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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
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。
一般问卷都是需要做信效度检验的，表明你的研究工具可靠、可信。
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。
如果含有多选题是无法做信度分析。而非量表类问卷的选择题信度与效度主要通过专家审定，无需进行信度分析。
信度测定的缺点：由于涉及误差平方和，所以，需要对相同的调查对象，通过多次重复测量，在估计T和X取值的基础上，才能得到信度估计。但是多次重测会带来记忆效应及联系效应，而且会造成被调查者的反感，所以在调查研究中实现较为困难。
相关拓展
信度检验是指问卷的可靠性检验，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，也就是反映实际情况的程度。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四种：重测信度法、复本信度法、折半信度法以及 α 信度系数法。
以上内容参考 百度百科-信度检验
做问卷调查一定要做信度与效度分析的。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，表明研究工具可靠、可信。效度的作用：一、预测误差：效度系数的实际意义常常以决定性系数来表示，意旨相关系数的平方，它表示测验正确预测或解释的效标的方差占总方差的比例。二、预测效标分数从预测分数预测效标。例如，成绩如果X与Y两变量呈直线相关，只要确定出二者间的回归方程，就可以从一个变量推估出另一个变量。三、预测效率指数可以比盲目预测减少的误差。想要了解更多关于调查问卷的问题，推荐咨询问卷星 问卷星是强大易用的在线问卷调查平台，丰富的题型和多样的功能帮助各行从业者，高效完成其问卷调查的工作。此外，还可以创建在线考试、报名表单、在线测评和360度员工评估、在线投票等丰富应用；更是拥有1亿+模板复制可用，多终端+多渠道问卷分发，不限填写次数，实时监控填写进度，数据自动统计分析。专业团队，值得信任！
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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。
应该要做效度分析。
你的思路反了，你应该首先根据你做这个问卷的目的来确定一系列假设和分析思路，之后才能有针对性的选择分析方法。比如你想比较不同性别在某个量表维度是否有差异，那就用均值t检验如果你想分析 性别、年龄、学历等多个自变量对一个量表总体的影响，那就用回归分析
(一)信度分析 本研究得出整体问卷与各构面之Cronbach's α值分别为及服务补救整体品质构面为,而其各构念分别为沟通()授权()解释()补偿()回馈()有形性();满意反应构面为;行为意向构面为,由此可知各构面的信度都在以上,符合Nunally(1978)及Wortzel(1979)有关具高信度之判断准则(Cronbach's α值大於),此显示本研究量表中的问项均具有高程度的内部一致性,因此在信度上仍具可信. (二)效度分析 1.内容效度 问卷之发展乃由文献探讨整理出相关问项后,再透过问卷调查,将问卷以传真,邮寄或e-mail方式与专家,学者讨论问卷中各问项之适当性,再对他们所提出的意见,修正问卷之内容,即形成本研究之最后的正式问卷.因此,本研究认为经过此一严谨的程序所发展之问卷应以具有相当程度的内容效度.
对调查问卷数据分析的灵魂拷问，就在于调查问卷可不可靠、有没有效。
调查问卷分为量表题和非量表题。调查问卷数据分析要看有没有量表题，如果有量表题，首先需要进行信度分析和效度分析。非量表题不能进行信度分析和效度分析。
目录
1 量表题和非量表题2 信度分析和效度分析3 常用的信度分析--Cronbach's a 数学原理4 案例：用SPSS进行信度分析5 案例：用SPSS进行效度分析6 总结
1 量表题和非量表题
01 所谓量表题就是测试受访者的态度或者看法的题目。通常使用李克特量表来测度，根据答项数量可分为四级量表，五级量表，七级量和九级量表。比如五级量表可以分为：非常不满意，比较不满意，中立，满意和非常满意五个选项，通常赋予分值1，2，3，4，5。
量表题在心理学、管理学、社会学、经济学等社会科学领域应用广泛，并且有很多分析方法适用于量表题项，比如因子分析，相关分析，回归分析，方差分析，T 检验等，中介作用或者调节作用分析也适用于量表题项。
02 非量表题，常见的有单选题、多选题和问答题。
2 信度分析和效度分析
01 信度分析（Reliability Analysis）在于研究数据是否真实可靠， 又称“可靠性分析”，通俗地讲研究样本是否真实回答问题，测试受访者是否好好答题，具体来说就是用问卷对调研对象进行重复测量时，所得结果的一致性程度。
通常情况下信度分析均只能针对量表题进行分析。
02 效度分析(Validity Analysis) 在于研究题项是否有效的表达研究变量或者维度的概念信息， 通俗地讲研究题项设计是否合适，即测试调查者是否科学设计问题，或者题项表示某个变量是否合适。
03 信度和效度的关系是：效度高，信度一定高。信度高，效度不一定高。
形象的比喻是：
一位大学生测身高，连续5次的身高都不一样，这个叫没信度，即结果不可靠不能重复。如果大学生测量5次的身高，都是80CM，有信度，但是没有效度，因为没有测量到真实的身高。换一个身高仪，每次都显示160CM，去爱康国宾体检身高也是160CM，这个就是有信度也有效度。
04 预测试 （Pretest）
为了确保问卷质量，初步设计问卷之后，收集小量样本（通常在100之内）进行信度分析或效度分析，以便发现题项存在的问题，并且对问卷进行修正处理，得到正式问卷，然后进行正式调研。
预测试的目的：发现问题，调整题项。
3 常用的信度分析-- 克隆巴赫系数（Cronbach's coefficient alpha）
克隆巴赫系数是最常用的信度测量方法
克隆巴赫（1916—2001），美国心理学家、教育学家。他创建了一套常用的衡量心理或教育测验可靠性的方法——“克隆巴赫系数”（Cronbach's coefficient alpha），并在此基础上建立了一个用于确定测量误差的统计模型。
信度系数 又称 内部一致性系数，克隆巴赫系数，Cronbach a 系数，a（Alpha）系数，
项删除后的克隆巴赫系数：删除某题项后的信度系数，常用于预测试
校正的项总计相关性：题项之间的相关关系，常用于预测试，大于则题项之间的相关度比较高
4 案例：用SPSS进行信度分析
可以根据Cronbach a 系数的计算公式进行计算，也可以用SPSS软件进行计算。
（1）如果每个问题在各个学科上呈现的方差较小，方差之和也较小根据Cronbach's a 公式计算，样本方差之和/总体方差更接近于0，a值接近于1则测试结果表明教学方式比较相似，回答可信。则表明问卷Q1-Q4 比较好的表达了教学方式相似性的测度。（2）如果每个问题在各个学科上呈现的方差较大，则方差之和也较大根据Cronbach's a 公式计算，样本方差之和/总体方差更接近于1，a值接近于0则教学方式比较不同，问卷数据不可靠（要不是问卷设计有问题，要不回答者不认真做答）。则表明问卷Q1-Q4 的回答不符合教学方式相似性的测度。需要调整题项（出卷者需要了解的），或者重新请受试者回答。
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。
在社会调查中，人们常常利用含多个项目的量表来测量人们的意见、态度、看法或观念等比较抽象的东西。这就产生了一个问题：所测的数值是否可靠、准确？是否具有适用性？社会测量的信度与效度就是人们对测量的质量进行评估的两个指标。
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问卷调查法是教育研究中广泛采用的一种调查方法，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，调整问卷架构，从而提升问卷的信度和效度。说了这么多，我们先对一些调研小白解释一下，什么是信度和效度？信度：可靠性、一致性或稳定性。比如说，在对同一对象进行测量，多次测量结果都很接近，我们就认为这个结果是可信的，也就是信度高。如果每次测量的结果都有很大的差异，则说明信度较低。效度：正确性程度，效度越高表示测量结果越能显示出所要测量对象的真正特征。他们两的差别在于信度度量的是问卷测量结果是否一致的可靠程度，而不涉及结果是否正确的问题；效度则针对问卷测量的目的，重点考察测量结果的有效性。对于量表来说，效度是首要条件，而信度是效度的必要条件。也就是说有效的问卷必定是可信的问卷，但可信的问卷未必是有效的问卷。了解了定义后，我们来聊一聊检测调查问卷信效度的方法。信度分析（可靠性分析）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 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模式不同外，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一致性。这种方法一般不适用于事实式问卷，常用于态度、意见式问卷的信度分析。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，以确保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，最后求出整个量表的信度系数。4. α信度系数法 Cronbachα信度系数是目前最常用的信度系数，其公式为︰α=(n/n-1)*(1-(∑Si2)/ST2)其中，n为量表中题项的总数，Si2为第i题得分的题内方差，ST2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。效度分析1. 单项与总和相关效度分析 也称为内容效度或逻辑效度，指的是测量的内容与测量目标之间是否适合，也可以说是指测量所选择的项目是否“看起来”符合测量的目的和要求。主要依据调查设计人员的主观判断。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。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，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 结构效度是为了说明从量表所获得的结果与设计该量表时所假定的理论之间的符合程度。研究者在设计量表时，通常会事先假定一定的量表结构（n个维度），这种结构是否与测量的数据相符合（是否确定存在上述几个维度），需要进行验证。为了提升调查问卷的质量，进而提升整个研究的价值，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。
信度是一份问卷的可信性的程度，就是指多次测量得到结果是否是大体一致的，而不是每次结果出入都很大！效度是指这份问卷是否真实的测量了它要测量的东西。
一份没有信效度的问卷就没有任何参考借鉴价值,更论证不了任何问题,如果导师查的不严那就另说了。必须确保信息的可靠性，有一定权威性的，不能是网上随便网页点开来的文章。比如一些期刊，或者数据库里的文章都是蛮适合的。引文应以原始文献和第一手资料为原则。所有引用别人的观点或文字，无论曾否发表，无论是纸质或电子版，都必须注明出处或加以注释。凡转引文献资料，应如实说明。对已有学术成果的介绍、评论、引用和注释，应力求客观、公允、准确。伪注、伪造、篡改文献和数据等，均属学术不端行为。
在答辩时，可以提到以下三点：1、对于问卷的信度问题，可以说明问卷设计的可重复性和一致性不足，导致问卷在不同时间和不同受试者群体中的表现不稳定，从而影响了研究结果的准确性和可靠性。2、对于问卷的效度问题，可以说明问卷设计的有效性不足，不能准确地衡量所需的研究变量，或者不能反映受试者群体的真实情况，从而影响了研究结果的可解释性和可靠性。3、在回答问题时，可以提出一些改善问卷信度和效度的建议，例如重新设计问卷、增加问卷测试、提高问卷访问率和回答率等。
信度分析，即研究样本数据是否真实可靠，通俗来讲即研究样本是否真实回答各个题项。如果样本没有真实回答，信度肯定不达标，而有时即使样本真实回答，信度也不一定达标。信度分析可以分为四类，分别是：α信度系数、折半信度、复本信度和重测信度。
(1) α信度系数，即内部一致性系数。此类信度分析最为常见，基本上所有问卷信度分析均会使用此类分析。通过软件计算出α信度系数值，并且用其进行信度水平判断。进行此分析前，首先需要对反向题进行反向操作，并且α信度系数的测量通常以最小的维度为准，而非大维度。
一般来讲：α系数最好在以上，之间属于可以接受范围，而分量表的α信度系数希望在以上， 之间可以接受。如果α信度系数低于则考虑修改量表。从α信度系数计算公式来看，维度对应的题项越多，以及样本量越多时，此值会越大。从笔者经验来看，如果某个维度仅由三个或者两个题项组成，并且样本量在200以下时，那么α信度系数通常会较小(低于)。1个题项表达的维度无法进行α信度系数计算。
α信度系数是问卷信度分析中最为常见的分析方法，绝大多数时候使用α信度系数进行信度测量即可，笔者建议使用α信度系数进行问卷信度测量，问卷前测也类似，但问卷前测时会结合CITC和删除某项后的信度系数值进行判断是否修正或者删除题项，通常来讲，CITC值低于，或者删除某项后的信度系数值反而上升左右时应该考虑对题项进行修正或者删除处理。
1、把简单易答的问题放在前面，把复杂难答的问题放在后面。
把能引起被调查者兴趣的问题放在前面，把容易引起他们紧张或产生顾虑的问题放在后面；把被调查者熟悉的问题放在前面，把他们感到生疏的问题放在后面；或者是一般先问行为方面的问题，再问态度、意见、看法方面的问题等等。
2、可以相互检验的问题必须分隔开。可以起到相互检验和相互印证的作用。
3、问卷的长度或者其所包含的问题，一般以受访者能在半小时内完成为宜。
问卷设计注意事项
1、问卷中所提的问题，应围绕研究目的来编制，力求简单、明了，含义准确。不要出现双关语，避免片面和暗示性的语言。
2、问题不要超过被调查者的知识、能力范围。
3、问题排列要有一定的逻辑次序，层次分明。问卷的目的、内容、数据、卷面安排标准答案等都要认真地推敲和设计。
4、调查表上应有留给供人填写答案的足够空间，并编有填写调查单位的名称、填表人的姓名和填表年月日的栏目。
5、为使调查结果更为客观、真实，问卷最好采用匿名回答的方式。