对调查问卷数据分析的灵魂拷问，就在于调查问卷可不可靠、有没有效。
调查问卷分为量表题和非量表题。调查问卷数据分析要看有没有量表题，如果有量表题，首先需要进行信度分析和效度分析。非量表题不能进行信度分析和效度分析。
1 量表题和非量表题
01 所谓量表题就是测试受访者的态度或者看法的题目。通常使用李克特量表来测度，根据答项数量可分为四级量表，五级量表，七级量和九级量表。比如五级量表可以分为：非常不满意，比较不满意，中立，满意和非常满意五个选项，通常赋予分值1，2，3，4，5。
量表题在心理学、管理学、社会学、经济学等社会科学领域应用广泛，并且有很多分析方法适用于量表题项，比如因子分析，相关分析，回归分析，方差分析，T 检验等，中介作用或者调节作用分析也适用于量表题项。
02 非量表题，常见的有单选题、多选题和问答题。
2 信度分析和效度分析
01 信度分析（Reliability Analysis）在于研究数据是否真实可靠， 又称“可靠性分析”，通俗地讲研究样本是否真实回答问题，测试受访者是否好好答题，具体来说就是用问卷对调研对象进行重复测量时，所得结果的一致性程度。
通常情况下信度分析均只能针对量表题进行分析。
02 效度分析(Validity Analysis) 在于研究题项是否有效的表达研究变量或者维度的概念信息， 通俗地讲研究题项设计是否合适，即测试调查者是否科学设计问题，或者题项表示某个变量是否合适。
03 信度和效度的关系是：效度高，信度一定高。信度高，效度不一定高。
04 预测试 （Pretest）
为了确保问卷质量，初步设计问卷之后，收集小量样本（通常在100之内）进行信度分析或效度分析，以便发现题项存在的问题，并且对问卷进行修正处理，得到正式问卷，然后进行正式调研。
预测试的目的：发现问题，调整题项。
3 常用的信度分析-- 克隆巴赫系数（Cronbach's coefficient alpha）
克隆巴赫系数是最常用的信度测量方法
克隆巴赫（1916—2001），美国心理学家、教育学家。他创建了一套常用的衡量心理或教育测验可靠性的方法——“克隆巴赫系数”（Cronbach's coefficient alpha），并在此基础上建立了一个用于确定测量误差的统计模型。
信度系数 又称 内部一致性系数，克隆巴赫系数，Cronbach a 系数，a（Alpha）系数，
项删除后的克隆巴赫系数：删除某题项后的信度系数，常用于预测试
校正的项总计相关性：题项之间的相关关系，常用于预测试，大于0.4则题项之间的相关度比较高
4 案例：用SPSS进行信度分析
可以根据Cronbach a 系数的计算公式进行计算，也可以用SPSS软件进行计算。
问卷有20道题，
其中Q1-Q4是测度教学方式相似性的，我们需要判断这几道题内部的一致性，通过问卷回答来测试信度
（通过回答问题的答案，来测度可靠程度）
（1）如果每个问题在各个学科上呈现的方差较小，方差之和也较小
根据Cronbach's a 公式计算，样本方差之和/总体方差更接近于0，a值接近于1
则测试结果表明教学方式比较相似，回答可信。
则表明问卷Q1-Q4 比较好的表达了教学方式相似性的测度。
（2）如果每个问题在各个学科上呈现的方差较大，则方差之和也较大
根据Cronbach's a 公式计算，样本方差之和/总体方差更接近于1，a值接近于0
则教学方式比较不同，问卷数据不可靠（要不是问卷设计有问题，要不回答者不认真做答）。
则表明问卷Q1-Q4 的回答不符合教学方式相似性的测度。
需要调整题项（出卷者需要了解的），或者重新请受试者回答。
5 用SPSS进行效度分析
效度分析是方法论，而探索性因子分析是实现路径，SPSS是实现的工具
效度分析通常有三个步骤：
SETP1 判断适不适合进行因子分析
KMO值>0.6 Bartlett 球形检验 sig <0.05
STEP2 因子浓缩
方差解释率 （单个因子可以解释的问卷的信息量情况）
总方差解释率（全部因子合起来可以解释整个问卷的信息量情况）STEP3 因子和题项的对应关系
旋转因子分析
因子载荷系数>0.4 题项和因子关系比较密切
通常情况下，可以进行第一步KMO和Bartlett 球形检验
用SPSS 进行效度分析的步骤如下：
SPSS菜单路径：分析--降维--因子分析
6 总结
通常情况下有量表题的调查问卷必须进行信度分析和效度分析，以证实调查可靠有效，确保调查问卷的质量。
信度分析常用的方法是Cronbach's a系数来测度。有几个测度维度，就必须进行几次信度分析，确保每一维度的测试都是可靠的。
效度分析通常用KMO和Bartlett球形检验进行。
用SPSS软件可以快速开展调查问卷的信度分析和效度分析。
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