研究生论文调查问卷怎么检验问卷信度和效度？

一、信效度分析

信效度是衡量一份问卷测试结果的准确性和稳定性的依据。问卷设计完成之后到分析结束，一般要经过两次信效度分析。一次是预调查时，一次是正式分析。

1 信度和效度的定义

信度分析用于测量样本回答结果是否可靠，即样本有没有真实作答量表类题项。信度系数越高表示该测验的结果越一致、越稳定。

效度分析用于测量题项设计是否合理，通过因子分析方法进行验证。

2 信度与效度的关系

信度是效度的基础，必须要有信度才有效度。信度低，效度不可能高，但信度高不一定效度高。

另外两者的研究对象不同：信度对象：答卷人 效度对象：题项

对问卷数据进行信效度分析，推荐使用SPSSAU-在线数据分析平台。可以一键完成操作，非常简单，让毕业论文问卷调查数据分析快人一步。

3 如何进行信度分析

信度测量或者描述信度的方法一般有如下5种：

4 如何进行效度分析

效度可以分为三类：内容效度、效标效度、结构效度。

内容效度，检验问卷内容是否符合研究目的和要求。

效标效度，问卷测量结果与效标的相关程度。

结构效度，是研究因子与测量项的对应关系是否符合预期。

二、如何进行项目分析

除了信效度分析，还有项目分析需要注意，项目分析也是编制、评价问卷量表的重要环节。

1 概念

项目分析也称作区分度分析，其目的在于研究数据能否有效的区分出高低水平，从而评价某个具体题项的好坏。

2 应用场景

项目分析多出现在数据分析前期阶段，预测试问卷数据收集完毕后，要对问卷进行项目分析、信度分析、效度分析，以检验问卷的质量为正式问卷的编制提供依据。

项目分析主要应用场景如下：

经典量表引用时，考察量表是否具有区分性

设计新量表时，考察量表题目设计是否具有区分性

考试试卷是否具有区分性，以选拔适合的题目

3 原理说明

项目分析的基本原理在于，求出所有样本的题项加总（比如学生语文、数学和英语三科成绩），接着将求和数据分为低分组，中分组和高分组三部分。使用T检验去对比低分组和高分组之间是否有着明显的差异，如果具有明显的差异，则说明具有良好的区分性。反之则说明数据区分性差，考虑删除或修改对应的题项。

4 操作方法

项目分析通常以27%和73%作为区分标准，把一份数据分为低分组、中分组和高分组。低于27%分位数的数据为低分组，27%~73%之间称为中分组；高于73%则称为高分组（SPSSAU也提供25%和75%的判断标准）。

1）如有反向计分的题项，首先需要做反向计分处理，处理方法：【数据处理】→(数据编码)，将答项反向赋值即可（如果没有可忽略此步骤）

2）选择【问卷研究】→【项目分析】

3）将问卷题项拖拽到右侧分析框内（量表题）

4）“点击开始项目分析”即可

5 案例分析

（1）背景

针对一份“工作满意度”预试问卷进行项目分析，以判断问卷各题项是否有较好的区分度。

（2）操作

共31项分析项，将全部31项拖拽至右侧框内，点击“开始项目分析”

（3）结果分析截取了部分分析结果，可以看到各分析项均呈现出显著性(P<0.05)，意味着题项具有良好的区分性，应该保留题项。如果有分析项显著性分析P>0.05，则意味着此项区分度差，应当删除该题。

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