我的两台电脑，windows和mac都安装了，以前觉得spss有点过于纸上谈兵。读了硕士之后，发现我的研究几乎都与spss有关，spss真的是一个傻瓜而有良心的软件。 1随机误差 包括随机测量误差和抽样误差。随机测量误差：没有固定的倾向，可使多次观测结果有大有小。抽样误差：由于抽样造成的样本指标与总体指标之间的差别。 问卷测验中测量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，也称为随机误差；二是由问卷的结构质量造成的误差，称为系统误差。 2 信度信度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。信度是用估计测量误差大小的尺度，来说明问卷测验结果中测量误差所占的比率。 信度研究的是问卷测验结果的可靠性与稳定性，可以从不同的角度来评价：（1）在相同条件下所得问卷测验结果的一致程度；（2）不同研究者用同一种问卷同时测验所得结果的一致程度；（3）同一研究者用同一种问卷在不同时间内测验所得结果的一致程度。 克隆巴赫信度系数 Cronbach’s α系数是Cronbach于1951年创立的，用于评价问卷的内部一致性。α系数取值在0到1之间，α系数越高，信度越高，问卷的内部一致性越好。Cronbach’s α系数不仅适用于两级记分的问卷，还适用于多级计分的问卷。低信度：α<, 中信度： <α<,高信度： <α。一般地，问卷的α系数在以上该问卷才具有使用价值。Cronbach‘s α值皆达以上，表明问卷信度良好 3 效度（validity） 通常是指问卷的有效性和正确性，亦即问卷能够测量出其所欲测量特性的程度。操作过程如下： 从菜单选择Analyze → Scale → Reliability Analysis…→ Item（输入问卷的各条目或各因子包含的条目）→ 单击“Statistics”按钮，弹出信度分析统计量对话框 → Descriptives for: → √ Scale if item deleted →OK Scale if item deleted:去掉当前题目整个问卷的描述统计量，即敏感性分析，包括以下内容：（1）Scale Mean if Item Deleted:去掉当前题目问卷合计分的均数；（2）Scale Variance if Item Deleted: 去掉当前题目问卷合计分的方差；（3）Corrected Item-Total Correlation: 当前题目得分与去掉当前题目问卷合计分的Pearson相关系数；（4）Squared Multiple Correlation:以当前题目为因变量，其它所有题目为自变量求得的决定系数R2；Alpha if Item Deleted: 去掉当前题目后问卷的Cronbach α系数。 效度（validity）通常是指数据的有效性和正确性，即数据能够测量出其欲测量特性的程度。效度值越高，所测定的结果与实际考察的内容之间越吻合反之，则越无效。目前研究中的效度分为内容效度和构建效度。内容效度又称为逻辑效度，指数据的贴切性和代表性，即数据能否较好的代表所欲测量的内容和引起预期反应的程度。而构建效度指的是一个测验实际测到和所要测量的数值之间的对应程度。效度分析最理想的方法是利用因子分析数据的构建效度。 为了确定数据是否适合做因子分析，首先对数据做了KMO（Kaiser-Meyerollum）测度和巴特莱特球体检验。 KMO统计量：是通过比较各变量间简单相关系数和偏相关系数的大小判断变量间的相关性，相关性强时，偏相关系数远小于简单相关系数，KMO值接近1。一般情况下，KMO>非常适合因子分析；＜KMO＜适合；以上尚可，时效果很差，以下不适宜作因子分析。 Bartlett’s球型检验（BarlettTest of Sphericity）：用于检验相关阵是否是单位阵，即各变量是否独立。它是以变量的相关系数矩阵为出发点，零假设：相关系数矩阵是一个单位阵。如果巴特利球形检验的统计计量数值较大，且对应的相伴概率值小于用户给定的显著性水平，则应该拒绝零假设；反之，则不能拒绝零假设，认为相关系数矩阵可能是一个单位阵，不适合做因子分析。若假设不能被否定，则说明这些变量间可能各自独立提供一些信息，缺少公因子。 在SPSS中执行分析－降维，因子分析analyze—data reduction--factory analysis。 4 信度和效度的差异 （1）研究的对象不同 信度：答卷者 效度：组卷人 （2）研究的角度不同 信度：测量的质量 效度：问卷的质量
如何分析信效度？
信效度：信度是效度的必要条件,信度低，效度一般都不高，但是信度高，效度也不一定高。二者的研究内容也有所不同，信度是研究回答是否可靠，效度是研究题项设计是否合理。
信度：研究数据是否可靠，也就是研究样本是否真实回答了问题。
效度：研究题是否能有效的表达研究信息或维度的概念信息，也就是研究问卷中的题项设计是否合理。
信度如何分析？以SPSSAU为例：
信度分析的位置在【问卷研究】→【信度】
信度一般针对量表题进行分析，数据格式常见是一个量表题为一列，举例如下：
信度系数：
背景：当前有一份数据,共涉及A1~A4,B1~B4,C1~C3,D1~D3共14个量表题，此14个题目共分为4个维度，分别称作A，B，C和D维度。现希望对此份数据信度度情况进行分析，以验证数据质量可靠。由于是分4个维度所以需要分析4次。先对A维度涉及A1~A4,进行分析，结果如下：
如果CITC值低于，可考虑将该项进行删除；如果“项已删除的α系数”值明显高于α系数，此时可考虑对将该项进行删除后重新分析。针对CITC值和项已删除的α系数一般用于预测试中。接着分析α系数，如果此值高于，则说明信度高；如果此值介于之间，则说明信度较好;如果此值介于，则说明信度可接受；如果此值小于，说明信度不佳；从上表可以看出α系数为大于，所以信度高，
效度：
结构效度：SPSSAU→问卷研究【效度】；区分效度和收敛效度：SPSSAU→验证性因子分析；
信度分析常用方法有Cronbach α系数法、折半信度法、重测信度法、复本信度法。
效度分析通常可以探索性因子分析、验证性因子分析。
都可以用spssau进行分析，具体可结合帮助手册快速了解操作步骤。
1、在spss的主界面中，需要选择分析并点击降维里面的因子分析。
2、下一步弹出新的对话框，直接设置相关的变量并打开选项。
3、这个时候如果没问题，就继续按照图示进行确定。
4、这样一来等看到对应的结果以后，即可做信度和效度分析了。
1、打开电脑，在桌面上鼠标右键新建Excel工作表，向工作薄中插入几列数据。
2、双击打开SPSS分析工具，点击文件--->导入数据--->Excel。
3、选择已创建好的数据.xlsx，然后点击打开。
4、读取Excel文件，勾选对应的设置选项，然后点击确定按钮。
5、将Excel文件数据导入到SPSS工具中，生成对应的数据视图，如下图所示就完成了。
信度和效度分析在问卷分析中大多都会用到的，即使是成熟的问卷，一般也是需要做的，在本科和研究生的论文中均适用。信度和效度相当于是对于问卷质量的一个前置条件，如果问卷的信度和效度比较好，证明问卷的
数据可靠性比较高，问卷数据内部一致性比较高，所以可以用来做后续的建模分析，相反，如果信度和效度不高，可能就需要重新设计问卷，发放问卷。信度分析在spss的分析中，最主要的Cronbach’s alpha系数。操作步骤为：点击分析-标度-可靠性分析-选择项-确定，只需要把问卷中的题目放到信度分析的选项框中就可以：  得到的结果如图： Cronbach’s alpha系数值得范围以及信度的效果：～非常好～相当好；～最小可接受值；～最好不要； 所以通过上表可以看出该问卷信度相当好。（不同的参考文献对于这个系数的要求也不同，一般来说，Cronbach’s alpha系数大于都是可以接受的）效度分析效
度分析在用spss进行分析的时候使用的方法是因子分析。效度分析对于很多的同学来说是最不好处理的。效度比较好代表的是问卷的数据内部一致性比较好，也就是说每个维度的所有题目的选择上基本是一致的，维度划分比较好。比方说：职业目标维度的5个题目分别为：1、对于将来做什么工作，我已经做了决定2、尽管现在我还是个学生，但是我能想象出将来自己工作状况3、我已经选定了我的职业，所以，现在我不用担心职业的问题4、对于职业，我已经做了明确的决定5、尽管以后我可能会改变想法，但现在，我已经选定了一个吸引我的职业。对应的选项为5级量表，分别为：1,2,3,4,5代表的是 非常不符合、有些不符合、不能确定、有些符合、非常符合。如果问卷填写人认真填写，那这些题目的选择上应该不会存在太大差异，因为这些题目都是换着方法对同一个问题的问法。需要注意的一点是，如果在问卷题目中有反向的题目，需要先将反向的题目转换为正向的题目。同一个维度的数据通过效度分析后再进行问卷数据的矩阵运算和旋转后也会自动落到一个维度上。效度分析最好的结果是，整体的问卷会按照不同的维度划分成对应的主成分，如果不是这样的就需要考虑重新做问卷或者和导师沟通下如何分析。效度分析操作步骤：分析-降维-因子-把量表的变量移动到右侧变量框中-描述-选择KMO/提取-选择碎石图/旋转-选择最大方差法/选项-排除小系数。分别选择好后都需要点继续。      生成结果以及解释： 通过SPSS25进行分析，需要分析显著性和KMO值，显著性小于，说明该问卷数据适用于做因子分析，然后看KMO值，如果此值高于，则说明效度高；如果此值介于之间，则说明效度较好；如果此值介于，则说明效度可接受，如果此值小于，说明效度不佳。 第二个图片，公因子提取的比例数据。提取的公因子均大于，说明提取的公因子可以比较好的解释问卷的数据。这个在论文中没有明确的标准，一般写大于就可以。 这是第三个表格，这个表格代表的是提取的公因子解释问卷数据的比例。公因子提取的数量默认是提取特征值大于1的，上表可以看出，只有前3个是大于1的，所以提取前3个公因子。公因子解释整体问卷数据的比例为，这个数值是看最右下键的数值。一般高于60%都是可以接受的。问卷信度效度比较好的时候这个数值可以到80%左右。 上图为输出的碎石图。对于碎石图普遍的解释是找出图中的陡坡和缓坡的临界点，就认为陡坡的是需要提取的公因子，可以看出第3和4为临界点。从碎石图可以看出每个因子代表的特征值，从碎石图可以更清晰的看出，前三个因子的特征值大于1，第四个因子所包含的信息量就小于1，也就是说第四个因子所代表的信息量已经不足以代表1道题目，所以就没有要提取多余的因子。 这是第四个表格，旋转后的成分矩阵表（注意，一般都是要用最大方差法对成分矩阵进行旋转的，不然因子之间容易混杂在一起，不容易区分出来）。这个表格代表的是每个因子在每个题目上所包含的信息量。一个比较好的问卷数据最终的展现的结果是每个因子将会代表一个维度，这个维度和手动做的维度划分是一致的。通过上表可以看出问卷数据被分成了三个主要的因子，分别为第VAR00001 - VAR00004, VAR00005- VAR00008, VAR00009- VAR00012三个主要的因子，也就是说上述三个段的题目分别代表不同的因子。因子分析的结果和问卷的维度划分是一致的是最好的情况，说明问卷效度很好，如果旋转后的成分矩阵和维度划分是不一致的，可以考虑重新做问卷或者使用成熟的问卷重新发放（这就又回到了问卷设计阶段）、或者和老师沟通下处理的方法，有的不严格的老师效度分析只要KMO的数值就可以，这样就可以避免展现这个表格。
效度有很多中，有效标效度、结构效度、内容效度等所谓内容效度 就是指你的问卷内容 是否反映了你所调研的内容，这个通常是通过专家评审来体现的，不用量化分析效标效度 是指问卷题目与某个已经明确有效的标的目标之间是否有显著的相关性，这个首先需要确定效标，然后采用相关分析 来分析 问卷题目与效标题目之间的相关性大小就可以体现最后是结构效度，分两种方法，一种是探索性结构效度，即事先没有结构维度的分类，然后用spss通过探索性因子分析来 探索问卷的结构维度； 另一种是验证性结构效度，即事先已经有假设或者分好的维度结构，然后通过amos软件 来做验证性因子分析 来验证事先分好的维度结构是否有效等。所以要看你想要做的效度分析，一般spss 通常都是做探索性因子分析 来做探索性结构效度
1、在spss的主界面中，需要选择分析并点击降维里面的因子分析。
2、下一步弹出新的对话框，直接设置相关的变量并打开选项。
3、这个时候如果没问题，就继续按照图示进行确定。
4、这样一来等看到对应的结果以后，即可做信度和效度分析了。
01信度低，效度不可能高因为信度低意味着问卷填写存在着不一致，就不可能反映真实情况，也不可能做到准确测量。02信度高，效度也未必高因为信度仅仅测量的是一致性问题，那么如果问卷填写人都对问卷中问题理解有偏差，那么可能一致性是满足的，也就是信度较高，但问卷也不能反映实际情况。03效度高，信度一定高也就是说，量表本身能反映实际情况，与实际都偏差不大，也就不存在不一致的情况了。
一、信度
1、信度即可靠性，它指的是采取同样的方法对同一对象重复进行测量时，其所得结果相一致的程度。从另一方面来说，信度就是指测量数据的可靠程度。
2、信度是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。
3、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一致性，从而降低信度。
二、效度
1、效度即有效性，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。效度是指所测量到的结果反映所想要考察内容的程度，测量结果与要考察的内容越吻合，则效度越高；反之，则效度越低。效度分为三种类型：内容效度、准则效度和结构效度。
2、效度是测量的有效性程度，即测量工具确能测出其所要测量特质的程度，或者简单地说是指一个测验的准确性、有用性。效度是科学的测量工具所必须具备的最重要的条件。
3、在社会测量中，对作为测量工具的问卷或量表的效度要求较高。鉴别效度须明确测量的目的与范围，考虑所要测量的内容并分析其性质与特征，检查测量的内容是否与测量的目的相符，进而判断测量结果是否反映了所要测量的特质的程度。
【测验的效度】：
效度指测验的正确性和有效性，即测验能够测到被测量对象的真实水平的程度。
通俗讲就是，效度指，一个测验能够测得出想要测量的东西。
比如，我想测大家的身高，用卷尺测出身高，这就是效度高。但是，我用体重计测大家的身高，这就是效度低、没效度。
【测验的信度】：
信度指测验的可靠性和多次测量结果的一致性程度。
一个好的测验，测出的数据必须稳定、可靠，多次测量结果要保持一致，这样才让人信服。否则就不可信。
通俗讲，信度就是一次测量很可靠，再测一次，再测10次，结果都是差不多的。
比如，我用试卷测大家的心理学成绩，今天测大家考90分，明天测、后天测，还是90分，这就说明我这份试卷的信度高。
信度分析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。效度分析是指指测量工具或手段能够准确测出所需测量的事物的程度。
一、信度分析
二、效度分析
【信度和效度的关系和区别】：
(1)信度低，效度不可能高。因为如果测量的数据不准确，也并不能有效地说明所研究的对象。
(2)信度高，效度未必高。例如，如果我们准确地测量出某人的经济收入，也未必能够说明他的消费水平。
(3)效度低，信度很可能高。例如，即是一项研究未能说明社会流动的原因，但它很有可能很精确很可靠地调查各个时期各种类型的人的流动数量。
信度
是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一致性，从而降低信度。
不同的指标有不同的要求，α系数大于比较好。
信度和效度分析在问卷分析中大多都会用到的，即使是成熟的问卷，一般也是需要做的，在本科和研究生的论文中均适用。
信度和效度相当于是对于问卷质量的一个前置条件，如果问卷的信度和效度比较好，证明问卷的数据可靠性比较高，问卷数据内部一致性比较高，所以可以用来做后续的建模分析，相反，如果信度和效度不高，可能就需要重新设计问卷，发放问卷。
功能强大
具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能。自带11种类型136个函数。SPSS提供了从简单的统计描述到复杂的多因素统计分析方法，比如数据的探索性分析、统计描述、列联表分析、二维相关、秩相关、偏相关、方差分析、非参数检验、多元回归、生存分析、协方差分析、判别分析、因子分析、聚类分析、非线性回归、Logistic回归等。
以上内容参考：百度百科-spss
一般要大于说明问卷调查质量比较良好。
信度是指测验结果的一致性、稳定性及可靠性。指的是采取同样的方法对同一对象重复进行测量时，其所得结果相一致的程度。从另一方面来说，信度就是指测量数据的可靠程度。信度公式为X=T+B+E，T表示真实值，B表示偏差即系统误差，E表示测量的随机误差，X 表示测量结果。
效度，即有效性，是指测量工具或手段能够准确测出所需测量的事物或者所测量到的结果反映所想要考察内容的程度，测量结果与要考察的内容越吻合，则效度越高；反之，则效度越低。效度是科学的测量工具所必须具备的最重要的条件。
效度的特征：
1、效度具有相对性：
任何测验的效度是对一定的目标来说的，或者说测验只有用于与测验目标一致的目的和场合才会有效。 所以，在评价测验的效度时，必须考虑效度测验的目的与功能。
2、效度具有连续性：
测验效度通常用相关系数表示，它只有程度上的不同，而没有“全有”或“全无”的区别。效度是针对测验结果的。
1、在spss的主界面中，需要选择分析并点击降维里面的因子分析。
2、下一步弹出新的对话框，直接设置相关的变量并打开选项。
3、这个时候如果没问题，就继续按照图示进行确定。
4、这样一来等看到对应的结果以后，即可做信度和效度分析了。
信度和效度分析在问卷分析中大多都会用到的，即使是成熟的问卷，一般也是需要做的，在本科和研究生的论文中均适用。信度和效度相当于是对于问卷质量的一个前置条件，如果问卷的信度和效度比较好，证明问卷的
数据可靠性比较高，问卷数据内部一致性比较高，所以可以用来做后续的建模分析，相反，如果信度和效度不高，可能就需要重新设计问卷，发放问卷。信度分析在spss的分析中，最主要的Cronbach’s alpha系数。操作步骤为：点击分析-标度-可靠性分析-选择项-确定，只需要把问卷中的题目放到信度分析的选项框中就可以：  得到的结果如图： Cronbach’s alpha系数值得范围以及信度的效果：～非常好～相当好；～最小可接受值；～最好不要； 所以通过上表可以看出该问卷信度相当好。（不同的参考文献对于这个系数的要求也不同，一般来说，Cronbach’s alpha系数大于都是可以接受的）效度分析效
度分析在用spss进行分析的时候使用的方法是因子分析。效度分析对于很多的同学来说是最不好处理的。效度比较好代表的是问卷的数据内部一致性比较好，也就是说每个维度的所有题目的选择上基本是一致的，维度划分比较好。比方说：职业目标维度的5个题目分别为：1、对于将来做什么工作，我已经做了决定2、尽管现在我还是个学生，但是我能想象出将来自己工作状况3、我已经选定了我的职业，所以，现在我不用担心职业的问题4、对于职业，我已经做了明确的决定5、尽管以后我可能会改变想法，但现在，我已经选定了一个吸引我的职业。对应的选项为5级量表，分别为：1,2,3,4,5代表的是 非常不符合、有些不符合、不能确定、有些符合、非常符合。如果问卷填写人认真填写，那这些题目的选择上应该不会存在太大差异，因为这些题目都是换着方法对同一个问题的问法。需要注意的一点是，如果在问卷题目中有反向的题目，需要先将反向的题目转换为正向的题目。同一个维度的数据通过效度分析后再进行问卷数据的矩阵运算和旋转后也会自动落到一个维度上。效度分析最好的结果是，整体的问卷会按照不同的维度划分成对应的主成分，如果不是这样的就需要考虑重新做问卷或者和导师沟通下如何分析。效度分析操作步骤：分析-降维-因子-把量表的变量移动到右侧变量框中-描述-选择KMO/提取-选择碎石图/旋转-选择最大方差法/选项-排除小系数。分别选择好后都需要点继续。      生成结果以及解释： 通过SPSS25进行分析，需要分析显著性和KMO值，显著性小于，说明该问卷数据适用于做因子分析，然后看KMO值，如果此值高于，则说明效度高；如果此值介于之间，则说明效度较好；如果此值介于，则说明效度可接受，如果此值小于，说明效度不佳。 第二个图片，公因子提取的比例数据。提取的公因子均大于，说明提取的公因子可以比较好的解释问卷的数据。这个在论文中没有明确的标准，一般写大于就可以。 这是第三个表格，这个表格代表的是提取的公因子解释问卷数据的比例。公因子提取的数量默认是提取特征值大于1的，上表可以看出，只有前3个是大于1的，所以提取前3个公因子。公因子解释整体问卷数据的比例为，这个数值是看最右下键的数值。一般高于60%都是可以接受的。问卷信度效度比较好的时候这个数值可以到80%左右。 上图为输出的碎石图。对于碎石图普遍的解释是找出图中的陡坡和缓坡的临界点，就认为陡坡的是需要提取的公因子，可以看出第3和4为临界点。从碎石图可以看出每个因子代表的特征值，从碎石图可以更清晰的看出，前三个因子的特征值大于1，第四个因子所包含的信息量就小于1，也就是说第四个因子所代表的信息量已经不足以代表1道题目，所以就没有要提取多余的因子。 这是第四个表格，旋转后的成分矩阵表（注意，一般都是要用最大方差法对成分矩阵进行旋转的，不然因子之间容易混杂在一起，不容易区分出来）。这个表格代表的是每个因子在每个题目上所包含的信息量。一个比较好的问卷数据最终的展现的结果是每个因子将会代表一个维度，这个维度和手动做的维度划分是一致的。通过上表可以看出问卷数据被分成了三个主要的因子，分别为第VAR00001 - VAR00004, VAR00005- VAR00008, VAR00009- VAR00012三个主要的因子，也就是说上述三个段的题目分别代表不同的因子。因子分析的结果和问卷的维度划分是一致的是最好的情况，说明问卷效度很好，如果旋转后的成分矩阵和维度划分是不一致的，可以考虑重新做问卷或者使用成熟的问卷重新发放（这就又回到了问卷设计阶段）、或者和老师沟通下处理的方法，有的不严格的老师效度分析只要KMO的数值就可以，这样就可以避免展现这个表格。
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。
毕业论文信效度分析要。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。效度是指所测量到的结果反映所想要考察内容的程度，测量结果与要考察的内容越吻合，则效度越高；反之，则效度越低。效度分为三种类型：内容效度、准则效度和结构效度。