信度检验与多项选择

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（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。

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。

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。

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。

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。

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。

信度效度检验方法信度和效度是心理测量的两个重要属性。

信度指的是测量工具在多次使用中能够稳定地得出相似的结果，即测量结果的一致性和稳定性。

效度指的是测量工具能够准确地反映所要测量的概念或特性。

以下是常用的信度和效度检验方法：1. 重测法（Test-Retest Reliability）：通过对同一群体进行两次测量，比较两次测量结果的一致性。

可以计算出相关系数来评估测量工具的信度。

2. 分割半法（Split-Half Reliability）：将测量工具分为两部分，分别对同一群体进行测量，然后比较两部分的得分。

可以计算出相关系数来评估测量工具的信度。

3. 内部一致性分析（Internal Consistency Analysis）：常用的方法有Cronbach's alpha系数和Kuder-Richardson公式。

通过评估测量工具中各个项目之间的相关程度，来评估其内部一致性。

4. 交叉验证法（Cross-validation）：将样本随机分为两组，一组用于构建模型，另一组用于验证模型。

通过比较两组的测量结果，评估测量工具的效度。

5. 效标关联法（Criterion-related validity）：将测量结果与已知标准或其他测量工具进行比较，来评估测量工具的效度。

常用的方法有相关系数和回归分析。

6. 内容效度分析（Content Validity Analysis）：评估测量工具中各个项目是否涵盖了所要测量的内容领域。

可以通过专家评估或主观判断来进行分析。

7. 结构效度分析（Construct Validity Analysis）：评估测量工具是否能够准确地反映所要测量的概念结构。

常用的方法有因子分析和验证性因子分析。

需要根据具体的研究目的和测量工具的特点选择适当的信度和效度检验方法。

报告中对研究结果的信度和效度检验概述：研究结果的信度和效度检验是评估研究的科学性和可靠性的重要步骤。

报告中对研究结果的信度和效度检验是保证研究结果可信的基础，也是研究者应该重视的一项工作。

下面将从不同的角度来进行详细论述。

标题一：信度检验信度是指研究工具的稳定性和一致性。

在报告中，对研究结果的信度进行检验可以通过两种方式来进行：内部信度和外部信度。

内部信度是指同一研究工具在不同时期或不同情况下的一致性程度。

通过内部信度检验可以评估研究工具的稳定性和可靠性。

常用的内部信度检验方法有Cronbach's alpha系数检验、切割半法检验等。

在报告中，需要详细描述采用了哪种方法进行内部信度检验，解释结果的可靠性，并给出相应的值来支持结论。

另外，外部信度是指同一研究工具在不同的样本或不同的研究者之间的一致性程度。

通过外部信度检验可以评估研究工具的一般性和推广性。

常用的外部信度检验方法有测试重测法、平行测量法等。

在报告中，需要详细说明采用了哪种方法进行外部信度检验，解释结果的可靠性，并给出相应的值来支持结论。

标题二：效度检验效度是指研究工具测量的真实程度。

在报告中，对研究结果的效度进行检验可以分为内部效度和外部效度。

内部效度是指研究结果与研究目标是否一致。

通过内部效度检验可以评估研究工具的准确性和合理性。

常用的内部效度检验方法有因素分析、相关分析等。

在报告中，需要明确采用了哪种方法进行内部效度检验，解释结果的合理性，并给出相应的值来支持结论。

外部效度是指研究结果与其他相关变量之间的关系。

通过外部效度检验可以评估研究工具的广泛性和适用性。

常用的外部效度检验方法有相关分析、实验法等。

在报告中，需要详细描述采用了哪种方法进行外部效度检验，解释结果的广泛性，并给出相应的值来支持结论。

标题三：常见偏倚及排除方法在报告中，还需要讨论可能存在的偏倚及相应的排除方法。

常见的偏倚包括选择偏倚、记忆偏倚、回忆偏倚等。

量表的信度效度检验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。

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。

2021年10月高教自考《社会研究方法》试题一、单项选择题1、同组研究是对同一批研究对象随时间推移丽发生变化的研究，这里的“同一批研究对象”是指()。

A.对象是同一时期的即可B.对象是同一类型的即可C.对象必须是相同的、不变的D.对象必须是随机抽取的2、有关社会研究内容，说法正确的是______A.社会研究内容的广度与研究目标无关B.社会研究内容的层次与研究目标有关C.社会研究内容广泛的项目耗费成本一定高D.社会研究内容单一的项目耗费成本一定低3、严格地界定研究问题和观察的项目，依照一定的顺序进行观察，并采取标准化的工具进行记录的观察方法是______A.参与观察B.非结构式观察C.非参与观察D.结构式观察4、有关集中量数和离中量数的配合使用，表述正确的是______A.众数与标准差配合使用B.平均数与异众比率配合使用C.中位数与异众比率配合使用D.中位数与四分位差配合使用5、在量化测量当中，精确度最低的测量层次是______A.定距测量B.定类测量C.定序测量D.定比测量6、现存统计资料分析中出现“区位谬误”的直接原因是()。

A.没有注意审查分析单位与结论单位的一致性B.没有注意审查资料的来源C.没有注意审查资料的信度D.没有注意审查资料的效度7、“失斧疑邻”的典故反映的是______A.观察者偏见B.被观察者偏见C.观察者失误D.被观察者失误8、有关文献研究的优点，说法正确的是______A.具有非介入性B.具有反应性C.能够控制文献内容D.资料数据容易编码9、关于问卷问题的排序设计，下列说法正确的是______A.把复杂的问题放在前面，简单的问题放在后面B.内容相关的问题尽量不要放在一起C.开放题一般放在问卷的最后面D.把了解现状的问题放在后面10、下列不属于间接观察的是()。

A.磨损测量B.累计物测量C.行为标志观察D.参与观察11、“您的父母退休了吗”，这种提问方式存在的问题是______A.一题两问B.暗示和诱导C.使用了否定形式D.设计了情境12、研究者需要通过理论检验的方法来验证理论假设的真实性，理论检验的第一步是()。

信效度检验的方法信效度检验是一种常用的研究方法，用于评估研究工具的信度和效度。

信度是指研究工具的稳定性和一致性，而效度则是指研究工具是否能够准确地测量所要研究的概念。

下面介绍几种常用的信效度检验方法。

一、信度检验方法1. 内部一致性信度检验内部一致性信度检验是指通过分析研究工具内部各项之间的相关性来评估其信度。

常用的方法包括Cronbach's alpha系数和Kuder-Richardson系数。

Cronbach's alpha系数适用于多项选择题和量表，其值介于0和1之间，值越接近1表示信度越高。

Kuder-Richardson 系数适用于二项选择题，其值也介于0和1之间。

2. 重测信度检验重测信度检验是指通过对同一研究对象进行两次测试来评估研究工具的信度。

常用的方法包括Pearson相关系数和Spearman相关系数。

Pearson相关系数适用于连续变量，Spearman相关系数适用于顺序变量和等级变量。

两个系数的值都介于-1和1之间，值越接近1表示信度越高。

3. 分半信度检验分半信度检验是指通过将研究工具分成两部分来评估其信度。

常用的方法包括Spearman-Brown公式和Guttman公式。

Spearman-Brown公式适用于连续变量，Guttman公式适用于二项选择题。

两个公式都可以计算出分半信度系数，其值介于0和1之间，值越接近1表示信度越高。

二、效度检验方法1. 内容效度检验内容效度检验是指通过专家评估研究工具的内容是否能够全面、准确地反映所要研究的概念。

常用的方法包括专家评分和内容分析。

专家评分是指请多位专家对研究工具进行评分，计算出平均分数，分数越高表示内容效度越高。

内容分析是指对研究工具进行分析，评估其是否能够全面、准确地反映所要研究的概念。

2. 构效度检验构效度检验是指通过分析研究工具与其他相关变量之间的关系来评估其效度。

常用的方法包括因子分析和回归分析。

信度检验的名词解释信度检验是一种用于评估测量工具（例如问卷调查、心理测试等）的可靠性的统计方法。

在研究中，我们常常需要借助测量工具来收集数据，以便揭示研究对象的特征、态度或行为。

然而，如果测量工具本身不可靠，那么通过它收集的数据就难以真实准确地反映出研究对象的情况。

因此，进行信度检验可以帮助研究者确定测量工具的可靠程度，从而增强研究结果的信服力。

信度是指测量工具在重复测量中所产生的一致性或稳定性。

在评估信度时，我们关注的是测量工具在不同时间点或在不同的应用情境下，得出的测量结果是否相似、稳定和可靠。

以心理测验为例，如果我们在两次测量中得到的分数差异很大，那么这个测验就可能存在信度问题。

常见的信度检验方法包括重测法、内部一致性法和等效性法。

重测法（test-retest reliability）是一种简单直接的信度检验方法。

它要求在两个时间点或两个情境下对同一组受试者进行测量。

然后，通过比较两次测量的结果，我们可以计算出工具的测试-重测相关系数。

如果相关系数高，则说明测量工具的稳定性较好，信度较高。

内部一致性法（internal consistency reliability）主要用于评估测量工具内部的一致性。

内部一致性反映的是测量工具内部的各个测量项（问题或题目）之间的相关性。

最常用的内部一致性检验方法是Cronbach's α系数，它衡量了测量工具的所有测量项之间相互关联的程度。

一般来说，Cronbach's α系数的值介于0到1之间，越接近1表示测量工具的内部一致性越好。

等效性法（equivalence reliability）主要用于评估不同版本或形式的测量工具之间的一致性。

等效性检验通常用于不同的翻译版本、不同的评分者或不同的评分时间点之间的比较。

最常用的等效性检验方法是Spearman-Brown公式和Pearson相关系数。

除了上述主要的信度检验方法，还有一些其他次要的方法可供选择，如切分半法、信度多样性法等。

信度检验的步骤
信度检验是指对于一个度量工具或测量方法的可靠性进行评估，以确定它是否能够在多次使用时产生一致的结果。

下面是信度检验的步骤：
1. 确定测量工具或方法的内部一致性。

这可以通过计算工具或方法结果的方差来完成，如果方差较小，则表明结果具有较高的内部一致性。

2. 确定测量工具或方法的平行形式可靠性。

这可以通过对同一群体使用两种不同的测量工具或方法来比较它们的结果，如果结果的相关性较高，则表明这两种工具或方法具有较高的平行形式可靠性。

3. 确定测量工具或方法的测试-重测可靠性。

这可以通过对同一群体在不同时间使用同一种测量工具或方法来比较它们的结果，如果结果的相关性较高，则表明这种工具或方法具有较高的测试-重测可靠性。

4. 确定测量工具或方法的内部一致性的可替代形式。

这可以通过对同一群体在不同时间使用同一种测量工具或方法来比较它们的
结果，如果结果的内部一致性较高，则表明这种工具或方法具有较高的内部一致性的可替代形式。

5. 确定测量工具或方法的稳定性。

这可以通过对同一群体在不同条件下使用同一种测量工具或方法来比较它们的结果，如果结果的相关性较高，则表明这种工具或方法具有较高的稳定性。

总之，信度检验是对测量工具或方法的可靠性进行评估的过程，
可以通过多种方法进行。

不同的信度检验方法可用于不同的研究场景，以确保研究结果的准确性和可靠性。

疑难解惑克隆巴赫系数信度分析删除标题?信度分析时，如果分析项的CITC值很低，也或者该项被删除后信度系数明显上升，意味着该项应该被删除更合理。

相当于该项确实有数据，但分析时将其进行了删除外理。

后续所有的分析均应该以册除后作为标准进行信度分析无论如何均不达标?建议按照以下七步检查:第一:使用描述分析”检验下是否有奇怪的异常值，如果有则需要使用“数据处理->异常值”功能处理后再分析;第二:"非量表数据是不能进行信度分析，只需要用文字进行描述证明数据凭什么可信，比如如何设计问卷如何收集数据，数据为什么可信等，有没有进行过异常值处理等:第三:如果信度系数值依然很低(比如低于0.5)，此时可考虑把所有量表题合并在一起进行一次信度分析(题项越多通常信度系数会越高):第四:如果数据中有反向题，需要先使用数据处理->数据编码将反向题处理后再分析;第五:删除不合理的项，留下有意义的项:第六:加大样本量，样本量越大通常情况下信度会越高:第七:问卷设计时一个维度尽量4~7个题较好，题项越多信度会越高，而且如果不达标还可以删除个别不合理项。

针对问卷量表数据(重要提示:信度分析仅仅是针对量表数据)。

可以进行信度分析。

如果是非量表，则不能进行信度分析。

信度分析需要注意以下几点:信度分析时，是以单个维度为单位进行，比如有10个维度，则进行10次信度分析，最终将结果合并规范。

信度度分析时，最核心的指标值为整体a系数值;如下图:信度分析用于研究定量数据(尤其是态度量表题)的回答可靠准码性第一首先分析系数，如果此值高于0.8，则说明信度高如果此值介于0.7~0.8之间;则说明信度较好:如果此值介于0.6~0.7;则说明信度可接受;如果此值小于0.6;说明信度不佳;第二:如果CITC值低于0.3:可考虑将该项进行删除:第三:如果“项已制除的a系数”值明显高于a系数，此时可考虑对将该项进行副除后重新分析第四:对分析进行总结。