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调查问卷的信度效度分析方法
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（Cronbach 1951）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。
01. Cronbach α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 2
此式为最常作为信度指标，其中 s i 表示第 i 个问项 x i 的变异数，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。
02. Cronbach α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。
Cronbach α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
04. 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 Reduction 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