信度分析方法包括

① 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。

② 什麼叫信度分析和效度分析

信度分析，它是指採用同樣的方法對同一對象重復測量時所得結果的一致性程度。信度指標多以相關系數表示，大致可分為三類：穩定系數（跨時間的一致性），等值系數（跨形式的一致性）和內在一致性系數（跨項目的一致性）。

效度分析，它是指測量工具或手段能夠准確測出所需測量的事物的程度。效度分為三種類型：內容效度、准則效度和結構效度。效度分析有多種方法，其測量結果反映效度的不同方面。

③ SPSS信度分析

一、什麼是信度？ 信度是指根據測驗工具（量表）所得到的結果的一致性或穩定性，反映被測特徵真實程度的指標。一般而言，兩次或兩個測驗的結果愈是一致，則誤差愈小，所得的信度愈高，它具有以下特性： 1 、信度是指測驗所得到結果的一致性或穩定性，而非測驗或量表本身； 2、信度值是指在某一特定類型下的一致性，非泛指一般的一致性，信度系數會因不同時間、不同受試者或不同評分者而出現不同的結果； 3、信度是效度的必要條件，非充分條件。信度低效度一定低，但信度高未必表示效度也高；比如某一個菜販，他的桿秤稱出來的東西永遠是1斤，證明信度很高，但是這菜實際就8兩，效度不高 信度和效度的差異： （1）研究的對象不同  信度：答卷者  效度：組卷人 （2）研究的角度不同  信度：測量的質量  效度：問卷的質量 信度檢驗完全依賴於統計方法，信度可分為兩種： 1）內在信度：對一組問題是否測量同一個概念，同時組成量表的題項的內在一致性程度如何；常用的檢測方法是Cronbach』s alpha系數。 2）外在信度：對相同的測試者在不同時間測得的結果是否一致，再測信度是外在信度最常用的檢驗法。 二、信度的指標 1. 用信度系數來表示信度的大小。信度系數主要被用於評價問卷這種測量工具的穩定性或可靠性，具體來說就是用問卷對同一事物進行重復測量時，所得結果的一致性程度 。 目前沒有統一的標准，但根據多數學者的觀點，任何測驗或量表的信度系數如果在0.9以上，則該測驗或量表的信度甚佳；信度系數在0.8以上都是可接受的；如果在0.7以上，則該量表應進行較大修訂，但仍不失其價值；如果低於0.7，問卷的測量效果非常差！ 在大型量表中，往往一組問題用來集中測量某一方面的信息。此時信度分析應當按問題組來進行，即測量同一信息的一組問題間信度如何，而不是直接測量整個量表的信度。 2．信度指標多以相關系數來表示。大致可分為三類： ①穩定系數（跨時間的一致性） ②等值系數（跨形式的一致性） ③內在一致性系數（跨項目的一致性） 三、信度分析方法 1）a信度系數法（最常用）。克隆巴赫a信度系數是目前最常用的信度系數。其公式為：a=(k/k-1)*(1-(∑Si2)/ST2)。其中，K為量表中題項的總數，Si2為第i題得分的題內方差，ST2為全部題項總得分的方差。從公式中可以看出，a系數評價的是量表中各題項得分間的一致性，屬於內在一致性系數。這種方法適用於態度、意見式問卷（量表）的信度分析。 在李克特量表（李克特量表(Likert scale)是屬評分加總式量表最常用的一種，屬同一構念的這些項目是用加總方式來計分，單獨或個別項目是無意義的。它是由美國社會心理學家李克特於1932年在原有的總加量表基礎上改進而成的。該量表由一組陳述組成，每一陳述有"非常同意"、"同意"、"不一定"、"不同意"、"非常不同意"五種回答，分別記為5、4、3、2、1，每個被調查者的態度總分就是他對各道題的回答所的分數的加總，這一總分可說明他的態度強弱或她在這一量表上的不同狀態。）中常用的信度檢驗方法為「Cronbach』sa」系數及「折半信度」. 2）折半信度法。折半信度法是指將測量項目按奇偶項分成兩半，分別記分，測算出兩半分數之間的相關系數(實際應用EXCEL軟體)，再據此確定整個測量的信度系數RXX。折半信度屬於內在一致性系數，測量的是兩半項目間的一致性。這種方法不適合測量事實性問卷，常用於態度、意見式問卷的信度分析。在問卷調查中，態度測量最常見的形式是5級李克特量表。進行折半信度分析時，如果量表中含有反意題項，應先將反意題項的得分作逆向處理，以保證各題項得分方向的一致性，然後將全部題項按奇偶或前後分為盡可能相等的兩半，計算二者的相關系數（rhh）），即半個量表的信度系數，最後用斯皮爾曼-布朗（Spearman-Brown）公式：rtt=2rhh/(1+rhh)，求出整個量表的信度系數RTT。 3）重測信度法。用同樣的問卷對同一被測者間隔一定時間的重復測試，也可稱作測試—再測方法，計算兩次測試結果的相關系數。很顯然這是穩定系數，即跨時間的一致性。重測信度法適用於事實性的問卷，也可用於不易受環境影響的態度、意見式問卷。由於重測信度需要對同一樣本試測兩次，而被測容易受到各種事件、活動的影響，所以間隔時間需要適當。較常用者為間隔二星期或一個月。 4）復本信度法（等同信度法）。復本信度法是讓被測一次填寫兩份問卷復本，計算兩個復本的相關系數。由於這種方法要求兩個復本除表達方式不同外，在內容、格式、難度和對應題項的提問方式等方面都要完全一致，所以復本信度屬於等值系數。在實際的調查中，問卷很難達到這種要求，這種方法較少被採用。 5）評分者信度。這種方法在測量工具的標准化程度較低的情況下進行的。不同評分者的判分標准也會影響測量的信度，要檢驗評分者信度，可計算一個評分者的一組評分與另一個評分者的一組評分的相關系數。 下面通過一個實例來講解問卷信度分析 一、問題描述 二、SPSS操作 【模型】欄：提供5種方法。spss給的都是內部信度計算模型，至於重測信度和復本信度，只需將樣本在二次（份）測驗的分數的數據合並到同一數據文件之後，利用【相關】之下的【雙變數】求其相關系數，即為重測或復本信度；而評分者信度則是使用的Spearman等級相關及Kendall和諧系數。這里不詳述。 1）Alpha 模型。系數 alpha；對於二分數據，它等同於 Kuder-Richardson 20 (KR20) 系數。本例選擇a系數 2）折半模型。形式之間的相關性、Guttman 半分可靠性、Spearman-Brown 可靠性（相等長度和不相等長度）以及每一半的 alpha 系數。 3）Guttman 模型。可靠性系數 lambda 1 到 lambda 6。 4）平行和嚴格平行模型。模型擬合度優度檢驗；誤差方差的估計值、公共方差和真實方差；估計的公共項間相關性；估計的可靠性以及可靠性的無偏估計。 【統計】欄：可以選擇各種統計，用於描述標度、項和評分者間一致性，以確定各種評分者之間的可靠性。如下圖所示 一、描述性：為跨個案的標度或項生成描述統計。 1）項。為跨個案的項生成描述統計，包括均數、標准偏差和頻數。 2）度量。為標度生成描述統計。 3）如果項已刪除則進行度量。顯示將每一項與由其他項組成的標度進行比較時的匯總統計。後面結果會介紹。 二、摘要：提供跨標度中所有項的項分布的描述統計。 1）平均值。項平均值的匯總統計。 2）方差。項方差的匯總統計。 3）相關性。項之間的相關性的匯總統計。 顯示項之間的相關性的最小、最大和平均值，項間相關性的范圍和方差，以及最大項之間的相關性與最小項之間的相關性的比。 4）協方差 。項間協方差的匯總統計。 三、項之間：生成項與項之間的相關性矩陣或協方差矩陣。 四、ANOVA 表：生成相等平均值的檢驗。 1）F 檢驗。顯示重復測量方差分析表。 2）Friedman 卡方。顯示 Friedman 的卡方 Kendall 的協同系數。 此選項適用於以等級為形式的數據 。卡方檢驗在 ANOVA 表中替換通常的 F 檢驗。 3）Cochran 卡方。顯示 Cochrans Q。 此選項適用於雙分支 。Q 統計在 ANOVA 表中替換通常的 F 統計。 五、其他選項 1）Hotelling 的 T 平方。生成以下原假設的多變數檢驗：標度上的所有項具有相同的平均值。 2）Tukey 的可加性檢驗。生成以下假設的檢驗：各個項之間不存在可乘交互。 3）同類相關系數。生成個案內值的一致性或符合度的測量。選中激活下面子選項框： 模型。選擇用於計算同類相關系數的模型。可用的模型為雙向混合、雙向隨機和單向隨機。當人為影響是隨機的，而項的作用固定時，選擇雙向混合；當人為影響和項的作用均為隨機時選擇雙向隨機。當人為影響隨機時選擇單向隨機。 類型。選擇指標類型。可用的類型為「一致」和「絕對一致」。 置信區間 (%)。指定置信區間的置信度。預設值為 95%。 檢驗值。指定假設檢驗系數的假設值。該值是用來與觀測值進行比較的值。預設值為 0。 三、結果分析 刻度均值：剔除這一項，剩餘其他項總體均值會變為多少 刻度方差：剔除這一項剩餘其他項總體的變異程度有多大 相關性：這一項與總分相關性 項已刪除Crobach Alpha值：剔除這一項剩餘總信度，和總的信度比較，剔除這一項信度變高了，說明可以剔除，可以優化。 從表中可以發現剔除q5或q6這一項信度變高了，可以推測這兩個項設計可能存在問題，需要修改完善。

④ 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。

⑤ 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。

⑥ 什麼叫信度分析什麼叫效度分析

• 信度分析也稱為可靠性分析，用於測量樣本回答結果是否可靠,即樣本有沒有真實作答量表類題項。

比如說，在對同一對象進行測量，多次測量結果都很接近，就會認為這個結果是可信的，真實的，也就是信度高。如果每次測量的結果都有很大的差異，則說明信度較低。

信度種類：克隆巴赫α系數、折半系數、重測信度，復本信度。

• 效度分析，簡單來說就是問卷設計的有效性、准確程度，用於測量題項設計是否合理。

效度種類：內容效度、結構效度和效標效度。

1、內容效度，通常是以文字來說明問卷的有效性。如通過參考文獻，或者權威來源說明問卷的權威性和有效性。還有就是通過對問卷前測並結合結果進行題項的修正等工作來充分說明問卷的有效性。

2、結構效度，指測量題項與測量維度之間的對應關系。測量方法有兩種，一種是探索性因子分析，另外一種是驗證性因子分析。其中，探索性因子分析是當前使用最為廣泛的結構效度測量方法，SPSSAU提供此兩種分析方法。

3、效標效度，如果以前有一份權威且標準的量表數據，現在依舊使用該量表進行研究，並且收集回來一份數據。以前權威標准數據作為標准，當前數據與前一份數據之間進行相關分析，如果說相關系數值較高，則說明效標效度良好。但在實際分析中，效標效度很少使用。



SPSSAU-信效度分析