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。
应该达到0.7以上。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。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。
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可用专家法和因子分析，菜单Analyze->通常使用克朗巴哈信度系数法（Cronbachα）来测量此种问卷的信度;Reliabilityanalysis效度没有公认的一个指标。如果用SPSS;Scale->.7以上问卷的可信度较高。一般认为在0。克朗巴哈信度系数是目前最常用的信度系数
1.信度是指一份问卷的可靠性,即回答者对问卷内容的真实性和可靠性的一种估计,也称可靠性。信度是问卷研究的一项重要质量指标。 2.效度是指一份问卷能够测量所要测量的变量的程度,即问卷的测量功效,也就是问卷实际上测量了所要测量的东西的程度。效度是问卷研究的一项重要质量指标。 3.效度和信度的区别与联系信度与效度的区别信度与信度的区别信度是一种测量工具的可靠性,而效度则是一种测量工具测量的有效程度。效度是信度的基础和前提,没有效度,信度的结论是无法得出的。信度是效度的基础和前提,没有信度,效度的结论是无法得出的。效度是信度的基础和前提,没有效度,信度的结论是无法得出的。信度是信度的基础和前提,没有信度。
信度（reliability）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。
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。
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。
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。
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。
问卷分类：
按调查方式分，问卷可分为：自填问卷和访问问卷。
自填问卷是由被访者自己填答的问卷。访问问卷是访问员通过来访被采访音．由访问员填答的问卷。自填式问卷由于发送的方式不同而又分为发送问卷和邮寄问卷两类。发送问卷是由调查员直接将问卷送到被访问音手中，并由调查员直接回收的调查形式。
而邮寄问卷是由调查单位直接邮寄结被访者，被访者自己填答后，再邮寄回调查单位的调查形式。
这几种调查形式的特点是：访问问卷的回收率最高，填答的结果也最可靠，但是成本高，费时长，这种间卷的回收率一般要求在90%以上；寄间卷，回收串低，调查过程不能进行控制，因此可信性与有效性都较低。
而且由于回收率低．会导致样本出现偏差，影响样本对总体的报断。一般来讲，邮寄问卷的回收率在50%左右就可以了；发送式自填问卷的优缺点介于上述两者之间，回收率要求在67%以上。
问卷调查法是教育研究中广泛采用的一种调查方法，为了保证问卷具有较高的可靠性和有效性，在形成正式问卷之前，应当对问卷进行试测，并对试测结果进行信度和效度分析，根据分析结果筛选问卷题项，调整问卷架构，从而提升问卷的信度和效度。说了这么多，我们先对一些调研小白解释一下，什么是信度和效度？信度：可靠性、一致性或稳定性。比如说，在对同一对象进行测量，多次测量结果都很接近，我们就认为这个结果是可信的，也就是信度高。如果每次测量的结果都有很大的差异，则说明信度较低。效度：正确性程度，效度越高表示测量结果越能显示出所要测量对象的真正特征。他们两的差别在于信度度量的是问卷测量结果是否一致的可靠程度，而不涉及结果是否正确的问题；效度则针对问卷测量的目的，重点考察测量结果的有效性。对于量表来说，效度是首要条件，而信度是效度的必要条件。也就是说有效的问卷必定是可信的问卷，但可信的问卷未必是有效的问卷。了解了定义后，我们来聊一聊检测调查问卷信效度的方法。信度分析（可靠性分析）1. 重测信度法用同样的问卷对同一被测间隔一定时间的重复测试，也可称作测试——再测方法，计算两次测试结果的相关系数。很显然这是稳定系数，即跨时间的一致性。重测信度法适用于事实性的问卷，也可用于不易受环境影响的态度、意见式问卷。由于重测信度需要对同一样本试测两次，而被测容易受到各种事件、活动的影响，所以间隔时间需要适当。较常用者为间隔二星期或一个月。2. 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模式不同外，在内容、格式、难度和对应题项的提问方向等方面要完全一致，而在实际调查中，很难使调查问卷达到这种要求，因此采用这种方法者较少。3. 折半信度法 折半信度法是将调查项目分为两半，计算两半得分的相关系数，进而估计整个量表的信度。折半信度属于内在一致性系数，测量的是两半题项得分间的一致性。这种方法一般不适用于事实式问卷，常用于态度、意见式问卷的信度分析。进行折半信度分析时，如果量表中含有反意题项，应先将反意题项的得分作逆向处理，以确保各题项得分方向的一致性，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，最后求出整个量表的信度系数。4. α信度系数法 Cronbachα信度系数是目前最常用的信度系数，其公式为︰α=(n/n-1)*(1-(∑Si2)/ST2)其中，n为量表中题项的总数，Si2为第i题得分的题内方差，ST2为全部题项总得分的方差。从公式中可以看出，α系数评价的是量表中各题项得分间的一致性，属于内在一致性系数。这种方法适用于态度、意见式问卷（量表）的信度分析。效度分析1. 单项与总和相关效度分析 也称为内容效度或逻辑效度，指的是测量的内容与测量目标之间是否适合，也可以说是指测量所选择的项目是否“看起来”符合测量的目的和要求。主要依据调查设计人员的主观判断。这种方法用于测量量表的内容效度。内容效度又称表面效度或逻辑效度，它是指所设计的题项能否代表所要测量的内容或主题。对内容效度常采用逻辑分析与统计分析相结合的方法进行评价。2. 准则效度分析 准则效度又称为效标效度或预测效度。准则效度分析是根据已经得到确定的某种理论，选择一种指标或测量工具作为准则，分析问卷题项与准则的联系，若二者相关显著，或者问卷题项对准则的不同取值、特性表现出显著差异，则为有效的题项。评价准则效度的方法是相关分析或差异显著性检验。在调查问卷的效度分析中，选择一个合适的准则往往十分困难，使这种方法的应用受到一定限制。3. 结构效度分析 结构效度是为了说明从量表所获得的结果与设计该量表时所假定的理论之间的符合程度。研究者在设计量表时，通常会事先假定一定的量表结构（n个维度），这种结构是否与测量的数据相符合（是否确定存在上述几个维度），需要进行验证。为了提升调查问卷的质量，进而提升整个研究的价值，问卷的信度和效度分析绝非赘疣蛇足，而是研究过程中必不可少的重要环节。
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
提升效率：1、精心设计每个指标项，主要包括三个方面的内容:从同问题不同的侧面设计调查指标项;有意识地设计出某些校验项针对同组样本多次则量。2、基于小样本调开数据分析其信度，主要包括四个方面的内容:对相关数据项进行致性检验;总体属性和子属性的一致性检验;复本数据的一致性检验;校验项的致性检验。信度是调研数据与项目评价数据可靠性的重要指标，是数据的可靠程度信度反映的是调研数据的客观性，即针对收集到的数据精心设计每个指标项。
在实施调查过程中，严格的按照调查方案选择调查对象，确定合理的调查时间、地点、环境；以及在调查过程中积极争取调查对象的合作；访问过程中严格按照计划实施等是我们对收集高质量调查数据的保证
能否通过问卷调查收集到准确的、有效的高质量数据，完善的问卷设计是前提，而周密的按照调查方案实施数据收集是保证。此外，对调查结果的正确汇总、整理、分析，以及选用适当的信度和效度检验方法也是我们提高问卷调查数据质量不可或缺的条件。
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一般是需要写进去的， 1、论文题目：要求准确、简练、醒目、新颖。2、目录：目录是论文中主要段落的简表。（短篇论文不必列目录）3、提要：是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。字数少可几十字，多不超过三百字为宜。4、关键词或主题词：关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的，是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作机系统标引论文内容特征的词语，便于信息系统汇集，以供读者检索。 每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词，另起一行，排在“提要”的左下方。主题词是经过规范化的词，在确定主题词时，要对论文进行主题，依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。5、论文正文：（1）引言：引言又称前言、序言和导言，用在论文的开头。 引言一般要概括地写出作者意图，说明选题的目的和意义, 并指出论文写作的范围。引言要短小精悍、紧扣主题。〈2）论文正文：正文是论文的主体，正文应包括论点、论据、 论证过程和结论。主体部分包括以下内容：a.提出-论点；b.分析问题-论据和论证；c.解决问题-论证与步骤；d.结论。6、一篇论文的参考文献是将论文在和写作中可参考或引证的主要文献资料，列于论文的末尾。参考文献应另起一页，标注方式按《GB7714-87文后参考文献著录规则》进行。中文：标题--作者--出版物信息（版地、版者、版期）：作者--标题--出版物信息所列参考文献的要求是：（1）所列参考文献应是正式出版物，以便读者考证。（2）所列举的参考文献要标明序号、著作或文章的标题、作者、出版物信息。
论文结尾。根据查询相关公开信息显示，信效度分析大多放在论文结尾。信度分析也称为可靠性分析，用于测量样本回答结果是否可靠，即样本有没有真实作答量表类题项。
信效度分析都需要的，两个验证说明是不一样的。一般都是在问卷调查的章节中，说明问卷调查的科学性。
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。
不同的指标有不同的要求，α系数大于0.7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
做alpha信度检验啊一般要大于0.7说明问卷调查质量比较良好
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。