信 度 分析

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）。信度分析的方法主要有以下四种：重测信度法、复本信度法、折半信度法、α信度系数法。

中文名 信度分析 表    示 相关系数 分    类 稳定系数，等值系数和内在一致性 方    法 重测信度法、复本信度法等 测    量 所得结果的一致性程度 做    法 同样的方法对同一对象重复测量

目录

1. 1 重测信度法
2. 2 复本信度法
3. 3 折半信度法
4. 4 α信度系数法

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。重测信度法特别适用于事实式问卷，如性别、出生年月等在两次施测中不应有任何差异，大多数被调查者的兴趣、爱好、习惯等在短时间内也不会有十分明显的变化。如果没有突发事件导致被调查者的态度、意见突变，这种方法也适用于态度、意见式问卷。由于重测信度法需要对同一样本试测两次，被调查者容易受到各种事件、活动和他人的影响，而且间隔时间长短也有一定限制，因此在实施中有一定困难。

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方式不同外，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（如年龄与性别无法相比），常用于态度、意见式问卷的信度分析。在问卷调查中，态度测量最常见的形式是5级李克特（Likert）量表。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，以保证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（rhh，即半个量表的信度系数），最后用斯皮尔曼-布朗（Spearman-Brown）公式：

Cronbach α信度系数是最常用的信度系数，其公式为：α=(k/(k-1))*(1-(∑Si^2)/ST^2)

其中，K为量表中题项的总数， Si^2为第i题得分的题内方差， ST^2为全部题项总得分的方差。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。

总量表的信度系数最好在0.8以上，0.7-0.8之间可以接受；分量表的信度系数最好在0.7以上，0.6-0.7还可以接受。Cronbach 's alpha系数如果在0.6以下就要考虑重新编问卷。

信度分析的原理与SPSS操作

一、什么是信度？

信度是指根据测验工具（量表）所得到的结果的一致性或稳定性，反映被测特征真实程度的指标。一般而言，两次或两个测验的结果愈是一致，则误差愈小，所得的信度愈高，它具有以下特性：

1 信度是指测验所得到结果的一致性或稳定性，而非测验或量表本身；

2、信度值是指在某一特定类型下的一致性，非泛指一般的一致性，信度系数会因不同时间、不同受试者或不同评分者而出现不同的结果；

3、信度是效度的必要条件，非充分条件。信度低效度一定低，但信度高未必表示效度也高；

信度检验完全依赖于统计方法，信度可分为两种：

内在信度：对一组问题是否测量同一个概念，同时组成量表题项的内在一致性程度如何；常用的检测方法是Cronbach’s alpha系数。

外在信度：对相同的测试者在不同时间测得的结果是否一致，再测信度是外在信度最常用的检验法。

二、信度的指标

1. 用信度系数来表示信度的大小。

信度系数越大，表明测量的可信程度越大。究竟信度系数要多少才算有高的信度。学者DeVellis(1991)认为，0.60～0.65（最好不要）；0.65～0.70（最小可接受值）；0.70～0.80（相当好）；0.80～0.90（非常好）。由此，一份信度系数好的量表或问卷，最好在0.80以上，0.70至0.80之间还算是可以接受的范围；分量表最好在0.70以上，0.60至0.70之间可以接受。若分量表的内部一致性系数在0.60以下或者总量表的信度系数在0.80以下，应考虑重新修订量表或增删题项。

2．信度指标多以相关系数来表示。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）

内在一致性系数（跨项目的一致性）

三、信度分析方法

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事件、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（等同信度法）

复本信度法是让被测一次填写两份问卷复本，计算两个复本的相关系数。由于这种方法要求两个复本除表达方式不同外，在内容、格式、难度和对应题项的提问方式等方面都要完全一致，所以复本信度属于等值系数。在实际的调查中，问卷很难达到这种要求，这种方法较少被采用。

3. 折半信度法

折半信度法是指将测量项目按奇偶项分成两半，分别记分，测算出两半分数之间的相关系数(实际应用EXCEL软件)，再据此确定整个测量的信度系数RXX。折半信度属于内在一致性系数，测量的是两半项目间的一致性。这种方法不适合测量事实性问卷，常用于态度、意见式问卷的信度分析。在问卷调查中，态度测量最常见的形式是5级李克特量表。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，以保证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（rhh）），即半个量表的信度系数），最后用斯皮尔曼-布朗（Spearman-Brown）公式：rtt=2rhh/(1+rhh)，求出整个量表的信度系数rtt。

4. 评分者信度

这种方法在测量工具的标准化程度较低的情况下进行的。不同评分者的判分标准也会影响测量的信度，要检验评分者信度，可计算一个评分者的一组评分与另一个评分者的一组评分的相关系数。

5. a信度系数法（最常用）

克隆巴赫a信度系数是目前最常用的信度系数。其公式为：a=(k/k-1)*(1-(∑Si2)/ST2)。其中，K为量表中题项的总数，Si2
为第i题得分的题内方差，ST2为全部题项总得分的方差。从公式中可以看出，a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。在李克特量表法中常用的信度检验方法为“Cronbach’s
a”系数及“折半信度”.

四、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【标度】下的Reliability Analysis/【可靠性分析】；Reliability
Analysis/【可靠性分析】模块主要功能是检验测验的信度，主要用来检验折半信度、克隆巴赫a系数以及Hoyt信度系数值。注：不同版本的SPSS对不同功能的翻译略有不同，可根据位置来查找信度分析菜单所在位置

（此图展示的是SPSS中进行信度分析的菜单位置）

（此图展示的为对量表题进行信度分析的菜单界面，可在【模型】处选择检验的方法，默认为克隆巴赫α系数检验）

输出的表格结构如下图所示：显示了克隆巴赫α系数和题目的数量，我这个用来演示的数据，克隆巴赫α系数为0.956，根据上文所述，信度极好，测试的量表题目数量一共有31个。

至于重测信度和复本信度，只需将样本在二次（份）测验的分数的数据合并到同一数据文件之后，利用Correlate之下的Bivariate求其相关系数，即为重测或复本信度；而评分者信度则就就是使用的Spearman等级相关及Kendall和谐系数。

在问卷研究中，分析问卷信效度总是不可避免的环节之一。

如何更有效得到进行信度分析，避免无用功，今天我们就一起来探讨一下。

本文从分析思路角度进行梳理，希望能够让大家对信度分析有更深入地理解。

1. 为什么要做信度分析

在进行信度分析前，首先需要了解什么是信度，以及为什么要做信度分析。

一份问卷在调查研究中，容易受到很多因素影响，导致实际测量的结果与预期想测量的目标产生偏差。

检验问卷的信效度的目的就是为了确保，回答的结果能够真实反映预期目标，收集的数据有分析价值。

信效度区别：如何直观理解信度、效度及两者关系？

2. 信度分类

单看信度，可以将信度分为两类：内在信度和外在信度。

内在信度，侧重问卷结构的一致性，也就是看题项是否都是考察同一个概念的问题。最常用的内在信度指标为Cronbach α系数和折半信度。

外在信度，侧重测量问卷在不同时间得到结果的稳定性程度。最常用的外在信度指标是重测信度。

（1）Cronbach α系数

目前最常用的信度测量方法。很多人第一次分析信度会认为信度分析就只有这一种，实际上还有很多测量信度的方法，只是这种方法最方便，可操作性强，因此多数论文中都会使用该方法。

操作方法：使用SPSSAU信度分析进行分析时，应按同一维度的题项为一个整体进行分析，整个量表分为几个维度就需要分析几次。

判断标准：信度系数越大，代表信度越高。

一般Cronbach α系数值最好在0.8以上，0.7-0.8之间可以接受；分量表的信度系数最好在0.7以上，0.6-0.7还可以接受。0.6以上则该量表应进行修订,但仍不失其价值；如果低于0.6，就要考虑重新编问卷。

结果展示：最终可将各个维度对应的分析结果整理汇总成一个表格进行展示。

（2）折半信度

折半系数是将所有量表题项分为两半，计算两部分各自的信度以及相关系数，从而估计整个问卷的信度。

操作方法：在SPSSAU选择信度分析时，右侧下拉框处选择‘折半系数’。

判断标准：折半信度系数越大，代表信度越高。

分析时需要结合两部分题项数是否相等，选择折半系数（Spearman-Brown系数）。

其判断标准可参考α信度系数的衡量标准。如果折半系数值介于0.7~0.8之间；则说明信度较好；如果折半系数值介于0.6~0.7；则说明信度可接受；如果折半系数值小于0.6；说明信度不佳。

（3）复本信度

复本信度是指设计两份（或多份）功能一致内容不同的问卷，对同一批样本进行测试，并两次结果的相关性。复本信度多用于教育学测验效果的信度考察，在一般量表中很少使用。

操作方法：分别计算两个复本各个维度（或整体）得分，使用pearson相关分析，考察两个量表的相关性。

判断标准：相关系数越大，代表相关性越高，信度越高。

（4）重测信度

重测信度是指在不同时间，对同一批样本进行两次相同内容的问卷测量，并两次结果的相关性。

操作方法：和复本信度方法一致。分别计算两个复本各个维度（或整体）得分，使用pearson相关分析，考察两个量表的相关性。

3.信度不达标的解决方法

信度系数不达标，通常就代表问卷质量不佳，需要删除部分题项或重新编制问卷。

但有一些情况下，信度系数过低甚至出现负值，可能是由于操作不当导致的。

①反向计分题未处理

如果α信度系数值小于0，很可能是量表中存在反向计分题，而在分析前未进行处理。

解决方法：先对反向题进行数据编码，反向处理后，使用处理后的数据进行信度分析。

②放错题项或用错方法

信度分析只针对量表题，如果将非量表题都放进去分析，就会导致结果非常槽糕。

解决方法：非量表题建议用文字描述数据收集的过程、样本有效性、无效样本的处理过程等，以证明数据质量可信可靠。

③样本量过少

样本少信度系数值相对会较低。

解决方法：增加样本量。

更为详细地说明可以查看SPSSAU文章：问卷信度不达标怎么办？以及结合SPSSAU帮助手册说明进行操作。

4.分析思路

从分析角度看，为保证问卷质量，通常会在正式调研前，进行预调查，即小规模发放问卷，根据调研的信效度结果对问卷题项做调整，然后在进行正式调研。

预调研阶段和正式调研阶段均需要对问卷进行信效度检验，在确定问卷具有良好信效度后才可进行进一步分析。

总结

信度一般都比较容易达标。但如果没有进行预调研，且原本设计题项的就较少，在正式分析阶段得到信度系数非常低，很难进行调整，因而建议大家按照标准流程进行预调研。

以及以上所有信度检验都只针对量表题。非量表题分析请参考SPSSAU信度分析帮助手册。

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