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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Cronbach'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.901Bartlett的球形度检验近似卡方4892.820df 186Sig. .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。
信度分析和效度分析数据计分方法说明类别小分类对应题项每题计分方法维度计分方法题项职业倦怠情感枯竭1-3题正向计分全部题项直接加总 3 去个性化4-6题正向计分全部题项直接加总 3 个人成就感7-10题逆向计分全部题项取倒数后加总 4心理资本11-18题正向计分全部题项直接加总8组织气氛19-26题21题为逆向计分，其余题项正向计分21题取倒数后与其余题项加总8总体幸福感27-31题27题和31题为逆向计分，其余题项为正向计分27和31题取到术后与其余题项加总5整体问卷以上各个维度的总分直接加总31讲问卷调查的数据进行如上表的数据预处理后，接下来再进行如下分析。
1 信度分析这里有63份问卷，首先我们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性。
信度分析中常用Cronbach α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0.8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。
将以上63份问卷的数据用SPSS21.0先进行标准化处理，再进行信度分析，其结果如表一所示：表一信度分析表类别Cronbach's Alpha项数整体问卷.61731职业倦怠.82210心理资本.8018组织气氛.8378总体幸福感.6795表一显示，整体问卷和问卷中的各个维度的Cronbach's Alpha系数值均大于0.6，所以可以推断此问卷的可信度一般，该评价问卷只具有很较高的内在一致性。
2 效度分析具备信度的问题不一定具备效度，因此做完信度分析，再用SPSS21.0对其进行效度分析。
如何使用spss进行问卷效度和信度分析哎呀，这可是个大问题啊！让我们一起来看看如何使用SPSS进行问卷效度和信度分析吧！我们需要了解一下什么是效度和信度。
效度是指问卷能否准确地测量我们想要研究的概念，而信度则是指问卷的稳定性和一致性，即同一人在不同时间或环境下回答相同的问题时，答案是否一致。
那么，我们该如何使用SPSS来进行这些分析呢？我们需要导入数据。
这里啊，数据就像是我们的钱财，需要妥善保管。
在SPSS中，我们可以通过“文件”->“打开”来导入我们的数据。
记得把数据放在一个合适的文件夹里，这样我们才能轻松找到它哦！接下来，我们需要对数据进行预处理。
这个过程就像是给我们的数据洗个澡，让它变得更加整洁。
在SPSS中，我们可以通过“数据”->“清洗”来进行预处理。
这里有一些常见的数据清洗任务，比如缺失值处理、异常值处理等。
通过这些任务，我们可以让数据变得更加规范，便于后续的分析。
好了，现在我们的数据已经准备好了。
接下来，我们就可以开始进行效度和信度分析了。
在SPSS中，我们可以通过“分析”->“可靠性”来进行这些分析。
在这里，我们可以选择不同的分析方法，比如Cronbach's alpha系数、KMO和Bartlett's球形检验等。
这些方法可以帮助我们了解问卷的效度和信度情况。
在进行效度和信度分析时，我们需要注意以下几点：1. 我们需要确保我们的问卷设计是合理的。
一个好的问卷设计应该能够准确地反映我们想要研究的概念，同时避免引导受访者给出特定答案的问题。
2. 我们需要选择合适的分析方法。
不同的问卷可能适用于不同的分析方法，所以我们需要根据具体情况来选择。
3. 我们需要关注分析结果。
如果分析结果显示我们的问卷效度和信度较低，那么我们就需要重新审视我们的问卷设计，看看是否有需要改进的地方。
使用SPSS进行问卷效度和信度分析是一个相当有趣的过程。
通过这个过程，我们可以更好地了解我们的问卷质量，从而提高研究的质量。
球形检验：KMO 和 Bartlett 的检验a取样足够度的 Kaiser-Meyer-Olkin 度量。
.438Bartlett 的球形度检验近似卡方1413。
701df 630Sig. .000a. 基于相关公因子方差原始重新标度初始提取初始提取1.221 .973 1。
000 。
797 A31,5-非常同意;4—同意；3—不确定；4-不同意；5—非常不同意A21，5-非常同意；4—同意;3—1。
003 .727 1.000 .725 不确定;4-不同意；5—非常不同意A32,5—非常同意；4-同意；3—.872 。
408 1.000 。
468 不确定;4—不同意；5—非常不同意1。
331 。
915 1。
000 .688 A335—非常同意;4—同意；3—不确定；4—不同意；5—非常不同意1。
051 .364 1。
000 。
346 A115—非常同意；4—同意；3-不确定；4-不同意；5—非常不同意1。
167 。
994 1.000 .852 A345-非常同意；4—同意；3—不确定；4—不同意;5—非常不同意1.023 。
646 1.000 .631 A225-非常同意；4—同意；3-不确定;4—不同意；5-非常不同意1.128 .746 1。
000 。
662 A235—非常同意；4—同意；3—不确定；4—不同意；5—非常不同意信度：A维度:可靠性统计量Cronbach's Alpha 基于标准化项的Cronbachs Alpha 项数。
760 .759 10 B维度:可靠性统计量Cronbach's Alpha 基于标准化项的Cronbachs Alpha 项数。
594 。
594 9C维度：可靠性统计量Cronbach’s Alpha基于标准化项的Cronbachs Alpha 项数.820 .824 10 D维度：可靠性统计量总信度：可靠性统计量 Cronbach's Alpha 基于标准化项的Cronbachs Alpha项数。
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。
如何使用spss进行问卷效度和信度分析如何使用 SPSS 进行问卷效度和信度分析在进行社会科学研究或者市场调研等工作时，问卷是一种常用的数据收集工具。
然而，仅仅收集到数据是不够的，还需要对问卷的质量进行评估，这就涉及到问卷的效度和信度分析。
SPSS 作为一款功能强大的统计分析软件，可以帮助我们有效地完成这些分析。
接下来，我将详细介绍如何使用 SPSS 进行问卷效度和信度分析。
一、问卷效度分析效度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。
简单来说，就是问卷是否真正测量了我们想要测量的东西。
1、内容效度内容效度主要是通过专家判断和文献参考来评估问卷的题目是否涵盖了研究主题的各个方面。
在 SPSS 中，一般不直接进行内容效度的分析，但可以在设计问卷阶段，征求专家意见来保证内容效度。
2、结构效度结构效度通常使用因子分析来检验。
首先，需要检查数据是否适合进行因子分析。
可以通过 KMO 检验和 Bartlett 球形检验来判断。
在 SPSS 中，操作步骤如下：（1）选择“分析” “降维” “因子分析”。
（2）将需要分析的变量选入“变量”框。
（3）点击“描述”，勾选“KMO 和 Bartlett 的球形度检验”。
如果 KMO 值大于 06，且 Bartlett 球形检验的 p 值小于 005，则说明数据适合进行因子分析。
接下来，进行因子提取和旋转。
常见的方法有主成分分析和主轴因子法等。
旋转方法可以选择方差最大正交旋转或斜交旋转。
根据旋转后的因子载荷矩阵，判断问卷的结构效度。
如果题项在预期的因子上有较高的载荷（一般大于 04），且在其他因子上的载荷较低，则说明问卷具有较好的结构效度。
3、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（如已有的成熟量表或实际行为表现）之间的相关性来评估效度。
在 SPSS 中，可以通过计算问卷得分与效标变量之间的皮尔逊相关系数来判断效标关联效度。
如果相关系数显著且符合预期的方向，则说明问卷具有较好的效标关联效度。
如何使用spss进行问卷效度和信度分析如何使用 SPSS 进行问卷效度和信度分析在社会科学研究中，问卷是收集数据的常用工具之一。
然而，为了确保问卷所收集到的数据是准确、可靠且有效的，我们需要进行效度和信度分析。
SPSS 作为一款强大的统计分析软件，可以帮助我们轻松完成这些任务。
接下来，我将详细介绍如何使用 SPSS 进行问卷的效度和信度分析。
一、效度分析效度，简单来说，就是指测量工具能够准确测量出所要测量的概念或特质的程度。
在问卷设计中，效度主要包括内容效度、结构效度和准则效度等。
1、内容效度内容效度通常是通过专家评估来确定的。
专家根据研究目的和理论基础，对问卷的题目是否涵盖了所需测量的内容进行判断。
SPSS 本身并不能直接用于评估内容效度，但我们可以在编制问卷时，参考专家的意见来提高内容效度。
2、结构效度结构效度是指问卷的测量结果与理论上的结构或框架是否相符。
在SPSS 中，常用的结构效度分析方法有因子分析。
（1）数据准备首先，将问卷数据录入SPSS 中。
确保每个变量的命名清晰、准确，数据的录入没有错误。
（2）因子分析操作步骤依次选择“分析” “降维” “因子分析”。
将需要分析的变量选入“变量”框中。
（3）结果解读KMO 值和巴特利特球形检验：KMO 值越接近 1，表明数据越适合做因子分析；巴特利特球形检验的显著性水平小于 005 时，也表明数据适合做因子分析。
因子载荷：观察因子载荷值，载荷值大于 04 通常被认为是有意义的。
如果某个变量在多个因子上的载荷值都较高，或者载荷值与预期的理论结构不符，可能说明问卷的结构效度存在问题。
共同度：共同度反映了每个变量被因子解释的程度，共同度越高，说明变量被因子解释得越好。
碎石图：通过观察碎石图，可以确定提取的因子个数。
3、准则效度准则效度是通过与一个已被证明有效的测量工具进行比较来评估的。
例如，我们可以将新设计的问卷与一个已被广泛认可的同类问卷进行比较，计算两者之间的相关系数来评估准则效度。
图例问卷调查问卷调查法也称问卷法，它是调查者以书面提出问题的方式搜集资料的一种研究方法。
即调查者就调查内容提出问题或编制成表格；分发或邮寄给有关人员，请他们填写答案，然后回收整理、统计和研究。
标题z你好！请配合填写此次调查问卷！谢谢！z1.你喜欢音乐吗？zA 喜欢B 不喜欢z导语2．你经常听音乐吗？zA 经常B 有时C 偶尔D 极少E 从不z3.你喜欢听欢快的音乐还是忧伤的音乐？zA 欢快的B 忧伤的一般是一段短语。
内容是向被调查z4. 你喜欢的音乐方面的明星是哪个地区的？zA 大陆B 港台C 日韩D 欧美z5．你认为中学生听音乐的利弊关系是怎样的？正文—调查者的合作再次表示感谢，以及关于不zA 利大于弊B 弊大于利C 没关系z6．你认为音乐与人的情绪有关系吗？zA 关系密切B 有点关系C 毫无关系D 不清楚问卷的主体要漏填与复核的请求，有的问卷也可以省略。
z7．请你准确地说出音乐的分类z8．你喜欢听什么类型的音乐？zz9．你认为什么样的音乐对人的心情有什么样的影响？z z 10．请你对本次问卷调查做以评价。
结束语再次感谢你对我们工作的支持与配合【封面信】——给被调查者的短信，为其介绍和说明调查者的身份、调查的目的、意义、内容。
篇幅宜短小，通常300字以内。
一般包括：身份；调查目的、内容；对象选取和结果保密措施；致谢等。
【标题】——问卷的标题要与课题的研究目的相符合，直接点明调查的主题。
使被调查者对所要回答的问题有一个大致的了解。
问卷标题要简明扼要，但又必须点明调查对象或调查主题。
【导语】也称前言或问卷说明。
一般包括对——被调查者的称谓、自我介绍、调查的目的、填写要求等的说明。
【正文】——调查问卷的主要部分，也就是问题与答案部分。
【结束语】——一般是一段短语。
内容是向被调查者的合作再次表示感谢，以及关于不要漏填与复核的请求。
结束语要简短明了，有的问卷也可以省略。
调查问卷的导语注意的问题简要说明调查的内容和意义，突出本次调查的主要问题和现象。
问卷信度效度检验是保证后续分析有效性的必要保障问卷的信度和效度检验都是针对量表进行在spss中信度检验通常采用“可靠性检验”效度分析采用探索性因子分析或者验证性因子分析本次信度和效度检验以真实案例数据进行教程详解。
本次问卷分为6大维度，内容如下：变量说明一、 信度分析1.数据录入，结果如下（变量视图）：变量视图2.依次点击分析-标度（度量）-可靠性分析信度分析3. 每个量表维度 分别 进行信度分析，选中 专业了解度包含的5个题目，并且点击中间的箭头。
变量选择3. 在 模型 下拉选项中选中Alpha或者α，一般默认，这个是科隆巴赫系数。
科隆巴赫系数3. 点击右上角的 统计 选项，然后勾选打钩的内容，并且点击继续：勾选选项3. 点击确定就得到了第一个维度（专业了解度）的信度分析结果：在以下结果图中打红√的为重点内容，先看第一个√的内容，为主要的信度检验结果，我们要关注的是基于标准化项的克隆巴赫系数，这个系数取值范围在0-1之间，越接近1，就说明可靠性就越高，一般低于0.5就要考虑重新对问卷进行调整了。
在项总计统计表中我们要重点关注最后一列，项删除后的克隆巴赫系数，1-5行，分别对应1-5题，每一行说明删除对应的题目后，克隆巴赫系数的情况。
目的就在于判断维度或者问卷中的题目有没有存在不合适的题目。
只要删除后的系数小于标准化的系数就不需要对题目进行调整。
3. 按照以上的步骤分别对所有的维度进行可靠性分析，最后的结果在Excel中进行整理就得到了如下的结果。
整理结果二、 效度分析在本图文教程中，效度分析采用的是探索性因子分析。
需要的注意的是，绝大部分情况下效度分析是针对量表总体进行的，不再像信度分析一样分维度进行。
1. 在主界面点击分析——降维——因子因子分析1. 选中左边所有的 量表 题目。
然后点击中间的箭头选择变量1. 点击 描述 ，选择打钩的内容：勾选选项1. 其他的全部默认，接着点击确定：结果关于效度分析，在所有因子分析的结果中我们只需要关注这个表，这里面有两个指标是评价效度的。
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。
0.7，1、单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，根据相关是否显着判断是否有效。
若量表中有反意题项，应将其逆向处理后再计算总分。
2、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，选择一精心整理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，若二者相关显着，或者问卷题项对准则的不同取值、特性表现出显着差异，则为有效的题项。
评价准则效度的方法是相关分析或差异显着性检验。
在调查问卷的效度分析中，选择一个合适的准则往往十分困难，使这种方法的应用受到一定限制。
3、结构效度分析结构效度是指测量结果体现出来的某种结构与测值之间的对应程度。
结构效度分析所采用的方法是因子分析。
有的学者认为，效度分析最理想的方法是利用因子分析测量量表或整个问卷的结构效度。
因子分析的主要功能是从量表全部变量（题项）中提取一些公因子，各公因子分别与某一群用于评价结构效度的主要指标有累KMO 精心整理。
如何使用spss进行问卷效度和信度分析朋友们！今天咱们来聊聊那个让人头疼的问题——怎么用spss搞定问卷的“质量检查”啊。
是不是每次看到数据就像侦探一样，心里直打鼓，生怕哪一步走错了，让整个调查结果都跑偏了？别急，让我这个“问卷调查小能手”来给你支几招，让你的问卷也能像侦探一样，精确无误地找出真相！首先得说说什么是问卷的“效度”。
效度就像是问卷的“身份证”，证明你问的问题是靠谱的，不会冤枉好人也不会放过坏人。
在spss里，我们可以通过探索性因子分析（exploratoryfactoranalysis,efa）来测一测问卷的效度，就像给问卷做个“体检”，看看它到底能不能准确地反映出你想要研究的内容。
接下来说说“信度”。
信度就像问卷的“忠诚度”，保证你不会因为某个问题而漏掉重要的信息。
在spss里，我们可以使用克隆巴赫α系数（cronbach'salpha）来测一测问卷的信度，就像给问卷做个“保险”，确保它不会因为一个小问题就“罢工”。
怎么操作呢？我来给你画个图解。
想象一下，你的问卷就像是一张大网，每个问题就是网上的一个结点，它们相互关联，共同构成了一个整体。
现在，我们要通过efa来解开这张网，看看它里面藏着什么秘密。
如果发现有些结点之间关系不紧密，那可能就意味着你的问卷效度不够高，需要重新调整问题或者增加一些新的维度。
再来看看信度。
想象一下，你的问卷就像是一本日记，记录了你每天的心情变化。
现在，我们要通过cronbach'salpha来检查一下这本日记的质量。
如果发现某些日子的记录特别差，那可能就是那些问题不太可靠，需要改进。
别忘了用spss的统计功能来验证你的发现。
比如，你可以计算每个问题的得分，看看它们是否都在一个合理的范围内；你也可以进行t检验或者方差分析，看看不同组之间的差异是否显著。
这样，你就可以更有信心地说，你的问卷是有效的，也是可靠的。
以上就是我作为“问卷调查小能手”为你准备的“秘籍”。
spss数据分析教程之SPSS信度分析和效度分析(DOC)信度分析和效度分析数据计分方法说明类别小分类对应题项每题计分方法维度计分方法题项职业倦怠情感枯竭1-3题 正向计分 全部题项直接加总 3 去个性化 4-6题 正向计分 全部题项直接加总 3 个人成就感7-10题 逆向计分全部题项取倒数后加总 4心理资本11-18题 正向计分 全部题项直接加总 8组织气氛 19-26题21题为逆向计分，其余题项正向计分 21题取倒数后与其余题项加总 8 总体幸27-27题和3127和31题5福感31题题为逆向计分，其余题项为正向计分取到术后与其余题项加总整体问卷以上各个维度的总分直接加总31讲问卷调查的数据进行如上表的数据预处理后，接下来再进行如下分析。
1 信度分析这里有63份问卷，首先我们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性。
信度分析中常用Cronbach α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0.8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。
将以上63份问卷的数据用SPSS21.0先进行标准化处理，再进行信度分析，其结果如表一所示：表一信度分析表类别Cronbach'sAlpha项数整体问卷.61731职业倦怠.82210心理资本.8018组织气氛.8378总体幸福感.6795表一显示，整体问卷和问卷中的各个维度的Cronbach's Alpha系数值均大于0.6，所以可以推断此问卷的可信度一般，该评价问卷只具有很较高的内在一致性。
