问卷的信度分析
信度liability Re 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、复本信度法、折半信度法、a 信度系数法。
其中，Crobach a 信度系数法是最简单易行且常用的方法，其公式为：
)s
s -(11-22i ∑=k k a
式中，k ——量表所包含的总题数；
∑2
i
s
——量表题项的方差总和；
2
s ——量表题项加总后方差。
a 系数的大小表明了问卷表的信度高低，一般来说，a 系数越大信度越高，量表设计越
合理，也即证明指标或者测量项目的选取越好；反之，a 系数越小信度越低，在这种情况下可能需要重新对问卷量表进行设计，剔除部分信度不高的指标或项目。
分量表信度指标值的判别标准如下表：
a 信度系数 分量表信度 900.0以上
899.0-800.0 799.0-700.0 699.0-600.0 599.0-500.0
500.0以下
非常理想 甚佳 佳 尚可 可信偏低 欠佳最好剔除
对于总问卷而言，则有如下判别指标：
a 信度系数
问卷信度
800
.0以上
799
.0-
700
.0
700
.0-
650
.0
600
.0以下非常好
好
最小可接受值欠佳最好剔除
由于该方法简单易行，因此我们采取a系数信度法对问卷调查的可信度进行分析，得到结果如下表
：
变量代号均值方差a系数
推广态度
a1
a2
a3
a4
a5
1.
生态效益b1 b2 b3 b4 b5
补贴政策c1 c2 c3 c4 c5 c6
感知质量d1 d2 d3 d4 d5
感知价格e1 e2 e3 e4
总问卷
修正后总问卷
由上表可以看到，推广态度的分量表的信度为630
.0，不能达到我们的预期值。我们可
以根据题目删减来修正信度，这里提供一个修正标准，如果删掉该对应题目，问卷的
cronbach 值就会变化，一旦出现大幅升高，则说明该行对应得题目可以考虑删去，alpha
以提高问卷的内部一致性信度（《spss在商务管理中的应用》卫海英主编）。在操作中发现，若把第一个问题删去可得推广态度的分量表的信度为0.720，这样使得这五个变量的信度都大于0.7，并且修正后总问卷信度为0.913远大于0.8，也说明了本研究的问卷有一定的可靠性。
由于Crobach a系数受量长表的影响较大并且本问卷分量表有25个条目，出于严谨考虑我们需要测量量表条目间的相关矩阵系数，并计算总相关系数。如下表：
各变量项目间相关系数
a1a2a3a4a5
a1
a2
a3
a4
a5
b1b2b3b4b5
b1
b2
b3
b4
b5
c1c2c3c4c5c6
c1
c2
c3
c4
c5 c6
d1
d2
d3
d4
d5
d1 d2 d3 d4 d5
0311
e1 e2
e3
e4
e1 e2 e3 e4
由上表可看出，推广态度5个条目中相关系数最大的值为0.589，可说明各条目间并非多重线性关系。同理，其他四项变量的各条目的相关系数最大值分别为0.560、0.554、
0.472和0.419，都不算大，可证明各变量测量项目间均不存在多重线性关系。
综上所述，各量表及量表下指标的设置较为合理。
Logistic 模型分析
1.模型介绍
Logistic 回归为概率性非线性回归模型，是研究分类观察结果）（y 与一些影响因素）（x 之间关系的一种多变量分析方法。一般多元线性回归的因变量为确定的值，而logistic 回归为概率型回归，通常用极大似然估计法来估计个变量的系数，用于求解因变量Y 为分二项或多项的问题。根据本文需要，把“是否愿意购买”作为二分变量因变量（即Y 只有0和1两个选项），选取事先预测与因变量有关的收入、年龄以及问卷主题中五个变量作为该模型的自变量，通过问卷所得数据并借助SPSS 软件进行分析求解，得出结论。 2.模型的检验方法介绍：
logistic 模型的检验可分为对建立的整个模型作检验和对单个变量的系数作检验。关于
对整个模型的检验，我们可以借助SPSS 软件运行结果，参照test 值，计分检验和wald 检验值。而关于对单个变量的系数作检验，则根据数理统计中假设检验的显著性水平才衡量。在检验中把不符合要求的变量提出修正模型作进一步分析。
logistic 回归模型的检验方法有很多种，
其中，2
PersonX 检验法和lemehow Homer -检验法是SPSS 所提供的两种整体模型系数的显著性方法。如果，2
PersonX 检验的检验结果05.0
lemehow Homer -检验法则则恰好相反，检验结果05.0>P 说明模型的显著性很好。在逻
辑斯回归分析中,最理想的回归模型是2
PersonX 检验值统计量05.0
05.0>p 。
如果出现2
PersonX 检验值统计量05.0
p 的情况,即表明回归模型适配度不佳，则可从自变量的相关矩阵来判别,看自变量间是否存在高度共线性问题。
3.Logistic 回归模型建立分析
本文二值Logistic 模型只要为了研究节能家电的生态效益、推广态度、所提供的产业政策以及消费者的年龄、月收入、对节能家电的感知价格和感知质量这些变量对消费者购买意愿的影响。其中，节能家电的生态效益、推广态度、所提供的产业政策、消费者的感知价格和感知质量是通过量表打分属于连续变量，可直接代入模型中作回归；而间断变量年龄和收入可借助SPSS 软件转换为虚拟变量后，与其他变量一起回归。
先考虑自变量月收入，本文分为4组，则需选定一个参照组并建立三个虚拟变量，下表中选取第4组为参照组，“月收入虚拟1”为第一组和第四组的对比，其他同理。则虚拟变量转换如下：
月收入（原始变量） 月收入虚拟1 月收入虚拟2
月收入虚拟3
1 3000元以下
2 3000—6000元
3 6000—10000元
1 0 0
0 1 0
0 0 1
4 10000元以上 0 0 0
同样把自变量年龄分为4组，选择第四组为参照组，虚拟变量转换如下： 年龄（原始变量） 年龄虚拟1
年龄虚拟2
年龄虚拟3
1 30岁以下
2 31—40岁
3 40—50岁
4 50岁以上 1 0 0 0
0 1 0 0
0 0 1 0
下面进行本文的二值logistic 回归分析过程，在随机抽取的70份问卷中，未分类之前对节能家电有购买意愿的有48位，占%；无购买意愿的有22位，占%。如下表：
已观察
已预测 购买意愿
修正百分比
不购买 购买 购买意愿
不购买
购买
0 0 22 48
0 100
总计百分比
模型的适配度检验结果如下表： 卡方
自由度 显著性
步骤 区块 模型
6 6 6
卡方 自由度 显著性
8
由表可知：六个自变量所建立的回归模型整体模型的2
PersonX 的05.0039.0p <=，
lemehow -homer 检验的05.0691.0p >=，通过显著性检验。
下表为二元logistic 回归模型的预测结果如下：
已观察
已预测
购买意愿 修正百分比 不购买
购买
购买意愿
不购买
购买
3
2
12 37
总计百分比
接着我们使用反复迭代的回归自变量的方法求各变量的系数，在SPSS 软件的运行下可发现，生态效益和年龄显著性小可在模型中剔除，至于与其他变量的相关值如下表所示： B
df sig
推广态度 补贴政策 感知质量 感知价格 月收入 常量
1 1 1 1 1 1
由上表可知，该模型的常数项为，把各变量的系数代入模型可得如下式子：
68
.0*72.0*58.0-*32.0*61.0*34.0++++=月收入感知价格感知质量
补贴政策推广态度购买意愿
综上所述，消费者对节能家电的感知价格与其购买意愿成负相关，该变量也是显著的，而其余变量对消费者购买意愿均成正相关，并且收入的系数最大即在上述变量中，消费者的收入水平对节能家电的购买意愿的影响是最大的。
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 Kerlinger 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 Stab ility）。 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。 2、复本相关法（Equivalent-Forms Method）：复本是内容相似，难易度相当的两份测验，对同一群受测者，第一次用甲份测试，第二次使用乙份，两份分数的相关系数为复本系数（Coefficient of Forms）或等值系数（Coefficient of Equivalence）。若两份测验不是同时实施，亦可相距一段时间再施测，这样算出的相关系数为稳定和等值系数。 复本相关法是测验信度量测的一种最好方法，但是要编制复本测验相当困难。而且复本相关法并不受记忆效用的影响，对测量误差的相关性也比再测法低。 3、折半法（Split Half Method）：与复本相关法很类似，折半法是在同一时间施测，最好能对两半问题的内容性质、难易度加以考虑，使两半的问题尽可能有一致性。
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
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
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）：
?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
非量表问卷怎么做信度分析 我们都知道很多分析方法只有量表题才可以使用，非量表题可用的方法是很有限的，但即便如此很多问卷还是会被设计成非量表的格式，那么非量表问卷应该如何分析呢？非量表题又有什么特点？在分析时需要注意什么呢？下面就来一一解答。 非量表题 非量表题，多用于了解某个主题的现状，样本的基本态度情况，以及研究不同人群的现状或态度差异。通常情况下现状政策类研究会更多使用非量表题。 比如不同年龄对于旅游需求的现状研究，在一些以量表题为核心的问卷中，也需要设计非量表题来收集样本的基本背景信息（比如性别、年龄）、样本特征、行为（比如您平时关注旅游方面的信息吗?）等。 1、样本背景分析，样本特征、行为分析 样本背景分析，或者样本特征、行为分析这两部分，通常情况下均是使用频数分析，统计样本对于各个选项的选择比例情况。 2、基本现状和样本态度分析 此步为基础分析，首先充分了解样本现状情况，以及样本的态度情况，
结合结果可以对不同群体的态度差异情况、现状差异情况进行分析，或者进一步研究影响关系。 在进行研究时，不应该拘泥于分析方法的使用，此部分更多会使用简单易懂的频数和百分比描述，最好结合各种图形展示，比如多选题可以使用条形图，单选题可以使用柱形图展示等。 3、差异分析 在上一部分打好基础后，就可以开始比较差异了。可以分析不同样本人群在题项上的态度差异，也或者不同人群在基本现状题项上的差异情况进行差异对比分析。 研究方法上看，针对非量表类题项关系研究，即分类与分类数据之间的关系研究，应该使用卡方分析。 4、影响关系分析 除了差异分析，也可以研究某种因素对样本态度的影响关系。Logistic 回归分析类似于多元线性回归，均为研究X对Y的影响情况。如果Y 为定量数据，则使用多元线性回归，如果Y为分类数据，则应该使用Logistic回归分析。
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（Reliability 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Kerlinger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 Stability）。 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。 2、复本相关法（Equivalent-Forms Method）：复本是内容相似，难易度相当的两份测验，对同一群受测者，第一次用甲份测试，第二次使用乙份，两份分数的相关系数为复本系数（Coefficient of Forms）或等值系数（Coefficient of Equivalence）。若两份测验不是同时实施，亦可相距一段时间再施测，这样算出的相关系数为稳定和等值系数。 复本相关法是测验信度量测的一种最好方法，但是要编制复本测验相当困难。而且复本相关法并不受记忆效用的影响，对测量误差的相关性也比再测法低。 3、折半法（Split Half Method）：与复本相关法很类似，折半法是在同一时间施测，最好能对两半问题的内容性质、难易度加以考虑，使两半的问题尽可能有一致性。 折半信度系数（split-half coefficient）：将同一量表中测验题目（项目内容相似），折成两半（单数题、偶数题），求这两个各半测验总分之相关系数。 4、柯能毕曲α系数（Cronbach α）：1951年Cronbach提出α系数，克服部分折半法的缺点，为目前社会科学研究最常使用的信度。 量测一组同义或平行测验总和的信度，如果尺度中的所有项目都在反映相同的特质，则各项目之间应具有真实的相关存在。若某一项目和尺度中其它项目之间并无相关存在，就表示该项目不属于该尺度，而应将之剔除。 只要有做问卷就可以做信度分析，提供各项客观的指标，作为测验与量表良窳程度的具体证据。 相关性：相关系数愈高，相关性愈高。 内部一致性：相关系数愈高，内部一致性愈高。
竭诚为您提供优质文档/双击可除spss调查问卷信度0.5 篇一：问卷的信度分析实例介绍 问卷的信度分析 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、复本信度法、折半信度法、a信度系数法。 其中，crobacha信度系数法是最简单易行且常用的方法，其公式为： si2ka(1-2) k-1s 式中，k——量表所包含的总题数； 2 s 2 i
——量表题项的方差总和； s——量表题项加总后方差。 a系数的大小表明了问卷表的信度高低，一般来说，a 系数越大信度越高，量表设计越 合理，也即证明指标或者测量项目的选取越好；反之，a系数越小信度越低，在这种情况下可能需要重新对问卷量表进行设计，剔除部分信度不高的指标或项目。 分量表信度指标值的判别标准如下表： a信度系数 0.900以上 分量表信度非常理想甚佳佳尚可可信偏低欠佳最好剔 除 0.800-0.8990.700-0.7990.600-0.6990.500-0.5990.500以下 对于总问卷而言，则有如下判别指标： a信度系数 0.800以上 问卷信度非常好好最小可接受值欠佳最好剔除 0.700-0.7990.650-0.7000.600以下 由于该方法简单易行，因此我们采取a系数信度法对问
卷调查的可信度进行分析，得到 结果如下表： 变量 代号 a1a2 均值 2.811.871.8.008.4712.3012.3612.3612.4312.27 方差 11.6688.8958.0387.3338.28212.44512.14611.82711.9591 2.606 a系数 推广态度a3a4a5b1b2 0.630 生态效益b3b4b5 0.926 c1c2c3c4c5c6d1d2 13.20xx.1612.5612.5012.7012.4610.1710.2710.3310.269 .898.107.697.847.66 11.67011.29413.41013.09412.61914.51318.05716.28816.
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
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“确定”
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！】
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。 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著性检验。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特定变量高度关联，这些公因子即代表了量表的基本结构。通过因子分析可以考察问卷是否能够测量出研究者设计问卷时假设的某种结构。在因子分析的结果中，用于评价结构效度的主要指标有累积贡献率、共同度和因子负荷。累积贡献率反映公因子对量表或问卷的累积有效程度，共同度反映由公因子解释原变量的有效程度，因子负荷反映原变量与某个公因子的相关程度。在结束本文时应再次强调，为了提高调查问卷的质量，进而提高整个研究的价值，问卷的信度和效度分析绝非赘疣蛇足，而是研究过程中必不可少的重要环节。 其中因子分析是：分析——降维——因子分析，把所有主观题选到：“项目”中，点击描述，选择KMO和Bartlett’s检验。点击旋转，选择最大方差法。点击选项，按大小排序。其中，KMO值大于0.7，说明问卷的结构效度良好。 具体步骤： “分析”——“降维”——“因子分析”
大学生体育用品消费情况调查问卷 同学，你好！随着湛江体育社团的不断发展，体育运动逐渐成为热门的一个话题，而对体育用品的消费比重是日趋攀升。为了更好的了解大学生当前对体育用品的消费行为及能力，我们特拟定此问卷。我们将珍视你提供的宝贵一件。本调查采取匿名方式。大约智慧耽误您10分钟的时间。希望得到你的支持与配合。谢谢！ 1.你的性别是A男B女 2.你所在的年级是A大一B大二C大三D大四 3.你平均一个月的生活费用 A 500元一下 B 501—800元C 801—1000元D 1000元以上4你平均每月购买体育用品（包括运动服饰、运动鞋等）的花费是 A 50元以下 B 50—100元 C 100—200元 D 200元以上 5你购买体育用品会选择什么时间？ A周末或者节假日B 折扣优惠时C 促销活动时D 新品上市时E没有固定时间 6你一般更换体育用品的期限是？ A 过时就换 B 用旧就换 C 坏了才换 7你主要的消费组成是？（多选） A 运动服饰B运动鞋C 运动器材D运动消费（观看比赛活实际参加运动所产生的费用）E 其它 8你购买体育用品的主要途径（多选） A 大型商场 B 专卖店C综合的小型体育用品商店D网上E其它 9你对哪些体育品牌的关注较多（多选） A耐克B阿迪C卡帕D茵宝E美津浓F匹克G李宁H锐步I特步G安踏K德尔惠L361N其它 10你购买体育用品的具体因素（多选） A品牌B价格C款式D质量E面料F性价比G时尚H哪个国家生产I其它 11你觉得哪些因素对体育品牌最重要（多选） A价格优惠B知名度C信誉保障D服务质量E款式丰富F广告宣传G同学影响K产品创新L 其它 12如果现在有一个全新的针对大学生的体育用品的销售平台，你认为它对你的最大吸引力在于（多选） A最新款的体育用品B超惠价格的过季品C正品专柜的品质保证D在专卖店基础上的折扣价格E七天内无理由退换货的服务承诺F服务好G其它 13运动消费的钱大多用在（多选） A运动鞋B观看比赛、租用场地等消费C运动器材D运动服装E其它 14你购买体育用品时那些因素会使你改变原来的购买决定（多选） A品牌B价格C款式D质量E面料F性价比G时尚H哪个国家生产I其它 15你平均每个月的体育消费大概是多少钱？ A 50元以下 B 50—100元 C 100—200元 D 200元以上
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
问卷的信度分析 信度liability Re 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、复本信度法、折半信度法、a 信度系数法。 其中，Crobach a 信度系数法是最简单易行且常用的方法，其公式为： )s s -(11-22i ∑=k k a 式中，k ——量表所包含的总题数； ∑2 i s ——量表题项的方差总和； 2 s ——量表题项加总后方差。 a 系数的大小表明了问卷表的信度高低，一般来说，a 系数越大信度越高，量表设计越 合理，也即证明指标或者测量项目的选取越好；反之，a 系数越小信度越低，在这种情况下可能需要重新对问卷量表进行设计，剔除部分信度不高的指标或项目。 分量表信度指标值的判别标准如下表： a 信度系数 分量表信度 900.0以上 899.0-800.0 799.0-700.0 699.0-600.0 599.0-500.0 500.0以下 非常理想 甚佳 佳 尚可 可信偏低 欠佳最好剔除 对于总问卷而言，则有如下判别指标： a 信度系数 问卷信度 800.0以上 799.0-700.0 700.0-650.0 600.0以下 非常好 好 最小可接受值 欠佳最好剔除
由于该方法简单易行，因此我们采取a系数信度法对问卷调查的可信度进行分析，得到 结果如下表： 变量代号均值方差a系数 推广态度a1 a2 a3 a4 a5 2.81 1.87 1. 8.00 8.47 11.668 8.895 8.038 7.333 8.282 0.630 生态效益b1 b2 b3 b4 b5 12.30 12.36 12.36 12.43 12.27 12.445 12.146 11.827 11.959 12.606 0.926