第4章 测量的信度与效度
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心理测量—效度
M3 攻击性 0.14 0.82 0.16 0.13 0.61 0.23 0.30 智力 0.21 0.01 0.72 0.06 0.19 0.52 0.49 0.36
相同特质不同测量方法之间的相关（会聚效度） 相同方法测量不同特质的相关（区分效度） 不同方法测量不同特质之间的相关
（3）因素分析
因素分析将为数众多的观测变量缩减为少数不 可测的潜变量（因素），即用最少的因素概括 和解释最大量的观测数据。
年龄差异只是效度的一个必要条件而不是充分条件。
教育与训练效应
有效的教育与训练会提高被试的某种特质水平，这 种变化应在测验分数中体现出来。
4.对构想效度的评价
贡献
把着眼点放在提出假设、检验假设上，因此 使心理测验不再只是做决定的辅助工具，同 时还成为发展心理学理论的重要工具。
缺点
有些构想概念模糊，缺乏统一的定义。 确定效度时没有明确的操作步骤与程序。 没有单一的数量指标来描述有效的程度。
如果后测成绩有较大提高，说明测验确实测 量了所教授的内容，测验的内容效度较好。
（4）经验法
检查项目分数和测验总分随年级升高的变化情 况，一般而言，应保留从低年级到高年级学生 通过的百分比增加最大的那些项目。
分析学生所使用的各种解答方法以及测验中常 见的错误。
计算测验分数与阅读理解分数的相关，检查阅 读指导语的能力对测验成绩可能产生的无关影 响。
3.内容效度的特点
（1）内容效度的特定性 测验的内容效度与测验的编制者所定义的
内容范围有关。
（2）内容效度常与表面效度混淆
表面效度（Face validity）是在受测者、没 有受过训练的观察者看来这个测验是否有效。
注意：
表面效度会影响被试的测验动机，适当的表面 效度会让被试觉得测验是有意义的，也会更加 配合测验实施。
相同特质不同测量方法之间的相关（会聚效度） 相同方法测量不同特质的相关（区分效度） 不同方法测量不同特质之间的相关
（3）因素分析
因素分析将为数众多的观测变量缩减为少数不 可测的潜变量（因素），即用最少的因素概括 和解释最大量的观测数据。
年龄差异只是效度的一个必要条件而不是充分条件。
教育与训练效应
有效的教育与训练会提高被试的某种特质水平，这 种变化应在测验分数中体现出来。
4.对构想效度的评价
贡献
把着眼点放在提出假设、检验假设上，因此 使心理测验不再只是做决定的辅助工具，同 时还成为发展心理学理论的重要工具。
缺点
有些构想概念模糊，缺乏统一的定义。 确定效度时没有明确的操作步骤与程序。 没有单一的数量指标来描述有效的程度。
如果后测成绩有较大提高，说明测验确实测 量了所教授的内容，测验的内容效度较好。
（4）经验法
检查项目分数和测验总分随年级升高的变化情 况，一般而言，应保留从低年级到高年级学生 通过的百分比增加最大的那些项目。
分析学生所使用的各种解答方法以及测验中常 见的错误。
计算测验分数与阅读理解分数的相关，检查阅 读指导语的能力对测验成绩可能产生的无关影 响。
3.内容效度的特点
（1）内容效度的特定性 测验的内容效度与测验的编制者所定义的
内容范围有关。
（2）内容效度常与表面效度混淆
表面效度（Face validity）是在受测者、没 有受过训练的观察者看来这个测验是否有效。
注意：
表面效度会影响被试的测验动机，适当的表面 效度会让被试觉得测验是有意义的，也会更加 配合测验实施。
信度与效度
一、信度1.定义信度主要是指测量结果的可靠性或一致性。
信度只受随机误差的影响，随机误差越大，信度越低。
因此，信度可以视为测试结果受随机误差影响的程度。
系统误差产生恒定效应，不影响信度。
每一个测试的实得分数（X）总是由真实分数(T)和误差(E)两部分构成的，用公式表示如下：X=T+E如果我们讨论一组测验分数的特性时，可用方差代表具体分数，得到公式：S^2（x）=S^2(t)+S^2(e)公式中，S^2（x）是实得分数的方差，S^2(t)是真分数的方差，S^2(e)是误差的方差在测量理论中，信度被定义为：一组测量分数的真分数方差与中方差（实得方差）的比率。
即：r(xx)=S^2(t)/S^2（x）2.信度的指标大部分情况下，信度是以信度系数为指标，它是一种相关系数。
常常是同一被试样本所得到的两组资料的相关，理论上说就是真分数方差与实得分数方差的比值，公式为：r(xx)=r^2(xt)=S^2(t)/S^2（x）3.信度信度评估的方法（见具体例子）（一）重测信度，又称为稳定性系数，它的计量方法是采用重测法：用同一测验，在不同时间对同一群体施测两次，这两次测量分数的相关系数即为重测系数。
重测信度所考察的误差来源是时间的变化所带来的随机影响。
在评估重测信度时，必须注意重测间隔的时间。
对于人格测验，重测间隔在两周到6个月之间比较合适。
在进行重测信度的评估时，还应注意以下两个重要问题：⑴重测信度一般只反映由随机因素导致的变化，而不反映被试行为的长久变化。
⑵不同的行为受随机误差影响不同。
（二）复本信度，是以两个测验复本来测量同一群体，然后求得应试者在这两个测验上得分的相关系数。
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。
两个等值的测验互为复本。
计算复本信度的主要目的在于考察两个测验复本的题目取样或内容取样是否等值。
复本信度也考虑两个复本实施的时间间隔。
复本信度的主要优点在于：⑴能够避免重测信度的一些问题，如记忆效果、练习效应等；⑵适用于进行长期追踪研究或调查某些干涉变量对测验成绩影响；⑶减少了辅导或作弊的可能性。
教育测量中的信度和效度
估计同质性信度的三种方法
分半信度 计算分半信度的方法并不难，南难就难在如何将测验分成相等的两半。分半分方法
很多，如按题号的奇偶分半、按题目的难度分半、按题目的内容分半等等。 在实际的应用中，由于题目一般都是依据难度大小排列，采用奇偶分半可使两半测
验的题目在难度上基本相等，因此常常被采用。
估计同质性信度的三种方法
分类，形成实际的“题目双向分类表”，然后与事先制订的“题目双向细目表”进行对照 分析，了解实际命题在多大程度上偏离了原命题计划。
结构效度及其验证方法
结构效度的含义
结构效度是指一个测验或量表实际测到所要测量的理论结构(结构是指心理学或社会学上的一 种理论构想或特质)的程度。
结构效度及其验证方法
结构效度的验证一般步骤
复本信度
实施复本测验的方式：一是在同一个时间连续施测（此时所得的复本信度叫等值性 系数），二是间隔一段时间后施测（此时所得复本信度叫等值稳定性系数）。
使用复本信度首先要构造出两份或两份以上的真正的平行测验。这是一个很难达到 的条件。另外，重测信度的一些不足，在复本信度中仍然存在，需要加以克服。
K K
1
1
si2
s
2 x
标准测验的信度分析
标准参照测验的概念
标准参照测验是以预定的标准为参考，来衡量个体被试是否达到标准的一种测验。 所谓标准就是有测样所参考的行为领域和或教学目标所确定的被试在测验上应当达 到的行为表现。
标准测验的信度分析
标准测验信度分析的两种方法
百分比一致性指标
百分比一致性指标是指同一测验或两平行测验先后两次施测，其对被试的 分类结果一致的比例。其计算公式为：
复本信度不仅适用于难度测验，也是适用于速度测验。
社会调查研究方法教案第4章 测量与操作化
第4章测量与操作化（9学时）作为一种认识社会现象的活动，社会研究必然会涉及对社会现象进行测量的问题。
社会研究的资料以及社会研究成果的质量，都直接与测量的质量紧密相连。
因此，社会研究者必须高度重视测量的工作。
在本章中，我们将对测量的概念与特征、概念的操作化过程、指数与量表、测量的层次、测量的信度与效度等内容进行介绍。
第一节测量的概念与层次一、什么是测量美国学者史蒂文斯认为：测量就是依据某种法则给物体安排数字。
这一定义被许多社会科学研究人员所采用。
在此基础上我们采用下述定义来进一步解释测量的含义：所谓测量，就是根据一定的法则，将某种物体或现象所具有的属性或特征用数字或符手表示出来的过程。
测量的主要作用，在于确定一个特定分析单位的特定属性的类别或水平。
它不仅可以对事物的同性做定量的说明(即确定特定属性的水平)，同时，它也能对事物的属性做定性的说明(即确定特定属性的类别)。
而在社会研究中，研究者所进行的大部分测量往往都是这种定性的测量。
二、测量的四个要秦为了更好地理解测量的概念，有必要对构成上述测量定义的四个必不可少的要素进行专门的说明。
这四个要素是：测量的客体、测量的内容、测量的法则、数字或符号。
(1)测量客体，即测量的对象。
它是客观世界中所存在的事物或现象，是我们要用数字或符号来进行表达、解释和说明的对象。
(2)测量内容，即测量客体的某种属性或特征。
实际上，在任何一种测量中，我们所测量的对象虽然是某一客体，但所测量的内容却并不是客体本身，而是这一客体的特征或属性。
(3)测量法则，即用数字和符号表达事物各种属性或特征的操作规则。
也可以说，它是某种具体的操作程序和区分不同特征或属性的标难。
(4)数字和符号，即用来表示测量结果的工具。
比如，120厘米、110厘米等等就是测量桌子高度所得的结果；350元、400元等等就是测量人们收入的结果。
在社会研究中，研究者进行测量的结果中，许多是用数字来表示的。
三、社会现象的测量我们知道，测量在自然科学的研究中应用十分广泛，十分普遍，也十分成熟。
第4章 测量的信度与效度
2 2 X T2 E
实得分数的方差等于真分数的方差与误差方差之和。
调研人员应运用所掌握的统计知识，分析其是属于系统 误差还是属于随机误差。 系统误差会使调查结果有误，所以应尽量避免。 随机误差可通过提高样本代表性、增大样本量来减少。
信度一般规定是：真分数的方差在总体方差中所占的比 重，即信度系数：
当题目间的相关系数越大时，α系数也会越大。 当题目数目n越多时，S
2 H
n 值越大， 越接近于0， 2 SH n 1
2 S i
越接近于1，故α系数也会越接近于1。
要做信度分析须先检查每个题目是否都是同方向的，即 都是正面问法，反向问题需要做处理后才可以加入分析。
在计算α系数时，应该注意有些调查量表测量的内容包 含几个领域，这时宜分别计算各个领域的α系数。 克朗巴哈α系数适用于项目多重计分的测验数据或问卷 数据，可以用该系数测量Likert量表的信度。 在基础研究中，信度至少应达到0.8才可接受； 在探索性研究中，信度只要达到0.7就可以接受； 在旅游调查测量实践中，信度只要达到0.6即可接受。 α系数通常与量表题目数量有关，题目数量越多，α系 数就越大。
理想（甚佳，信度 佳（信度高） 很高） 非常理想（信度非 非常理想（甚佳， 常好） 信度很高）
二、克朗巴哈 α系数的手工计算
以一份有8个题项的量表为例，8个题项均为正向题， 受试样本数有6位，采用Likert 5点量表填答，获得调查 结果如下表：
题号 样本
量表试题
01 5 5 5 5 5 4 02 1 1 2 1 1 1 03 2 2 2 2 2 1 04 5 4 5 5 5 5 05 2 3 3 3 3 3 06 5 5 5 5 5 4 07 4 5 5 5 5 4 08 3 2 2 3 2 2 总分 27 27 29 29 28 24
实得分数的方差等于真分数的方差与误差方差之和。
调研人员应运用所掌握的统计知识，分析其是属于系统 误差还是属于随机误差。 系统误差会使调查结果有误，所以应尽量避免。 随机误差可通过提高样本代表性、增大样本量来减少。
信度一般规定是：真分数的方差在总体方差中所占的比 重，即信度系数：
当题目间的相关系数越大时，α系数也会越大。 当题目数目n越多时，S
2 H
n 值越大， 越接近于0， 2 SH n 1
2 S i
越接近于1，故α系数也会越接近于1。
要做信度分析须先检查每个题目是否都是同方向的，即 都是正面问法，反向问题需要做处理后才可以加入分析。
在计算α系数时，应该注意有些调查量表测量的内容包 含几个领域，这时宜分别计算各个领域的α系数。 克朗巴哈α系数适用于项目多重计分的测验数据或问卷 数据，可以用该系数测量Likert量表的信度。 在基础研究中，信度至少应达到0.8才可接受； 在探索性研究中，信度只要达到0.7就可以接受； 在旅游调查测量实践中，信度只要达到0.6即可接受。 α系数通常与量表题目数量有关，题目数量越多，α系 数就越大。
理想（甚佳，信度 佳（信度高） 很高） 非常理想（信度非 非常理想（甚佳， 常好） 信度很高）
二、克朗巴哈 α系数的手工计算
以一份有8个题项的量表为例，8个题项均为正向题， 受试样本数有6位，采用Likert 5点量表填答，获得调查 结果如下表：
题号 样本
量表试题
01 5 5 5 5 5 4 02 1 1 2 1 1 1 03 2 2 2 2 2 1 04 5 4 5 5 5 5 05 2 3 3 3 3 3 06 5 5 5 5 5 4 07 4 5 5 5 5 4 08 3 2 2 3 2 2 总分 27 27 29 29 28 24
测量量表的信度和效度
信度和效度的概念
内容效度
效度
指测量量表的准确性，即量表是否真实 反映所要测量的内容或特质。效度分为 内容效度、结构效度和验证效度。
专家对量表内容的评价，确保量 表内容与测量目的相符合。
信度
指测量量表的可靠性，即多次测量结果 的一致性程度。信度高的量表在相同条 件下重复测量，其结果具有一致性。
结构效度
通过因子分析、相关分析等方法 检验量表的结构是否符检验其一致性程度。
02 信度分析
重测信度法
定义
重测信度法是指在不同时间对同一组被试者进行重复测量，通过 比较两次测量的结果来评估量表的稳定性。
适用范围
适用于评估短期内量表的稳定性，但不适合评估长期内的稳定性。
根据测量目的和范围， 设计量表的框架和题目。
预测 试和 修订
在小范围内预测试量表， 根据反馈进行修订和完
善。
大规 模施 测和 数据 分析
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测量量表的信度和效度
contents
目录
• 引言 • 信度分析 • 效度分析 • 信度和效度的关系 • 信度和效度在实践中的应用
01 引言
测量量表的意义
测量量表是评估个体或群体特征的重 要工具，广泛应用于心理学、社会学 、经济学等领域。
通过测量量表，可以对个体的心理状 态、行为特征、能力水平等进行量化 评估，为研究和实践提供客观、准确 的依据。
Cronbach's Alpha系数
定义
适用范围
计算方法
Cronbach's Alpha系数是一种评估量 表内部一致性的方法，通过计算量表 中各项目之间的相关性来评估量表的 可靠性。
测量的信度与效度
信度的评估方法
1 2
重测信度法
通过在不同时间对同一对象进行重复测量，计算 两次测量结果的相关系数，以评估信度。
复本信度法
使用多个测量工具对同一对象进行测量，计算各 测量工具之间的相关系数，以评估信度。
3
内部一致性信度法
通过分析测量工具内部各部分之间的相关性，计 算内部一致性系数（如Cronbach's Alpha系 数），以评估信度。
04 测量误差
随机误差
定义
随机误差是由于一些随机因素引起的测量结果的 不确定性。
特点
随机误差的大小和符号都是随机的，无法预测和 控制。
示例
测量时环境的微小变化、测量仪器的微小波动等 都可能产生随机误差。
系统误差
定义
系统误差是由于测量系统本身存在的误差或测量条件不满足要求 而引起的测量结果偏差。
数据分析方法
数据分析方法的选择和运用，也会对效度产 生影响。
03 信度与效度的关系
信度是效度的必要条件
信度是指测量的一致性，即多次测量结果之间的相符程度。 如果一个测量工具缺乏信度，那么它的测量结果会不稳定， 无法为决策提供可靠依据。因此，信度是效度的必要条件， 没有信度就无法保证效度。
信度的评估方法包括重测信度法、复本信度法、Cronbach's Alpha系数法等，通过这些方法可以评估测量工具的一致性 和稳定性。
效度是信度的充分条件
效度是指测量的准确性和有效性，即测量结果是否真实反映所需测量的内容。如果一个测量工具具有 效度，那么它的测量结果是准确的、有意义的，能够为决策提供可靠依据。因此，效度是信度的充分 条件，有了效度可以进一步确认信度。
效度的评估方法包括内容效度法、结构效度法、验证效度法等，通过这些方法可以评估测量工具的准 确性和有效性。
第4章效 度
二、内容效度的确定方法
（一）逻辑分析法：专家评定(p175) 根据自己的知识经验对量表的有效性（逻辑性）作出判断， 也称逻辑效度。 为使内容效度的判断过程更客观，一般采用下列步骤： ①确定测验内容的总体范围； ②编制双向细目表； ③编制评定量表，从测验内容所测的技能、题目对所定义的 范围的覆盖率、各种题目数量和分数的比例以及题目形式 的适当性等方面，对测验作出总的评价。
因素分析案例
公因子 F1 Z1=代数1 0.896 公因子 F2 0.341 共同度 hi2
Z3=几何 Z4=三角
0.802
0.516 0.841
0.496
0.855 0.444
0.889
0.997 0.904
0.111
0.003 0.096
Z5=解析几何
第四章 效 度
第一节 效度概述
一、什么是效度 （一）定义 1、效度（validity）是指一个测验或量表实际能测出 其所要测的心理特质的程度。 （1）效度是一个相对的概念：每个测量工具都有自 己的目的；内隐特质是通过外显行为间接测得的； （2）效度是测量的随机误差和系统误差的综合反映； （3）判断一个测量是否有效要从多方面收集证据。
第七节 因素分析
• 1904，斯皮尔曼，《客观决定和测量一般智力》， 用因素分析技术研究智力结构。标志着因素分析方 法的诞生。 • 运用此方法，心理学家探索出多种智力理论。如： 群因素论、三维结构智力模型。（探索性因素分析） • 20世纪60年代后期，统计学家波克等人在研究因素 分析模型中参数的假设检验问题时，发展出验证性 因素分析。 • 1973年，乔纳斯柯格创立了验证性因素分析，运用 因素分析检验假设成为可能。
（二）区分法 测验→工作→准则测量（工作成绩） 按工作成绩分高低两组，如工作成绩高，测 验得分也高；工作成绩低，测验得分也低， 说明该测验是有一定效度的 1、差异性检验 2、重叠量的计算 见P184
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理想（甚佳，信度 佳（信度高） 很高） 非常理想（信度非 非常理想（甚佳， 常好） 信度很高）
二、克朗巴哈 α系数的手工计算
以一份有8个题项的量表为例，8个题项均为正向题， 受试样本数有6位，采用Likert 5点量表填答，获得调查 结果如下表：
题号 样本
量表试题
01 5 5 5 5 5 4 02 1 1 2 1 1 1 03 2 2 2 2 2 1 04 5 4 5 5 5 5 05 2 3 3 3 3 3 06 5 5 5 5 5 4 07 4 5 5 5 5 4 08 3 2 2 3 2 2 总分 27 27 29 29 28 24
（3）结构效度（Construct Validity） 结构效度也称建构效度。 它是指一个测验实际测到所要测量的理论结构和特质的 程度，是指实验与理论之间的一致性，即实验是否真正测量 到假设（构造）的理论。 结构效度分析所采用的方法是因素分析（因子分析）。 在因素分析的结果中，用于评价结构效度的主要指标有累计 贡献率、共同度和因子载荷。 结构效度的体现首先必须作KMO和Bartlett球形检验， 如果这两个检验合格的话，说明数据是适合做因素分析的。 通常KMO的值小于0.5时较不适合做因素分析，一般以大于 0.7为好。 然后提取因子，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。
tests. Psychometrika, 16(3),297-334.
设一份量表包括n个项目（x1,x2, …,xn), 假设这n个项目的分数都 与真实分数T有关，即每一个项目xi除与T有关外，也有独立的 误差项Ei,即令量表总和为H=x1+x2+…+xn.
n Var ( H ) Var ( xi ) n i 1 RH n 1 Var ( H ) 2 Si n 1 2 n 1 SH
第1节 信度分析
§1.信度分析原理 §2.在SPSS上实现信度分析 第2节 效度分析 §1.效度分析原理 §2.在SPSS上实现效度分析 第3节 信度与效度的关系
第1节 信度分析
一、信度分析原理
1、信度的概念 信度是指对测度一致性程度的估计。信度分析就是要探 究调查的可靠性，就是指被调查者表达其意见的准确性。 信度也称为可靠度，指的是一份量表所测得的分数的一 致性（consistency)与稳定性(stability)。 2、信度的估计方法 测量的误差总是难免的，真实值与测量值的关系可以表 达为：
01 02 03 04 5 1 2 5 5 1 2 4 5 2 2 5 5 1 2 5 5 1 2 5 4 1 1 5 4.833333 1.166667 1.833333 4.833333 0.408248 0.408248 0.408248 0.408248 0.166667 0.166667 0.166667 0.166667 05 06 07 08 2 5 4 3 3 5 5 2 3 5 5 2 3 5 5 3 3 5 5 2 3 4 4 2 2.833333 4.833333 4.666667 2.333333 0.408248 0.408248 0.516398 0.516398 0.166667 0.166667 0.266667 0.266667 总分 27 27 29 29 28 24 27.33333 1.861899 3.466667
当题目间的相关系数越大时，α系数也会越大。 当题目数目n越多时，S
2 H
n 值越大， 越接近于0， 2 SH n 1
2 S i
越接近于1，故α系数也会越接近于1。
要做信度分析须先检查每个题目是否都是同方向的，即 都是正面问法，反向问题需要做处理后才可以加入分析。
在计算α系数时，应该注意有些调查量表测量的内容包 含几个领域，这时宜分别计算各个领域的α系数。 克朗巴哈α系数适用于项目多重计分的测验数据或问卷 数据，可以用该系数测量Likert量表的信度。 在基础研究中，信度至少应达到0.8才可接受； 在探索性研究中，信度只要达到0.7就可以接受； 在旅游调查测量实践中，信度只要达到0.6即可接受。 α系数通常与量表题目数量有关，题目数量越多，α系 数就越大。
（4）克朗巴哈α系数（Cronbach α) 美国教育心理学家Lee Joseph Cronbach于1951年提出 了一种计算问卷或测验的测量工具的信度，称为Cronbach α系数。 当一个研究任务项由很多题目组成，每个问项都与研究 任务项相关，若以总分的方差与问项的方差作为测量信度的 指标，即为α系数。
5、效度的类型 （1）内容效度（Content Validity） 也称为表面效度（Face Validity）、逻辑效度。 它是指问卷的内容是否具有代表性，即是否包括被测量 构成所有层面的项目。 若问卷内容是以理论为基础，并参考以往学者类似研究 的问卷内容加以修订，并与实践或学术专家讨论过，且进行 过预测，即可以认为具有相当的内容效度。 内容效度反映设计的观测变量是否代表了所要测量的内 容或主题，可通过计算观测变量单项与得分总和之间相关系 数来测量，相关系数越大，量表的内容效度越高。一般要求 所测单项与总和之间的相关系数 在0.3以上。 考察内容效度旨在系统地检查测量内容的适当性，并根 据我们对所研究概念的了解去鉴别测量内容是否反映了这一 概念的基本内容。
A B C D E F
计算获得描述性统计量如下表：
描述性统计量
题号 A1 个数 6 最小值 最大值 4 5 平均数 4.833 标准差 0.408 方差 0.167
A2
A3 A4 A5 A6 A7 A 6
1
1 4 2 4 4 2 24
2
2 5 3 5 5 3 29
如果每个题目都是测量相同的理论维度，则总和的方差 会大于每个题目的方差之和。 每个理论维度下，必须至少有两题以上才能计算信度， 若只有一个题目，则信度值为1。
Cronbach, L. J. (1951). Coefficient alpha and the internal structure of
由于旅游者流动性太强，因而不适宜使用再测信度分 析。
（2）复本信度（Alternative-Form Reliability) 当某一套量表有两种以上版本时，可以替换使用，根据 一组被调查者接受两个复本测量的数值来计算相关系数，以 避免再测信度的缺陷。 复本是指内容相似、难易度相当的两份量表，对同一受 测群体，第一次使用A份测试，第二次使用B份测试，两次 分数的相关系数即为复本信度。 复本得分的差异是由量表的内容造成的，而非时间造成 的。
三、在SPSS上实现克朗巴哈α系数的计算
第一步：按Analyze-Scale-Reliability打开主对话框。 第二步：在左侧的源变量框中选择变量进入Items框，作 为分析变量。 第三步：在源变量框的Model选项框中，选择Alpha （α）信度系数。 第四步：在主对话框，单击OK按钮，提交运行。 第五步：判断计算结果是否可以接受。
Cronbachα系数的计算公式为：
2 S i
n (1 2 ) n 1 S
已知：题项n=8,
8题加总后量表总分的方差S2=3.467,
2 S 8 个题项的方差总和 i =1.533
8 1.5333 8 (1 ) (0.558 ) 0.637 8 1 3.467 7
1.167
1.833 4.833 2.833 4.833 4.667 2.333 27.333
0.408
0.408 0.408 0.408 0.408 0.516 0.516 1.862
0.167
0.167 0.167 0.167 0.167 0.267 0.267 1.533 3.467
可以利用Excel软件进行有关计算： 第8行计算均值， 第9行计算标准差， 第10行计算方差。
2 2 X T2 E
实得分数的方差等于真分数的方差与误差方差之和。
调研人员应运用所掌握的统计知识，分析其是属于系统 误差还是属于随机误差。 系统误差会使调查结果有误，所以应尽量避免。 随机误差可通过提高样本代表性、增大样本量来减少。
信度一般规定是：真分数的方差在总体方差中所占的比 重，即信度系数：
（2）准则效度（Criterion Validity） 准则效度又称为效标关联效度（criterion-related validity)、 预测效度(predictive validity)。 它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，被访问者的答案看起来是否在设 计时所考虑的度量范围之内。 调研人员对问卷一般都可以客观地判断它的表面有效 性。因此，设计每一个问题时都应该有表面有效性的假定。 符合这种标准的测量工具是可以作为测量某一特定现象或概 念的效标。 当我们对同一现象或概念进行测量时，我们可以使用多 种测量工具，每种测量方式与效标的一致性就成为准则效 度。 评价准则效度的方法是相关分析或差异显著性检验。 但选择一个合适的准则往往十分困难。
α系数的判断标准：
内部一致性信度系数值 α系数＜.50 .50≤ α系数＜.60 .60 ≤ α系数＜.70 .70 ≤ α系数＜.80 .80 ≤ α系数＜.90 α系数≥.90 层面或构念 整个量表
不理想，舍弃不用 非常不理想，舍弃 不用 可以接受，增列题 不理想，重新编制 项或修改词句 或修订 尚佳 佳（信度高） 勉强接受，最好增 列题项或修改词句 可以接受
X T BE
式中，T为真实值，B为偏差即系统误差，E为测量误差即随 机误差。
由于系统误差很难分解，因而有时将系统误差包含在真实值 中，上式可以简化为：
X T E
对于测量误差E,一般假定它的期望值是0，与真实值相独 立，在此假定下，可以证明：
E ( x) E (T )
实得分数和真分数的总体均值相等。