信度检验与多项选择
信度的检验方法
信度的检验方法一、引言在日常生活中，我们经常会面临各种信息和观点的选择。
然而，如何判断这些信息的可信度成为了一个重要的问题。
信度的检验方法就是帮助我们辨别信息的真实性和可靠性的一种工具。
本文将介绍几种常见的信度检验方法。
二、检查信息来源的权威性我们可以通过检查信息的来源来判断其信度。
一个权威的来源通常是一个有声誉和专业知识的机构或个人。
我们可以查看该机构或个人的背景和资质，了解其在相关领域的经验和专业知识。
此外，我们还可以通过查阅相关文献和专家的评价来了解该来源的可信度。
三、核实信息的准确性我们可以通过核实信息的准确性来判断其信度。
我们可以进行事实的交叉验证，查找其他独立的信息来源，以确认所提供的信息是否与其他可靠来源一致。
如果存在多个独立的来源都提供了相同的信息，那么这个信息的可信度就会得到增强。
四、评估信息的一致性除了核实信息的准确性外，我们还可以评估信息的一致性来判断其信度。
一个可信的信息应该与已有的知识和经验相一致。
如果一个信息与已知的事实和原理相悖，那么就需要对其进行深入的调查和分析，以确定其可信度。
五、了解信息的背景和动机我们还可以通过了解信息的背景和动机来判断其信度。
一个可信的信息来源应该能够提供充足的背景信息，解释其提供信息的动机和目的。
如果一个来源缺乏透明度，或者其动机存在疑问，那么我们就需要对其提供的信息持保留态度。
六、参考专家和权威机构的意见除了自身的判断和评估，我们还可以参考专家和权威机构的意见来判断信息的信度。
专家和权威机构通常具有丰富的经验和专业知识，他们的意见可以为我们提供有价值的参考。
我们可以查阅相关的研究报告、学术论文和专家的评论，以获取更全面和准确的信息。
七、总结信度的检验方法是帮助我们判断信息可信度的重要工具。
通过检查信息来源的权威性、核实信息的准确性、评估信息的一致性、了解信息的背景和动机，以及参考专家和权威机构的意见，我们可以更好地判断信息的真实性和可靠性。
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( 即实测分数 ) 之比 :22S R xxx ST = 式中 Rxx 表示测量的信度 ,ST 2 代表真分数的变异数 ( 方差 ),Sx 2 表示实得分数的变异数 ( 方差 ) 。
For personal 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+ERxx 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 personal 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。
信度检验
一、信度检验 1、分半信度检验选取量表20个条目中的反向条目1、3、6、8、11、13、15、18，对其进行反向转换后，按照条目奇偶挑选，分别把20条条目分为2个部分，即部分1、部分2。
分别对两部分进行信度检验，结果如表1。
结果显示，两部分的克朗巴哈系数均大于0.7，可以判断两部分信度较好。
表1注：部分1：Q5-1, Q5-3, Q5-5, Q5-7, Q5-9, Q5-11, Q5-13, Q5-15, Q5-17, Q5-19。
部分2：Q5-2, Q5-4, Q5-6, Q5-8, Q5-10, Q5-12, Q5-14, Q5-16, Q5-18, Q5-20。
二、效度检验 1、结构效度检验（1）KMO 值检验和Bartlett 的球形度检验对量表进行KMO 值检验和Bartlett 的球形度检验，结果显示，KMO 值>0.7、Bartlett 的球形度检验P<O.O5，能够用因子分析分析量表结构效度。
结果如表2所示：表2（2）实证性因子分析以量表中3个维度为主成分，进行实证性因子分析，3个主成分的特征根均大于1，但是总体累计贡献率为43.576%，小于60%，用这3个主成分代表大学生学业倦怠，损失信息较多。
表3解释的总方差成份初始特征值 提取平方和载入旋转平方和载入 合计方差的 %累积 % 合计 方差的 %累积 % 合计 方差的 %累积 %1 5.255 26.276 26.276 5.255 26.276 26.276 3.033 15.16315.1632 1.931 9.656 35.932 1.931 9.656 35.932 2.867 14.333 29.4953 1.529 7.644 43.576 1.5297.64443.5762.81614.08143.5764 1.385 6.923 50.499 5 1.178 5.888 56.3886 1.084 5.420 61.8087 .995 4.974 66.7828 .840 4.200 70.9819 .735 3.676 74.657 10 .696 3.480 78.137 11.6673.33481.471项数 Cronbach's Alpha部分 1 10 .755 部分 2 10 .723合计20Kaiser-Meyer-Olkin旋转成分矩阵图表4显示成分1包含10、14、16、18、19；成分2包含1、3、6、8、11、13、15、18；成分3包含2、4、5、7、9、12、17、20。
2.信效度检验
信效度检验①信度信度主要是指测量结果的可靠性、一致性和稳定性，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。
信度包括：重测信度、复本信度、内部一致性信度、评分者信度百度百科链接：/link?url=8mPYcI_nrNf7APWHBK4lpnH0xo3-dIQ0CBoeQSopWn1w95r7iZcBrMuRWCggM9eU可以采用克伦巴赫α信度指标来测量内部一致性从而进行信度检验。
需测量的量有：各题项与整体的相关系数，多元相关系数平方，总体克伦巴赫α系数，删去某一题项，α系数的变化情况1．各题项与整体的相关系数越大越好，最好均能达到0.45以上。
0.6以上（强正相关）则为优。
2．多元相关系数平方●即决定系数（r²），或称判定系数or拟合优度，越大表示模型越好，但没有统一的明确界限值。
●“对截面数据而言，能够有0.5就不错了”——百度百科我认为起码要有0.3以上吧，0.3以下则坚决摒弃。
3．总体克伦巴赫α系数根据罗纳德·L·海尔、罗尔夫·E·安德森、罗纳德·L·塔汉姆、威廉·C·布莱克（Ronald L. Hair, Rolph E. Anderson, Ronald L. Tatham, William C. Black）等统计学者的观点，克伦巴赫α系数应达到或超过0.7。
在探索性研究中，可以低于0.7，但不能低于0.5。
4．删去某一题项，α系数的变化情况删去任一题项，α系数无显著提高则为优。
SPSS运用操作：（1）选择"分析"︱"度量"︱"可靠性分析"命令，打开"可靠性分析"对话框。
（2）选取模型：在左下角的"模型"下拉列表框中选择"α"。
（3）选择统计量：单击"统计量"按钮，弹出"可靠性分析：统计量"对话框，勾选"相关性"和"如果项已删除则进行度量"复选框。
信效度检验方法
信效度检验方法一、信度检验方法。
信度简单说就是可靠性。
一种常见的信度检验方法是重测信度。
啥叫重测信度呢？就是把同一个测试对同一组人做两次。
就像你给一群小伙伴出了一套超有趣的谜题，过段时间再拿同样的谜题给他们做。
如果大家两次做的结果都差不多，那这个测试的重测信度就比较高啦。
不过这里面也有小麻烦呢，要是两次测试间隔时间太长，小伙伴们可能因为学了新东西或者忘了一些内容而影响结果；间隔太短呢，又可能是因为他们还记得答案，而不是真的测试可靠 。
还有内部一致性信度。
这就好比是一个团队里的成员是不是都朝着一个方向努力。
最常用的就是克伦巴赫系数啦。
比如说你设计了一份问卷，里面有好多问题都是关于小伙伴们对一部电影的喜爱程度的，从不同方面去问，像电影情节、演员表演、特效啥的。
如果这个系数比较高，就说明这些问题之间的关联性很强，这份问卷的内部一致性信度就不错哦 。
二、效度检验方法。
效度呢，就是有效性。
内容效度是比较好理解的一种。
比如说你要测试小伙伴们的数学能力，那你出的题目就得是真正能考察数学能力的，不能出一堆语文题在里面呀。
这就需要专家来看看你的测试内容是不是合理啦。
就像找一群数学大神来瞅瞅你的数学测试卷，他们说行，那内容效度可能就比较靠谱啦 。
准则效度也很有趣。
你得找一个已经被大家公认有效的标准测试，然后把你的新测试和这个标准测试对比。
比如说有个很权威的英语水平测试，你又设计了一个新的英语测试，你把两组人分别用这两个测试测一下，如果结果很相似，那你的新测试的准则效度就比较高啦。
建构效度就有点高大上啦。
它是要看你的测试是不是真的能测量到你想要测量的那个概念。
比如说你想测量小伙伴们的创造力，那你设计的测试就得真的能把有创造力的小伙伴和没那么有创造力的小伙伴区分开。
这可能就需要从很多方面去验证啦，像从小伙伴们解决问题的方式、思维的独特性等等方面去考察 。
信度检验方法
信度检验是衡量测量工具是否稳定和可靠的关键过程，特别是在心理测量、市场调研和质量控制等领域中。
信度检验的主要方法有以下几种：1. Cronbach's Alpha系数法：这是最常用的信度检验方法，适用于量表和问卷。
它评估的是量表内部的一致性，即题目与题目之间的相关性。
Cronbach's Alpha值介于0到1之间，越接近1表示信度越高。
一般来说，如果Alpha值大于0.7，可以认为信度良好。
2. 重测信度法：这种方法通过在不同时间对同一组对象进行重复测量来评估信度。
如果两次测量的结果相近，说明信度高。
但这种方法有局限性，因为两次测量的环境可能有较大差异。
3. 复本信度法：针对同一组对象，使用多个内容相似的测量工具进行测量，然后比较这些测量工具的结果。
如果结果相近，说明测量工具的信度高。
这种方法需要设计多个复本，并确保它们的内容相似。
4. 折半信度法：将测量工具分成两部分，然后比较这两部分的得分。
如果得分相近，说明测量工具的信度高。
折半信度法主要适用于一些包含客观题目的测试。
5. 内容一致性信度法：评估不同评分者对同一量表或问卷的评价结果的一致性。
这种方法适用于主观题较多的测试，例如作文评分。
6. 结构一致性信度法：基于测量工具的结构来评估其一致性。
例如，对于一个包含多个子维度的综合评价量表，如果各子维度得分与总量表得分高度相关，说明结构一致性信度高。
在选择合适的信度检验方法时，需要考虑测量工具的特点、目的和适用场景。
同时，对于任何一种信度检验方法，都需要结合实际情况和专业知识进行解读和评估，避免误导和误解。
此外，对于某些特定的测试和场景，可能需要结合多种方法来综合评估信度。
在未来的研究中，随着统计学和测量学的不断发展，可能会有更多高效和准确的信度检验方法出现。
这将有助于提高测量工具的可靠性和有效性，为各个领域的研究和实践提供更有力的支持。
信效度检验-多选题分析
研究方法——调查研究方法
调研报告的结构
正文 1.背景：调研的目的 2.调研基本情况 （1）调研时间、调研对象 （2）问卷发放数及回收率、合格率 （3）问卷的主要内容
一、标题 二、作者姓名及单位名称 三、摘要 四、关键词 五、正文
六、参考文献 （4）信效度检验结果 七、附件：问卷（访谈提纲、量表） 3.调研分析 4.思考与建议
Frequencies 次数分配表（F）
置换缺失值-Replace Missing Values
置换缺失值（V）
反向题反向计分
研究方法——调查研究方法
效度分析——因素分析法
Date Reduction 数据缩减
因子 （Factor）
“原始分析结果”
>0.2
>60%
显著水平
信度分析：度量（Scale），信度分析（Reliability Analysis）
量表单位相同时， 使用第一列结果， 量表单位不同时， 使用第二列
内部一致性系数α >0.65
>=0.4
<= α
项间相关性矩阵
研究方法——调查研究方法
多选题分析
（1）不定向多选题 （2）定项多选题 （3）排序 （3）选择排序
研究方法——调查研究方法
问卷的信度检验
4. 克隆巴赫α系数（ Cronbach α）法。α=(n/n-1)*(1-(∑Si2)/ST2) 方差（ variance ）：方差是各个数据与平均数之差的平方 其中，n 为量表中题项的总数，Si2 为第 i 题得分的题内方差，ST2 为 的平均数。 全部题项总得分的方差。 通俗的讲就是和中心偏离的程度。用来衡量一批数据 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 的波动大小。在样本容量相同的情况下，方差越大，说明 系数。这种方法适用于态度、意见式问卷（量表）的信度分析。 数据 Bartlett 的检验
问卷信度效度检验
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。
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检验信度步骤：
Analyze--scale--reliability--data reduction--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
多选题：
首先：把多选题的每一个选项作为一个变量,用0和1来定义,选中的用“1”表示，没选中的用“0”表示。
其次：当把数据录入SPSS统计软件后，这是就要进行“定义多选题集”
具体操作如下：analyze-multiple response-define sets
信度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。
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。