调查问卷设计方案中信度分析

个人资料整理仅限学习使用个人资料整理仅限学习使用调查问卷设计中的信度分析郑旺 8100202080731摘 要 ：。关键字：信度分析；问卷设计；信度系数；高质量的问卷是问卷调查争论成功的关键，而设计一份优质的问卷又是一个简单的过程。在问卷设计过程中，信度是争论者必需充分考虑到的一个因素。信度高的问卷对于能否收到准确、有效的信息起着重要的作用，是调查争论成功的起点。争论者应当承受客观牢靠的方法进展反复争论，修正问卷，力求充分保证问卷的信度。一、信度分析问题的提出信度分析是一种测度综合评价体系是否具有肯定稳定性和牢靠性的有效分析方法。在社会生活或经济治理活动中,对某个体或某事物做综合评价是极为普遍的问题。综合评价必定会涉及如何对被评估对象进展评价的问题,通常的做法就是使用编制量表来对被观测对象进展评价。所谓编制量表就是围绕评估的总体目标,将其分解为假设对某个特征的不同角度或不同层面的描述。评估者通过计算被评估对象的某个方面得分的汇总,实现对特定特征的评估,最终通过各个方面的得分的再加总得到最终的评估结果。量表编制的合理性和有效性将打算着评估结果的可信性和可用性。量表的合理性主要是指,所设置的评估工程在内容上是否全面完的评估工程只是对该特征的局部反映,适时地更评估工程在实际的调查争论中是合理的和必要的。有效的量表应能保证评估工程更前后所得的评估结果有较高的相关性。否则,假设差异较大,则意味着所设置的评估工程可能并非是对同一个特征的测度,评估工程可能无法到达预期的考察目的。假设诸多工程是对同一个特征的测度,那么所获得的测试结果应当具有较高的全都性。信度分析正是要对量表的有效性——信度进展争论。信度是指依据测验工具所得到的结果的全都性或稳定性,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全都,则误差愈小,所得的信度愈高。信度分析具有以下特性：信度是指测验所得到结果的全都性或稳定性,而非测验量表本身；信度值是指在某一特定类型下的全都性,非泛指一般的全都性,信度系数会因不同时间、不同受试者或不同评分者而消灭不同的结果。二、内在信度分析和外在信度分析量表的信度分析包括内在信度分析和外在信度分析。内在信度分析重在考察一组评估工程是否测量的是同一个特征,这些工程之间是否具有较高的内在全都性。内在信度高意味着一组评估工程的全都程度高,相应的评估工程有意义,所得评估结果可信；外在信度分析是指不同时间对同批被评估的对象实施重复测量时,评估结果是否具有全都性。假设两次评估结果相关性较高,则说明在被评估对象没没有二义性的,因而所得的评估结果是可信的。由于客户满足度数据的取得和测量是通过事先设计的问卷和量表对客户对产品和效劳的满足度和忠诚度进展量化的,所以可以通过内在信度分析来检验调查问卷的信度进展检验,而不必进展外在信度的检验。在问卷调查中的得到一些预调查的数据,通过对预调查数据的信度分析可以清楚地知道问卷设计的量表是否是真正地满足了搜集信息的需要。假设信度查直到信度分析经过检验。三、信度分析的根本原理在社会调查中，为了从现象深入地争论一些本质性的或者理论性的问题，争论生除了设计询问一般的事实外，常常还设计询问有关意见或者态度的问题，以测量某种较为抽象的“态度”、“看法”、“观念”等一类的问题。这就产生了一个问题：所测得到的数值是否牢靠、准确？即是否可以看出被调查者的“真是态度”的牢靠、准确度量，这就涉及到测量的信度问题。信度的概念：假设用T表示真实的分数，B表示偏差分数即系统误差，EX即观测分数，那么X=T+B+E。真实的分数是一个抽象的概念，或说XT，总会有误差的。其中，随机误差是无法避开的，系统误差应当尽可能的避开或者削减。由于在实际问卷调查中，系统误差很难分解，因此也有一些参考书中的分解式将系统误差包括在真值之中，马上表达式X=T+B+E简洁地写成X=T+E，对于测量误差，一般假定它的期望值为0，且与真实的分数相互独立。在此假定下，可以证明真实得分与测量得分的总体均值相等，且测量得分的方差等于真实得分的方差与误差方差之和。信度一般规定为真实分数的方差在总的方差中所占的比例。信度可以表示成一种相关系数的形式，即真实分数与实际得分之间的相关。SPSS软件的信度分析主要用于对量表内在的信度进展争论。它首先对各个评估工程做根本的描述统计，计算各个工程的简洁相关系数以及剔除一个工程后其余工程间的相关系数，对内在信度进展初步分析。然后承受各种信度分析系数对内在信度或外在信度做进一步的争论。四、信度分析的方法信度指标多以信度系数来衡量，下面介绍四种常用的信度系数：<一〕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肯定时间重复施测，计算两次施测结果的相关系数。明显，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、诞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格外明显的变化。假设没有突发大事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，被调查者简洁受到各种大事、活动和他人的影响，而且间隔时间长短也有肯定限制，因此在实施中有肯定困难。<二〕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全都，而在实际调查中，很难使调查问卷到达这种要求，因此承受这种方法者较少。<三〕折半信度法折半信度法是将调查工程分为两半，计算两半得分的相关系数，进而估量整个量表的信度。折半信度属于内在全都性系数，测量的是两半题项得分间的全都性。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5<Likert〕量表。进展折半信度分析时，假设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全都性，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<即半个量表的信度系数〕。对问卷题目进展分半会造成对整个问卷信度的低估，为此需要对分半信度进展校正，其校正公式为斯皮尔曼-布朗公式：为分半信度， 表示两半题目各得意分和之相关系数，n为原问卷相对于变化后问卷长度的倍数，计算分半信度时n=2。<四〕克朗巴哈<Cronbach〕α系数克郎巴哈系数用于测量量表内部的全都性，其计算方法是：计算各评估工程的相关系数矩阵，并计算相关系数的均值。计算克郎巴哈α系数，其数学定义为： ，其中，ｋ为评估工程数，为ｋ个工程相关系数的均值，克朗巴哈α0-1α系数将会受评估工程数以及相关系数均值的影响。当评估工程数为定值时，假设相关系数的均值较高，则认为工程的内在信度较低，此时克朗巴哈α系数也较低，接近于０。可以通过克朗巴哈α系数的大小评价内在的信度的凹凸。阅历上，假设克朗巴哈系数大于0.9，则认为量表的内在信度很高；假设克朗巴哈系数大于0.7小于0.8，则可以认为量表设计存在问题，但是仍有肯定参考价值；假设克朗巴哈系数小于0.7,则认为量表设计上存在很大的问题，应当重设计。但是不容无视的问题是，当相关系数的均值肯定时，工程数较大也会得到较高的克朗巴哈系数。此时，克朗巴哈系数存在扩大内在信度的趋势。因此，有时候应结合其他指标进展综合分析。另外，还可以计算剔除的克朗巴哈系数。剔除的克朗巴哈系数是指将某个评估工程剔除后的相关系数的均值。假设剔除的克朗巴哈系数较剔除前的克朗巴哈系数有显著的提高，则说明剔除的评估工程与其他工程的相关性较低，正是由于剔除了该工程才使得其他工程的总体相关性得以提高。五、结语信度分析在问卷调查中有着格外广泛的应用，做好问卷调查后，接下来为了进一步考察问卷的牢靠性与有效性，要进展信度分析。信度本身与测量结果正确与否无关，它的功能在于检验测量本身是否稳定。在实际的问卷调查分析中对问卷的预调查有格外必要的作用，它可以检验事先设计的调查问卷是否真实地测量了调查员想要了解的资料和数据。到底问卷的设计者的想法跟被调查者的真实想法之间存在差距，通过对问卷的预调查结果的信度分析可以找出问卷中的哪个题目设计得有问题——与整个问卷之间的关联性不大。然后可以对这些问题进展修改，直到整个问卷的信度到达分析的要求为止。关于调查问卷可信度评价分析始终是进展问卷调查时常常被无视的问题。无视信度有可能会使分析的结果发生很大的偏差甚至会得