量表信度的评价方法主要有,简述什么是测验的信度 _生活知道

1、简述什么是测验的信度信度是指测量结果的一致性、稳定性及可靠性，一般多以内部一致性来加以表示该测验信度的高低。信度系数愈高即表示该测验的结果愈一致、稳定与可靠。系统误差对信度没什么影响，因为系统误差总是以相同的方式影响测量值的，因此不会造成不一致性。反之，随机误差可能导致不致性，从而降低信度。信度可以定义为随机误差R影响测量值的程度。如果R=0，就认为测量是完全可信的，信度最高。
评介信度的方法
一般通过使用同一量表进行不同测量，分析各测量结果之间联系的方法来评价信度。如果联系密切，各测量结果具有一致性，则认为量表是可信的。评价信度的方法主要有：再预测量、替换形式、内部一致性方法。
效度和信度的关系可以用测量值的构成公式O=T+S+R来理解。如果测量是完全有效的，即0=T，S=0，R=0，此时测量必然是完全可信的，若量表的信度不足，它也不可能完全有效，因为有O=T+R 。

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信度分析
信度（Reliability）即可靠性，是指采用同一方法对同一对象进行调查时，问卷调查结果的稳定性和一致性，即测量工具（问卷或量表）能否稳定地测量所测的事物或变量。信度指标多以相关系数表示，具体评价方法大致可分为三类：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：
1、重测信度法
同样的问卷，对同一组访问对象在尽可能相同的情况下，在不同时间进行两次测量。两次测量相距一般在两到四周之内。用两次测量结果间的相关分析或差异的显著性检验方法，评价量表信度的高低。
2、折半法。折半法是将上述两份问卷合成一份问卷（通常要求这两份问卷的问题数目相等），每一份作为一部分，然后考察这两个部分的测量结果之间的相关性。
3、折半信度法
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：
求出整个量表的信度系数（ru）。
二、效度分析
效度（Validity）即有效性，它是指测量工具或手段能够准确测出所需测量的事物的程度。效度分为三种类型：内容效度、准则效度和结构效度。效度分析有多种方法，其测量结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
表面效度（Face Validity）。也称为内容效度或逻辑效度，指的是测量的内容与测量目标之间是否适合，也可以说是指测量所选择的项目是否“看起来”符合测量的目的和要求。主要依据调查设计人员的主观判断。
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（Criterion
Validity）。又称为效标效度或预测效度。准则效度是指量表所得到的数据和其他被选择的变量（准则变量）的值相比是否有意义。根据时间跨度的不同，准则效度可分为同时效度和预测效度。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
建构效度（Construct Validity）。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。结构效度分析所采用的方法是因子分析。最关心的问题是：量表实际测量的是哪些
特征？在评价建构效度时，调研人员要试图解释“量表为什么有效”这一理论问题以及考虑从这一理论问题中能得出什么推论。建构效度包括同质效度、异质效度和语意逻辑效度。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结构效度。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结构。通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结构。在因子分析的结果中，用于评价结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。
1、在spss的主界面中，需要选择分析并点击降维里面的因子分析。
2、下一步弹出新的对话框，直接设置相关的变量并打开选项。
3、这个时候如果没问题，就继续按照图示进行确定。
4、这样一来等看到对应的结果以后，即可做信度和效度分析了。
一般我们做的所谓信度都是alpha系数，这个指标其实是对你问卷所用的题目的内部一致性，即内部相关的一种检测，相关越高，代表信度越好，那你就要想办法提高项目间的相关。一般就两种法子，第一，增加题目，自己根据理论依据和自己的合理论证给问卷添加符合其概念的题目，好题目（同质的题目）加的越多，信度越好，第二，删题目，把和其他项目明显不一样的题目删掉，也能增加alpha系数值，至于删哪个，你可以根据spss求alpha系数的操作来进行，在spss里面选分析――可靠性分析――然后在对话框里面找到有一项是如果删除该项目后所得的alpha系数，这个操作会告诉你每个题目删除后alpha系数的变化，这样你就知道该删哪个了，另外也可以根据理论依据，把不符合理论的题目删掉。
总而言之，就是增加同质的题目，删掉不同质的题目
信度是效度的必要条件，也就是说，要想效度高，首先要信度好，那么提高信度的方法也可以用来提高效度
可以说，增删题目是最常见也最有效的方法。另外的话，就是去除异常数据，把乱答的找出来，比如全部填同一个答案的，规律作答的，还可以按均值上下3个标准差去除极端值
请采纳答案，支持我一下。
效度指测验的正确性和有效性，即测验能够测到被测量对象的真实水平的程度。
信度分析的作用是检验结果的一致性或稳定性，信度大小的衡量标准是信度系数，信度系数越大，说明越可信，信度系数在0.8以上为信度最好，0.7~0.8为可接受的范围。
效度分析的作用是，检验被调查者是否理解了问卷设计者的意图，也就是问卷是否有效达到了调查的目的。

3、评价量表的评价量表的标准一、测量精度和测量误差
测量值是指反映一个对象某个特殊的数值。测量值不是所感兴趣的真点值，而是它们的一个观测。有许多因素都会引起测量误差，可将观测值O表示成如下的形式：O=T+S+R
观测值O和真点值T之间的差距称为误差，误差的大小反映了测量的精度的高低。误差包括两部分：系统误差S和系统误差R 。S是一种偏差，代表着影响观测值的稳定性因素，每次都以相同的方式影响观测值。可能产生系统误差的原因很多。
随机误差不稳定。代表看影响观测值的暂时性因素，次都以不同的形式出现，例如暂时性的人员因素或环境因素等。
二、内容效度、标准则效度和建构效度来评价量表。
内容效度是指量表涵盖研究主题的程度。调研人员必须检查量表中的项目能否是够地覆盖测量对象的主要方面。为了获得足够的内容效度，要特别注意设计量表时应遵循的程序和规则。
内容效度的主观性使其不能单独地用来衡量表的效度，但可以用来对观测结果作大致的评价。一个更好的评价量是下面介绍的准则效度。
准则效度是指量表所得到的数据和其他被选择的变量的值相比是否有意义。准则变量可以是人文学和心理学特好、态度和行为、以及从其他量表得到的数据。根据时间跨度的不同，准则效度可分为同时效度和预测效度。当量表的测量数据和准则变量的值被同时收集时，使用同时效度。
三、建构效度
建构效度要求对每个特征的测量背后有足够的理论支持，并且这些被测量的特征之间应该有合理的关系。建构效度包括同质效度、异质效度和语意逻辑效度。
同质效度是指量表测量同一特征的其他测量方法相互关联的程度。异质效度是指量表和测不同特征的测量方法不同但理论上有关特征的测量方法之间相互关联的程度。
在设计量表时，首先建立一个理论模型，然后从中导出一系列推论、测试，逐渐形成一个由几个特征系统地联系起来的语意逻辑网。从表面上看，就是含有多个有关测量对象测量项目的量表。
【量表信度的评价方法主要有,简述什么是测验的信度】四、测量的信度
信度指的是如果重复测量，量表所测结果的一致程度。系统误差对信度没什么影响，因为系统误差总是以相同的方式影响测量值的，因此不会造成不一致性。随机误差可能导致不致性，从而降低信度。信度可以定义为随机误差R影响测量值的程度。R=0，就认为测量是完全可信的，信度最高。
一般通过使用同一量表进行不同测量，分析各测量结果之间联系的方法来评价信度。如果联系密切，各测量结果具有一致性，则认为量表是可信的。
五、评价信度的方法主要有：再预测量、替换形式、内部一致性方法。
再测信度：用同样的量表，对同一组访问对象在尽可量相同的情况下，在不同的时间进行两次测量。两次测量相距一般在两到四周之间。用两次测量结果间的相关分析或差异的显著性检验方法，可以评价量表信度的高低。结果越是相关，差异越不显著则信度越高。
替换形式信度：用两个形式不同的等价量表，对同一组受访者在不同的时间（通常间隔两到四周）进行测量。两次测量结果间的相关性被用来评价量表的信度。
内部一致信度：内部一致信度用于评价累加量表的信度。在这种量表中，各个测量项目的得分被累加以得到一个总分，每个项目都测量整个量表所要测量对象的某个方面，项目之间就它们各自的特征而言应该是一致的。内部一致信度强调的是组成量表的一组测量项目内部的一致性。
六、效度和信度的关系
效度和信度的关系可以用前面讨论过的测量值的构成公式O=T+S+R来理解。如果测量是完全有效的，即0=T，S=0，R=0，此时测量必然是完全可信的，若量表的信度不足，它也不可能完全有效，因为有O=T+R 。
量表是完全可信的，可以达到完全有效，也可能达不到，存在导致误差，缺管信度缺乏效度，但信度的大小并不能体现效度的大小。信度是效度的必要条件，但不是充分条件。从理论的角度来看，量应具有足够的效度和信度；从实践的观点来看，一个好的量表还应该具有实用性。
参考资料来源：百度百科-评价量表

4、评定测量信度的方法有哪些评定测量信度的方法有重测信度、复本信度、分半信度、内部一致性系数、评分者信度，以及综合重测信度。
1、重测信度，反映测验跨越时间的稳定性和一致性，即应用同一测验方法，对同一组被试者先后两次进行测查，然后计算两次测查所得分数的关系系数。该信度能表示两次测试结果有无变动。
2、复本信度是测定信度的指标之一。在问卷调查中，设计两套在难度、长度、排布、内容上尽可能相似类同的问卷，这两套问卷是等价的，称为复本，用两套问卷调查同一个对象，比较相应问题的答案，求出相关系数，称为复本信度，又称等价系数。
3、分半信度是指在测验后将测验项目分成相等的两组（两半），通常采用奇偶分组方法，即将测验题目按照序号的奇数和偶数分成两半，然后计算两项项目分之间的相关。分半信度相关越高表示信度高，或内部一致性程度高。
4、评分者信度指的是多个评分者给同一批人的答卷评分的一致性程度。在由客观性试题组成的心理测验中，答案具体而固定，无需考察评分者信度；但在投射测验、道德判断测验、创造性思维测验等测验的评分中，答案并不固定，评分时必然掺杂有主观判断因素。
5、内部一致性信度是指测验内部所有题目间的一致性程度。若测验的各个题目得分有较高的正相关时，不论题目内容和形式如何，测试都是同质的；相反，即使所有题目看起来都好像测量同一特质，但分数相关很低时，这个测验就是异质的。
参考资料来源：百度百科-测量信度
(1)重测信度(test-retest reliabilty)同一组受评者在两次不同时间作同一套量表评定，对两次结果作相关性检验，以估计量表结果的稳定性。
(2)分半信度(split-half reliability)将一套量表的各项目按奇、偶数号分成两半，对其评定结果进行相关性检验。由于分半信度检验最好要求量表项目按难度排列，而大多数评定量表均非如此，故其使用有限。
(3)同质性信度(inter-item consistency)所谓同质性信度是指评定量表内部所有项目间的一致性，这里讲的是分数的一致，而不是项目内容或形式的一致。量表内各项目分数相关越高，则量表项目就越同质。最常用的检验同质性信度方法为库德一理查逊公式（KuderRichardson formula 20，K-R20），但K-R20公式只适用于二分法计分题量表，而对多重记分法量表则常用克伦巴赫α系数（Cronbach' s S α Coefficicient)估计。另外，分半相关法也是估计同质性信度的一种方法。
(4)评定者信度(inter-rater reliability)数名不同评定者采用同一套量表对相同受评者进行评定，对所得结果进行一致性检验，以估计评定量表评分客观性。对心理测验而言，一般都采用客观性项目，且有一套相当标准化的评分程序，因此由评分引起的误差变异是可以忽略的。而评定量表相当多的是主观项目，且评定者在评分时或多或少掺杂主观判断成分，故评定者之间的评分误差变异难以避免。一般要求在成对的受过训练的评定者之间平均相关系数达到0. 9以上，才认为评分是客观的。
其它尚有正复本相关、因素信度、测量标准误等信度检验方法，此处从略。
在社会调查实务中，信度分析的常用具体方法有重测信度、复本信度、分半信度、α信度系数4种方法。前两种方法为外部信度分析，后两种为内部信度分析。

5、量表信度的评价方法主要有哪些?评价量表信度的方法主要包括四种，分别是重测信度，复本信度，内部一致性信度和评分者信度。
信度是建立在真分数理论基础上的，但是在实际测量当中，真分数由于误差的存在，很难得到，所以一般我们采用统计学的方法，通过计算相关系数等办法获得测验的信度。
效度和信度的关系
效度和信度的关系可以用测量值的构成公式O=T+S+R来理解。如果测量是完全有效的，即0=T，S=0，R=0，此时测量必然是完全可信的，若量表的信度不足，它也不可能完全有效，因为有O=T+R 。
如果量表是完全可信的，可以达到完全有效，也可能达不到，因为有可能存在导致误差，虽然缺管信度必然缺乏效度，但信度的大小并不能体现效度的大小。
信度是效度的必要条件，但不是充分条件。从理论的角度来看，量应具有足够的效度和信度；从实践的观点来看，一个好的量表还应该具有实用性。实用性指量表的经济性、便利性和可解释性。