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。
问卷调查置信度分析
问卷调查置信度分析信度分析：信度又叫可靠性，是指测验的可靠程度。
它主要表现测验结果的一贯性、一致性、再现和稳定性，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。
一个好的测量工具，同一事物反复多次测量，其结果应该始终保持不变才可信，这就叫做有信度。
如果认为两个题项都测的是被测者的同一个特征，那么被试在这两个题项上的得分应当有一致性，即一个得分高另一个得分也应该高，要证明这一点就可采用信度分析，得到的两个项的信度系数越高，表明得分越一致，就越肯定两个题项确实测的是同一个特征。
简单来讲：信度实质上就是测问卷的结果是否可靠，或样本有没有真实作答。
对于信度分析，请注意：α信度系数（克隆巴赫系数）是目前最常用的信度系数，“模型”会默认选α，不用改。
至少选择两个题项才能进行信度检验，例子中选择了组织承诺1、2、3，意味着检验这三题项在得分上的一致性（这3个题项的选择情况是否差不多一致，如果一致就有信度）。
在选项里勾选自己想要得到的统计量，点击“继续“提示：一般都只是需要信度系数，是自动生成的。
很少用到“统计量”里面的内容任何测验或量表的信度系数如果在0.8以上，则该测验或量表的信度非常好；信度系数0.7以上都是可以接受的；如果在0.6以上，则该量表应进行修订，但仍不失其价值；如低于0.6，量表就需要重新设计了。
如果只是选取几个题项来进行信度检验，而不是对整个测验或量表进行信度检验时，可不必遵守上述标准。
用α信度系数来估计信度时，应注意α信度系数与选取的题项多少有关。
一个含10个左右题目的量表，α系数应能达到0.80以上；一个4个题目的量表，α系数有可能会低于0.6或0.5。
因此，判断信度时，首先应当了解选取题项的数量，然后再以此基础，判断α系数是否达到了可以接受的水平。
SPSS测量问卷信效度分析
SPSS测量问卷信效度分析一、信度分析信度指的是测量结果的一致性、稳定性和可靠性。
换句话说，如果使用同一份问卷对同一批被试者在不同时间进行测量，或者由不同的研究者进行测量，得到的结果应该是相似的。
信度主要包括以下几种类型：1、重测信度重测信度是在不同时间对同一组被试者使用同一份问卷进行重复测量，然后计算两次测量结果之间的相关性。
如果相关性较高，说明问卷具有较好的重测信度。
然而，这种方法在实际操作中可能会受到一些因素的影响，比如被试者在两次测量之间的记忆、经历的变化等。
2、复本信度复本信度是使用两个内容、形式和难度等方面都相似的问卷（即复本）对同一组被试者进行测量，然后计算两个复本测量结果之间的相关性。
但编制高质量的复本问卷往往具有一定的难度。
3、内部一致性信度内部一致性信度是目前最常用的信度评估方法之一，其中最常见的是克朗巴哈α系数（Cronbach's Alpha）。
α系数的值介于 0 到 1 之间，一般认为α系数大于 07 表示问卷具有较好的内部一致性信度。
在 SPSS 中，计算克朗巴哈α系数的步骤如下：首先，将问卷数据录入 SPSS 软件。
然后，选择“分析” “度量” “可靠性分析”。
将需要分析的变量选入“项目”框中，点击“确定”即可得到克朗巴哈α系数的值。
二、效度分析效度指的是测量工具能够准确测量出所要测量的概念或特质的程度。
效度主要包括以下几种类型：1、内容效度内容效度是指问卷的内容是否能够涵盖研究主题的各个方面。
评估内容效度通常需要依靠专家的判断和经验。
2、效标关联效度效标关联效度是通过考察问卷得分与某个外在效标（如已经被证明有效的测量工具或实际行为表现）之间的相关性来评估效度。
如果相关性较高，则说明问卷具有较好的效标关联效度。
3、结构效度结构效度是通过检验问卷所测量的潜在结构与理论预期的结构是否一致来评估效度。
常见的方法有因子分析。
在 SPSS 中，可以使用因子分析来评估结构效度。
调查问卷信度效度原理分析
调查问卷信度效度原理分析调查问卷是社会科学探究中常用的数据收集工具，它能够援助探究者了解被调查者的观点、态度和行为。
在使用调查问卷进行探究时，我们不仅需要关注问卷设计和内容的合理性，还需要思量问卷的信度和效度。
本文将对调查问卷信度效度原理进行分析。
起首，我们来了解一下问卷信度的观点。
信度是指测试结果的稳定性和一致性。
在问卷调查中，信度主要通过重测法和内部一致性法来评估。
重测法是指对同一样本在不同时间点进行重复测试，通过计算两次测试结果之间的相干系数来评估问卷的信度。
内部一致性法则是通过分析问卷各项指标之间的相关性来评估问卷的信度。
例如，可以使用Cronbach's alpha系数来评估问卷的内部一致性，该系数范围在0到1之间，数值越大表示问卷的信度越高。
其次，我们来了解一下问卷效度的观点。
效度是指问卷测量所要测量的内容的准确程度和相关性。
在问卷调查中，效度主要通过内容效度和构效度来评估。
内容效度是指问卷中各项指标是否涵盖了所要测量的内容。
探究者可以通过专家评估法来评估问卷的内容效度，即邀请相关领域的专家对问卷进行评审，依据专家的意见进行修改和改进。
构效度是指问卷中各项指标与所要测量的内容之间的相关性。
探究者可以使用因子分析、相关分析等方法来评估问卷的构效度，通过分析问卷各项指标之间的干系，裁定问卷是否能够准确地反映所要测量的内容。
总结起来，调查问卷的信度和效度是保证探究结果准确性的重要保障。
在问卷设计和使用过程中，探究者应该注意问卷的信度和效度原理，接受合适的方法来评估问卷的信度和效度。
只有确保问卷具有较高的信度和效度，才能够保证探究结果的可靠性和有效性，从而为社会科学探究提供有力的支持和参考。
通过分析问卷信度效度原理，我们可以更好地理解和应用调查问卷，提高探究的质量和可信度。
在今后的探究中，我们应该继续关注问卷信度效度的探究和方法，不息完善和提高问卷设计和使用的水平，为社会科学探究提供更加可靠和有效的数据来源。
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 Kerling er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 St ability）。
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。
调查问卷的信度效度分析
调查问卷的信度效度分析一、本文概述在社会科学研究中，调查问卷作为一种重要的数据收集工具，其质量和可靠性对于研究结果的准确性和有效性具有至关重要的影响。
因此，对调查问卷进行信度效度分析成为了必要的研究步骤。
本文旨在探讨调查问卷的信度效度分析方法，通过阐述相关理论和实际应用，帮助研究人员更好地理解和应用这些方法，从而提高调查问卷的质量和可靠性，为社会科学研究提供更加准确和可靠的数据支持。
具体而言，本文将首先介绍调查问卷的基本概念和分类，阐述信度和效度的定义和重要性。
接着，将详细介绍信度分析中的重测信度、内部一致性信度和复本信度等方法，以及效度分析中的内容效度、结构效度和校标效度等方法。
还将通过案例分析的方式，展示这些方法在实际研究中的应用和效果。
本文将总结调查问卷信度效度分析的重要性和实践意义，为社会科学研究提供有益的参考和借鉴。
二、调查问卷信度分析信度分析是衡量调查结果稳定性和一致性的重要步骤，它帮助我们评估调查数据是否可靠，以及能否在多次测量或不同情境下保持一致性。
在本次研究中，我们采用了多种方法来进行信度分析，以确保我们的调查数据具有足够的可靠性。
我们使用了重测信度法来评估调查数据的稳定性。
我们对同一组受访者在不同的时间点进行了两次调查，并计算了两次调查结果之间的相关系数。
结果显示，大部分问题的相关系数均超过了7，表明我们的调查数据在时间上具有较高的稳定性。
我们还采用了内部一致性信度法来评估调查数据的内部一致性。
我们计算了每个问题与其所属量表之间的相关系数，并计算了量表的Cronbach's Alpha系数。
结果显示，各量表的Cronbach's Alpha系数均超过了8，表明我们的调查数据在内部一致性方面表现良好。
我们还对调查数据的复本信度进行了评估。
我们设计了多个版本的调查问卷，并随机分配给不同的受访者填写。
通过比较不同版本调查结果的一致性，我们发现各版本之间的相关系数均较高，进一步证实了我们的调查数据具有较高的信度。
问卷信度效度分析
信度和效度分析在问卷分析中大多都会用到的，即使是成熟的问卷，一般也是需要做的，在本科和研究生的论文中均适用。
信度和效度是用来衡量问卷质量的，如果问卷的信度和效度比较好，证明问卷的数据可靠性比较高，问卷数据内部一致性比较高，所以可以用来做后续的建模分析，相反，如果信度和效度不高，可能就需要重新设计问卷，发放问卷。
调查问卷分为量表题和非量表题。
调查问卷数据分析要看有没有量表题，如果有量表题，首先需要进行信度分析和效度分析。
非量表题不能进行信度分析和效度分析。
1 量表题和非量表题1.1 量表题一般是测试受访者的态度或者看法的题目，是分陈述等级进行设置的。
比如我们对手机的喜爱从非常喜欢到不喜欢这个程度的变化。
通常使用李克特量表来测度，根据答项数量可分为四级量表，五级量表，七级量和九级量表。
比如五级量表可以分为：非常不满意，比较不满意，中立，满意和非常满意五个选项，通常赋予分值1，2，3，4，5。
1.2 非量表题分类数据，例如（性别、年龄、学历等）2 信度分析2.1 概念信度分析用于检验问卷中量表样本是否可靠可信。
通俗地讲研究样本是否真实回答问题，测试受访者是否好好答题，具体来说就是用问卷对调研对象进行重复测量时，所得结果的一致性程度。
通俗讲，信度就是一次测量很可靠，再测一次，再测10次，结果都是差不多的。
克隆巴赫系数是最常用的信度测量方法2.2 评判方法2.21 计算步骤克隆巴赫系数公式：该系数值越高，问卷的信度越好，Cronbach’s alpha系数值的范围以及效果如下：一般来说，Cronbach’s alpha系数大于0.7都是可以接受的。
2.3 案例介绍及操作过程某公司想了解新出的一款饮品的客户接受情况。
于是设计了一份问卷让客户从产品、服务、价格、质量四个方面进行打分，并在每个维度上拓展三到四个问题，以下是收集好的问卷回答，打分方面使用的是李克特5 级量表。
把数据导入到spsspro中，点击信度分析，将定量数据拖入到变量框中，点击开始分析。
调查问卷的信度分析报告
问卷分析的信度分析
首先，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。
信度分析，用Cronbach a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08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。
下图是问卷的第1、2、3题的可靠度分析，Cronbach a系数达到了0.91，所以三个变量能对问卷调查的目的和意图做出贡献。
如下图是第1到第8题题目的信度分析，Cronbach a系数是0.332，所以这8道题提供了相同的内容和信息，可靠性一般，问卷具有很高的内外一致性。
如此进行各个模块中的问卷题目的信度分析，然后适度调整问题，提高问卷质量。
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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）：
复本信度法是让被测一次填写两份问卷复本，计算两个复本的相关系数。
由于这种方法要求两个复本除表达方式不同外，在内容、格式、难度和对应题项的提问方式等方面都要完全一致，所以复本信度属于等值系数。
在实际的调查中，问卷很难达到这种要求，这种方法较少被采用。
3. 折半信度法:
折半信度法是指将测量项目按奇偶项分成两半，分别记分，测算出两半分数之间的相关系数(实际应用EXCEL软件)，再据此确定整个测量的信度系数RXX。
折半信度属于内在一致性系数，测量的是两半项目间的一致性。
这种方法不适合测量事实性问卷，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：rtt=2rhh/(1+rhh)，求出整个量表的信度系数rtt。
4. 评分者信度:
这种方法在测量工具的标准化程度较低的情况下进行的。
不同评分者的判分标准也会影响测量的信度，要检验评分者信度，可计算一个评分者的一组评分与另一个评分者的一组评
分的相关系数。
5. a信度系数法:
克伦巴赫a信度系数是目前最常用的信度系数。
其公式为：a=(k/k-1)*(1-(∑Si2)/ST2)
其中，K为量表中题项的总数，Si2 为第i题得分的题内方差，ST2为全部题项总得分的方差。
从公式中可以看出，a 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。
在李克特量表法中常用的信度检验方法为
“Cronbach’s a”系数及“折半信度”.
四、利用SPSS进行信度分析
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。
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。