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，本来增加样本容量也是个好办法，不过既然你说没时间，那就没法子了。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
您好，要解决信度低效度高的问题，首先要明确自己的目标，然后根据目标来制定有效的策略。首先，要提高信度，就要提高质量，提高质量的方法有很多，比如提高产品的质量、提高服务的质量、提高管理的质量等。其次，要提高效率，可以采用一些先进的技术，比如管理信息化、流程自动化、智能化等，以提高工作效率。此外，还可以采取一些激励措施，比如提高工资、提供奖励等，以激励员工更加努力工作，提高工作效率。总之，要解决信度低效度高的问题，就要采取有效的措施，提高质量和效率，以提高信度和效度。希望采纳
提高信度的方法方法1：适当增加同质的题目来增加量表的长度方法2：问卷题目设置的难度适中方法3：测验的时间够充分提高效度的方法方法1：确定好量表的假设结构维度，编好每个问题题目方法2：保证回收量表的质量和数量，题目数量与被试样本数量之比最好是1:5方法3：适当增加同质的题目来增加量表的长度
信度分析，即研究样本数据是否真实可靠，通俗来讲即研究样本是否真实回答各个题项。如果样本没有真实回答，信度肯定不达标，而有时即使样本真实回答，信度也不一定达标。信度分析可以分为四类，分别是：α信度系数、折半信度、复本信度和重测信度。
(1) α信度系数，即内部一致性系数。此类信度分析最为常见，基本上所有问卷信度分析均会使用此类分析。通过软件计算出α信度系数值，并且用其进行信度水平判断。进行此分析前，首先需要对反向题进行反向操作，并且α信度系数的测量通常以最小的维度为准，而非大维度。
一般来讲：α系数最好在以上，之间属于可以接受范围，而分量表的α信度系数希望在以上， 之间可以接受。如果α信度系数低于则考虑修改量表。从α信度系数计算公式来看，维度对应的题项越多，以及样本量越多时，此值会越大。从笔者经验来看，如果某个维度仅由三个或者两个题项组成，并且样本量在200以下时，那么α信度系数通常会较小(低于)。1个题项表达的维度无法进行α信度系数计算。
α信度系数是问卷信度分析中最为常见的分析方法，绝大多数时候使用α信度系数进行信度测量即可，笔者建议使用α信度系数进行问卷信度测量，问卷前测也类似，但问卷前测时会结合CITC和删除某项后的信度系数值进行判断是否修正或者删除题项，通常来讲，CITC值低于，或者删除某项后的信度系数值反而上升左右时应该考虑对题项进行修正或者删除处理。
论文信度效度怎么分析介绍如下：
要看做的内容是什么，如果你的问卷中的四个维度同质性很高，那么我们通常只报告整体的Cronbach's Alpha系数。比如一份语言测试（单一能力测验），那么就不需要报告每个部分的Cronbach's Alpha了。
但是如果不是，比如是人格测验，那么通常是要报告每个分测验和总的Cronbach's Alpha。不过你放心，一般这个信度指标和题目数量有关，也就是说题目越多，信度就越高。所以总体的指标一定不会低于单个分测验的。
另外，测验当然要做效度分析了。既然你的问卷结构已经确定，建议你做验证性因素分析，可以用结构方程模型做，具体工具推荐AMOS。
信效度分析：
统计学分析中经常会采用问卷调查的方法来获取分析数据，为了保证统计设计质量，往往需要检测调查问卷的质量，也就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。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。
信度效度检验在问卷调查的过程中是必须要做的。
信度效度检验在问卷调查的过程中是必须要做的，因为问卷调查往往只是整个项目的一个环节，在正确项目的目标下，一定会另有调查的可信度，有效分析来支持调查结果，这样我们的问卷调查才有可信度，结果也能趋于正确数据。
信度指测验结果的一致性、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。
一般如果是含有量表的问卷都需要做信效度分析。非量表问卷可以使用文字形式进行描述，无论是什么类型的问卷，都应该在论文中进行表述以证明数据质量可信可靠。
如果是自编量表，一般需要进行预测试，就是在小范围发放问卷，进行信效度分析，对信效度较低的题项进行修改或删除，便于研究者对初测问卷进行一定调整以形成最终版本。当然，正式研究还是要做信效度分析。
效度与信度是优良测量工具所必备的两项主要条件。效度与信度之间存在的关系，可以用一句话来概括：信度是效度的必要条件而非充分条件。
信度是效度的必要条件，就是说，一个指标要有效度就必须有信度，不可信就不可能正确。但是，信度不是效度的充分条件，即是说，有了信度，不一定有效度。
严格来说！不是所有问卷都适合做信效度分析，信效度分析主要针对【量表】类问卷，而如果只是调查一些客观现实（如年龄、性别、职业、车辆、工资等）以【显变量】为主的问卷，是不适合做信效度分析的！判断一些变量之间是否适合做信效度检验，应该关注这么几点：
（1）潜变量：直接无法观测到的变量，主要反映人的认知和主观意愿等。
（2）可测：可以被测量的变量，一般是有序或等距的变量，而不是像地点这样的分类变量。
（3）变量之间等距等尺度：例如均采用5点或7点评分法获得的测量数据。
不同的指标有不同的要求α系数大于比较好我经常帮别人做这类的数据分析的
做alpha信度检验啊一般要大于说明问卷调查质量比较良好
作为审稿人，接到稿子的时候，大致会先整体看一下，如果具有新颖性，并且实验做的条理足够清晰，那么至少也是大修以上。而我们都知道，不管你评分时候选大修，还是小修，它们的分类都在“接收”那一栏。你找一下北京译顶科技，那边润色和翻译都能做想了解详细些不妨统一去知道了解下
一、论文查重系统选择的不同不同的论文查重系统，所收录的数据以及算法是不同的，所以检测结果自然也不可能相同。如果想结果与学校是差不多的，那么只能选择学校要求的论文查重系统进行检测，只有这样才能保证准确性。二、提交论文的格式应符合规范提交论文后，系统会自动识别提交的内容，把一些不需要参与查重的内容去除，例如目录、参考文献等。所以如果提交的论文格式符合要求，那么系统就会自动识别，不会影响到检测结果。
很多同学都意识到论文查重的重要性，他们会在提交论文之前会进行论文查重。如果出现不合格的情况，至少他们有很多修改调整的机会，不会被学校直接退回。查重后，会有一份相应的论文查重报告，可以确定论文的哪一部分有问题。特别是Papertime的查重系统，有明确的红色标记，有修改建议，这样大家修改调整论文会更方便。论文反复修改不合格怎么办？确定不合格的原因重新查重后，论文基本都会有相应的修改建议。如果按照修改建议对论文进行修改调整，一般不会出现不合格的情况，至少可以保证论文的重复率在20％以内。但如果论文经过反复修改仍然不合格，就要考虑是引文的问题，还是某些段落没有修改的原因。确定原因后才能解决问题。大量的关键词被替换很多时候，论文会有大量相同的关键词，导致查重率很高，因为论文的查重系统没有办法识别是否是你所在学科的一些关键关键词。这样的关键词除了在我们的论文中会在很多文章中重复出现，所以建议你直接替换这样的关键词，可以有效降低查重率。修改引用格式如果经过反复的查重论文的查重率仍然较高，通常是因为我们的格式不正确。要在论文中大量使用英文段落。偶尔一两句就够了。写论文的时候可能会借鉴别人的观点，但还是建议你选择一些基本的观点，然后用自己的话来阐述。即使你不够专业，也没有问题。
论文重复率检测是非常重要的一步。如果我们的论文查重不符合学校标准，会影响毕业。不仅是本科生，还有硕士写的硕士论文。如果论文没有达到要求的重复率，会延迟毕业。不管是什么学校，毕业论文的查重都有非常严格的要求。除了在规定时间内上交完整的论文，还必须保证论文的原创性。要做到这一点，我们必须提前检查我们论文的论文重复，这样才能有效避免不合格的论文重复率检测。试想一下，如果我们辛辛苦苦准备论文，结果最后一步出现了问题，影响了我们的毕业。这不值得。我们可以使用论文查重系统进行查重后再交给学校。如果你用的是正规可靠的论文查重系统，那么你就不用担心我们的论文查重会影响你的毕业。当然，为了检查论文的重复，需要保证查重系统的准确性，所以我们应该选择一个优秀的论文查重系统。paperfree免费查重系统拥有一个庞大的对比数据库，其自研的优秀算法使其成为了一个值得信赖的论文查重网站，用于在全球范围内检查中文原创性和防止抄袭。具有精度高、重复内容真实红色标记、提供详细相似来源和修改意见等功能。文查重系统的论文查重准确率很高，所以如果我们的论文查重率因为查重而很低，那么我们的论文通过的概率就会比较高了。
在论文写作中，导师常常告诉我们，调研要有信效度检验，那么信度、效度是什么？怎么分析信效度呢？ 信度是指测量的可信程度。 我们来看一个比较理想的状态。当我们用一个测量工具，对我们需要测量的对象测量了很多次后，得到的结果都是一样的。这时我们可以说这个测量工具是可以信赖的。 但是现实中，由于随机误差的影响，不可能达到这种状态。 那么我们怎么评估我们的测量工具是可以信赖的呢？ 我们可以计算我们用自己的测量工具得到的结果与理想状态的差距。如果差距越小，那么我们的测量工具就越可靠。 这个差距就是信度。 信度有不同的指标，我们只要明白什么时候用什么指标来检验信度就可以了。剩下的计算，统计软件可以帮我们完成，我们只要选择我们需要的计算公式进行计算，就能得出我们想要的结果。 效度则是考察我们使用的测量工具是否能有效度量我们要测量的变量。 较为公认的说法是，效度分为三种：内容效度、校标效度和构念效度。 内容效度指问题的撰写是否能准确反映测量的初衷。 校标效度指测量工具与某个公认的标准的关系是否紧密。（研究目的是测量是否能较为准确地进行预测。） 构念效度指测量工具能测量出的结果和理论预测或理论结论之间的关系是否紧密相关。（研究目的是验证理论用于测量的有效性。）那么文献中经常看到的表面效度，聚合效度，区别效度呢？ 表面效度：题项的表述是否明确、清晰、规范。（一般依据专家的意见来检验，具有主观性，不够牢靠。） 构念效度包含区分效度，聚合效度。当测量对象包含较为复杂的相互关系时，需要细化分析了。 区别效度：一个测量中，不同项目得到的测量结果能够得到区分。 聚合效度：测量一个特征的项目中，项目中不同题项应该指向同一相同特征。 那我们具体要怎么做呢？ 和信度一样，我们只要了解在什么情况下用什么指标检验效度就好，剩下的计算软件会帮我们完成。在写文章时，我们只要依据自己的问卷或量表，选择合适的信度、效度检验指标，利用软件计算出结果，就可以验证问卷或量表设计是否可信、有效了。
是啊，q我，我帮你
会查。毕业论文是会查原始问卷的，老师会根据你所写的向你提问，所以论文必须掌握丰富确凿材料，丰富确凿材料，一方面来自于实地考察，另一方面来自书报杂志和互联网。在毕业论文里面的问卷数据通常来说，不会被查的，如果论文当中出现了大量的问卷调研，那么会有问卷调研的结果，只要符合常规，大多数情况下，学校是不会查学生的原始调查问卷的，但是如果在调研结果像出现了严重的与事实不相符的现象，那么很有可能会要求学生提供原始的调研问卷。
加油，祝顺利、
益派调查网可以免费发布调查问卷，可以免费使用样本。调查问卷包含的题型多种多样，开放题、矩阵题什么的都能做，基本满足论文中设计的数据调查及分析。
论文信度效度怎么分析介绍如下：
要看做的内容是什么，如果你的问卷中的四个维度同质性很高，那么我们通常只报告整体的Cronbach's Alpha系数。比如一份语言测试（单一能力测验），那么就不需要报告每个部分的Cronbach's Alpha了。
但是如果不是，比如是人格测验，那么通常是要报告每个分测验和总的Cronbach's Alpha。不过你放心，一般这个信度指标和题目数量有关，也就是说题目越多，信度就越高。所以总体的指标一定不会低于单个分测验的。
另外，测验当然要做效度分析了。既然你的问卷结构已经确定，建议你做验证性因素分析，可以用结构方程模型做，具体工具推荐AMOS。
信效度分析：
统计学分析中经常会采用问卷调查的方法来获取分析数据，为了保证统计设计质量，往往需要检测调查问卷的质量，也就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。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。
信度效度检验在问卷调查的过程中是必须要做的。
信度效度检验在问卷调查的过程中是必须要做的，因为问卷调查往往只是整个项目的一个环节，在正确项目的目标下，一定会另有调查的可信度，有效分析来支持调查结果，这样我们的问卷调查才有可信度，结果也能趋于正确数据。
信度指测验结果的一致性、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。
一般如果是含有量表的问卷都需要做信效度分析。非量表问卷可以使用文字形式进行描述，无论是什么类型的问卷，都应该在论文中进行表述以证明数据质量可信可靠。
如果是自编量表，一般需要进行预测试，就是在小范围发放问卷，进行信效度分析，对信效度较低的题项进行修改或删除，便于研究者对初测问卷进行一定调整以形成最终版本。当然，正式研究还是要做信效度分析。
效度与信度是优良测量工具所必备的两项主要条件。效度与信度之间存在的关系，可以用一句话来概括：信度是效度的必要条件而非充分条件。
信度是效度的必要条件，就是说，一个指标要有效度就必须有信度，不可信就不可能正确。但是，信度不是效度的充分条件，即是说，有了信度，不一定有效度。
严格来说！不是所有问卷都适合做信效度分析，信效度分析主要针对【量表】类问卷，而如果只是调查一些客观现实（如年龄、性别、职业、车辆、工资等）以【显变量】为主的问卷，是不适合做信效度分析的！判断一些变量之间是否适合做信效度检验，应该关注这么几点：
（1）潜变量：直接无法观测到的变量，主要反映人的认知和主观意愿等。
（2）可测：可以被测量的变量，一般是有序或等距的变量，而不是像地点这样的分类变量。
（3）变量之间等距等尺度：例如均采用5点或7点评分法获得的测量数据。