进行测验信度分析的模块为Scale下的Reliability Analysis；使用Data Reduction之下的Factor模块，可以利用因素分析的方法来进行测验的建构效度检验； 至于项目分析则没有专门的模块可以之间进行计算分析，但是却可以利用Summarize下的Frequencies、Correlate下的Bivariate和Compare Mean下的Independent-Samples T Test来计算几个常用的项目分析指标。 一、信度分析 Reliability Analysis模块主要功能是检验测验的信度，主要用来检验折半信度、库李及a系数以及Hoyt信度系数值。至于重测信度和复本信度，只需将样本在二次（份）测验的分数的数据合并到同一数据文件之后，利用Correlate之下的Bivariate求其相关系数，即为重测或复本信度；而评分者信度则就就是使用的Spearman等级相关及Kendall和谐系数。 表1 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 Split-half折半信度，n是第二分量表的题数 Guttman Guttman最低下限真实信度法 Parallel各题目变异数同质时的最大概率（maximum-likelihood）信度Strict parallel各题目平均数与变异数均同质时的最大概率信度 表2 Reliability Analysis模块的Statistics部分选项的参数及对应中文术语 关键字功能 F test Hoyt信度系数 Friedman Chi Friedman等级变异数分析及Kendall和谐系数 Cochran Chi Cochran’s Q检验，适用于答案为二分（如是非题）的量表Hotelling’s T Hotelling’s T2检验 Tukey’s Tukey的可加性检验 Intraclass量表内各题目平均数相关系数 二、效度分析 即因素分析的方法。 三、项目分析 （一）难度 1、是非题和选择题 对于是非题、选择题等采用二分法记分的项目，难度通常用通过率来表示，即用答对或通过该题人数的百分比作为指标： P－项目的通过率，R答对或通过该项目的人数，N为全体被试人数。 所涉及SPSS模块：Frequencies。

(完整版)问卷信度效度检验

从统计数据质量角度谈调查问卷的设计质量 一、引言 从保证统计数据质量的统计工作过程看，统计数据质量可以被划分为统计设计质量、统计调查质量、统计整理质量、统计分析质量以及数据发布传输质量等。统计设计质量是保证统计数据质量的首要环节，在统计数据质量保证体系中起着关键性作用。统计设计质量一般包括调查问卷设计质量与调查方案设计质量，其中调查问卷设计质量指的是：通过问卷测量得到的，反映调查对象客观现象的统计数据的准确性和有效性，即调查问卷设计质量的好坏，需要通过问卷测量能力的高低来检验。 在市场调查中，为了深入地研究一些本质的或理论性的现象，问卷调查法被广泛运用，除了调查时采用的抽样方法以及所抽取的调查对象是否具有代表性之外，调查者最关心的就是调查问卷的测量能力。问卷测量能力包含了两个方面的内容，即问卷测量结果的准确性和有效性。准确性和有效性是统计数据质量蕴涵的最主要的两个特性，一个好的调查问卷设计不仅可以保证在多次重复使用下得到可靠的数据结果，即准确性；也可以保证所得测量结果能够反映它所应该反映的客观现实，即有效性。 所以我们可以通过对问卷测量能力的分析来检验问卷的设计质量，对问卷设计进行质量控制，进而发现问卷设计中应注意的问题。在此基础上，通过不断改进问卷设计，提高其测量能力，最终将有助于我们得到高质量的调查数据。 二、调查问卷的设计质量检验 信度和效度的概念来源于心理测试中关于测验的可靠性和有效性研究，当建构和评估测量时，通常使用信度和效度这两个技术性指标。因此我们采用问卷的信度和效度分析来评估其测量能力，进而实现对问卷设计质量的检验。 1．问卷设计质量的信度检验 所谓问卷设计质量的信度检验，指的是对问卷测量结果准确性的分析，即对设计的问卷在多次重复使用下得到的数据结果的可靠性的检验。在实际应用中，信度检验多以相关系数表示，常用的方法有：重测信度，复本信度，折半信度，克朗巴哈信度，评分者信度等。国内外已经有很多关于这些信度分析方法介绍的文献，在这里，笔者不再一一详述，仅列出相关公式作为参考。 （1）重测信度，也叫稳定系数，对同一组调查对象采用同一调查问卷进行先后两次调 查，采用检验公式，其中为两次调查结果的协方差，为第一次调查结果的协方差，为第二次调查结果的协方差。系数值越大说明信度越高。 （2）复本信度，也叫等值系数，对同一组调查对象进行两种相等或相近的调查，要求两份问卷的题数、形式、内容及难度和鉴别度等方面都要尽可能的一致。检验公式同稳定系数公式，系数越大，说明两份问卷的信度越高，具体调查时使用哪一份都可以。 （3）折半信度，也叫内在一致性系数，将调查的项目按前后分成两等份或按奇偶题号分成两部分，通过计算这两部分调查结果的相关系数来衡量信度。当假定两部分调查结果得 分的方差相等时，检验用Spearman-Brown公式来表示：，其中表示折半信 度系数；当假定方差不相等时，采用Flanagan 公式：，其中、分别表示两部分调查结果的方差，表示整个问卷调查结果的方差。如果折半信度很高，则说明这份问卷的各项题之间难度相当，调查结果信度高。 （4）克朗巴哈信度，是对折半信度的改进，检验公式是：，其中