论文中信效度总结模板

信度：稳定性，可信程度。效度：有效性，能达到测试目的的有效程度。比如为了测试某班级的英语水平，使用标准英语测试卷，重复做三次，学习水平高的就是稳定90几，学习成绩差的就是70几，很稳定，这是高信度，表明结果是可信的，这同时也是高效度，这个测量方式能有效测试出这个班学生的英语水平。现在改用非常简单的英语卷子，无论测几次，所有人都是90几，这仍然是可信的，无论做几次，大家的结果都稳定不改变；但是没有效度，测不出水平了。现在再换用极难的卷子，而且只有选择题。现在学生会瞎蒙了，每次测的结果都不一样，小明有时候70，有时候40，有时候又能90，没有信度了，更没有效度。再改用数学的标准卷子，大家成绩又很稳定，数学学得好的，一直90+，数学学不好的，一直60+，无论考几次，结果都差不多，依然是可信的，信度高。但是没有任何效度，数学卷子是测不出英语水平的。总之，只要一个卷子测出来成绩很稳定，就是高信度，可信的，说明了卷子能证明学生的做题能力；但有没有效（效度），要看能不能真正达成目的，不仅可信，还要有针对性，还要有区分度，能筛选出优良中差。结论，高效度是我们最终追求的，高效度必然有高信度。高信度不一定有高效度，低信度一定是低效度。

信效度分析怎么写进论文介绍如下：

要看做的内容是什么，如果你的问卷中的四个维度同质性很高，那么我们通常只报告整体的Cronbach's Alpha系数。比如一份语言测试（单一能力测验），那么就不需要报告每个部分的Cronbach's Alpha了。

但是如果不是，比如是人格测验，那么通常是要报告每个分测验和总的Cronbach's Alpha。不过你放心，一般这个信度指标和题目数量有关，也就是说题目越多，信度就越高。所以总体的指标一定不会低于单个分测验的。

另外，测验当然要做效度分析了。既然你的问卷结构已经确定，建议你做验证性因素分析，可以用结构方程模型做，具体工具推荐AMOS。

信效度分析：

统计学分析中经常会采用问卷调查的方法来获取分析数据，为了保证统计设计质量，往往需要检测调查问卷的质量，也就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。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。

在论文写作中，导师常常告诉我们，调研要有信效度检验，那么信度、效度是什么？怎么分析信效度呢？ 信度是指测量的可信程度。 我们来看一个比较理想的状态。当我们用一个测量工具，对我们需要测量的对象测量了很多次后，得到的结果都是一样的。这时我们可以说这个测量工具是可以信赖的。 但是现实中，由于随机误差的影响，不可能达到这种状态。 那么我们怎么评估我们的测量工具是可以信赖的呢？ 我们可以计算我们用自己的测量工具得到的结果与理想状态的差距。如果差距越小，那么我们的测量工具就越可靠。 这个差距就是信度。 信度有不同的指标，我们只要明白什么时候用什么指标来检验信度就可以了。剩下的计算，统计软件可以帮我们完成，我们只要选择我们需要的计算公式进行计算，就能得出我们想要的结果。 效度则是考察我们使用的测量工具是否能有效度量我们要测量的变量。  较为公认的说法是，效度分为三种：内容效度、校标效度和构念效度。 内容效度指问题的撰写是否能准确反映测量的初衷。 校标效度指测量工具与某个公认的标准的关系是否紧密。（研究目的是测量是否能较为准确地进行预测。） 构念效度指测量工具能测量出的结果和理论预测或理论结论之间的关系是否紧密相关。（研究目的是验证理论用于测量的有效性。）那么文献中经常看到的表面效度，聚合效度，区别效度呢？ 表面效度：题项的表述是否明确、清晰、规范。（一般依据专家的意见来检验，具有主观性，不够牢靠。） 构念效度包含区分效度，聚合效度。当测量对象包含较为复杂的相互关系时，需要细化分析了。 区别效度：一个测量中，不同项目得到的测量结果能够得到区分。 聚合效度：测量一个特征的项目中，项目中不同题项应该指向同一相同特征。 那我们具体要怎么做呢？ 和信度一样，我们只要了解在什么情况下用什么指标检验效度就好，剩下的计算软件会帮我们完成。在写文章时，我们只要依据自己的问卷或量表，选择合适的信度、效度检验指标，利用软件计算出结果，就可以验证问卷或量表设计是否可信、有效了。