信度測量的幾種方法

Ⅰ 信度系數的估計方法

常見的有以下幾種：
①再測法。用同一組被試對同一種測驗前後兩次施測的測驗得分的相關系數表示信度。它反映測驗分數的穩定程度，其相關系數又稱穩定性系數。
②復本法。用同一組被試對兩個等值（復本）測驗得分的相關系數表示信度。反映兩個復本測驗的等值程度，其相關系數又叫等值性系數。
③分半法。用同一組被試對同一測驗對等的兩半的測驗得分的相關系數表示信度。它是復本法的特例，還可用來估計測驗內部的一致性。這種相關系數及叫內部一致性系數。
④同質法。用測驗內部（測量同一特質或屬性）不同分測驗（異質而有關聯的測驗題目）之間的相關系數表示信度，估計的是測驗題目的同質性或普遍性，其相關系數也叫普遍性系數。

Ⅱ 如何測量信度和效度

SPSSAU「在線SPSS」問卷研究裡面有信度和效度。

SPSSAU信度和效度

Ⅲ 量表信度的評價方法主要有哪些

評價量表信度的方法主要包括四種，分別是重測信度，復本信度，內部一致性信度和評分者信度。

信度是建立在真分數理論基礎上的，但是在實際測量當中，真分數由於誤差的存在，很難得到，所以一般我們採用統計學的方法，通過計算相關系數等辦法獲得測驗的信度。

效度和信度的關系

效度和信度的關系可以用測量值的構成公式O=T+S+R來理解。如果測量是完全有效的，即0=T，S=0，R=0，此時測量必然是完全可信的，若量表的信度不足，它也不可能完全有效，因為有O=T+R。

如果量表是完全可信的，可以達到完全有效，也可能達不到，因為有可能存在導致誤差，雖然缺管信度必然缺乏效度，但信度的大小並不能體現效度的大小。

信度是效度的必要條件，但不是充分條件。從理論的角度來看，量應具有足夠的效度和信度；從實踐的觀點來看，一個好的量表還應該具有實用性。實用性指量表的經濟性、便利性和可解釋性。

Ⅳ 信度研究方法與4種信度系數深入解讀

一、 信度系數說明

信度分析是用於測量數據真實可靠性程度的研究方法。其可分為以下幾種測量形式，分別為文字描述和信度研究方法共兩處，如下所述：

1. 文字描述證明數據可靠性

使用文字詳細描述數據的收集和處理過程，比如如何收集數據（比如數據中設置作弊題進行甄別），以及在收集數據過程中如何防範不真實數據，在數據收集完成後對數據進行何種清理，比如將回答同一答案的數據設置為無效樣本等。通過科學客觀地描述數據收集過程，即使用文字描述數據收集和處理過程等，用於證明數據的真實可靠，即說明數據具有信度。

2. 使用信度研究方法

信度研究方法通常有四種，分別是Cronbach α信度系數，折半信度系數，McDonald's ω信度系數和theta信度系數。

默認情況下，使用信度分析方法進行信度分析時，其有一定適用性，一般情況下是針對問卷量表類數據進行分析，其它類型的數據不能進行信度研究方法使用。

一般情況下，使用最多的為Cronbach α信度系數，如果是經典量表題，並且某個維度的測量項較多（比如大於5項）時，也可使用折半信度系數進行研究；Cronbach α信度系數和折半信度系數，此兩種方法的原理是基於『相關或變異』進行測量，即同一維度時各測量項之間應該有著較高的相關關系，如果數據真實，那麼各測量項間的相關性也會較高，基於『相關性』原理最終得到信度系數。

除此之外，還可使用另外兩種測量方法，分別是McDonald's ω信度系數和theta信度系數，此兩種測量方法的測量原理是利用『信息濃縮』（內部原理為因子分析且提取為1個因子），各個測量項隸屬於同一維度且數據真實，那麼它們應該濃縮出較高的信息，結合因子分析輸出的載荷系數loading值等進一步計算，最終得到指標值。

二、 信度分析計算公式和解讀

1. 關於Cronbach α信度系數，其計算公式如下：

其中N為測量個數（即放入SPSSAU的分析項個數）， 

 表示數據求和後的總變異, 

 表示第i項的數據變異，

 表示各項數據變異求和。從公式可以看出，測量項個數會對Cronbach α信度系數產生影響關系，分析項個數越多時，Cronbach α信度系數可能會越高。測量項個數最少為2個，此時信度系數相對可能會最低。

2. 關於折半信度系數，其計算公式如下：

折半系數涉及到Spearman-Brown系數和Guttman Split-Half系數。其中Spearman-Brown系數又分為等長和不等長兩種計算。分別說明如下：

如果是等長，此時等長Spearman-Brown系數計算公式如上，其中R代表拆分成兩部分數據（先將數據拆分成兩部分，然後分別求和，分別得到兩列數據）的相關系數值。如果不等長，即拆分成兩部分分析項的數量不一致（即奇數項時），此時不等長Spearman-Brown系數計算公式如下。

上公式中R為兩部分數據的相關系數，k1和k2分別代表兩部分數據分別的分析項個數，k=k1+k2。

與此同時，SPSSAU還有提供Guttman Split-Half 系數，其也可用於測量信度。計算公式如下：上式中，

 表示整體求和部分的方差；

 和

 分別代表第1部分，第2部分方差。

3. 關於McDonald's ω信度系數，其計算公式如下：

McDonald's ω信度系數的計算原理是利用因子分析濃縮信息，然後得到loading載荷系數值，進而計算。計算公式如下：

上式中loading為載荷系數值，uniqueness為1-loading^2。從上式可知，loading值整體絕對值越大時，McDonald's ω信度系數值也會越高。

4. 關於theta信度系數，其計算公式如下：

上式中N為分析項個數，λ為最大特徵根值。從上式可以看到，當分析項個數越多時，theta信度系數很可能會越大，而且最大特徵根越大，theta信度系數值也會越大。

三、 信度分析操作

關於SPSSAU進行信度分析，其操作路徑為「問卷研究模塊」->信度。

四、 信度系數解讀

關於信度系數的衡量標准上，通常情況下，信度系數值高於0.8，則說明信度高；信度系數介於0.7~0.8之間；則說明信度較好; 信度系數介於0.6~0.7；則說明信度可接受; 信度系數小於0.6；說明信度不佳。並且此標准通常適用於上述4個研究指標，包括Cronbach α信度系數，折半信度系數，McDonald's ω信度系數和theta信度系數。

但從公式中可以看出，測量項很可能影響信度系數值，當測量項個數較少時，通常信度系數值受公式影響，其會『相對較少』，建議實際研究中一般維度對應著4~7個測量項較為適合。

實際中可能會出現真實數據，但是數據依舊不達標的現象。

最後關於信度的測量上，有時也可考慮使用比如相關系數，SPSSAU的kappa一致性系數，也或者kendall協調系數等方法進行，各個測量方法有其對應的適用場景，比如kappa系數或者kendall協調系數，更加適用於專家打分類數據，具體均可在SPSSAU醫學/實驗研究模塊中找到對應的方法。

Ⅳ 評定測量信度的方法有哪些

(1)重測信度(test-retest
reliabilty)同一組受評者在兩次不同時間作同一套量表評定，對兩次結果作相關性檢驗，以估計量表結果的穩定性。
(2)分半信度(split-half
reliability)將一套量表的各項目按奇、偶數號分成兩半，對其評定結果進行相關性檢驗。由於分半信度檢驗最好要求量表項目按難度排列，而大多數評定量表均非如此，故其使用有限。
(3)同質性信度(inter-item
consistency)所謂同質性信度是指評定量表內部所有項目間的一致性，這里講的是分數的一致，而不是項目內容或形式的一致。量表內各項目分數相關越高，則量表項目就越同質。最常用的檢驗同質性信度方法為庫德一理查遜公式（KuderRichardson
formula
20，K-R20），但K-R20公式只適用於二分法計分題量表，而對多重記分法量表則常用克倫巴赫α系數（Cronbach'
s
S
α
Coefficicient)估計。另外，分半相關法也是估計同質性信度的一種方法。
(4)評定者信度(inter-rater
reliability)數名不同評定者採用同一套量表對相同受評者進行評定，對所得結果進行一致性檢驗，以估計評定量表評分客觀性。對心理測驗而言，一般都採用客觀性項目，且有一套相當標准化的評分程序，因此由評分引起的誤差變異是可以忽略的。而評定量表相當多的是主觀項目，且評定者在評分時或多或少摻雜主觀判斷成分，故評定者之間的評分誤差變異難以避免。一般要求在成對的受過訓練的評定者之間平均相關系數達到0.
9以上，才認為評分是客觀的。
其它尚有正復本相關、因素信度、測量標准誤等信度檢驗方法，此處從略。