信度与效度分析步骤(可编辑)
10第十章信度与效度分析方法
10第十章信度与效度分析方法信度与效度是研究中经常涉及的概念，用于评估测量工具（问卷、测验等）的质量和可靠性。
本文将重点介绍常用的信度分析方法和效度分析方法。
信度是指测量工具能够稳定和一致地评估所要测量的概念或现象的程度。
信度分析主要包括重测信度、内部一致性信度和切割信度。
1.重测信度重测信度是通过对同一群体在不同时点进行两次测量得到的数据进行比较来评估测量工具的稳定性和一致性。
常用的重测信度分析方法包括相关系数法和检验差异法。
相关系数法可以通过计算测量工具在两个不同时间点的得分之间的相关系数来评价测量工具的信度。
一般认为，相关系数大于0.7表示信度较高。
使用检验差异法时，可以使用t检验或Wilcoxon符号秩检验来比较两次测量之间的差异。
2.内部一致性信度内部一致性信度是评估测量工具各个项目或子量表之间的相关性来衡量测量工具整体测量的一致程度。
常用的内部一致性信度分析方法包括Cro nbach's α系数、Kuder-Richardson公式20（KR-20）和Split-half 法。
Cronbach's α系数是最常用的内部一致性分析方法，一般认为，α系数大于0.7表示信度较高。
3.切割信度切割信度是评估测量工具中各个项目之间的一致性。
常用的方法包括检验差异法和相对切割信度系数。
检验差异法使用t检验或Wilcoxon符号秩检验来检验测量工具中各个项目之间的差异，一般认为，差异显著性水平小于0.05表示项目之间具有较高的切割信度。
相对切割信度系数通过计算测量工具中各个项目得分的标准差和总分的标准差之比来评估切割信度，一般认为，相对切割信度系数大于0.3表示切割信度较高。
效度是指测量工具能够准确地评估所要测量的概念或现象的程度。
效度分析主要包括内容效度、构效度和准确性效度。
1.内容效度内容效度是评估测量工具是否充分地反映所要测量的概念或现象的内容和特征。
常用的内容效度分析方法包括专家评分法、相关系数法和因素分析法。
信度和效度分析范文
信度和效度分析范文信度分析：信度是指测量工具在不同时间、不同测量者或不同测量内容下的稳定性和一致性。
如果测量工具具有高信度，那么它将能够产生相似或一致的结果。
以下是几种常见的信度分析方法：1.重测信度方法：重测信度方法是通过对同一组被试者进行两次以上的测量来评估测量工具的信度。
可以使用相关系数(如皮尔森相关系数、斯皮尔曼相关系数)来计算两次测试结果之间的相关性。
如果相关系数接近于1，则表明测量工具具有较高的重测信度。
2.分裂半信度方法：分裂半信度方法通过将测量工具分为两部分或多部分，然后计算这些部分得分之间的相关性来评估信度。
常见的方法包括将问卷的奇数题目和偶数题目分开计分，然后计算这两个得分之间的相关系数。
如果相关系数接近于1，则说明测量工具具有较高的分裂半信度。
3.内部一致性信度方法：内部一致性信度方法通过统计测量工具各个项目之间的相似性来评估信度。
最常见的方法是计算Cronbach's Alpha系数。
Cronbach's Alpha 系数越接近1，说明测量工具的内部一致性越高。
效度分析：效度是指测量工具能否准确地度量所要研究的概念或变量。
以下是几种常见的效度分析方法：1.内容效度：内容效度评估测量工具中各个项目是否能够充分覆盖研究的内容领域。
一般通过专家评审的方式来进行评估，专家将判断每个项目是否与所要研究的概念相关。
通常采用一致性指数来衡量内容效度，如简单一致性指数。
2.结构效度：结构效度评估测量工具所测量的概念结构的一致性。
可以使用因子分析或验证性因子分析来进行评估。
如果因子载荷值较高且具有合理的因子结构，那么测量工具就具有较高的结构效度。
3.判据效度：判据效度评估测量工具与其他已经被接受为有效的判据测量工具之间的相关性。
例如，对于一个测试学生的数学能力的测量工具，可以与学生成绩进行相关性分析。
如果相关系数较高，则说明测量工具具有较高的判据效度。
综上所述，信度和效度分析是量化研究中评估测量工具的关键步骤。
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）。
若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。
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。
信度与效度分析步骤
信度与效度分析步骤信度与效度是社会科学研究中的重要概念，其对于研究结果的可靠性和有效性有着至关重要的影响。
在进行量表研究、问卷调查等量化方法的研究时，需要进行信度与效度分析，以确保研究结果的准确性。
下面将介绍信度与效度分析的步骤。
一、信度分析步骤1. 了解信度在进行信度分析之前，首先需要了解什么是信度。
信度是指量表或问卷的稳定性、一致性和可靠性程度。
在同样条件下，如数据的采集方式、研究对象、时间等条件不变的情况下，同一测验所得分数的一致性程度越高，则表明该测验的信度越高。
2. 测量信度的方法测量信度的方法有很多种，如测试重测法、平行测验法、内部一致性检验法等。
其中，测试重测法是最常用的方法之一。
该方法的基本思想是在不同的时间或条件下，对相同的受试者进行同一测验的重复测量，用相关系数或可信度系数来评价测试结果的稳定性和一致性。
3. 数据处理与分析在获得原始数据后，需要进行数据处理和分析。
常用的方法是计算相关系数和可信度系数。
常用的相关系数有皮尔逊相关系数和斯皮尔曼等级相关系数。
可信度系数是反映量表或问卷信度的最常用的统计指标之一。
常用的可信度系数有克朗巴赫α系数、Mcnemar法、Kappa系数、ICC系数等。
4. 结果解释最后需要对得出的数字进行解释，并结合实际情况来评估测量工具的信度程度。
一般来说，可信度系数越高，信度越高。
二、效度分析1. 了解效度效度是指测量工具所充分、准确地反映测量对象的特征和属性的程度，即测量工具所提供的信息与真实情况的匹配程度。
在进行效度分析之前，需要了解量表或问卷的检验目的和测量内容。
2. 提高效度的方法提高效度是所有研究中的重点，效度的提高有多种方法，如构思效度、判别效度、预测效度等。
在测量工具的设计初期，需要充分考虑效度，并进行合理的测量工具设计。
同时，还需要加强试题的设计和选择。
在进行测量之前，还需要对测量工具进行预测效度的检验，以确保测量结果的准确性。
3. 数据处理与分析在获得原始数据后，需要进行数据处理和分析。
SPSS信度、效度分析
目录
• 信度分析 • 效度分析 • SPSS在信度、效度分析中的应用 • 信度、效度分析的注意事项
01 信度分析
信度分析的定义
信度分析是指对测量工具或问卷的一致性、稳定性进行评估的过程，用以 检验测量结果的可靠性。
信度分析的目的是确定测量工具是否能够稳定、一致地反映被测对象的特 征或属性。
总结评估结果
根据各项效度分析的结果，总结评估 测量工具的准确性和有效性，并提出 改进意见和建议。
03 SPSS在信度、效度分析 中的应用
SPSS在信度分析中的应用
信度分析：信度分析用于评估问卷的一致性，常用的 方法有Cronbach's Alpha系数和重测信度法等。
输标02入题
Cronbach's Alpha系数：Cronbach's Alpha系数是 一种常用的信度分析方法，通过计算问卷内部一致性 系数来评估问卷的一致性。
信度分析的方法有多种，常用的有Cronbach's Alpha系数和重测信度法 等。
信度分析的方法
Cronbach's Alpha系数
01
通过计算问卷内部一致性系数来评估信度，该系数值介于0-1之
间，值越高表示信度越好。
重测信度法
02
通过比较同一被试在不同时间点的测量结果来评估信度，这种
方法适用于时间间隔较短的情境。
根据所选的信度分析方法计算 信度系数，如Cronbach's Alph结果对问卷进行 修正和完善，提高测量工具的 可靠性和稳定性。
02 效度分析
效度分析的定义
效度分析是对测量工具或手段准确性和有效性的评估，即衡 量测量结果是否真实、准确地反映了所要研究的内容和概念 。
信度与效度分析
信度与效度分析（from 中调网）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量。
两次测量相距一般在两到四周之内。
用两次测量结果间的相关分析或差异的显著性检验方法，评价量表信度的高低。
2、折半法。
折半法是将上述两份问卷合成一份问卷（通常要求这两份问卷的问题数目相等），每一份作为一部分，然后考察这两个部分的测量结果之间的相关性。
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）。
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。
10第十章信度和效度分析
10第十章信度和效度分析信度和效度是衡量一个测量工具（问卷、量表、测试等）好坏的两个重要指标。
信度指的是测量工具在不同条件或时间下的结果是否一致，即是否能够稳定地反映出被测量的特征。
而效度则指的是测量工具是否能够准确地度量出所要研究的变量，即是否能够反映出所要研究的实际现象。
首先，我们来讨论信度分析。
信度分析基于这样一个假设，即如果一个测量工具是可靠的，那么在相同的条件下，不同人测量的结果应当是一致的。
常用的信度指标有重测信度和内部一致性信度。
重测信度是通过多次测试同一样本，来比较各次测试结果之间的一致性。
常用的重测信度指标有相关系数法、平均差方法和配分方法等。
相关系数法通常使用的是皮尔逊相关系数，其值介于-1和1之间，越接近1表示信度越高。
平均差方法则是计算各次测试结果之间的平均差值，差值越小表示信度越高。
配分方法是将测验分数进行拆分为两部分，然后再计算两部分测验结果的关联程度。
内部一致性信度是通过统计分析一个测量工具内部各个项目之间的相关关系来衡量。
常用的内部一致性信度指标有Cronbach’s alpha系数和KR-20系数。
Cronba ch’s alpha系数是最常见的内部一致性信度指标，其值介于0和1之间，越接近1表示信度越高。
KR-20系数则是对二分测验或多分测验的一般计算。
除了信度分析，我们还需要进行效度分析来确定一个测量工具的有效性。
效度分析是通过测量工具与其他已经被广泛接受的测量工具进行比较，来评估其是否具有有效性。
常用的效度指标有内容效度、构效度和判异效度。
内容效度是通过专家评定来评估测量工具是否包含了所有要研究的内容。
专家评定可以通过询问专家的专业意见或使用专家组来进行，一般使用指数法或判定法进行评定。
构效度是评估测量工具是否具有适当的内部结构。
常用的构效度指标有因子分析和确认性因素分析。
因子分析可以将多个项目归为若干个构念，并评估每个项目与其所对应构念之间的相关性。
确认性因素分析则是通过先设定测量工具的结构模型，然后通过拟合指标来评估测量工具的结构质量。
信度与效度分析-2
ICC (1 ICC ) m * ICC (1 ICC )
*
例20.3 在例20.2中，信度研究结果 ICC＝0.76，如果欲通过增加重复测定次 数将信度提高至0.90，则用式(20.4)计算：
0.90 (1 0.76) m 3 0.76 (1 0.90)
第四节 量表的效度和信度评价方法
社会关系领域：包括治疗经济(治疗疾病的经济影 响)、社会支持与环境两个方面。治疗经济主要是指 治疗肺结核导致经济状况差、加重负担等经济方面 的影响。社会支持与环境指患病对人际交往、家庭 支持、情感关怀、娱乐活动、居住环境等方面的影 响。
健康教育领域：由对病情的了解情况、 获取结核病知识途径两个因素组成。
效度具有特殊性和相对性，即每 个测量工具只对某特殊目的有效，仅 能对其特定项目作正确的度量，或者 说测验的效度总是针对着要解决的问 题来说的，亦即针对着打算作出的应 用来建立的。
收集大量资料和证据来检验测验 效度的过程称为效度验证(validation)。 严格地说，任何测验在正式实施 以前都应做出效度验证。
例20.4 以WHO对于生存质量的定义为基础，按 量表开发的程序和方法，研制肺结核病人生存质量测 定量表，并对量表的效度、信度进行初步考核。
(一) 核心讨论组法 核心讨论组是一种定性的访谈法。使用半结构 化(semi-structured)的访谈形式，在主持人的引导 下，一组人群针对某话题互相交流，深入讨论，最 终达成共识。
(二) 编制初步量表
根据不同方面和领域的定义，撰写条目，形成含 69个条目的条目池。通过咨询相关的医学专家、量 表研制方面的专家及肺结核病人，筛选出41个条目 组成初步量表。
(三) 预实验
将编制好的量表，采用便利抽样方法在医 院对患者进行调查。 预调查的目的是筛选量表的条目和初步考 核其计量心理学特征。
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信度与效度分析步骤（可编辑）如何用spss做问卷的结构效度分析,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～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。
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。
第二步:点击“Descriptives…”设置描述性统计要求。
这里关键的是要求输出因子分析适合度的检验，一般要求输出:计算相关系数矩阵(选中Coefficients)、相关系数显著性水平矩阵(选中Significance levels)、反像相关矩阵检验 ( 选中Anti-image ) 、KMO 和巴特利特球形检验( 选中 KMOand Bartlett’s test of sphericity)。
第三步: 点击“Extraction”打开对话框设置因子提取方式。
在界定因子提取方法中需要设置以下几个方面的参数:(1) 因子构造方法 :大多数情况下认为因子是变量的线性组合，所以使用最多的是主成分分析法(Principal components);(2) 提取因子数(选中 Number of factors 后输入一个因子数)，如果还无法确定可以不设定因子数，先以默认状态进行尝试性分析;(3) 在“Display”下选中“Unrotated factor solution”和“Screeplot”以输出未经旋转的因子载荷矩阵、碎石图。
执行之后根据输出信息确定提取因子数，比如根据碎石图来确定;第四步:点击“Rotation”按钮打开选择因子载荷矩阵的旋转方法。
一般使用最多的是正交旋转(选中Vari)或斜交旋转方法(选中Pro),其中斜交旋转速度快，所以大样本时多选此方法。
同时可选中“Rotated solution”和“Loadingplot(s)”，以输出旋转后因子旋转矩阵、载荷散点图。
第五步:点击“Scores”设置因子得分计算方法。
一般最多的是选择回归方法，由此可以计算每个因子分数并记录到数据文件中。
为此 , 可在对话框中选中“Save as variables”，然后在计算方法中选择“Regression” 或其他方法。
还要选中“ Display factor score coefficient matrix”。
第六步:点击“Options”设置因子载荷系数的显示格式:(1) 选中“Sorted by size”，则因子载荷系数按照大小顺序排列，并构成矩阵，使得在同一因子上具有较高载荷的变量排在一起，便于得到结论;(2) 选中“Suppress absolute values less than:”并在其后的方格中输入一个0,1间的一个数，则因子载荷矩阵中就不再显示那些小于这个数值的载荷系数了，而只显示那些比此数值大的载荷值，从而使因子所解释的主要变量一目了然。
可参考电子工业出版社出版的《PASW/SPSS Statistics中文版统计分析教程(第3版)(含CD光盘1张)》，对信度分析有详细的介绍。
. 检验信度步骤:Analyze--scale--reliability--datareduction--fator然后看Cronbach's α系数。
一般来说Cronbach’ alpha 系数在0.65以上是可接受的最小信度值。
检验效度步骤:1.在做因子分析时，是否输出KMO结果，是与原始数据没有关系的，它只是作为判定原始数据是否适合做因子分析的依据。
2.做因子分析时,要想输出KMO结果,要在复选框做相应的选择(在默认状态是没有这个结果输出的).具体的操作过程:Analyze--Date Reduction--Factor--Descriptives---选中:KMO and Bartlettis test of sphericity--continue追问我现在数据已经可以了，但是在做可靠性分析时可靠性统计量Cronbach's Alpha总是负的，还有在做因子分析的时候那些值也都是不可用的，我想问下这是为什么,难道是我的数据不行,可是这些数据我用excel统计的时候得出的结论都是可用的啊回答因子分析需要各列变量间有一定的相关性才可以用的，如果没有相关性是分析不出任何东西来的另外关于信度系数为负的，说明你的数据不适合做信度分析，或者你选的数据格式有误，至于具体什么原因我也没看到数据所以不清楚信度:Analyze-scale-reliability analysis效度不知道,可以看看spss辅导1。
输入数据过程:首先将所得的数据输入到excel里面，在输入数据时，将A 用1来代替，B用2，C用3,。
以此类推。
然后将数据从excel中导入SPSS 中，打开文件----打开---数据文件即可2。
问卷信效度分析:在SPSS页面中的分析----尺度分析------信度分析中进行信度分析。
效度分析:分析---数据缩减---因子分析选择要分析的变量在描述中将相关矩阵的KMO值和Bartlett检验打上勾点继续点确定即可3。
如果还有问题的话可以加我的383768400 请注明SPSS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量。
两次测量相距一般在两到四周之内。
用两次测量结果间的相关分析或差异的显著性检验方法，评价量表信度的高低。
2、折半法。
折半法是将上述两份问卷合成一份问卷(通常要求这两份问卷的问题数目相等)，每一份作为一部分，然后考察这两个部分的测量结果之间的相关性。
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)。
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。
1、单项与总和相关效度分析表面效度(Face Validity)。
也称为内容效度或逻辑效度，指的是测量的内容与测量目标之间是否适合，也可以说是指测量所选择的项目是否“看起来”符合测量的目的和要求。
主要依据调查设计人员的主观判断。
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。
2、准则效度分析准则效度(Criterion Validity)。
又称为效标效度或预测效度。
准则效度是指量表所得到的数据和其他被选择的变量(准则变量)的值相比是否有意义。