论文问卷信度检测相关系数怎么算

分析问卷的信度：X=T+E。

若用T表示真实值，B表示偏差即系统误差，E表示测量的随机误差，X表示测量结果，则有：X=T+B+E。在上述分解式中，T是一个抽象的变量，是潜在的需要估计的值。系统误差B是可通过采用一定的手段避免或减少的误差，而随机误差E是无法避免的。

若测量得到的结果X与真实值T一致或者差异很小，则称测量是“可靠的”或者是“可信的”；否则称测量在某种程度上是“不可靠的”或者“不可信的”。由于系统误差B很难分解，而且在问卷的设计上要求尽量避免系统误差，所以通常在信度分析中仅考虑随机误差。即在下式的基础上，分析问卷的信度：X=T+E。

信度的种类

1、Cronbach α信度系数：是最为常见的信度测量方法（SPSSAU默认为此信度系数）。用于检验问题之间的内在一致性情况，也就是多个题目是否测量了相同的内容或概念。

2、折半信度：折半信度就是将所有量表题项分为两半，计算两部分各自的信度以及相关系数，进而估计整个量表的信度。判断标准可参考α信度系数的衡量标准。此类分析方法较为少见。

3、复本信度：复本信度是同样一组样本，一次性回答两份问卷，比如同样一组学生连续做两份同样难度水平的试卷。然后通过计算两份样本相关系数，从而进行信度质量衡量，由于实际操作过程中有诸多客观条件限制，此类分析方法较为少见。

4、重测信度：重测信度指同样的样本，在不同的时间点回答同样一份问卷。继而计算两份数据的相关系数，并且通过相关系数去衡量信度质量。重测信度可以评估时间差异带来的误差，但实际操作中有诸多不便，因而此类分析使用较少。

问卷调查相关系数的计算公式：f=secα。信度（Reliability）也就是可靠性，它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。信度指标通常以相关系数表示，即用同一被试样本所得的两组资料的相关系数作为测量一致性的指标，称为信度系数。相关系数是最早由统计学家卡尔·皮尔逊设计的统计指标，是研究变量之间线性相关程度的量，一般用字母r表示。由于研究对象的不同，相关系数有多种定义方式，较为常用的是皮尔逊相关系数。问卷调查的结果，我们可以输入spss，然后直接在spss里面就可以计算出相关系数r的值。

若用t表示真实值，b表示偏差即系统误差，e表示测量的随机误差，x表示测量结果，则有：x=t+b+e。

在上述分解式中，t是一个抽象的变量，是潜在的需要估计的值。系统误差b是可通过采用一定的手段避免或减少的误差，而随机误差e是无法避免的。

若测量得到的结果x与真实值t一致或者差异很小，则称测量是“可靠的”或者是“可信的”；否则称测量在某种程度上是“不可靠的”或者“不可信的”。

信度的估计

在对问卷的信度进行估计之前，需要通过采用适当的量表（如 Likert 量表）将问卷中的各类主观的或客观的备选答案转化为数字形式，然后在此基础上进行问卷评分（包括单项评分、相关题目分组评分和总评分等）。

信度分析的常用具体方法有重测信度、复本信度、分半信度、信度系数法四种（后两种可归为内部一致性信度）。