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Lookiamycm
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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。

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设计监理

实际肯定不行的,一份没有信效度的问卷就没有任何参考借鉴价值,更论证不了任何问题,如果导师查的不严那就另说了

131 评论

空山青雨

一般问卷都是需要做信效度检验的,表明你的研究工具可靠、可信。

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。

如果含有多选题是无法做信度分析。而非量表类问卷的选择题信度与效度主要通过专家审定,无需进行信度分析。

信度测定的缺点:由于涉及误差平方和,所以,需要对相同的调查对象,通过多次重复测量,在估计T和X取值的基础上,才能得到信度估计。但是多次重测会带来记忆效应及联系效应,而且会造成被调查者的反感,所以在调查研究中实现较为困难。

相关拓展

信度检验是指问卷的可靠性检验,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程度,也就是反映实际情况的程度。信度指标多以相关系数表示,大致可分为三类:稳定系数(跨时间的一致性),等值系数(跨形式的一致性)和内在一致性系数(跨项目的一致性)。

信度分析的方法主要有四种:重测信度法、复本信度法、折半信度法以及 α 信度系数法。

以上内容参考 百度百科-信度检验

93 评论

小白兔256

信效度是指同一检测方法对同一现象重复检测时的一致性程度。如果问题非常简单,而且都是既定事实,若都是认真完成的话,是不会出现再次检测时,答案不一致的情况的。所以不需要进行信效度检测。如需问卷调查推荐使用问卷星。问卷调查法是研究中广泛采用的一种调查方法,根据调查目的设计的调查问卷是问卷调查法获取信息的工具,其质量高低对调查结果的真实性、有效性等具有决定性的作用。为了保证问卷具有较高的可靠性和有效性,信度和效度分析是问卷分析的第一步,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,可以用来做后续的建模分析,相反,信度和效度如果不高,就需要重新设计问卷并发放问卷。想要了解更多关于调查问卷的相关问题,推荐咨询问卷星 问卷星调查系统支持多种题型,可以设置跳转、关联和引用逻辑。支持微信、邮件和短信等方式收集数据,数据回收后可以进行分类统计、交叉分析,并且可以导出到Word、Excel、SPSS等;同时拥有49种题型,应有尽有;同时单选、多选、矩阵、排序、量表、比重、表格、文件上传等多种题型,让你的调查问卷一目了然!

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