论文问卷没有做信度效度检测

信效度是指同一检测方法对同一现象重复检测时的一致性程度。如果问题非常简单，而且都是既定事实，若都是认真完成的话，是不会出现再次检测时，答案不一致的情况的。所以不需要进行信效度检测。如需问卷调查推荐使用问卷星。问卷调查法是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、有效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，信度和效度分析是问卷分析的第一步，如果问卷的信度和效度比较好，证明问卷的数据可靠性比较高，问卷数据内部一致性比较高，可以用来做后续的建模分析，相反，信度和效度如果不高，就需要重新设计问卷并发放问卷。想要了解更多关于调查问卷的相关问题，推荐咨询问卷星 问卷星调查系统支持多种题型，可以设置跳转、关联和引用逻辑。支持微信、邮件和短信等方式收集数据，数据回收后可以进行分类统计、交叉分析，并且可以导出到Word、Excel、SPSS等；同时拥有49种题型，应有尽有；同时单选、多选、矩阵、排序、量表、比重、表格、文件上传等多种题型，让你的调查问卷一目了然！

一般如果是含有量表的问卷都需要做信效度分析。非量表问卷可以使用文字形式进行描述，无论是什么类型的问卷，都应该在论文中进行表述以证明数据质量可信可靠。

如果是自编量表，一般需要进行预测试，就是在小范围发放问卷，进行信效度分析，对信效度较低的题项进行修改或删除，便于研究者对初测问卷进行一定调整以形成最终版本。当然，正式研究还是要做信效度分析。

信效度具体分析参考SPSSAU的帮助手册说明。

信度分析智能文字解读-SPSSAU

参考资料：信度分析-SPSSAU

益派调查网可以免费发布调查问卷，可以免费使用样本。调查问卷包含的题型多种多样，开放题、矩阵题什么的都能做，基本满足论文中设计的数据调查及分析。

信度效度检验在问卷调查的过程中是必须要做的。

信度效度检验在问卷调查的过程中是必须要做的，因为问卷调查往往只是整个项目的一个环节，在正确项目的目标下，一定会另有调查的可信度，有效分析来支持调查结果，这样我们的问卷调查才有可信度，结果也能趋于正确数据。

信度指测验结果的一致性、稳定性及可靠性，一般多以内部一致性来加以表示该测验信度的高低。信度系数愈高即表示该测验的结果愈一致、稳定与可靠。

系统误差对信度没什么影响，因为系统误差总是以相同的方式影响测量值的，因此不会造成不一致性。反之，随机误差可能导致不致性，从而降低信度。信度可以定义为随机误差R影响测量值的程度。如果R=0，就认为测量是完全可信的，信度最高。

一般如果是含有量表的问卷都需要做信效度分析。非量表问卷可以使用文字形式进行描述，无论是什么类型的问卷，都应该在论文中进行表述以证明数据质量可信可靠。

如果是自编量表，一般需要进行预测试，就是在小范围发放问卷，进行信效度分析，对信效度较低的题项进行修改或删除，便于研究者对初测问卷进行一定调整以形成最终版本。当然，正式研究还是要做信效度分析。

效度与信度是优良测量工具所必备的两项主要条件。效度与信度之间存在的关系，可以用一句话来概括：信度是效度的必要条件而非充分条件。

信度是效度的必要条件，就是说，一个指标要有效度就必须有信度，不可信就不可能正确。但是，信度不是效度的充分条件，即是说，有了信度，不一定有效度。

严格来说！不是所有问卷都适合做信效度分析，信效度分析主要针对【量表】类问卷，而如果只是调查一些客观现实（如年龄、性别、职业、车辆、工资等）以【显变量】为主的问卷，是不适合做信效度分析的！判断一些变量之间是否适合做信效度检验，应该关注这么几点：

（1）潜变量：直接无法观测到的变量，主要反映人的认知和主观意愿等。

（2）可测：可以被测量的变量，一般是有序或等距的变量，而不是像地点这样的分类变量。

（3）变量之间等距等尺度：例如均采用5点或7点评分法获得的测量数据。