学术论文中常用的得到信度的方法

Ⅰ 什么叫信度和效度

一、信度

1、信度（reliability）即可靠性，它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。从另一方面来说，信度就是指测量数据的可靠程度。

2、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。

3、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。

二、效度

1、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。效度是指所测量到的结果反映所想要考察内容的程度，测量结果与要考察的内容越吻合，则效度越高；反之，则效度越低。效度分为三种类型：内容效度、准则效度和结构效度。

2、效度是测量的有效性程度，即测量工具确能测出其所要测量特质的程度，或者简单地说是指一个测验的准确性、有用性。效度是科学的测量工具所必须具备的最重要的条件。

3、在社会测量中，对作为测量工具的问卷或量表的效度要求较高。鉴别效度须明确测量的目的与范围，考虑所要测量的内容并分析其性质与特征，检查测量的内容是否与测量的目的相符，进而判断测量结果是否反映了所要测量的特质的程度。

(1)学术论文中常用的得到信度的方法扩展阅读：

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。

Ⅱ 常用的信度估计方法有

信度主要是指测量结果的可靠性、一致性和稳定性，即测验结果是否反映了被测者的稳定的、一贯性的真实特征。和信度相关的一个概念是效度，信度是效度的前提条件。 信度只受随机误差的影响，随机误差越大，信度越低。
可以视为测试结果受随机误差影响的程度。系统误差产生恒定效应，不影响信度。

每一个测试的实得分数（X）总是由真实分数(T)和误差(E)两部分构成的，用公式表示如下：

X=T+E

如果我们讨论一组测验分数的特性时，可用方差代表具体分数，得到公式：

S^2（x）=S^2(t)+S^2(e)

公式中，S^2（x）是实得分数的方差，S^2(t)是真分数的方差，S^2(e)是误差的方差

在测量理论中，信度被定义为：一组测量分数的真分数方差与中方差（实得方差）的比率。即：

r(xx)=S^2(t)/S^2（x）

由于真实分数的方差是无法统计的，因此转化为：

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

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

因此，信度也可以看做是总方差中非测量误差的方差所占的比例

Ⅲ 什么叫信度分析什么叫效度分析

• 信度分析也称为可靠性分析，用于测量样本回答结果是否可靠,即样本有没有真实作答量表类题项。

比如说，在对同一对象进行测量，多次测量结果都很接近，就会认为这个结果是可信的，真实的，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。

信度种类：克隆巴赫α系数、折半系数、重测信度，复本信度。

• 效度分析，简单来说就是问卷设计的有效性、准确程度，用于测量题项设计是否合理。

效度种类：内容效度、结构效度和效标效度。

1、内容效度，通常是以文字来说明问卷的有效性。如通过参考文献，或者权威来源说明问卷的权威性和有效性。还有就是通过对问卷前测并结合结果进行题项的修正等工作来充分说明问卷的有效性。

2、结构效度，指测量题项与测量维度之间的对应关系。测量方法有两种，一种是探索性因子分析，另外一种是验证性因子分析。其中，探索性因子分析是当前使用最为广泛的结构效度测量方法，SPSSAU提供此两种分析方法。

3、效标效度，如果以前有一份权威且标准的量表数据，现在依旧使用该量表进行研究，并且收集回来一份数据。以前权威标准数据作为标准，当前数据与前一份数据之间进行相关分析，如果说相关系数值较高，则说明效标效度良好。但在实际分析中，效标效度很少使用。



SPSSAU-信效度分析

Ⅳ 论文的信度和效度要达到多少

应该达到0.7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。

Ⅳ 调查问卷中有多选题怎么做信度分析

问卷的信度分析

一、概念：

信度是指根据测验工具所得到的结果的一致性或稳定性，反映被测特征真实程度的指标。一般而言，两次或两个测验的结果愈是一致，则误差愈小，所得的信度愈高，它具有以下特性：

1、信度是指测验所得到结果的一致性或稳定性，而非测验或量表本身；

2、信度值是指在某一特定类型下的一致性，非泛指一般的一致性，信度系数会因不同时间、不同受试者或不同评分者而出现不同的结果；

3、信度是效度的必要条件，非充分条件。信度低效度一定低，但信度高未必表示效度也高；

信度检验完全依赖于统计方法。

信度可分为：内在信度：对一组问题是否测量同一个概念，同时组成量表题项的内在一致性程度如何；常用的检测方法是Cronbach’s alpha系数。外在信度：对相同的测试者在不同时间测得的结果是否一致，再测信度是外在信度最常用的检验法。

二、信度指标：

1. 用信度系数来表示信度的大小。信度系数越大，表明测量的可信程度越大。究竟信度系数要多少才算有高的信度。学者DeVellis(1991)认为，0.60～0.65（最好不要）；0.65～0.70（最小可接受值）；0.70～0.80（相当好）；0.80～0.90（非常好）。由此，一份信度系数好的量表或问卷，最好在0.80以上，0.70至0.80之间还算是可以接受的范围；分量表最好在0.70以上，0.60至0.70之间可以接受。若分量表的内部一致性系数在0.60以下或者总量表的信度系数在0.80以下，应考虑重新修订量表或增删题项。

2．信度指标多以相关系数来表示：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）。

三、信度分析方法:

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（等同信度法）：

复本信度法是让被测一次填写两份问卷复本，计算两个复本的相关系数。由于这种方法要求两个复本除表达方式不同外，在内容、格式、难度和对应题项的提问方式等方面都要完全一致，所以复本信度属于等值系数。在实际的调查中，问卷很难达到这种要求，这种方法较少被采用。

3. 折半信度法:

折半信度法是指将测量项目按奇偶项分成两半，分别记分，测算出两半分数之间的相关系数(实际应用EXCEL软件)，再据此确定整个测量的信度系数RXX。折半信度属于内在一致性系数，测量的是两半项目间的一致性。这种方法不适合测量事实性问卷，常用于态度、意见式问卷的信度分析。在问卷调查中，态度测量最常见的形式是5级李克特量表。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，以保证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（rhh）），即半个量表的信度系数），最后用斯皮尔曼-布朗（Spearman-Brown）公式：rtt=2rhh/(1+rhh)，求出整个量表的信度系数rtt。

4. 评分者信度:

这种方法在测量工具的标准化程度较低的情况下进行的。不同评分者的判分标准也会影响测量的信度，要检验评分者信度，可计算一个评分者的一组评分与另一个评分者的一组评分的相关系数。

5. a信度系数法:

克伦巴赫a信度系数是目前最常用的信度系数。其公式为：a=(k/k-1)*(1-(∑Si2)/ST2)
其中，K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，a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。

在李克特量表法中常用的信度检验方法为“Cronbach’s a”系数及“折半信度”.

四、利用SPSS进行信度分析

在SPSS中，专门用来进行测验信度分析的模块为Scale下的Reliability Analysis；使用Data Rection之下的Factor模块。

Reliability Analysis模块主要功能是检验测验的信度，主要用来检验折半信度、库李及a系数以及Hoyt信度系数值。至于重测信度和复本信度，只需将样本在二次（份）测验的分数的数据合并到同一数据文件之后，利用Correlate之下的Bivariate求其相关系数，即为重测或复本信度；而评分者信度则就就是使用的Spearman等级相关及Kendall和谐系数。

表1 Reliability Analysis模块的Model选项的参数及对应中文术语

关键字
功 能

Alpha
Cronbach a系数

Split-half
折半信度，n是第二分量表的题数

Guttman
Guttman最低下限真实信度法

Parallel
各题目变异数同质时的最大概率（maximum-likelihood）信度

Strict parallel
各题目平均数与变异数均同质时的最大概率信度

表2 Reliability Analysis模块的Statistics部分选项的参数及对应中文术语

关键字
功 能

F test
Hoyt信度系数

Friedman Chi
Friedman等级变异数分析及Kendall和谐系数

Cochran Chi
Cochran’s Q检验，适用于答案为二分（如是非题）的量表

Hotelling’s T
Hotelling’s T2 检验

Tukey’s
Tukey的可加性检验

Intraclass
量表内各题目平均数相关系数

Ⅵ 如何最快速的从学术论文中获取有用的信息

如果你对方向A中的A3感兴趣，那么你要精读A3的paper；

对于A1和A2中的paper，你要知道他们用了什么方法、解决了什么问题，用一段话来总结这篇文章；

对于方向B和方向C，你只需要简单了解即可，看不懂很正常，千万不要把时间耗在那上面。

会议上和别人讨论学术问题时，你要知道那个人的研究处于哪个层次哪个方向。如果你的研究方向是A3，他/她是B，讨论具体方法时你会发现你听不懂他说什么，他也听不懂你说什么。如果他的研究方向是A1，那么你们可以稍深入的讨论。

Ⅶ 如何做量表的信度和效度检验

信度的检验方法 ：重测信度法、复本信度法、折半信度法、α信度系数法。

效度的检验方法 ：内容效度、构想效度、效标效度。

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。

重测信度法特别适用于事实式问卷，如性别、出生年月等在两次施测中不应有任何差异，大多数被调查者的兴趣、爱好、习惯等在短时间内也不会有十分明显的变化。

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方式不同外，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（如年龄与性别无法相比），常用于态度、意见式问卷的信度分析。

4、α信度系数法

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

其中，K为量表中题项的总数， Si^2为第i题得分的题内方差， ST^2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。

总量表的信度系数最好在0.8以上，0.7-0.8之间可以接受；分量表的信度系数最好在0.7以上，0.6-0.7还可以接受。Cronbach 's alpha系数如果在0.6以下就要考虑重新编问卷。

5、内容效度

内容效度经常与表面效度（face validity）混淆。表面效度是由外行对测验作表面上的检查确定的，它不反映测验实际测量的东西，只是指测验表面上看来好像是测量所要测的东西；内容效度是由够资格的判断者（专家）详尽地、系统地对测验作评价而建立的。

6、构想效度

对测验本身的分析，测验间的相互比较：相容效度（与已成熟的相同测验间的比较）、区分效度（与近似或应区分测验间的比较）、因素分析法，效标效度的研究证明，实验法和观察法证实。

7、效标效度

效标，即衡量测验有效性的参照标准，指的是可以直接而且独立测量的我们感兴趣的行为。我们感兴趣的行为，就是要预测的行为，这是一个总的观念，故必须以可操作的测量来确定才有实际意义。

因此有必要把效标细分为两个层次，其一是理论水平的“观念效标”，其二是操作定义水平的“效标测量”。

(7)学术论文中常用的得到信度的方法扩展阅读：

效度和信度的关系可以用测量值的构成公式O=T S R来理解。

如果测量是完全有效的，即0=T，S=0，R=0，此时测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，因为有O=T R。

如果量表是完全可信的，可以达到完全有效，也可能达不到，因为有可能存在导致误差，虽然缺乏信度必然缺乏效度，但信度的大小并不能体现效度的大小。

信度是效度的必要条件，但不是充分条件。从理论的角度来看，量应具有足够的效度和信度；从实践的观点来看，一个好的量表还应该具有实用性。实用性指量表的经济性、便利性和可解释性。

一般来说，信度是效度的必要条件，也就是说，效度都必须建立在信度的基础上；但是没有效度的测量，即使它的信度再高，这样的测量也是没有意义的。

Ⅷ 如何用重测法检验问卷信度

检测方法： 用重测法检验问卷信度，检验问卷信度信度系数可以用相关系数来表示。第一次测量时的观测值是X，第二次的观测值是Y,那么重测信度就等于X与Y的相关系数。他们的相关系数就是重测信度。

例子：第一次的测试题是a1，a2，a3，那么第一次的测试包含三列数据，在spss菜单中选：转换——计算，然后就出现了变量计算框，首先给新变量命名，比如就叫第一次总分。然后在右边的计算框里输入a1+a2+a3，然后OK，第一次的总分就加出来了。同样的方法计算重测的总分。

拓展资料：

重测信度(test-retest reliability)，又称再测信度，为常用信度评估方法之一。反映测验跨越时间的稳定性和一致性，即应用同一测验方法，对同一组被试者先后两次进行测查，然后计算两次测查所得分数的关系系数，相关程度高，表示前后测量一致性高，稳定性好。

Ⅸ 什么是信度估算测验信度的常用方法有哪些

信度主要是指测量结果的可靠性、一致性和稳定性，即测验结果是否反映了被测者的稳定的、一贯性的真实特征。和信度相关的一个概念是效度，信度是效度的前提条件。 信度只受随机误差的影响，随机误差越大，信度越低。
可以视为测试结果受随机误差影响的程度。系统误差产生恒定效应，不影响信度。

每一个测试的实得分数（X）总是由真实分数(T)和误差(E)两部分构成的，用公式表示如下：

X=T+E

如果我们讨论一组测验分数的特性时，可用方差代表具体分数，得到公式：

S^2（x）=S^2(t)+S^2(e)

公式中，S^2（x）是实得分数的方差，S^2(t)是真分数的方差，S^2(e)是误差的方差

在测量理论中，信度被定义为：一组测量分数的真分数方差与中方差（实得方差）的比率。即：

r(xx)=S^2(t)/S^2（x）

由于真实分数的方差是无法统计的，因此转化为：

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

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

因此，信度也可以看做是总方差中非测量误差的方差所占的比例

Ⅹ 信度与效度的区别

(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。

(4) 效度高，信度也必然高。

(10)学术论文中常用的得到信度的方法扩展阅读

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（reliability）即可靠性，它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。从另一方面来说，信度就是指测量数据的可靠程度。

举例而言，对于“图书馆利用情况及满意度调查问卷”的第一部分第1题，若对同一个人相隔3天，问同一个问题，若第一次回答，被调查者选择A、第二次回答选择C、第三次回答选择D，则说明对于该问题调查结果的信度低，因为调查结果的差异较大。若三次都选择相同的答案或者差异较小的答案，则在排除系统误差的条件下，说明调查结果的信度较高。

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。效度是指所测量到的结果反映所想要考察内容的程度，测量结果与要考察的内容越吻合，则效度越高；反之，则效度越低。效度分为三种类型：内容效度、准则效度和结构效度。

效度是测量的有效性程度，即测量工具确能测出其所要测量特质的程度，或者简单地说是指一个测验的准确性、有用性。效度是科学的测量工具所必须具备的最重要的条件。在社会测量中，对作为测量工具的问卷或量表的效度要求较高。鉴别效度须明确测量的目的与范围，考虑所要测量的内容并分析其性质与特征，检查测量的内容是否与测量的目的相符，进而判断测量结果是否反映了所要测量的特质的程度；