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（优选）测量的信度与效度
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由于系统误差很难分解，因而有时将系统误差包含在真实值
中，上式可以简化为：
对于测量误差E,一般假定它的期望值是0，与真实值相独
立，在此假定下，可以证明：
实得分数和真分数的总体均值相等。
实得分数的方差等于真分数的方差与误差方差之和。
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调研人员应运用所掌握的统计知识，分析其是属于系统
误差还是属于随机误差。
系统误差会使调查结果有误，所以应尽量避免。
随机误差可通过提高样本代表性、增大样本量来减少。
信度一般规定是：真分数的方差在总体方差中所占的比
重，即信度系数：
信度系数越大，表明测量的可信程度越大。
信度的估计方法有许多，比较易于使用的是相关系数的方
法。
一般采用同一问卷进行两次调查，再计算其相关系数。
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3、信度的类型
（1）再测信度（Retest Reliability)
再测是指在不同时间的相同测验。
使用同一测量量表，对同一受测群体，在不同的时间前
后测试两次，再计算两次测试结果的相关系数，该系数即为
再测信度。
重复测量时，要注意时间间隔的合理控制。如果时间间
隔太短，受测者可能还记忆犹新，容易造成信度偏高。
如果时间间隔太久，可能环境条件的改变、或者受测者
心智成长会影响再测结果，从而造成信度偏低。
因而时间间隔应随测验的目的与性质而定。
由于旅游者流动性太强，因而不适宜使用再测信度分
析。
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（2）复本信度（Alternative-Form Reliability)
当某一套量表有两种以上版本时，可以替换使用，根据
一组被调查者接受两个复本测量的数值来计算相关系数，以
避免再测信度的缺陷。
复本是指内容相似、难易度相当的两份量表，对同一受
测群体，第一次使用A份测试，第二次使用B份测试，两次
分数的相关系数即为复本信度。
复本得分的差异是由量表的内容造成的，而非时间造成
的。
复本信度有两个优点：
一是它不会受记忆效用的影响；
二是对测量误差的相关性通常比再测法低。
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（3）折半信度（Split-Half Reliability)
将同一量表施测后的题目分成两半，分别计算这两半的
总分及其相关系数，此一相关系数即为折半信度。
由于实际上折半信度系数会比全部题目放在一起计算获
得的信度低，所以求得的折半信度需要进一步修正。
折半信度的优点在于只需要施测一次，因而可以节省人
力、物力和时间。
但由于折半信度需将一份量表分成两半，分法不同，所
获信度就会不同。
如可以将测量结果按题目的单双号分成两部分。
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（4）克朗巴哈α系数（Cronbach α)
测量工具的信度，称为Cronbach α系数。
当一个研究任务项由很多题目组成，每个问项都与研究
任务项相关，若以总分的方差与问项的方差作为测量信度的
指标，即为α系数。
如果每个题目都是测量相同的理论维度，则总和的方差
会大于每个题目的方差之和。
每个理论维度下，必须至少有两题以上才能计算信度，
若只有一个题目，则信度值为1。
设一份量表包括n个项目（x1,x2, …,xn), 假设这n个项目
的分数都与真实分数T有关，即每一个项目xi除与T有关外，
也有独立的误差项Ei,即令量表总和为H=x1+x2+…+xn.
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当题目间的相关系数越大时，α系数也会越大。
当题目数目n越多时， 值越大， 越接近于0，
越接近于1，故α系数也会越接近于1。
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要做信度分析须先检查每个题目是否都是同方向的，即
都是正面问法，反向问题需要做处理后才可以加入分析。
在计算α系数时，应该注意有些调查量表测量的内容包
含几个领域，这时宜分别计算各个领域的α系数。
克朗巴哈α系数适用于项目多重计分的测验数据或问卷
数据，可以用该系数测量Lickert量表的信度。
在基础研究中，；
在探索性研究中，；
在旅游调查测量实践中，。
α系数通常与量表题目数量有关，题目数量越多，α系
数就越大。
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