发布时间：
应该达到以上。信度和效度分析在问卷分析中大多都会用到的，即使是成熟的问卷，一般也是需要做的，在本科和研究生的论文中均适用。信度和效度相当于是对于问卷质量的一个前置条件，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，所以可以用来做后续的建模分析。如果信度和效度不高，可能就需要重新设计问卷，发放问卷。信度是指测验结果的一致性、稳定性及可靠性。指的是采取同样的方法对同一对象重复进行测量时，其所得结果相一致的程度。
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。
论文信度效度怎么分析介绍如下：
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。
【信度和效度的关系和区别】：
(1)信度低，效度不可能高。因为如果测量的数据不准确，也并不能有效地说明所研究的对象。
(2)信度高，效度未必高。例如，如果我们准确地测量出某人的经济收入，也未必能够说明他的消费水平。
(3)效度低，信度很可能高。例如，即是一项研究未能说明社会流动的原因，但它很有可能很精确很可靠地调查各个时期各种类型的人的流动数量。
信度
是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一致性，从而降低信度。
信度是指内容的可靠性、真实性，效度是指内容的准确度、精确度。信度和效度都是研究内容的可靠性、真实性的度量，但信度侧重于研究内容的可靠性、真实性的程度，效度侧重于研究内容的精确性、准确性的程度。信度高，效度就高，反之则低。效度高，信度也高，反之则低。信度是指内容的可靠性、真实性。
信度分析，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）。效度分析，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。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。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。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。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：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。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。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。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。
区别如下：
1、信度低，效度不可能高。因为如果测量的数据不准确，也并不能有效地说明所研究的对象。
2、信度高，效度未必高。例如，如果我们准确地测量出某人的经济收入，也未必能够说明他的消费水平。
3、效度低，信度很可能高。例如，即是一项研究未能说明社会流动的原因，但它很有可能很精确很可靠地调查各个时期各种类型的人的流动数量。
4、效度高，信度也必然高。
信度和效度的关系有如下几种类型：
1、可信且有效
这种问卷准确地反映被调查人员的真实态度，问卷中的题目是和调查目标紧密关联的。若调查结果能真实地反映所调查的对象，测量的误差较小，则说明问卷调查的结果是可信而且有效的。
2、可信但无效
这种问卷调查结果虽然能准确地反映被调查人员的真实态度，但问卷中题目与真实的调查目的的关联程度较弱，与调查的目标不相一致。这种情况表明，虽然调查中所得的结果是可信的，但可能在某些环节上出了差错，例如问卷中题目的设计使得所有的被调查人员都出现了理解的偏差，从而出现了系统性的偏差。
3、不可信亦无效
在这种情况下，统计调查的结果分布较为分散，是难以从调查问卷中得出有效结果的，这是测量中应避免的类型。
论文信度效度怎么分析介绍如下：
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。
信度一般用阿尔法系数做检验效度一般用T检验，显著性差异指数P检验。一般应该先用小样本做信度和效度，但是做效度的样本也不应该低于60人。然后再做推广。还有你这种量表是否应该在做效度时用校标关联系数呢，但这又需要你有新的校标。因为不太了解具体情况，所以先这么说，在做的时候你要遇到什么问题，你在问我哈。还有建议关于怎么做信度和效度，你还是看一下相关书籍。我觉得这还是很有必要的。 一、信度系数与信度指数 大部分情况下，信度是以信度系数为指标，它是一种相关系数。常常是同一被试样本所得到的两组资料的相关，理论上说就是真分数方差与实得分数方差的比值，公式为： r(xx)=r^2(xt)=S^2(t)/S^2（x） 公式中r^2(xt)是真分数标准差与实得分数标准差的比值，称作信度系数，公式为： r(xt)=S(t)/S(x) 可见信度指数的平方就是信度系数。 二、测量标准误 信度系数仅表示一组测量的实得分数与真分数的符合程度，但并没有直接指出个人测验分数的变异量。我们可以用一组被试两次测量结果来代替对同一个人的反复施测，于是有了信度的另一个指标，公式为： SE=S(x)√1-r(xx) 公式中SE为测量的标准误，S(x)是所得分数的标准差，r(xx)为测验的信度系数，从公式我们可以看出测量的标准误与信度之间有互为消长的关系：信度越高，标准误越小，信度越低，标准误越大。p value 和t value 我在百度百科上没看到，你自己再找找吧
提高效率，完善知识体系，了解研究。定性研究是与定量研究相对的概念，也称质化研究，是社会科学领域的一种基本研究范式，也是科学研究的重要步骤和方法之一。定性研究是指通过发掘问题，理解事件现象，分析人类的行为与观点以及回答提问来获取敏锐的洞察力。几乎每天在每个工作场所和学习环境下都会进行定性研究。定质性研究法是对特定心理现象，行为，团体互动进行深入系统的观察，资料收集，分析理解，从而对所研究的心理现象提供具体，系统的描述。定质性研究是以归纳法为基础的研究。
写在前面： 大部分的学术论文，基本遵循了 “前言/背景介绍→文献回顾→研究方法/设计→研究结果→讨论” 的框架。换句话说，当你在写作一篇学术论文时，完全可以按照上述路径架构自己的论文，然后在这个框架中，填充自己的具体研究内容就可以了。 前言/背景介绍 描述研究所涉及的相关社会背景和清晰阐述具体研究问题。如研究在哪里开展的，研究的社会背景和脉络是什么，以及本研究对该领域的实践和政策等方面的有什么重要意义。 将本研究问题和具体的研究目标跟与此相关的社会问题、健康问题或相关知识、理论联系起来。简要论述为什么定性研究方法适用于该研究问题。 文献回顾 首先，回顾与本研究问题相关的最新研究发现。 其次，简要讨论相关的，尤其是研究对象相关理论视角。 然后，指出在回应类似研究问题的复杂性时采用不同研究方法可能会遇到的局限。 最后，总结以往研究的优点和不足。 研究方法 研究方法部分应详细阐述开展本研究的原因、研究过程以及执行步骤。应注意，如果定性研究只是研究所采取的混合研究方法（mixed methods）的一个组成部分，那么在文章中应尽早明确这一点。 描述研究者的价值判断或者所持观点和立场，包括可能会影响到研究过程和结果的研究者的个人特征和背景。描述作者的反身性（reflexivity）不仅能使读者清楚地认识到作者是如何看待研究对象和研究本身，而且对透明化（transparent）研究过程具有重要意义。此部分一般需交代以下各方面要求的内容，但也视具体研究而定，如不适用，请简述原因： 具体研究方法 01 确定具体的研究视角或方法（例如传记法、叙事研究法、民族志法、扎根理论法、现象学法和影像发声方法等）。 简要描述研究中用到的理论视角和关键概念（允许使用图表来帮助理解这些概念）。 告诉读者关于选择研究方法的基本原理，为什么这个方法适合此研究问题，以及所选的研究方法将如何完成论文所描述的研究目标。 招募和抽样过程 02 详细阐明研究成员是如何招募来的。如果研究的对象是人的话，他们是如何参与到本研究中的。 清楚描述抽样方法和抽样的类型（如目的性抽样、方便性抽样、滚雪球抽样等）。 汇报样本量以及样本的特征，被调查者是否存在中途退出或拒绝参与的情况，并解释为什么该样本量足够满足本研究需求。 详细描述本研究抽样方法在内的研究单位、涉及物质环境及调查环境，但需要保护被调查者的隐私。 描述样本饱和状态是如何执行、记录和实现的（例如，不再进一步收集新的数据，是因为增加的数据对产生的理论贡献很少，或对研究结果/主题几乎没有新的影响和变化）。 数据收集过程 03 收集数据的方法。详细描述收集数据的方法（例如访谈法、观察法、文献资料法等），从而帮助读者了解该研究数据的潜在充分性（如对每一位被调查者不仅只是一次访谈，还在研究过程中进行了长期细致的观察）。 谁收集数据。汇报数据收集者的信息，以及他们是否接受过相关定性研究训练等简要的背景信息。如何保证数据准确度。数据是否经过三角校正（triangulation，即有三个以上研究人员对定性数据和结果进行相互检验与核查）。假如是单个研究人员在单个时间点收集的数据，则应标注此研究局限。 说明研究中是否采取了特殊的数据收集方法。详细介绍这些特殊的方法，解释为什么选择此方法，或是此方法与其他方法相比的优势之处。 “在哪”及“何时”收集的数据。标注数据收集的地点，以及数据收集的时间。 如果采用了多种数据收集方法，那么还需要汇报不同方法之间是如何相互补充的。 数据分析 04 提供数据分析的详细步骤，以及得出结论的过程。 对研究主题分析进行充分描述，以帮助读者更好地理解这些研究主题是如何产生的；这些信息是增强研究发现可信度的关键。 描述用于提炼研究主题的标准。避免使用模糊的词语来表述数字或频率，比如若干（a number of）或者一些（some）；相反地，可以使用一些能相对清楚表达频次概念的词汇，例如很少（few）、许多（many）、最多（most）、大多数（a majority）。 确定编码者（coder）的数量。 如果有多个编码者，需解释编码者之间一般是如何保持一致的（编码标准），以及对不一致的编码是如何处理的。 描述设计和检验编码过程的步骤。 描述所有步骤中如何建立内部信度（interrater reliability）或者一致性（concordance）。 描述如何提高研究结果的可信度（credibility）、可转换性（transferability）、可核查性（auditability）、可确定性（confirmability）或者其他方面的好的标准。例如，同行核检（peerdebriefing）、审核追踪（audit trail）、负性个案分析（negative case analysis）、长期的参与观察（prolonged engagement）、数据三角校正（datatriangulation）、内部成员校验（member checking）等。 如使用了软件辅助分析数据，可考虑标注所使用的定性数据分析软件的类型。例如，如果软件的使用对于如何进行数据分析具有重要影响，那么标明软件的类型就是比较关键的信息。 研究伦理 05 明确说明该研究是否获得相关伦理审查委员会（如Institutional Review Board，IRB）的审核和批准（或者豁免）。 描述知情同意书的发放过程（如口头或书面形式）。 简要描述如何保护被调查者的隐私，以及匿名化的具体措施，特别是在论文报告中应使用化名。 此外，还应描述如何确保研究数据的安全。 文章应避免汇报那些对了解调查方法或理解研究发现的不重要的信息，以防止不经意间暴露被调查者的身份。例如，当研究场所的相关信息并不是解释选择该研究方法的关键因素，那么应该避免长篇大论地对研究场所进行过于详细的描述。 结果或发现 结果（或研究发现）部分应该呈现从分析中提炼出来的主题，换言之，这部分的内容不应只是简单的描述性内容，而应挖掘现象背后的东西，如：检验不同研究主题之间的关系，讨论某些现象之间的规律，而非简单地报告一系列主题。此外，应考虑是否能找到某些理论来帮助解释研究发现。 指出研究发现之间的可能存在的复杂性，如果有可能，还应指出那些意想不到的研究发现。 谨慎引用研究对象的语录以丰富文章，从而让研究对象自己“发声”来支持所要呈现的研究主题或对其他观点进行进一步阐释。 确保引文充分和准确地表达想要呈现的主题、话题或概念等。 确保研究发现和文章的阐释跟引文之间是相互联结的。 研究的引文可以来自多种渠道和形式。例如，为了防止信息遗忘，研究人员可能引用来自数据刚收集完后的详细的田野笔记。 必要的话，可加入能更好地帮助读者理解研究的图表。但是，这些图表不应该重复文本可以表达清楚的内容，而应该用于帮助阐明那些靠文本很难完全描述的某个概念或某种关系。这些图表应该清楚易懂，作者应清楚地标注图例或注释来帮助读者理解图表。 讨论 总结研究发现，并将这些发现跟研究问题联系起来。 讨论本研究的优势和不足。例如，有关定性研究普遍会遇到的抽样的局限性，或是相对较少的样本量或缺乏深度的数据也许会降低研究的推广性（transferability）。不过需要注意的是，在定性研究中，缺少普遍性或概括性（generalizability）并非是一种不足。 阐述研究发现如何有助于丰富社会工作相关实践知识，或对发展相关政策起到的影响或贡献作用。 解释研究发现可以应用到社会工作相关实践、研究或者公共政策领域的方法。描述研究发现是如何丰富和贡献相关领域知识，即描述研究发现是否与以往相关文献或理论相符合，或者对现有的知识或理论进行了补充。
教育研究方法中定性研究论文参考文献 参考文献： [1]沃野.关于科学定量、定性研究的三个相关问题[J].学术研究,2005,(4):41-47. [2][3][10]付瑛,周谊.教育研究方法中定性研究与定量研究的比较[J].教育探索,2004,(2):9-11. [4]陈向明.质的研究方法与社会科学研究[M].北京:教育科学出版社,2002:22-23. [5]栗玉香,冯国有.教育科学研究不宜苛求定量分析[J].上海教育科研,1991,(2):33-35. [6]吴争程.定量方法在我国社会研究中的应用现状探析[J].湖北学院学报(人文社会科学版),2009,6(1):12-13. [7]常 蕤 .教育研究中的定量研究 刍 议[J].沧州师范专科学校学报,2003,19,(1):61-62. [8]伍红梅.定量研究与定性研究的'比较及结合[J].成都航空职业技术学院学报(综合版),2009,9(3):70-72. [9]嘎日达.论科学研究中质与量的两种取向和方法[J].北京大学学报(社会科学版),2004,41(1):54-62.请继续阅读相关推荐： 毕业论文 应届生求职 毕业论文范文查看下载 查看的论文开题报告 查阅参考论文提纲
1、携带必要的资料和用品。首先，学员参加答辩会，要携带论文的底稿和主要参考资料。如前所述，有的高等学校规定：在答辩会上，主答辩老师提出问题后，学员可以准备一定时间后再当面回答，在这种情况下，携带论文底稿和主要参考资料的必要性是不言自明的。即使像中央党校函授学院那样，老师提出问题后，不给学员准备时间，要求当场作答。但在回答过程中，也是允许翻看自己的论文和有关参考资料的，答辩时虽然不能依赖这些资料，但带上这些资料，当遇到一时记不起来时，稍微翻阅一下有关资料，就可以避免出现答不上来的尴尬和慌乱。其次，还应带上笔和笔记本，以便把主答辩老师所提出的问题和有价值的意见、见解记录下来。通过记录，不仅可以减缓紧张心理，而且还可以更好地吃透老师所提问的要害和实质是什么，同时还可以边记边思考，使思考的过程变得很自然。 2、要有自信心，不要紧张。在作了充分准备的基础上，大可不必紧张，要有自信心。树立信心，消除紧张慌乱心理很重要，因为过度的紧张会使本来可以回答出来的问题也答不上来。只有充满自信，沉着冷静，才会在答辩时有良好的表现。而自信心主要来自事先的充分准备。 3、听清问题后经过思考再作回答。主答辩老师在提问题时，学员要集中注意力认真聆听，并将问题回答略记在本子上，仔细推敲主答辩老师所提问题的要害和本质是什么?切忌未弄清题意就匆忙作答。如果对所提问题没有断清楚，可以请提问老师再说一遍。如果对问题中有些概念不太理解，可以请提问老师做些解释，或者把自己对问题的理解说出来，并问清是不是这个意思，等得到肯定的答复后再作回答。只有这样，才有可能避免答所非问。答到点子上。 4、回答问题要简明扼要，层次分明。在弄清了主答辩老师所提问题的确切涵义后，要在较短的时间内作出反应，要充满自信地以流畅的语言和肯定的语气把自己的想法讲述出来，不要犹犹豫豫。回答问题，一要抓住要害，简明扼要，不要东拉西扯，使人听后不得要领；二要力求客观、全面、辩证，留有余地，切忌把话说“死”；三要条分缕析，层次分明。此外还要注意吐词清晰，声音适中等等。 5、对回答不出的问题，不可强辩。有时答辩委员会的老师对答辩人所作的回答不太满意，还会进一步提出问题，以求了解论文作者是否切实搞清和掌握了这个问题。遇到这种情况，答辩人如果有把握讲清，就可以申明理由进行答辩；如果不太有把握，可以审慎地试着回答，能回答多少就回答多少，即使讲得不很确切也不要紧，只要是同问题有所关联，老师会引导和启发你切入正题；如果确是自己没有搞清的问题，就应该实事求是地讲明自己对这个问题还没有搞清楚，表示今后一定认真研究这个问题，切不可强词夺理，进行狡辩。因为，答辩委员会的老师对这个问题有可能有过专门研究，再高明的也不可能蒙他。这里我们应该明白：学员在答辩会上，某个问题被问住是不奇怪的，因为答辩委员会成员一般是本学科的专家。他们提出来的某个问题答不上来是很自然的。当然，所有问题都答不上来，一问三不知就不正常了。 6、当论文中的主要观点与主答辩老师的观点相左时，可以与之展开辩论。答辩中，有时主答辩老师会提出与你的论文中基本观点不同的观点，然后请你谈谈看法，此时就应全力为自己观点辩护，反驳与自己观点相对立的思想。主答辩老师在提问的问题中，有的是基础知识性的问题，有的是学术探讨性的问题，对于前一类问题，是要你作出正确、全面地回答，不具有商讨性。而后一类问题，是非正误并未定论，持有不同观点的人可以互相切磋商讨。如果你所写的论文的基本观点是经过自己深思熟虑，又是言之有理、持之有据，能自圆其说的，就不要因为答辩委员会成员提出不同的见解，就随声附和，放弃自己的观点。否则，就等于是你自己否定了自己辛辛苦苦写成的论文。要知道，有的答辩老师提出的与你论文相左的观点，并不是他本人的观点，他提出来无非是想听听你对这种观点的评价和看法，或者是考考你的答辩能力或你对自己观点的坚定程度。退一步说，即使是提问老师自己的观点，你也应该抱着“吾爱吾师，吾更爱真理”的态度，据理力争，与之展开辩论。不过，与答辩老师展开辩论要注意分寸，运用适当的辩术。一般说，应以维护自己的观点为主，反驳对方的论点要尽可能采用委婉的语言，请教的口气，用旁说、暗说、绕着说的办法，不露痕迹地把自己的观点输入对方，让他们明理而诚服或暗服。让提问老师感受到虽接受你的意见，但自己的自尊并没受到伤害。 7、要讲文明礼貌。论文答辩的过程也是学术思想交流的过程。答辩人应把它看成是向答辩老师和专家学习，请求指导，讨教问题的好机会。因此，在整个答辩过程中，答辩人应该尊重答辩委员会的老师，言行举止要讲文明、有礼貌，尤其是在主答辩老师提出的问题难以回答，或答辩老师的观点与自己的观点相左时，更应该注意如此。答辩结束，无论答辩情况如何，都要从容、有礼貌地退场。
一、自我介绍进行论文答辩的首个环节就是自我介绍，一个好的开场白能够给老师留下一个好印象。自我介绍包括自己的姓名、学号、专业、论文标题等内容。还有一点需要注意：讲话要自信、懂礼貌、尊重导师、举止大方优雅、尽量克制住自己内心的小紧张。二、学生自述开始答辩会给学生十五分钟左右的时间进行论文自述，包括：概述论文的标题、选题的原因，详细介绍论文主要论点、论据和写作体会。这一部分非常重要，大家需要好好准备。三、老师提问自述完论文之后，就是老师提。一般情况下会问3个问题，采用由浅入深的方式，答辩人需要当场作答。此环节最考验学生的心理素质，因此大家到对自己的论文做到烂熟于心。四、总结答辩人对自己答辩做一个总结，包括自己对毕业设计和论文写作的体会还有参加答辩的收获。同时导师也会对答辩人的表现进行点评，包括成绩、论文的不足以及建议。
论文信度效度怎么分析介绍如下：
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。