问卷的信度与效度
调查问卷的信度效度分析方法
问卷调查法是教育研究中广泛采用的一种调查方法，根据调查目的设计的调查问卷是问卷调查法获取信息的工具，其质量高低对调查结果的真实性、适用性等具有决定性的作用。为了保证问卷具有较高的可靠性和有效性，在形成正式问卷之前，应当对问卷进行试测，并对试测结果进行信度和效度分析，根据分析结果筛选问卷题项，调整问卷结构，从而提高问卷的信度和效度。信度和效度分析的方法包括逻辑分析和统计分析，本文主要讨论后者。
一、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：
1、重测信度法
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。
2、复本信度法
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。
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（r hh，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（r u）。
4、α信度系数法
Cronbach α信度系数是目前最常用的信度系数，其公式为：
其中，K为量表中题项的总数，为第i题得分的题内方差，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。
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
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
准则效度又称为效标效度或预测效度。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
结构效度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。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。在结束本文时应再次强调，为了提高调查问卷的质量，进而提高整个研究的价值，问卷的信度和效度分析绝非赘疣蛇足，而是研究过程中必不可少的重要环节。
问卷信度分析
问卷的信度分析
一、概念：
信度是指根据测验工具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：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）和内在一致性系数（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：rt t=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:
克伦巴赫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-(∑S i2)/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Scale下的Reliability Anal ysis；使用Data Reduction之下的Factor模块。
Reliability Analysis模块主要功能是检验测验的信度，主要用来检验折半信度、库李及a系数以及Hoyt信度系数值。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。
表1 Reliability Analysis模块的Model选项的参数及对应中文术语
表2 Reliability Analysis模块的Statistics部分选项的参数及对应中文术语
利用SPSS软件分析调查问卷的信度
们在做调查问卷时，最看重的是调查问卷的科学性和有效性，如果一个问卷设计出来无法有效地考察问卷中所涉及的各个因素，那么我们为调查问卷所作的抽样、调查、分析、结论等一系列的工作也就白做了。那么，我们如何来检验设计好的调查问卷是否有效呢？信度分析是评价调查问卷是否具有稳定性和可靠性的有效的分析方法。
二、信度分析的提出及分析方法
信度，又叫可靠性，是指问卷的可信程度。它主要表现检验结果的一贯性、一致性、再现性和稳定性。一个好的测量工具，对同一事物反复多次测量，其结果应该始终保持不变才可信[1]。例如，我们用一把尺子测量一张桌子的高度，今天测量得高度与明天测量的高度不同，那么我们就会对这把尺子产生怀疑。因此，一张设计合理的调查问卷应该具有它的可靠性和稳定性。
调查问卷的评价体系是以量表形式来体现的，编制的合理性决定着评价结果的可用性和可信性。问卷的信度分析包括内在信度分析和外在信度分析。内在信度重在考察一组评价项目是否测量同一个概念，这些项目之间是否具有较高的内在一致性。一致性程度越高，评价项目就越有意义，其评价结果的可信度就越强。外在信度是指在不同时间对同批被调查者实施重复调查时，评价结果是否具有一致性。如果两次评价结果相关性较强，说明项目的概念和内容是清晰的，因而评价的结果是可信的。信度分析的方法有多种，有Alpha信度和分半信度等，都是通过不同的方法来计算信度系数，再对信度系数进行分析[2]。
目前最常用的是Alpha信度系数法，一般情况下我们主要考虑量表的内在信度——项目之间是否具有较高的内在一致性。通常认为，信度系数应该在0～1之间，如果量表的信度系数在0.9以上，表示量表的信度很好；如果量表的信度系数在0.8～0.9之间，表示量表的信度可以接受；如果量表的信度系数在0.7～0.8之间，表示量表有些项目需要修订；如果量表的信度系数在0.7以下，表示量表有些项目需要抛弃。我们可以通过目前比较流行的SPSS软件对调查问卷进行信度分析，这样我们就可以判断一个调查问卷是否具有稳定性和可靠性。
三、利用SPSS软件进行信度分析
下面就以兵团广播电视大学“人才培养模式改革和开放教育试点”毕业生追踪调查[3]中《电大教学效果评价》（毕业生用）这一调查量表进行分析。量表见下图。
（一）对量表进行纬度划分，将量表分为知识、能力、业绩三个纬度。其中，第1～4题划分到知识纬度，第5～12题划分到能力纬度；第13～15题划分到业绩纬度。通过每一纬度
的Alpha系数来考察每一项得分间的一致性。
1、打开SPSS软件，调入930条记录的数据文件，进入SPSS主界面。
2、在知识纬度中，对项目（1）专业知识的掌握；（2）所学知识与工作岗位的实际需要；（3）知识面的拓宽；（4）专业水平的提高；进行内部一致性分析。
①单击“分析”菜单中的“尺度分析”，再在“尺度分析”的子菜单中点击“可靠性”分析，打开“可靠性分析”的主对话框。
②在左侧的源变量框中选择上述四个项目所对应的变量c1，c2，c3，c4加入到对话框右边的“项目”中，作为分析变量，再在对话框下面的“模型”中选择“Alpha”，进行Alpha信度分析。
③点击对话框中的“统计量”按钮，打开相应的对话框，选择要输出的统计量、变量描述、方差分析，总结等。在这个例题中为了看的清楚，我们用默认方式，即只输出样本个数、项目个数和信度系数。
④点击“继续”按钮，回到“可靠性分析”的主对话框，勾选“列出项目标签”，再单击“确定”按钮，这样软件系统就会自动进行四个项目的分析。
3、由分析结果可知，量表中第1～4题之间的Alpha信度系数
为0.7387，可见这四项的信度系数在0.7～0.8之间，表明有些项目需要修订。我们可以将“知识面的拓宽”与“所学知识与工作岗位的实际需要”进行相关分析，再将“知识面的拓宽”和“专业水平的提高”进行相关分析，发现它们之间的相关系数都很低，所以我们可以适当修改“知识面的拓宽”这个项目，限定它的范围，提高它的精确程度。
（二）利用上述方法可以对知识、能力这两个纬度进行内部一致性的分析，得出三个纬度的Alpha系数分别是：0.7387、0.8412、0.7510。由此可见，第一个和第三个的信度系数均在0.7～0.8之间，说明知识和业绩这两个纬度中有些项目描述不够精确，需要进一步调整和修改。能力纬度的信度系数在0.8～0.9之间，说明信度可以接受，不需要进行修订。
（三）再利用上述方法对整个量表的所有项目进行内部一致性分析，得出问卷总的内部一致性信度系数为0.9001，说明量表的信度非常好，整体上不需要进行修改，每个项目都可以保留。
通过这一实例我们可以看出，用SPSS软件进行调查问卷的可靠性分析非常方便，不仅能考察项目间的一致性，还能够检验出需要修改或删除的项目，提高了调查问卷的质量。（四）小结
利用SPSS软件进行Alpha信度分析，使我们的研究建立在定量分析的基础之上，科学有效地对问卷进行了信度分析，减少了复杂繁琐的计算，方便了我们工作和研究，这样我们的调
查问卷才能得出比较客观的综合评价。在这里开始书写日记、心情…
利用SPSS软件分析调查问卷的信度
一、问卷的信度。
信度即可靠性，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。具体评价方法有：
1、重复检验法。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、交错法。用两个不同形式的等价问卷，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问卷的信度。
3、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。
二、问卷的效度
效度是指问卷正确测量研究者所要测量的变量的程度。检验效度的主要指标和方法有：表面效度、准则效度、架构效度。
1、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。
2、准则效度(Criterion Validity)。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。
3、建构效度（Construct Validity)。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。
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。建构效度指测量工具所能测量到的理论概念的程度，也就是说若将测量工具所得的结果与相同理论下的其他概念相比较，当二者有某种预期的相关性时，就表示这种测量工具具有某种程度的架构效度。
一般来说，问卷调查容易产生误差的原因，来自研究者的因素包括：测量内容不当、情景以及研究者本身的疏忽。来自受访者的因素则可能是由于其年龄、性格、教育程度、社会阶层等，而影响其答题的正确性。研究者透过信度与效度的检验，可以了解问卷本身是否优良，以作为改变修正的根据，避免做出错误的判断。对于一名科研人员来说，如何成长和发展？如何能够不断推陈出新，逐渐形成自己独特而系统的思想？？这里面问题意识是比较重要而关键的。
问题意识形成的首要条件是你要对一切的现象充满着好奇感和浓厚的兴趣，具有较强的观察能力。比如当你下到相关的实践场所时，观察到一定的现象和问题，如：课堂上教师为什么会像是在表演一样？为什么教师在上面兴趣盎然，而下面总有某些学生兴趣索然？就要积极展开一定的思考，多问几个为什么，并结合自己所学的相关教育教学理论，追问一下怎么才会更好？
其次是要具有强调的信息意识。信息资源是得以形成有价值问题的依据，除了实践观察中获得鲜活的感性信息之外，丰富的理论资源也是形成问题的关键。对于确定领域的古今中外所有的研究成果，包括最新的一些提法等都要积累到脑子中，并按照优化的结构将其组织起来，内化于心。对于已有的问题，要学会换一个角度去多多思考，另外也要善于发掘新的尚未研究或还未足够清楚的问题，并及时将这样一些问题作以记录。
再就是要学会思考，包括思考的方法、角度等等。只有能思考并善于思考的人才会一语中的地提出有意义的问题，并能够给出有效解决问题的清晰思路。
在做科研的过程中，随时随处遇到问题及时作以深入思考，相信会有大收获的。基本的抽样方法主要有两大类：一类是在目标总体中，有意识地选择若干有代表性的单位为样本进行调查研究。这种抽样叫做目标抽样或主观抽样。
目标抽样的方法适用于典型调查或研究。它的特点是作为样本的各单位的代表
性，都是由与该研究课题有关的专家来判断和决定的。其结果的可靠性和精确度叶必须依靠这方面的专家来判断和评价。采用目标抽样，可以对总体的有关特性作出推论，也可以对研究所涉及的有关因素加以适当考虑。也可以使已知的样本单位的某些信息在取样时发挥作用。这些都是目标抽样的优点。此外，采用目标抽样在数据收集方面比较方便。但采用目标抽样时，目标总体中各成员被抽取为样本的概率不能用客观方法来计算，因此抽样的误差和精度就无法用客观方法加以评价，这是目标抽样的最大缺点。
另一类是按照随即的原则，从构成目标总体的各成员中抽取样本，叫做随即抽样和概率抽样。随机抽样的最大优点是可以借助概率客观地计算调查结果的可靠性和精确度。而且可以根据实际条件和所要求的精度确定样本的大小。所以在教育科学研究尤其是大规模的评价研究中，应充分了解随机抽样的意义。
简单随机抽样（简称SRS)是随机抽样中最简单而又是最基本的一种。它的特点是采用随机数码表或抽签的办法确定样本，因此各总体成员都保证有相等的抽取概率。
如果抽取的样本数量很大，使用纯粹的简单随机抽样会有很多困难，因此常常可以采用机械随机抽样来代替。
采用简单（或机械）随机抽样的好处是，可以根据概率理论来客观地估计抽样误差的大小。
浅谈消费调查问卷的信度和效度
对于任何一份消费调查问卷来说，都会涉及到以下三个基本问题：一是被调查者回答所得的数据和资料是否符合调查者的要求？二是调查所得结果是否是调查者所希望调查的东西？三是当调查访问的时间、地点和调查员发生变化时，对测量的结果会有什么影响？这就是问卷的信度和效度问题。所谓信度(reliability)，就是指对同一事物进行重复测量时，所得到的结果的一致性程度。一致性程度越高，信度越高；反之则信度越低。实际上，信度是考察测量工具（此处指问卷的具体问题）设计的合理性。一个极端的例子，我们要研究牛奶消费与身高的关系，当测量一个人的身高时，同一把尺子同一个人，前天测量结果为180.0厘米，昨天测量结果为175.5厘米，而今天测量结果为185.0厘米，这说明，所用的测量工具（尺子）一定有毛病。所谓效度(validity)，就是一项测量真正测量的是所要测量的事物的程度。实际上，信度是考察测量工具（此处指问卷的具体问题）设计的有效性。例如，我们要研究某益智产品对初中生智商的影响，研究前把某校初中生群体随机分成两个组，一个组让吃某益智产品，而另一组不给吃，假定其他条件完全相同，一段时间后，我们便可以用一份标准中文版的智商测量表对两组学生逐一测量，这样得出的结果肯定能够反映出该益智产品对初中生智商的影响程度；然而，如果我们用一份英文版的智商测量表对学生进行测量，那么我们就得不出有关智商方面的任何结论，因为，英文版的智商测量表，主要是考察初中生的英文水平，而达不到测量智商的目的。可以看出，信度和效度之间存在着密切的关系：一份问卷有效度就一定有信度，无信度就一定无效度；然而，有信度却不能保证有效度，无效度却不一定无信度。信度和效度是一个相对的量，对于一份调查问卷而言，信度和效度是由问卷中的每一个问题的信度和效度来保证的。因此，在设计问卷时要努力确保问卷中的每一个问题就是调查者想要的变量，而且这一变量不会因时间、地点和对象的变化而变化。（撰稿：皮小林）
大学生营养知识、态度、行为调查问卷的信度和效度检验
【摘要】目的:对自编大学生营养知识-态度-行为(KAP)问卷的信度、效度进行检验,为大学生营养调查研究提供有效的评测工具。方法:问卷的信度检验在随机抽取的100名一年级本科生中进行,应用同质性信度和重测信度进行检验;问卷的效度检验在分层随机抽样抽取的不同年级1116名本科生中进行,应用相关分析、主成分因子分析和方差分析等方法进行检验。结果:问卷Cronbach’sα系数在0.62以上,重测系数在0.7以上。每个条目与领域总分的相关系数均大于0.52;因子分析符合逻辑关系,11个公因子累计方差贡献率达52.950%;问卷的敏感度较好;调查对象性别、专业不同,营养KAP差异存在统计学意义;K分与A分正相关、K分与P分正相关、A分与P分正相关(P＜0.05)。结论:该问卷具有较好的信度和效度,符合KAP 模型理论,是可信、有效、敏感的测评工具,适用于大学生营养状况的调查。
【关键词】问卷知识态度行为(KAP) 信度效度
【中图分类号】Q493.99 【文献标识码】A【文章编号】1009-9646(2008)09(b)-0014-03
多吃谷类,供给充足的能量;保证足量的鱼、禽、蛋、奶、豆类和新鲜蔬菜和水果的摄入;平衡膳食,鼓励参加体力活动,避免盲目节食为青少年的合理膳食原则。合理的营养可保证人体正常的生理功能,促进健康和生长发育,提高机体的抵抗力和免疫力,有利于某些疾病的预防和治疗[1,2]。膳食营养摄入的不平衡可造成营养素的缺乏和营养过剩等不良后果,而影响大学生的成长和学习。通过对大学生营养知识-态度-行为(Knowledge Attitude Practice, KAP)的相关文献检索[3-6],了解到相关调查问卷缺乏信度效度检验的报道。本研究自编营养KAP 问卷,并对该问卷进行信度、效度的检验[7]。旨在编制合格的问卷,真实了解大学生营养知识、态度、行为及其影响因素,以便针对性的制订干预对策及进行营养知识教育。
1 材料和方法
1.1 问卷编制
通过查阅大量相关文献及资料,形成营养KAP条目;对各条目逐条进行讨论,删改语义含糊、不易理解或过于专业的条目,咨询有关专家的意见,形成营养KAP初始问卷;通过现场调查对初始问卷各条目进行分析和修改,最后形成大学生营养KAP问卷。
1.1.1 问卷的内容与评分
问卷内容包括性别、年龄、专业、年级等一般人口学资料和营养KAP调查条目。KAP
问卷共45条(其中K1～K10,A1～A20,P1～P15),根据专业知识对各条目进行量化评分。知识部分(K1～K10),总计40分;态度部分(A1～A20),总计80分;行为部分(P1～P15),总计60分;KAP总分由各单项得分相加而得,总计180分(表1)。分值越高,营养KAP状况越好。
1.2 问卷的信度检验
随机抽取100名该大学大一学生进行问卷调查,并随机抽取其中的60人间隔14天进行问卷重复测量,其结果应用同质性信度和重测信度进行检验。
1.3 问卷的效度检验
一个月后,应用分层随机抽样法,抽取1200名该大学各年级在校本科生进行问卷调查,其结果应用相关分析、主成分因子分析和方差分析等方法进行效度检验。
1.4 问卷的质量控制及统计学分析
问卷具有统一的指导语,受试者以自评方式填写问卷,问卷填写后当场收回,由调查员对填写完的问卷进行复核,要求受试者及时补充漏填项目。所有数据采用Epi Data 3.0软件双人录入,建立数据库;所有数据用SPSS 13.0软件进行统计学分析。统计学方法包括:描述性统计分析,一致性检验, Pearson 相关分析,因子分析、方差分析和t 检验等。
2 结果
2.1 一般情况
进行问卷的信度检验时,问卷有效回收率100%,其中,男性38人,女性62人;进行问卷的效度检验时,发放问卷1200份,回收有效问卷1116份,回收率93%,其中,男生666人,女生450人,调查对象年龄为16～26岁,平均年龄20.25±1.60岁。
2.2 问卷的信度检验
2.2.1 同质性信度
采用Cranach’s系数进行考察。全问卷的Cranach’s α系数为0.692,分领域评价营养知识、营养态度和营养行为意向内部的一致性,Cranach’s α系数0.625～0.752(表2)。问卷的一致性信度较好。
2.2.2 重测信度
采用Pearson相关系数分维度评价营养知识、营养态度和营养行为意向的重测信度。全问卷的Pearson相关系数为0.771(P<0.01),各维度的Pearson相关系数为0.645～0.957(表2)。
问卷的重测信度较好。
2.3 效度检验
2.3.1 内容效度
内容效度指所选的条目是否能够代表所要测量的内容或主题。本研究通过计算问卷的所有条目得分与其所属的领域得分的相关系数来进行评价。
结果显示:知识部分每个条目与领域总分的Pearson相关系数为0.489～0.637(P<0.01),态度部分为0.475～0.627(P<0.01)、行为部分为P0.415～0.551(P<0.01)。问卷的内容效度良好。
2.3.2 结构效度
问卷的结构效度应用主成份分析法(最大方差旋转)进行计算。通常认为公因子累计贡献率比例越大越好。以特征根大于2作为纳入标准。本问卷KMO值(Kaiser-Meyer-Olkin measure of sample adequacy)为0.803,Bartlett’s球形检验的值为11915.418,自由度为990,P<0.01,达到显著,适合进行因素分析。
经主成份因子分析提取了11个公因子,累计方差贡献率达52.950%(表3)。
各公因子的负荷系数经方差最大正交旋转后,可以判断出各因子与哪些变量关系密切,结果为:X1主要与P9～P12,P14有关;X2主要与A1～A7有关;X3主要与K5～K8有关;X4主要与A16～A20有关;X5主要与A2有关;X6主要与P1有关;X7主要与A18有关;X8主要与A3有关;X9主要与K9有关;X10主要与P2有关;X11主要与A10有关。
因子分析符合逻辑关系,多数题目的公因子方差比大于0.67,各条目信息提取比较充分。问卷的结构效度较好。
2.3.3 区分效度
K分、A分、P分和KAP总得分女性高于男性,且差异存在统计学意义(P<0.05)(表4)。
调查对象K分与A分正相关、K分与P分正相关、A分与P分正相关(P＜0.05),即知识能够影响人们的态度,而态度能够影响人们的行为(P=0.002)。问卷的区分效度较好(表5)。
问卷的信度与效度
调查问卷的信度效度分析方法 问卷调查法是教育研究中广泛采用的一种调查方法，根据调查目的设计的调查问卷是问卷调查法获取信息的工具，其质量高低对调查结果的真实性、适用性等具有决定性的作用。为了保证问卷具有较高的可靠性和有效性，在形成正式问卷之前，应当对问卷进行试测，并对试测结果进行信度和效度分析，根据分析结果筛选问卷题项，调整问卷结构，从而提高问卷的信度和效度。信度和效度分析的方法包括逻辑分析和统计分析，本文主要讨论后者。 一、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： 1、重测信度法 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。 2、复本信度法 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。 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
毕业学位论文调查问卷信度效度检验--总结
毕业学位论文调查问卷信度效度检验 一、隗金水--博士论文运动员选材的选育结合理论与实证研究 1、问卷的效度问题。本研究的调查问卷是在大量阅读有关运动员选材和早期训练及管理等资料的基础上,结合运动选材和训练实际,同时考虑教练员和运动员的特殊性(时间问题,阅读能力问题,对理论研究的兴趣问题等)编制而成,内容方面力求全面反映选育现状,文字表达方面字斟句酌,反复修改,力求简单朴素,言简意赅.按照《体育测量评价》效度理论及《社会研究方法》中的概念操作化的方法(艾尔.巴比,2000),先对调查的基本内容进行纲要式的拟订、修改,并在征求专家意见的基础上,最后确定调查内容纲要细目表(见表2一1表2一),这样可以在结构上保证内容的全面性而避免遗漏重要内容,再根据细目表逐一进行问卷的编写,达到概念操作化的目的,即将抽象的概念转化为可观测的具体指标或题目。然后在小范围内进行预备测试,并结合教练员和运动员的意见进行反复修改,力争在内容效度和表面效度达到较高要求。 2、调查问卷的信度检验。调查问卷定稿后,以重测法在小范围内进行了信度检验。其中教练员问卷在以沁2年7月在教练员进修班(45名学员)中进行重测,其信度系数为091(P劝.01);运动员问卷在60名运动员(田径专项)中进行重测,其信度系数为0.87(P劝.01)。在问卷设计和正式实施调查的过程中,采取了下列措施以确保问卷信度,(l)问卷题目数量尽量少,控制在一张A4纸(正反面)内。(2)语言表达上尽量通俗、简单扼要,主要采用选择题型,极少数题目采用填空题型。(3)匿名填写问卷。(4)运动员问卷的发放和填写尽量避开教练员在现场。 二、宋秀丽博士论文新农村社区体育研究--以东尉社区为个案 1、问卷信度：笔者之所以能有这样的便利条件发放问卷,原因在于本人的爱人是当地市日报社的记者,长山镇是其常年负责宣传报道的乡镇之一,在2008年6月曾经为东尉社区写过整版宣传报道,并获得滨州市新闻媒体单位的精品工程"本人爱人的工作特点为本论文问卷的发放回收以及实地考察提供了极为便利的条件"问卷调查的对象之所以将56岁以上老年人排除在调查范围之外,原因在于两方面,一是东尉社区对老年人采用集中供养的方式,凡是年龄达56岁者其家庭每年向公寓交一定象征性的费用就可以入住东尉社区的老年公寓,在老年公寓有专门为老年人提供的各种文体活动场地设施;二是东尉社区老年公寓老人文化水平一般较低,问卷的填答对他们来说有相当的难度"所以,对于老年公寓老年人的体育活动开展状况多是采用访谈方式进行 2、效度检验：问卷制定之后,请8位专家对问卷的内容和结构效度进行了检验,有5位专家认为合理,3位专家认为基本合理,问卷具有较高的结构效度" 三、陈琦--博士论文从终身体育思想审视我国学校体育的改革与发展 1、信度检验：问卷设计完后请专家判定问卷的指标是否能够含盖研究主题是否合适从而进行效度检验学生问卷专家认定率为91.72%教师问卷专家认定率为90.41%市民问卷专家认定率95.56%参见表2-1
量表的信度效度检验
第六章量表的信度效度检验 我们采用含有多个项目的量表来测量人们的意见、态度、看法等、这样得到的结果是否准确、可靠，是否有适用性？这就需要评价量表的信度和效度。从理论的观点来看，一个良好的测量工具（量表）应具有足够的效度和信度。 一、信度检验 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\替换形式）和内在一致性系数（跨项目的一致性）。信度表示的方法主要有以下四种： 1、稳定性系数 稳定性系数是采用同样的问卷，对同一组访问对象在尽可能相同的情况下，在不同时间内进行两次测量，用两次测量结果间的相关分析来评价量表信度的高低，连皮尔逊积差相关系数即是信度系数，也称为重测信度，或再测信度。 两次测量，如果间隔时间过长，调查对象容易受环境和个人经历的影响而发生态度的转变，如果间隔时间过短，则受到上次调查记忆的影响。适当的间隔时间是既不能让调查对象记住上一次测验的内容，也不能让其被测的主观特征在两次测验之间没有发生较大的变化。适合的间隔时间要视调查对象和测量内容不同而不同，一般来说，年幼儿童，间隔时间要小，年长者，间隔时间可以延长。并且调查对象在两次测量期间没有发生于相关的重大事件。在最后提交调研报告时，要对间隔时间加以说明，报告间隔的时间。 2、等值系数（复本信度） 用两个复本在最短时间内对同一组调查对象进行测量所得结果的一致性程度，复本信度系数等于两个复本测量所得分数的皮尔逊积差相关系数。复本信度的高低反映了这两个测验复本在内容上的等值性程度，是等值系数。复本类似于考试中得A、B卷，如果一个人在A卷和B卷的得分相同，就说明考题具有信度；如果两者差异很大，则缺乏信度。 复本信度的使用前提是测量所用的两个复本必须是等效的，两个复本要满足以下几个条件：两个复本测量的是同一种特征。两个复本具有相同的内容和形
问卷的信度与效度
?调查问卷的信度效度分析方法 问卷调查法是教育研究中广泛采用的一种调查方法，根据调查目的设计的调查问卷是问卷调查法获取信息的工具，其质量高低对调查结果的真实性、适用性等具有决定性的作用。为了保证问卷具有较高的可靠性和有效性，在形成正式问卷之前，应当对问卷进行试测，并对试测结果进行信度和效度分析，根据分析结果筛选问卷题项，调整问卷结构，从而提高问卷的信度和效度。信度和效度分析的方法包括逻辑分析和统计分析，本文主要讨论后者。 一、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 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。 2、复本信度法
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。 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（r hh，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（r ）。 u 4、α信度系数法 Cronbach α信度系数是目前最常用的信度系数，其公式为： 其中，K为量表中题项的总数，为第i题得分的题方差，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。 二、效度分析
关于调查问卷的信度和效度检验
关于调查问卷的信度和效度检验 （一）信度 1、 信度的含义 测验的信度又称测验的可靠性 ，是指同一个测验对同一组被试施测两次或多次 ，所得结果 一致形程度。一个好的测验必须是稳定可靠的 ，多次使用所获得的结果是前后一致的。例 如，用直尺测量长度，其结果是稳定可靠的 ；用橡皮筋测长度则是不可靠的 ，前后测量 结果缺乏一致性。在测量理论中 ，信度被定义为：某次测验分数的真变异数与总变异数 ST2 （即实测分数）之比：R xx - S x 2 式中Rxx 表示测量的信度,ST -代表真分数的变异数 （方差）,Sx -表示实得分数的变异 数（方差）。 For pers onal use only in study and research; not for commercial use 从上式可看出，（1）信度是指实测值和真值相差的程度 ，实测值是指对某物实际进行测 量时所获得值 ，也称实测分数 （X ）;真值是指被测事物的真实规模取值 ，也称真分数 （T ）。由于各种原因，实得分数常不等于真分数 ，两者之差称为测量误差或误差分数 （E ）。从理论上看，实得分数由真分数和误差分数两部分组成即 :X=T+E Rxx 就是对一组测验数据的实测分数与真分数相差程度的最好估计。 （2 ）信度又是指相同的测验对相同的被试再次测量时引起的同样反应的程度。如果两次 测验中，受测者所得分数或所处等级前后一致 ，则说明测验结果的信度较高 ；反之，两 次测验结果一致性低 ，说明测验结果的信度低。 For pers onal use only in study and research; not for commercial use 信度是任何一种测量的必要条件 （但不是唯一条件 ）,只有测量值接近或等于真值 ，用同 一工具多次测量同一特性获得相同或相近的结果 ，才能认为这个测量结果是可靠的。 信度 对于教育测量尤其重要，只有信度高的教育测验才能成为教育工作者有用的工具 ，才能为 教育工作者提供可靠的信息，为教育预测和决策提供客观依据。 2、 信度的估计方法 测验的信度是用信度系数的大小来表示的 ，根据测量理论，信度系数 For pers onal use only in study and research; not for commercial use ST2 R xx S 2 但是在实际测量中，一般只能获得实得分数 （X ）及实得变异数 （Sx 2 ）,而真分数（T ）及 真变异数（ST 2 ）是不知道的，因此，依据上述公式还无法机算信度系数。在统计上 ，主 要采用相关分析的方法即机算两列变量的相关系数 ，用相关系数的大小来表示信度的高 低。主要用以下方法来求得信度 ：
如何进行问卷效度与信度分析
如何进行问卷信效度分析 问卷调查法是教育研究中广泛采用的一种调查方法，根据调查目的设计的调查问卷是问卷调查法获取信息的工具，其质量高低对调查结果的真实性、适用性等具有决定性的作用。为了保证问卷具有较高的可靠性和有效性，在形成正式问卷之前，应当对问卷进行试测，并对试测结果进行信度和效度分析，根据分析结果筛选问卷题项，调整问卷结构，从而提高问卷的信度和效度。信度和效度分析的方法包括逻辑分析和统计分析，本文主要讨论后者。 一、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：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：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：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）。 α信度系数法：Cronbach α信度系数是目前最常用的信度系数。其中，K为量表中题项的总数，为第i题得分的题内方差，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。 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： 单项与总和相关效度分析：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。 准则效度分析：准则效度又称为效标效度或预测效度。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
问卷信度效度检验
从统计数据质量角度谈调查问卷的设计质量 一、引言 从保证统计数据质量的统计工作过程看，统计数据质量可以被划分为统计设计质量、统计调查质量、统计整理质量、统计分析质量以及数据发布传输质量等。统计设计质量是保证统计数据质量的首要环节，在统计数据质量保证体系中起着关键性作用。统计设计质量一般包括调查问卷设计质量与调查方案设计质量，其中调查问卷设计质量指的是：通过问卷测量得到的，反映调查对象客观现象的统计数据的准确性和有效性，即调查问卷设计质量的好坏，需要通过问卷测量能力的高低来检验。 在市场调查中，为了深入地研究一些本质的或理论性的现象，问卷调查法被广泛运用，除了调查时采用的抽样方法以及所抽取的调查对象是否具有代表性之外，调查者最关心的就是调查问卷的测量能力。问卷测量能力包含了两个方面的内容，即问卷测量结果的准确性和有效性。准确性和有效性是统计数据质量蕴涵的最主要的两个特性，一个好的调查问卷设计不仅可以保证在多次重复使用下得到可靠的数据结果，即准确性；也可以保证所得测量结果能够反映它所应该反映的客观现实，即有效性。 所以我们可以通过对问卷测量能力的分析来检验问卷的设计质量，对问卷设计进行质量控制，进而发现问卷设计中应注意的问题。在此基础上，通过不断改进问卷设计，提高其测量能力，最终将有助于我们得到高质量的调查数据。 二、调查问卷的设计质量检验 信度和效度的概念来源于心理测试中关于测验的可靠性和有效性研究，当建构和评估测量时，通常使用信度和效度这两个技术性指标。因此我们采用问卷的信度和效度分析来评估其测量能力，进而实现对问卷设计质量的检验。 1．问卷设计质量的信度检验 所谓问卷设计质量的信度检验，指的是对问卷测量结果准确性的分析，即对设计的问卷在多次重复使用下得到的数据结果的可靠性的检验。在实际应用中，信度检验多以相关系数表示，常用的方法有：重测信度，复本信度，折半信度，克朗巴哈信度，评分者信度等。国内外已经有很多关于这些信度分析方法介绍的文献，在这里，笔者不再一一详述，仅列出相关公式作为参考。 （1）重测信度，也叫稳定系数，对同一组调查对象采用同一调查问卷进行先后两次调 查，采用检验公式，其中为两次调查结果的协方差，为第一次调查结果 的协方差，为第二次调查结果的协方差。系数值越大说明信度越高。 （2）复本信度，也叫等值系数，对同一组调查对象进行两种相等或相近的调查，要求两份问卷的题数、形式、内容及难度和鉴别度等方面都要尽可能的一致。检验公式同稳定系数公式，系数越大，说明两份问卷的信度越高，具体调查时使用哪一份都可以。 （3）折半信度，也叫内在一致性系数，将调查的项目按前后分成两等份或按奇偶题号分成两部分，通过计算这两部分调查结果的相关系数来衡量信度。当假定两部分调查结果得 分的方差相等时，检验用Spearman-Brown公式来表示：，其中表示折半信度系数；当假定方差不相等时，采用Flanagan 公式：，其中、分别 表示两部分调查结果的方差，表示整个问卷调查结果的方差。如果折半信度很高，则说明这份问卷的各项题之间难度相当，调查结果信度高。 （4）克朗巴哈信度，是对折半信度的改进，检验公式是：，其中
问卷调查的信度与效度分析图解
问卷调查的信度与效度分析图解 蒋智钢 前几天有朋友要我帮忙算下调查问卷的信度和效度，看了一下后才发现原来这个问题是很多人都会碰到的，似乎有必要写那么一丁点东东。 对于从医还要涉及那么点科研的人来说，问卷调查是许多人都不可避免要做的一项工作，无论你是要做毕业课题，还是要完成一项基金项目，甚至好多人的课题的核心就是做一个问卷调查，那么，你把问卷设计好了，也发出去了，或者结果也统计出来了，但是，问你一句：你的结果可靠吗？你的问卷合格吗？怎么回答？ 判断一份用于调查的问卷是否合格是有指标的，也就是我今天要提到的这2个：信度和效度。顾名思义，信度嘛，当然是指调查问卷的可信程度；效度呢，就是指问卷的有效性，二者各取一字成其名。好了，闲话到此打住，直接进入正题，怎么个算法。 1. 先算信度，这个指标是用Cronbach α信度系数来评价的，其实信度系数还有好多个，但是，我们一般就考虑量表的内在信度【这里的量表也就是调查表啦】，简言之，就是项目之间是否具有较高的内在一致性，所以，就算这个Cronbach α就好了。再啰嗦一句：这个α在0~1之间，α>0.8时，表示量表信度很好；0.7~0.8之间，表示量表的信度可以接受；如果是在0.6~0.7范围内，表示量表也可以接受但需改进。 计算的方法很简单，打开SPSS，把你的数据都输入进去即可，当然，数据的输入也是有技巧的，你可以在excel里面先输入数据然后再导入，我比较喜欢这种方式。但是要记住，一列代表一个指标或者称之为“维度”，换言之也就是你的问卷里面的一个具体的题目，有多少个问题就对应多少列，一行代表一个调查对象。数据都弄好之后，在SPSS中点“Analyze-Scale-Reliability Analysis…”进行计算，剩下的不打字了，自己看图吧。 你的问卷调查表的数据可能与下面的类似：【这些数据是我随便弄的，这里只讲方法，不论结果好坏！】
(完整版)SPSS测量问卷信效度分析
测量问卷信效度分析 信度和效度分析是问卷分析的第一步，也是检验该问卷是否合格的标准之一，所以，我们在做问卷调查的时候第一步就要进行信度和效度的分析，才能确保我们的问卷有意义。 信度（Reliability）即可靠性，是指使用相同指标或测量工具重复测量相同事物时，得到相同结果的一致性程度。一个好的测量工具，对同一事物反复多次测量，其结果应该始终保持不变才可信。例如，我们用一把尺子测量一张桌子的高度，今天测量得高度与明天测量的高度不同，那么我们就会对这把尺子产生怀疑。因此，一张设计合理的调查问卷应该具有它的可靠性和稳定性。 目前最常用的是Alpha信度系数，一般情况下我们主要考虑量表的内在信度——项目之间是否具有较高的内在一致性。通常认为，信度系数应该在0～1之间，如果量表的信度系数在0.9以上，表示量表的信度很好；如果量表的信度系数在0.8～0.9之间，表示量表的信度可以接受；如果量表的信度系数在0.7～0.8之间，表示量表有些项目需要修订；如果量表的信度系数在0.7以下，表示量表有些项目需要抛弃。 信度分析是：“分析”——“度量”——“可靠性分析”，把所有主观题选到：“项目”中，确定即可,得出总的信度。把统一维度的题目选中，得出先关维度的信度。 具体步骤：分析——度量——可靠性分析 模型选择a，点击确定即可。 结果分析： 分析各个维度和总量的信度后，将它们列出一个表格，其中每个维度的a信度系数都大于0.7，说明该量表信度较好，符合问卷调查。 效度（Validity）即有效性，是衡量综合评价体系是否能够准确反映评价目的和要求。是指测量工具能够测出其所要测量的特征的正确性程度。效度越高，即表示测量结果越能显示其所 要测量的特征，反之，则效度越低。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 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
SPSS信度和效度检验全套资料
关于调查问卷的信度和效度检验 （一）信度 1 、信度的含义 测验的信度又称测验的可靠性 , 是指同一个测验对同一组被试施测两次或多次 , 所得结果一致形程度。一个好的测验必须是稳定可靠的 , 多次使用所获得的结果是前后一致的。例如 , 用直尺测量长度 , 其结果是稳定可靠的 ; 用橡皮筋测长度则是不可靠的 , 前后测量结果缺乏一致性。在测量理论中 , 信度被定义为 : 某次测验分数的真变异数与总变异数 ( 即实测分数 ) 之比 :22 S R x xx ST = 式中 Rxx 表示测量的信度 ,ST 2 代表真分数的变异数 ( 方差 ),Sx 2 表示实得分数的变异数 ( 方差 ) 。 从上式可看出 , （ 1 ）信度是指实测值和真值相差的程度 , 实测值是指对某物实际进行测量时所获得值 , 也称实测分数 (X); 真值是指被测事物的真实规模取值 , 也称真分数 (T) 。由于各种原因 , 实得分数常不等于真分数 , 两者之差称为测量误差或误差分数 (E) 。从理论上看 , 实得分数由真分数和误差分数两部分组成即 :X=T+E Rxx 就是对一组测验数据的实测分数与真分数相差程度的最好估计。 （ 2 ）信度又是指相同的测验对相同的被试再次测量时引起的同样反应的程度。如果两次测验中 , 受测者所得分数或所处等级前后一致 , 则说明测验结果的信度较高 ; 反之 , 两次测验结果一致性低 , 说明测验结果的信度低。 信度是任何一种测量的必要条件 ( 但不是唯一条件 ), 只有测量值接近或等于真值 , 用同一工具多次测量同一特性获得相同或相近的结果 , 才能认为这个测量结果是可靠的。信度对于教育测量尤其重要 , 只有信度高的教育测验才能成为教育工作者有用的工具 , 才能为教育工作者提供可靠的信息 , 为教育预测和决策提供客观依据。 2 、信度的估计方法 测验的信度是用信度系数的大小来表示的 , 根据测量理论 , 信度系数 2 2 S R x xx ST = 但是在实际测量中 , 一般只能获得实得分数 (X) 及实得变异数 (Sx 2 ), 而真分数 (T) 及真变异数 (ST 2 ) 是不知道的 , 因此 , 依据上述公式还无法机算信度系数。在统计上 , 主要采用相关分析的方法即机算两列变量的相关系数 , 用相关系数的大小来表示信度的高低。主要用以下方法来求得信度 : （ 1 ）再测法 : 用同一测验对同一被试 , 前后施测两次 , 根据两次测验分数计算相关系数 , 即是再测信度。该信度反映了测验的稳定性程度 , 故又称稳定性系数 , 是用皮尔逊积差相关公式计算的 :2 12 1/21S S M M N X X R xx ?-= ∑ 式中 X 1 .X 2 为同一被试的两次测验得分 ,M1.M2 为两次测验的平均分数 ,S 1 .S 2 是两次测验的标准差 ,N 是被试人数。 用再测法估计信度 , 可以得到有关测验结果是否随时间而变化及变化程度的资料 , 可以作为预测被测者将来行为表现的依据。但也存在明显的局限性 : 前后两次测验结果易受到练习和记忆的影响 , 前后两次施测的时间间隔影响稳定性系数 , 特别是对学绩测验的影响较大。如果时间间隔太长 , 被测者的身心因受环境影响将发生大的变化 , 从而对第二次施测结果产生较大影响 , 使稳定性系数降低 ; 如果间隔太短 , 则被试第一次完成测验时练习和记忆会对第二次测验产生较大影响 , 使第二次测验性质发生变化。另外 , 有些测验不宜用再测法估计信度 , 如测量创造力测验 , 被试一旦掌握了解决问题的办法、原则 , 重测时 , 他将很容易作出反应 , 这样测验的性质就发生了改变。因此 , 只有在没有复本可用 , 测验不易受重复使用影响 , 现实条件又允许重复施测的情况下才使用重测法估计信度。 用重测法估计信度 , 间隔时间长短没有严格的规定 , 一般说 , 间隔时间越长 , 稳定性系数越低 , 最适
调查表的的信度与效度评价方法
调查表的的信度与效度评价方法 问卷调查法是教育研究中广泛采用的一种调查方法，根据调查目的设计的调查问卷是问卷调查法获取信息的工具，其质量高低对调查结果的真实性、适用性等具有决定性的作用。为了保证问卷具有较高的可靠性和有效性，在形成正式问卷之前，应当对问卷进行试测，并对试测结果进行信度和效度分析，根据分析结果筛选问卷题项，调整问卷结构，从而提高问卷的信度和效度。 一、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）。 4、α信度系数法 Cronbach α信度系数是目前最常用的信度系数，其公式为： 其中，K为量表中题项的总数，为第i题得分的题内方差，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。 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
问卷的信度和效度
第五章问卷的信度和效度 问卷是收集资料的工具，与其他的测量工具有很大不同，对其评价较为复杂，难一份优秀问卷应该是研究对象乐意接受的，能收集到所需要的数据，且所收集的数据是可信的。一般来说，评价一份问卷的质量，可从信度、效度、可行性和灵敏度四方面进行分析。 问卷的可行性是指问卷被研究对象接受的程度，包括是否参与调查、中断调查、完成问卷调查过程和拒绝调查的情况，常用参与率、拒答率、平均完成时间、调查中断率、问卷有效率等指标来说明。 灵敏度是指问卷应能及时反映出研究对象某些特征的变化，如健康量表的高灵敏性就是量表应对测量人群健康水平的微小变化都能及时地反映出来。下面将着重介绍问卷的两个最重要的特征：信度和效度。 问卷测验是测量答卷者对问卷题目主观认识的个体差异的工具。问卷测验的结果与问卷时的情景和测验时的条件有关。 问卷测验中测量误差对问卷结果的影响是不可避免的，误差通常来源于两个方面: 一是产生于问卷测验过程中的误差，称为测量误差(meas-urement error)，也称为随机误差(random error)； 二是由问卷的质量造成的误差，称为系统误差(system error)。与两类误差相对应，在问卷测验结果分析中引入了信度(reliability)和效度(validity)的概念，信度和效度是衡量问卷整体质量的重要指标，一份好的问卷应同时具有较高的信度和效度。 一、信度分析 无论是调查问卷，还是一次考试的试卷，还是对同一生物体进行重复测量，信度的高低都是评价其质量的重要指标。 （一）信度分析的意义 信度又称为问卷的可靠性，其主要是指问卷是否精准(precision)。 信度分析涉及了问卷测验结果的一致性和稳定性，其目的是如何控制和减少随机误差。 调查问卷的信度包含两层含义: 一是相同的个体在不同时间，以相同的问卷测验，或以复本测验，或在不同 的情景下测验，是否能得到相同的结果，
前测数据分析__信度和效度分析
第二节信度和效度分析 一、信度分析 与预测试数据分析方法一样，为了确保问卷的可靠性，先进行信度分析，信度检验指标在前面已详细述，在此不再述。问卷信度分析如表4-2所示： 表4-2：量表信度检验结果
经过SPSS24.0数据统计软件分析得知个变量Cr onbach's α均大于0.6，且组合信度在0.792以上，说明所有问卷都具备可靠性，能够较好的反应变量的真实情况。 二、效度检验 （一）容效度 为了确保调研问卷容的有效性，问卷量表通过文献研究先初步圈定问卷容，所用量表大多采用国外已经开发出的成熟量表，对于这部分量表，本文给予直接采用的方式，其余量表则是在前人研究的基础上，根据本文的研究目的和方向进行谨慎的拟定。因此，本问卷具有容效度。 （二）结构效度 在测量结构效度时，通常采用探索性因子分析。在进行因子分析时，通常采用主成分分析法，主成分分析的目的在于利用变量间的线性组合来解释每个层面的方差，变量的第一个线性组合可以解释最大的变异量，以此类推，所以主成分分析法的步骤是，选取特征值大于1的因子，然后利用方差最大旋转法进行旋转，使得旋转后题目在各个因子的负荷量大小出现明显差异，大部分题目在每个公共因子中有一个差异较大的因子负荷量出现。但在因子分析之前需要进行KMO值和Bartlett球形检验，只有当KMO>0.5且Bartlett球形检验的Sig.值小于0.05时，
问卷才具有结构效度，才能够进行因子分析。本研究中对三个量表进行的结构效度分析具体情况如下。 （1）虚拟品牌社群价值的效度检测 1.1虚拟品牌社群价值的KMO值和Bartlett球形检验 在对虚拟品牌社群价值做因子分析之前，先做KMO值和Bartlett球形检验，检测结果如表4-3所示： 表4-3：虚拟品牌社群价值的KMO值和Bartlett检验 取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin度量.901 Bartlett的球形度检验近似卡方4892.820 df 186 Sig. .000 通过对虚拟品牌社群价值量表的14个题项进行KMO检验和Bartlett球形检验，发现虚拟品牌社群价值量表的KMO值为0.901，表明各个变量之间的相关系数非常高，适合做因子分析，同时Sig.值为0.000<0.05，达到显著性水平，综上可以得出虚拟品牌社群价值量表适合做因子分析。 1.2虚拟品牌社群价值因子分析 通过KMO值和Bartlett球形检验可知，虚拟品牌社群价值适合做因子分析，运用主成分提取法进行因子旋转后得到以下数据，如:表4-4所示： 表4-4：虚拟品牌社群价值旋转因子负荷值
如何使用spss进行问卷效度和信度分析
如何使用spss软件进行效度和信度分析 如果一个问卷设计出来无法有效地考察问卷中所涉及的各个因素，那么我们为调查问卷所作的抽样、调查、分析、结论等一系列的工作也就白做了。那么，我们如何来检验设计好的调查问卷是否有效呢？信度分析是评价调查问卷是否具有稳定性和可靠性的有效的分析方法。 二、信度分析的提出及分析方法 信度，又叫可靠性，是指问卷的可信程度。它主要表现检验结果的一贯性、一致性、再现性和稳定性。一个好的测量工具，对同一事物反复多次测量，其结果应该始终保持不变才可信[1]。例如，我们用一把尺子测量一张桌子的高度，今天测量得高度与明天测量的高度不同，那么我们就会对这把尺子产生怀疑。因此，一张设计合理的调查问卷应该具有它的可靠性和稳定性。 调查问卷的评价体系是以量表形式来体现的，编制的合理性决定着评价结果的可用性和可信性。问卷的信度分析包括内在信度分析和外在信度分析。内在信度重在考察一组评价项目是否测量同一个概念，这些项目之间是否具有较高的内在一致性。一致性程度越高，评价项目就越有意义，其评价结果的可信度就越强。外在信度是指在不同时间对同批被调查者实施重复调查时，评价结果是否具有一致性。如果两次评价结果相关性较强，说明项目的概念和内容是清晰的，因而评价的结果是可信的。信度分析的方法有多种，有Alpha信度和分半信度等，都是通过不同的方法来计算信度系数，再对信度系数进行分析[2]。 目前最常用的是Alpha信度系数法，一般情况下我们主要考虑量表的内在信度——项目之间是否具有较高的内在一致性。通常认为，信度系数应该在0～1之间，如果量表的信度系数在0.9以上，表示量表的信度很好；如果量表的信度系数在0.8～0.9之间，表示量表的信度可以接受；如果量表的信度系数在0.7～0.8之间，表示量表有些项目需要修订；如果量表的信度系数在0.7以下，表示量表有些项目需要抛弃。我们可以通过目前比较流行的SPSS软件对调查问卷进行信度分析，这样我们就可以判断一个调查问卷是否具有稳定性和可靠性。 三、利用SPSS软件进行信度分析 下面就以兵团广播电视大学“人才培养模式改革和开放教育试点”毕业生追踪调查[3]中《电大教学效果评价》（毕业生用）这一调查量表进行分析。量表见下图。 （一）对量表进行纬度划分，将量表分为知识、能力、业绩三个纬度。其中，第1～4题划分到知识纬度，第5～12题划分到能力纬度；第13～15题划分到业绩纬度。通过每一纬度的Alpha系数来考察每一项得分间的一致性。 1、打开SPSS软件，调入930条记录的数据文件，进入SPSS主界面。 2、在知识纬度中，对项目（1）专业知识的掌握；（2）所学知识与工作岗位的实际需要；（3）知识面的拓宽；（4）专业水平的提高；进行内部一致性分析。 ①单击“分析”菜单中的“尺度分析”，再在“尺度分析”的子菜单中点击“可靠性”分析，打开“可靠性分析”的主对话框。 ②在左侧的源变量框中选择上述四个项目所对应的变量c1，c2，c3，c4加入到对话框右边的“项目”中，作为分析变量，再在对话框下面的“模型”中选择“Alpha”，进行Alpha 信度分析。 ③点击对话框中的“统计量”按钮，打开相应的对话框，选择要输出的统计量、变量描述、方差分析，总结等。在这个例题中为了看的清楚，我们用默认方式，即只输出样本个数、项目个数和信度系数。 ④点击“继续”按钮，回到“可靠性分析”的主对话框，勾选“列出项目标签”，再单击“确
信度与效度分析步骤
如何用spss做问卷的结构效度分析？ 问：因子分析里面Descriotives里面KMO和巴特利检验就可以了吗？除此之外，还要做什么啊？请高手赐教点简单易懂又能说明效度问题的，谢谢啦！ 问题补充： 提取因子的个数怎么确定？是选特征值大于1的吗？还有，因子载荷怎么算？是在输出结果中直接可以看到吗？本人刚接触spss，请多多指教！ 答： 首先必须要做KMO和Bartlett球形检验,这个你应该会了吧,如果这两个检验合格的话说明数据是适合做因子分析的。 然后提取因子后，看主因子解释总变异的百分比和个因子的因子载荷，主因子解释总变异一般若大于60%的和因子载荷大于0.6的话说明结构效度很好。 pS: ,如果题目没有规定就是选特征值大于1的,如果题目事先要提取几个因子,那么在操作的时候,用SPSS那个因子分析的选项里面有一个地方可以著名，因子载荷在输出的结果直接可以看到（rotated compoment matrpx),一定要是旋转后的因子载荷 用spss进行效度分析? 我要对我的问卷调查数据做一个信度和效度分析。信度分析我会了，就是看Cronbach’s Alpha 系数。效度分表面效度、准则效度和构建效度，前面两项只要说明一下，但是构建效度要用SPSS分析，我想是在因子分析里面吧？就是不知道哪个值代表效度。 答： 因子分析的效度分析主要的指标可以看，因子提取的方差累积贡献率，如果因子提取的越少且方差累积率又不低的话（一般如果2个因子达到40%以上的贡献率就算可以的了），就可以认为因子分析的效度还可以。 除此之外，你可以用因子分析里面Descriotives里面KMO和巴特利检验（battele，不知道是不是这样写的），KMO的值如果> 0.5，则说明因子分析的效度还行，可以进行因子分析；另外，如果巴特利检验的P<0.001，说明因子的相关系数矩阵非单位矩阵，能够提取最少的因子同时又能解释大部分的方差，即效度可以。 问:问卷效度测验如何应用于SPSS 问卷效度测验如何应用于SPSS,然后因为做效度检验貌似要用皮尔逊相关还是因子分析,所以不懂如何把这些应用于SPSS，不想要变量，想要整体，一个整体。 用因子分析，就已经是在检验变量的整体了 因子分析就是用少数几个因子来描述许多指标或因素之间的联系，以较少几个因子反映原资料的大部分信息的统计方法。 三、因子分析的SPSS过程 第一步：准备数据文件，打开对话框，加载观测变量。数据文件主要是由较多的（一般在10个以上）可观测变量组成，个案数应比较大。然后点击“Analyze” ，选择 “Data Reduction” 中的“Factor”打开因子分析对话框，将参与分析的所有观测变量加载到“Variables”下边的方框中。 第二步：点击“Descriptives…”设置描述性统计要求。这里关键的是要求输出因子分析适合度的检验，一般要求输出：计算相关系数矩阵（选中Coefficients）、相关系数显著性水平矩阵（选中Significance levels）、反像相关矩阵检验 ( 选中Anti-image ) 、KMO 和巴特利特球形检验（选中 KMO and Bartlett’s test of sphericity）。 第三步: 点击“Extraction”打开对话框设置因子提取方式。在界定因子提取方法中需要设置以下几个方面的参数： (1) 因子构造方法：大多数情况下认为因子是变量的线性组合，所以使用最多的是主成分分析法（Principal components）;
如何确保调查问卷的信度与效度
如何确保调查问卷的信度与效度 ——上书房信息咨询 信度与效度是社会调查及项目评价中关键的两个概念。 社会调查的问卷设计，项目评价的评价指标体系设计都必须以信度和效度理论为基础。信度和效度水平的高低，直接决定着社会调查和项目评价的成败。调查问卷的问题设计和项目评价中评价指标体系的设计，统称为调研指标体系设计，简称为指标体系设计。 信度 信度是调研数据与项目评价数据可靠性的重要指标，是数据的可靠程度。信度反映的是调研数据的客观性，即针对收集到的数据，要检验这些数据是否能反映客观现象，不是随意填报的。 在数据分析中，为了能够对数据的信度实施检验，通常在设计指标项时，需要做好以下准备工作： ?精心设计每一个指标项，主要包括三个方面的内容：从同一问题不同的侧面设计调查指标项；有意识地设计出某些校验项；针对同一组样本多次测量。 ?基于小样本调研数据分析其信度，主要包括四个方面的内容：对相关数据项进行一致性检验；总体属性和子属性的一致性检验；复本数据的一致性检验；校验项的一致性检验。 信度检验方法 1、调研指标体系的设计；在调研指标体系中，设计针对调研问题的总评价项与子指标项，以便相互印证。例如在对教学情况的评价中，可以先设计一个问题：你对教师教学的总体评价是几分？然后再分别从教师师德、教法灵活性、教学媒体使用情况、与学生的沟通交流情况等不同视角设计调研问题。在调研指标体系中，应该有意识地设计若干个校验项，以便印证调研数据的信度，判断被试对象对调研问卷的填写是否有随意性。在设计校验项时，当大多数问题都是正向问题的情况下，通常可对充当校验项的问题设计为逆向问题。 2、调研规范操作；从调研操作的视角看，为了保证调研数据的信度，避免因调研信度不足而导致的研究结论偏差，通常采用逐步修正法和德尔菲法对调研指标系统进行完善。 逐步修正法：对于已经初步完成的调研指标体系，可先在小范围内试用，通过试用过程获得到小样本数据，分析指标体系的信度，发现指标体系中描述不准确、容易引发错误理解或者覆盖面不够完善之处，然后修正调研指标体系。 德尔菲法：对于已经完成设计的调研指标体系，发送给相关的行业专家，请行业专家把关、指正，从而保证调研指标体系的科学性。 规范调研过程，避免随意填报：谨慎选择被试对象，强调调研数据的重要性，敦促被试对象端正填报态度，避免被试对象随意填写数据，尽量保持调研数据的严谨性和客观性。