SPSS统计分析-第11章信度分析

1、LOGO第第11章章 信度分析信度分析 信度是评价一个由若干的题目编制而成的测验、量表或问信度是评价一个由若干的题目编制而成的测验、量表或问卷优劣的重要指标，了解信度的相关知识是编制优质高效卷优劣的重要指标，了解信度的相关知识是编制优质高效测验的前提。一个好的量表或者测验就像一把标尺，用它测验的前提。一个好的量表或者测验就像一把标尺，用它对同一个对象进行多次测量的结果都应该是稳定一致的。对同一个对象进行多次测量的结果都应该是稳定一致的。 信度分析在信度分析在SPSSSPSS中打开方式为：选择中打开方式为：选择“分析分析”“度量度量”“可靠性分析可靠性分析”命令，如图所示。命令，如图所示。 信度

2、评价的是测量结果的前后一致性，反映的是测验受随信度评价的是测量结果的前后一致性，反映的是测验受随机误差影响的程度。一般而言，两个或两次测量结果越是机误差影响的程度。一般而言，两个或两次测量结果越是一致，则误差越小，信度也就越高。常用信度系数主要有一致，则误差越小，信度也就越高。常用信度系数主要有：稳定性系数、等值性系数和内部一致性系数。：稳定性系数、等值性系数和内部一致性系数。 信度的概念出现于信度的概念出现于2020世纪初，是以真分数测量理论（世纪初，是以真分数测量理论（Classical Test TheoryClassical Test Theory，简写为，简写为CTTCTT）为基础的

3、，该理论）为基础的，该理论是是2020世纪前期与中期的心理测量理论的主导部分，所以也世纪前期与中期的心理测量理论的主导部分，所以也叫它经典测量理论。叫它经典测量理论。1 1经典测量理论数学模型经典测量理论数学模型（1 1）基本）基本概念概念 真分数：是在实际测量中很难得到的一个理论上构想出来真分数：是在实际测量中很难得到的一个理论上构想出来的抽象概念。我们只能通过改进测量工具、完善操作方法的抽象概念。我们只能通过改进测量工具、完善操作方法等使观察值尽量接近真分数。等使观察值尽量接近真分数。 观测分数：即测量时所得的实测分数，记作观测分数：即测量时所得的实测分数，记作X。观测分数。观测分数越接近

4、于真分数，测量的误差越小。越接近于真分数，测量的误差越小。（2 2）经典测量理论（）经典测量理论（classical test theoryclassical test theory，简称，简称）：它假定观察分数与真分数之间是一种线性关系，并且只）：它假定观察分数与真分数之间是一种线性关系，并且只相差一个随机误差（随机误差记作）。即相差一个随机误差（随机误差记作）。即 这这就就是的数学模型是的数学模型。真分数理论的三个基本假设：真分数理论的三个基本假设： 误差分数的平均数是零（由于测量误差具有随机性）；误差分数的平均数是零（由于测量误差具有随机性）； 误差分数与真分数相互独立，即两者相关为零；

5、误差分数与真分数相互独立，即两者相关为零； 两次平行测量的误差分数之间的相关为零。两次平行测量的误差分数之间的相关为零。ETX（3 3）根据）根据CTTCTT模型和假设推导出如下关系：模型和假设推导出如下关系：222ETXSS2 2信度的定义信度的定义（1 1）信度又称可靠性，即测量的一致性程度。一个新编测验很）信度又称可靠性，即测量的一致性程度。一个新编测验很重要的是确定其是否有很好的信度，即能否可靠地测到想要测重要的是确定其是否有很好的信度，即能否可靠地测到想要测量的内容。也可以说信度是对特定群体在特定场合及特定条件量的内容。也可以说信度是对特定群体在特定场合及特定条件下施测而获得的分数的

6、一种属性。该定义需要注意：下施测而获得的分数的一种属性。该定义需要注意： 信度是一组测验分数特性而非个人分数的特性；信度是一组测验分数特性而非个人分数的特性； 由于真分数的变异数是不能直接测量的，因此信度是一个理由于真分数的变异数是不能直接测量的，因此信度是一个理论上构想的概念，只能根据一组实得分数做出估计。论上构想的概念，只能根据一组实得分数做出估计。 信度的操作性定义指一组测量分数的真实方差与实得方差之信度的操作性定义指一组测量分数的真实方差与实得方差之比，其公式为：比，其公式为：22XTxxSSr（2 2）信度的表示方法：信度一般是以相关系数表示的，即）信度的表示方法：信度一般是以相关系

7、数表示的，即用同一组被试样本所得的两组资料的相关系数作为测量一致用同一组被试样本所得的两组资料的相关系数作为测量一致性的指标，称为信度系数。性的指标，称为信度系数。3 3信度的作用信度的作用 信度是评价一个测量工具质量优劣的重要指标，只有信信度是评价一个测量工具质量优劣的重要指标，只有信度达到一定要求的测量工具才可以考虑使用。信度系数可解度达到一定要求的测量工具才可以考虑使用。信度系数可解释为真分数方差在样本测验分数的总方差中占多少比例，它释为真分数方差在样本测验分数的总方差中占多少比例，它是测量过程中的随机误差大小的反映，可以解释个人分数的是测量过程中的随机误差大小的反映，可以解释个人分数的

8、意义。意义。注意：判定某测验是否可靠时，必须依据该测验施测的具体注意：判定某测验是否可靠时，必须依据该测验施测的具体情境，以及其测验结果是否能够经过多次证实来判定；一个情境，以及其测验结果是否能够经过多次证实来判定；一个测验可以有多个信度估计，所以在实际测验时要注意选择。测验可以有多个信度估计，所以在实际测验时要注意选择。信度可以用来解释预测个人分数的意义。测量的结果应看成信度可以用来解释预测个人分数的意义。测量的结果应看成是一个范围。是一个范围。11.1.2 11.1.2 信度信度分析的一般操作过程分析的一般操作过程 信度分析的一般操作过程如下：信度分析的一般操作过程如下：（1 1）打开或建

9、立数据文件。）打开或建立数据文件。（2 2）打开主对话框：选择）打开主对话框：选择“分析分析”“度量度量”“可靠性分析可靠性分析”命令命令，打开，打开“可靠性分析可靠性分析”对话框，如图所示。对话框，如图所示。（3 3）选择项目）选择项目: :左边的列表框是数据中所包含的所有项目，选择左边的列表框是数据中所包含的所有项目，选择想要分析的项目，将其移入右侧想要分析的项目，将其移入右侧 项目项目 列表框中。列表框中。（4 4）选择模型）选择模型: :在在 模型模型 后的下拉列表框中，有以下后的下拉列表框中，有以下5 5种模型可种模型可供选择。供选择。：即克伦巴赫：即克伦巴赫系数，该系数用于计算测验

10、的内部一致性系数。系数，该系数用于计算测验的内部一致性系数。半分：即斯皮尔曼半分：即斯皮尔曼-布朗分半系数，是检查测验的两部分的之间的相布朗分半系数，是检查测验的两部分的之间的相关性。分半系数的计算是将一个量表分为两个子量表，如果题项数关性。分半系数的计算是将一个量表分为两个子量表，如果题项数为奇数，则题项较多的为子量表一、题项较少的为子量表二；若量为奇数，则题项较多的为子量表一、题项较少的为子量表二；若量表的题项数为偶数，则分成的两个子量表题项数相等。表的题项数为偶数，则分成的两个子量表题项数相等。Guttman：该模型计算：该模型计算Guttman的下界以获取真实可靠性。的下界以获取真实可

11、靠性。平行：该模型假设所有项具有相等的方差，并且重复项之间具有相平行：该模型假设所有项具有相等的方差，并且重复项之间具有相等的误差方差。等的误差方差。严格平行：该模型表示当各题目平均数与方差均同质时的最大概率严格平行：该模型表示当各题目平均数与方差均同质时的最大概率信度。信度。（5 5）选择统计量）选择统计量: :单击单击“统计量统计量”按钮，弹出按钮，弹出“可靠性分析：统可靠性分析：统计量计量”对话框，如下图所示。在该对话框内，被试可选择不同的对话框，如下图所示。在该对话框内，被试可选择不同的描述性统计量。描述性统计量。 描述性：在该选项组中可选择输出的描述性指标，有以下描述性：在该选项组中

12、可选择输出的描述性指标，有以下3个复个复选框。选框。项：勾选该复选框后，结果中将呈现各题项的描述性统计量，包括均项：勾选该复选框后，结果中将呈现各题项的描述性统计量，包括均值、标准差和有效观测值数量。值、标准差和有效观测值数量。度量：呈现整个量表或问卷的描述统计量，包括均值、标准差和有效度量：呈现整个量表或问卷的描述统计量，包括均值、标准差和有效观测值数量。观测值数量。如果项已删除则进行度量：显示题项删除后的相关统计量的变化，包如果项已删除则进行度量：显示题项删除后的相关统计量的变化，包括项目删除后量表总体的平均值、方差、修正项目的总相关及括项目删除后量表总体的平均值、方差、修正项目的总相关及

13、Alpha系数的变化。系数的变化。 摘要：根据尺度中所有项目分布的描述性统计量。摘要：根据尺度中所有项目分布的描述性统计量。 项之间，在该选项组中可以选择相关性和协方差。项之间，在该选项组中可以选择相关性和协方差。 ANVOV表：在该选项组可选择进行题项变量均值是否相等的表：在该选项组可选择进行题项变量均值是否相等的检验。有检验。有4个单选按钮可供选择。个单选按钮可供选择。无：不输出均值检验的信息。无：不输出均值检验的信息。F检验（检验（F）：输出重复测量方差分析表。）：输出重复测量方差分析表。Friedman卡方：计算卡方：计算Friedman卡方值与卡方值与Kendall协同系数协同系数。

14、此选项适用于以秩为形式的数据，卡方检验替换方差分析（。此选项适用于以秩为形式的数据，卡方检验替换方差分析（ANVOV）表中通常的）表中通常的F检验。检验。Cochran卡方：计算卡方：计算Cochran检验值，适用于二分数据，检验值，适用于二分数据，Q统统计量替换方差分析（计量替换方差分析（ANOVA）表中通常的）表中通常的F检验。检验。 Hotelling的的T平方：即平方：即Hotelling T2检验，检验尺度中所检验，检验尺度中所有项目均值是否相等的多变量检验。有项目均值是否相等的多变量检验。 Tukey的可加性检验：检验项目中有无可乘交互关系。的可加性检验：检验项目中有无可乘交互关系

15、。 同类相关系数：生成个案内值的一致性或符合度的测量。同类相关系数：生成个案内值的一致性或符合度的测量。 模型模型下拉列表框：计算组内相关系数的模型，下拉列表框中下拉列表框：计算组内相关系数的模型，下拉列表框中有以下选项。有以下选项。双向混合：为默认选项，当个体效应是随机的，而项的作用固定双向混合：为默认选项，当个体效应是随机的，而项的作用固定时，选择此项。时，选择此项。双向随机：当个体效应和项的作用均为随机时选择此项。双向随机：当个体效应和项的作用均为随机时选择此项。 类型类型下拉列表框：指标的类型，在该列表框中可选择一致性下拉列表框：指标的类型，在该列表框中可选择一致性或绝对一致。或绝对一

16、致。 置信区间：默认为置信区间：默认为95%，也可根据研究需要自行设定。，也可根据研究需要自行设定。 检验值：可输入检验值：可输入01之间的数，用于类间相关系数的比较。之间的数，用于类间相关系数的比较。（6 6）单击）单击“确定确定”按钮，运行按钮，运行SPSSSPSS，输出结果。，输出结果。11.2 11.2 重重测信度和复本信度测信度和复本信度 重测信度反映的是测验跨越时间的稳定性和一致性，但是重测信度反映的是测验跨越时间的稳定性和一致性，但是由于重测中第二次测验与第一次测试用的是完全相同的测由于重测中第二次测验与第一次测试用的是完全相同的测试项目，因此无法避免诸如学习、记忆、动机方面的问

17、题试项目，因此无法避免诸如学习、记忆、动机方面的问题。而复本测验会在一定程度上减少这些问题，它会编制一。而复本测验会在一定程度上减少这些问题，它会编制一个等值的复本用它来替代重测信度中的第二次测验。个等值的复本用它来替代重测信度中的第二次测验。11.2.1 11.2.1 重重测信度的基本概念测信度的基本概念 重测信度表示两次测验结果有无变动，反映测验分数的稳重测信度表示两次测验结果有无变动，反映测验分数的稳定程度，故又称稳定性系数。由于重测信度可提供有关测定程度，故又称稳定性系数。由于重测信度可提供有关测验结果是否随时间而变异的资料，所以可作为预测受测者验结果是否随时间而变异的资料，所以可作为

18、预测受测者将来行为的依据。将来行为的依据。1 1定义定义 重测信度（重测信度（rest-retest coefficientrest-retest coefficient）是用于判断测量）是用于判断测量是否具有时间的一致性，主要针对的是时间变量，这种测是否具有时间的一致性，主要针对的是时间变量，这种测量的信度系数也被称为再测信度系数，它是指一组人在一量的信度系数也被称为再测信度系数，它是指一组人在一个测验上第一次得分和第二次的相关。个测验上第一次得分和第二次的相关。2 2计算方法计算方法 其求取方法是用同一测验隔一段时间对同一组被试重复测试其求取方法是用同一测验隔一段时间对同一组被试重复测试一

19、次，用积差相关法求两次测验的相关系数。其公式为一次，用积差相关法求两次测验的相关系数。其公式为212121SSXXNXXrxx4 4误差来源误差来源 （1 1）测验本身：测验所测的特性本身就不稳定，如情绪）测验本身：测验所测的特性本身就不稳定，如情绪等：等： （2 2）被试方面：成熟、知识的发展并非人人等量增长，）被试方面：成熟、知识的发展并非人人等量增长，在练习因素、记忆效果也存在个体差异；在练习因素、记忆效果也存在个体差异； （3 3）实施过程：偶发因素的干扰，如计时错误，情绪波）实施过程：偶发因素的干扰，如计时错误，情绪波动，健康，动机等。动，健康，动机等。 重测的过程需要考虑不同的条件

20、（环境的，人的）带来的重测的过程需要考虑不同的条件（环境的，人的）带来的测量结果的误差，这种误差与两次测试的情境有关联。因测量结果的误差，这种误差与两次测试的情境有关联。因为在前后两种情境中测试的是同一个测验，所以重测信度为在前后两种情境中测试的是同一个测验，所以重测信度不能反映测验题目样本不同所带来的误差。此外，两次测不能反映测验题目样本不同所带来的误差。此外，两次测试的条件也与时间间隔有关，时间间隔越长，误差变异越试的条件也与时间间隔有关，时间间隔越长，误差变异越大。因此当第一次测试与第二次测试的时间间隔相对较短大。因此当第一次测试与第二次测试的时间间隔相对较短时（几天或几周），重测的稳定

21、系数会较大，反之，当第时（几天或几周），重测的稳定系数会较大，反之，当第一次测试和第二次测试的时间间隔较长时（几个月或几年一次测试和第二次测试的时间间隔较长时（几个月或几年），该系数就会偏小。），该系数就会偏小。11.2.2 11.2.2 复本信度的基本概念复本信度的基本概念 复本信度可在一定程度上避免重测信度的缺点，减少由于复本信度可在一定程度上避免重测信度的缺点，减少由于被试记忆和练习所带来的误差。复本信度反映的是测验在被试记忆和练习所带来的误差。复本信度反映的是测验在内容上得分的等值性。内容上得分的等值性。1 1复本信度的定义复本信度的定义 复本信度是以两个内容等值但题目不同的测验（复本

22、）来复本信度是以两个内容等值但题目不同的测验（复本）来测量同一群体，然后求得的被试在两个测验上得分的相关测量同一群体，然后求得的被试在两个测验上得分的相关系数，这个相关系数就代表了复本信度的高低。系数，这个相关系数就代表了复本信度的高低。 复本信度的高低取决于测验的内容取样问题，复本信度的复本信度的高低取决于测验的内容取样问题，复本信度的高低反映了两个互为复本的测验等价的程度，并不反映一高低反映了两个互为复本的测验等价的程度，并不反映一个测验在测量过程中受随机误差影响的大小。复本信度能个测验在测量过程中受随机误差影响的大小。复本信度能够避免由于重测带来的记忆效应和练习效应，而且可用于够避免由于

23、重测带来的记忆效应和练习效应，而且可用于长期追踪研究前后测量，减少了作弊的可能性。长期追踪研究前后测量，减少了作弊的可能性。2 2使用的前提条件使用的前提条件 （1 1）计算复本信度首先要构建两份或两份以上真正平行的测）计算复本信度首先要构建两份或两份以上真正平行的测验。验。 （2 2）计算复本信度时被试要有接受两个测验的条件，这种条）计算复本信度时被试要有接受两个测验的条件，这种条件取决于时间、经费等几个方面。件取决于时间、经费等几个方面。3 3计算方法计算方法4 4重测复本信度重测复本信度 又称稳定等值系数，即在不同时间里施测两个平行的测验（又称稳定等值系数，即在不同时间里施测两个平行的测

24、验（复本），所得的相关系数即为重测复本信度。它比单一的重复本），所得的相关系数即为重测复本信度。它比单一的重测信度或复本信度更严格和全面。测信度或复本信度更严格和全面。212121SSXXNXXrxx11.2.3 11.2.3 重重测信度、复本信度的操作过程测信度、复本信度的操作过程 重测信度、复本信度分析在重测信度、复本信度分析在SPSSSPSS中的操作过程如下：中的操作过程如下：（1 1）打开或建立数据文件。）打开或建立数据文件。（2 2）选择）选择“分析分析”“相关相关”“双变量相关双变量相关”命令，打开命令，打开“双双变量相关变量相关”对话框，如图所示。对话框，如图所示。（3 3）选择

25、变量：选择要进行分析的变量并将其移入右侧的）选择变量：选择要进行分析的变量并将其移入右侧的 变量变量 列表框中。当变量多于两个时，结果中会计算所有选入列表框中。当变量多于两个时，结果中会计算所有选入 变量变量 列列表框中变量两两之间的相关系数。表框中变量两两之间的相关系数。（4 4）选择相关系数：）选择相关系数： 相关系数相关系数 选项组包含选项组包含PearsonPearson、KendallKendall的的tau-btau-b和和Spearman 3Spearman 3个复选框，研究中根据数据类型可以通过勾选个复选框，研究中根据数据类型可以通过勾选对应的复选框来选择相关系数的计算方法。对

26、应的复选框来选择相关系数的计算方法。（5 5）选择显著性检验类型：通过选中）选择显著性检验类型：通过选中 显著性检验显著性检验 选项组下相应选项组下相应的单选按钮，选择显著性检验使用的单选按钮，选择显著性检验使用 双侧检验双侧检验 还是还是 单侧检验单侧检验 。（6 6标记显著性相关：勾选标记显著性相关：勾选 标记显著性相关标记显著性相关 复选框，在统计结果复选框，在统计结果中将用中将用 * * 号标记有显著相关的相关系数，系统默认选中。当号标记有显著相关的相关系数，系统默认选中。当P0.05P0.05时，相关系数旁会标识时，相关系数旁会标识 * * ，表明两变量在，表明两变量在0.050.0

27、5水平上达到水平上达到显著相关；当显著相关；当P0.01P0.01时，相关系数旁会标识时，相关系数旁会标识 * * * ，表明两变量在，表明两变量在0.010.01水平上达到显著相关。水平上达到显著相关。（7 7）选项设置：单击）选项设置：单击“选项选项”按钮，打开按钮，打开“双变量相关性：选双变量相关性：选项项”对话框，如下图所示，对对话框，如下图所示，对 统计量统计量 和和 缺失值缺失值 完成相应的完成相应的设置。设置。（8 8）单击）单击“确定确定”按钮，执行操作，输出结果。按钮，执行操作，输出结果。11.2.4 11.2.4 实例实例分析：测验的重测信度分析：测验的重测信度 【例例11

28、.111.1】某教师使用空间性向测验在二月份和九月份分某教师使用空间性向测验在二月份和九月份分别对几名学生进行了测试，测试成绩如表所示，试计算该别对几名学生进行了测试，测试成绩如表所示，试计算该测验的重测信度。测验的重测信度。1 1操作过程操作过程（1 1）首先，根据题意建立数据文件，如下图所示。）首先，根据题意建立数据文件，如下图所示。（2 2）选择）选择 分析分析 相关相关 双变量相关双变量相关 命令，打开命令，打开 双变量双变量相关相关 对话框。对话框。（3 3）选择变量：在）选择变量：在 相关系数相关系数 选项组中勾选选项组中勾选PearsonPearson复选框，复选框，在在 显著性

29、检验显著性检验 选项组中选中选项组中选中 双侧检验双侧检验 单选按钮，并勾选单选按钮，并勾选 标记显著性相关标记显著性相关 复选框。复选框。（4 4）选择描述性统计量：单击）选择描述性统计量：单击 选项选项 按钮，弹出按钮，弹出 双变量相关双变量相关性：选项性：选项 对话框，勾选对话框，勾选 均值和标准差均值和标准差 复选框。单击复选框。单击 继续继续 按钮，返回按钮，返回 双变量相关双变量相关 对话框。单击对话框。单击 确定确定 ，输出结果。，输出结果。（5 5）单击）单击 确定确定 按钮，输出结果。按钮，输出结果。2 2结果分析结果分析 输出结果如下表所示。从表中可以看出，学生们输出结果如

30、下表所示。从表中可以看出，学生们2 2月份和月份和9 9月份的成绩相关系数为月份的成绩相关系数为0.9930.993，p0.01p0.01，相关极其显著，表明，相关极其显著，表明这两次测验的重测信度很高。这两次测验的重测信度很高。【例例11.211.2】某自我概念量表，有某自我概念量表，有3030题是非题，答对一题可以得题是非题，答对一题可以得到到1 1分，题本分，题本A A与与B B 分别施测同一组分别施测同一组1212个人，分数愈高表示愈具个人，分数愈高表示愈具有正向自我概念，施测结果如下表所示，请计算测验的信度。有正向自我概念，施测结果如下表所示，请计算测验的信度。解：该案例中是使用同一

31、量表的两个不同题本对同一组被试进解：该案例中是使用同一量表的两个不同题本对同一组被试进行的测验，其中一个题本可以作为另一个题本的复本，因此适行的测验，其中一个题本可以作为另一个题本的复本，因此适用于计算复本信度。用于计算复本信度。姓名ABCDEFGHIJKL题本A151215111012121215111012题本B16121411911131216139131 1操作过程操作过程（1 1）首先，根据题意建立数据文件，如下图所示。）首先，根据题意建立数据文件，如下图所示。（2 2）选择）选择 分析分析 相关相关 双变量相关双变量相关 命令，打开命令，打开 双变量双变量相关相关 对话框。对话框。

32、（3 3）选择变量：在）选择变量：在 相关系数相关系数 选项组中勾选选项组中勾选PearsonPearson复选框，复选框，在在 显著性检验显著性检验 选项组中选中选项组中选中 双侧检验双侧检验 单选按钮，并勾选单选按钮，并勾选 标记显著性相关标记显著性相关 复选框。复选框。（4 4）选择描述性统计量：单击）选择描述性统计量：单击 选项选项 按钮，弹出按钮，弹出 双变量相关双变量相关性：选项性：选项 对话框，勾选对话框，勾选 均值和标准差均值和标准差 复选框。单击复选框。单击 继续继续 按钮，返回按钮，返回 双变量相关双变量相关 对话框。单击对话框。单击 确定确定 ，输出结果。，输出结果。（5

33、 5）单击）单击 确定确定 按钮，输出结果。按钮，输出结果。2 2结果分析结果分析 输出结果如下表所示。从表中可以看出，题本输出结果如下表所示。从表中可以看出，题本A A和题本和题本B B的的成绩相关系数为成绩相关系数为0.8970.897，双侧检验的显著性概率（，双侧检验的显著性概率（SigSig）为）为0.000.00，p0.01p0.01，相关极其显著，表明测验中该量表的复本信度较好，相关极其显著，表明测验中该量表的复本信度较好。11.3 11.3 内部内部一致性信度一致性信度 虽然复本法适用于例如能力测验（学业能力，智力，特殊虽然复本法适用于例如能力测验（学业能力，智力，特殊能力）等许

34、多测验，但要为测验建立有效的复本通常不仅能力）等许多测验，但要为测验建立有效的复本通常不仅很难编制而且代价较高。因此有研究者就通过把测验项目很难编制而且代价较高。因此有研究者就通过把测验项目划分为不同的样本，从而间接的考虑一致性信度。划分为不同的样本，从而间接的考虑一致性信度。11.3.1 11.3.1 内部内部一致性信度的基本原理一致性信度的基本原理 如果充分利用一次测验所得的资料来计算信度，将会节省如果充分利用一次测验所得的资料来计算信度，将会节省很多时间和人力。计算出来的信度系数反应的是测验内部很多时间和人力。计算出来的信度系数反应的是测验内部的一致性，叫做内部一致性信度系数或同质性信度

35、系数。的一致性，叫做内部一致性信度系数或同质性信度系数。1 1定义定义 内部一致性信度又称同质性信度，即一个测验所测内容或特内部一致性信度又称同质性信度，即一个测验所测内容或特质的相同程度。同质指同一种心理特质可以被测验中所有的质的相同程度。同质指同一种心理特质可以被测验中所有的题目测量出来，即此时所有题目得分之间应具有较高的正相题目测量出来，即此时所有题目得分之间应具有较高的正相关。关。 测量的内在信度重在考察一组评价项目是否测量同一个概念测量的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，这些项目之间是否具有较高的内在一致性。一致性程度

36、越高，评价项目就越有意义，其评价结果的可信度就越强。内高，评价项目就越有意义，其评价结果的可信度就越强。内部一致性法包括斯皮尔曼分半法，库尔德部一致性法包括斯皮尔曼分半法，库尔德- -理查逊公式，以及理查逊公式，以及克伦巴赫克伦巴赫系数。系数。【注意注意】如果测试题目间不具有较高的正相关，那么即使一些如果测试题目间不具有较高的正相关，那么即使一些表面看起来是测量同一种心理特质的题目，也不能认为它们具表面看起来是测量同一种心理特质的题目，也不能认为它们具有同质性。有同质性。2 2计算方法计算方法 求测验的分半信度是同质性信度的一种粗略估计方法。因求测验的分半信度是同质性信度的一种粗略估计方法。因

37、为分半信度的计算方法很多，所得结果不太稳定，因此基为分半信度的计算方法很多，所得结果不太稳定，因此基于分半信度，研究者提出了如下基本公式于分半信度，研究者提出了如下基本公式ijijkkrKrKr) 1(111.3.2 11.3.2 内部一致性信度分析的操作过程内部一致性信度分析的操作过程 在在SPSSSPSS中内部一致性信度的具体操作过程如下：中内部一致性信度的具体操作过程如下：（1 1）打开或建立数据文件）打开或建立数据文件（2 2）选择）选择“分析分析”“度量度量”“可靠性分析可靠性分析”命令，打开命令，打开“可可靠性分析靠性分析”对话框，如图所示。对话框，如图所示。（3 3）选择变量：将

38、左边列表框内要分析的项目依所需次序选入）选择变量：将左边列表框内要分析的项目依所需次序选入右测的右测的 项目项目 列表框内。列表框内。（4 4）选取模型：在左下角的模型下拉列表框中有可供选择的模）选取模型：在左下角的模型下拉列表框中有可供选择的模型类型。包括型类型。包括、半分、半分、GuttmanGuttman、平行、严格平行、平行、严格平行55种类型种类型（前面已详细介绍）。（前面已详细介绍）。（5 5）选择统计量：单击）选择统计量：单击“统计量统计量”按钮，弹出如下图所示的按钮，弹出如下图所示的 可靠性分析：统计量可靠性分析：统计量 对话框，在此对话框，内可选择所需的描对话框，在此对话框，

39、内可选择所需的描述性统计量等项。述性统计量等项。（6 6）单击）单击“继续继续”按钮，返回按钮，返回“可靠性分析可靠性分析”主对话框，单击主对话框，单击“确确定定”按钮，输出统计结果。按钮，输出统计结果。11.3.3 11.3.3 实例实例分析：测验的内部一致性信度分析：测验的内部一致性信度【例例11.311.3】某班老师用一个随堂测验测验对某班老师用一个随堂测验测验对6 6名学生进行施名学生进行施测，每个问答题满分是测，每个问答题满分是5 5分，如表所示是其施测结果，请计分，如表所示是其施测结果，请计算信度。算信度。1 1操作过程操作过程（1 1）根据题意建立数据文件，如下图所示。）根据题意

40、建立数据文件，如下图所示。（2 2）选择）选择 分析分析 度量度量 可靠性分析可靠性分析 命令，打开命令，打开 可靠性可靠性分析分析 对话框。对话框。（3 3）选取模型：在左下角的）选取模型：在左下角的 模型模型 下拉列表框中选择下拉列表框中选择。（4 4）选择统计量：单击）选择统计量：单击 统计量统计量 按钮，弹出按钮，弹出 可靠性分析：统可靠性分析：统计量计量 对话框，勾选对话框，勾选 相关性相关性 和和 如果项已删除则进行度量如果项已删除则进行度量 复复选框。选框。（5 5）单击）单击 继续继续 按钮，返回按钮，返回 可靠性分析可靠性分析 对话框。对话框。（6 6）单击）单击 确定确定

41、按钮，输出统计结果。按钮，输出统计结果。2 2结果分析结果分析 在结果中首先呈现随堂测验成绩可靠性分析表，如下表所在结果中首先呈现随堂测验成绩可靠性分析表，如下表所示。从该表中可以看出该测试的内部一致性信度系数为示。从该表中可以看出该测试的内部一致性信度系数为0.9110.911，因此可以认为该测验的信度较好。，因此可以认为该测验的信度较好。u但是在信度分析中只得到这样一个系数并不够用，不能为该但是在信度分析中只得到这样一个系数并不够用，不能为该问卷的改进提供太多有用的信息。因在前面统计量中勾选了问卷的改进提供太多有用的信息。因在前面统计量中勾选了“如果项已删除则进行度量如果项已删除则进行度量

42、”复选框，所以在结果中还输出复选框，所以在结果中还输出了了“随堂测验成绩项总计统计量随堂测验成绩项总计统计量”，如下表所示。该统计表，如下表所示。该统计表给出了如果将相应的题目删除后，则总的统计量及信度将如给出了如果将相应的题目删除后，则总的统计量及信度将如何改变。表中各栏从左至右依次为：何改变。表中各栏从左至右依次为： 项已删除的刻度均值项已删除的刻度均值 、 项已删除的刻度方差项已删除的刻度方差 、 校正的项总计相关性校正的项总计相关性 、 多相多相关性的平方关性的平方 和和 项已删除的项已删除的Cronbachs AlphaCronbachs Alpha值值 。 前两项分别表示对应的题项

43、删除后其余题项加总后的新平均前两项分别表示对应的题项删除后其余题项加总后的新平均数、新方差。数、新方差。“校正的项总计相关性校正的项总计相关性”表示对应的题项与其表示对应的题项与其他题目总分的积差相关系数，系数值越高，表示该题与其他他题目总分的积差相关系数，系数值越高，表示该题与其他题项的内部一致性越高。题项的内部一致性越高。“多相关性的平方多相关性的平方”为多元回归分为多元回归分析中的决定系数，该值越大，表示该题与其他题项的内部一析中的决定系数，该值越大，表示该题与其他题项的内部一致性越高，因此该数值也可作为题项删除或保留的参考指标致性越高，因此该数值也可作为题项删除或保留的参考指标之一。之

44、一。“项已删除的项已删除的Cronbachs Alpha Cronbachs Alpha 值值”表示该题删除表示该题删除后，其他题项构成的分量表的内部一致性后，其他题项构成的分量表的内部一致性系数的变动情况系数的变动情况，如果某问卷题项的内部一致性很好，那么删除某题项后，如果某问卷题项的内部一致性很好，那么删除某题项后，新的内部一致性新的内部一致性系数会降低，若由于某些题项导致该问卷系数会降低，若由于某些题项导致该问卷内部一致性较低，则删除该题后内部一致性系数往往会提高内部一致性较低，则删除该题后内部一致性系数往往会提高。从上表中可以看出题项。从上表中可以看出题项A15A15删除后其他题目的内

45、部一致性删除后其他题目的内部一致性最高，因此如果需要删除题项的话，可以考虑将该题删去。最高，因此如果需要删除题项的话，可以考虑将该题删去。11.4 11.4 分半信度分半信度 若在测验没有复本且只能实施一次的情况下，那么我们可若在测验没有复本且只能实施一次的情况下，那么我们可以将测验项目分成对等的两半，对同一批被试施测，并根以将测验项目分成对等的两半，对同一批被试施测，并根据被试在这两半测验中所得的分数，计算相关系数。据被试在这两半测验中所得的分数，计算相关系数。11.4.111.4.1 分半信度分半信度的基本原理的基本原理 因为分半信度描述的是两半题目间的一致性，所以也是内因为分半信度描述的

46、是两半题目间的一致性，所以也是内部一致性系数的一种。分半信度可以和复本信度一样解释部一致性系数的一种。分半信度可以和复本信度一样解释，即可以把对等的两半测验看成是在最短时距内施测的两，即可以把对等的两半测验看成是在最短时距内施测的两个平行测验。个平行测验。 分半信度实际上只是半个测验的信度，而测验越长，项目分半信度实际上只是半个测验的信度，而测验越长，项目越多。要对用两半测验求得的相关系数进行校正，以避免越多。要对用两半测验求得的相关系数进行校正，以避免低估整个测验的信度。低估整个测验的信度。 （1 1）若两半测验方差相同，可用斯皮尔曼）若两半测验方差相同，可用斯皮尔曼布朗公式进布朗公式进行校

47、正。行校正。hhhhxxrrr12（2 2）若两半测验方差不同，则用弗朗那根（）若两半测验方差不同，则用弗朗那根（FlanaganFlanagan）公式或）公式或卢伦（卢伦（RulonRulon）公式校正。）公式校正。 弗朗那根公式：弗朗那根公式： 卢伦公式：卢伦公式：)1 (2222xbaxxSSSr221xdxxSSr11.4.211.4.2 分半信度分半信度的适用条件的适用条件 分半信度通常只能施测一次或没有复本的情况下使用。而分半信度通常只能施测一次或没有复本的情况下使用。而且，在使用斯皮尔曼且，在使用斯皮尔曼布朗公式时，要求全体被试在两半布朗公式时，要求全体被试在两半测验中得分的变异

48、数要相等。当一个测验无法分成对等两测验中得分的变异数要相等。当一个测验无法分成对等两半的时，分半信度不宜使用。半的时，分半信度不宜使用。 此外，由于将一个测验分成两半的方法很多（如题号的奇此外，由于将一个测验分成两半的方法很多（如题号的奇偶分半，按题目的内容分半，等等），所以同一个测验会偶分半，按题目的内容分半，等等），所以同一个测验会有多个分半信度值。有多个分半信度值。11.4.311.4.3 实例实例分析：测验的分半信度分析：测验的分半信度【例例11.411.4】李老师对班上九位同学的随堂测验，李老师对班上九位同学的随堂测验，Y Y表示答对表示答对，N N表示答错，测验结果如表所示，请计算

49、其信度。表示答错，测验结果如表所示，请计算其信度。解：解：（1 1）首先根据题意，将资料输入）首先根据题意，将资料输入SPSSSPSS，建立数据文件，如下，建立数据文件，如下图所示。图所示。（2 2）选择）选择“转换转换”|“”|“重新编码为相同变量重新编码为相同变量”命令，打开命令，打开“重重新编码到相同的变量中新编码到相同的变量中”对话框，如下图所示。将左边列表框对话框，如下图所示。将左边列表框内题目内题目1 17 7移入右侧移入右侧 字符串变量字符串变量 列表框中。列表框中。（3 3）单击）单击“旧值和新值旧值和新值”按钮，打开按钮，打开“重新编码成相同变量重新编码成相同变量：旧值和新值

50、：旧值和新值”对话框，如下图所示。将对话框，如下图所示。将NN定义为定义为00，将，将YY定义为定义为11，单击，单击 继续继续 按钮，完成转换。在按钮，完成转换。在SPSSSPSS文件中将文件中将 字符串字符串 属性改为属性改为 数值数值 。（4 4）计算奇数题与偶数题的和：选择）计算奇数题与偶数题的和：选择“转换转换”|“”|“计算变量计算变量”命令，打开命令，打开“计算变量计算变量”对话框，如下图所示。将奇数题变量对话框，如下图所示。将奇数题变量相加移入数字表达式列表框内求和，偶数题的计算方法亦同样相加移入数字表达式列表框内求和，偶数题的计算方法亦同样。完成计算之后，在原数据文件中增加了

51、两列新数据，如下图所完成计算之后，在原数据文件中增加了两列新数据，如下图所示。示。（5 5）执行双变量相关：选择）执行双变量相关：选择 分析分析|相关相关|双变量双变量 命令，命令，打开打开 双变量相关双变量相关 对话框。将变量对话框。将变量 奇数奇数 和和 偶数偶数 移入右侧移入右侧 变量变量 列表框中，在列表框中，在 相关系数相关系数 选项组中勾选选项组中勾选PearsonPearson复选框，复选框，在在 显著性检验显著性检验 选项中选中选项中选中 双侧检验双侧检验 单选按钮，并勾选单选按钮，并勾选 标标记显著性相关记显著性相关 复选框，单击复选框，单击 确定确定 按钮。按钮。（6 6）

52、结果中输出对该测验奇、偶数题目进行的）结果中输出对该测验奇、偶数题目进行的PearsonPearson积差相积差相关分析表，如表所示。关分析表，如表所示。Pearson Pearson 相关系数为相关系数为0.1090.109，双侧检验，双侧检验的显著性概率（的显著性概率（SigSig）为）为0.780.78，远大于，远大于0.050.05，说明该测验奇、，说明该测验奇、偶题目的相关非常低且不显著，同时也说明了该测验的信度非偶题目的相关非常低且不显著，同时也说明了该测验的信度非常低。常低。 分半信度也可直接使用分半信度也可直接使用 可靠性分析可靠性分析 命令来完成，简要步骤命令来完成，简要步骤

53、如下。如下。（1 1）建立数据文件。）建立数据文件。（2 2）将资料转为数字（同上）。）将资料转为数字（同上）。（3 3）选择模型：选择）选择模型：选择“分析分析”|“”|“度量度量”|“”|“可靠性分析可靠性分析”命命令，弹出令，弹出“可靠性分析可靠性分析”对话框，如下图所示。将左边列表框对话框，如下图所示。将左边列表框中的题目依所需次序前后分半选入右边的中的题目依所需次序前后分半选入右边的 项目项目 列表框中，在列表框中，在左下角的左下角的 模型模型 下拉列表框中选取下拉列表框中选取 半分半分 选项。选项。（4 4）选择统计量，单击）选择统计量，单击 统计量统计量 按钮，打开按钮，打开 统计量统计量 对话框对话框并完成相应的设置。最后单击并完成相应的设置。最后单击 确定确定 按钮，输出统计结果。按钮，输出统计结果。11.5 11.5 评分者信度评分者信度 教师在主观题阅卷或评委