學術論文中常用的得到信度的方法

Ⅰ 什麼叫信度和效度

一、信度

1、信度（reliability）即可靠性，它指的是採取同樣的方法對同一對象重復進行測量時，其所得結果相一致的程度。從另一方面來說，信度就是指測量數據的可靠程度。

2、信度是指測驗結果的一致性、穩定性及可靠性，一般多以內部一致性來加以表示該測驗信度的高低。信度系數愈高即表示該測驗的結果愈一致、穩定與可靠。

3、系統誤差對信度沒什麼影響，因為系統誤差總是以相同的方式影響測量值的，因此不會造成不一致性。反之，隨機誤差可能導致不一致性，從而降低信度。

二、效度

1、效度（Validity）即有效性，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。效度是指所測量到的結果反映所想要考察內容的程度，測量結果與要考察的內容越吻合，則效度越高；反之，則效度越低。效度分為三種類型：內容效度、准則效度和結構效度。

2、效度是測量的有效性程度，即測量工具確能測出其所要測量特質的程度，或者簡單地說是指一個測驗的准確性、有用性。效度是科學的測量工具所必須具備的最重要的條件。

3、在社會測量中，對作為測量工具的問卷或量表的效度要求較高。鑒別效度須明確測量的目的與范圍，考慮所要測量的內容並分析其性質與特徵，檢查測量的內容是否與測量的目的相符，進而判斷測量結果是否反映了所要測量的特質的程度。

(1)學術論文中常用的得到信度的方法擴展閱讀：

信度和效度的關系有如下幾種類型：

①可信且有效

這種問卷准確地反映被調查人員的真實態度，問卷中的題目是和調查目標緊密關聯的。若調查結果能真實地反映所調查的對象，測量的誤差較小，則說明問卷調查的結果是可信而且有效的。

②可信但無效

這種問卷調查結果雖然能准確地反映被調查人員的真實態度，但問卷中題目與真實的調查目的的關聯程度較弱，與調查的目標不相一致。這種情況表明，雖然調查中所得的結果是可信的，但可能在某些環節上出了差錯，例如問卷中題目的設計使得所有的被調查人員都出現了理解的偏差，從而出現了系統性的偏差。

③不可信亦無效

在這種情況下，統計調查的結果分布較為分散，是難以從調查問卷中得出有效結果的，這是測量中應避免的類型。

Ⅱ 常用的信度估計方法有

信度主要是指測量結果的可靠性、一致性和穩定性，即測驗結果是否反映了被測者的穩定的、一貫性的真實特徵。和信度相關的一個概念是效度，信度是效度的前提條件。 信度只受隨機誤差的影響，隨機誤差越大，信度越低。
可以視為測試結果受隨機誤差影響的程度。系統誤差產生恆定效應，不影響信度。

每一個測試的實得分數（X）總是由真實分數(T)和誤差(E)兩部分構成的，用公式表示如下：

X=T+E

如果我們討論一組測驗分數的特性時，可用方差代表具體分數，得到公式：

S^2（x）=S^2(t)+S^2(e)

公式中，S^2（x）是實得分數的方差，S^2(t)是真分數的方差，S^2(e)是誤差的方差

在測量理論中，信度被定義為：一組測量分數的真分數方差與中方差（實得方差）的比率。即：

r(xx)=S^2(t)/S^2（x）

由於真實分數的方差是無法統計的，因此轉化為：

r(xx)=S^2(x)-S^2(e)/S^2(x)

=1-S^2(e)/S^2(x)

因此，信度也可以看做是總方差中非測量誤差的方差所佔的比例

Ⅲ 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

Ⅳ 論文的信度和效度要達到多少

應該達到0.7以上。
信度和效度分析在問卷分析中大多都會用到的，即使是成熟的問卷，一般也是需要做的，在本科和研究生的論文中均適用。
信度和效度相當於是對於問卷質量的一個前置條件，如果問卷的信度和效度比較好，證明問卷的數據可靠性比較高，問卷數據內部一致性比較高，所以可以用來做後續的建模分析。
如果信度和效度不高，可能就需要重新設計問卷，發放問卷。
信度是指測驗結果的一致性、穩定性及可靠性。指的是採取同樣的方法對同一對象重復進行測量時，其所得結果相一致的程度。

Ⅳ 調查問卷中有多選題怎麼做信度分析

問卷的信度分析

一、概念：

信度是指根據測驗工具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；

信度檢驗完全依賴於統計方法。

信度可分為：內在信度：對一組問題是否測量同一個概念，同時組成量表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。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、信度指標：

1. 用信度系數來表示信度的大小。信度系數越大，表明測量的可信程度越大。究竟信度系數要多少才算有高的信度。學者DeVellis(1991)認為，0.60～0.65（最好不要）；0.65～0.70（最小可接受值）；0.70～0.80（相當好）；0.80～0.90（非常好）。由此，一份信度系數好的量表或問卷，最好在0.80以上，0.70至0.80之間還算是可以接受的范圍；分量表最好在0.70以上，0.60至0.70之間可以接受。若分量表的內部一致性系數在0.60以下或者總量表的信度系數在0.80以下，應考慮重新修訂量表或增刪題項。

2．信度指標多以相關系數來表示：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）。

三、信度分析方法:

1.重測信度法：

用 同樣的問卷對同一被測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。

2.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。

3. 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。

4. 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。

5. a信度系數法:

克倫巴赫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。

在李克特量表法中常用的信度檢驗方法為「Cronbach』s a」系數及「折半信度」.

四、利用SPSS進行信度分析

在SPSS中，專門用來進行測驗信度分析的模塊為Scale下的Reliability Analysis；使用Data Rection之下的Factor模塊。

Reliability Analysis模塊主要功能是檢驗測驗的信度，主要用來檢驗折半信度、庫李及a系數以及Hoyt信度系數值。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Correlate之下的Bivariate求其相關系數，即為重測或復本信度；而評分者信度則就就是使用的Spearman等級相關及Kendall和諧系數。

表1 Reliability Analysis模塊的Model選項的參數及對應中文術語

關鍵字
功 能

Alpha
Cronbach a系數

Split-half
折半信度，n是第二分量表的題數

Guttman
Guttman最低下限真實信度法

Parallel
各題目變異數同質時的最大概率（maximum-likelihood）信度

Strict parallel
各題目平均數與變異數均同質時的最大概率信度

表2 Reliability Analysis模塊的Statistics部分選項的參數及對應中文術語

關鍵字
功 能

F test
Hoyt信度系數

Friedman Chi
Friedman等級變異數分析及Kendall和諧系數

Cochran Chi
Cochran』s Q檢驗，適用於答案為二分（如是非題）的量表

Hotelling』s T
Hotelling』s T2 檢驗

Tukey』s
Tukey的可加性檢驗

Intraclass
量表內各題目平均數相關系數

Ⅵ 如何最快速的從學術論文中獲取有用的信息

如果你對方向A中的A3感興趣，那麼你要精讀A3的paper；

對於A1和A2中的paper，你要知道他們用了什麼方法、解決了什麼問題，用一段話來總結這篇文章；

對於方向B和方向C，你只需要簡單了解即可，看不懂很正常，千萬不要把時間耗在那上面。

會議上和別人討論學術問題時，你要知道那個人的研究處於哪個層次哪個方向。如果你的研究方向是A3，他/她是B，討論具體方法時你會發現你聽不懂他說什麼，他也聽不懂你說什麼。如果他的研究方向是A1，那麼你們可以稍深入的討論。

Ⅶ 如何做量表的信度和效度檢驗

信度的檢驗方法 ：重測信度法、復本信度法、折半信度法、α信度系數法。

效度的檢驗方法 ：內容效度、構想效度、效標效度。

1、重測信度法

這一方法是用同樣的問卷對同一組被調查者間隔一定時間重復施測，計算兩次施測結果的相關系數。顯然，重測信度屬於穩定系數。

重測信度法特別適用於事實式問卷，如性別、出生年月等在兩次施測中不應有任何差異，大多數被調查者的興趣、愛好、習慣等在短時間內也不會有十分明顯的變化。

2、復本信度法

復本信度法是讓同一組被調查者一次填答兩份問卷復本，計算兩個復本的相關系數。復本信度屬於等值系數。

復本信度法要求兩個復本除表述方式不同外，在內容、格式、難度和對應題項的提問方向等方面要完全一致，而在實際調查中，很難使調查問卷達到這種要求，因此採用這種方法者較少。

3、折半信度法

折半信度法是將調查項目分為兩半，計算兩半得分的相關系數，進而估計整個量表的信度。折半信度屬於內在一致性系數，測量的是兩半題項得分間的一致性。這種方法一般不適用於事實式問卷（如年齡與性別無法相比），常用於態度、意見式問卷的信度分析。

4、α信度系數法

Cronbach α信度系數是目前最常用的信度系數，其公式為：α=(k/(k-1))*(1-(∑Si^2)/ST^2)

其中，K為量表中題項的總數， Si^2為第i題得分的題內方差， ST^2為全部題項總得分的方差。從公式中可以看出，α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。

總量表的信度系數最好在0.8以上，0.7-0.8之間可以接受；分量表的信度系數最好在0.7以上，0.6-0.7還可以接受。Cronbach 's alpha系數如果在0.6以下就要考慮重新編問卷。

5、內容效度

內容效度經常與表面效度（face validity）混淆。表面效度是由外行對測驗作表面上的檢查確定的，它不反映測驗實際測量的東西，只是指測驗表面上看來好像是測量所要測的東西；內容效度是由夠資格的判斷者（專家）詳盡地、系統地對測驗作評價而建立的。

6、構想效度

對測驗本身的分析，測驗間的相互比較：相容效度（與已成熟的相同測驗間的比較）、區分效度（與近似或應區分測驗間的比較）、因素分析法，效標效度的研究證明，實驗法和觀察法證實。

7、效標效度

效標，即衡量測驗有效性的參照標准，指的是可以直接而且獨立測量的我們感興趣的行為。我們感興趣的行為，就是要預測的行為，這是一個總的觀念，故必須以可操作的測量來確定才有實際意義。

因此有必要把效標細分為兩個層次，其一是理論水平的「觀念效標」，其二是操作定義水平的「效標測量」。

(7)學術論文中常用的得到信度的方法擴展閱讀：

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，雖然缺乏信度必然缺乏效度，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。

一般來說，信度是效度的必要條件，也就是說，效度都必須建立在信度的基礎上；但是沒有效度的測量，即使它的信度再高，這樣的測量也是沒有意義的。

Ⅷ 如何用重測法檢驗問卷信度

檢測方法： 用重測法檢驗問卷信度，檢驗問卷信度信度系數可以用相關系數來表示。第一次測量時的觀測值是X，第二次的觀測值是Y,那麼重測信度就等於X與Y的相關系數。他們的相關系數就是重測信度。

例子：第一次的測試題是a1，a2，a3，那麼第一次的測試包含三列數據，在spss菜單中選：轉換——計算，然後就出現了變數計算框，首先給新變數命名，比如就叫第一次總分。然後在右邊的計算框里輸入a1+a2+a3，然後OK，第一次的總分就加出來了。同樣的方法計算重測的總分。

拓展資料：

重測信度(test-retest reliability)，又稱再測信度，為常用信度評估方法之一。反映測驗跨越時間的穩定性和一致性，即應用同一測驗方法，對同一組被試者先後兩次進行測查，然後計算兩次測查所得分數的關系系數，相關程度高，表示前後測量一致性高，穩定性好。

Ⅸ 什麼是信度估算測驗信度的常用方法有哪些

信度主要是指測量結果的可靠性、一致性和穩定性，即測驗結果是否反映了被測者的穩定的、一貫性的真實特徵。和信度相關的一個概念是效度，信度是效度的前提條件。 信度只受隨機誤差的影響，隨機誤差越大，信度越低。
可以視為測試結果受隨機誤差影響的程度。系統誤差產生恆定效應，不影響信度。

每一個測試的實得分數（X）總是由真實分數(T)和誤差(E)兩部分構成的，用公式表示如下：

X=T+E

如果我們討論一組測驗分數的特性時，可用方差代表具體分數，得到公式：

S^2（x）=S^2(t)+S^2(e)

公式中，S^2（x）是實得分數的方差，S^2(t)是真分數的方差，S^2(e)是誤差的方差

在測量理論中，信度被定義為：一組測量分數的真分數方差與中方差（實得方差）的比率。即：

r(xx)=S^2(t)/S^2（x）

由於真實分數的方差是無法統計的，因此轉化為：

r(xx)=S^2(x)-S^2(e)/S^2(x)

=1-S^2(e)/S^2(x)

因此，信度也可以看做是總方差中非測量誤差的方差所佔的比例

Ⅹ 信度與效度的區別

(1) 信度低，效度不可能高。因為如果測量的數據不準確，也並不能有效地說明所研究的對象。

(2) 信度高，效度未必高。例如，如果我們准確地測量出某人的經濟收入，也未必能夠說明他的消費水平。

(3) 效度低，信度很可能高。例如，即是一項研究未能說明社會流動的原因，但它很有可能很精確很可靠地調查各個時期各種類型的人的流動數量。

(4) 效度高，信度也必然高。

(10)學術論文中常用的得到信度的方法擴展閱讀

信度是指測驗結果的一致性、穩定性及可靠性，一般多以內部一致性來加以表示該測驗信度的高低。信度系數愈高即表示該測驗的結果愈一致、穩定與可靠。系統誤差對信度沒什麼影響，因為系統誤差總是以相同的方式影響測量值的，因此不會造成不一致性。反之，隨機誤差可能導致不一致性，從而降低信度。

信度（reliability）即可靠性，它指的是採取同樣的方法對同一對象重復進行測量時，其所得結果相一致的程度。從另一方面來說，信度就是指測量數據的可靠程度。

舉例而言，對於「圖書館利用情況及滿意度調查問卷」的第一部分第1題，若對同一個人相隔3天，問同一個問題，若第一次回答，被調查者選擇A、第二次回答選擇C、第三次回答選擇D，則說明對於該問題調查結果的信度低，因為調查結果的差異較大。若三次都選擇相同的答案或者差異較小的答案，則在排除系統誤差的條件下，說明調查結果的信度較高。

效度（Validity）即有效性，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。效度是指所測量到的結果反映所想要考察內容的程度，測量結果與要考察的內容越吻合，則效度越高；反之，則效度越低。效度分為三種類型：內容效度、准則效度和結構效度。

效度是測量的有效性程度，即測量工具確能測出其所要測量特質的程度，或者簡單地說是指一個測驗的准確性、有用性。效度是科學的測量工具所必須具備的最重要的條件。在社會測量中，對作為測量工具的問卷或量表的效度要求較高。鑒別效度須明確測量的目的與范圍，考慮所要測量的內容並分析其性質與特徵，檢查測量的內容是否與測量的目的相符，進而判斷測量結果是否反映了所要測量的特質的程度；