非量表问卷怎么做信度分析

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。

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。比如基本背景分别与“认知”，“态度”，“行为”，“原因”上的差异性。通常是使用交叉分析。

▌特别说明

信度分析和效度分析仅仅是针对量表数据，非量表数据一般不进行信效度分析。

如果一定想分析效度，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。

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 Kerlinger 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 Stab ility）。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。 2、复本相关法（Equivalent-Forms Method）：复本是内容相似，难易度相当的两份测验，对同一群受测者，第一次用甲份测试，第二次使用乙份，两份分数的相关系数为复本系数（Coefficient of Forms）或等值系数（Coefficient of Equivalence）。若两份测验不是同时实施，亦可相距一段时间再施测，这样算出的相关系数为稳定和等值系数。复本相关法是测验信度量测的一种最好方法，但是要编制复本测验相当困难。而且复本相关法并不受记忆效用的影响，对测量误差的相关性也比再测法低。 3、折半法（Split Half Method）：与复本相关法很类似，折半法是在同一时间施测，最好能对两半问题的内容性质、难易度加以考虑，使两半的问题尽可能有一致性。

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

调查问卷的结构

、调查问卷的结构要有一个醒目的标题。能让被调查者很快明白调查的意图。调查问卷的结构一般包括三个部分：前言、正文和结束语。 1．前言（说明语）: 首先是问候语，并向被调查对象简要说明调查的宗旨、目的和对问题回答的要求等内容，引起被调查者的兴趣，同时解除他们回答问题的顾虑，并请求当事人予以协助。（如果是留滞调查，还应注明收回的时间。）例如:您好，谢谢您参加我们的调查！本次调查只需要占用您两分钟的时间。对于您能在百忙之中填写此问卷再次表示感谢! 2．正文：该部分是问卷的主体部分，主要包括：被调查者信息、调查项目、调查者信息三个部分。被调查者信息，主要是了解被调查者的相关资料，以便对被调查者进行分类。一般包括被调查者的姓名、性别、年龄、职业、受教育程度等。这些内容可以了解不同年龄阶段，不同性别，不同文化程度的个体对待被调查事物的态度差异，在调查分析时能提供重要的参考作用，甚至能针对不同群体写出多篇有针对性的调查报告。调查项目，是调查问卷的核心内容，是组织单位将所要调查了解的内容，具体化为一些问题和备选答案。调查者信息，是用来证明调查作业的执行、完成，和调查人员的责任等情况，并方便于日后进行复查和修正。一般包括：调查

者姓名、电话，调查时间、地点，被调查者当时合作情况等。 3．结束语: 在调查问卷最后，简短地向被调查者强调本次调查活动的重要性以及再次表达谢意。如：为了保证调查结果的准确性，请您如实回答所有问题。您的回答对于我们得出正确的结论很重要，希望能得到您的配合和支持，谢谢！ 2 二、问卷项目的设计. 调查项目设计的好坏是关系到调查活动能否成功的关键因素，它对调查问卷的有效性、真实度等起着至关重要的作用。 1 、明确调研目的、内容. 在设计问卷项目时，首先要确定调研目的，数据分析方法等因素，再确定问题类型。在问卷设计中，最重要的一点就是必须明确调查目的和内容。为什么要调查？对哪些对象进行调查？调查需要了解什么？首先，要确定主题和调查范围。根据调查的目的要求，研究调查内容、调查范围等，酝酿问卷的整体构思，将所需要的资料一一列出，分析哪些是主要资料，哪些是次要资料，淘汰那些不需要的资料，再分析哪些资料需要通过问卷取得、需要向谁调查等，确定调查地点、时间及调查对象。比如，要调查学生的作业习惯，可从学生做作业注意力方面；做作业规范方面；自主完成和合作方面；作业反思方面等入手调查。其中做作业规范方面就不一定要通过问卷获得答案，可通过学生的作业直观了解。

毕业学位论文调查问卷信度效度检验--总结

毕业学位论文调查问卷信度效度检验一、隗金水--博士论文运动员选材的选育结合理论与实证研究 1、问卷的效度问题。本研究的调查问卷是在大量阅读有关运动员选材和早期训练及管理等资料的基础上,结合运动选材和训练实际,同时考虑教练员和运动员的特殊性(时间问题,阅读能力问题,对理论研究的兴趣问题等)编制而成,内容方面力求全面反映选育现状,文字表达方面字斟句酌,反复修改,力求简单朴素,言简意赅.按照《体育测量评价》效度理论及《社会研究方法》中的概念操作化的方法(艾尔.巴比,2000),先对调查的基本内容进行纲要式的拟订、修改,并在征求专家意见的基础上,最后确定调查内容纲要细目表(见表2一1表2一),这样可以在结构上保证内容的全面性而避免遗漏重要内容,再根据细目表逐一进行问卷的编写,达到概念操作化的目的,即将抽象的概念转化为可观测的具体指标或题目。然后在小范围内进行预备测试,并结合教练员和运动员的意见进行反复修改,力争在内容效度和表面效度达到较高要求。 2、调查问卷的信度检验。调查问卷定稿后,以重测法在小范围内进行了信度检验。其中教练员问卷在以沁2年7月在教练员进修班(45名学员)中进行重测,其信度系数为091(P劝.01);运动员问卷在60名运动员(田径专项)中进行重测,其信度系数为0.87(P劝.01)。在问卷设计和正式实施调查的过程中,采取了下列措施以确保问卷信度,(l)问卷题目数量尽量少,控制在一张A4纸(正反面)内。(2)语言表达上尽量通俗、简单扼要,主要采用选择题型,极少数题目采用填空题型。(3)匿名填写问卷。(4)运动员问卷的发放和填写尽量避开教练员在现场。二、宋秀丽博士论文新农村社区体育研究--以东尉社区为个案 1、问卷信度：笔者之所以能有这样的便利条件发放问卷,原因在于本人的爱人是当地市日报社的记者,长山镇是其常年负责宣传报道的乡镇之一,在2008年6月曾经为东尉社区写过整版宣传报道,并获得滨州市新闻媒体单位的精品工程"本人爱人的工作特点为本论文问卷的发放回收以及实地考察提供了极为便利的条件"问卷调查的对象之所以将56岁以上老年人排除在调查范围之外,原因在于两方面,一是东尉社区对老年人采用集中供养的方式,凡是年龄达56岁者其家庭每年向公寓交一定象征性的费用就可以入住东尉社区的老年公寓,在老年公寓有专门为老年人提供的各种文体活动场地设施;二是东尉社区老年公寓老人文化水平一般较低,问卷的填答对他们来说有相当的难度"所以,对于老年公寓老年人的体育活动开展状况多是采用访谈方式进行 2、效度检验：问卷制定之后,请8位专家对问卷的内容和结构效度进行了检验,有5位专家认为合理,3位专家认为基本合理,问卷具有较高的结构效度" 三、陈琦--博士论文从终身体育思想审视我国学校体育的改革与发展 1、信度检验：问卷设计完后请专家判定问卷的指标是否能够含盖研究主题是否合适从而进行效度检验学生问卷专家认定率为91.72%教师问卷专家认定率为90.41%市民问卷专家认定率95.56%参见表2-1

问卷与量表分析：【01】问卷的设计(一)

问卷与量表分析：【01】问卷的设计（一）关于问卷的设计，很多在研究中使用问卷调查这种研究方法的人是不太在意问卷设计的，他们会把主要的注意力放在如何去分析通过自己匆忙设计的问卷而收集得到的数据上，很多时候这种努力是白费功夫！因为问卷的设计它关系到后面的数据分析方法的选择，关系到我们的研究假设能否被验证，关系到的数据处理的难易程度。是非常需要我们花时间去研究和琢磨的。下面的图片展示了问卷的设计流程（你可以先仔细看一下，在自己的研究中，问卷调查的开展是否严格遵循着这样的过程），图中，红色的双向箭头表明：问卷数据分析与问卷的设计是相互影响，相互制约的。因此我们在设计问卷的时候，就需要了解数据分析方法对题型设计的限制，对题目内容的限制。同时如果我们希望在研究中使用某种特定的方法，那么在设计题型和题目内容的时候就要为这种数据分析方法制造条件。这里我根据所接触的问卷课程学员，整理一下大家在设计问卷的过程中常见的问题并给出应对的方法。问题一：问卷中没有量表题，却想要在分析时进行信效度检验。这是最常见的一个问题，他们的问卷中一个量表题都没有，却想要做信效度检验，要知道信效度检验是针对量表题的分析方法，对于只有选择题，填空题的问卷是不适用的。如果你想要在问卷数据分析阶段使用信效度检验等只适用于量表题的分析方法，那么需要在问卷中加入量表题项。问题二：量表题项是自己随意设计的，没有理论依据，也没有探索性因子分析过程去确定量表结构

量表题项的设计需要严谨的学术依据，在设计有量表题的问卷时，需要先阅读大量相关文献，通过阅读文献，小组访谈等形式制作出试测量表，然后用包含试测量表的问卷去收集数据，收集到数据后，进行探索性因子分析，信效度检验，通过分析结果调整调表题项，得到正式的测量量表。然后再次根据包含正式的测量量表的问卷去收集数据，收集得到的数据还要做验证性因子分析，之后才能对量表的测量结果进行分析。这一过程的目的在于，首先要保证用来进行测量的工具—量表是可靠的，然后再使用它进行测量。问题三：乱用题型，后面分析时不知道如何下手。问卷中每一个题目在设计时，就得清楚自己后面能够用什么分析方法去分析它，能够验证什么研究假设。这需要你在做自己的问卷分析项目之前，要系统的过一遍问卷数据调查与数据分析的流程。我推出了一门叫做《问卷与量表数据分析（SPSS+AMOS）》的课程，这门课程以实践案例的形式展现了问卷调查与数据分析的整个流程。对问卷数据分析不了解的同学可以先学习一遍这个课程，把课程里面提供的实战项目，自己动手操作一遍，通过这样的过程，就能掌握问卷数据分析的各种方法，这样自己在设计问卷，以及后续分析问卷的时候就能做到游刃有余。问题四：问卷题项与研究目的不吻合在研究项目中使用问卷调查的目的是通过严谨的问卷设计，采集样本数据，通过数据分析来验证自己的研究假设。所以问卷题项的设计要与研究目的相配合才行。否则通过问卷调查是无法解决你想要研究和探索的问题的。综上，没有严谨的做过问卷调查项目的研究者很容易在问卷调查与数据分析的过程中出现种种问题，出现这些问题的根源就在于其不了解问卷设计与数据分析的流程。为了帮助大家克服这个问题，我专门开发了《问卷与量表数据分析（SPSS+AMOS）》这个在线课程。你可以点击下面的链接去查看课程的详细内容，课程也提供了试听部分，如果想要购买，可以先试听，觉得满意后再付款。

问卷的信度分析

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。重测信度法适用于事实性的问卷，也可用于不易受环境影响的态度、意见式问卷。由于重测信度需要对同一样本试测两次，而被测容易受到各种事件、活动的影响，所以间隔时间需要适当。较常用者为间隔二星期或一个月。 2.复本信度法（等同信度法）：

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（r hh，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（r ）。 u 4、α信度系数法 Cronbach α信度系数是目前最常用的信度系数，其公式为：其中，K为量表中题项的总数，为第i题得分的题方差，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

问卷量表项目分析知识讲解

问卷量表项目分析

的成绩测验应是大部分的试题的P值介于0.2至0.8之间。难度指标值以答对百分比来表示，因而变量性质属于次序尺度，且难度指标值不能进行四则运算。鉴别度表示的是高分组答对的百分比与低分组答对百分比的差异值，分析试题鉴别度指标值的主要目的在于判别试题是否具有区别受试者能力高低的功能。一份具鉴别度的测验，其个别题项所显示的是高分组在该试题答对的百分比要高于低分组在该试题答对的百分比，鉴别度指标值介于-1.00至1.00之间，当鉴别度指标值为负数值，表示个别试题不具有鉴别度；当鉴别度指标值为正值，且其数值愈大，代表题项的鉴别度愈高，较佳试题的鉴别度，其D值最好在0.3以上。当受试者测验得分的分布为正偏态时，多数受试者的得分会偏低，表示测验试题题项的难度较高；相对的，当受试者测验得分分布为负偏态时，多数受试者的得分会偏高，表示测验试题题项的难度较低，此二种情形所求出的题项鉴别度均不高，具有较佳鉴别度的试题，其难度指标值大约是 0.50，即难易适中的题项，其鉴别度最高。高低两组的题项答对的百分比可用：分析-叙述统计-次数分布表；程序来分析，分析时先将测验总分加总，再依其得分高低排序，选前27%为高分组，后27%为低分组。利用重新编码程序，将高分组受试者编成1，低分组受试者编成2，之后执行：数据-选择观察值；程序挑选高分组的受试者，分析题项的次数分布表，再挑选低分组，分析题项的次数分布表，就可以找出高低分组标准答案的选项百分比，也就是高低两组在每个试题答对人数的百分比，依公式求出每个试题的难度与鉴别度。此外，高低分组重新编码后，也可以以新编码变量将数据文件分割，再执行次数分布表的程序。

非量表问卷怎么做信度分析

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。

问卷量表项目分析

项目分析的主要目的在于检验编制的量表或测验个别题项的适切或可靠程度，它与信度检验的差异在于信度检验是检核整份量表或包含数个题项的层面或构念的可靠程度。预试问卷施测完后，要进行预试问卷项目分析、效度检验、信度检验，以作为编制正式问卷的依据。项目分析的检验就是探究高低分的受试者在每个题项的差异或进行题项间同质性检验，项目分析结果可作为个别题项筛选或修改的依据。项目分析基本理念为了得知测验的可行性与适切性，常会分析测验的难度、鉴别度与诱答力。在试题分析中，将测验总得分前25%至33%设为高分组，测验总得分后25%至33%设为低分组，然后算出高低两组在每个试题答对人数的百分比，根据高低分组在每个试题答对人数的百分比算出试题的难度与鉴别度。难度公式为：P = ( P H + P L ) / 2 鉴别度指数为：D = P H - P L 其中P为试题的总难度，P H代表高分组在某个题项答对人数的百分比，P L代表低分组在某个题项答对人数的百分比，D为鉴别度指数，每天试题的难度指标是高分组答对人数百分比加上低分组答对百分比的平均数。P值愈大表示题目愈容易，有愈多的受试者答对该试题；相对的，P值愈低或愈小表示题目愈困难，答对该试题的受试者愈小，难度指标值介于0至1之间，愈接近0表示个别试题的难度愈高，愈接近1表示个别试题愈简单，当难度指标值为时，表示答对与答错的人数各占受试者的一半，即该试题难易适中，一份较佳的成绩测验应是大部分的试题的P值介于至之间。难度指标值以答对百分比来表示，因而变量性质属于次序尺度，且难度指标值不能进行四则运算。鉴别度表示的是高分组答对的百分比与低分组答对百分比的差异值，分析试题鉴别度指标值的主要目的在于判别试题是否具有区别受试者能力高低的功能。一份具鉴别度的测验，其个别题项所显示的是高分组在该试题答对的百分比要高于低分组在该试题答对的百分比，鉴别度指标值介于至之间，当鉴别度指标值为负数值，表示个别试题不具有鉴别度；当鉴别度指标值为正值，且其数值愈大，代表题项的鉴别度愈高，较佳试题的鉴别度，其D值最好在以上。当受试者测验得分的分布为正偏态时，多数受试者的得分会偏低，表示测验试题题项的难度较高；相对的，当受试者测验得分分布为负偏态时，多数受试者的得分会偏高，表示测验试题题项的难度较低，此二种情形所求出的题项鉴别度均不高，具有较佳鉴别度的试题，其难度指标值大约是，即难易适中的题项，其鉴别度最高。

问卷的信度分析

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（Reliability 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Kerlinger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 Stability）。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。 2、复本相关法（Equivalent-Forms Method）：复本是内容相似，难易度相当的两份测验，对同一群受测者，第一次用甲份测试，第二次使用乙份，两份分数的相关系数为复本系数（Coefficient of Forms）或等值系数（Coefficient of Equivalence）。若两份测验不是同时实施，亦可相距一段时间再施测，这样算出的相关系数为稳定和等值系数。复本相关法是测验信度量测的一种最好方法，但是要编制复本测验相当困难。而且复本相关法并不受记忆效用的影响，对测量误差的相关性也比再测法低。 3、折半法（Split Half Method）：与复本相关法很类似，折半法是在同一时间施测，最好能对两半问题的内容性质、难易度加以考虑，使两半的问题尽可能有一致性。折半信度系数（split-half coefficient）：将同一量表中测验题目（项目内容相似），折成两半（单数题、偶数题），求这两个各半测验总分之相关系数。 4、柯能毕曲α系数（Cronbach α）：1951年Cronbach提出α系数，克服部分折半法的缺点，为目前社会科学研究最常使用的信度。量测一组同义或平行测验总和的信度，如果尺度中的所有项目都在反映相同的特质，则各项目之间应具有真实的相关存在。若某一项目和尺度中其它项目之间并无相关存在，就表示该项目不属于该尺度，而应将之剔除。只要有做问卷就可以做信度分析，提供各项客观的指标，作为测验与量表良窳程度的具体证据。相关性：相关系数愈高，相关性愈高。内部一致性：相关系数愈高，内部一致性愈高。

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

调查问卷与量表的编制及分析方法

调查问卷与量表的编制及分析方法一、问卷与量表的差异「问卷与量表」都是研究者用来搜集数据的一种技术，也可以说是对个人行为和态度的一测量技术。它的用处在于量度，特别是对某些主要变项的量度。虽然问卷和量表都是可以用来搜集数据，但这两者基本上还是有一些差异存在的：一、在编制架构上的差异（一）量表需要理论的依据，问卷则只要符合主题即可。通常量表的编制都是根据学者所提的理论来决定其编制的架构，譬如若要编制教练的领导行为量表时，可根据运动心理学者Chelladurai & Carron的运动情境领导理论来编制。此项理论将教练的领导行为分为「训练和教学的行为」、「民主的行为」、「权威的行为」、「社会支持的行为」及「奖励及赞赏的行为」等五个向度，因此编制者可依照这五个向度编成一份有五个分量表的领导行为量表。然而在编制问卷时，只要研究者先将所要研究的主题厘清，并将所要了解的问题罗列出来，然后依序编排即可。（二）量表的各分量表都要有明确的定义，问卷则无此要求。在编制量表时，若没有分量表，编制者就直接将此量表的定义加以说明。若所编制的量表包含有若干个分量表，各个分量表亦需将其定义加以界定清楚。一方面让编制者在编题时能切合各个分量表的主题，另一方面是让阅读者能了解此量表的各个分量表究竟是做何解释。二、在计分上的差异（一）量表是以各个分量表为计分的单位，问卷是以各题为单位来计次。假如一个量表有若干个分量表，其计分的方式是以各个分量表为单位。由于量表通常是以点量尺的型式呈现，研究者只要将分量表中每一题的分数相加即可。问卷则和量表不同，它是以单题为计算单位，亦即是以每一题的各个选项来计算其次数。（二）量表的计算单位是分数，而问卷的计算单位是次数。由于量表是将各题的分数相加而得到一个分数，因此所得的分数是属于连续变量。而问卷是以各题的选项来计次，所得的结果是各个选项的次数分配，此乃属于间断变数。三、在统计分析上的差异

spss调查问卷信度0.5

竭诚为您提供优质文档/双击可除spss调查问卷信度0.5 篇一：问卷的信度分析实例介绍问卷的信度分析信度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、复本信度法、折半信度法、a信度系数法。其中，crobacha信度系数法是最简单易行且常用的方法，其公式为： si2ka(1-2) k-1s 式中，k——量表所包含的总题数； 2 s 2 i

——量表题项的方差总和； s——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 0.900以上分量表信度非常理想甚佳佳尚可可信偏低欠佳最好剔除 0.800-0.8990.700-0.7990.600-0.6990.500-0.5990.500以下对于总问卷而言，则有如下判别指标： a信度系数 0.800以上问卷信度非常好好最小可接受值欠佳最好剔除 0.700-0.7990.650-0.7000.600以下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 a1a2 均值 2.811.871.8.008.4712.3012.3612.3612.4312.27 方差 11.6688.8958.0387.3338.28212.44512.14611.82711.9591 2.606 a系数推广态度a3a4a5b1b2 0.630 生态效益b3b4b5 0.926 c1c2c3c4c5c6d1d2 13.20xx.1612.5612.5012.7012.4610.1710.2710.3310.269 .898.107.697.847.66 11.67011.29413.41013.09412.61914.51318.05716.28816.

关于调查问卷的信度和效度检验

关于调查问卷的信度和效度检验（一）信度 1、信度的含义测验的信度又称测验的可靠性，是指同一个测验对同一组被试施测两次或多次，所得结果一致形程度。一个好的测验必须是稳定可靠的，多次使用所获得的结果是前后一致的。例如，用直尺测量长度，其结果是稳定可靠的；用橡皮筋测长度则是不可靠的，前后测量结果缺乏一致性。在测量理论中，信度被定义为：某次测验分数的真变异数与总变异数 ST2 （即实测分数）之比：R xx - S x 2 式中Rxx 表示测量的信度,ST -代表真分数的变异数（方差）,Sx -表示实得分数的变异数（方差）。 For pers onal use only in study and research; not for commercial use 从上式可看出，（1）信度是指实测值和真值相差的程度，实测值是指对某物实际进行测量时所获得值，也称实测分数（X ）;真值是指被测事物的真实规模取值，也称真分数（T ）。由于各种原因，实得分数常不等于真分数，两者之差称为测量误差或误差分数（E ）。从理论上看，实得分数由真分数和误差分数两部分组成即 :X=T+E Rxx 就是对一组测验数据的实测分数与真分数相差程度的最好估计。（2 ）信度又是指相同的测验对相同的被试再次测量时引起的同样反应的程度。如果两次测验中，受测者所得分数或所处等级前后一致，则说明测验结果的信度较高；反之，两次测验结果一致性低，说明测验结果的信度低。 For pers onal use only in study and research; not for commercial use 信度是任何一种测量的必要条件（但不是唯一条件）,只有测量值接近或等于真值，用同一工具多次测量同一特性获得相同或相近的结果，才能认为这个测量结果是可靠的。信度对于教育测量尤其重要，只有信度高的教育测验才能成为教育工作者有用的工具，才能为教育工作者提供可靠的信息，为教育预测和决策提供客观依据。 2、信度的估计方法测验的信度是用信度系数的大小来表示的，根据测量理论，信度系数 For pers onal use only in study and research; not for commercial use ST2 R xx S 2 但是在实际测量中，一般只能获得实得分数（X ）及实得变异数（Sx 2 ）,而真分数（T ）及真变异数（ST 2 ）是不知道的，因此，依据上述公式还无法机算信度系数。在统计上，主要采用相关分析的方法即机算两列变量的相关系数，用相关系数的大小来表示信度的高低。主要用以下方法来求得信度：

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