第九章 信度分析（Reliability）
一、信度分析的概念
1．信度
信度又叫可靠性，是指测验的可信程度。它主要表现测验结果的一贯性、一致性、再现性和稳定性。
信度只受随机误差影响，随机误差越大，测验的信度越低。因此，信度亦可视为测量结果受随机误差影响的程度。系统误差产生恒定效应，不影响信度。
在测量学中，信度被定义为:一组测量分数的真变异数功总变异数 (实得变异数)的比率，即：
rxx=S2r/S2x 即： 信度系数=真变异数/总变异数
2．信度的标准
在心理学中通常可以用已有的同类测验作为比较的标准。
一般能力与成就测验的信度系数常在0.90以上，性格、兴趣、态度等人格测验的信度系数通常在0.80-0.85之间。
任何测验或量表的信度系数如果在0.90以上，表示测验或量表的信度甚佳。在社会科学领域中，可接受的最小信度系数值为多少？
Gay(1992)观点：0.80以上；
DeVellis(1991)、Nunnally(1978)等人：认为在0.70以上是可接受的最小信度值。
如果量表的信度过低如在0.60以下，应考虑重新修订或重新编制研究工具。
3．信度的分类
信度可分为以下两类：
（1）内在信度：内在信度指的是调查表中的一组问题 (或整个调查表)是否测量
的是同一个概念，也就是这些问题之间的内在一致性如何。如果内在信度系
数在0.8以上，则可以认为调查表有较高的内在一致性。最常用的内在信度系
数为克朗巴哈系数(Cronbach )和分半信度(Split-half)。
（2）外在信度：指在不同时间进行测量时调查表结果的一致性程度。最常用的外在信度指标是重测信度，或"再测信度（Test-retest reliability），即用同一问卷在不同时间对同一对象进行重复测量，然后计算一致程度。
4．操作命令
（1） 菜单AnalyzeScaleReliability Analysis，进入主对话框；
1、单因素方差分析 1)准备分析数据
2)启动分析过程
3)设置分析变量
4)设置多项式比较
5)多重比较
6)提交执行
7)结果与分析
2、多因素方差分析 1)准备分析数据
2)调用分析过程
3)设置分析变量
4)选择分析模型
5)选择比较方法
6)选择均值图
7)选择多重比较
8)保存运算值
9)选择输出项
10)提交执行
11)结果分析
单因素方差分析 单因素方差分析也称作一维方差分析。它检验由单一因素影响的一个(或几个相互独立的)因变量由因素各水平分组的均值之间的差异是否具有统计意义。还可以对该因素的若干水平分组中哪一组与其他各组均值间具有显著性差异进行分析，即进行均值的多重比较。One-Way ANOVA过程要求因变量属于正态分布总体。如果因变量的分布明显的是非正态，不能使用该过程，而应该使用非参数分析过程。如果几个因变量之间彼此不独立，应该用Repeated Measure过程。
[例子]
调查不同水稻品种百丛中稻纵卷叶螟幼虫的数量，数据如表5-1所示。
表5-1 不同水稻品种百丛中稻纵卷叶螟幼虫数
从复 水 稻 品 种
1 2 3 4 5
1 41 33 38 37 31
2 39 37 35 39 34
3 40 35 35 38 34
数据保存在“DATA5-1.SAV”文件中，变量格式如图5-1。
图5-1
分析水稻品种对稻纵卷叶螟幼虫抗虫性是否存在显著性差异。
1）准备分析数据
在数据编辑窗口中输入数据。建立因变量“幼虫”和因素水平变量“品种”，然后输入对应的数值，如图5-1所示。或者打开已存在的数据文件“DATA5-1.SAV”。
2）启动分析过程
点击主菜单“Analyze”项，在下拉菜单中点击“Compare
Means”项，在右拉式菜单中点击“0ne-Way ANOVA”项，系统
打开单因素方差分析设置窗口如图5-2。
图5-2 单因素方差分析窗口
SPSS信效度难度区分度分析举例
假设我们正在开展一个关于健康生活方式的调查研究，为了评估参与者的健康行为，我们设计了一个由20个问题组成的问卷。这些问题涉及到饮食、运动、睡眠以及其他与健康相关的行为。
首先，我们需要将这些问题输入SPSS软件进行分析。假设我们将这些问题编号为Q1至Q20，以便进行数据输入和分析。
第一步是计算每个问题的信度。信度是指问卷测量的稳定性和一致性，也就是说，当我们重复使用问卷时，是否能够获得相似的结果。可以使用内部一致性系数，例如Cronbach's α，来评估信度。在SPSS中，可以通过如下步骤计算：
1.打开SPSS软件，点击"变量视图"选项卡，输入各个问题的名称和数据类型。
2.回到"数据视图"选项卡，输入参与者的数据。
3.点击"分析"菜单，选择"可靠性分析"。
4.在弹出的"可靠性分析"对话框中，将所有的问题添加到"题目"一栏中。
5. 在"统计量"一栏中，选择"Cronbach's α"。
6.点击"确定"进行分析。
SPSS将计算每个问题的Cronbach's α系数，并将结果显示在分析结果窗口中。如果Cronbach's α系数大于0.7，则说明这些问题具有良好的内部一致性，信度较高。 接下来，我们需要计算每个问题的难度和区分度。难度是指被试者平均得分的水平，也就是说，大多数被试者的回答是什么。区分度是指问题能够区分出不同被试者之间的差异程度，也就是说，得分高的被试者在这个问题上与得分低的被试者之间是否有明显的差异。可以使用点双列相关和韦勒系数来评估难度和区分度。在SPSS中，可以通过如下步骤计算：
1.打开SPSS软件，点击"变量视图"选项卡，输入各个问题的名称和数据类型（如果还没有输入）。
2.回到"数据视图"选项卡，输入参与者的数据（如果还没有输入）。
3.点击"分析"菜单，选择"相关"，再选择"双列相关"。
4.在弹出的"双列相关"对话框中，将要计算的问题添加到"变量列表"一栏中。
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。
