1、 信度分析信度分析目錄一、信度分析的概念三、信度分析的過程四、信度分析的實例二、信度分析的方法 信度又叫可靠性，是指測驗的可信程度，它主要表現測驗結果的一貫性、一致性，再現性和穩定性。 信度分析（Reliability Analysis）是檢驗測量工作可靠性和穩定性的主要方法，一般在心理學中應用較多。另外在學生考試試卷、社會問卷調查的有效性分析中也會涉及。 一、信度分析的概念 調查問卷的評價體系是以量表形式來體現的，量表編制的合理性決定著評價結果的可用性和可信性。一般將信度分為兩類： 1.內在信度重在考察同一組問題是否測量同一概念，問題之間是否具有較高的內在一致性。一致性程度越高，評價項目就越

2、有意義，其評價結果的可信度就越強。一、信度分析的概念 2.外在信度是指在不同時間對同批被調查者實施重復調查時， 評價結果是否具有一致性。如果兩次評價結果相關性較強，說明項目的概念和內容是清晰的，因而評價的結果是可信的。 一、信度分析的概念 在測量學中，信度被定義為：一組測量分數的真變異數與總變異數（實得變異數）的比率，即一、信度分析的概念 式中的 稱作信度系數， 為真變異數， 為總變異數。 在實際測量中，因為真值是未知的，故信度系數不能由以上公式直接求出，而只能通過一組實得分數（測得值）作出估計。 信度系數是衡量檢測好壞的一個重要技術指標，測驗的信度系數達到多高才可以接受呢？一、信度分析的概念

3、 最理想的情況是r=1，但是這是辦不到的。大多數學者認為：任何測驗或量表的信度系數如果在0.9以上，則該測驗或量表的信度甚佳；信度系數在0.8以上都是可以接受的；如果在0.7以上，則該量表應進行較大修訂，但仍不失其價值；如果低于0.7，量表就需要重新設計了。一、信度分析的概念 在心理學中通常可以用已有的同類測驗作為比較的標準。一般能力與成就測驗的信度系數常在0.90以上，性格、興趣、態度等人格測驗的信度系數通常在0.800.85之間。一、信度分析的概念二、信度分析的方法 檢視信度的方法有很多種，其中，最常用的是第四種 Cronbach 系數，簡介以下四種： 1、再測法（Retest Metho

4、d）：使用同一份問卷，對同一群受測者，在不同的時間，前后測試兩次，求出者兩次分數的相關系數，此系數又稱為穩定系數（Coefficient of Stability）。二、信度分析的方法需注意：相關系數高，表示此測驗的信度高，前后兩次測驗間隔的時間要適當。若兩次測驗間隔太短，受測者記憶猶新通常分數會提高，不過如果題數夠多則可避免這種影響；但若兩次測驗間隔太長，受測者心智成長影響，穩定系數也可能會降低。二、信度分析的方法2、復本相關法（Equivalent-FormsMethod）：復本是內容相似，難易度相當的兩份測驗，對同一群受測者，第一次用甲份測試，第二次使用乙份，兩份分數的相關系數為復本系數

5、（CoefficientofForms）或等值系數（CoefficientofEquivalence）。若兩份測驗不是同時實施，亦可相距一段時間再施測，這樣算出的相關系數為穩定和等值系數。二、信度分析的方法復本相關法是測驗信度量測的一種最好方法，但是要編制復本測驗相當困難。而且復本相關法并不受記憶效用的影響，對測量誤差的相關性也比再測法低。二、信度分析的方法 3、折半法（Split Half Method）：與復本相關法很類似，折半法是在同一時間施測，最好能對兩半問題的內容性質、難易度加以考慮，使兩半的問題盡可能有一致性。 折半信度系數（split-half coefficient）：將同一量

6、表中測驗題目（項目內容相似），折成兩半（單數題、偶數題），求這兩個各半測驗總分之相關系數。二、信度分析的方法 4、柯能畢曲系數（Cronbach ）：1951年Cronbach提出系數，克服部分折半法的缺點，為目前社會科學研究最常使用的信度。 量測一組同義或平行測驗總和的信度，如果尺度中的所有項目都在反映相同的特質，則各項目之間應具有真實的相關存在。若某一項目和尺度中其它項目之間并無相關存在，就表示該項目不屬于該尺度，而應將之剔除。二、信度分析的方法Cronbach 信度系數公式為： =(k/(k-1)*(1-(Si2)/ST2) 其中，K為量表中題項的總數， Si2為第i題得分的題內方差，

7、ST2為全部題項總得分的方差。從公式中可以看出，系數評價的是量表中各題項得分間的一致性，屬于內在一致性系數。這種方法適用于態度、意見式問卷（量表）的信度分析。二、信度分析的方法 總量表的信度系數最好在0.8以上，0.7-0.8之間可以接受；分量表的信度系數最好在0.7以上，0.6-0.7還可以接受。Cronbach s alpha系數如果在0.6以下就要考慮重新編問卷。三、信度分析的過程 在SPSS中，專門用來進行測驗信度分析的模塊為Scale下的Reliability Analysis；使用Data Reduction之下的Factor模塊。 Reliability Analysis模塊主要

8、功能是檢驗測驗的信度，主要用來檢驗折半信度、庫李及a系數以及Hoyt信度系數值。至于重測信度和復本信度，只需將樣本在二次（份）測驗的分數的數據合并到同一數據文件之后，利用Correlate之下的Bivariate求其相關系數，即為重測或復本信度；而評分者信度則就就是使用的Spearman等級相關及Kendall和諧系數。 三、信度分析的過程 本次實驗使用的數據是心理學中研究運動員意志品質的調查問卷數據，問卷中有50個題目，即50個項目。對312人進行了問卷調查。根據數據資料進行項目分析（即對問卷做因子分析）后，刪除其中第7、8、14、28、29、35、36、37、38、40、43、48題，并將

9、剩余的38個項目根據項目分析的結果分為5個維度。5個維度所包含的項目是： 三、信度分析的過程自覺性維度x1、x2、x4、x10、x13、x39、x41、x45，共8題；果斷性維度x25、x30、x32、x34、x42、x44、x47、x49、x50，共9題；自制力維度x3、x6、x15、x17、x18、x21，共6題堅韌性維度x5、x9、x11、x12、x16、x20、x23、x24、x25、x30、x46，共11題；主動性維度x19、x22、x27、x33，共4題。三、信度分析的過程步驟一：選擇 File | Open | Data 命令，打開xinliceshi.sav數據表。步驟二：選擇

10、Analyze | Scale | Reliability Analysis命令，彈出Reliability Analysis（信度分析）對話框，如圖3-1所示。圖3-1三、信度分析的過程 如圖3-1所示，對話框中有“模型”列表框，其下有五個選項，分別是、半分、 Guttman、平行、嚴格平行。 ：即克倫巴赫系數，該系數用于計算測驗的內部一致性系數。 半分：即斯皮爾曼-布朗分半系數，是檢查測驗的兩部分的之間的相關性。分半系數的計算是將一個量表分為兩個子量表，如果題項數為奇數，則題項較多的為子量表一、題項較少的為子量表二；若量表的題項數為偶數，則分成的兩個子量表題項數相等。三、信度分析的過程 G

11、uttman：該模型計算Guttman的下界以獲取真實可靠性。 平行：該模型假設所有項具有相等的方差，并且重復項之間具有相等的誤差方差。 嚴格平行：該模型表示當各題目平均數與方差均同質時的最大概率信度。 我們在此選擇克倫巴赫系數。三、信度分析的過程步驟三：單擊 Statistics 按鈕，彈出Reliability Analysis： Statistics對話框。如圖3-2所示。圖3-2三、信度分析的過程 在統計量對話框里的“描述性”選項組中可選擇輸出的描述性指標，有以下3個復選框。 項項：勾選該復選框后，結果中將呈現各題項的描述性統計量，包括均值、標準差和有效觀測值數量。 度量度量：呈現整個

12、量表或問卷的描述統計量，包括均值、標準差和有效觀測值數量。 如果項已刪除則進行度量如果項已刪除則進行度量：顯示題項刪除后的相關統計量的變化，包括項目刪除后量表總體的平均值、方差、修正項目的總相關及Alpha系數的變化。三、信度分析的過程 在統計量對話框里的“摘要”選項組中根據尺度中所有項目分布的描述性統計量共分別有一下四個選項。 均值均值：包括項均值的最小值、最大值和平均值，項均值的極差和方差，以及最大項方差與最小項方差的比。 方差方差：對項目方差計算統計量，包括項目方差的平均值、最小值，最大值、極差、最大值與最小值之比和項目方差的方差。三、信度分析的過程 協方差協方差：包括項間協方差的最小值

13、、最大值和平均值，項間協方差的極差和方差，以及最大項間的協方差與最小項間的協方差的比。 相關性相關性：包含項間的相關性的最小值、最大值和平均值，項間相關性的極差和方差，以及最大項間相關性和最小項間的相關性的比。三、信度分析的過程 ANVOVANVOV表表：在該選項組可選擇進行題項變量均值是否相等的檢驗。有4個單選按鈕可供選擇。 無無：不產生方差分析表。 F F檢驗（檢驗（F F）：）：輸出重復測量方差分析表。 Friedman Friedman卡方卡方：計算Friedman卡方值與Kendall協同系數。此選項適用于以秩為形式的數據，卡方檢驗替換方差分析（ANVOV）表中通常的F檢驗。 Coc

14、hran Cochran卡方卡方：計算Cochran檢驗值，適用于二分數據，Q統計量替換方差分析（ANOVA）表中通常的F檢驗。三、信度分析的過程 統計量對話框里有“項之間”選項組，在該選項組中可以選擇相關性相關性和協方差協方差。 Hotelling Hotelling的的T T平方平方：即Hotelling T2檢驗，檢驗尺度中所有項目均值是否相等的多變量檢驗。 Tukey Tukey的可加性檢驗的可加性檢驗：檢驗項目中有無可乘交互關系。 同類相關系數同類相關系數：生成個案內值的一致性或符合度的測量。三、信度分析的過程 “模型”下拉列表框：計算組內相關系數的模型，下拉列表框中有以下選項。 雙

15、向混合雙向混合：為默認選項，當個體效應是隨機的，而項的作用固定時，選擇此項。 雙向隨機雙向隨機：當個體效應和項的作用均為隨機時選擇此項。三、信度分析的過程 “類型”下拉列表框：指標的類型，在該列表框中可選擇一致性或絕對一致。 置信區間置信區間：默認為95%，也可根據研究需要自行設定。 檢驗值檢驗值：可輸入01之間的數，用于類間相關系數的比較。三、信度分析的過程步驟四：單擊 Continue 按鈕，回到信度分析對話框。單擊 Ok 按鈕，進入計算分析，得到計算結果后將結果，主要是Alpha系數，記錄下來。如圖3-3所示。圖3-3三、信度分析的過程步驟五：單擊 Reset 按鈕，重復上面步驟二、三和四，分別對果斷性維度、自制力維度、堅韌性維度、主動性維度的變量進行分析，把最后的計算結果總結在一起，得到表1-1。表1-1信度系數表N of Cases N of Items Alpha項目Reliabilities Coefficients自覺性維度的信度系數 312 8 0.144果斷性維度的信度系數 312 9 0.353 自制力維度的信度系數 312 6 0.271 堅韌性維度的信度系數 312 11 0.460 主動性維度的信度系數 312 4 0.042 38個項目的信度系數 312 38 0.636 三、信度分析的