第五章问卷的信度和效度
问卷是收集资料的工具，与其他的测量工具有很大不同，对其评价较为复杂，难一份优秀问卷应该是研究对象乐意接受的，能收集到所需要的数据，且所收集的数据是可信的。一般来说，评价一份问卷的质量，可从信度、效度、可行性和灵敏度四方面进行分析。
问卷的可行性是指问卷被研究对象接受的程度，包括是否参与调查、中断调查、完成问卷调查过程和拒绝调查的情况，常用参与率、拒答率、平均完成时间、调查中断率、问卷有效率等指标来说明。
灵敏度是指问卷应能及时反映出研究对象某些特征的变化，如健康量表的高灵敏性就是量表应对测量人群健康水平的微小变化都能及时地反映出来。下面将着重介绍问卷的两个最重要的特征：信度和效度。
问卷测验是测量答卷者对问卷题目主观认识的个体差异的工具。问卷测验的结果与问卷时的情景和测验时的条件有关。
问卷测验中测量误差对问卷结果的影响是不可避免的，误差通常来源于两个方面:
一是产生于问卷测验过程中的误差，称为测量误差(meas-urement error)，也称为随机误差(random error)；
二是由问卷的质量造成的误差，称为系统误差(system error)。与两类误差相对应，在问卷测验结果分析中引入了信度(reliability)和效度(validity)的概念，信度和效度是衡量问卷整体质量的重要指标，一份好的问卷应同时具有较高的信度和效度。
一、信度分析
无论是调查问卷，还是一次考试的试卷，还是对同一生物体进行重复测量，信度的高低都是评价其质量的重要指标。
（一）信度分析的意义
信度又称为问卷的可靠性，其主要是指问卷是否精准(precision)。
信度分析涉及了问卷测验结果的一致性和稳定性，其目的是如何控制和减少随机误差。
调查问卷的信度包含两层含义:
一是相同的个体在不同时间，以相同的问卷测验，或以复本测验，或在不同
的情景下测验，是否能得到相同的结果，
素而变化；
二是能否减少随机误差对问卷测验结果的影响，从而能够反映问卷所要测量
的真实情况，
一个好的问
卷必须是稳定可靠的，且多次问卷测验结果应前后一致。
信度分析的基本原理以问卷测验结果变异理论为基础，问卷测验结果变异可分为系统变异和非系统变异两种，信度主要受非系统变异影响。非系统变异是由测量误差造成的，减少测量误差可以控制非系统变异，从而提高问卷的信度。
问卷测验结果常以分数表示，答卷者所处环境、心理、粗心和抄袭等因素将影响测验结果，使得答卷者的实际得分偏离了其真实得分。对一次问卷测验而言，如果答卷者的实得分反映了其真实得分，则说明此次测验结果可靠、客观，本次测验的信度则高，反之，本次测验的信度就低。由于问卷测验只能间接测量问卷编制者所关心的问题，所以，一般问卷测验的信度较自然科学中的直接测量所得信度要低。
（二）信度的定义
信度本质上是一个统计学概念，是用于估计测量误差大小的尺度，主要说明问卷测验结果中测量误差所占的比率。
信度可定义为真实分数(true score)的方差与测验实得分数(observed score)的方差之比，其含义为真实分数的变异在实得分数的变异中所占的比重，或实得分数的变异在多大程度上是由真实分数的变异引起的。当实得分数变异可以全部由真实分数的变异解释时，测验误差就是0，这时问卷测验的信度为1。若用r xx表示问卷测验的信度，则有
r xx =
2
2
T
X
S
S
或 r xx = 1-
2
2
E
X
S
S
式中s2T表示真实分数的方差； s2x表示实得分数的方差； s2E表示误差的方差。
由于无法知道答卷者真实分数的方差，所以上式只是给出了信度的定义，不能用于计算信度。实践中我们可以通过构建平行测验来计算测验的信度。经典测验理论证明了一个问卷的两个平行形式测验的相关系数就是该问卷测验的信度。（三）信度的作用
信度主要用于评价问卷的内部一致性，其作用表现为三个方面:一是用于评价问卷测验的质量；二是用于解释问卷测验分数；三是确定问卷质量的重要指标。
1、评价问卷测验的质量信度越高说明测验中答卷者实际得分越接近其真
实分数，测验结果就可靠。
信度越高越好，一般认为信度系数高于0.85时，问卷测验可对个人进行诊断、
鉴别、解释，也可以进行团体比较；
当信度位于0.70～0.85时，问卷测验只能进行团体比较；
信度＜0.70时，问卷测验既不能用于评价个人，也不能进行团体比较。
但是这些标准不是绝对的，有些信度不高的问卷也可能是非常有用的。
值得注意的是信度一般是指某次问卷测验结果的信度，不同的答卷者，在不同时间和地点测验可能会有不同的信度，所以，不能根据一两次问卷测验的结果
而否定一个问卷的价值。
2、解释问卷分数 解释问卷测验的分数包括两个方面的内容:一是解释问卷
测验的个人分数；二是比较问卷测验分数的差异。
(1)解释个人分数:实际问卷中，问卷者往往希望通过一次问卷了解答卷者的
真实分数。因为存在测量误差，我们只能根据已有信息对答卷者的真实得分进行
估计。根据数理统计知识，我们可以采用区间估计的方法，利用答卷者的实得分
数估计其真实得分：
答卷者真实得分的95%置信区间估计公式为：(x 士1.96X S )
X S 可以看作是用平行测验对同一被试无数次测量的标准误X S 可以通过以
下公式计算：
X X S S = 式中X S 为测量标准误，r xx 为问卷测验信度，X S 为答卷者实得分数的标
准差。
(2)比较测验分数的差异：有时我们希望比较不同答卷者在不同问卷测验中
的得分的差异，这就用到了分数差异的假设检验。由于分数在同一尺度上才能相
互比较，所以需要对原始分数进行标准化。在统计上，两种分数差异的标准误可
表示为:
d S =
由于标化得分有相同的标准差，即s x =s Y =S 。将X X S S =和
Y Y S S =代人上式可得: d S S =
如果检验水准α=O.05，则在测验分数差异不低于1.96
S时，才能认为真分
d
数的差异有统计学意义；如果检验水准α=O.01，则在测验分数差异不低于2.58
S时，才能认为真分数的差异有统计学意义。
d
（四）信度的分类
信度研究的是问卷测验结果的可靠性与稳定性，这种可靠性与稳定性可以从不同的角度来评价:
1、在相同条件下所得问卷测验结果的一致程度。
2、不同研究者用同一种问卷同时测验所得结果的一致程度。
3、同一研究者用同一种问卷在不同时间内测验所得结果的一致程度。
4、同一答卷者在不同时间内对同一种问卷测验的稳定程度等。
根据研究的不同角度，信度分为“外在信度”(external reliability)与“内在信度”(internal reliability)两大类：
外在信度通常指不同时间测量时问卷测量的一致性程度。
内在信度是指问卷是否测量的是单一概念，同时也表明问卷题项间的内在一致性程度。
衡量信度高低的统计指标是信度系数。
常见的信度系数有:重测信度、复本信度、分半信度和Cronbach's α系数等。重测信度系数是最常用的外在信度。Cronbach's α系数是最常用的内在信度。（五）信度的应用
利用信度来评价问卷内容的可靠性，主要体现在问卷题目的筛选，其方法是求得问卷测验得分的平均值、变异系数、相关系数等资料；对每一个题目逐一分析，计算若删除该题目后对问卷总体信度影响的指标，依据分析结果，修改或删除可能会降低整个问卷信度的题目，完成问卷题目的筛选，提高问卷的整体信度。
由于理论上的信度无法计算，所以，实际中主要采用相关分析的方法来计算问卷的信度，即用两次问卷测验得分的相关系数，作为该次问卷测验的信度系数。
值得注意的是:
别计算各维度的信度系数，以说明各维度的内部一致性，此时不适宜考核整个问卷的信度。
（六）常用的信度系数
1、重测信度(test-retest reliability) 假定短时间内一批对象的状况
并没有改变，对每个对象用同一个问卷先后测验两次，两次测验得分的相关系数就称为重测信度。重测信度是用皮尔逊积差相关公式计算的: 122112121x x X X X X N N r S S N -=
?-∑
式中1
X 、2X 为同一答卷者两次测验得分， 1X 、2X 为同一问卷两次测验的平均分，s 1、s 2是同一问卷两次测验得分的标准差，N 是参与该次测验的答卷
者数。 问卷在不同测验时间上的稳定性，故又称稳定性系数。重
测信度可以作为预测答卷者将来行为表现的依据。
重测信度也存在着局限性:
(1)问卷前后两次测验结果易受答卷者练习和记忆的影响，两次测验的间隔
时间也会影响重测信度。间隔时间长，答卷者因受环境影响而发生变化，其对
第二次测验结果将产生影响；如果间隔时间短，则答卷者对第一次测验的记亿
会对第二次测验产生影响，这些都将影响到重测信度。
(2)有些问卷不宜用重测法来估计其信度。 只有在没有复本可用，问卷测验结果不易受问卷重复使用的影响，现实条
件又允许重复施测的情况下才使用重测法估计信度。用重测法估计信度，间隔时间长短视问卷的用途而定，没有严格的规定，一般说，间隔时间越长，稳定
性系数越低。
2、复本信度(alternate form reliability) 复本通常是根据相同的设计
说明分别独立编制的两个平行问卷，即题目不同但是内容相似的两份问卷。复
本信度也叫等值性系数 (coefficient of equivalence)。两个复本间隔一定时
间或同时施于同一答卷者所得分数的相关系复本信度也叫等值性系数 (coefficient of equivalence)。两个复本间隔一定时间或同时施于同一答卷者所得分数的相关系数就是复本信度。复本信度越高，问卷越可靠，越能代表
所欲测量的内容。 复本信度适用范围较广泛，但是，它也有缺点，如复本编制不容易，易出现顺序效应，受练习的影响；复本信度只能反映问卷内容所造成的误差，无法
反映答卷者本身所造成的误差等。
3、分半信度(split-half reliability) 当测验没有复本且测验不可避
免地受到时间的影响，只适合用于一次测验时，可用分半信度。分半信度也叫折半信度，其计算方法是将问卷的题目分成对等的两半，分别求出两半题目的总分，再计算两部分总分的相关系数。
使用分半信度时要注意两个问题问卷题目所测的应是同一种特质；
二
对问卷题目进行分半会造成了对整个问卷信度的低估，为此需要对分半信度
进行校正，其校正公式为斯皮尔曼-布朗(Spearman-Brown)公式:
12121(1)x x xx x x n r r n r ?=+-
式中r XX 为分半信度，r X1X2表示两半题目各自得分和之相关系数,n 为原问卷相对于变化后问卷长度的倍数,计算分半信度时n=2。
斯皮尔曼-布朗公式是一个经验公式，它要求两半题目得分满足方差齐性。
否则，会高估信度系数。为克服这一限制，可用卢伦(RuIon)公式:
221d xx X S r S =-
式中r XX 为分半信度，s 2
d 表示两半题目总分差的方差，相当于信度公式中误
差的方差。
或用弗朗那根(Flanagan)校正公式：
12222
2(1)X X xx X S S r S -=-
式中s 2
x1和s 2
x2为两半题目得分和的方差。卢伦校正公式和弗朗那根校正公式计算
的结果是一致的。
分半的方法很多，一般是将奇数题和偶数题各作为一半，而非前后分半，目
的是避免顺序效应。
4、库得-理查森信度(Kuder-Richardson) 库德-理查森信度适用于计算
“对或错”的是非题的同质性信度，其是计算所有可能的分半信度的平均数。最有代表性的计算公式是库德-理查森的20号公式(KR2O)和21号公式(KR2l)。KR20的计算公式为:
201211n i i i K R X p q n r n s =??????=--?
????
?∑ 式中n 为问卷包含的题目数，s 2x 为问卷测验总得分的方差，Pi 表示答对该题的人
数占总答卷人数的比例，Pi 可视为该题的难度，qi =1一Pi 。当所有题目的难度相近时，可使用KR2l 号公式: 2122
()(1)X K R X ns X n X r n s --=-
5、克隆巴赫信度系数(Cronbach ’s α) Cronbach’s α系数是Cronbach
于l951年创立的，用于评价问卷的内部一致性。α系数取值在0到1之间, α系数越高，信度越高，问卷的内部一致性越好。Cronbach's α系数不仅适用于两级记分的问卷，还适用于多级计分的问卷。其计算公式为: 21211n i i i s n n s α=?
?????=--?
????
?∑ 式中n 为问卷包含的题目数，s 2i 为答卷者在第i 题得分的方差，s 2x 为答卷者问卷
测验总得分的方差。
α系数有以下性质:
(1) α系数是所有可能的分半信度的平均值。
(2) α系数是估计信度的最低限度。
(3) α系数是第一个因素饱和度的度量。
(4)当问卷计分为二分名义变量时，即答案为0或1, α系数与KR20值相同，
即库德-理查森信度公式是克隆巴赫的α系数的一个特例。
Cronbach's α系数因其应用性强而广为问卷编制者应用。但是，
Cronbach's α系数是内部一致性的函数，也是问卷题目间相互关联程度的函数，其在应用中受到问卷题目、题目间的相关系数和问卷的维数等因素的影响。题目间相关系数增加, α系数也会增加，问卷的维数增多, α系数则会变小。
α系数的应用条件较严格，只有在问卷各题目得分方差相等且题目间相关性较高时，α系数才能较好地反映问卷测验的信度。在题目方差不齐时, α系数只是信度估计的下限，此时α系数可能低估了问卷的信度。计算α系数的一个假设前提是多个题目呈正相关，当题目间较多呈现为负相关时，说明问卷题目的设计出现了错误，此时的α系数有可能为负。一般地，问卷的α系数在0.8以上该问卷才具有使用价值。
6、评分者信度(inter-score reliability ) 在涉及主观性题目的问卷中，评分者的不同会造成问卷评分的差异，此时，评分者信度是很重要的指标，是指问卷测验评分的稳定性和可靠性。
考察评分者信度的方法为，随机抽取相当份数的问卷，由两位评分者按记分规则分别给分；然后根据每份问卷的分数计算相关系数，就得到评分者信度。
评分者信度也可以是一位评分者两次评分的相关系数。如果是多个评分者或一位评分者两次以上的评分，可采用肯德尔和谐系数和Kappa系数。
信度系数的计算有多种方法，各种方法所适用的信度类型也不同，因此，在计算信度系数类型时，必须认真考虑实际所求信度的类型，然后选择恰当的信度系数公式。由于误差来源不同，即使同一个问卷用不同方法所计算的信度系数也会不同，所以各信度系数间也不具有可比性。一般在信度分析中，要分别报告不同方法计算出的信度值。各种信度及其误差来源，如表所示与信度有关的误差方差来源：
信度系数类型误差方差来源
重测信度时间抽样
复本信度内容抽样
等值稳定信度时间和内容抽样
分半信度内容抽样
库德-理查森信度内容抽样和内容异质性
克隆巴赫α信度内容抽样和内容异质性
评分者信度评分者之间的差异
（七）提高信度的方法
问卷的信度越高受到人、时、地、物的干扰就越低，其所能反映事实或让人相信的程度越高，因此在问卷实施前如何有效提高信度是问卷测验成败的关键。通常提高问卷信度的方法为:
1、适当延长问卷的长度问卷的题目越少，得分越容易受偶然因素的影响，
问卷的信度就越低。反之，问卷题目较多，就扩大了被试得分范围，其在一定程度上排除了偶然因素的影响，从而提高了问卷的信度。但是问卷长度的增加与问卷的信度的增加并不总是成正比的，当信度系数较小时，延长问卷长度，问卷的信度系数增加较大；而当信度系数较大时，延长问卷长度对信度系数的影响就较小。
2、问卷的难度适中当问卷题目难度太大时，问卷得分普遍过低，且呈正偏态分布；当问卷题目难度太小时，问卷得分普遍较高，且呈负偏态分布。问卷题目太难或太易都会使问卷得分差异减小，使实得分数方差减小，从而降低了问卷的信度。
3、问卷的内容尽量同质内容同质的问卷，要求答卷者具有相同的能力、知识和技能。而内容不同质的问卷，则要求答卷者具有不同的能力、知识和技能。因而为了提高问卷的信度，问卷的内容应尽量保持同质。
4、测验的时间要充分一份问卷应保证绝大多数答卷者在规定的时间内能完成测验。当答卷者不能从容地回答所有题目时，问卷的得分就不能反映答卷者的真实情况。
5、测验的程序要统一问卷题目要统一，指导语、回答问题的方式、分收试卷的方法和问卷测验的时间等都要统一，这些是问卷有较高信度的基本保证。
6、问卷的评分要容观问卷的评分是否客观对问卷的信度有直接的影响。为了尽可能客观地评分，测验前应制定明确而易掌握的评分标准，尽量做到一卷多评，或一人只评一题等。
二、效度分析
效度(validity)通常是指问卷的有效性和正确性，亦即问卷能够测量出其所欲测量特性的程度。我们在选择问卷时，除了注意考察问卷的信度指标，还要注意考察问卷的效度指标。对于一个标准测验来说，效度比信度更为重要。（一）效度分析的意义
效度是问卷调查研究中最重要的特征，问卷调查的目的就是要获得高效度的测量与结论，效度越高表示该问卷测验的结果所能代表要测验的行为的真实度越高，越能够达到问卷测验目的，该问卷才正确而有效。
（二）效度的定义
效度是指问卷测验的准确性，即测验能够反映所要测量特性的程度，其包
和真实性。效度是一个具有相对性、连续性、间接性的概念。所谓效度是一个相
对概念，是因为在实际测验中，任何一种工具只是对一定的测量目的而言是有效的。在测量理论中，
222v x y x s r s 2xy r 表示测量的效度系数，2v s 代表有效变异数，2x s 代表总变异数。
效度具有以下的性质: (1)效度是指测验结果的正确性或可靠性，而不是指测验工具本身。 (2)效度并非全有或全无，只是在程度上有高低不同的差别。
(3)效度是针对某一特殊功能或某种特殊用途而言的，不具有普遍性。一份
具有高效度的测验工具施测于不同的受试者，可能会导致测验结果的不正确。
(4)效度无法实际测量，只能从现有信息做逻辑推断或从实证资料做统计检
验分析。
（三）效度的作用
效度是指测量的真实性、
准确性程度。测验的效度越高，表示它所测量的结果越能代表所测行为的真实性。问卷的准确性或称为有效性是用问卷的效度加以刻划的，它反映了对问卷的系统误差的控制程度。
（四）效度的分类
效度可从不同角度进行分类，分别表明研究或测量中某一方面的有效程度，
有时，它们又可能相互联系与重叠。同信度一样，效度也分为“内在效度”和“外在效度”两类，内在效度与外在效度既相互关联，又相互矛盾。注重了其一，往往会削弱了其二。
1、内在效度(inlernal validily) 内在效度是指某特定问卷中自变量
与因变量之间存在因果关系的程度，是指问卷内容的正确性与真实性
。内在效度是问卷研究中应具备的最基本的效度，它表示自变量与因变量之间的逻辑关系，
问卷的内在效度越高，问卷的价值也越高。问卷的内在效度，尚无法精确估
量：一般应根据对问卷测验的具体方案、操作实施过程的全面分析的评价作出判
断。问卷测验操作过程规定得越恰当具体，控制手段越全面、严格，问卷的内在效度便越高。
2．外在效度(external validity)外在效度是指研究推论的正确性。（五）常用的效度指标
确定一个问卷效度的方法，通常是以答卷者的问卷得分和另一个效度标准求相关拟其相关系数的大小来表示效度。如果相关系数高，则该问卷的效度就高。一般常用的效度指标有内容效度、结构效度和预测效度。
1、内容效度(content validity) 内容效度是指问卷内容的贴切性(relevance)和代表性(representaliveness)，即问卷内容能否反映所要测量的特质，能否达到测验目的，较好地代表所欲测量的内容和引起预期反映的程度。内容效度常以题目分布的合理性来判断，属于命题的逻辑分析，所以，内容效度也称为“逻辑效度”(logical validity)、“内在效度(intrinsic Validity)”、“循环效度”(circular vaIidity)。
在编制问卷时，内容效度是一个相当复杂的问题。若问卷题目能较好地表达要测量项目范围，则推论是有效的，即问卷的内容效度高；若选题有偏差，则推论是无效的，即问卷的内容效度低。
一是问卷内容有定义好的范围；二是问卷的题目相对所界定的内容应有较好的代表性。
内容效度的评价主要通过经验判断进行，通常考虑三方面的问题:
其一是项目所测量的是否真属于应测量的领域；
其二是测验所包含的项目是否覆盖了应测领域的各个方面；
其三是测验题目的构成比例是否恰当。
常用的内容效度的评价方法有两种：
一是专家法：即请有关专家对问卷题目与原来的内容范围是否符合进行分析，作出判断，看问卷题目是否较好地代表了原来的内容。
二是统计分析法，即从同一内容总体中抽取两套问卷，分别对同一组答卷者进行测验，两种问卷的相关系数就可用来估计问卷的内容效度。若相关系数大，则内容效度高；若相关系数小，则两个问卷中至少有一个内容效度低。
2、结构效度(construct validity) 结构效度又称构想效度，是指问卷对某一理论概念或特质测量的程度，即某问卷测验的实际得分能解释某一特质
的程度。如果我们根据理论的假设结构，通过问卷测验得到答卷者实际分数，经统计检验，结果表明问卷能有效解释答卷者该项特质，则说明此问卷具有良好的结构效度。
制定具有结构效度的问卷，首先要建立理论结构，然后在理论的基础上提出若干假设并编制问卷。常用的确定结构效度的方法有:
(1)根据文献、前人研究结果、实际经验等建立假设性理论建构。
(2)对问卷题目进行分析。主要是分析问卷的内容，答卷者对题目所作的反应，问卷题目的同质性以及分项目之间的关系来判断问卷的结构效度。
(3)根据建构的假设性理论编制适当的问卷。
(4)计算与同类权威问卷的相关。某一个新问卷如果与同类的大家公认有效的己有问卷之间相关性高，则说明这两个问卷有相同的特质，新问卷也有较高的结构效度。
(5)以统计检验的实证方法去考查问卷是否能有效解释所欲建构的特质。统计学上，检验结构效度最常用的方法是因素分析。问卷编制者通过因素分析，找到影响问卷测验结果的共同因素，在问卷分数的总变异中来自有关因素的比例，可以作为结构效度的指标。若共同因素与理论结构的特质甚为接近，则说明此问卷具有较高的结构效度。
3、效标效度(crilerion vaIidity) 效标效度也称为准则关联效度(criterion-related validity)、经验效度(empirical vaIidity)、统计效度(statislical validity)。效标效度是说明问卷得分与某种外部准则(效标)间的关联程度，用问卷测量得分与效度准则之间的相关系数表示。
效标可以分为同时效标和预测效标。同时效标(concurrentvalidity)是指问卷得分与当前效标间的相关；预测效标(predictivevalidity)是指问卷得分与将来的效标间的相关。反映的是一个问卷对个体将来的行为进行预测的准确性。一个问卷预测得越准确，预测效度越高。
效标(Crilerion)是检验预测效度的标准，即衡量测验有效性的参照标准，是估计预测效度的主要依据。效标应具备有效性、可靠性、客观性。如果缺乏金标准，可以用一种较流行的量表得分来估计效标。一般估计效标效度的主要方法有:
(1)相关法，即求某问卷分数与效标间的相关，所得结果即效标效度。当测验分数与效标测量分数都是连续变量时，用积差相关公式求相关系数。当问卷分
数是连续变量，而效标分数是二分变量时，可用二列相关公式计算效标效度。
(2)区分法，即看问卷分数是否可以区分由效标所划分的团体。可以运用统计学方法对先后两次问卷结果平均分数进行差异性检验。若差异有统计学意义，说明问卷是有效的；若差异无统计学意义，说明问卷是无效的。
4、判别效度(discriminant validily) 判别效度也称为辨别效度，是指运用相同的问卷测定不同特质和内涵，测量结果之间不应有太大的相关性。
5、聚合效度(convergenl validity) 聚合效度也称为收敛效度，是指运用不同测量方法测定同一特制或构思时所得结果的相似程度，即对同一特质的两种或多种测定方法间应有较高的相关性。
判别效度和聚合效度的评定，通常采用Campbell和Fiske提出的多特征-多方法矩阵分析(multitrait-mult-method，M-M)。M-M法要求用多种(至少两种)方法分别测定了多个(两个以上)特质，从而可计算同一特质的任何两种测定方法得分间的相关系数以及同一方法的任何两种不同特质得分间的相关系数，还可以计算同特质同方法间的相关系数以及不同特质不同方法间的相关系数。这些结果按矩阵式排出即得到M-M分析。由于M-M分析相对比较复杂，所以在实际中应用不是很多。
此外效度指标还有表面效度(face validity)、因子效度(factorial validity)、增量效度 (incremental validity)等。
（六）效度的评价
判断问卷的效度较为复杂，实际应用时可以结合各种情况进行判断。Spitzer 认为如果满足以下5个条件就可以认为问卷有效：①问卷有内容效度和结构效度；
②在问卷制定阶段应当请有关人员提出意见，供修正和提高内容效度；③问卷经过反复使用证明了其可靠性；④如果有金标准存在，应以金标准为准，对观察对象在相似的条件下进行观察，确定结构效度；⑤如果无金标准，结构效度可由判别效度代替。
（七）提高问卷效度的方法
效度分析有很多种方法，通常是在问卷测验之后进行。但在测验或研究过程中，有关效度的基本指导思想应始终起主导作用。一切对研究和测验的控制都是为了提高效度。但是，效度系数多大才合适要根据测验的具体情况而定：一般智力测验分数与智力等级评定之间的效度系数在0.30～0.50；
问卷与效标测量之间的相关系数应达到0.60～0.70；
两种不同的问卷或两种标准问卷之间的相关系数应达到0.60～0.80。
提高问卷内在效度，在研究设计时应把握的几点:
①理论正确，解释清楚。概念要明确，解释要信而可证。首先问卷内容要适
合问卷测验的目的，其次问卷题目要清楚明了，易于理解，问卷的排列要由易到难，题目的难度和区分度要合适；
②操作规范以减少误差。问卷的概念能够依其理论建构或特定内容而给予可
操作性的定义，进而设计有较高效度的测量工具或测验；
③控制系统误差。系统误差是影响测验效度的主要因素。它主要包括仪器不
准，题目和指导语有暗示性，答案安排不当(被试者可以猜测)等，控制这些因素可以降低系统误差，提高效度；
④样本适宜且要预防流失。样本取样要注意不同组别人数的相等性，重视研
究情景的适当性与问卷调查的回收率。样本容量一般不应低于30；
⑤适当增加问卷的长度。增加问卷的长度既可提高问卷的信度，也可以提高
问卷的效度，但增加问卷的长度对信度的影响大于对效度的影响；
⑥排除无关因素干扰。认清并排除足以混淆或威胁结论的无关干扰变量。
提高外在信度的方法有：
①问卷结果的解释分析应具有普遍性、客观性、合理性与真实性；
②以可操作性定义代表抽象性定义，取样应有足够的代表性，研究的情景要
适宜，最好能与未来实际应用情景类似；
③观察具有普遍性，资料搜集要注意多元性，且要客观；
④尽可能排除无关的干扰变量，并慎防实验者效应发生。
（八）效度和信度的关系
根据效度的计算公式，可看出效度与信度的关系：
2222x S S SI
SE ν=++ 222222222
222
xy xy x x xy xx
S T
s S I s S T S I S I r r s s s r r νν
ν=+-∴===-∴≤
SI2表示系统误差的方差，它稳定地与有效方差结合在一起，对信度没有影响，而影响效度。从以上证明看出，问卷的效度为问卷信度所制约，且效度不会大于信度，测量理论研究发现，效度的最大值小于或等于信度的平方根。效度高的测验，信度必定高，但信度高的测验，效度未必高。
信度和效度的共同点都是以相关系数来表示其大小的。
其不同点是涉及的误差不同，信度仅考虑随机误差占测验总变异的比例；效度则还包括与测验无关但稳定的测量误差。
两者存在着必然的联系：
问卷的信度是效度的必要而非充分条件，信度越高，效度不一定越高，即如果问卷是完全可信的，那么问卷可能达到完全有效，也可能达不到，这种现象产生的原因是测量误差的存在。
如果问卷是完全有效的（消除了系统误差，控制了随机测量），此时问卷必然是完全可信的，若问卷的信度不足，它也不可能完全有效。
虽然问卷缺乏信度就必然缺乏效度，但信度的大小并不能体现效度的大小。
从理论的角度来看，一份好的问卷应具有足够的效度和信度。但是，从实践的观点来看，一份好的问卷还应该具有实用性，即问卷的经济性、便利性和可解释性。
思考题
1、问卷的质量用什么指标来衡量？
2、问卷的信度与效度是什么意思，各用什么方法来检验？
3、信度与效度有什么样的关系？
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
第六章量表的信度效度检验 我们采用含有多个项目的量表来测量人们的意见、态度、看法等、这样得到的结果是否准确、可靠，是否有适用性？这就需要评价量表的信度和效度。从理论的观点来看，一个良好的测量工具（量表）应具有足够的效度和信度。 一、信度检验 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\替换形式）和内在一致性系数（跨项目的一致性）。信度表示的方法主要有以下四种： 1、稳定性系数 稳定性系数是采用同样的问卷，对同一组访问对象在尽可能相同的情况下，在不同时间内进行两次测量，用两次测量结果间的相关分析来评价量表信度的高低，连皮尔逊积差相关系数即是信度系数，也称为重测信度，或再测信度。 两次测量，如果间隔时间过长，调查对象容易受环境和个人经历的影响而发生态度的转变，如果间隔时间过短，则受到上次调查记忆的影响。适当的间隔时间是既不能让调查对象记住上一次测验的内容，也不能让其被测的主观特征在两次测验之间没有发生较大的变化。适合的间隔时间要视调查对象和测量内容不同而不同，一般来说，年幼儿童，间隔时间要小，年长者，间隔时间可以延长。并且调查对象在两次测量期间没有发生于相关的重大事件。在最后提交调研报告时，要对间隔时间加以说明，报告间隔的时间。 2、等值系数（复本信度） 用两个复本在最短时间内对同一组调查对象进行测量所得结果的一致性程度，复本信度系数等于两个复本测量所得分数的皮尔逊积差相关系数。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，是等值系数。复本类似于考试中得A、B卷，如果一个人在A卷和B卷的得分相同，就说明考题具有信度；如果两者差异很大，则缺乏信度。 复本信度的使用前提是测量所用的两个复本必须是等效的，两个复本要满足以下几个条件：两个复本测量的是同一种特征。两个复本具有相同的内容和
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
?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
测量问卷信效度分析 信度和效度分析是问卷分析的第一步，也是检验该问卷是否合格的标准之一，所以，我们在做问卷调查的时候第一步就要进行信度和效度的分析，才能确保我们的问卷有意义。 信度（Reliability）即可靠性，是指使用相同指标或测量工具重复测量相同事物时，得到相同结果的一致性程度。一个好的测量工具，对同一事物反复多次测量，其结果应该始终保持不变才可信。例如，我们用一把尺子测量一张桌子的高度，今天测量得高度与明天测量的高度不同，那么我们就会对这把尺子产生怀疑。因此，一张设计合理的调查问卷应该具有它的可靠性和稳定性。 目前最常用的是Alpha信度系数，一般情况下我们主要考虑量表的内在信度——项目之间是否具有较高的内在一致性。通常认为，信度系数应该在0～1之间，如果量表的信度系数在0.9以上，表示量表的信度很好；如果量表的信度系数在0.8～0.9之间，表示量表的信度可以接受；如果量表的信度系数在0.7～0.8之间，表示量表有些项目需要修订；如果量表的信度系数在0.7以下，表示量表有些项目需要抛弃。 信度分析是：“分析”——“度量”——“可靠性分析”，把所有主观题选到：“项目”中，确定即可,得出总的信度。把统一维度的题目选中，得出先关维度的信度。 具体步骤：分析——度量——可靠性分析 模型选择a，点击确定即可。 结果分析： 分析各个维度和总量的信度后，将它们列出一个表格，其中每个维度的a信度系数都大于0.7，说明该量表信度较好，符合问卷调查。 效度（Validity）即有效性，是衡量综合评价体系是否能够准确反映评价目的和要求。是指测量工具能够测出其所要测量的特征的正确性程度。效度越高，即表示测量结果越能显示其所 要测量的特征，反之，则效度越低。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 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
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
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。 （1）重测信度，也叫稳定系数，对同一组调查对象采用同一调查问卷进行先后两次调 查，采用检验公式，其中为两次调查结果的协方差，为第一次调查结果 的协方差，为第二次调查结果的协方差。系数值越大说明信度越高。 （2）复本信度，也叫等值系数，对同一组调查对象进行两种相等或相近的调查，要求两份问卷的题数、形式、内容及难度和鉴别度等方面都要尽可能的一致。检验公式同稳定系数公式，系数越大，说明两份问卷的信度越高，具体调查时使用哪一份都可以。 （3）折半信度，也叫内在一致性系数，将调查的项目按前后分成两等份或按奇偶题号分成两部分，通过计算这两部分调查结果的相关系数来衡量信度。当假定两部分调查结果得 分的方差相等时，检验用Spearman-Brown公式来表示：，其中表示折半信度系数；当假定方差不相等时，采用Flanagan 公式：，其中、分别 表示两部分调查结果的方差，表示整个问卷调查结果的方差。如果折半信度很高，则说明这份问卷的各项题之间难度相当，调查结果信度高。 （4）克朗巴哈信度，是对折半信度的改进，检验公式是：，其中
问卷调查的信度与效度分析图解 蒋智钢 前几天有朋友要我帮忙算下调查问卷的信度和效度，看了一下后才发现原来这个问题是很多人都会碰到的，似乎有必要写那么一丁点东东。 对于从医还要涉及那么点科研的人来说，问卷调查是许多人都不可避免要做的一项工作，无论你是要做毕业课题，还是要完成一项基金项目，甚至好多人的课题的核心就是做一个问卷调查，那么，你把问卷设计好了，也发出去了，或者结果也统计出来了，但是，问你一句：你的结果可靠吗？你的问卷合格吗？怎么回答？ 判断一份用于调查的问卷是否合格是有指标的，也就是我今天要提到的这2个：信度和效度。顾名思义，信度嘛，当然是指调查问卷的可信程度；效度呢，就是指问卷的有效性，二者各取一字成其名。好了，闲话到此打住，直接进入正题，怎么个算法。 1. 先算信度，这个指标是用Cronbach α信度系数来评价的，其实信度系数还有好多个，但是，我们一般就考虑量表的内在信度【这里的量表也就是调查表啦】，简言之，就是项目之间是否具有较高的内在一致性，所以，就算这个Cronbach α就好了。再啰嗦一句：这个α在0~1之间，α>0.8时，表示量表信度很好；0.7~0.8之间，表示量表的信度可以接受；如果是在0.6~0.7范围内，表示量表也可以接受但需改进。 计算的方法很简单，打开SPSS，把你的数据都输入进去即可，当然，数据的输入也是有技巧的，你可以在excel里面先输入数据然后再导入，我比较喜欢这种方式。但是要记住，一列代表一个指标或者称之为“维度”，换言之也就是你的问卷里面的一个具体的题目，有多少个问题就对应多少列，一行代表一个调查对象。数据都弄好之后，在SPSS中点“Analyze-Scale-Reliability Analysis…”进行计算，剩下的不打字了，自己看图吧。 你的问卷调查表的数据可能与下面的类似：【这些数据是我随便弄的，这里只讲方法，不论结果好坏！】
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 :22 S R x xx 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 ) 。 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。 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 2 2 S R x xx ST = 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 : （ 1 ）再测法 : 用同一测验对同一被试 , 前后施测两次 , 根据两次测验分数计算相关系数 , 即是再测信度。该信度反映了测验的稳定性程度 , 故又称稳定性系数 , 是用皮尔逊积差相关公式计算的 :2 12 1/21S S M M N X X R xx ?-= ∑ 式中 X 1 .X 2 为同一被试的两次测验得分 ,M1.M2 为两次测验的平均分数 ,S 1 .S 2 是两次测验的标准差 ,N 是被试人数。 用再测法估计信度 , 可以得到有关测验结果是否随时间而变化及变化程度的资料 , 可以作为预测被测者将来行为表现的依据。但也存在明显的局限性 : 前后两次测验结果易受到练习和记忆的影响 , 前后两次施测的时间间隔影响稳定性系数 , 特别是对学绩测验的影响较大。如果时间间隔太长 , 被测者的身心因受环境影响将发生大的变化 , 从而对第二次施测结果产生较大影响 , 使稳定性系数降低 ; 如果间隔太短 , 则被试第一次完成测验时练习和记忆会对第二次测验产生较大影响 , 使第二次测验性质发生变化。另外 , 有些测验不宜用再测法估计信度 , 如测量创造力测验 , 被试一旦掌握了解决问题的办法、原则 , 重测时 , 他将很容易作出反应 , 这样测验的性质就发生了改变。因此 , 只有在没有复本可用 , 测验不易受重复使用影响 , 现实条件又允许重复施测的情况下才使用重测法估计信度。 用重测法估计信度 , 间隔时间长短没有严格的规定 , 一般说 , 间隔时间越长 , 稳定性系数越低 , 最适
调查表的的信度与效度评价方法 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。 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
第五章问卷的信度和效度 问卷是收集资料的工具，与其他的测量工具有很大不同，对其评价较为复杂，难一份优秀问卷应该是研究对象乐意接受的，能收集到所需要的数据，且所收集的数据是可信的。一般来说，评价一份问卷的质量，可从信度、效度、可行性和灵敏度四方面进行分析。 问卷的可行性是指问卷被研究对象接受的程度，包括是否参与调查、中断调查、完成问卷调查过程和拒绝调查的情况，常用参与率、拒答率、平均完成时间、调查中断率、问卷有效率等指标来说明。 灵敏度是指问卷应能及时反映出研究对象某些特征的变化，如健康量表的高灵敏性就是量表应对测量人群健康水平的微小变化都能及时地反映出来。下面将着重介绍问卷的两个最重要的特征：信度和效度。 问卷测验是测量答卷者对问卷题目主观认识的个体差异的工具。问卷测验的结果与问卷时的情景和测验时的条件有关。 问卷测验中测量误差对问卷结果的影响是不可避免的，误差通常来源于两个方面: 一是产生于问卷测验过程中的误差，称为测量误差(meas-urement error)，也称为随机误差(random error)； 二是由问卷的质量造成的误差，称为系统误差(system error)。与两类误差相对应，在问卷测验结果分析中引入了信度(reliability)和效度(validity)的概念，信度和效度是衡量问卷整体质量的重要指标，一份好的问卷应同时具有较高的信度和效度。 一、信度分析 无论是调查问卷，还是一次考试的试卷，还是对同一生物体进行重复测量，信度的高低都是评价其质量的重要指标。 （一）信度分析的意义 信度又称为问卷的可靠性，其主要是指问卷是否精准(precision)。 信度分析涉及了问卷测验结果的一致性和稳定性，其目的是如何控制和减少随机误差。 调查问卷的信度包含两层含义: 一是相同的个体在不同时间，以相同的问卷测验，或以复本测验，或在不同 的情景下测验，是否能得到相同的结果，
第二节信度和效度分析 一、信度分析 与预测试数据分析方法一样，为了确保问卷的可靠性，先进行信度分析，信度检验指标在前面已详细述，在此不再述。问卷信度分析如表4-2所示： 表4-2：量表信度检验结果
经过SPSS24.0数据统计软件分析得知个变量Cr onbach's α均大于0.6，且组合信度在0.792以上，说明所有问卷都具备可靠性，能够较好的反应变量的真实情况。 二、效度检验 （一）容效度 为了确保调研问卷容的有效性，问卷量表通过文献研究先初步圈定问卷容，所用量表大多采用国外已经开发出的成熟量表，对于这部分量表，本文给予直接采用的方式，其余量表则是在前人研究的基础上，根据本文的研究目的和方向进行谨慎的拟定。因此，本问卷具有容效度。 （二）结构效度 在测量结构效度时，通常采用探索性因子分析。在进行因子分析时，通常采用主成分分析法，主成分分析的目的在于利用变量间的线性组合来解释每个层面的方差，变量的第一个线性组合可以解释最大的变异量，以此类推，所以主成分分析法的步骤是，选取特征值大于1的因子，然后利用方差最大旋转法进行旋转，使得旋转后题目在各个因子的负荷量大小出现明显差异，大部分题目在每个公共因子中有一个差异较大的因子负荷量出现。但在因子分析之前需要进行KMO值和Bartlett球形检验，只有当KMO>0.5且Bartlett球形检验的Sig.值小于0.05时，
问卷才具有结构效度，才能够进行因子分析。本研究中对三个量表进行的结构效度分析具体情况如下。 （1）虚拟品牌社群价值的效度检测 1.1虚拟品牌社群价值的KMO值和Bartlett球形检验 在对虚拟品牌社群价值做因子分析之前，先做KMO值和Bartlett球形检验，检测结果如表4-3所示： 表4-3：虚拟品牌社群价值的KMO值和Bartlett检验 取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin度量.901 Bartlett的球形度检验近似卡方4892.820 df 186 Sig. .000 通过对虚拟品牌社群价值量表的14个题项进行KMO检验和Bartlett球形检验，发现虚拟品牌社群价值量表的KMO值为0.901，表明各个变量之间的相关系数非常高，适合做因子分析，同时Sig.值为0.000<0.05，达到显著性水平，综上可以得出虚拟品牌社群价值量表适合做因子分析。 1.2虚拟品牌社群价值因子分析 通过KMO值和Bartlett球形检验可知，虚拟品牌社群价值适合做因子分析，运用主成分提取法进行因子旋转后得到以下数据，如:表4-4所示： 表4-4：虚拟品牌社群价值旋转因子负荷值
如何使用spss软件进行效度和信度分析 如果一个问卷设计出来无法有效地考察问卷中所涉及的各个因素，那么我们为调查问卷所作的抽样、调查、分析、结论等一系列的工作也就白做了。那么，我们如何来检验设计好的调查问卷是否有效呢？信度分析是评价调查问卷是否具有稳定性和可靠性的有效的分析方法。 二、信度分析的提出及分析方法 信度，又叫可靠性，是指问卷的可信程度。它主要表现检验结果的一贯性、一致性、再现性和稳定性。一个好的测量工具，对同一事物反复多次测量，其结果应该始终保持不变才可信[1]。例如，我们用一把尺子测量一张桌子的高度，今天测量得高度与明天测量的高度不同，那么我们就会对这把尺子产生怀疑。因此，一张设计合理的调查问卷应该具有它的可靠性和稳定性。 调查问卷的评价体系是以量表形式来体现的，编制的合理性决定着评价结果的可用性和可信性。问卷的信度分析包括内在信度分析和外在信度分析。内在信度重在考察一组评价项目是否测量同一个概念，这些项目之间是否具有较高的内在一致性。一致性程度越高，评价项目就越有意义，其评价结果的可信度就越强。外在信度是指在不同时间对同批被调查者实施重复调查时，评价结果是否具有一致性。如果两次评价结果相关性较强，说明项目的概念和内容是清晰的，因而评价的结果是可信的。信度分析的方法有多种，有Alpha信度和分半信度等，都是通过不同的方法来计算信度系数，再对信度系数进行分析[2]。 目前最常用的是Alpha信度系数法，一般情况下我们主要考虑量表的内在信度——项目之间是否具有较高的内在一致性。通常认为，信度系数应该在0～1之间，如果量表的信度系数在0.9以上，表示量表的信度很好；如果量表的信度系数在0.8～0.9之间，表示量表的信度可以接受；如果量表的信度系数在0.7～0.8之间，表示量表有些项目需要修订；如果量表的信度系数在0.7以下，表示量表有些项目需要抛弃。我们可以通过目前比较流行的SPSS软件对调查问卷进行信度分析，这样我们就可以判断一个调查问卷是否具有稳定性和可靠性。 三、利用SPSS软件进行信度分析 下面就以兵团广播电视大学“人才培养模式改革和开放教育试点”毕业生追踪调查[3]中《电大教学效果评价》（毕业生用）这一调查量表进行分析。量表见下图。 （一）对量表进行纬度划分，将量表分为知识、能力、业绩三个纬度。其中，第1～4题划分到知识纬度，第5～12题划分到能力纬度；第13～15题划分到业绩纬度。通过每一纬度的Alpha系数来考察每一项得分间的一致性。 1、打开SPSS软件，调入930条记录的数据文件，进入SPSS主界面。 2、在知识纬度中，对项目（1）专业知识的掌握；（2）所学知识与工作岗位的实际需要；（3）知识面的拓宽；（4）专业水平的提高；进行内部一致性分析。 ①单击“分析”菜单中的“尺度分析”，再在“尺度分析”的子菜单中点击“可靠性”分析，打开“可靠性分析”的主对话框。 ②在左侧的源变量框中选择上述四个项目所对应的变量c1，c2，c3，c4加入到对话框右边的“项目”中，作为分析变量，再在对话框下面的“模型”中选择“Alpha”，进行Alpha 信度分析。 ③点击对话框中的“统计量”按钮，打开相应的对话框，选择要输出的统计量、变量描述、方差分析，总结等。在这个例题中为了看的清楚，我们用默认方式，即只输出样本个数、项目个数和信度系数。 ④点击“继续”按钮，回到“可靠性分析”的主对话框，勾选“列出项目标签”，再单击“确
如何用spss做问卷的结构效度分析？ 问：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！ 答： 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。 答： 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 KMO and 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）;
如何确保调查问卷的信度与效度 ——上书房信息咨询 信度与效度是社会调查及项目评价中关键的两个概念。 社会调查的问卷设计，项目评价的评价指标体系设计都必须以信度和效度理论为基础。信度和效度水平的高低，直接决定着社会调查和项目评价的成败。调查问卷的问题设计和项目评价中评价指标体系的设计，统称为调研指标体系设计，简称为指标体系设计。 信度 信度是调研数据与项目评价数据可靠性的重要指标，是数据的可靠程度。信度反映的是调研数据的客观性，即针对收集到的数据，要检验这些数据是否能反映客观现象，不是随意填报的。 在数据分析中，为了能够对数据的信度实施检验，通常在设计指标项时，需要做好以下准备工作： ?精心设计每一个指标项，主要包括三个方面的内容：从同一问题不同的侧面设计调查指标项；有意识地设计出某些校验项；针对同一组样本多次测量。 ?基于小样本调研数据分析其信度，主要包括四个方面的内容：对相关数据项进行一致性检验；总体属性和子属性的一致性检验；复本数据的一致性检验；校验项的一致性检验。 信度检验方法 1、调研指标体系的设计；在调研指标体系中，设计针对调研问题的总评价项与子指标项，以便相互印证。例如在对教学情况的评价中，可以先设计一个问题：你对教师教学的总体评价是几分？然后再分别从教师师德、教法灵活性、教学媒体使用情况、与学生的沟通交流情况等不同视角设计调研问题。在调研指标体系中，应该有意识地设计若干个校验项，以便印证调研数据的信度，判断被试对象对调研问卷的填写是否有随意性。在设计校验项时，当大多数问题都是正向问题的情况下，通常可对充当校验项的问题设计为逆向问题。 2、调研规范操作；从调研操作的视角看，为了保证调研数据的信度，避免因调研信度不足而导致的研究结论偏差，通常采用逐步修正法和德尔菲法对调研指标系统进行完善。 逐步修正法：对于已经初步完成的调研指标体系，可先在小范围内试用，通过试用过程获得到小样本数据，分析指标体系的信度，发现指标体系中描述不准确、容易引发错误理解或者覆盖面不够完善之处，然后修正调研指标体系。 德尔菲法：对于已经完成设计的调研指标体系，发送给相关的行业专家，请行业专家把关、指正，从而保证调研指标体系的科学性。 规范调研过程，避免随意填报：谨慎选择被试对象，强调调研数据的重要性，敦促被试对象端正填报态度，避免被试对象随意填写数据，尽量保持调研数据的严谨性和客观性。