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J ，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，米用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） Cronbachs a系数是Cronbach于1951年创立的，是指测验内部的项目在多大程度上 考察了同一内容，评价的是量表中各题项得分间的一致性。同构型信度低时，即使各个测试 题看起来似乎是测量同一特质，但测验实际上是异质的，即测验测量了不止一种特质。a信 度系数法是目前最常用的内部信度系数。实际上，a系数是所有可能的分半信度的平均值，a系数是估计信度的最低限度，a 系数高时，信度就高，a系数低时，信度不一定低。低信度：a 0.35,中信度：0.35v a rwdy步骤三出现下列对话框候选取下列勾选处，后按Cmtuiue键K cliabilitx Annlynjsi StatisticsHotellings T-squaiepAMOVA Table-r*_ Mo nsC F testC Friedniaji chi-sauaxeC 匚o cturam chi-squareIjtraclass coiiels.tion co&ffiti&ninrelitinnivecriscnjcesXTukeyt t&srt of additiv/ityMoiel: | Two-Way MixedCojxfiiience iiiijewsl: |95Ty&：ITest valuje: |0按町IReliability* Method 2 (covariance matrix) will be used for this analysis *S C A L E (A L P H A)R E L I A B I L I T Y A N A L Y S I SScaleMeanif ItemDeletedScaleVariance if Item DeletedCorrectedIt em-TotalCorrelationSquaredMultipleCorrelationITEM_113.00006.4000.5251.6471ITEM_213.16675.3667.6757.7500ITEM_312.33335.4667.8333.8588ITEM_413.50006.7000.7481.7857ITEM_512.66675.8667.5922.7143ReliabilityCoefficients5 itemsAlpha =.8457Standardizeditem alpha =.8609Item-total StatisticsAlphaif ItemDeletedCorrelation MatrixITEM_1ITEM_2ITEM_3ITEM_4ITEM_5ITEM_11.0000ITEM_2.29701.0000ITEM_3.7647.59411.0000ITEM_4.6860.4330.85751.0000ITEM_5.1588.8018.4763.46291.0000N of Cases =6.0纸笔计算结果Question12345Total ScoreJoe3443519Sam4343317Sue2332313Peg4453420Gil3243315Dot3232313.4722 .6667 .4722 .2222 .5833O i2 =X =16.1667, 0 2=7.4722 o =2.7335 k=5 N=6.4722 + .6667 + .4722 + .2222 + .58337.4722)=(125)(1 2.41667.4722)=(1.25)(1 - .3234) = .84575.85