毕业论文问卷信度效度分析

对调查问卷数据分析的灵魂拷问，就在于调查问卷可不可靠、有没有效。

调查问卷分为量表题和非量表题。调查问卷数据分析要看有没有量表题，如果有量表题，首先需要进行信度分析和效度分析。非量表题不能进行信度分析和效度分析。

目录

1 量表题和非量表题2 信度分析和效度分析3 常用的信度分析--Cronbach's a 数学原理4 案例：用SPSS进行信度分析5 案例：用SPSS进行效度分析6 总结

1 量表题和非量表题

01 所谓量表题就是测试受访者的态度或者看法的题目。通常使用李克特量表来测度，根据答项数量可分为四级量表，五级量表，七级量和九级量表。比如五级量表可以分为：非常不满意，比较不满意，中立，满意和非常满意五个选项，通常赋予分值1，2，3，4，5。

量表题在心理学、管理学、社会学、经济学等社会科学领域应用广泛，并且有很多分析方法适用于量表题项，比如因子分析，相关分析，回归分析，方差分析，T 检验等，中介作用或者调节作用分析也适用于量表题项。

02 非量表题，常见的有单选题、多选题和问答题。

2 信度分析和效度分析

01 信度分析（Reliability Analysis）在于研究数据是否真实可靠， 又称“可靠性分析”，通俗地讲研究样本是否真实回答问题，测试受访者是否好好答题，具体来说就是用问卷对调研对象进行重复测量时，所得结果的一致性程度。

通常情况下信度分析均只能针对量表题进行分析。

02 效度分析(Validity Analysis) 在于研究题项是否有效的表达研究变量或者维度的概念信息， 通俗地讲研究题项设计是否合适，即测试调查者是否科学设计问题，或者题项表示某个变量是否合适。

03 信度和效度的关系是：效度高，信度一定高。信度高，效度不一定高。

形象的比喻是：

一位大学生测身高，连续5次的身高都不一样，这个叫没信度，即结果不可靠不能重复。如果大学生测量5次的身高，都是80CM，有信度，但是没有效度，因为没有测量到真实的身高。换一个身高仪，每次都显示160CM，去爱康国宾体检身高也是160CM，这个就是有信度也有效度。

04 预测试 （Pretest）

为了确保问卷质量，初步设计问卷之后，收集小量样本（通常在100之内）进行信度分析或效度分析，以便发现题项存在的问题，并且对问卷进行修正处理，得到正式问卷，然后进行正式调研。

预测试的目的：发现问题，调整题项。

3 常用的信度分析-- 克隆巴赫系数（Cronbach's coefficient alpha）

克隆巴赫系数是最常用的信度测量方法

克隆巴赫（1916—2001），美国心理学家、教育学家。他创建了一套常用的衡量心理或教育测验可靠性的方法——“克隆巴赫系数”（Cronbach's coefficient alpha），并在此基础上建立了一个用于确定测量误差的统计模型。

信度系数 又称 内部一致性系数，克隆巴赫系数，Cronbach a 系数，a（Alpha）系数，

项删除后的克隆巴赫系数：删除某题项后的信度系数，常用于预测试

校正的项总计相关性：题项之间的相关关系，常用于预测试，大于则题项之间的相关度比较高

4 案例：用SPSS进行信度分析

可以根据Cronbach a 系数的计算公式进行计算，也可以用SPSS软件进行计算。

（1）如果每个问题在各个学科上呈现的方差较小，方差之和也较小根据Cronbach's a 公式计算，样本方差之和/总体方差更接近于0，a值接近于1则测试结果表明教学方式比较相似，回答可信。则表明问卷Q1-Q4 比较好的表达了教学方式相似性的测度。（2）如果每个问题在各个学科上呈现的方差较大，则方差之和也较大根据Cronbach's a 公式计算，样本方差之和/总体方差更接近于1，a值接近于0则教学方式比较不同，问卷数据不可靠（要不是问卷设计有问题，要不回答者不认真做答）。则表明问卷Q1-Q4 的回答不符合教学方式相似性的测度。需要调整题项（出卷者需要了解的），或者重新请受试者回答。