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（调查问卷）调查问卷的
种类型︰内容效
度（FaceValidity)、准则效度(CriterionValidity)和架构效度
ConstructValidity)。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。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。逻辑分析一般由研究者或专家评判所选题项是
否“看上去”符合测量的目的和要求。统计分析主要采用单项与总
和相关分析法获得评价结果，即计算每个题项得分与题项总分的相
关系数，根据相关是否显著判断是否有效。若量表中有反意题项，
应将其逆向处理后再计算总分。
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，若二者相关显著，或者
问卷题项对准则的不同取值、特性表现出显著差异，则为有效的题
项。评价准则效度的方法是相关分析或差异显著性检验。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指测量结果体现出来的某种结构与测值
之间的对应程度。架构效度分析所采用的方法是因子分析。有的学
者认为，效度分析最理想的方法是利用因子分析测量量表或整个问
卷的架构效度。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架构。透过因子分析可以考察问卷是否
能够测量出研究者设计问卷时假设的某种架构。在因子分析的结果
中，用于评价架构效度的主要指标有累积贡献率、共同度和因子负
荷。累积贡献率反映公因子对量表或问卷的累积有效程度，共同度
反映由公因子解释原变量的有效程度，因子负荷反映原变量与某个
公因子的相关程度。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。Cronbachα 系数
柯隆巴哈（Cronbach1951）提出计算一个测量系统（问卷或测验）
的信度称为 Cronbachα 系数（简称 α 系数），是目前社会科会研究
最常使用的信度。当一个研究主题（或构面）由很多项目组合，每
个问项都与主题相关，由总分的变异数与问项的变异数做为评量信
度的指标即为 α 系数。
系数的定义
利用各问项变异数之和与整份量表分数的变异数的比值，可用来估
计一份量表的信度，柯隆巴哈（Cronbach）提出 α 系数为：
2
此式为最常作为信度指标，其中 s i 表示第 i 个问项 xi 的变异数，
2
s H 表所有问项总和（H=x1+x2+...+xn）的变异数（即整份测验分数的
变异数），n 是问项个数。
系数的实施技巧
要做信度分析需先检查每个问项是否都是同方向的（即都是正面问
法，也就是题间的相关系数都是正的），如有一题与其它题相关系数
都是负的，应考虑将此题先“变号”或“删除”后再进行计算 α 系
数。如有受测者乱答，可将它的数据删除后再算 α 值。
对问卷调查当有题目与其它题目是负相关时须注意是否反向问法。
如是，则应先将得分反向，再计算 α 信度或是删除该题。若为测验，则不能做反向处理，只能做删除题目。
Cronbachα 系数的定义
若一份量表有 n 题，题间的平均相关系数为 r，则此量表的标准化
α 系数为
SPSS 进行信度分析
在 SPSS 中，专门用来进行测验信度分析的