问卷信度效度怎样检验 问卷信度效度检验方法

样本数量多少会影响问卷的信度效度分析吗?

问卷调查法是教育研究中广泛采用的一种调查方法，为了保证问卷具有较高的可靠性和有效性，在形成正式问卷之前，应当对问卷进行试测，并对试测结果进行信度和效度分析，根据分析结果筛选问卷题项，调整问卷架构，从而提升问卷的信度和效度。

样本数量30以上会影响问卷的信度效度分析。

问卷信度效度怎样检验 问卷信度效度检验方法

问卷信度效度怎样检验 问卷信度效度检验方法

效标效度的检验可以通过积相关的方法和其他以确定的量表进行比较，重测信度的样本一般达到30以上，因为大于三十后，样本相关系数检验可以用t分布进行检验，而不考虑样本是否符合正态分布，如果小于30，一般情况下要用非参数检验，这样的效率不高。

效度分析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。解释

样本容量的大小涉及到调研中所要包括的单元数。样本容量是对于你研究的总体而言的，是在抽样调查中总体的一些抽样。比如：人的身高值为一个总体，随机取一百个人的身高，这一百个人的身高数据就是总体的一个样本。某一个样本中的个体的数量就是样本容量。注意：不能说样本的数量就是样本容量，因为总体中的若干个个体只组成一个样本。样本容量不需要带单位。

问卷一定要做信度效度检验吗？

知识获取和理解：问卷可以帮助研究者获取研究对象的观点、看法和知识。通过问卷，可以获得研究对象的内心体验和主观认知，了解他们的态度、意见和需求，从而更好地理解和解释研究现象。问卷可以帮助研究者收集大量的数据，并将其整合和分析。通过问卷，研究者可通常情况下信度分析均只能针对量表题进行分析。以获取来自不同人群、不同地区、不同时间点的数据。

信度效度检验在问卷调查的过程中是必须要做的的，因为问卷调查往往只是整个项目的一个环节，在正确项目的目标下，一定会另有调查的可信度，有效分析来支持调查结果，这样我们的问卷调查才有可信度，结果也能趋于正确数据。 信度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。系统误对信度没什么影响，因为系统误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，随机误可能导致不致性，从而降低信度。信度可以定义为随机误R影响测量值的程度。如果R=0，就认为测量是完全可信的，信度。

什么叫信度分析？什么叫效度分析？

3、结构效度分析

信度分析，它是指采用同样的方法对同一对象重复测量时所得结果的一致性程度。信度指标多以相关系数表示，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）。

信度（Reliability）即可靠性，它是指采用同样的方法对同一对象重复测量时所得结果的一致性程度。信度分析的方法主要有以下四种：

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。

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。

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。

4、α信度系数法

二、效度分析

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。效度分为三种类型：内容效度、准则效度和结构效度。效度分析有多种方法，其测量结果反映效度的不同方面。常用于调查问卷效度分析的方法主要有以下几种：

1、单项与总和相关效度分析

这种方法用于测量量表的内容效度。内容效度又称表面效度或逻辑效度，它是指所设计的题项能否代表所要测量的内容或主题。

2、准则效度分析

准则效度又称为效标效度或预测效度。准则效度分析是根据已经得到确定的某种理论，选择一种指标或测量工具作为准则（效标），分析问卷题项与准则的联系。

结构效度是指测量结果体现出来的某种结构与测值之间的对应程度。结构效度分析所采用的方法是因子分析。因子分析的主要功能是从量表全部变量（题项）中提取一些公因子，各公因子分别与某一群特定变量高度关联，这些公因子即代表了量表的基本结构。

说了这么多，我们先对一些调研小白解释一下，什么是信度和效度？

信度：

可靠性、一致性或稳定性。比如说，在对同一对象进行测量，多次测量结果都很接近，我们就认为这个结果是可信的，也就是信度高。如果每次测量的结果都有很大的异，则说明信度较低。

效度：

了解了定义后，我们来聊一聊检测调查问卷信效度的方法。

信度分析（可靠性分析）

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、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

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模式不同外，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。

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，常用于态度、意见式问卷的信度分析。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，以确保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，求出整个量表的信度系数。

4. α信度系数法

Cronbachα信度系数是目前最常用的信度系数，其公式为︰α=(n/n-1)(1-(∑Si2)/ST2)其中，n为量表中题项的总数，Si2为第i题得分的题内方，ST2为全部题项总得分的方。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。

效度分析

也称为内容效度或逻辑效度，指的是测量的内容与测量目标之间是否适合，也可以说是指测量所选择的项目是否“看起来”符合测量的目的和要求。主要依据调查设计人员的主观判断。

2. 准则效度分析

准则效度又称为效标效度或预测效度。准则效度分析是根据已经得到确定的某种理论，选择一种指标或测量工具作为准则，分析问卷题项与准则的联系，若二者相关显著，或者问卷题项对准则的不同取值、特性表现出显著异，则为有效的题项。

评价准则效度的方法是相关分析或异显著性检验。在调查问卷的效度分析中，选择一个合适的准则往往十分困难，使这种方法的应用受到一定限制。

3. 结构效度分析

结构效度是为了说明从量表所获得的结果与设计该量表时所定的理论之间的符合程度。研究者在设计量表时，通常会事先定一定的量表结构（n个维度），这种结构是否与测量的数据相符合（是否确定存在上述几个维度），需要进行验证。

为了提升调查问卷的质量，进而提升整个研究的价值，问卷的信度和效度分析绝非赘疣蛇足，而是研究过程中必不可少的重要环节。

信度分析指采用同样的方法对同一对象重复测量时所得结果的一致性。效度分析是指指测量工具或手段能够准确测出所需测量的事物的程度。

内在信度：是指衡量研究问卷中的多个题目是否测量了同一概念或者内容，即题目之间是否具有内在一致性。这也就是大多数量表问卷所做的信度分析。

外在信度：通常指不同时间测量时，是否测量结果具有一致性。比如说刚才举例中提到的考试成绩例子。

信度分析指采用同样的方法对同一对象重复测量时所得结果的一致性。效度分析是指指测量工具或手段能够准确测出所需测量的事物的程度。

详细介绍：信度指标多以相关系数表示，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）。

方法：要有以下四种：重测信度法、复本信度法、折Cronbachα信度系数是目前最常用的信度系数，其公式中，K为量表中题项的总数，为第i题得分的题内方，为全部题项总得分的方。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。半信度法、α信度系数法。

二、效度分析 详细介绍：效度分析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。

方法：内容效度、准则效度和结构效度。

相对性：任何测验的效度是对一定的目标来说的，或者说测验只有用于与测验目标一致的目的和场合才会有效。 所以，在评价测验的效度时，必须考虑效度测验的目的与功能。

问卷预调查SPSS检验中，如何通过信度效度检验删减问卷问题？

量表题在心理学、管理学、学、经济学等科学领域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。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。

问卷一定要做信度效度检验吗？如果含有多选题怎样做信度分析，请各位高手帮帮忙。

一般问卷都是需要做信效度检验的，表明你的研究工具可靠、可信。多数问卷是以likert5级形式呈现的

影响信度的因素主要有以下几种：

（1）样本团体分数分布的影响：任何相关关系都受到团体中分数分布的影响，当分布范围增大时，其信度估计就较高；当分布范围减小时，相关系数随之下降，信度值则较低。

测验的长度

在一个测验中增加同质的题目，可以使信度提高。测验越长，测验的测题取样或内容取样越有代表性；测验越长，被试的猜测因素影响越小。

测验的难度

测验的时间间隔

以再测法或复本法求信度，两次测验相隔时间越短，其信度系数越大；间隔时间越久，02 非量表题，常见的有单选题、多选题和问答题。其他变因介入的可能性越大，受外界的影响越大，信度系数便越低。

提高测量信度的方法

（1）适当增加测验的长度：增加一些与原测项目具有同质性的项目有助于提高测量信度，因为测量信度和测量项目多少是有直接关系的。有两点需要注意：，新增项目必须与试卷中原有项目同质；第二，新增项目的数量必须适度。

（2）使测验中所有试题的难度接近正态分布，并控制在中等水平。这样可以使得被测团体得分分布也会接近正态分布，且标准会较大，信度也会增大。

（3）努力提高测验试题的区分度。一份测验所有试题区分度的高低直接影响测验的信度。努力提高测验中所有试题的区分度，可望获取较高的测验信度。

（4）选取恰当的被试团体，提高测验在各同质性较强的亚团体上的信度。在检验测验信度时，一定要根据测验的使用目的来选择被试。即在编制和使用测验时，要弄清楚常模团体的年龄、性别、文化程度、职业、爱好等因素。在一个特殊异质的团体上获得的信度值并不等于其中某些较同质的亚团体的信度值。当各亚团体的信度值都符合要求时，测验才能具有更广泛的价值。

参考资料：

问卷并不是一定要做信度效度或者你将每个多选题的选项拆分，变成多个二分制的小题，是否选（0,1）检验：信效度分析主要针对【量表】类问卷，而如果只是调查一些客观现实以【显变量】为主的问卷，是不适合做信效度分析。如果含有多选题是无法做信度分析。而非量表类问卷的选择题信度与效度主要通过专家审定，无需进行信度分析。如需制作调查问卷使用问卷星。

一般问卷都是需要做信效度检验的，表明你的研究工具可靠、可信。

多数问卷是以likert5级形式呈现的

多选题的话，是不能做信效度了。。。

然后可以重测 吧

效度方面，也就是表面效度和专家效度了

效度与信度是优良测量工具所必备的两项主要条件。效度与信度之间存在的关系，可以用一句话来概括：信度是效度的必要条件而非充分条件。

信度是效度的必要条件，就是说，一个指标要有效度就必须有信度，不可信就不可能正确。但是，信度不是效度的充分条件，即是说，有了信度，不一定有效度。

看到你回答的信度效度分析，我是做心理学问卷，老师要检测信度效度，我没用过SPSS，具体，应该怎么做啊

1. 单项与①问卷中所提的问题，应围绕研究目的来编制，力求简单、明了，含义准确。不要出现双关语，避免片面和暗示性的语言。总和相关效度分析

常用的问卷量表效度检验方法是

常用的问卷量表效度检验方法主要包括内容效度、结构效度和判别效度。

结构效度（Construct Validity）：结构效度是评估量表的构念结构是否与理论设相一致的指标。常用的方法包括因子分析、验证性因子分析（CFA）、量表分析等。通过统计分析，确定量表中的维度结构，检查各个项目是否符合预期的因子载荷模式，以评估量表在测量特定如果一个测验对某团体而言太容易，会使所得分数都集中在高分端；当题目太困难时，得分就会集中在低分端。两种情况均会使信度样本的分数范围变窄，从而使测验变得不够可靠。概念上的效度。

判别效度（Discriminant Validity）：判别效度是评估量表与其他概念的异性和相关性的指标。常用的方法包括相关分析、多重回归等。判别效度的检验确保量表能够有效区分不同概念之间的异，即量表与其他成分或相关概念之间无重叠或弱相关关系。

问卷1 量表题和非量表题的重要度

数据收集工具：问卷是一种常用的数据收集工具，可以帮助收集大量的定量和定性数据。它可以有效地收集研究对象的观点、意见、态度、行为、经验等信息，为研究提供必要的数据基础。问卷可以用来测量和评估各种概念、变量和指标。通过精心设计的问卷，可以收集到客观、可比较的数据，从而进行统计分析、推断和比较研究对象之间的异。

问卷调查信度效度分析怎么做

2、复本信度法

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

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。

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。

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。

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。

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。

克隆巴赫系数是最常用的信度测量方法

克隆巴赫（16—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3 常用的信度分析-- 克隆巴赫系数（Cronbach's coefficient alpha）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0.4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较小，方之和也较小

问卷的信度与效度是如何检验的？

一般信度分析是针对态度、性格、爱好、兴趣类的主观问题或现象的调查，而这类的调查问卷一般都是采用量表的形式，因此就是你看到的现象。

如何提高问卷的效度和信度

这种方法用于测量量表的内容效度。内容效度又称表面效度或逻辑效度，它是指所设计的题项能否代表所要测量的内容或主题。对内容效度常采用逻辑分析与统计分析相结合的方法进行评价。为了提高问卷的信度和效度，问卷设计时需要注意以下问题：

②问题不要超过被调查者的知识、能力范围。

③问题排列要有一定的逻辑次序，层次分明。问卷的目的、内容、数据、卷面安排标准等都要认真地推敲和设计。

④调查表上应有留给供人填写的足够空间，并编有填写调查单位的名称、填表人的姓名和填表年月日的栏目。

⑤问卷形式可以封闭式和开放式相结合，问题数量要适度，一般应控制在30个问题以内，在20分钟内能答完。

⑥为使调查结果更为客观、真实，问卷采用匿名回答的方式。

设计问卷的内容要符合实际情况。一般来说，问卷设计前要摸底，对组内全体成员进行使用问卷调查的培训，并在小范围内进行试测，反复修改设计的问卷，以期与实际情况相符合，并便于对结果进行处理

spss测问卷信度

效度分析，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。效度分为三种类型：内容效度、准则效度和结构效度。效度分析有多种方法，其测量结果反映效度的不同方面。

信度分析常用方法有Cronbach α系数法、折半信度法、重测信度法、复本信度法。

效度分析通常可以探索性因子分析、验证性因子分内容效度（Content Validity）：内容效度是通过评估问卷内容的合理性和覆盖的广度来检验量表的效度。评估者会通过专家评审、相关文献研究、讨论小组等方法，对问卷内容进行分析，以确保量表包含了恰当的项目、维度和领域。评估者将判断其内容是否反映了所要测量的概念，以综合判断量表的内容效度。析。

都可以在spssau进行分析，具体可结合帮助手册快速了解作步骤。